AI 도입, CEO의 아젠다인 이유!
글로벌 시장조사 업체인 마켓앤마켓의 보고서에 따르면, AI 시장 규모가 2022년부터 2027년까지 연평균 36.2%의 성장률을 기록, 전 세계적으로 869억달러(약 120조4000억원)에서 4070억달러(약 563조9000억원)로 커질 것이라고 예측됩니다.
국내 시장도 마찬가지입니다. 다양한 산업에서 AI 채택을 가속화하는 가운데, 디지털 기술과 산업 기술이 융합된 인공지능 생태계가 강화되고 여러 서비스 사업 혁신이 이뤄지면서 AI 시장 성장을 견인하고 있습니다. 또한 더 많은 기업이 AI 관련 전문지식을 확보하기 위한 투자를 이어감에 따라 성장 추세가 지속될 것으로 전망됩니다.
IT 시장분석 및 컨설팅 기관 한국IDC는 최근 발간한 ‘국내 인공지능 분석 시장 전망, 2023-2027’ 연구 보고서를 인용해 2023년 국내 인공지능(AI) 시장이 전년 대비 17.2% 성장해 2조 6,123억 원의 매출 규모를 형성할 전망이라고 밝혔습니다. 또한 향후 5년간 연평균 성장률 14.9%를 기록, 2027년까지 4조 4,636억 원 규모에 이를 것으로 예상된다고 덧붙였는데요.
김현정 한국 IBM 컨설팅 대표는 올해 5월 “AI 도입은 기업 생존의 문제로, CEO부터 사원까지 사내 전 구성원이 AI 솔루션 활용의 필요성을 인식해야 한다”면서 “사내 AI 솔루션의 성공적인 도입을 위해 신뢰할 수 있는 데이터와 거버넌스를 갖추고 통합적인 관점에서 AI 모델을 학습시키는 것이 중요하다”고 언급했습니다.
그런데 아래에 보이는 바와 같이 딜로이트가 글로벌 CEO 들을 대상으로 한 조사에 따르면, 적합한 용처를 발굴하지 못했다거나, 대규모 데이터를 분석하는 역량이 내부적으로 부족하거나 아니면 AI 도입 전략이 없는 등 다양한 이유로 인공지능을 도입하는 데에 어려움을 겪고 있는 실정입니다.
이번 호에서는 이러한 주요 걸림돌을 딛고 기업과 CEO가 주도해 AI 도입을 강화한 사례를 소개해드립니다. 우리 회사에서도 이러한 문제로 어려움을 겪고 있다면, 아래 사례를 통해 해결 방법을 모색해 보는 것은 어떨까요?
오늘의 주제 : AI 도입 장애 요인을 해결하는 법
#1. 적합한 용처 미발굴 → 업종별 AI 알고리즘과 비즈니스 도입 사례
#2. 디지털 성숙도 부족 → "작은 것부터 시작해보자" Small Success!
#3. 데이터 분석 및 인프라 구축 역량 부족 → 외부 협력 및 내부직원에 투자
#4. AI 전략 부족 → 기술뿐 아니라 비즈니스와 연결해서 보라
#5. 리더십/리더의 비전 부재 → 끝없이 공부하는 리더의 중요성
[적합한 용처 미발굴]
현장의 AI 비즈니스 적용 고민과 해결 방안
한국 IDG가 주최한 '클라우드 & AI 이노베이션 2023' 컨퍼런스에서 '현장에서 듣는 AI 비즈니스 적용 고민과 해결 방안'(Add AI to your Business)를 주제가 발표되었습니다.
그중, '어떤 업무에 적용할 수 있을까?'라는 질문에 대해 8가지 범주가 제시되었습니다. 자동차&로봇, 생산 및 제조, 유지 관리 및 품질, 유통 및 물류, 헬스케어, 금융&서비스, 영업 및 마케팅, 공공 분야가 바로 그것입니다.
업종에 따라 사용된 AI 모델 알고리즘 유형이 사뭇 다르다는 설명인데요. 자동차 로봇 공학 같은 경우는 강화 학습같이 비교적 고성능의 연산 리소스를 필요로 하는 알고리즘이 많이 사용되는 반면, 물류 분야는 이미지 분류와 같이 비교적 가벼운 연산을 수행하는 시스템을 사용하는 식입니다. 이로 인해 요구되는 AI 플랫폼과 솔루션도 달라진다는 점을 감안해야 할 것입니다.
[디지털 성숙도 부족]
디지털 전환 길도 한 걸음부터
하림그룹은 곡물유통, 운송, 사료, 사육, 신선육에서 육가공에 이르기까지 잘 계열화된 사업 포트폴리오를 가지고 있습니다. 그중에서도 사육사업을 중심으로 성장해 왔는데요. 사육사업은 곡물시세, 육류시세, 환율 등의 시장 변화와 온도, 습도 등 사육환경의 변화에 매우 민감한 사업입니다. 시장이든 환경이든 변화를 세심히 살피고, 즉각적인 대응과 다가오는 미래를 준비하는 것이 다른 사업 영역에 비해 상대적으로 더 중요하다고 할 수 있습니다. 그러다 보니 실행을 통한 '탁월함' 리더십이 강조되어 왔고, 이를 발전시켜 내재화하고 있습니다.
하림그룹은 '탁월함' 리더십이 자연스럽게 자리잡은 것처럼 디지털 리더십도 자리잡고 발전되어야 한다고 믿고 있습니다. 그래서 하림그룹에서는 디지털 전환이라는 거대한 로드맵을 수립하기보다는 ▲고객이 디지털 세상에 쏟아내는 의미 있는 말들을 분석해서 업무에 활용할 수 있다는 것을 알게 하고 ▲클라우드 환경이 더 많은 데이터를 손쉽게 활용할 수 있게 한다는 것을 알게 하고 ▲비즈니스 도메인 내에 좋은 아이디어만 있으면 얼마든지 디지털 기술을 가지고 애자일하게 활용할 수 있다는 것을 리더들에게 알려주고 직접 실행을 해볼 수 있도록 노력해 왔습니다.
흔히 시니어 이상의 리더들은 데이터 부족을 느끼지 못하는 경우가 많습니다. 보고 싶은 보고서를 요구하면 팀원들이 어떻게든 그 보고서를 만들어 오기 때문입니다. 진정한 디지털 리더십을 발현시키려면 데이터가 만들어지는 원천이 잘 확보됐는지, 그 데이터를 다루는 과정은 체계를 이루고 있는지 살펴봐야 합니다. 결과만 보는 것이 아니라 과정상에서 발생하는 데이터를 가지고 조직 내에서 장벽 없이 의사소통이 되도록 이끌어 주어야 합니다.
하림그룹의 디지털 전환도 '탁월함' 리더십에 기초해 고객 중심의 혁신, 데이터 기반의 혁신, 에코 시스템 하에 개방형 혁신을 진행하면서 그 실행력을 높여가고 있습니다. 선도기업에 비해 앞서 있지는 않지만 하림의 경영철학에 맞게 디지털 기술의 이해와 실행력을 바탕으로 디지털 시대에 걸맞은 선도적인 식품기업이 되기 위해 노력하고 있습니다.
[데이터 분석 및 인프라 구축 역량 부족]
데이터 부족을 외부 협력으로
데이터를 많이 확보할수록 신용평가모델도 더 정교하게 만들 수 있습니다. 하지만 하나카드는 국내 카드시장 점유율이 7~8% 정도로 신한카드 등 점유율이 높은 회사와 비교해 데이터를 충분히 확보하고 있지 못합니다.
반면 나이스정보통신은 올해 상반기를 기준으로 국내 카드결제승인대행(VAN)시장 점유율 23.4%로 1위를 차지하고 있으며 하루 평균 1천만 건 이상의 온라인 및 오프라인 신용카드거래 승인을 처리하고 있습니다. 이에 권길주 하나카드 대표이사 사장은 국내 카드결제승인대행(VAN)시장 점유율 1위 사업자인 나이스정보통신과 협력해 신용평가 모델을 정교하게 개발하고 경쟁력을 확보한다는 계획을 추진했습니다.
하나카드 관계자는 “직접 사업을 추진하기보다는 나이스신용평가와 협업하는 방식으로 시장을 공략하려 한다”며 “나이스정보통신이 그동안 카드결제승인대행사업을 하며 쌓아온 데이터와 역량 등이 경쟁력을 갖추는 데 충분한 도움이 될 것으로 보고 있다”고 말했습니다.
인력난의 해답은 '장기적인 직원 투자'
부족한 인재 시장 속에서 금융서비스 회사인 캐피탈 그룹의 경쟁 비결은 장기적인 직원 투자 전략에 집중하는 것입니다. 캐피탈 그룹의 경영진은 직원 만족이 고객 만족만큼이나 중요하다고 생각하며, 그 중 핵심은 직원들이 회사 내에서 경력을 쌓을 수 있도록 충분한 기회를 보장하는 것입니다. 주요 방안으로는 내부 부트 캠프, 주제별 전문 지식 개발 과정, 조직 내에서 인력 유동성을 높이는 사내 인재 시장 등이 있습니다.
직원들은 또한 25개월 동안의 경력 개발 프로그램인 TREX(Technology Rotational Experience)를 통해 3개의 서로 다른 IT 팀에 참가하여 다양한 커리어 경로를 탐색할 수 있습니다. TREX를 통해 직원들은 다른 부서에서 경험을 쌓고, 새로운 기술로 작업하고, 앞으로 나아가기 위해 관심을 가질만한 새로운 것이 있는지 확인하게 되는 것이지요.
글로벌 CIO인 마르타 자라가는 “우리는 장기적 관점에 초점을 맞춘다"라며 "모든 의사결정은 장기적 조직의 건전성에 기초해 내려진다”라고 말했습니다.
e커머스 업체, AI 운송 플랫폼 도입해 물류 혁신
롯데그룹의 e커머스 플랫폼인 롯데온이 AI 운송 플랫폼 ‘리스포’를 도입해 물류 혁신을 이뤄냈습니다. 리스포(LIS’FO: Logistics Intelligence Suite for Freight Optimization)는 모빌리티 빅데이터와 AI 기반 최적화 알고리즘을 바탕으로 만들어진 AI 운송 플랫폼으로 KT가 자체 개발했습니다.
리스포는 최적화된 배송 경로와 운행 일정을 제공하며 탄소 배출량 절감에도 도움을 줍니다. 이러한 효과로 인해 이번에 적용한 롯데온의 롯데마트를 포함해 전국 20여 개 이상의 국내 대형 유통사와 1,200여 대 차량에 적용되는 등 시장에서 긍정적 반응을 얻고 있습니다.
롯데온과 KT의 이번 협력은 롯데온의 물류 데이터와 KT의 AI 기반 디지털 전환 역량을 접목해 사업 경쟁력을 강화했다는 점에서 주목할 만 합니다. 양사는 전국 70여 개 롯데마트를 대상으로 리스포를 적용해 물류·배송 업무 혁신을 추진했습니다.
[AI 전략 부족]
AI 적용으로 사업 모델 혁신하겠다는 SK텔레콤
2023년 'AI컴퍼니' 도약 본격화를 선언한 SK텔레콤이 전 사업에 AI를 적용하겠다고 밝혔습니다. AI 적용으로 사업 모델을 혁신함과 동시에, 오픈AI 등 국내외 대형 기업들과 경쟁하겠다는 전략입니다. 이와 관련해 유영상 사장은 올해 정기 주주총회에서 "전 사업 영역에 AI를 적용하고, 적극 활용함으로써 비즈니스모델(BM)을 혁신하겠다"며 "능동적 테크 컴퍼니로서 혁신과 성장을 도모하겠다"고 강조했습니다. 이에 대응하기 위한 방안으로 제시된 3대 전략은 ▲코어 비즈니스 AI 혁신 ▲AI 서비스로 고객 관계 강화 ▲산업 전반으로 AI를 확산하는 'AIX' 등입니다.
먼저 유무선통신과 미디어, 구독 사업 등 기존 핵심 서비스에 AI를 적용해 경쟁력을 높인다는 계획입니다. 이동통신서비스(MNO)를 이용하는 전 과정에 AI를 적용해 초개인화된 차별적 혜택을 제공하는 등 고객 편의를 극대화하겠다는 청사진입니다.
미디어 부문에서는 B TV를 통합 OTT 플랫폼으로 진화시킬 예정입니다. 또 지난해 2배 이상 성장을 거둔 'T우주'는 AI 구독 커머스 플랫폼으로 성장시킨다는 계획이죠. 글로벌 톱 브랜드와의 제휴, 데이터 기반 초개인화 마케팅 확대 등을 통해 고객이 원하는 것을 맞춤형으로 공급하는 오픈형 구독 커머스 플랫폼이 목표입니다. 초거대 AI서비스 '에이닷'과 메타버스 플랫폼 '이프랜드' 고도화도 이뤄질 에정입니다.
마지막으로 SKT는 산업 전반에 AI를 적용하는 'AIX' 전략을 확대하겠다고 밝혔습니다. 데이터센터, 클라우드, 모빌리티, AI반도체, 광고, 보안, 자율주행 등 다양한 산업에 AI를 적용하겠다는 방침입니다.
[리더십과 비즈니스 가치 불일치/리더의 비전 부재]
기업 우선순위 따라 비즈니스 가치에 적합한 AI를 적용하라
맥캔지앤컴퍼니 파트너 앵커 퓨리는 다양한 뿐야 및 지역에 걸쳐 있는 1000여 개 기업을 대상으로 진행한 조사를 인용해 AI에 대한 장밋빛 전망들은 많지만 실제로 업무에 제대로 적용한 기업은 2% 남짓에 달한다고 밝혔습니다.
실패하는 주요 이유로는 성급하게 조직 전체에 AI를 적용하려고 시도하거나 연결성 및 확장성에 대한 고민이 없었기 때문이라고 설명했습니다. 또 현재의 업무 상황에 대한 고려 없이 무조건 적용부터 하려는 것 역시 실패 확률을 높이는 원인이라고 강조했습니다. 이어 AI 적용을 통한 스케일업에 성공하려면 먼저 기업의 전략적 우선순위를 따지는 것이 중요하다고 짚었습니다. 회사의 비즈니스 우선순위와 AI 도입 타당성 등을 따져 봐야한다는 게 골자입니다. 다음으로 사일로를 없애기 위해 전담 다기능 팀을 만들고 이들에게 과감하게 권한을 부여해야 한다고 꼬집었습니다.
좋은 결정 내리기 위해선 '호기심과 배움'이 해답
LG전자의 조주완 사장은 올해 4월 리더십에 대해 다음과 같이 말했습니다. 그는 "좋은 결정을 내리는 리더는 호기심과 배움 그리고 외부의 의견까지 반영한 균형감이 필요하다"고 강조했습니다. 특히 고객경험 혁신을 위한 통찰력은 많은 호기심과 꾸준한 배움에서 나오며, 한쪽으로 치우친 판단을 하지 않도록 외부시각까지 고려한 균형을 갖춰야 좋은 결정을 내릴 수 있다고 말했습니다.
그는 또 "아무리 어려워도 답은 항상 고객에게 있다는 믿음으로 과감한 도전과 끊임없는 혁신을 만들어 가는 '담대한 낙관주의자(Brave Optimist)'가 되자"고 주문하면서, "현재 우리가 무엇을 생각하고 행동하는지에 따라 우리의 미래가 정해질 것임을 잊지 말자"고 강조했습니다.
큐레이터의 시선
인공지능의 발전은 놀라움과 기대를 안겨줬지만 곳곳에서 윤리 문제가 숙제로 떠올랐습니다. 이탈리아는 개인정보 노출에 대한 우려로 한때 챗GPT 접속을 차단했고, 세계 여러 학교도 부정행위를 막겠다며 사용을 금지했습니다.
대기업들은 인공지능을 개발할 때 자체적으로 윤리 규정을 만들고 있긴 한데 소규모 업체까지 따라가기는 쉽지 않습니다. 이런 가운데 AI 윤리를 기업 스스로 점검할 수 있는 국가표준이 처음 만들어졌습니다. 제품이나 서비스를 개발할 때 윤리적으로 고려해야 할 항목을 체크 리스트로 제작했습니다. 챗봇이나 자율주행, CCTV 등 서로 다른 분야에서 어떻게 사용하면 좋은지 사례도 제시했습니다.
다만, 이번 국가표준이 의무나 규제가 아닌 민간 기업의 시장 진출을 돕겠다는 차원이어서 인공지능 윤리의 토대를 마련하는데 어느 정도 효과가 있을지는 지켜봐야 할 것으로 보입니다.
이처럼 AI 및 다양한 DX 아젠다들은 단순한 IT부서만의 일이 아닙니다. 이것은 비즈니스의 모든 분야에 다양하게 영향을 미칠 수 있습니다. 작게 시작하건, 크게 시작하건 기업의 운명을 달리할 아젠다라면 그것은 CEO의 아젠다일 수밖에 없습니다. 이러한 관점에 CIO, CDO, CTO의 역할도 중요하지만 모든 분야의 유기적 대응을 위하여 CEO가 나서야 할 것입니다.
조직원들의 변화 유무를 살펴보았을 때, 이들이 'CEO의 DX에 대한 의지를 인지하느냐'가 조절 변수로서의 역할을 크게 한다는 것 역시 필자의 연구에서 밝혀진 바 있습니다.
이에 CEO들은 DX, 그리고 그 중 첫 번째 물꼬인 'AI'를 공부해야 하고, 전략적 실행을 위하여 전사 아젠다로 가져가야 할 것입니다. 물론, 이러한 고충들은 외부 컨설팅사의 도움을 받을 수도 있으나 이 역시 일시적일뿐 입니다. 단기적인 아젠다로 가져갈 것이 아니라, 미래를 위해 내부의 역량으로 가져가 어떠한 변화에도 대응할 수 있는 준비가 필요할 것입니다.
기고 교수 / 이노핏파트너스 윤정원 대표
글 정리 / 이노핏파트너스 마케팅팀
윤정원 교수 / 現 이노핏파트너스 대표·교수
[기업교육 추천 프로그램] 리더 대상 AI 리터러시 프로그램
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