Dec 5, 2024
AI 도입은 기업들에게 큰 잠재력을 제공하지만, 준비되지 않은 상태에서 도입하면 여러 가지 실수를 저지르기 쉽습니다. 여기서는 AI 도입 시 흔히 발생하는 실수를 살펴보고, 이를 피하기 위한 몇 가지 팁을 공유하고자 합니다.
1. 명확한 목표 설정 없이 시작하는 실수
많은 기업들이 AI의 잠재력에 매료되어 명확한 비즈니스 목표 없이 AI 도입을 시도합니다. 이는 시간과 자원의 낭비로 이어질 수 있습니다. AI 프로젝트를 시작하기 전에 해결하고자 하는 문제나 달성하고자 하는 구체적인 목표를 명확히 정의하는 것이 중요합니다. 목표가 명확할수록, AI 도입의 성과를 측정하고 최적화하기가 쉬워집니다.
2. 데이터의 품질과 준비 부족
AI는 데이터를 통해 학습하는 기술이기 때문에, 데이터의 품질이 AI의 성능에 결정적인 영향을 미칩니다. 그러나 많은 기업들이 데이터의 준비 없이 AI를 도입하려 합니다. 불완전하거나 편향된 데이터는 부정확한 결과를 초래할 수 있습니다. AI를 도입하기 전에 데이터의 품질을 검토하고, 필요한 경우 클렌징 작업을 수행하여 신뢰할 수 있는 데이터를 확보해야 합니다.
3. 인프라와 기술적 준비 부족
AI 모델을 실행하기 위해서는 적절한 인프라가 필요합니다. 기존의 시스템과 AI 솔루션 간의 호환성을 고려하지 않으면 기술적 문제로 인해 프로젝트가 지연되거나 실패할 수 있습니다. 이를 방지하기 위해, 필요한 하드웨어와 소프트웨어 환경을 사전에 분석하고 준비하는 것이 필수적입니다. 특히, 클라우드 기반 솔루션과 온디바이스 AI와 같은 옵션을 고려해 적절한 접근 방식을 선택해야 합니다.
4. 인력 교육 및 역량 강화 부족
AI는 단순히 기술 도입이 아닌, 기업의 문화적 변화와 함께 가야 하는 기술입니다. 기술적 역량을 갖춘 인력이 없다면 AI 도입 이후 유지 및 관리가 어렵습니다. 내부 팀의 교육 및 역량 강화에 투자해 AI 기술의 지속 가능성을 확보하는 것이 중요합니다. AI 전문가를 채용하는 것도 좋지만, 내부 인력의 AI 관련 기술 교육을 통해 조직 전체의 AI 역량을 높이는 것도 효과적입니다.
5. 파일럿 단계에서 전환 실패
많은 기업들이 파일럿 단계에서 성공적인 결과를 얻더라도 이를 실제 운영으로 전환하는 데 어려움을 겪습니다. 파일럿의 성공이 전체 조직에 적용될 수 있는 것은 아니기 때문에, 점진적 확장을 통해 위험을 줄이고 성공 가능성을 높이는 전략이 필요합니다. 또한, 파일럿의 결과를 바탕으로 조직 내 다른 부서와 협력하여 전사적 확장 방안을 마련하는 것이 좋습니다.
AI 도입을 위한 몇 가지 팁
작은 프로젝트로 시작하기: 처음부터 큰 규모의 AI 프로젝트를 시도하기보다는, 간단한 파일럿 프로젝트로 시작해 성과를 확인하고, 점진적으로 확장하는 것이 안전합니다.
내부 이해관계자와의 소통: AI 도입은 기술팀만의 문제가 아닙니다. 각 부서의 이해관계자들과 원활한 소통을 통해, AI의 필요성과 기대 효과를 공유해야 합니다.
온디바이스 AI 활용 고려: 클라우드 기반 AI의 높은 비용을 줄이고 빠른 응답성을 얻기 위해, 온디바이스 AI와 같은 대안을 고려하는 것도 좋은 접근법입니다. 이는 데이터 프라이버시를 강화하는 데도 유리합니다.
AI 도입은 도전적이지만, 전략적으로 접근하면 기업의 경쟁력을 크게 향상시킬 수 있는 강력한 도구입니다. 위의 실수를 피하고, 단계적으로 계획을 세워 AI를 도입한다면 성공적인 결과를 얻을 수 있을 것입니다.
