AI를 업무에 도입한다면 언제부터 어떤 방식으로 어느 수준에서 시작할까?

이에 대한 답을 찾기 위해 생성형 AI에 대해 경영자들이 알아야 할 몇 가지 중요한 사항이 있다. 먼저 생성형 AI 개발과 활용을 위한 부서 간 협업 체계를 갖춰야 한다. 생성형 AI는 공통의 기술 인프라와 데이터를 활용해 여러 부서에 걸친 다양한 활용 사례를 개발하고 지원하기 때문이다. 

두 번째로 기업의 인프라와 기술적 역량 수준을 파악해 어느 범위 데이터까지 생성형 AI 학습에 포함할지를 정해야 한다. AI를 본격적으로 활용하기 위해서는 사업과 관련한 내부 및 외부 데이터에 쉽게 접근하는 것이 필수적이다. 만약에 이러한 데이터 접근이 제한적이라면 생성형 AI는 기초이고 일반적인 결과밖에 줄 수 없다. 

마지막으로 기업 경영자는 생성형 AI가 가져올 위험을 이해하고 방지해야 한다. 생성형 AI는 알고리즘에 따라 편향된 결과를 도출하거나, 지식재산권이나 개인 정보를 침해하고, 가짜 이미지(Fake image) 또는 증오 연설(Hate speech)과 같은 산출물을 만들어 기업을 위험에 빠뜨릴 수 있기 때문이다.

부서 간 협업을 통해 이 같은 활용이 가져 올 위험을 이해하고, 이를 방지할 원칙과 가이드라인을 마련해야 한다. 또한 고위험 고효익의 활용보다는 효익이 상대적으로 낮더라도 위험이 낮은 활용부터 점진적으로 확대하는 방안을 추천한다. 

데이터 관리의 조직화 

그러나 위에서 설명한 인공지능 쳇GPT의 첨단 기술을 향유할 수 있는 기업은 그리 많지 않은 것으로 보인다. 보안의 문제는 차치하더라도 아직도 많은 기업이 조직의 경쟁력을 좌우하는 주요 자산인 데이터에 대한 관리 룰이나 시스템, 관리 조직 등에 대한 운영이 미비하기 때문이다. 

실제로 포천 1,000대 기업과 주요 기관 임원을 대상으로 2023년 실시한 설문조사에서 우리 기업이 데이터 기반으로 운영된다고 응답한 이는 전체의 24%에 그쳤다. 데이터 기반 조직의 핵심은 데이터 전략을 비즈니스 전략에 맞추는 것이다. 조직의 전략적 목표를 뒷받침하지 않는 데이터 전략은 의미가 없다.

비즈니스 전략의 주요 목표를 이해하고, 그런 다음에 데이터로 지원 가능한 영역들을 판별해야한다. 바로 그 영역들이 데이터 전략의 주요 목표가 된다.

예를 들어, 중소기업이 자금관리를 위한 계획을 수립하고 실행하는 과정에서 거래처로부터의 입출금 데이터를 기반으로 매출 매입활동의 실행력을 측정할 수 있다. 이때 비즈니스 목표는 매출 매입에 따른 원활한 자금관리이며, 데이터 전략은 매출 매입 데이터와 은행의 입출금 데이터를 상호 비교 분석함으로써 비즈니스 목표를 지원하는 일일 것이다. 

또 다른 예로 고객의 피드백을 실시간으로 수집하는 사례를 들 수 있다. 과거에 설문조사 등 제한적인 방법으로 오랜 시간과 비용을 써야 얻을 수 있는 고객의 목소리를 이제는 디지털 기반으로 빠르게 수집할 수 있다. 이런 데이터를 바탕으로 제품과 서비스를 개선한다면 속도감 있는 제품전략을 뒷받침할 수 있다.

제품 성능과 디자인을 개선하는 피드백을 통해 차세대 기능을 선제적으로 도입하고 제품 포트폴리오를 재구성할 수 있다. 이때 비즈니스 목표는 제품 혁신이며 데이터 목표는 고객의 피드백 데이터의 수집과 분석이다. 

데이터 관리는 많은 시간과 노력이 필요하다. 예를 들어 전기(Electrification)는 어느 날 갑자기 발견돼 마법처럼 좋아진 것이 아니다. 전기를 안전하게 생성하는 방법, 현장에서 받아들일 수 있는 설계를 변경하는 방법, 전기의 까다로운 속성을 처리하는 방법 등 모든 분야의 사람들이 자신의 임무를 수행한 결과이다.

이렇게 되기까지 무려 한 세대가 지난 것과 같이 기업의 경쟁력을 좌우하는 데이터의 조직화 또한 그러한 노력이 수반되어야 가능하다. 쳇GPT와 같은 첨단 인공지능(AI) 기술을 활용해 보다 나은 비즈니스 가치를 창출하려면 지금부터 기업의 내부 데이터부터 챙겨볼 일이다.

※기업인터넷뱅킹서비스에 대하여 IBK기업은행의 사례를 들어 설명하였으나, 국내 대부분의 은행은 대동소이하나 기사와 같은 자금관리서비스가 제공되고 있음을 밝힌다. 

글 박덕환 : 현 IBK기업은행 경제연구소 선임연구위원

연구 분야 : 중소기업 정보화 및 디지털 전환 기업 자금관리솔루션 컨설팅

전 IBK기업은행 남동공단 중견기업센터 센터장

전 IBK기업은행 전자금융부, 채널기획부 근무