SR2. AI 도입 대상의 전략적 우선순위 결정 방법

초기 파일럿 프로젝트가 성공 여부 좌우
멀리 내다보고 ‘작은 성공’들을 연결해야

325호 (2021년 07월 Issue 2)

Article at a Glance

AI 도입 대상의 우선순위를 의사결정할 때

1. 각 사업 단위 영역에서 AI 기술 기본 역량을 갖춘 도메인 전문가들이 주도해야 한다.

2. 도입 초기에는 중요성은 조금 떨어지더라도 시급한 사안을 먼저 시도해 학습하면서 경험을 축적하는 게 현실적이다.

3. 평가와 및 선정을 할 때는 객관적 기준과 합리적 프로세스를 거침으로써 위험도를 낮추고 조직원들과 공감대를 형성해야 한다.



디지털 트렌드가 인공지능(AI)이라는 블랙홀로 집약되면서 기업들에 AI 도입은 선택이 아닌 필수 과제가 됐다. 기업들이 총론에는 동의하지만 각론은 각양각색이다. 미지의 영역인 AI에 관한 의사결정을 할 때 조직 내부적으로 기준점을 설정하고 합의를 이루기가 어렵기 때문이다. 하지만 가속화되는 디지털 전환, DX(Digital eXchange)의 흐름에 동참하기 위해서도 AI 도입은 불가피하다. 특히 아날로그 기업들은 디지털 전환의 맥락에서 AI를 도입할 영역과 시기, 투입 자원과 위험도를 감안해 전략적 우선순위를 선정하기 위한 구조를 수립하고 적용해야 한다.

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AI 도입 단계의 핵심 원칙

1. 파일럿 프로젝트는 공감대를 도출하는 과정이다

새로운 시도를 할 때는 조직 내에서 기대와 우려가 교차하기 마련이다. 마찬가지로 AI 관련 프로젝트를 시작할 때도 조직 내에 당위성을 인정하면서도 실질적 성과에는 회의적인 분위기가 있다. 도입 초기에 실행하는 파일럿 프로젝트의 성공 여부가 AI를 도입할 때 중요한 이유다. 또 AI 프로젝트를 진행할 때는 이해관계자들이 프로젝트의 내용을 이해하고 미래 잠재력에 공감하도록 의사소통을 적극적으로 진행해야 한다.

특히 파일럿 프로젝트는 테마 선정과 진행 과정이 모두 중요하다. 테마는 조직 내 과제 중에서 시급하면서 난이도가 높지 않은 영역에서 선정한다. 예를 들어 제조기업의 핵심 영역인 생산 프로세스는 중요하지만 AI 도입 초기에 적용하기는 무리다. 난이도가 높아서 기대보다 낮은 결과가 나오면 조직에서 회의적인 분위기가 형성될 가능성이 높다. 반면 구내식당의 식사 인원 예측은 조직원에게 체감도가 높은 영역으로 상대적으로 접근이 용이하고 결과의 전파력도 높을 것이다.

2. 작은 영역의 성공을 바탕으로 큰 영역으로 나아가라

AI를 도입할 때는 초기에 파일럿 프로젝트를 비롯해 작은 성공을 지속해 나감으로써 경험을 축적하고 조직 내 신뢰감을 높이면서 점차 큰 성공으로 나아가는 경로를 설정해야 한다. 현재 AI 분야를 주도하고 있는 구글도 AI 도입 초기에는 내부의 회의적 분위기 때문에 어려움을 겪었다. 2011년 구글 브레인 프로젝트를 이끌었던 앤드루 응(Andrew Ng) 스탠퍼드대 겸임교수는 주요 사업 영역이자 민감도가 높은 검색과 광고 부문이 아닌 당시 주변 영역으로 간주되던 음성인식에 AI를 도입해 성공을 거두면서 조직에 AI를 확산시키는 계기를 마련했다. 그는 초기에 시작한 소수의 AI 프로젝트를 성공시키는 것이 무엇보다 중요하다고 강조한다. 첫 번째 시도가 유의미한 성과를 만들어야 조직 내부에 공유되고 이후 가치 있는 프로젝트를 낳는 기반이 되기 때문이다.

3. 도메인 전문가들이 주도하게 한다

일반 기업에서 적용하는 AI 기술은 이미 상당 수준 범용화돼 있다. 따라서 AI 도입에 있어 기술 지식이 필요조건이라면 사업 지식, 도메인 지식은 충분조건이다. AI 기술이 없다면 AI 도입은 이뤄질 수 없지만 기술만으로는 한계가 있다. 초기에 기회 영역을 발견하고 실질적 추진 방안을 수립하는 도메인 전문가의 역할이 중요하다. 도메인 전문가는 AI 기술을 적용하려는 영역의 문제를 정의하고, 실무적 추진을 위한 구체적인 기술적 산업적 목표를 정의한 후 필요한 데이터를 수집하는 역할을 맡는다. 도메인 전문가는 이런 과정을 주도하면서 AI 기술 전문가와 의사소통하고 협력해야 한다.

AI 도입 대상 영역 선정

AI 도입은 ‘준비→선정→실행’의 3가지 과정으로 진행된다. 이를 세부 과정으로 나누면 ‘역량 확보→도입 준비→기회 탐색→대안 평가→대상 선정→실행→피드백’의 7가지 과정으로 살펴볼 수 있다.

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1. 준비

AI 프로젝트를 수행하는 기본적 역량을 확보하는 과정이다. AI를 도입하는 접근 방식을 설정하고 이에 따른 역량을 확보한다. 역량을 확보하는 방법은 기업 각각의 입장에 따라 다를 수 있다. 재원이 풍부하면 AI 기술 전문가를 영입해 내부 인력이 주도하는 구조로 추진할 수 있다. 반대로 투입 재원에 한계가 있고 AI 전문가를 영입하기 어렵다면 내부의 도메인 전문가에게 기본적 AI 기술 교육을 시키고 외부의 AI 기술 전문가와 협력하는 방안이 현실적인 대안이다. 분명한 점은 준비가 부족한 상태에서 외부에만 의존해서는 기대한 성과를 거두기 어렵다는 것이다. 그래서 내부에 최소한의 역량을 확보하는 것이 중요하다.

2. 선정

AI 도입의 기회 영역을 탐색하고 평가를 거쳐 선정하는 과정이다. 사업본부나 전사적 입장에서 경영진은 다양한 영역에서 제시되는 기회를 두고 우선순위를 선택해야 하는 문제에 직면한다. 모두가 현장에서 나름대로 필요성이 있는 사안들이지만 동시에 전부를 추진하기는 투입 자원이 부족하기에 어렵다. AI 프로젝트는 특히 처음 시도할 때 지식과 경험이 부족하고 위험성이 높기 때문에 과제를 선정하는 명확한 기준을 설정하기가 어렵다. 동시에 조직 전체의 관심 또한 크기 때문에 실무자 입장에서 부담이 크다. 특히 새로운 시도에 대한 의구심과 일종의 거부감도 존재하기에 담당 책임자의 부담은 더욱 커진다. 또 초기 단계의 프로젝트가 소기의 성과를 거두지 못하면 AI 도입 자체가 난관에 봉착할 가능성도 높아진다.

그렇기 때문에 과제를 평가하는 단계에서 ‘기회 탐색→대안 평가→대상 선정’에 이르는 세부 프로세스를 정립하고 적용할 필요가 있다. 이때 1차적으로 다양한 대안 중에서 최선의 조건을 선택함과 동시에 2차적으로 조직 내부적으로 명확한 기준을 설정한 뒤 의사소통을 통해 공유하는 데 신경 써야 한다.

조직 내부의 이해관계자들과 사전에 의사소통을 충분히 함으로써 프로젝트에 대한 기대 성과와 위험성을 공유해야 한다. 조직 내 의사소통은 전략적 방향성, 전술적 실행 방안, 세부적 선정 기준의 3가지 차원으로 진행한다. 우선 전략적 방향성은 디지털 시대의 생존과 재도약을 위한 AI 도입의 목적과 당위성을 전파해 조직 전체적으로 공감대를 형성하는 것이다. 이는 AI를 적용한 디지털 혁신을 성공적으로 진행하기 위한 기초적 작업에 해당한다. 전술적 실행 방안은 AI를 도입하기 위한 인력과 조직 구성, 적용 대상 영역 등 실질적 추진 관련 사항들을 의미한다. 세부적 선정 기준으로 실행 초기 단계에서 파일럿을 포함한 프로젝트 선정 기준을 공유해 내부 아이디어 제안을 활성화함으로써 이후 진행 과정에 대한 조직원의 관심도도 높여야 한다.

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평가 과정 이후에는 대안별 스코어링에 기반해 우선순위를 부여하고 추진할 프로젝트를 선정한다. 구체적인 과정을 상세히 설명하면 다음과 같다.

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1) 탐색

사업본부 또는 전사적 입장에서 기회 영역을 탐색하는 과정으로 도메인 전문가들이 주도한다. 개인별 혹은 팀별로 각자의 영역에서 인지하고 있는 통점(pain point) 중에서 AI 기술을 적용해 해결할 수 있는 영역을 도출한다. 현업에 종사하는 도메인 전문가들이 모두 참여하되 각 단위 영역에서 AI 기술 기본 역량을 갖춘 도메인 전문가들이 주도해야 한다. 왜냐하면 AI가 도메인 전문가의 의사결정을 지원하는 부분에서 핵심적인 역할을 할 수 있기 때문이다. 아날로그 시대에도 인간은 데이터와 정보에 기반해 의사결정을 했지만 의사결정 판단 자체는 인간의 고유한 영역이었다. 인간이 나름의 경험에 기초해 정보를 분석하고 최선으로 의사결정을 내려도 각자의 휴리스틱 오류인 편견의 한계를 벗어나기 어려웠다. 하지만 AI는 이런 한계를 보완하는 도구가 될 수 있다. AI는 대용량의 데이터를 신속하게 분석하고 패턴을 파악한다. 그리고 유의미한 정보와 판단의 근거를 도출해 인간에게 전달하는 방식으로 의사결정의 합리성을 높인다. 그렇기 때문에 도메인의 주요 의사결정에 참여하는 전문가들이 AI 프로젝트를 주도해야 한다.

아무리 직급이 높아도 AI를 활용한 새로운 접근 방식을 이해하지 못하면 기회 영역을 탐색하는 데 한계가 있다. 만약 높은 직급이 이 프로젝트를 주도하게 된다면 사전에 AI 기술 기본 교육을 받아야 한다. 물론 도메인 전문가 대다수가 AI 관련 기본 역량을 확보하고 있다면 더 바람직할 것이다.

구매, 생산, 판매, 연구개발, HR, AS 등 각자의 영역에서 기회를 발견하면 개선 목표를 설정한다. 실제 프로젝트가 시작되기 전에 진행되기에 목표의 정확도는 높지 않을 수밖에 없다. 그럼에도 불구하고 사업적 기대 수준을 숫자로 제시하면 개별 대안을 평가하는 데 도움이 될 것이다.

2) 평가

탐색된 기회를 평가하는 기준은 각자의 입장에 따라서 다양하게 설정할 수 있다. 일단 이번 글에서는 통상적 대안평가 모델에 기초해 4가지 요인을 기준으로 필터링하는 방식을 제시한다. 1차 필터링 기준은 중요도와 시급도이며, 2차 필터링 기준은 파급도와 난이도다.

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1차 필터링에서 적용되는 중요도와 시급도의 평가 구조는 [그림 3]의 Step 1에 해당한다. 대안들을 중요도-시급도라는 2가지 요인으로 평가한다. 여기서 시급도는 사안 자체의 중요도와 별개로 문제가 확산되는 것을 막기 위해 신속하게 대응해야 할 필요성이 큰 정도를 말한다. 예컨대 ‘조직문화 혁신’은 중요하지만 시급도가 낮고 시행하는 데 시간이 걸리는 사항이라면 ‘신제품 불량률 개선’은 당장 신속히 대처하지 않으면 문제가 걷잡을 수 없이 확산될 수 있는 중요하고도 시급한 사항이라고 볼 수 있다.

제시된 대안들을 중요도-시급도에 따라 평가하고 점수화해 Step 1의 그림에 기재하면 대안별 특성에 따른 전체적 모습이 그려진다. 이 그림에 표시된 대안들 중 어디에 우선순위를 부여하고 어떤 대안을 먼저 실행할지 선택하는 것은 해당 조직의 판단에 따라 결정할 수 있다. ‘1, 2, 3, 4’ 영역 중 어디에서도 시작할 수 있다.

통상적 기준으로는 실행 대안을 검토할 때 ‘중요도 높음+시급도 높음’의 2개 영역을 선정한다. 하지만 AI 도입 초기에는 ‘중요도 낮음+시급도 높음’의 1영역 선택이 바람직하다. AI 프로젝트에 대한 경험이 부족하고 기대효과의 달성 여부도 미지수이기 때문이다. AI 프로젝트를 처음 진행할 때는 파일럿 프로젝트 개념으로 ‘시급하지만 중요하지 않은’ 사안으로 학습하면서 경험을 축적하는 방안이 현실적이다. ‘중요도 낮음+시급도 낮음’의 X 영역은 파일럿 프로젝트 대안으로 부적절하다. 이는 내부적으로 AI 도입의 전략적 방향성 자체를 폄하하고 경시하는 계기가 될 수 있기 때문이다.

Step 1에서 1차로 필터링한 대안들은 Step 2에서 2차 필터링의 과정을 거친다. 대안들을 파급도-난이도에 따라 평가하고 점수화해 Step 2의 그림에 기재하면 대안별 특성에 따른 전체적 모습이 그려진다. 이 그림에 표시된 대안들의 우선순위 부여와 실행 대안 선택도 Step 1과 마찬가지로 해당 조직의 판단 아래 어디에서도 시작할 수 있다.

AI 도입 초기에는 ‘파급도 높음+난이도 낮음’의 선택이 바람직하다. AI 프로젝트의 도입 초기에 수행되는 프로젝트는 일종의 이벤트적 특성도 있다. 조직 내부적으로 AI 도입이라는 전략적 방향성을 제시하고 AI 프로그램을 추상적 구호가 아니라 실제 업무 차원에서 실질적으로 진행한다는 메시지를 공유해야 한다. 그리고 가시적인 성공 사례가 단기간에 만들어져야 조직 내부적으로 자신감이 생기고 장기적으로 추진할 동력이 형성된다. 따라서 난이도가 낮지만 파급도는 높은 사안을 선정하는 게 바람직하다.

높은 파급도는 조직원과의 관련성을 의미한다. 예를 들어 구내식당 메뉴는 모든 직원이 매일 접한다는 점에서 파급도가 높다. 이런 관점에서 ‘낮은 난이도와 높은 파급도’의 성격을 가진 과제로 ‘구내식당 메뉴 개선’ ‘통근버스 정차 장소 및 배차시간 최적화’를 생각해 볼 수 있다. 많은 직원이 매일 접하는 이슈로 파급도는 높지만 난이도는 높지 않은 사례들이다. 또 이런 과제들은 AI 프로젝트 진행 과정에서 시행착오를 겪거나 진행 결과가 기대 효과에 못 미치더라도 사업의 원천적 경쟁력과는 무관하다. 따라서 시간적 여유를 갖고 보완하면서 AI 도입 관련 실질적 사항을 학습하고 관련한 경험을 축적할 수 있다.

3) 선정

Step 1과 Step 2를 거치면서 대안들의 평가가 진행되면 최종적인 선정 과정이 남아 있다. 선정은 그 자체로 의사결정의 영역이기에 각자의 기준, 각자의 판단에 따르면 된다. 그러나 대안들을 평가할 때 객관적 기준과 합리적 프로세스를 거친다면 위험도를 낮추고 조직원들의 공감대를 형성할 수 있다는 장점이 있다.

AI 도입 초기의 상황에서는 앞서 기술한 이유로 ‘중요도 낮음+시급성 높음+파급도 높음+난이도 낮음’의 대안을 우선적으로 선정하는 방향이 바람직하다. 그리고 AI 프로젝트의 성공 사례가 늘어나고 지식과 경험이 축적되면 본격적으로 확대하는 방향이 현실적이다.

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AI 도입을 ‘초기→확산→안정’의 3단계로 구분한다면 단계별로 선정 기준이 달라질 수 있다. 예를 들어 [그림 3]의 Step 1과 Step 2에서 ‘1→2→3’의 순서로 목표 영역을 이동하는 방식이다. 도입 초기에 ‘1-1’의 영역으로 출발해 점차 중요도가 높으면서 시급하고, 파급도가 높으면서 어렵기도 한 영역으로 이동하는 방향이다.

예컨대 제조기업을 생각해 보자. 가치사슬에서 본원적 활동은 ‘조달-생산-물류-판매’이며 지원적 활동은 ‘인사, 홍보, 연구개발, 경영지원’ 등이다. 중요성 측면은 본원적 활동이 높고, 지원적 활동은 낮다고 전제한다면 ‘초기’ AI 도입 단계에서는 가치사슬의 지원적 활동을 우선 목표 영역으로 선정하고 해당 영역 내 개별 프로젝트의 시급성, 파급성, 난이도를 평가한다. 초기 단계에서 경험을 축적한 다음 ‘확산’ 단계에서는 본원적 활동을 위주로 과제를 선정한다. ‘안정’ 단계에서는 영역을 불문하고 프로세스의 병목(bottle neck)에서 발생하는 통점에 접근해 AI 도입의 사이클을 마무리한다. 여타 업종인 유통, 건설, 서비스 등도 각자의 가치사슬에서 중요성 판단 기준으로 본원적 활동과 지원적 활동을 구분해 적용할 수 있겠다.

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단거리 경주가 연속되는 장거리 마라톤

AI 도입은 단거리 경주가 연속되는 장거리 마라톤이다. 큰 그림을 그리면서 단기 목표를 경유하며 지속적으로 나아가는 여정이다. 방향 모색, 데이터 정비, 역량 확보, 영역 선정, 실행과 확산을 진행하면서 조직문화와 리더십도 재편하는 전사적 과정을 추진해야 한다. 무엇보다 명심해야 할 점은 AI 도입이 빅데이터 확보, AI 알고리즘 도입 등 만병통치약과 같은 특정 솔루션을 도입해 단번에 해결할 수 있는 사안이 아니라는 것이다. 각자의 입장에 맞는 전략적 지향점을 설정하되 구체적 사안들을 전술적으로 해결하면서 전진하는 연속적 과정이 돼야 한다. 군대에 비유하자면 소규모 전투를 연속적으로 치르고 학습하면서 궁극적으로 전쟁에 승리하기 위해 나아가는 과정이다. 소규모 전투의 승패가 전쟁의 승패와 자동으로 연결되지는 않지만 승패를 통해 교훈을 얻고 역량을 확충해야 개별 전투의 승률을 높이면서 전체 전쟁에서 승리할 수 있다.

파일럿 프로젝트를 시작으로 AI 도입이 본격화되면 다양한 기회가 발굴된다. 시간과 자원의 제약으로 모든 기회를 동시에 추진하기는 어렵다. 따라서 개별 기회를 평가해서 일정한 기준에 따라 우선순위를 부여해야 한다. 이 과정에서 기업들은 각자의 상황에 적합한 기준을 설정하고 이에 따라 기회들을 평가하고 진행해야 한다. 이러한 기준 설정과 우선순위에 따른 선정은 그 자체로도 의미가 있지만 이러한 과정을 통해 내부의 다양한 아이디어를 수렴하고 관련한 의사소통을 활성화하면서 공감대를 확산시킬 수 있을 것이다.


김경준 딜로이트컨설팅 부회장 kyekim@deloitte.com
필자는 쌍용경제연구원, 쌍용정보통신 등을 거쳐 딜로이트컨설팅 대표이사와 딜로이트 경영연구원장을 역임했다. 저서로는 『AI 피보팅』 『디지털 인문학』 『모바일 빅뱅』 『세상을 읽는 통찰의 순간들』 『로마인에게 배우는 경영의 지혜』 『마흔이라면 군주론』 등이 있다. 서울대 농경제학과와 동 대학원 석사를 졸업했다.
동아비즈니스리뷰 329호 Fly to the Metaverse 2021년 09월 Issue 2 목차보기