AX 프로젝트 성공을 위한 실무 메뉴얼

AI 전환 절대 공식, 김건우 지음

데이터를 정제하고 표준화하는 작업은 기술적 문제가 아니라 정치적 문제였다. 각 법인은 자신들의 방식을 고수하려 했고 누구도 추가 업무를 하고 싶어하지 않았다. 결국 전사 합의를 이끌어내고 데이터 거버넌스 체계를 수립하며 실제 정제 작업을 완료하는데 프로젝트 예산의 40%가 투입되었고 기간의 50%를 소요했다.

많은 기업이 AI 프로젝트 예산을 책정할 때 이 숨은 비용을 간과한다. 화려한 AI 모델 구매 비용과 개발자 인건비는 계산하지만 데이터를 AI가 이해할 수 있는 형태로 만드는데 드는 시간과 비용은 과소평가한다. 업계에서는 "AI 프로젝트의 8할은 데이터 작업"이라는 말이 있다. 나의 경험으로도 이것은 과장이 아니라 현실이다.

- AX 전환 절대 공식, 김건우 지음

고객사의 AX 프로젝트를 진행하면서 처음에는 이상적인 그림을 그리지만, 수없이 현실의 벽에 부딪힌다. 저자의 말처럼 'AI 프로젝트의 8할은 데이터 작업'이라는 게 정말 그냥 하는 소리가 아니다. AI는 수집된 데이터만 보고 판단한다. 의도와 다르게 수집된 데이터는 AI가 알아채지 못한다. 데이터를 분석하는 실무자가 정기적으로 현업의 목소리를 들어야 하는 결정적인 이유다.

AX 프로젝트에서 가장 중요한 건 '현장의 반복적인 업무를 AI로 해결해주고, 그들이 AI를 활용해서 성과를 낼 수 있게 도와주는 것'이라고 생각한다. 이를 위해서는 현장 담당자들의 '진짜 데이터'가 필요하다. 그들은 구매의 시작부터 끝까지 소비자들로부터 가장 많은 이야기를 듣고, 책상에 앉아서는 절대 알 수 없는 소중한 데이터를 많이 갖고 있다.

헌데 진짜 데이터를 입력하는 게 추가 업무라고 여기는 분위기가 퍼지면 AX 프로젝트는 100% 산으로 갈 가능성이 높다. 현장의 데이터가 결국 세일즈에 도움이 되고 고객을 심층적으로 이해할 수 있는 단초가 될 것이라는 믿음이 있어야 한다. 결국 이를 해결하는 건 AI가 아니라 사람이다. AI는 조직의 정치적 문제를 해결할 수 없다. AI가 성과를 낼 수 있게 초석을 다지는 작업은 외부에서 데이터 전문가를 영입해도 단번에 해결되는 문제가 아니다.

현업에서 AI 프로젝트를 준비하고 있거나 조직에 AI를 이제 막 도입하려는 리더 분들에게 추천하고 싶은 책이다. 실무 프로젝트를 많이 해보신 저자의 글은 유튜브나 방송에서 나오는 AI 전문가들의 번지르르한 내용과 확실한 차이가 있다. 설날 연휴에 읽을 책을 찾고 계시면 한번 읽어보시길 :)