글로벌 컨설팅기업 PwC는 2030년 인공지능(AI)이 15조7000억달러(약 1경9300조원)의 경제 효과를 가져올 수 있다고 추산했다. 이는 중국과 인도의 국내총생산(GDP)를 합친 것 보다 많은 규모다.

그 증가 요인은 크게 3가지다. 로봇 및 자율주행 등 자동화, AI로 인력을 지원하면서 얻어지는 생산성 향상이 있다. 또 AI 기술로 품질을 향상시키거나 새로운 맞춤형 서비스를 만들어낼 수도 있다. PwC는 생산성 향상에 연관된 첫번째 및 두번째 요인으로 얻어지는 증가가 42%, 소비와 관련된 3번째가 58%라고 예측했다.

산업별로는 헬스케어와 운송이 AI로 인해 변화될 가능성이 가장 높다고 평가했다. 에너지와 제조업은 그 가능성이 상대적으로 낮다고 봤다. 변환의 시점으로 보면 소매, 통신, 오락 분야가 AI로 인한 변화가 빠를 것으로 예측됐으며 제조업 분야가 가장 시간이 오래 걸릴 것으로 예측됐다.

이러한 인공지능 중요성은 기업들도 절실하게 느끼고 있다.

MIT와 보스턴컨설팅그룹(BCG)이 공동 작성한 보고서에 따르면 설문 기업의 90%는 AI가 새로운 사업기회를 제공한다고 내다봤다. 45%는 AI가 업계 판도를 바꿀 수 있다고 응답했다.

이러한 중요성에 비해 기업 AI 활용은 원활치 못한 현실이다. 설문기업의 70%는 AI로 인한 성과가 없거나 미미하다고 답변했다. 또 AI 사업을 시작한 기업 중 40% 만이 AI가 실적에 기여했다고 평가했다. 대규모 투자가 이뤄진 경우에도 60% 기업만이 소정의 성과를 얻었다고 밝혔다. 다시 말하면 대부분 기업은 AI 중요성에 동의하고 이를 활용하기 위한 노력을 진행하지만 실제 성과를 보지 못하는 경우가 많다는 의미이다.

MIT와 BCG는 2500명의 기업 임원에 대한 설문과 17명의 심층 인터뷰를 통해 성공적인 AI 전략의 비결을 알아보았다.

우선 AI로 성과를 내고 있는 기업은 다음의 특성이 있었다.

― 기업 AI 전략을 독립 운영하지 않고 전사적 사업전략에 통합했다.
― 비용절감 보다는 매출 확장에 초점을 둔 대규모 AI 사업을 기획 수행했다.
― 사업부서, 공정부서, AI 전문가 간 긴밀하게 협력해 AI로 생산되는 정보와 실제로 활용에 필요한 정보를 일치했다.
― AI 계획을 전사적 비즈니스 혁신 계획에 통합했다.
― 기술 외에도 인력, 데이터, 프로세스 변환에 투자했다.

이러한 기업은 AI 전략 추진에서 겪는 문제를 보다 효율적으로 대응할 수 있었다.

AI 전략의 성공은 기술보다 조직 문제다. 기술, 데이터, 도구 등 AI 산출물에만 초점을 두는 기업은 관련부서가 협력해 수요와 공급을 균형 있게 유지하는 기업의 성과를 기대할 수 없다.

특히 C레벨이 주도해 전사적 비즈니스 혁신으로 추진하는 경우가 단위 부서를 중심으로 추진되는 경우에 비해 성공적인 결과를 얻을 수 있었다. 또한 외부 기업에 의존하기 보다는 경험 있는 내부 전문가가 주도하는 것이 훨씬 성공적이었다.

성공하는 기업은 또한 위협을 효율적으로 관리했다. AI 사업을 단계적으로 구성하고, 성과가 있는 경우 다음 단계 투자를 확대했다. 이러한 단계적 추진전략은 기업의 전략적 방향과 AI 전략 방향을 일치시키는 데도 도움이 된다.

기업이 AI를 성공적으로 활용하여 성과를 내는 것은 결코 쉬운 일이 아니다. 단순히 개발된 ‘제품’을 도입할 것이 아니라 기업의 전략과 업무를 근본적으로 바꿔야 하기 때문이다. 하지만, 인공지능이 가져올 막대한 효과 및 시장재편 가능성을 고려하면 전사적 전략에 AI를 포용하지 않을 수 없다.

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이지수 소장은 미국 보스턴대학에서 물리학 박사를 했고 독일 국립슈퍼컴센터 연구원, 한국과학기술정보연구원(KISTI) 슈퍼컴퓨팅센터 센터장, 사단법인 한국계산과학공학회 부회장, 저널오브컴퓨테이셔널싸이언스(Journal of Computational Science) 편집위원, KISTI 국가슈퍼컴퓨팅연구소 소장을 거쳐 현재는 사우디 킹 압둘라 과학기술대학교(KAUST) 슈퍼컴센터장을 맡고 있습니다.


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