회사나 학교 등에서 AI 시스템을 구축할 때 나의 역할

모든 회사원이나 구성원이 직접 AI에 관심을 두고 시작해야 한다.

왜냐하면 첫째로 Business AI는 이제 시작 단계이기 때문이다. 의사 결정이나 전략 수립을 위한 Decision Intelligence도 이제 걸음마 단계이다. 새로운 시작이 있을 때 회사 임원이든 신입사원이든 같이 바로 시작하는 게 승진이나 고과에서 유리한 위치를 선점하게 되고 일의 만족도도 올라갈 것이다.

둘째로 회사원들은 이미 많은 IT 시스템을 구축하는 데 협조해 본 경험이 있다. SAP를 도입한다, 경영정보시스템을 구축한다, 어떤 프로세스 개선 시스템을 새로 도입한다는 등 많은 IT 시스템을 구축해 본 경험이 있다. 이때 분명히 각 부서의 핵심 실무들이 시스템 도입의 T/F로 참여하여 업무의 내용을 설명하고 직접 Trial 해 보고 또 개선하는 반복 작업을 이미 수행해봤다. 그래서 어떻게 하면 시스템이 성공하는지 실패하는지도 다 알고 있다. 그런데 왜 AI 시스템만 회사 실무자들을 제외하고 진행하는가? 다른 ERP 시스템 구축 시에도 IT전문가들이 먼저 Trend를 선도하면서 시스템 도입에 열정을 보였다. 어느 시점 이후는 현업 실무자들이 중심이 되어 필요 시스템을 선정하고 도입하고 실행하였다. AI 시스템도 이제 그때가 되었다고 본다.

셋째는 AI 데이터를 수집하고 가공할 때 쓰는 데이터는 이미 과거의 데이터이다. 아무리 예측을 잘해도 과거 기준이다. 신제품 성공 예측도 과거 제품의 데이터를 기반으로 성공을 예측한다. 아무리 많은 과거의 빅데이터라 하더라도, 그리고 아무리 훌륭한 AI 모델링을 하더라도 미래를 정확하게 예측할 수 없다. 미래의 데이터도 시간이 지나면 과거 데이터가 되니, 미래와 과거의 Update 된 데이터로 예측도를 더 높여 나갈 수는 있겠지만, 그것도 한계가 있다. 미래는 예측하는 것이지 미래를 본 것은 아니기 때문이다. 그러므로 현업 실무자가 직접 참여하여 예측된 값들을 다시 검증하고, 계획된 미래 행위, 예를 들어 신제품 광고, 프로모션 등을 고려하여 예측 결과치를 보완하고 수정해 나가야 한다.

끝으로 자기가 참여하여 만든 시스템과 남이 깔아 준 시스템의 활용도는 천지 차이다. 활용도, 실행력, 개선 의지 모두 떨어져 비싼 예산으로 도입한 시스템을 써보지도 못하고 방치할 수도 있기 때문이다. 따라서 AI 시스템을 구축할 때부터 함께 참여하고, 구축된 시스템을 현업에서 사용하면서 문제점을 보완해 가는 노력이 계속되어야 한다.