인공지능 시대의 비즈니스 전략 (3)

2부 경영의 변화

5장 왜 변화가 필요한가

뒤에 숨겨진 과정들

일본의 안경업체 JINS는 2016년 11월부터 인공지능을 활용하여 고객에게 어울리는 안경을 추천하는 JINS BRAIN이라는 서비스를 제공하고 있다.

이러한 사례 이면에 숨어 있는 일에는 다음과 같이 여러 일이 있었을 것이다.

두뇌 한계를 뛰어넘기 위한 도구

인공지능이라는 도구는 인간 두뇌의 인지와 판단 범위를 넘기 위한 도구다

인간의 이해 범위 안에서 이뤄지는 기존 방식을 그대로 고수해서는 인공지능을 제대로 활용할 수 없다

결국은 변화 관리

과거 영국의 붉은 깃발 법(Rea Flag Act, 적기 조례)은 정부의 잘못된 규제를 비판하기 위해서 자주 언급되는 법이다

이러한 법으로 인해 영국은 자동차 산업의 주도권을 놓치게 되었다

이와 같이 새로운 시대가 다가왔을 때 스스로를 제한하지 말고 새로운 시대에 맞게 변화해야 한다. 인공지능과 머신러닝의 활용, 데이터 드리븐 비즈니스는 '데이터 기반 변화 관리'의 다른 이름일 뿐이다.

인공지능 시대의 인간의 역할

"효율성은 일을 올바로 하는 것이고, 유효성은 올바른 일을 하는 것이다(Efficiency is doing things right, Effectiveness is doing the right things)"

인공지능은 효율성을 담당하고, 인간의 역할은 유효성이다

 

6장 경영관리의 변화

충돌하는 이해관계의 조정

머신러닝의 실무 적용 과정에는 여러 이해관계 당사자들의 충돌이 발생한다

이 원인은 근본적으로 도구가 너무 강하기 때문이다

아무리 인공지능이 뛰어나도 결국 사람이 하는 일으므로, 명확한 업무와 목표의 조정, 직무의 변경을 통해 사람을 잘 챙겨야, 기술도 효과적으로 적용할 수 있다

조직 구조와 프로세스의 변경

인공지능과 데이터를 적극적으로 활용하려면 업무 프로세스 변경이 필요하다. 이는 1990년대 크게 유행한 비즈니스 리엔지니어랑과도 일맥상통한다.

과거의 사례를 현재 상황에서도 적용할 수 있는데 우선 기술적 측면에서 과거의 비즈니스 리엔지니어링이나 지금의 인공지능 모두 컴퓨터를 적극적으로 활용한다. 다음으로 프로세스 혁신면에서 당시 컴퓨터 기술을 바탕으로 프로세스를 혁신했던 기업들이 더욱 좋은 성과를 거두었다

구체적인 계획은 오히려 방해가 된다

효과적인 기술 활용은 기술 환경의 변화에 따라 빠르게 변하거나, 그 변화 자체를 스스로 만들어내는 것이 핵심 요인이다

지금과 같이 환경의 변화가 매우 빠르고 급격한 시대에는 구체적인 계획을 수립하는 도중에 환경이 또 바뀌기에 핵심적인 비전 및 단기간의 계획만 세우고 환경 변화에 빠르게 적응하며 나아가야 한다

기업 내외부의 환경은 사업계획에서 정한 대로 결코 일 년 단위로만 변하지 않는다

다른 것을 시도할 여유

사업의 핵심 영역일수록 바쁘기에 다른 생각과 시도를 해볼 여유가 없다. 그래서 핵심이고 바쁜 곳일수록 과감하게 조직과 업무를 변경하여 여유를 부여해야 한다.

핵심 영역이야 말로 오랜 기간 운영하며 충분한 데이터가 쌓인 곳으로 엄청난 잠재적 기회를 가지고 있다

원활한 협업을 위한 조건

기업에서 협업할 일의 구조가 얼마나 각 부서와 개개인의 이익에 부합되도록 세팅되어 있는지 여부에 성패가 달려있다

인공지능으로 업무가 혁신되기 위해서는 그 적용과 운영의 과정에서 각 조직과 개인의 업무가 어떻게 달라지는지, 누가 누구와 같은 목표를 가져야 하는지 등을 면밀히 관찰하고 판단하여 목표와 책임, 권한을 재정의해주는 것이 필수적이다

근본적 변화는 하향식으로만 가능하다

자본주의의 핵인 기업을 보면 효율성 추구라는 최우선 가치를 위해 피라미드 구조에서 권한을 위쪽으로 몰아주었다

성공적인 경영 혁신은 모두 하향식(top-down)으로만 가능했다

사업에 큰 영향을 미치는 변화는 조직의 많은 변화를 필요로 한다

 

7장 일하는 방식의 변화

기회는 일상 속에 있다

아직까지 인공지능을 활용한다고 하면 지나치게 대단한 것으로 생각하거나, 완전히 새로운 일을 만들어서 써야 할 것으로 생각하는 경향이 있다.

그러나 앞서 소개한 JINS의 안경 추천과 같이 여러 인간의 생각과 행동을 하나로 모아 더 좋게 만들어서 서비스화할 수 있다.

일본의 고이케 마코토의 딥러닝 기반 자동 오이 분류기 (https://www.youtube.com/watch?v=4HCE1P-m1l8)

스웨덴 양봉업자 비요른 라거맨의 '비스캐닝(BeeScanning)'

이벤트가 아닌 일상으로

매일 조금씩 좋아지는 일상의 개선이 더 현실적이고 효과적인 변화의 방법이 될 수도 있다

기술이 선두에서 이끌어야 한다

인공지능의 활용을 위해 변화와 조직 관리가 중요하지만, 그런 것도 기술이 있어야 가능하다

모든 흐름의 시작은 이론과 기술이다

공부하고 따라 해서 역량 키우기

현재의 인공지능, 머신러닝, 데이터 사이언스 분야는 누가 어떠한 신기술을 만들어내면 금세 정리되어 전 세계에 공개되고 오픈 소스화된다.

기술을 선도하고 전파해서 생태계 생성을 유도하는 것이 전체 시장을 키우는 길이다

기술 담당자들이 인공지능 응용 기술을 발전시키기 위해 택하는 가장 좋은 방법이 '따라 하기'이다

이렇게 인공지능 기술에 대한 이해를 높이면, 실무에서 접목할 분야가 보이게 된다

실패, 시행착오, 갈등은 좋은 신호

자꾸 시도해보고 그 과정에서 다양한 실패를 해봐야 한다

그 어떠한 일도 시행착오의 과정 없이 성공하기는 어렵다

 

 

 

 

※ 해당 내용은 <인공지능 시대의 비즈니스 전략>의 내용을 토대로 학습하며 정리한 내용입니다.