임원을 위한 제너레이티브 AI: CIO의 업무 현장 혁신 강화에 도움이 되는 4가지 조언

• CIO를 비롯한 임원진은 제너레이티브 AI 도구를 조직에 올바른 방법으로 통합해야 한다.
• 성공적인 AI 보급에는 명확하게 정의된 성과, 견고한 데이터 관리 전략, 거버넌스(governance) 구조 및 실험적인 사고방식이 필요하다. 
• 직원들에게 제너레이티브 AI를 교육하고 업스킬링하면, AI 도입은 더 쉬워지고 모든 직원이 그 이점을 이해하는 데 도움이 된다.

인공지능이 점점 더 많은 역할을 수행하고 있지만 많은 사람들은 별다른 생각 없이 일상생활을 해나간다. 하지만 설계 및 제조 분야 종사자는 제너레이티브 AI가 빠른 속도로 협력자가 되어 인간의 독창성과 혁신성을 증가시키고 있다는 사실을 무시할 수 없다. 기업이 AI 여정을 시작하는 가운데, CIO는 가장 신뢰할 수 있는 접근법과 올바른 교육을 통해 제너레이티브 AI 도구를 처음부터 올바른 방식으로 통합하는 데 앞장서고 있다.

건축, 엔지니어링, 건설 및 운영(AECO), 설계 및 제조(D&M), 미디어 및 엔터테인먼트(M&E) 산업에서 사람들은 축적된 지식을 활용하여 창조하고, 혁신하며, 과거의 실험을 발전시킨다. 이는 제너레이티브 AI가 작동하는 방식이기도 하다. 인간과 AI는 공생 관계를 형성할 수 있다. 인간은 AI에 생성할 데이터를 제공하고, 제너레이티브 AI는 새로운 아이디어 도출 및 혁신에 걸리는 시간을 단축한다.

설계 및 제작 분야 리더의 66%가 향후 2~3년 내에 AI가 비즈니스에 필수적일 것이라고 말한다. 다음은 기업이 제너레이티브 AI를 공정에 성공적으로 보급하여 더 나은 디지털 경험을 촉진하고, 혼란 속에서 앞서 나가며, 설계 및 제작 인력을 강화하는 데 도움이 되는 몇 가지 조언이다.

1. 성과를 정의하라

제너레이티브 AI에는 두 가지, 즉 현황과 목표가 필요하다.

첫째, 당신의 회사는 어떤 길을 걸어왔는가? 설계 및 제조 산업은 엄청난 양의 데이터를 생성한다. 제조 산업에서만 연간 1812페타바이트가 생성된다. 회사는 과거 프로젝트에서 얻은 방대한 정보를 가지고 있지만, 그중 대부분은 사용되지 않는다. 제너레이티브 AI의 힘은 회사가 그 기록이나 데이터를 활용할 때 실현될 수 있다. 제너레이티브 AI 도구는 이를 수집하여 스타일과 선호도를 이해한 다음 맞춤 권장 사항을 제공한다. 

인간에게 달성할 목표가 필요한 것처럼, 제너레이티브 AI도 마찬가지다. 제너레이티브 AI 여정을 시작하는 기업은 달성하고자 하는 비즈니스 성과를 진정으로 이해하고 그 성공 기준을 정의하는 것부터 시작한다. 그런 다음, 해당 조직의 이해관계자와 AI 역량을 통합하기 위한 체계적인 접근법을 마련할 수 있다. 제너레이티브 AI는 명확하게 정의된 성과를 통해 기업이 더 빠르고 정확하게 목표를 달성하도록 도울 것이다.

제너레이티브 AI가 사용자의 지난 행적과 앞으로의 방향성을 알아야 한다면, 제너레이티브 AI 전략은 기업이 달성하고자 하는 목표와 AI가 이 목표를 더 빨리 달성하는 데 도움을 줄 방법을 고려해야 한다.

자동화가 처음 등장했을 때에는 효율을 높이는 법에 초점이 맞춰져 있었다. 그러나 그것으로 충분하지 않다. 제너레이티브 AI를 활용하면 효율과 효과를 모두 제공할 수 있다. 예를 들어 건축 회사가 자동화를 사용하여 기존의 10명보다 많은 20명의 잠재 고객에게 다가간다고 가정해 보자. 이는 효율의 증가다. 하지만 진정한 힘은 기술이 효과를 나타낼 때 발휘되는데, 이는 20명의 고객 중 응답률 100% 달성을 위해 연락할 3명을 결정하는 것이다.

효율과 효과를 높이면 회사 전체에서 생산성이 몇 배로 증가할 수 있다. 이러한 생산성 향상은 노동력 부족, 기술 격차, 취약한 공급망과 같은 주요 장애물을 극복하는 것은 물론 탈탄소화와 같은 새로운 목표를 달성하는 데도 도움이 된다. 이는 회복력을 보장하고, 지장을 받더라도 목표하는 길에 매진할 의지를 재확인하게 한다.

2. 훌륭한 데이터 관리 전략 갖추기

데이터는 AI를 구동하는 연료다. 기업이 데이터를 관리하는 방식은 제너레이티브 AI 도구를 성공적으로 보급하는 데 필수적이다. 하지만 맥킨지(McKinsey)에 따르면 기업의 72%가 현재의 데이터 관리 전략이 AI 여정의 발전에 방해가 된다고 말한다.

데이터를 효과적으로 수집, 저장, 분석하기 위해 올바른 인프라에 투자하는 것은 기본적인 단계다. 그런 다음 소유권을 정의하고 "이 데이터 집합의 소유자는 누구이며 액세스 제어는 어떻게 되는가?" 또는 "규정 준수 및 보안은 어떻게 이루어지는가?" 같은 질문에 답하는 거버넌스 방침을 수립하는 것이 중요하다. AI 도구가 적절한 권한 없이는 정보를 공유하지 않도록 조치가 이뤄져야 한다.

적절한 데이터 관리도 AI 도구에 혼란을 가져오고 효율을 저해할 수 있는 단절을 피하는 것으로 이루어진다. 회사에서 데이터를 생성하고 저장할 때, 데이터 사전을 만들어 AI 모델이 요청 시 특정 정보를 어디에서 가져올지 알 수 있도록 해야 한다. 데이터는 개방되어야 하며, 이는 클라우드 기반 플랫폼에서 최상으로 실현된다.

마지막으로, 데이터 품질에 집중해야 한다. 제공하는 데이터가 좋아야 제너레이티브 AI도 잘 작동할 수 있다. 고품질 데이터 세트를 보유하면 목표 성과에 도달하는 데 필요한 정보를 얻을 수 있다.

 3. 거버넌스 구조 수용

성과와 데이터에 초점을 맞추는 것 외에도, 가치 전달을 가속하기 위한 거버넌스 구조가 필요하다. 오토데스크는 체계적인 우선순위 결정 프레임워크로 여러 관점에서 AI 사용 사례를 검토하도록 해주는 AI 전문가 조직(Center of Excellence) 접근 방식을 구축했다. 법률, 신뢰, 보안, 인사 및 재무 부서의 모든 주요 의사 결정권자는 처음부터 그 과정에 참여하고 실험에 따르는 위험 요소를 이해한다. 이 접근법은 가치 실현 속도를 높인다.

4. 조직 전체의 적극적 참여

AI가 일터에 도입된다는 소식을 듣고 사람들이 주저하는 것은 당연하다. AI가 일자리에 미칠 영향을 두려워하는 것은 자연스러운 반응이다. 하지만 위험은 AI 자체가 아니라 AI를 받아들여 업무를 더 잘 해내는 데 실패하는 것이다.

세계경제포럼(World Economic Forum)의 연구에 따르면, 제너레이티브 AI가 진화함에 따라 연간 2조6000억 달러(약 3482조7000억 원)에서 4조4000억 달러(약 5893조8,000억 원)의 경제적 이익이 발생할 것으로 예상된다. 이 연구에 따르면 "고용주의 93% 이상이 향후 5년 이내에 제너레이티브 AI를 사용하여 혁신성과 창의성을 높이고, 반복적인 작업을 자동화하며, 학습을 촉진할 것"으로 예상된다. 기업은 AI 도구를 채택하여 단순 반복 작업을 없애고 근로자가 더 가치 있고 의미 있는 작업에 집중하도록 지원함으로써 일과 삶의 균형을 높일 수 있다.

기업이 지루하게 반복되는 업무를 없앨 수 있는 한 가지 방법은 대규모 언어 모델의 힘을 활용하여 복잡한 명령을 통합하고 자동화하는 것이다. 예를 들어 건축가가 AI를 기반으로 하는 음성 및 언어 합성 기능과 번역 기능을 사용하여 고객의 의견을 경청한다면, 의사 결정 과정을 더 신속히 할 수 있는 절묘한 통찰력을 얻을 수 있다.

리더는 교육, 새로운 도구에 대한 노출, 학습 및 혁신 문화 조성으로 직원들의 두려움을 완화하는 데 도움을 줄 수 있다. 이는 실수에 대한 두려움 없이 실험하도록 장려한다. 실패할 수도 있다고 생각하며 시범 프로그램을 만들라. 직원들이 AI가 실제로 무엇이고 어떻게 업무에 활용될 수 있는지 이해할 수 있도록 포괄적인 훈련 및 교육 프로그램을 개발하라.

진정한 도전 과제는 변화를 관리하는 것이다. 사람들은 AI를 이용하려고 하고 있지만, 어떻게 하면 그들이 제너레이티브 AI를 작업 과정의 당연한 일부로 받아들일 수 있을까? AI가 무엇을 할 수 있는지 보여주며 사람들을 이끄는 자극이 필요하다. 그렇지 않으면 사람들은 그저 지금 하고 있는 일을 계속할 것이다. 예를 들어 단순히 AI를 사용하여 데이터를 요약하는 것에서 AI를 사용하여 어떤 데이터를 요약해야 하는지 이해하는 것으로 전환될 때, AI는 더 효과적으로 활용된다. 사람들이 간단한 쿼리에서 고급 프롬프트로 옮겨갈 때 AI는 더 유용해진다.

변화 관리 전략에는 직원들이 새로운 방식으로 일하는 데 편안함을 느낄 수 있도록 업스킬링을 포함해야 한다. 고위 임원진을 중심으로 하는 소통도 중요하지만 동료 간의 격려도 필수적이다. 모든 회사에는 AI 애호가가 있다. 조직에서 이들을 찾아 제너레이티브 AI 채택을 옹호하도록 힘을 실어 줘야 한다. ‘AI 가지고 놀기’에서 벗어나 실제로 무엇이 가능한지 이해하며 그 결과를 강화하고 향상하는 법을 아는 단계로 넘어가기 위한 여정에서 사람들을 계속해서 교육하는 것이 중요하다. 사용하다 보면 때때로 AI에 대한 초반의 열기는 사그라들 수 있지만, 추가적인 지도, 훈련, 조언을 활용하면 업무 시간 전체에 걸친 더욱 정교한 사용으로 이어질 수 있다.

이 과정이 오토데스크에서 진행 중이다. 우리는 회사 내 여러 직원의 특정 필요 사항을 다루는 훈련 프로그램을 만들었고, 모든 직원을 위한 AI뿐만 아니라 제너레이티브 AI의 기초를 다루는 보편적 단계의 AI 계획을 수립했다. 또한 다양한 사업부에서 AI 애호가를 찾아 그들의 동료에게 지침과 지원을 제공하는 팀을 만들고 있다.

제너레이티브 AI가 실현할 미래

몇 년 전, 디지털 가속은 초고속으로 진행되었다. 모든 회사는 세계적으로 경쟁하기 위해 IT 기업이 되어야 했다. 이제 모든 회사는 수직적인 조직에서조차 AI를 포함하기 시작했다. AI가 실제 가치를 더하기 때문이다. 도입은 초기 단계이지만, 대부분의 사람은 이 기회를 기꺼이 잡을 것이다.

오토데스크의 2024 State of Design and Make 보고서에 따르면, 응답자의 76%가 AI를 신뢰한다고 답했다. 지금까지 중 가장 높은 비율이다. 이전 AI는 수동 프로세스를 자동화하는 데 사용되었지만, 이제는 의사 결정 프로세스에서도 적극적인 역할을 하고 있다. AI가 현재 할 수 있는 일과 앞으로 해나갈 일은 너무나 많다. 불과 몇 년 후에 우리는 AI의 도움 없이 어떻게 일할 수 있었는지 의아해하게 될 것이다.