얼마 전, 한 협업 파트너가 조직 내 AI 활용 사례에 대해 가볍게 제게 연락했습니다. 그들은 신입사원들의 자주 묻는 질문에 AI를 활용하여 온보딩 프로세스를 더욱 효율적으로 만들고 싶어 했습니다. 저는 내부 문서를 통합하는 실용적인 챗봇 방식을 제안했고, 그들은 자신 있게 제안하며 "IT 팀과 소통"할 계획이었습니다.
경험상 이런 낙관론은 취약하다는 것을 알고 있었습니다. 일반적인 IT 팀은 자체적으로 완전한 AI 애플리케이션을 구현할 준비가 되어 있지 않았습니다. 그리고 실제로 몇 달 후, 그들은 난관에 봉착했습니다. 시스템은 답답할 정도로 느렸고, 개발 과정에서 사용자의 실제 요구를 제대로 이해하지 못했다는 것이 분명해졌습니다. 신입 직원들은 시스템 설정과는 다른 질문을 했습니다. 대부분의 사용자는 몇 번 시도해 보고는 다시 돌아오지 않았습니다. 이러한 문제를 해결하려면 전체 아키텍처와 데이터 전략을 재고해야 했지만, 이미 피해는 컸습니다. 직원들은 좌절했고, 경영진은 이를 인지했으며, AI에 대한 초기의 열정은 회의적인 시각으로 바뀌었습니다. 또 다른 광범위한 개발 단계를 주장하기는 어려웠기 때문에 이 문제는 조용히 보류되었습니다.
이 사례는 결코 특별한 것이 아닙니다. AI 기업들의 교묘한 마케팅은 AI 접근성에 대한 환상을 심어주고, 기업들은 앞으로의 과제를 제대로 이해하지 못한 채 서둘러 사업을 추진합니다. 실제로 탄탄한 AI 전략을 수립하고 회사 내에서 맞춤형 활용 사례를 구현하려면 전문적인 지식이 필요합니다. 이러한 전문 지식을 사내에서 확보할 수 없다면 파트너나 외부 공급업체를 통해 확보해야 합니다.
모든 것을 다 사야 한다는 뜻은 아닙니다. 마치 100달러를 가지고 슈퍼마켓에 가지 않고 식당에서 쓰는 것과 같습니다. 첫 번째 방법은 바로 허기를 달래주지만, 두 번째 방법은 일주일 동안 먹을 것을 보장해 줍니다.
그렇다면 어떻게 시작해야 하고, 첫 AI 프로젝트를 누가 실행해야 할까요? 제 생각은 이렇습니다. "구축 또는 인수"는 포기하고 파트너십과 학습에 집중하세요. 저는 대부분의 기업이 내부적으로 AI 전문 지식을 구축해야 한다고 굳게 믿습니다. 이를 통해 향후 AI 전략 및 활동에 더 많은 역량을 집중할 수 있기 때문입니다. 하지만 AI는 숙달하는 데 시간이 걸리는 복잡한 기술이며, 실패는 어디에나 존재합니다( RAND Corporation에서 발행한 이 보고서에 대해(AI 이니셔티브의 80% 이상이 실패합니다.) 실패를 통해 배우는 것은 이론적으로는 좋지만, 실제로는 시간, 자원, 그리고 신뢰도를 낭비하게 됩니다. AI 성숙도를 효율적으로 달성하기 위해 기업은 전문 지식을 기꺼이 공유할 수 있는 신뢰할 수 있는 파트너와 협력하는 것을 고려해야 합니다. 실용적이고 신중한 준비는 더욱 원활한 기술 구현을 보장할 뿐만 아니라 AI 전략의 인적 자원 및 사업적 측면도 해결해 줍니다.
아래에서는 먼저 AI "구축 또는 구매" 결정의 대략적인 기본 사항(입력, 출력, 그리고 상충 관계)을 간략하게 설명하겠습니다. 그런 다음, 구축과 구매를 결합하는 동시에 내부 학습 곡선을 향상시키는 더욱 차별화된 파트너십 접근 방식에 대해 알아보겠습니다. 마지막으로 AI 파트너십에 대한 몇 가지 실용적인 정보와 팁을 제공하며 마무리하겠습니다.
AI에서 "제작 또는 구매" 결정을 내리는 기본 사항
먼저, 고전적인 "제작 또는 구매" 결정을 두 부분으로 나누어 보겠습니다. 투입(사전에 평가해야 할 요소)과 산출(각 옵션이 미래 사업에 미치는 결과)입니다. AI를 자체적으로 제작할지 외부 공급업체로부터 구매할지 결정하는 것은 중요한 전략적 결정이며, 가용 자원과 예상 비용에 대한 심층적인 이해가 필요합니다.
입력
결정을 내리려면 내부 역량과 사용 사례 요구사항을 평가해야 합니다. 다음과 같은 요소들이 각 옵션의 현실성, 위험 또는 이점을 결정합니다.
- 조직의 AI 성숙도: 숙련된 AI 인력, 재사용 가능한 AI 자산(예: 데이터 세트, 사전 구축된 모델, 지식 그래프), 그리고 AI에 적용 가능한 인접 기술(예: 데이터 엔지니어링 및 분석) 등 내부 기술 역량을 고려하세요. 또한 사용자가 AI와 상호 작용하고 불확실성을 처리하는 데 얼마나 능숙한지도 고려하세요. AI 성숙도가 높아짐에 따라 기술 향상 및 민첩성 구축에 투자하세요.
- 현장 경험 요구 사항: 솔루션이 귀사의 도메인 지식을 얼마나 깊이 반영하고 있습니까? 전문적인 인간의 직관이나 조직적 지식이 필요한 사용 사례의 경우, 내부 도메인 전문가가 중요한 역할을 합니다. 내부 빌드를 통해든 외부 공급업체와의 긴밀한 파트너십을 통해든, 이들은 개발 프로세스에 참여해야 합니다.
- 사용 사례의 기술적 복잡성: 모든 AI 애플리케이션이 동일하게 개발되는 것은 아닙니다. 기존 API나 기본 모델을 활용하는 프로젝트는 맞춤형 모델 아키텍처를 처음부터 학습해야 하는 프로젝트보다 훨씬 간단합니다. 복잡성이 높을수록 "먼저 구축"하는 방식의 위험, 리소스 요구 사항, 그리고 잠재적인 지연이 증가합니다.
- 가치와 전략적 차별화: 해당 사용 사례가 전략적 우위의 핵심인가요, 아니면 단순한 보조 기능인가요? 만약 해당 사용 사례가 업계(또는 회사) 고유의 특성이며 경쟁 우위를 강화할 수 있다면, 공동 구축 또는 공동 개발이 더 큰 가치를 제공할 수 있습니다. 반대로, 표준 사용 사례(예: 문서 분류 및 예측)의 경우, 구매를 통해 더 빠르고 비용 효율적인 결과를 얻을 수 있습니다.
자체 제조 또는 기성품 구매 결정의 결과
투입 요소를 평가한 후에는 자체 생산 또는 기성품 구매 결정이 미치는 영향을 파악하고 상충 관계를 평가해야 합니다. 일정, 비용, 위험 및 결과에 영향을 미치는 7가지 요소는 다음과 같습니다.
- 개인화 : AI 솔루션을 조직의 특정 워크플로, 목표 및 도메인 요구 사항에 맞게 조정할 수 있는 정도입니다. 맞춤 설정은 솔루션이 고유한 비즈니스 요구 사항에 얼마나 잘 부합하는지를 결정하는 경우가 많습니다. 솔루션이 전문화된 비즈니스 프로세스에 부합하도록 하려면 신중한 맞춤 설정이 필수적입니다.
- 재산: 핵심 AI 모델, 코드 및 전략 방향에 대한 지적 재산권 및 통제권. 자체 제조는 완전한 소유권을 제공하는 반면, 구매는 일반적으로 타사 기술 라이선스를 포함합니다. 완전한 소유권은 특히 혁신과 지적 재산권 보호에 의존하는 산업에서 전략적 우위를 제공합니다.
- 나의 의견: 데이터 처리 방식, 위치, 그리고 누가 데이터에 접근할 수 있는지에 대한 내용을 다룹니다. 규제되거나 민감한 환경에서는 데이터 프라이버시와 규정 준수가 중요한 고려 사항이며, 특히 외부 공급업체와 데이터를 공유하거나 처리할 수 있는 경우 더욱 그렇습니다. GDPR 및 ISO 27001과 같은 글로벌 데이터 보안 표준을 준수하는 것이 필수적입니다.
- 비용: 초기 투자 비용과 지속적인 운영 비용이 모두 포함됩니다. 자체 제조에는 연구 개발, 인력, 인프라, 그리고 장기 유지 관리가 필요하며, 구매에는 라이선스, 구독 또는 클라우드 사용료가 필요할 수 있습니다. 각 옵션의 재정적 타당성을 평가하기 위해 상세한 총소유비용(TCO) 분석을 수행해야 합니다.
- 제품을 시장에 출시하는 데 필요한 시간: 솔루션을 얼마나 빨리 구축하고 가치를 제공할 수 있는지 측정합니다. 경쟁이 치열하거나 역동적인 시장에서는 신속한 구축이 매우 중요합니다. 구축이 지연되면 기회를 놓칠 수 있습니다. 기성 솔루션을 선택하면 출시 기간을 크게 단축하여 조직에 경쟁 우위를 제공할 수 있습니다.
- 지원 및 유지 관리: 여기에는 업데이트, 확장, 버그 수정 및 지속적인 모델 성능에 대한 책임자가 포함됩니다. 내부 설계에는 전담 유지 관리 리소스가 필요한 반면, 외부 솔루션에는 지원 서비스가 포함되는 경우가 많습니다. 서비스 수준 계약(SLA)에는 응답 시간 및 문제 해결에 대한 명확한 세부 정보가 포함되어야 합니다.
- 인공 지능 학습 곡선: 이는 조직 내에서 AI 전문 지식을 확보하고 구축하는 과정이 얼마나 복잡한지를 보여줍니다. 사내 제조는 종종 많은 시행착오를 거치며, 팀에 기본적인 AI 지식이 부족하여 불균일한 결과를 초래합니다. 반면, 구매 또는 파트너십을 통해 전문 지식과 숙련된 도구를 통해 학습을 가속화하고 향후 AI 활동을 위한 탄탄한 기반을 마련할 수 있습니다. 파트너십을 통해 전문 지식에 대한 접근성을 확보하고 사내 AI 개발과 관련된 위험을 줄일 수 있습니다.
실제로, 사내 제조와 기성품 조달이라는 이분법적 사고는 종종 해결할 수 없는 상충 관계로 이어집니다. 앞서 언급한 설정 사용 사례를 살펴보겠습니다. 팀이 다음과 같은 방식을 선택한 이유 중 하나는 자체 제조 회사 데이터의 기밀 유지가 필수적이었습니다. 동시에, 프로덕션에 바로 투입 가능한 채팅 시스템을 개발할 자체 AI 전문 지식이 부족했습니다. 채팅 엔지니어링 및 지속적인 지원은 아웃소싱하고 자체 데이터베이스를 구축했다면 더 큰 성공을 거둘 수 있었을 것입니다. 따라서 AI 시스템 전체를 처음부터 제작하거나 구매하기보다는 구성 요소로 세분화하고 역량, 제약 조건, 전략적 우선순위를 바탕으로 각 구성 요소를 평가하는 것이 좋습니다.
현장 전문성과 인공지능의 유익한 협력을 향하여
구성 요소 수준에서는 전문성 요구 사항을 기준으로 사내 의사 결정과 아웃소싱 의사 결정을 구분하는 것이 좋습니다. 대부분의 B2B(기업 간) AI 시스템은 두 가지 유형의 전문성을 결합합니다. 하나는 회사 내에서 확보 가능한 도메인 전문성이고, 다른 하나는 (아직) 전문 AI 기술이 없는 경우 외부 파트너를 통해 확보할 수 있는 기술 AI 전문성입니다. 아래에서는 AI 시스템의 각 핵심 구성 요소에 대한 전문성 요구 사항을 살펴보겠습니다(참고: 이 기사 (구성 요소에 대한 설명은 "회사"를 참조하십시오.) 이러한 전략적 접근 방식은 가용 자원을 최대한 활용하고 사업 목표를 효율적이고 효과적으로 달성할 수 있도록 보장합니다.
취업 기회: 적절한 AI 문제 식별
AI 프로젝트가 실패하는 가장 큰 이유는 기술적인 것이 아니라 해결할 잘못된 문제를 선택하는 것입니다(참조). 인공지능 프로젝트 실패의 근본 원인과 성공 방법놀라실지도 모릅니다. 전문가 팀은 그들의 문제를 깊이 이해하고 있습니다. 하지만 핵심은 그들의 어려움을 AI 기술과 연결할 방법이 부족하다는 것입니다. 가장 흔한 실패 패턴은 다음과 같습니다.
- 문제를 모호하거나 부적절하게 규정함이 작업은 AI가 이미 잘하는 작업일까요? 문제를 정확하게 정의하는 것은 AI를 활용한 성공적인 해결책을 향한 첫걸음이 되는 경우가 많습니다.
- 손실된 노력/ROI 추정AI 개발 및 배포에 필요한 시간과 자원을 투자할 만한 가치가 있는가? AI 활용을 통해 기대되는 효과는 명확하고 타당해야 한다.
- 비현실적인 기대불완전한 AI에게 "충분히 좋다"는 것은 무엇을 의미할까요? 프로젝트를 시작하기 전에 성공 기준을 명확하게 정의해야 합니다.
반면, 많은 조직은 AI를 AI 그 자체로 활용하며, 문제 해결을 위해 해결책을 제시합니다. 이는 자원을 낭비하고 내부 신뢰를 약화시킵니다.
훌륭한 AI 파트너는 AI 도입을 위한 비즈니스 프로세스를 평가하고, 잠재적 영향을 예측하며, AI가 어떻게 가치를 제공할 수 있는지 모델링하는 데 도움을 줍니다. 양사는 공동 탐색 워크숍, 디자인 스프린트, 그리고 탐색적 프로토타입 제작을 통해 집중적이고 효과적인 활용 사례를 구축할 수 있습니다.
데이터: AI 시스템의 연료
정리되고 잘 정리된 도메인 데이터는 매우 중요한 자산입니다. 운영 지식, 고객 행동, 시스템 성능 등을 담고 있습니다. 하지만 원시 데이터만으로는 충분하지 않습니다. 의미 있는 학습 신호로 변환되어야 합니다. 바로 이 지점에서 AI 전문성이 파이프라인을 설계하고, 적절한 데이터 표현을 선택하고, 모든 것을 AI 학습 목표에 맞춰 조정하는 데 중요한 역할을 합니다.
여기에는 종종 데이터 레이블링, 즉 모델이 학습하는 데 필요한 신호를 예시에 주석으로 표시하는 작업이 포함됩니다. 지루하게 들릴 수 있지만, 아웃소싱하고 싶은 충동은 참으세요. 레이블링은 파이프라인에서 가장 상황에 민감한 부분 중 하나이며, 제대로 수행하려면 해당 분야의 전문 지식이 필요합니다. 실제로 오늘날 많은 미세 조정 작업은 작지만 고품질 데이터세트에서 가장 잘 작동합니다. 따라서 AI 파트너와 긴밀히 협력하여 집중적이고 관리 가능한 작업을 유지하세요.
데이터 정리 및 전처리는 경험이 큰 차이를 만들어내는 또 다른 영역입니다. 아마 이런 옛말을 들어보셨을 겁니다. "대부분의 데이터 과학자는 데이터 정리에 시간을 투자합니다." 그렇다고 해서 느릴 필요는 없습니다. 데이터 표현 방식(텍스트, 숫자, 이미지 등)에 정통한 엔지니어가 있다면 이 프로세스를 상당히 가속화할 수 있습니다. 엔지니어는 어떤 전처리 기법을 언제 적용해야 할지 본능적으로 파악하여 몇 주에 걸친 시행착오를 몇 시간 만에 생산적인 설정으로 전환할 수 있습니다.
인공 지능: AI 모델 및 아키텍처
대부분의 사람들은 AI 프로젝트가 바로 이 지점에서 시작된다고 생각하지만, 이는 이야기의 시작일 뿐입니다. 효과적인 AI 시스템을 구축하려면 모델을 선택 또는 최적화하고, 성능을 평가하고, 시스템 아키텍처를 설계하는 데 필요한 심층적인 AI 전문 지식이 필요합니다. 예를 들어, 사용 사례에서 사전 학습된 모델을 사용해야 할까요? 다중 모델 설정이 필요할까요? 어떤 평가 지표가 적합할까요? 더 복잡한 시스템에서는 모델 및 지식 기반과 같은 다양한 AI 구성 요소를 여러 단계로 구성된 워크플로로 통합할 수 있습니다.
도메인 전문 지식은 시스템 검증 및 평가 과정에서 고려됩니다. 전문가와 미래 사용자는 AI 출력이 타당하고 실제 기대치와 일치하는지 확인해야 합니다. 모델은 통계적으로 견고하더라도 출력이 비즈니스 로직과 일치하지 않으면 운영 측면에서 무용지물이 될 수 있습니다. 복잡한 시스템을 설계할 때 도메인 전문가는 시스템 설정이 실제 운영 및 요구 사항을 반영하는지 확인해야 합니다.
AI 모델을 설계하고 맞춤형 AI 아키텍처를 구축하는 것은 "파일럿 어시스턴트" 단계입니다. AI 팀은 시스템을 설계하고 최적화하며, 도메인 팀은 비즈니스 목표에 따라 시스템을 안내하고 개선합니다. 시간이 지남에 따라 시스템 동작에 대한 공동의 소유권을 구축하는 것이 목표입니다.
"
사례 연구: 보험 회사 지원을 위한 AI 전문성 구축
"
한 유명 보험 회사의 데이터 과학팀은 클레임 위험 예측 시스템 구축을 담당했습니다. 이 프로젝트는 완전한 소유권을 유지하고 데이터 및 워크플로우와 긴밀히 연계하기 위해 내부적으로 진행되기를 원했습니다. 하지만 초기 프로토타입은 성능 및 확장성 문제를 겪고 있었습니다. 바로 그때 저희 회사가 도움을 주었습니다. 아나코드 아키텍처 및 전략적 파트너로서, 저희는 내부 팀이 후보 모델을 평가하고, 모듈식 아키텍처를 설계하고, 반복 가능한 머신러닝(ML) 파이프라인을 구축하도록 지원했습니다. 특히, 모델 평가, 머신러닝 운영(MLOps), 그리고 책임감 있는 AI 실무에 중점을 둔 가이드 교육 세션을 진행했습니다. 시간이 지남에 따라 내부 팀은 자신감을 얻고, 이전 프로토타입을 견고한 솔루션으로 재구축했으며, 운영에 대한 완전한 소유권을 확보했습니다. 그 결과, 팀은 시스템을 완전히 소유하게 되었으며, 프로젝트 전반에 걸쳐 저희가 제공한 전문가의 지도는 내부 AI 역량 강화에도 기여했습니다. 이러한 접근 방식은 위험 예측 개선과 내부 AI 역량 개발을 모두 보장합니다.
사용자 경험: 사용자 인터페이스를 통한 AI 가치 제공
이 측면은 복잡합니다. 몇 가지 예외를 제외하면 도메인 전문가나 깊이 있는 AI 엔지니어가 실제 사용자를 위한 직관적이고 효과적이며 즐거운 경험을 디자인할 가능성은 낮습니다. 이상적으로는 전담 UX 디자이너를 고용하는 것이 좋습니다. 만약 이러한 인력이 부족하다면, 사용자 경험에 대한 타고난 감각을 가진 관련 분야의 전문가를 찾아보세요. 오늘날 UX 디자인 및 프로토타입 제작을 지원하는 AI 도구가 많이 있으므로, 기술력보다 취향이 더 중요합니다. 적합한 인력을 확보했다면, 양측의 의견을 모두 제공해야 합니다.
- 배경AI 전문가는 시스템이 내부적으로 작동하는 방식(강점, 한계 및 확실성 수준)에 대한 통찰력을 제공하고 설명, 불확실성 지수 및 신뢰 점수와 같은 요소의 설계를 지원합니다(참조). 이 기사 사용자 경험을 통해 AI에 대한 신뢰를 구축하는 것에 관하여.
- 정면도메인 전문가는 사용자, 워크플로우, 그리고 그들의 어려움을 이해합니다. 사용자 흐름을 검증하고, 문제점을 파악하며, 사용자가 시스템과 실제로 상호 작용하는 방식을 기반으로 개선 사항을 제안합니다.
빠른 반복에 집중하고 몇 가지 실수에 대비하십시오. AI 사용자 경험은 새롭게 부상하는 분야이며, "훌륭함"이라는 단어에 대한 정해진 공식은 없습니다. 최고의 경험은 설계, 테스트, 개선이 도메인 전문가와 AI 전문가 모두의 의견을 반영하여 지속적으로 이루어지는 긴밀하고 반복적인 피드백 루프를 통해 탄생합니다. 목표는 효과적이고 사용하기 쉬운 사용자 인터페이스(UI)를 설계하여 AI의 가치를 사용자에게 원활하게 전달하는 것입니다.
지원 및 유지 관리: AI 실행 유지
AI 시스템은 일단 구축되면 면밀한 모니터링과 지속적인 개선이 필요합니다. 실제 환경에서의 사용자 행동은 테스트 환경과 다르며 시간이 지남에 따라 변화합니다. 이러한 불확실성은 문제를 조기에 파악하고 해결하기 위해 효과적인 시스템 모니터링이 필요하다는 것을 의미합니다.
성능 추적, 드리프트 감지, 자동 재학습, MLOps 파이프라인을 포함한 모니터링을 위한 기술 인프라는 일반적으로 AI 파트너가 구축합니다. 일단 구축되면 일상적인 모니터링 작업에는 심층적인 전문 기술이 필요하지 않습니다. 필요한 것은 도메인 전문 지식입니다. 모델 출력이 여전히 유효한지 이해하고, 사용 패턴의 미묘한 변화를 감지하고, 무언가가 "비정상적"일 때 이를 파악하는 능력입니다.
잘 설계된 지원 단계는 단순한 운영 단계를 넘어, 내부 팀에게 중요한 학습 단계가 될 수 있습니다. 이는 점진적인 기술 향상, 시스템에 대한 심층적인 이해, 그리고 궁극적으로 시간이 지남에 따라 AI 시스템에 대한 더 큰 소유권을 확보하는 데 필요한 원활한 경로를 제공합니다. 이를 통해 시스템 성능과 효율성을 지속적으로 개선할 수 있습니다.
따라서 AI 구현을 "구축 또는 구매"라는 이분법적 결정으로 보기보다는 여러 활동의 조합으로 바라봐야 합니다. 이러한 활동 중 일부는 매우 기술적인 반면, 다른 활동은 비즈니스 상황과 밀접한 관련이 있습니다. AI 수명 주기 전반에 걸쳐 책임을 정의함으로써 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.
- 성공에 필수적인 역할과 기술을 명확히 하십시오
- 회사 내에서 이미 보유하고 있는 역량을 파악하세요.
- 외부 전문 지식이 가장 가치 있는 부분을 발견하세요.
- 지식 전달 및 장기 소유권 계획
AI 시스템에 도메인 전문 지식을 통합하는 방법에 대해 더 자세히 알고 싶으시다면, "AI 시스템에 도메인 전문 지식 주입하기"라는 제 글을 읽어보세요. 중요한 점은 "도메인" 전문 지식과 "AI" 전문 지식의 경계가 명확하지 않다는 것입니다. 이미 머신러닝을 실험 중인 팀원들이 있거나, 더 기술적인 역할로 진출하고 싶어 하는 팀원들이 있을 수 있습니다. 적절한 파트너십 모델과 역량 강화 전략을 통해 AI 자율성을 향해 나아가고, 내부 성숙도가 높아짐에 따라 점진적으로 더 많은 책임과 통제력을 확보할 수 있습니다.
AI 파트너십을 맺을 때는 일찍 시작하고 의사소통에 집중하세요.
이제 AI 시스템의 개별 구성 요소 수준에서 구축 또는 구매 여부를 결정해야 한다는 것을 알게 되셨습니다. 하지만 팀에 아직 AI 전문 지식이 없다면 시스템과 구성 요소가 궁극적으로 어떻게 될지 어떻게 상상할 수 있을까요? 정답은 바로 초기부터 파트너십을 구축하는 것입니다. AI 전략을 수립하고 설계할 때, 프로세스를 이끌어줄 신뢰할 수 있는 파트너를 확보하세요. 쉽고 솔직하게 소통할 수 있는 사람을 선택하세요. 처음부터 적절한 협업을 통해 AI 관련 과제를 성공적으로 극복할 가능성이 높아집니다. 특히 해당 분야 전문가와의 탄탄한 AI 파트너십 구축은 AI 프로젝트의 성공을 보장하고 잠재적 위험을 최소화하는 데 매우 중요합니다.
해당 분야의 핵심 전문 지식을 갖춘 AI 파트너를 선택하세요.
AI 파트너는 코드와 기술 자산을 제공할 뿐만 아니라, 협업 과정에서 조직의 학습과 성장을 지원해야 합니다. 다음은 일반적인 외부 파트너십 유형과 각 파트너십에서 기대할 수 있는 사항입니다.
- 아웃소싱이 모델은 복잡성을 제거합니다. 마치 탄수화물을 단번에 섭취한 것처럼 빠르게 결과를 얻을 수 있습니다. 효율적이기는 하지만 장기적인 전략적 가치를 제공하는 경우는 드뭅니다. 결국 더 강력한 역량이 아닌, 도구만 얻게 됩니다.
- 학술 파트너십: 최첨단 혁신과 장기 연구에는 적합하지만, 현실 세계에서 AI 시스템을 실제로 배포하고 도입하는 데에는 적합하지 않은 경우가 많습니다.
- 자문 파트너십제 생각에 이 방법이 가장 유망한 방법이며, 특히 이미 기술팀을 갖추고 AI 역량을 키우고자 하는 기업에게는 더욱 그렇습니다. 훌륭한 컨설턴트는 회사 엔지니어의 역량을 강화하고, 값비싼 실수를 방지하도록 지원하며, 다음과 같은 질문에 대한 실용적이고 경험에 기반한 통찰력을 제공합니다. "우리의 사용 사례에 적합한 기술 툴킷은 무엇인가?", "데이터 품질을 향상시키고 안정적인 데이터 사이클을 구축하기 위해 어떻게 데이터를 큐레이팅할 것인가?", "신뢰와 거버넌스를 저해하지 않으면서 어떻게 확장할 것인가?"
파트너 선정을 위한 구체적인 프레임워크는 이 글의 범위를 벗어나지만, 힘들게 얻은 조언 하나를 드리겠습니다. 2022년 GenAI 붐 이후 갑자기 "AI"라는 단어를 서비스에 추가하는 IT 아웃소싱 및 컨설팅 회사는 조심하세요. 화려한 유행어로 당신을 매료시킬지 모르지만, AI가 그들의 DNA에 없다면, 보완적인 전문 지식의 혜택을 누리는 대신 그들의 학습 곡선에 비용을 지불하게 될 수 있습니다. 이미 어려운 작업을 완료하고 그 전문 지식을 당신에게 전수할 의향이 있는 파트너를 선택하세요.
의사소통과 조정 노력을 두 배로 늘리세요.
파트너십 모델에서는 이해관계자 간의 효과적인 소통과 조율이 매우 중요합니다. 회사에서 숙달해야 할 중요한 소통 역할은 다음과 같습니다.
- 리더십과 도메인 전문가는 해결할 가치가 있는 비즈니스 문제를 명확하게 식별하고 전달해야 합니다. (AI에 대한 아이디어 공유를 위한 모범 사례 추가) 여기).
- 최종 사용자는 자신의 요구 사항을 조기에 공유하고, 사용 중에 피드백을 제공하고, 더 나아가 AI 경험을 형성하는 파트너가 되어야 합니다.
- IT 및 거버넌스 팀은 AI 혁신을 저해하는 것이 아니라, 혁신을 촉진하는 동시에 규정 준수, 보안 및 안전을 보장해야 합니다. 이러한 역량이 아직 완전히 갖춰지지 않은 것처럼 보일 수 있다는 점을 명심하세요.
AI 프로젝트에서는 부실한 협업과 비생산적인 사일로(silo)의 위험이 점점 커지고 있습니다. AI는 아직 비교적 새로운 분야이기 때문에 용어 자체만으로도 혼란을 야기할 수 있습니다. "AI"와 "머신러닝"의 차이에 대해 논의해 본 적이 있다면 제 말이 무슨 뜻인지 아실 겁니다. 만약 그렇지 않다면, 다음 회의에서 동료들과 함께 이 주제를 직접 시도해 보시기를 권합니다. 파트너와의 대화가 " "우리 얘기해야 해요."
모호함과 단절을 해소하기 위해 양측의 융합을 목표로 하세요. 내부 팀은 AI 개념에 대한 기본적인 이해를 높이고 역량을 강화하는 데 투자해야 합니다. 반면, AI 파트너는 타협점을 찾아야 합니다. 전문 용어는 피하고, 팀이 실제로 활용할 수 있는 명확하고 비즈니스 지향적인 언어를 사용해야 합니다. 효과적인 협업은 공통된 이해에서 시작됩니다.
결론
진짜 질문은 "AI를 구축해야 할까, 아니면 구매해야 할까?"가 아니라 "속도, 제어력, 그리고 장기적인 가치를 균형 있게 조화시키면서 AI 역량을 어떻게 키울 수 있을까?"입니다. 정답은 AI가 기술과 전문성의 조합이며, 성공은 적절한 작업에 적절한 리소스를 배치하는 데 달려 있다는 것을 이해하는 데 있습니다.
대부분의 조직에서 더 스마트한 경로는 다음과 같습니다. 협력 관계 – 업계 강점과 외부 AI 전문 지식을 결합하여 더 빠르게 구축하고, 더 빨리 학습하고, 궁극적으로 AI 여정에서 최대한의 성과를 얻으세요.
다음에 할 수 있는 일:
- 회사의 내부 역량에 맞춰 AI 사용 사례를 정의하세요. 격차에 대해 솔직해지세요.
- 단순한 성과물이 아닌 지식을 전달하는 파트너를 선택하세요.
- 어떤 구성요소를 제작, 구매 또는 공동 제작해야 하는지 결정합니다. 이진선택을 할 필요는 없습니다.
- 게임이 진행됨에 따라 팀의 스킬을 레벨업하세요. 각 프로젝트는 당신을 더욱 유능하고 독립적으로 만들어주어야지, 파트너의 자산과 기술에 더 의존하게 만들어서는 안 됩니다.
- 집중적인 파일럿 프로젝트부터 시작하세요. 내부 학습을 위한 가치와 추진력을 창출합니다.
오늘날 역량 강화에 대한 전략적 접근 방식을 취하면 장기적으로 AI 지원 조직, 궁극적으로는 AI 중심 조직이 되기 위한 기반을 마련하게 됩니다.
댓글이 닫혔습니다.