코로나 이후 인공지능 활용 역량이 기업성패 가른다
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코로나 이후 인공지능 활용 역량이 기업성패 가른다
  • 중소기업뉴스
  • 승인 2020.06.02 09:44
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소비패턴 변화·원격업무 정착
AI에 기반한 플랫폼 구축 필수

첨단로봇 도입, 리스크 최소화
최소 설비로 대규모 생산 가능

유연근무·주문형 노동 보편화
AI활용, 운영과제 정확히 예측

코로나 사태의 충격은 모든 기업에 중대한 고비이면서도 결정적인 순간을 가져오고 있다. 특히 일부 기업에게는 비즈니스 환경과 경쟁 상황을 빠르게 바꿀 절호의 기회일 것이다. 역사적으로 도전적 시기에는 과감한 움직임을 보이는 기업이 역경을 유리하게 바꿨다.

2003년 사스(SARS) 대유행은 알리바바(Alibaba)나 징둥닷컴(JD.com)과 같은 거대 전자상거래 기업의 폭발적 성장 기회가 됐으며, 아메리칸 익스프레스와 스타벅스와 같은 기업은 2008~2009년 글로벌 금융위기에 디지털 운영 모델로 선회하면서 오히려 주주가치를 크게 높였다는 평가를 받았다.

이런 의미에서 이번 코로나 사태는 과거 대형 위기들과 다르지 않으며, 포스트 코로나 시대에도 이전부터 진행돼 왔던 몇몇 주요 추세는 앞으로 더욱 가속될 것이다. 특히 인공지능(AI)을 도입, 활용하는 기업에는 특히 커다란 가치를 제공할 것이다.

인간의 업무를 대신하고 사물을 인식하는 첨단 로봇은 저렴한 추가 비용으로 24시간 365일 중단없는 운영이 요구되는 어디에서나 도입이 촉진될 것은 분명하다. AI 기반 플랫폼은 기업에게 실제 작업 환경을 보다 효과적으로 시뮬레이션하고 주문형(on-demand) 노동 형태로 전환할 수 있도록 지원한다. 인공지능은 머신러닝과 고급 데이터 분석을 통해 기업이 새로운 소비 패턴을 감지하고 온라인 고객에게 초개인화(hyperpersonalized)’ 제품을 제공하도록 기업을 돕는다.

이러한 추세의 선두에 서서 이미 인공지능을 적극 활용을 시작한 일부 기업들은 포스트 코로나 시대에서도 성공을 이어 나갈 것이다. 보스턴 컨설팅 그룹(BCG)의 조사를 통해 이전 4개의 커다란 글로벌 경기 침체와 위기 기간 동안, 14%의 기업만이 매출과 이윤을 모두 증가시켰다.

포스트 코로나 세계에서 AI가 반드시 필요한 이유

사실 적지 않은 기업에서 자동화 및 데이터 분석과 같은 디지털 활용 경험을 가지고 있다. 하지만 과거에는 인간만이 할 수 있었던 문제를 기계가 해결하고 행동을 취할 수 있게 하는 AI는 이제 그 이상을 넘어서는 것이다. AI 도구는 방대한 양의 데이터를 분석해 기본 패턴을 학습하고, 컴퓨터 시스템이 복잡한 결정을 내릴 수 있도록 하고, 인간의 행동과 패턴을 예측하며, 이미지와 인간의 언어를 인식할 수 있게 한다. AI가 탑재된 시스템은 지속적으로 학습하고 적응도 가능하다.

기업들이 현 위기와 포스트 코로나 시대의 넥스트 노멀에 대응하는데 있어 이러한 AI 활용 역량은 엄청난 가치를 제공해 줄 것이다.

이러한 새로운 현실은 기업의 비용, 수익, 운영 모델에 큰 영향을 미칠 것이다. 글로벌 비즈니스 지형이 가치사슬 중복성, 소비패턴 변화, 원격업무 방식이라는 세 가지 차원에 어떻게 변화할지 그리고 이러한 새로운 환경에서 기업이 경쟁 우위를 확보하는데 인공지능(AI)이 어떤 역할을 할 수 있는지를 다음과 같이 정리할 수 있다.

 

가치사슬 중복성 Value Chain Redundancy

얼마 전만 해도 글로벌 제조의 공급망, 물류 설계에 있어 비용과 시간 최적화는 기업에 가장 중요한 목표였다. 많은 경우, 한두 지역의 저비용 국가에서 대량 생산 공장을 운영하고 집중하는 것을 의미했다. 재고와 잉여 생산역량은 낭비요소로 인식됐기 때문이다.

그러나 최근 더욱 커져가고 있는 경제 민족주의(economic nationalism)와 무역 장벽은 기업들이 공급망 전략을 재점검하고 중복성의 잇점을 재발견하도록 압박하고 있다. 글로벌 공급망을 교란시킨 이번 코로나19 사태는 리스크를 줄이고 언제 올지 모르는 세계적인 충격을 완화하기 위한 수단으로 기업 경영 아젠다 중 우선순위에 리질리언스(Resilience, 회복탄력성)’이라는 주제를 올려놓았다.

그러나 잉여와 중복은 상당한 비용을 수반하기 마련이다. AI는 기업이 제조 운영과 공급망에 탄력성을 구축하는 동시에 비용과 공급 예비력 확보로 인한 피해를 최소화할 수 있는 잠재력을 제공한다. AI를 통해 제조업체는 예지적인 설비 유지관리와 더 나은 생산계획을 통해 공장 비용을 최적화할 수 있다.

또한 3D프린팅과 소수의 필수 운영 인력만을 필요로 하는 자율 로봇과 같은 첨단 제조 기술을 배치해 저임금 국가에 위치한 대규모 생산 공장 운영과 비교해 더 많은 수의, 그러나 더 효율적인 시설을 고객 가까이서 운영할 수 있게 해준다.

예를 들어, 한 글로벌 신발 제조회사는 최소한의 추가 비용으로 생산 규모를 늘릴 수 있는 AI의 잠재력을 보여줬다. 이 회사는 이전에 인간이 일일이 해야 했던 다양한 재료들을 정확히 인식하고 선택, 정돈하는 첨단 로봇을 도입해 일부 신발의 경우 기존 대비 약 20배 더 빨리 만들 수 있게 됐다고 한다. 더구나 미래의 공장들은 점점 더 24시간, 365일 가동할 수 있게 돼 보건 위기로 인한 사업장 폐쇄 등의 리스크를 분명 줄일 수 있게 될 것이다.

 

소비패턴 변화 Changing Consumption Patterns

사람들이 온라인에서 더 많은 구매를 하고 거의 집에서 음식과 음료를 소비하는 등 이번 코로나 팬데믹은 이미 전 세계의 소비 습관을 획기적으로 바꾸었고 기업의 매출과 수익에도 커다란 영향을 미치고 있다. 아마존은 운영능력을 최대치로 증가시키고 있고 중국 온라인 식료품 시장들은 신선한 야채 배송의 엄청난 구매 증가를 보고하고 있다.

신작들은 극장 개봉을 하지 않은 채 바로 디지털 스트리밍에서 공개되고 있고, 펠로톤(Peloton), 하이드로(Hydrow)와 같은 피트니스 회사들은 디지털 홈피트니스 서비스를 전격 출시 했다. 게다가 장기간의 셧다운과 경기침체에 대한 불안이 겹쳐 소비자들이 생필품을 늘리고 럭셔리 제품을 줄이는 경향을 보이고 있다.

이제 기업들의 초점이 포스트 코로나 시대의 회복으로 옮겨감에 따라, 더 많은 기업들이 성장을 재점화하기 위해 AI 솔루션을 배치할 가능성은 커지고 있다. 수많은 형태와 출처의 데이터를 분석할 수 있는 능력 때문에, AI는 새로운 트렌드를 발견하고 소비자 선호의 변화를 확인할 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있다.

패션과 같이 전통적으로 인간 중심의 산업에서도 일부 기업들은 AI로 비즈니스 인텔리전스 역량을 강화해 매우 약한 신호도 잡아내며, 다가오는 시즌에는 어떤 색상이 유행할 것인지와 같은 트렌드를 조기에 감지해 내고 있다. 또한 AI는 제품, 서비스를 초개인화해 제공할 수 있게 해 기업의 고객 참여와 판매를 개선할 수 있다. 예를 들어 스타벅스의 딥브루 플랫폼(Deep Brew Platform)은 날씨, 하루 중 특정 시간, 또는 고객의 이전 구매와 취향 프로필을 바탕으로 커피를 고객에게 제안한다.

또한 AI는 신제품을 만드는 데 수반되는 아이디어화 과정(ideation process)을 향상시키며, 전통적으로 신약 개발을 위해 오랜 시행착오 과정에 의존해 온 제약 산업에서의 연구개발을 상당히 가속화할 수 있다. 빠르게 움직이는 소비재 제조업체들이 알리바바의 TMIC 소비자분석 플랫폼을 통해 소비자 빅데이터를 분석해 중국 소비자에 맞춘 신제품(고추맛 스니커즈 캔디바 등)을 개발하고 신제품 성능을 모니터링하고 있다.

결국, AI를 활용한 설계는 의자 제작에서부터 매우 복잡한 인텔리전스 빌딩, 항공기의 구성요소에 이르기까지 상상할 수 있는 거의 모든 것의 개발에 시스템 요건을 파악해 최적의 제품 설계를 자체적으로 식별해내고 있다.

원격작업 방식 Remote Ways of Working

코로나 사태가 촉발한 대규모 원격근무 형태의 운영은 물론 일시적일 수 있다. 그러나 개개인은 출퇴근 시간에 소요되는 낭비 시간을 줄이는 장점을 경험하고 기업은 직원들이 집에서도 효과적으로 일할 수 있다는 것을 발견함에 따라 앞으로도 이러한 근무 형태는 지속될 가능성은 적지 않다. 이른바 긱이코노미(gig economy, 기업이 정규직보다 필요에 따라 계약직, 임시직으로 직원을 고용하는 경향이 커지는 경제상황)’와 관련된 유연근무제 및 주문형 노동 모델이 더욱 보편화 될 것이다.

AI는 새로운 작업 방식을 구현하는 데 있어서 만능은 아니지만 중요한 역할을 할 수 있다. 우선 AI 추진 기업은 소프트웨어 중심 비즈니스에서 성공을 위한 필수 조건인 모듈성(modularity)과 민첩성(agility)을 중심으로 운영되는 경향이 있기 때문에 원격 근무 상황에서 자연스러운 이점을 가지고 있다. AI는 숙련된 주문형 노동력을 위한 온라인 시장에서도 적합하다.

예를 들어 업워크(Upwork)는 전문 프리랜서와 잠재적 고용주를 연결하는 AI 지원 플랫폼이며, 구글의 카글(Kaggle)은 데이터 과학자와 머신러닝 실무자들로 구성된 온라인 커뮤니티가 협업하고 데이터 과제를 해결할 수 있도록 해준다. 결국, AI 도구를 통해 기업은 예측 분석을 통해 노동 요구 및 공급 중단과 같은 판매, 운영 과제를 보다 정확하게 예측할 수 있다.

비즈니스 및 운영 모델의 핵심에 AI를 배치

현재 코로나 위기와 그 여파는 기업이 사업 모델을 새로운 현실에 맞게 조정하도록 동기를 부여하고 있다. 결국 여기서의 승자는 소프트웨어, 데이터, AI를 조직의 핵심으로 해 스스로를 재창조할 것이다. 디지털 네이티브 회사에서 AI는 영감, 자극의 역할을 할 수 있다. 예를 들어, AI는 이미 최고의 경로를 식별하고, 운전자를 탑승시키고, 심지어 부정 행위를 탐지하는 것을 돕는 등, 몇몇 선도적 플랫폼의 중심에 있다. 대규모 소매업과 소비자 금융 등 다양한 분야에서 오랫동안 비즈니스를 해온 기존 사업자들도 이제 AI 미래에 대비하며 스스로를 변화시키고 있다.

기업은 데이터의 가치를 극대화하기 위해 규모에 맞게 AI를 적용해야 하고, 규모에 맞게 민첩하게 운영해야 데이터가 주도하는 팀 빌딩이 가능하다. 이를 가능케 하는 IT 인프라 역시 기업에 제대로 지원돼야 하는데, 통상적으로 인터페이스가 취약한 모듈을 갖춘 기존의 ERP 플랫폼에서 벗어나 조직 전체에 데이터를 통합하고 제공하는 우수한 데이터 관리 센터의 기능으로 변화해야 한다.

이러한 성공적 전환에는 강력한 변화 관리를 필요로 한다. 보스턴컨설팅그룹(BCG)MIT대의 공동연구에 따르면, 지금까지의 경험상 AI 투자의 약 10%는 알고리즘에, 20%는 기술에, 그리고 70%는 비즈니스 프로세스 혁신에 집중하는 것을 권고하고 있다.

 

# 인간과 협업하는 성공적인 AI 기업구축 위한 5대 원칙

성공적인 AI 중심의 운영모델은 인간의 판단과 경험을 핵심으로 통합할 필요가 있다고 보고 있다. 다음에서 제시하는 다섯 가지 원칙은 이른바 인간+AI’ 운영모델 구축에 대한 것이다.

1. 성공적 변화 사례 만들어 리더십을 부각시켜라

강력한 리더십은 성공적인 변혁의 핵심이다. AI 추진 책임자가 경영진과 이사회로부터 과감한 지원을 얻어낼 수 있는 한 가지 강력한 방법은 경쟁사에 비해 우리 회사가 AI로부터 얻고 있는 것이 얼마나 적은지를 보여주는 것이다. 다음과 같이 최고 경영진에게 질문을 해보자. 우리 회사에 AI 도입으로 인해 가장 큰 효과와 영향이 예상되는 전략적으로 중요한 업무는 무엇입니까. 그리고 AI 도입이 해당 분야에서 진전을 보였습니까. 앞의 두 질문에 모두 그렇다고 대답하지 못한다면, 이는 회사가 AI를 제대로 도입, 활용하지 못하고 있다는 것을 의미하며 향후 극적인 변화가 필요하다는 것을 말해준다.

2. AI를 핵심으로 조직을 재조명해보라

일단 기업의 경영진으로부터 과감한 변화를 지지받고 난 후 또 다른 파괴적인 질문을 생각해봐야 한다. 새롭게 AI 기반 기업이 된 후 고객에게 이전과 동일한 또는 적어도 과거보다 향상된 가치를 어떻게 제공할 것인가? 그 질문에 답하기 위해서는 규모와 한계비용 사이의 전통적인 상충관계에서 벗어나야 한다.

AI가 가치를 더해 주는 한 비즈니스의 모든 것은 인간과 AI에 기반해야 한다. 알리바바의 최고전략책임임원인 밍쩡은 여러분의 회사는 앞으로 실시간 데이터로 구동되는 머신(, 인공지능)을 통해 가능한 한 많은 운영 결정을 내려야 할 것입니다.” 라고 말했다.

3. 사람 힘으로 움직이는 AI 기업으로 변신하라

AI가 비즈니스의 핵심에 놓이더라도 인간 제로 사고방식(zero-human mindset)’를 피하는 것은 중요하다. 사실은 AI가 통제되지 않고 작동하는 영역이 없도록 인간의 역할을 높여야 한다. 아무리 자율적인 알고리즘과 애플리케이션이라도 AI가 전형적으로 부족한 상황적 이해와 전문성을 제공하고, 잘못된 판단이나 편견을 경계하기 위해서는 인간의 개입이 반드시 필요하다.

예를 들어, 코로나 바이러스 사태 동안, 영국의 유명 온라인 식료품 구매 웹사이트 트래픽이 네배나 급증했다. 이 회사 AI 기반 사이버보안 프로그램은 이러한 접속 폭증을 서비스 거부 공격의 증거로 해석하고 새로운 거래를 차단했다. AI는 인간의 상상력과 해석에 의해 증강돼야 한다.

기업들은 알고리즘 설계, 인간과 AI 통합을 구현하기 위한 프로세스 재구성, AI 입출력을 전략적으로 모니터링하고 이차적 영향까지도 고려한 전체적 의사결정에 관여하는 등 가장 큰 가치를 창출하는 업무에 대해 임직원들을 다시 집중시켜 참여하게 해야 한다.

인간과 AI가 어떻게 협력할 수 있는지를 보여주는 좋은 예는 패션 업계에서의 예측 활동이다. AI는 예측 오류를 25% 줄일 수 있지만 모든 패션 트렌드가 과거 데이터 마이닝으로 감지되는 것은 아니다. 한 회사와의 작업에서 AI와 인간의 전문성을 결합하면 예측 오류를 50% 줄일 수 있다는 것을 알게 됐다.

4. 기존 프로세스 과감히 유지하거나 폐기하라

AI를 위해 회사를 재구성할 때, 기존(레거시) 프로세스, 기술, 조직 구조를 탑다운(top-down) 방식으로 재설계하는 것이 중요하다. AI를 기존 워크플로우와 기존 ERP 플랫폼에 플러그인해 강화하려는 것은 실수다. AI의 잠재력을 실현하려면 일관되고 전사적인 적용이 필수적이다. 그리고 조직 구조의 탑다운 방식의 재설계를 통해 불필요한 단계를 제거할 수 있지만, 그렇다고 해서 모든 것을 다 그렇게 해야 한다는 것은 물론 아니다. 강력한 인터페이스를 갖추고 중앙 데이터 인프라와 연결할 수 있는 특정 애플리케이션 및 인프라는 유지, 포함해야 한다. 그러나 이러한 특징들은 재설계 후 평가돼야 하며, 이러한 특징들을 유지하고자 하는 욕구가 변혁에 영향을 미치도록 허용돼서는 안된다.

5. 변화에 대해 임직원을 준비시켜라

AI 시스템은 근본적으로 다른 사고방식과 새로운 조직 역량을 필요로 한다. 변화에 대비해 직원들을 준비하는 것은 매우 중요하다. 리더쉽과 조직적인 지원이 없으면 담당자는 거리를 두려고 하고 책임을 회피하며 위험을 피하려고만 한다. 기업은 임직원들에게 새로운 기술을 습득할 수 있는 현장 학습 기회를 제공해야 한다. 최소한 AI를 통해 무엇을 할 수 있고 무엇을 할 수 없는지 알아야 새로운 기술로 일할 수 있다.

BCG가 코로나19 위기에 대한 기업을 대상으로 설문 조사를 한 결과, 대부분의 기업들은 지금까지 위기 대응 조치에 대부분 초점을 맞추고 있는 것으로 나타났다. 그러나 지금은 과감하고 변화무쌍한 행동을 취하기에 완벽한 때이다. 이미 AI 활용사례(use cases)를 도입하고 있는 기업들은 빠른 시일 내에 최대한의 효과를 거두기 위해 즉시 추진을 가속화해야 한다.

AI가 이번 위기 극복에 큰 도움이 될 수 있는 지렛대가 될 것이기 때문에 활용 규모 확대에 주저해서는 안 된다. 이미 AI가 핵심으로 자리잡은 디지털 네이티브 기업이 아닌 이상, 기업들은 현재의 일상적인 운영의 둔화를 가치 창출 메커니즘이 어떻게 변화하고 있는지, 그리고 포스트 코로나 시대인 넥스트 노멀에 어떻게 대비해야 하는지에 대한 전략적 성찰의 기회로 보아야 한다.

임직원들을 준비시키고 재충전하게 하여 다가오는 AI 시대에 조직에 대한 충성도와 열정, 그리고 장기적인 기업 가치를 높이는 데 집중을 시작해야 할 것이다.

- 원문칼럼 : 프란시스 칼데론(보스턴 컨설팅그룹 헨더슨 연구소)
- 번역·정리 : 류종기 한국시스템안전학회 이사
- 진행 : 이권진 중소기업뉴스 기자

 



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