• 경제/경영 > 경제 > 경제일반

반디앤루니스 리뷰

4차 산업혁명 시대에 접어들며 많은 기업이 AI를 도입하거나 검토하고 있다. 몇 년 전 이세돌을 이긴 구글 딥 마인드의 AI 알파고가 등장하자 많은 사람이 놀라워하면서도 한편으로 불안을 감추지 못했다. AI가 인간의 삶에 어떤 영향을 끼칠지 알 수 없었기 때문이다.

불안함은 부정확한 정보에서 비롯한다. 저자는 지난 수년간 미국에서 글로벌 기업과 국내 대기업이 추진한 AI 도입을 성공적으로 이끌었다. 그리고 AI를 도입하는 과정에서 발생하는 성공과 실패에 관한 이야기를 생생하게 전하고 있다. 저자는 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 조언한다.

기업 규모가 클수록 업무는 고도화하고, 계층이 세분화하며, 관료적 성격을 띠기도 한다. 이런 조직은 안정적인 운용이 장점이지만, 혁신으로 대표되는 변화에 기본적으로 거부감을 띠게 된다. 어느 시대나 신기술이 등장하면 혼란이 있었지만, 반드시 혁신이 뒤따랐다. 저자는 혁신의 기회를 눈앞에 둔 지금 관망은 답이 될 수 없다고 주장한다. 저자는 저마다 다른 기업 환경에서 어떻게 AI 시대를 준비해야 하고, 대응해야 하는지 명확하게 진단한다.

출판사 리뷰

하루가 다르게 진화하는 AI, 생산성을 끌어올리다 ‘숙련 지식 근로의 자동화’. 새로운 시대의 핵심 화두다. 블루칼라의 업무 자동화는 상당 부분 이뤄냈지만, 급변하는 미래 환경에서 기업 생산성을 끌어올리기 위해서는 화이트칼라의 생산성 향상이 절실하다. 이미 근로시간 단축이 사회적인 흐름으로 자리한 만큼, 이제 기업은 장시간 근로로 끌어올린 생산성 지표를 바꿔야 하는 패러다임의 갈림길에 섰다. 이것은 AI를 도입함으로써 달성할 수 있다. 기업의 목표는 재화와 서비스를 생산하고 판매해 이윤을 창출하는 것이고, 이를 위한 기업의 행위를 ‘비즈니스 프로세스’라고 한다. 결국 달라진 시대에서는 지속 가능하고, 영속적인 기업 프로세스 혁신이 필요하다. 기계적으로 기업 프로세스를 진단하면 ‘사람’은 기업의 비용 증가를 부르는 요소다. 숙련도와 이해도가 저마다 다르고, 실수도 하기 마련이다. 무엇보다 복지가 필요하며, 이를 위한 추가적인 비용과 제도, 업무가 필요하다. 반복적이고 기계적인 업무를 사람이 처리하는 것은 필연적으로 기업의 비용 증가를 부르게 되는 것이다. 그러나 이런 부분을 AI가 대신한다면 어떨까? 지금까지는 사람의 모호성을 처리할 만한 기술이 없었기 때문에 화이트칼라를 자동화한다는 것은 시기상조라고 여겨왔다. 그러나 이제 다양한 혁신 기술이 등장하면서 AI에 대한 인식이 바뀌고 있다. 숙련 지식 근로의 종말, 우리 기업은 어떻게 준비하는가? 실제로 최근 3~4년 전부터 기계가 대신할 수 없다고 믿었던 영역에 AI가 등장하기 시작했다. AI는 사람의 직관이 녹아있는 기업의 방대한 데이터를 학습하고, 발달한 머신러닝 기술로 똑똑해지기 시작했다. 똑똑해진 AI가 사람이 하던 반복적인 일을 처리하면 비용이 절감되며, 그 업무를 담당하던 사람이 보다 창의적인 업무에 집중할 수 있게 된다. 이런 선순환 구조는 사람의 가치를 더욱 빛나게 할 뿐만 아니라, 화이트칼라 업무를 자동화함으로써 기업 생산성을 극단적으로 끌어올리는 효과를 거둘 수 있다. 결국 기업은 어떤 AI를 도입하고 운용할 것인지 고민해야 하고, 화이트칼라는 AI를 학습시키며 운용할 수 있는 능력이 핵심이 될 것이다. 이미 미국의 대기업들은 산업 분야에 관계없이 AI를 다루고 똑똑하게 만들 수 있는 사람을 열심히 찾고 있다. 흥미롭게 전개되는 스토리텔링 사원 번호를 부여받은 AI, 가이아 이 책은 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 설명하고 있다.

“스티브, 반발이 좀 있지 않을까요? 요즘 하도 AI 때문에 직업이 없어질지도 모른다고 말이 많아서요. 아무래도 현업 부서 입장에서는 달가워하지 않을 것 같아요.”
“자네 말도 일리가 있네. 그런데 난 이렇게 생각하네. 어떤 직업이든 기계가 더 잘할 수 있는 부분이 있고, 사람이 더 잘할 수 있는 부분이 있을 걸세. 자네도 느끼지 않나? 자네 하루를 한번 유심히 들여다보게. 아마 꽤 많은 시간을 반복적이고 행정적인 업무에 쓰고 있지 않은가?”

스티브는 말을 이어갔다. “그 반복적인 일이 필요하지 않다는 것이 아니네. 회사가 움직이기 위해서는 필요하기 때문에 우리가 그런 일을 하는 것이겠지. 그러나 우리 시간과 집중력은 한정되어 있지 않나, 회사에 중장기적으로 더 중요할 일에 투입할 시간을 뺏기고 있지는 않은지 돌아볼 필요가 있네. 자네는 무슨 일을 할 때 행복한가? 나는 고객과 만나고 그들의 이야기를 듣고, 우리가 어떻게 변화해야 이 무한 경쟁 속에 살아남을까 생각하고 고민하는 데에 시간을 더 쓰고 싶네.

- AI, 여정을 시작하다

“사실 인사부는 다른 부서 직원들이 행복하게 일할 수 있도록 도와주는 사람들이죠. 그런데 정작 우리는 행복하지 않으니, 그게 어렵습니다. 지금껏 여러 기술을 도입하고, 노력해봤는데 모두 실패했어요. 그런데 마이크와 존의 설명을 들으니 지금까지 잘못된 방향으로 기술을 적용했다는 생각이 듭니다.”

한 가지 중요한 것은 이득이 반드시 ‘비용 절감’을 의미하는 것은 아니라는 점이다. 실질적인 목표는 AI를 적용해 인건비를 줄이는 것이 아니라, 그 인력을 더 도전적이고 창의적인 업무에 재배치하는 것이 목표일 때가 많기 때문이다.
- 태도가 전부다 

흥미롭게도 전혀 다른 산업, 전혀 다른 회사, 전혀 다른 비즈니스 프로세스라 하더라도 대부분의 AI의 성능은 비슷한 궤적을 그린다. 거칠게 말하면, 개발 시작 후 초기 1~2주 차에 약 70~80%, 즉 ‘그럭저럭’ 괜찮은 성능에 도달하지만, 남은 20~30% 성능 개선에 엄청나게 오랜 시간과 비용이 소요된다는 것이다.
전혀 다른 영역의 문제가 대부분 비슷한 난이도를 보인다는 것은 흥미로운 발견이다. 아마도 사람이 처리하는 일 대부분은 쉽고 명료하지만, 나머지 20~30% 정도의 일은 복잡하고 어려운 것이라고 추측하고 있다.
문제는 AI 성능이 ‘사람의 과거 수행 실적’에 좌우된다는 것이다. 이는 AI를 개발하는 비즈니스 부서가 ‘진실과 마주하는 순간’이라고 할 수 있다.
- 개발의 장애물 

이제 존과 짐은 생각했던 바를 실행에 옮기기 시작했다. 이메일 분류라는 반복적이고 지루한 업무에 묶여 있던 인사부 직원들에게 새로운 업무를 맡기기로 한 것이다. 존이 처음 이 프로젝트를 시작하며 자기 일이 사라질까 두려워했던 직원들에게 말하고자 한 바로 그 내용이었다.
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.

- 기업의 일상이 된 AI 

추천사
저자의 말
Prologue. Go-Live
Chapter 1. AI, 여정을 시작하다
Chapter 2. 사업성이 있나요?
Chapter 3. 태도가 전부다
Chapter 4. 킥오프
Chapter 5. AI, 사람을 배우다
Chapter 6. 개발의 장애물
Chapter 7. 개발 과정에서 얻은 통찰
Chapter 8. 마지막 테스트
Chapter 9. 기업의 일상이 된 AI
Epilogue. 숙련 지식 근로자에서 창의적 근로자로
부록 AI를 활용하는 스마트한 방법들