요즘 인공지능이자 4차혁명이다 말들이 많다. 인공지능의 발달이 인류에 편리성을 주는 점과 위험성을 경고하는 많은 언론 및 문화 컨텐츠가 이어지고 있다. 이 책은 그런 AI에 관한책이다 다만 단순한 AI 기술에 관한 책이 아니다. 저자는 글로벌 기업과 대기업에서 AI 혁신팀을 이끌며 경험한 AI 도입 과정을 처음부터 세세하게 짚어내며 철학과 과학, 그리고 인간관계를 넘나든다. 그리고 이 과정을 소설 형식의 스토리텔링으로 풀어내 소설책을 넘기는 것처럼 흥미를 더한다. 한 기업이 AI 도입을 검토하는 것부터 성공적인 도입을 위한 전략과 내부 이해 관계자들과의 협상, 경영진의 우려까지 실제 AI 가이아가 업무에 투입할 때까지의 전 과정을 조명하며 이해하기 쉽게 예시를 들어 설명하는 것이 포인트라고 할 수 있다.

AI가 직업을 없앤 것이 아니라 반복적이고 비생산적인 업무에서 해방해, 보다 가치 있고 창의적인 일을 할 기회를 마련하는 계기가 되었다. 인사 업무의 베테랑들인 그들이 직장에서 진정으로 하고 싶었던 일은 이메일 분류 같은 것이 아니었다. 그들은 회사 직원들이 보다 행복하게, 보다 효율적으로 일을 할 수 있도록 도와주는 일을 하고 싶었다. 현재를 관찰해 문제를 고민하고, 더 나은 방안을 찾기 위해 전략적인 사고를 할 시간이 필요했다. 지금까지는 그럴 시간과 여유가 없었다. 그러나 가이아가 등장해 반복적인 업무 대부분이 사라지고 난 지금, 인사부서는 더 가치 있는 일에 집중할 수 있게 되었다. 존은 짐의 부서 직원들에게 긍정적인 피드백을 받으며 더없이 큰 보람을 느꼈다.

AI가 등장하면 사람의 일자리를 빼앗길지도 모른다는 생각들이 만연하지만, 저자는 AI가 사람을 더 행복하게 한다고 단언한다. 단순하고 기계적인 업무를 하는 사람이 느끼는 보람과 행복도는 창의적인 일을 하는 사람에 비해 낮다는 것이 여러 연구로 입증되었다. 저자는 단순한 일들을 AI에 맡기면, 사람은 더 가치 있고 창의적인 일에 집중할 수 있다고 말한다. 혁신 기술은 사람을 밀어내는 기술이 아니라, ‘사람을 향한 기술’이라는 것이다.

이 책에 등장하는 AI ‘가이아’는 한 글로벌 기업의 인사부서에 도입된 AI다. 가이아가 처음 도입될 당시 일자리를 잃을지도 모른다는 인사부서 직원들은 경계심 가득한 눈으로 지켜봤지만, 가이아가 실제 업무에 투입된 이후 반복적이고 지루한 업무에서 해방되자 본연의 업무에 집중할 수 있게 되었다며 고마워했다. 그리고 직원들이 본연의 업무에 집중하자 기업 생산성이 오르기 시작했다. 스토리텔링 형식으로 묘사한 상황이지만, 이 역시 저자가 경험한 현실이며 성공 스토리다.

AI와 4차 산업혁명에 대해 얼마나 알고 있나요?

자주 언급되다보니 그 단어 자체는 익숙해진 것 같습니다.

그러나 실질적으로 아는 것과는 별개라는 점에서 제대로 배워야 할 분야라고 생각합니다.

＜AI 사람에게 배우다＞는 인공지능이 만드는 기업의 미래를 이야기 방식으로 풀어낸 책입니다.

저자는 2016년부터 2019년 중반까지 약 3년간 글로벌 대기업과 한국 기업의 AI 프로젝트를 진행했던 경험을 바탕으로 이야기를 들려줍니다.

이 책에 등장하는 '존'이라는 인물은 글로벌 기업의 실무자로서 AI 전문가는 아니지만 AI를 처음 접하면서 어떻게 업무에 적용할 것인지를 고민하고 조율하는 과정을 보여줍니다. 여기에서 '가이아'는 글로벌 기업 인사부서에 적용된 AI의 이름입니다.

인사부서 책임자 짐은 AI라는 새로운 기술을 현장 업무에 적용하면서 AI 자동화 과정을 이해하게 됩니다. 프로세스가 구체화 되었을 때, 실질적인 목표는 AI를 적용해 인건비를 줄이는 것이 아니라 그 인력을 더 도전적이고 창의적인 업무에 재배치하기 위한 것입니다.

"비즈니스에 AI를 적용한다."

이 문장에서 핵심은 AI가 아닙니다. 핵심은 돈과 고객이 존재하는 '비즈니스'에 있습니다. 현재의 AI는 에러를 해결하기 위해 사람처럼 창조적 접근을 하지 못합니다. 그래서 기업 AI 솔루션 프로세스 곁에 AI를 모니터링하고 백업할 수 있는 사람이 필요한데, 그 사람을 'Human in the loop'라고 부릅니다. AI는 커다란 생산성 혁신의 가능성을 제시하면서 동시에 한계를 지니고 있습니다.

보통 AI 개발 환경은 실제 비즈니스가 이루어지는 환경과는 철저히 물리적으로 분리되어 있다고 합니다. 개발 도중 실수로 문제를 일으키지 않도록 방지하기 위한 것입니다. 그래서 AI 작동을 확인하기 위한 별도의 환경이 마련되어야 합니다. 평소 직원들이 매일 사용하는 애플리케이션을 설치해 AI를 테스트합니다. 약 1~2개월간 일을 시켜보고 지속해서 안정적인 결과를 내는지 테스트하는데, 이를 UAT (User Acceptance Testing) 라고 부릅니다. 기업마다 다른 비즈니스 요구에 맞추어 UAT 전략이 정해집니다. 최종적으로 UAT 아이템이 모두 해결되면, 기업 경영진은 'Go or No go' 결정을 내립니다. 승인이 나면 AI가 실제 비즈니스 환경에 설치됩니다.

최종 테스트를 통과한 AI '가이아'는 드디어 정식으로 사원번호를 부여받고 일을 시작합니다.

앞으로는 AI가 숙련 지식 근로자를 대체함으로써  기업 비즈니스에서 사람의 역할이 크게 변화해 갈 것입니다. 미래의 인재는 업정과 관계없이 데이터를 이해하고 처리할 수 있는 능력, 즉 AI를 잘 다루고, 더 똑똑하게 학습시킬 수 있는 사람이 될 것입니다. 이제 직장인들은 데이터 사이언티스트가 되어야 합니다.

마지막으로 AI를 활용하는 스마트한 방법들이 소개되어 있습니다.

재미있는 건 AI를 개발하는 과정을 아이를 기르는 것에 비유한 것입니다. "AI 아기 키우기", 즉 아이를 기르는 것과 정확히 동일한 과정으로 기업의 AI를 만들고, 똑똑하게 만들기 위한 대대적인 투자가 이뤄지고 있다고 합니다. 디지털 시대의 AI 기업을 예측해볼 수 있는 책인 것 같습니다.

AI가 등장하면 사람의 일자리가 줄어든다고 우려하는 목소리가 크다. 그러나 저자는 AI는 사람을 더욱 행복하게 만들 거라고 얘기한다. 연구 결과들을 보면, 단순하고 기계적인 업무를 하는 사람이 느끼는 보람과 행복도는 창의적인 일을 하는 사람에 비해 낮다고 한다. 단순한 일들을 AI에게 맡기면 사람은 가치 있고 창의적인 업무에 시간을 들일 수 있어 효율적이고 생산적인 업무 구조를 다질 수 있다. 이를 통해 워라밸을 실현시킬 수 있지 않을까. 혁신 기술은 사람을 밀어내는 것이 아니라 사람을 향한, 사람을 위한 기술이어야 한다. 저자는 글로벌 기업과 대기업에서 AI 혁신팀을 이끌며 경험한 바를 ＜AI 사람에게 배우다＞에 녹여냈다. AI 도입과정을 스토리텔링으로 풀어내 어렵지 않고 술술 읽히는데 철학과 과학 그리고 인간관계까지 다루고 있다.

불안함은 부정확한 정보에서 비롯된다. 저자는 AI를 도입하는 과정에서 발생하는 성공과 실패에 대해 본인의 경험을 토대로 생생하게 전해준다. 기업 실무를 기반으로 내부 업무 문제, 조직 내 이해관계, 경영진의 의구심을 해소하며 우리가 처한 환경과 AI 도입의 방향을 제안하고, 구체적인 실천의 해답을 제시하고 있다. 기업 규모가 클수록 업무는 고도화하고, 계층이 세분화하여 관료적 성격을 띠기도 하는데 조직이 클수록 새로운 변화에 회의적이다. AI 시대를 손놓고 있을 수 없는 이 시대에 어떻게 준비하고 대응해야 한다.

AI 기술로 인해 직업이 없어질지도 모른다는 말이 오르내립니다.

그 말은 절반은 맞고 절반은 맞지 않습니다.

반복적이고 단순한 일과 시간만 뺏는 일은 AI가 처리하는 겁니다.

AI는 직업을 없애는 목적보다는 창조적인 일을 할 수 있도록 도와주는 역할을 합니다.

책의 주요 등장인물은 인사팀, AI 도입 실무자, AI 개발팀으로 구성되어 있는데요.

이들이 일하는 모습을 통해 AI를 이해할 수 있습니다.

◆ 업무에 대한 이해

AI는 정확도를 높이려면 업무에 대한 이해가 필요합니다.

인사팀은 긴급도 우선순위에 따라 먼저 처리되어야 하는 메일도 있었는데요.

인사팀 실무자들만 아는 일 처리 방식을 대화하며 가능 유무를 파악합니다.

AI 전문가들은 데이터를 바탕으로 분석이 가능한지 알려줍니다.

설명을 통해 불가능할 경우 학습을 시켜 AI의 확률을 파악합니다.

인사팀은 처음에는 AI 업무를 도입으로 일자리를 잃을까 하는 두려워했었는데요.

도입되고 나서는 반복적이고 지루한 일에서 벗어날 수 있었습니다.

◆ AI 도입 과정

이 책은 글로벌 기업에 처음 AI를 도입해 적용하는 과정을 다룹니다.

인사팀 업무에 AI를 적용하기 위해 존이라는 사람이 나오는데요.

AI 전문가는 아니지만, 소통과 공감을 통해 도입 과정에 힘을 씁니다.

성공적인 AI 도입을 위해 작업 전에 미팅을 통해 논의합니다.

인사팀의 메일 보내는 과정을 AI가 자동으로 분류해주는 작업인데요.

관련 부서에 정확하게 메일이 가야 합니다.

AI 개발팀은 인사팀의 메일 업무 프로세스를 분석하고 결과를 알려줍니다.

끝으로 이 책은 AI가 사람을 밀어내는 도구로 보지 않았습니다.

업무에 대해 이해하고 더 생산적인 일을 할 수 있는 협업의 도구로 표현했는데요.

반복적이고 기계적인 업무는 사람이 하게 되면 비용 증가의 원인이 됩니다.

하지만 기계적인 일은 AI가 하게 되면 더 중요한 업무에 시간을 사용할 수 있습니다.

우리나라에도 AI 도입한 기업이 많아져 비즈니스의 생산성이 높아지길 기대해봅니다.

미디어를 보면, 인공지능으로 인해 없어질 직업을 다루는 기사가 많습니다.그 직업을 살펴보면, 텔레마케터, 회계사, 소매판매업자, 전문작가, 부동산중개인 등 순이라고 합니다. 텔레마케터도 이제 인건비를 줄이려 인건비가 싼 제3국으로 가는 정도가 아니라 기계가 전화를 걸로 받는 실험이 계속되고 있습니다. 이것은 4차산업혁명의 시작을 알렸던 알파고의 승리를 현실화하는 충격으로 다가올겁니다. 다른 직업들도 풍부한 자료 DB를 조합하면 될 수있기에 위험직군이라고 합니다. 정말 10년안에 인공지능이 큰 일을 벌일듯합니다. 그런 혁명이 기업내에 도입되는 사례가 늘어나고 있습니다. ＜AI 사람에게 배우다＞는 앞으로 벌어질 인공지능세상을 만들기위해 회사에 AI관련조직을 어떻게 조직하고 시행하고 이를 시행하는데, 조직원들간에 문제가 무엇이고 어떻게 그 문제를 해결하는지를 존이라는 가상의 주인공을 내세워, 인공지능 AI가이아가 기업에 적용되는 상황을 가상소설화해서 알기 쉽게 서술하였습니다.

저자 우정훈은 KPMG Lighthouse의 이사라고 합니다. KPMG는 저도 매우 익숙한 회사입니다. 한국에서는 삼정KPMG라는 회계법인으로 유명합니다. KPMG미법인의 데이터분석팀이 Lighthuse입니다. 글 서두에 앞으로 인공지능때문에 없어질 직업중에 회계사가 들어있는걸 봐서는 KPMG는 인공지능과 회계라는 관계에 인간의 자리를 선도적으로 빼는 방법을 강구(?)하는것 아닐까합니다^^ 저자는 이회사에서 AI기반 기술인 머신러닝, 자연어처리 등을 연구개발중입니다. 미국 굴지의 회사에서 인공지능으로 인간이 하기에는 반복적이고 지겨운 일을 자동화하는 일에 선도에서 끌고 가는 분이므로, 인공지능을 개발하고 회사에 적용하는 일에 가장 적합한 분입니다.

기업내에는 반복적인 일들이 많습니다. 경영주들은 AI로 이부분을 업무자동화하고 싶을겁니다. 이 책에서는 인사파트에 AI를 도입하여 활용하는 프로젝트를 진행하는 과정을 설명합니다. 그런데 경영자들이 AI를 오해하는 점이 한번 작업이 종료가 되면 된다는 생각입니다. 하지만 기업의 환경은 끊임없이 변화합니다. 그래서 AI작업은 항상 바뀐다는 생각으로 대처를 해야 합니다. 문제가 생기면 어떻게 처리를 할까에 대한 방안이 구체적으로 있어야 합니다. 분명한것은 기업내 프로세스에 앞으로 AI가 적용되는 건 시간문제일뿐이죠. 이 부분에 기업내 갈등을 줄이고 다른 업체보다 먼저 적용하는 것이 수익을 올리는 방법입니다. 그리고 AI를 조직프로세스에 적용하는 것이 비용만을 줄이는 방법으로 봐서는 안됩니다. 이는 조직원을 창의적인 일로 재배치를 위한 도입의 성격으로 봐야 합니다.

AI를 구축할때 어려운 점이 비정형데이터의 처리라고 합니다. 날짜, 주소 등이죠. 그래서 자연어처리와 텍스트마이닝의 기술이 사용됩니다. 실제 업무에서도 일치하는 방식으로 데이터처리가 되어 있지 않아서 제대로 처리를 못하는 경우가 너무도 많다고 합니다. 비정형데이터의 처리방식을 논의하여 확정하는 것이 필요합니다.

AI는 개발초기에는 70%성능까지는 쉽게 올라가지면 나머지 30%를 끌어올리는데는 시간이 많이 들고 비용이 많이 듭니다. 그래서 개발을 어떤 수준에게 만족하고 멈출것인가는 중요합니다. 현재까지는 AI가 생기는 것은 당연하기에 에러(error)에 대한 대응이 필요합니다. 한동안은 이 작업을 사람이 해야 한다는 거죠. 그리고 기업들이 기업에서 생산되는 데이터에 대한 오해가 있다고 합니다. 그것은 대부분 쓰레기수준이라는 거죠. 많은 정리를 하지않으면 그것은 사용불가라는 겁니다. 사용을 위해서는 많은 정리와 통찰이 요구된다고 합니다.

기업내에 AI도입은 'AI혁신팀'을 만드는 것이 좋다는 겁니다. 초기에는 기회를 발굴하고 실험하는 역활입니다. 기업실정에 맞게 AI기술을 도입하여, 현업부서를 설득하고, 기술이 가져올 장점을 홍보합니다. 조직에 혼란없이 긍정적으로 받아들이게 하는 역할을 "AI혁신팀"이 제격이라합니다. 반발하는 부서를 설득하여 AI로 실적을 내기시작하면 AI는 기업에서 '일상'이 되고, 'AI혁신팀'은 AI를 관리감독하고 AI와 연결된 다른 프로세서를 AI로 편집하는 작업을 합니다.

기업내에 AI를 도입하는 일, 당연히 조직원들은 자신의 입지에 대한 불안감이 가증되어, 부정적인 대응이 빈발할 것이며, 조직적으로 반대하는 경우도 앞으로 더 많이 확산될겁니다. 하지만 상생이라는 말처럼, AI가 사람을 위협할 것인가는, 어떻게 미래를 준비하느냐에 따라 결정된다고 저자는 여러번 강조를 합니다. 기계가 앞으로 더욱 발전한다는 것은 이제는 너무도 자명한 일이고, 인간의 반발도 외부에서 AI가 개발되어, 도입이 되고, 창업초부터 AI시스템으로 운영을 해버리면 경쟁에서 도태되지 않기위해 어쩔수 없이 도입에 밀려가버릴수도 있습니다. 그럼 인간은 무엇을 하느냐이죠. 미래공상과학영화처럼 기계의 종처럼 아웃사이더에 밀려 살게 된다는 공상보다는 인간이 재미없어 하는 일은 AI에게 넘겨주고 인간은 창의성을 발휘하면서 살아가야 행복하다고 합니다. 기계와 인간의 보완관계로 말입니다. 다만 문제는 창의성이라는 것은 두뇌입장에서는 고에너지를 요하는 것이라 기계가 못하는 다른 일을 개발해야 하지 않을까합니다. 인간도 에너지를 덜 쓰는 방향으로 진화되었을 것이기 때문입니다.

이 책은 인공지능이 만드는 기업의 미래를 담은『AI 사람에게 배우다』이다. 인공지능이 생소하던 것도 잠시, 어느새 우리 일상에 깊이 침투해 들어왔다. 때로는 불안하기도 하고, 어떤 때에는 AI를 더욱 잘 활용하여 생산성을 높일 수 있으리라 기대하며 AI의 시대를 살아가고 있다. 지금쯤 한 번 함께 생각해보아야 할 때! 이 책을 읽으며 생각에 잠긴다.

이 책의 저자는 우정훈. 현재 미국 KPMG Lighthouse 팀에서 이사로 재직 중이며, 지난 10년간 AI의 기반 기술인 머신러닝, 자연어 처리, 클라우드 및 빅데이터 시스템 등을 개발하고, 금융, 보험, 헬스케어 등 다양한 비즈니스에 적용했다.

이 책은 2016년부터 2019년 중반까지 약 3~4년간 글로벌 대기업과 한국 기업의 AI 프로젝트를 진행하며 느낀 점들을 이야기로 풀어낸 것이다. 뜬구름 잡는 이야기가 아니라, 구체적인 기업 실무를 예로 들면서 그 답을 찾아가는 과정을 독자와 나누려고 한다. 앞으로 3~5년을 어디에 어떻게 투자해야 하는지 구체적으로 생각하고 실천하는 데 도움이 되기를 희망한다.  (12쪽)

이 책은 총 9 챕터로 구성된다. 프롤로그 'Go-Live'를 시작으로, 챕터 1 'AI, 여정을 시작하다', 챕터 2 '사업성이 있나요?', 챕터 3 '태도가 전부다', 챕터 4 '킥오프', 챕터 5 'AI, 사람을 배우다', 챕터 6 '개발의 장애물', 챕터 7 '개발 과정에서 얻은 통찰', 챕터 8 '마지막 테스트', 챕터 9 '기업의 일상이 된 AI'로 이어지며, 에필로그 '숙련 지식 근로자에서 창의적 근로자로', 부록 'AI를 활용하는 스마트한 방법들'로 마무리 된다.

앞으로 AI는 분야에 상관없이 기업 비즈니스 전반으로 퍼져나갈 것이다. 서류 작업을 대체한 컴퓨터가 그런 것처럼, AI를 활용해 비즈니스 생산성을 극적으로 향상시킬 수 있기 때문이다. (25쪽)

AI에 대해 너무 거창하게 생각했던 것 같다. 그 옛날 로보트에게 지배당하는 공상과학 만화를 보아서일까, 이세돌과 알파고의 대결을 보면서 아찔해서일까. AI의 발전이 반갑지만은 않았다. 하지만 '서류작업을 대체한 컴퓨터가 그런 것처럼, AI를 활용해 비즈니스 생산성을 극적으로 향상시킬 수 있다'는 생각을 하니 그렇게 부담스럽게 생각할 일만은 아닌 것이다.

18세기 이후 우리는 지금까지 세 번의 산업혁명을 겪었다. 산업은 기계화, 자동화되었고, 이제는 모든 기업이 AI를 주목하는 4차 산업혁명 시대를 맞고 있다. 업무 자동화는 블루칼라를 넘어 화이트칼라까지 대상이 되었지만, 그에 따른 막연한 불안감도 함께 높아지고 있다. 저자는 직접 AI를 도입한 기업 현장 경험을 상세하게 소개했다. 불안할 필요 없다. 저자는 AI가 사람을 돕는 '협력자'라고 설명한다. 저자의 말에 깊이 공감한다.

_포항공대 총장, 김도연

글자에 색상 구분을 해서 실제 상황에서 볼 수 있는 예시와 함께 설명이 이어진다. 되도록 쉽게 설명하려고 애쓴 흔적이 보인다. 특히 '막연한 두려움을 걷으면 확실한 기회가 보인다'는 것을 널리 알리고자 하는 책이다. 막연히 불안감을 조성하는 글이 아니라, 누구나 쉽게 읽을 수 있도록 쉽게 설명하기 때문에 부담없이 읽고 도움을 받을 수 있을 것이다. 인공지능에 쉽게 다가갈 수 있는 책이어서 일독을 권한다.

기업이나 조직에서 디지털로 전환하기 위해서는 필수적으로 두 가지 요소를 이해해야 한다. 기존의 업무방식에서 디지털을 이용한 방식으로 전환하기 위해서는 디지털 역량과 강력한 리더십 역량이 필요하다. 디지털 역량은 ‘무엇(What)’에 해당하며, 기업의 운영 방식을 변화시 키기 위한 경영진의 비전과 관심을 의미한다. 리더십 역량은 ‘어떻게(How)’를 의미하며 속도와 거버넌스(통제), 변화를 추진해 가는 방안이다.

디지털 역량(Digital Capability)은 고객 참여를 이끌어 내는 방법에서부터 운영 프로세스, 새로운 비즈니스 모델을 만드는 전체 분야에서 경쟁업체보다 우위를 점할 수 있게 한다. 나이키, 스타벅스, 버버리와 같은 기업에서는 소셜 미디어, 모바일, 애널리틱스 등의 도구를 이용하여 고객에게 더욱 다가가고 직원들에게 더 많은 권한과 능력을 부여했으며, 가장 효율적이고 효과적인 내부 운영 프로세스를 만들어 냈다.

리더십 역량(Leadership Capability)은 경영진이 기술을 통해 변화를 추진해 가는 방안을 의미한다. 모든 성공한 기업에서는 경영진의 강력한 탑다운(Top-Down) 방식의 트랜스포메이션 을 통해 목표를 달성했고, 명확한 목표와 비전을 달성하기 위해 환경에 맞는 속도로 직원들을 독려했다. 여기서 탑다운 리더십은 거버넌스와 조율을 의미하고 ICT 중심의 사일로(Silo) 구조 가 아닌 기업측면에서의 통합과 소통을 의미한다.

책에서는 글로벌 기업에서 근무하는 ‘존’이 주인공이다. AI전문가도 아니며 기술적인 면은 크게 떨어지지만, 소통과 공감에 능하고, 적절한 질문을 던질 수 있다. 주인공의 특성을 이렇게 설정한 이유는 충분히 공감되지 않는가? AI를 도입해 뿌리내리게 하는 과정에서 다양한 전문가와 이해관계자들을 만나게 되고, 지지도 얻기도 하지만 갈등을 겪기도 한다. 결국 인사팀의 협조를 얻어 ‘가이아’를 탄생시켰다.

주인공 존의 디지털 역량과 리더십 역량을 잘 녹혀 대화형식으로 이루어진 내용들은 독자에게 지속적인 흥미를 유발하게 한다. 업무의 프로세스가 그려지는 만큼 다음을 기대하게 하는 묘한 매력이 있다.

지금까지 사람보다 기계가 잘할 수 있는 일들은 기계가 해왔다. 블루칼라가 그렇다. 그러나 일련의 규칙에 따라 반복되는 업무는 사람에게 보람과 행복을 주지 못했다. 미래도 마찬가지다. 사람이 하던 업무라고 해도 AI가 더 잘할 수 있다면 AI를 도입하고, 사람을 창조적인 일에 집중하면 되는 것이다. AI를 도입한 기업 비즈니스는 더 효율적으로 변화할 것이고, 직원들은 실험과 도전, 그리고 창조적 상상력을 발휘해 고객에게 새로운 가치를 전하는 것이 업무의 본질이 될 것이다. 그리고 이것이 바로 기업의 미래이다.

효율적으로 변화하여 고객에게 새로운 가치를 전하는 업무의 본질. 우리도 그렇게 만들어야 한다. 저자 우정훈이 알려주는 일련의 체계적인 과정을 통해 디지털 트랜스포메이션에 대한 3~5년의 기업 투자와 방향, 실천에 도움이 될 수 있는 청사진을 그려보길 바란다. 혁신적인 기술은 언제나 세상을 바꿔왔고 그 중심은 AI가 될 것이며, 변화의 폭은 전보다 더 클 것이다. 계획을 세우고 준비한 사람들에게 변화는 두려움이 아니라 기회로 다가올 것이다.

기술을 기회로 만드는 과정. 이 책을 통해 하나씩 엿보길 바란다.

AI, 4차산업혁명과 관련되어 요즘 엄청난 관심을 받는 단어다. 순수 과학기술 분야에서도 그렇고

해당 기술을 활용해서 실제 산업현장에서 어떻게 응용될지도 관심사다.

저자는 10년간의 AI관련 직무경험이 있다. AI가 최근에 떠오른 분야인것을 감안하면 상당히 오랜시간

경험을 쌓았다고 생각한다.

그래서 인지 현업에서 있을법한 상황을 상당히 잘 보여준다.

책에서는 AI전략팀을 맡은 '존'의 이야기를 소설처럼 그리고 있는데 아마 저자의 이야기에 각색을

한것이 아닌가 싶다.

어떤 기업에서 AI시스템을 도입한다고 해보자. 당연히 시스템 도입에 따른 이익이 있어야 한다.

1. 비용의 절감

2. 시간의 단축

이 두가지가 핵심일 것이다. 이중에서 1번은 표면적으로는 비용절감은 없을 수도 있다.

가령 AI시스템구축/운영비용은 발생하는데 인력 감소등이 없는경우를 예로 들 수 있다.

하지만 이런경우에는 그 유휴 인력이 다른 더 생산성 높은 업무를 해서 수익창출에 기여 할 수 있다!

(비용은 절감되지 않으나 수익증가)

AI와 관련되어 일반인들이 가장 두려워 하는것은 '내 업무가 대체될 것인가?' 일것이다.

물론, 단순업무는 사람보다 기계가 하는것이 더 낫다. 대신 인간은 다른 업무를 하면된다. (물론 쉽지 않다)

어떤 시스템을 도입한다고 할때, 기업은 각자 처해 있는 상황이 다 다르기에 범용적인 시스템 구축이 

쉽지 않다. 또 구축한다 해도 기타 기업내 다른 프로그램과 연계해서 사용하는 과정에서 혼선이 잇을 수 있다.

이런점을 책에서는 잘 설명하고 있다. 

거기다 부서간의 갈등. 검증되지 않은 시스템을 시범적으로 자신의 부서에서 사용해보려는 팀장은 많지 

않을 것이다. 안그래도 바쁘고 굳이 위험을 감수할 이유가 없으니까. 

책에서는 총무팀의 메일분류 업무를 예로 든다. 

어느 기업이든 양이 방대하고 비교적 단순하지만 자동화처리는 또 쉽지 않은 업무가 있을 것이다.

이런 것부터 업무를 구조화 해서 AI가 처리할 수 있도록 하는것이 자동화 업무의 기초라 본다.

AI가 100% 완벽한 처리를 할 순 없다. 80~90%의 처리를 하면 나머지는 사람이 보완해서 작업하면된다.

100%완벽한 처리를 하기위해 투입하는 노력보다. 위의 방법이 여러측면에서 더 효과적이다.

AI가 실제 업무에서 어떻게 사용될지 궁금한 분들이 읽으면 좋을 책이다. 

이 책을 한마디로 표현하면 AI를 도입하는 과정에서 발생하는 성공과 실패에 관한 이야기입니다. 저자는 AI가 기업 비즈니스에 접목되는 모습을 미국 뉴욕 등 선진국 최일선 현장에서 지켜본 자신의 경험을 바탕으로 이 책을 사례를 중심으로 소설처럼 쉽게 풀어나가고 있습니다.

저자에 따르면 글로벌 기업이 AI를 도입하는 방식은 여러 형태가 있는데, 가장 보편적인 방식은 현재 프로세스를 리뷰하고, AI로 자동화하거나 개선할 수 있는 부분을 발견하고(Target Operating Model) 실제 작은 규모의 실험을 통해 증명한 후(Proof of Concept) 목표에 도달하는 순서로 실행하게 된다고 합니다.

준비 단계에서는 기업 내부적으로 각 부분장은 부서 직원들로부터 핵심 업무와 관련이 없는 행정적인 업무, 반복적인 업무, 불필요한 업무에 관한 불만 사항을 수집하고, 경영진은 부서 단위로 AI 기반으로 업무를 전환할 때 이득이 있다고 생각하는 부서를 결정합니다. 그리고 데이터 사이언티스트는 각 부서 실무자들과 만나 실제 비즈니스 프로세스를 파악하기 시작합니다.

현업 부서는 부서장과 시니어 구성원 1~2명이 참여해 실제 일상 업무를 시연하는데, 보통 업무를 무슨 목적으로, 어떤 순서로, 어떤 소프트웨어를 사용해 처리하는지, 유관 부서와 어떤 식으로 소통하는지, 각 순서에 드는 시간은 얼마나 걸리는지 등 질문이 오간다고 합니다. 여기서 관련 문서를 검토하고, 연속적으로 보이는 프로세스는 최대한 잘게 쪼개 전체 프로세스를 정리하고, 각각을 어떤 기술로 어떻게 자동화할 것인지 개략적으로 청사진을 그려 봅니다.

이를 통해 각 사업부 단위 프로세스의 처음과 끝을 조망할 수 있습니다. 이렇게 프로세스가 구체화되었다면 AI 팀은 각 부문을 AI로 전환하기 위한 업무 복잡성과 어떤 기술을 구현해 활용할 것인지 대략적인 계획을 세웁니다. 물론 시스템에 접근 권한을 부여받지 못한 상황이고, 실제 업무에 쓰는 데이터를 적용한 단계는 아니기 때문에 최대한 다양한 상황을 가정하고 예측해야 하죠.

실제 구현하기 위한 기술과 솔루션을 결정하고, 그 단위를 결정한다. 클라우드 컴퓨팅으로 신기술을 구현할 것인지, 회사 내부에 서버를 설치해 직접 구축할지 등을 결정한다. 나아가 AI 개발에 어느 정도의 데이터 사이언티스트 인력이 필요하고, 어느 정도의 시간이 걸릴 것인지, 필요한 소프트웨어와 하드웨어는 무엇이고, 수량은 어떻게 될 것인지, 각각의 단계는 어떻게 검증할 것인지 등의 세부적인 계획을 잡고 있습니다.

마지막으로 위 계산과 계획을 바탕으로 AI 개발을 위해 실질적으로 소모되는 비용과 얻게 될 이득을 구체적으로 계산합니다. 조직 변화와 데이터 인프라 확충이 어떤 방식으로 선행되어야 하는지, 그로 인해 기대되는 이득은 무엇인지에 대한 청사진을 그려보는 것이죠. 그런데 이러한

AI를 도입하는 목표는 AI를 적용해 인건비를 줄이는 것만이 아니라 그 인력을 더 도전적이고 창의적인 업무에 재배치하는 것일 때가 많다고 합니다. 또 단순히 비용과 이득의 함수가 아니라 AI가 제대로 작동하지 않을 경우 발생할 위험이나 AI를 이식했을 때 다른 프로세스에 어떤 영향을 미칠지도 고려하여, 최종적으로 이를 실행해볼 합당한 근거가 있는지 확인한다고 합니다.

저자는 가까운 미래에는 데이터 과학자라는 별도 직업군이 사실상 필요하지 않을 것이라며 모든 기업인이 데이터 과학자 역할을 해야 한다고 하며, 사람에게 학습을 시키듯 AI를 학습시켜야 똑똑한 AI를 만들 수 있다고 강조합니다.

특히 유능한 AI를 만들기 위해 가장 필요한 것은 양질의 '학습 자료'로 기업 내에 축적된 데이터를 AI에 학습시키려면 해당 데이터를 원형 그대로 사용하는 것이 아니라 기계가 학습할 수 있는 형태로 가공하는 노력이 동시에 이뤄져야 한다고 지적합니다. 더불어 AI 학습에 데이터를 활용하려면 부서 간 데이터 교류도 중요하다고 강조합니다.

지난 수년간 미국에서 글로벌 기업과 국내 대기업이 추진한 AI 도입을 성공적으로 이끌었던 저자는 AI를 도입하는 과정에서 발생하는 성공과 실패에 관한 이야기를 생생하게 전하고 있다. 저자는 이 책에서 실제 AI를 도입한 경험으로 기업 실무를 토대로 내부 업무 문제, 조직 내 이해관계, 경영진의 의구심을 해소하며 우리가 처한 환경과 AI 도입의 방향을 제안하고, 구체적인 실천의 해답을 조언하고 있습니다.