2017-05-10 P&G와 아메리칸익스프레스가 인공지능(AI)을 사용하는 방법 토마스 H. 데이븐포트(Thomas H. Davenport)

흔히들 신기술을 도입하기 위해선 새로운 관리방법과 조직구조 그리고 새로운 인력이 필요하다고 생각한다. 이러한 생각은인공지능artificial intelligenceAI’, ‘머신러닝machine learning’ 그리고딥러닝(deep learning)’으로 대표되는인지(認知)기술cognitive technologies’을 도입하는데 있어 특히 그 경향이 강하다. 인지기술 도입을 위해서 혹자는최고인지기술관리자’Chief Cognitive OfficerCCO’ 직책의 신설을 주장한다. 최근 많은 기업들이 딥러닝 분야의 전문성을 갖춘 전문가를 고용하기 위해 앞다퉈 경쟁을 하고 있다. "새로움과 다름"이 오늘날의 기준이 됐다.

 

하지만 성공적인 기업들은 인지기술을 이용해 기존의 비즈니스 모델을 발전시켜 나갈 수도 있다. 빅데이터 분석을 오랜 기간 활용해왔던 기업이라면 머신러닝 기술을 도입하는 것은 크게 어렵지 않을 것이다. 특히 이미 전문가시스템expert system [1]을 활용했던 경험이 있는 기업들은 오늘날의 인지기술로 인해 발생하는 조직 및 프로세스의 변화에 익숙하다. 이 회사들은 이미 신기술 및 비즈니스 접근방식을 개발하고 보급하는 데 필요한 조직구조를 수립해 놓았을 것이다. 또한 직원들이 필요한 새 역량을 키워나가도록 하는 노하우도 가지고 있다.

 

인지기술과 오랜 기간 축적된 경험을 잘 결합해 사업 성공을 이룬 두 가지 좋은 사례가 있다. 아메리칸익스프레스American Express P&G. 두 회사 모두 적극적으로 인지기술을 활용한 경영 전략을 펼치고 있다. 이들은 100살이 넘은 기업이다. 만약 두 회사 모두 변화에 대처하지 못하고 새로운 기술을 도입을 성공적으로 이뤄내는데 실패했다면 이렇게 오래 버티지 못했을 것이다. 우리는 아메리칸익스프레스의 글로벌 신용 리스크 및 정보관리 담당 임원인 애쉬 굽타Ash Gupta P&G의 최고정보책임자이자 정보기술 담당 임원인 가이 페리Guy Peri로부터 각각 그들 조직에서 인지기술 도입에 관한 이야기를 들을 수 있었다. 두 사람 모두 20 년 이상 일선에서 일하며 비즈니스와 기술의 변화를 직접 목격했다. 각자의 회사가 성공을 이룬 방법들에 대해 잘 알고 있는 전문가다.

 

이 두 회사는 기업 경영에 인공지능을 오랫동안 활용해왔다. 아메리칸익스프레스의 굽타는 1980 년대 후반 이 회사가 도입한 ‘Authorizer 's Assistant(승인자의 보조원)’이라는 이름의 시스템을 예로 들었다. 이 시스템은 규칙기반 전문가시스템rule-based expert system의 일종으로 도입 후 큰 성공을 거뒀다. 당시 하버드비즈니스리뷰 기사에 따르면, ‘승인자의 보조원시스템은 신용카드 고액결제 거래를 승인해야 할지 여부에 대해 인간 직원에게 조언을 해주는 역할을 했다.

 

P&G 또한 다양한 규칙기반 전문가시스템을 구축하고 사용했다. 현재 CDO 인 페리와 더불어 1980~90 년대 P&G의 인공지능 활용 전략을 이끌었던 전 IT 관리자 프란츠 딜Franz Dill과도 인터뷰를 진행했다. 딜은 P&G가 개발한 것 중 가장 유명한 전문가시스템은폴저스 커피Folgers coffee’(현재는 P&G 브랜드가 아님)’를 블렌딩하는 시스템이었다고 말했다. 이 시스템을 통해 P&G는 커피 생두 비용을 연간 2000만 달러 이상 절약할 수 있었다. 또한 P&G는 자사 브랜드들이 광고 자산을 사용, 수정 및 재사용 할 수 있도록 도와주는 전문가시스템을 구축했다.

 

아메리칸익스프레스와 P&G는 오랫동안 인공지능을 사용해왔다. 계속되는 기술의 변화 속에서, 새로운 기술과 기능을 도입하기 위한 혁신적인 접근방식도 계속 발전시켜 나가고 있다. 그들의 아주 단순하면서도 강력한 혁신 방식은 발전의 토대를 제공한다. 인지기술에 대한 두 회사의 접근 방식의 특성을 살펴보자.

 

강점을 만들어라. 두 회사는 오랫동안 데이터분석을 경영에 활용해 왔고, 최근 몇 년간은 빅데이터에 집중했다. 두 회사 모두 인지기술을 완전히 새로운 영역이 아니라 기존에 해오고 있던 분석의 연장선으로 보고있다. 많은 인지기술이 통계를 기반으로 하고 있으며, 기존의 전통적인 통계업무를 담당하던 분석가와 데이터 과학자도 훈련을 통해 머신러닝 및 다른 형태의 인공지능 기술들을 활용할 수 있다는 것을 잘 안다. 굽타와 페리는 각자의 회사에서 빅데이터와 애널리틱스, 인지기술까지 모두 담당하고 있다.

 

인재에 집중해라. 아메리칸익스프레스와 P&G는 오랫동안 인재관리 잘 하기로 유명했다. 이는 애널리스트와 데이터과학자들의 관리도 예외가 아니다. 아메리칸익스프레스는 인도와 미국을 중심으로 1500 명의 데이터과학자 조직을 구축했으며, 점점 더 많은 직원들이 인지기술 업무를 수행하고 있다. P&G의 경우 애널리스트와 데이터과학자 직원 수는 수백 명 정도로 다소 적은 듯 보이나, 업계 평균에 비하면 훨씬 높은 수치다. 원래 P&G는 경력사원을 고용하기 보다는 신입사원을 뽑아 육성하는 문화를 가지고 있었지만 데이터과학 및 머신러닝 영역에서는 예외적으로 다수의 경력자들을 채용했다.

 

 

[1]특정 분야의 의사결정을 돕도록 설계된 컴퓨터 알고리즘 혹은 시스템

 

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