디지털 트랜스포메이션 이니셔티브를 시작하기 전에 CEO가 AI를 이해해야 하는 이유

비즈니스의 디지털 혁신에 인공지능(AI) 기술이 얼마나 중요할까요? 다음은 몇 가지 흥미로운 통계:
87%의 고위급 비즈니스 임원에게 AI 기반 디지털화는 최우선 과제입니다.
코로나19 팬데믹 기간 동안 디지털 트랜스포메이션 이니셔티브에 투자한 CEO의 비율은 371%에 달합니다.
2022년에는 고객 인게이지먼트의 70%가 AI 기반 지능형 시스템의 영향을 받을 것입니다.
2030년까지 AI 기반 자동화로 인해 기존 일자리 중 291조 3천억 개가 사라지고, AI 도입으로 인해 131조 3천억 개의 새로운 일자리가 창출될 것으로 예상됩니다.
CEO는 AI 및 기타 스마트 기술을 통해 인간의 역량을 성공적으로 강화할 수 있습니다. 디지털 트랜스포메이션 프로그램을 시작하기 전에 CEO가 AI 기술에 대해 이해해야 할 사항은 다음과 같습니다.

CEO가 AI에 대해 이해해야 할 사항

1. AI 기술의 기능 이해

CEO가 가장 먼저 깨달아야 할 것은 AI가 더 이상 미래 기술이 아니라 모든 디지털 혁신 이니셔티브의 필수적인 부분이라는 사실입니다. 그들은 AI 도구와 기술의 핵심 기능과 장단점에 대해 스스로 교육해야 합니다.

CEO로서 회사의 성과는 여러분과 경영진의 디지털 통찰력 및 기술과 밀접한 관련이 있습니다. A PwC 디지털 IQ에 관한 설문조사에 따르면 주요 금융 기업의 경영진 541명 중 디지털에 정통한 비율은 3%로, 다른 기업의 411%에 비해 훨씬 높았습니다. AI에 대한 기본적인 이해와 함께 비즈니스 프로세스 전반에 걸쳐 이 기술을 통합하는 방법에 대한 비전을 개발해야 합니다.

2. AI가 비즈니스 비용을 절감하는 방법

초기 비용이 많이 들기 때문에 대부분의 CEO는 AI 기반 솔루션에 막대한 투자를 주저합니다. 하지만 AI가 장기적으로 비즈니스 비용을 어떻게 절감할 수 있는지 이해하고 정량화하는 것이 중요합니다.

예를 들어, AI 기술은 기존에 사람이 수행하던 프로세스를 자동화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 비즈니스 효율성을 개선하고 인력이 고부가가치 업무에 집중할 수 있는 시간을 확보할 수 있습니다. 또한 CEO는 AI를 사용하여 다양한 부서의 비즈니스 비용을 추적하고 최적화할 수 있습니다.

3. AI가 비즈니스 운영 규모를 개선하는 방법

모든 AI 이니셔티브는 비즈니스 데이터에서 시작됩니다. CEO에게 있어 잘 설계된 데이터 수집 및 관리 전략은 AI 구현만큼이나 중요합니다. 고품질 데이터를 통해 가치 있는 인사이트를 추출하여 집중적인 AI 전략을 설계하고 실행할 수 있습니다.

AI 솔루션의 수익을 극대화하려면 AI 모델의 초기 성능을 반복하고 개선할 수 있는 피드백 시스템이 필요합니다. 이를 통해 데이터 전략에 정보를 제공하고 자동화를 최대한 활용하고 비즈니스 운영을 확장할 수 있습니다. 효과적인 데이터 전략과 더불어 특정 비즈니스 문제를 해결할 수 있는 머신러닝 모델을 구축하는 데에도 집중해야 합니다. 현재는 36%의 AI 채택자 수 는 파일럿 단계를 넘어 머신 러닝 모델을 배포할 수 있습니다.

4. 자동화 및 예측 분석으로 AI가 워크로드를 줄이는 방법 4.

CEO는 AI 기술을 사용하여 자동화 및 예측 분석을 통해 업무량을 줄이고 비용을 절감할 수 있습니다.
AI 지원 챗봇은 하루 중 언제든 고객과 소통할 수 있습니다.
챗봇과 같은 자동화된 솔루션은 전 세계 항공사 항공편에 영향을 미치는 날씨 지연, 크리스마스에 받은 선물에 대한 문의로 인한 고객 서비스 문의 등 계절적 수요와 예상치 못한 수요를 처리하기 위해 쉽게 확장할 수 있습니다.
Amazon이나 Uber와 같은 AI 기반 앱은 고객이 무엇을 찾고 있는지, 어디에서 서비스를 제공하고자 하는지 예측하여 고객과 가까운 곳에 상품의 양을 늘리거나 줄이거나 특정 지역의 운전자 수를 표시할 수 있습니다.
소규모 비즈니스 리테일러는 예측 분석과 추천 시스템을 통해 더 많은 상품을 제공하거나 일부 고객에게 매력적인 할인 혜택을 제공하는 등 고객 맞춤형 서비스를 제공할 수 있습니다.
또한 AI 기술은 고객 이메일에 대한 답장을 자동화하거나 여러 디지털 채널을 통해 브랜드 마케팅 이메일을 전송함으로써 마케팅 활동을 지원할 수 있습니다.

5. 머신 러닝 도입의 필요성

CEO는 AI 기능에 대한 이해와 함께 머신러닝(ML)의 잠재력을 깨달아야 합니다. 에 따르면 맥킨지 글로벌 연구소현대 업무 환경 활동의 45%를 자동화할 수 있으며, 이 중 80%는 ML 기술을 사용하여 자동화할 수 있습니다.

실제로 ML 기술은 자연어 처리, 이미지 인식, 비즈니스 인텔리전스(BI) 등 다양한 비즈니스 애플리케이션에서 널리 사용되고 있습니다. 머신 러닝을 도입함으로써 비즈니스가 얻을 수 있는 5가지 이점을 소개합니다:
실시간 비즈니스 의사 결정
지능형 프로세스 자동화
비즈니스 운영 비용 절감
조직의 데이터 보안 요구 사항 해결
변화하는 고객과 시장의 요구에 맞게 비즈니스 모델 재정의

결론

디지털 트랜스포메이션이 모든 비즈니스 부문에 영향을 미치고 있는 지금, CEO는 비즈니스 프로세스와 관리 관행을 재평가하고 AI가 지원하는 새로운 역량에 맞춰 조정해야 합니다. 경쟁력을 유지하기 위해서는 AI와 머신러닝 기술을 '부분적으로' 도입하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 필요한 것은 머신러닝을 구현하기 위한 프로세스에 대한 헌신이며, 이는 부서 간 팀을 구성하고 모범 사례를 구현하는 것에서 시작됩니다. 디지털 혁신 이니셔티브와 새로운 운영 방식에 대한 헌신이 없다면 조직은 새로운 기술을 더 효과적으로 사용하여 우위를 점하는 경쟁업체에 의해 혼란을 겪게 될 것입니다.

CEO는 AI 기술을 디지털 트랜스포메이션 전략에 어떻게 적용할 수 있는지, 그리고 AI 기술과 인적 자본을 결합하여 업계에서 경쟁 우위를 확보하는 방법을 이해해야 합니다.