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AI 도입의 역설 글/로버트 뎀시(Robert Dempsey), 마우저 일렉트로닉스 인공지능(AI)은 기술 혁신의 최전선에 있으며, 자동화와 데이터 기반 인사이트를 통해 기업 운영의 다양한 측면을 변화시킬 준비가 되어 있습니다. 기업들은 효율성 향상과 경쟁력 확보라는 약속에 끌리면서도, AI 도입을 주저하는 경우가 많습니다. AI의 '블랙박스' 특성과 환각(hallucination)과 같은 위험 요소들이 이러한 신중함의 원인입니다. 이 글에서는 기업이 AI에 대한 신뢰를 어떻게 구축할 수 있는지를 다룹니다. AI 활용에 명확한 기준을 설정하고, 모델의 투명성을 높이며, 인간 노동을 대체하기보다는 보완하는 협업적 접근 방식을 채택함으로써, 조직은 AI 도입의 복잡성을 효과적으로 관리하고 그 변혁적 잠재력을 실현할 수 있습니다. AI 도입에 대한 과장과 현실 사이의 해석 AI가 산업을 어떻게 변화시킬 수 있을지에 대한 비전은 거의 모든 분야에 확산되었습니다. 헬스케어, 금융, 리테일 등 다양한 산업에서 AI는 업무 흐름을 간소화하고, 의사결정 속도를 높이며, 새로운 비즈니스 기회를 발굴할 수 있는 잠재력을 지닌 기술로 주목받고 있습니다. 실제로 AI는 데이터 분석, 예측 분석, 반복 작업의 자동화, 자연어 처리 분야에서 이미 상당한 가능성을 보여주고 있습니다. 이러한 활용 사례는 운영 효율성 향상, 비용 절감, 혁신 촉진이라는 측면에서 기업들에게 특히 매력적입니다. 예를 들어, 데이터 분석에서는 AI가 방대한 데이터를 신속하게 처리하여 인간 분석가의 역량을 넘어서는 트렌드, 이상 징후, 패턴 등을 식별할 수 있습니다. 고객 서비스 분야에서는 AI 기반 챗봇이 대량의 문의를 처리해 빠른 응답을 제공하고, 복잡한 문제는 인간 상담원이 집중할 수 있도록 돕습니다. 이러한 기술 발전은 매우 매력적이며, AI를 핵심 비즈니스 프로세스에 통합하려는 기대감도 높아지고 있습니다. 그러나 이 같은 긍정적인 전망에도 불구하고, 실제 기업의 AI 도입 속도는 예상보다 보수적인 양상을 보이고 있습니다. 2021년부터 2022년까지 1 실시된 한 조사에 따르면, 전체 기업의 70% 이상이 여전히 AI 도입을 시험하거나 탐색 중인 단계에 머물러 있었으며, 소수만이 이를 실제 운영에 대규모로 적용하고 있는 것으로 나타났습니다. 이처럼 기업들이 AI 도입에 신중한 태도를 보이는 데에는 여러 가지 이유가 있습니다. 우선, '미지의 영역'에 대한 두려움이 큰 장벽으로 작용합니다. AI는 여전히 많은 경영진에게 생소한 기술이며, 이에 대한 불안감을 유발합니다. 기업 리더들은 데이터 유출, 윤리적 문제, 자동화된 의사결정의 의도치 않은 결과 등 잠재적인 위험에 대해 우려하는 것이 당연합니다. 여기에 AI 시스템을 실제로 구축하고 운영하는 기술적 복잡성도 큰 부담으로 작용합니다. 또한 데이터 활용, 개인정보 보호, 알고리즘 편향성 등과 관련한 규제의 강화도 이러한 망설임을 부추기고 있습니다. 기업들은 AI를 잘못 도입할 경우 운영상의 오류는 물론, 기업 평판 훼손이나 법적 책임까지 초래할 수 있다는 점을 인식하고 있습니다. 따라서 AI가 제공하는 가능성은 분명 매력적이지만, 많은 기업들이 도입 과정에서 신중하고 점진적인 접근을 택하고 있는 것입니다. 그럼에도 불구하고, 2023년 생성형 AI 의 폭발적인 확산 이후 상황에는 변화의 조짐이 나타나고 있습니다. 2024년 맥킨지 보고서에 따르면, 응답자의 72% 가 최소한 하나 이상의 업무 영역에서 AI를 도입했다고 밝혔습니다. 2 AI 모델의 블랙박스 특성에 대한 대응 방안 AI 도입의 또 다른 주요 과제는, 특히 딥 러닝과 신경망을 기반으로 하는 고급 AI 모델에서 흔히 나타나는 ' 블랙박스' 특성입니다. 이러한 시스템은 입력값을 처리해 결과를 도출할 수 있지만, 그 과정에서 어떤 방식으로 결정을 내렸는지에 대해 11 |