4차 산업혁명이 본격화되면서 AI(인공지능)는 단순한 기술적 트렌드를 넘어 다양한 산업 분야에서의 혁신과 성장을 이끄는 핵심 동력으로 자리 잡고 있다. 반면에 AI를 도입하고 활용하려는 많은 기업들이 초기 단계에서 방향성을 잃고 헤매는 경우가 빈번하다. 이에 따라 성공적인 AI 도입과 활용을 위한 실질적이고 체계적인 로드맵이 그 어느 때보다 중요해졌다.

최근 발간된 ‘Artificial Intelligence for Business: A Roadmap for Getting Started with AI’는 이러한 기업들에게 실질적인 가이드를 제공한다.

이 책의 저자인 제프리 L. 코비덕(Jeffrey L. Coveyduc)과 제이슨 L. 앤더슨(Jason L. Anderson)은 AI의 경제적, 기술적 가능성을 최대한 활용하기 위한 로드맵을 제시하며, 이를 통해 비즈니스 가치 창출과 혁신을 이끄는 방법을 소개한다.

우선 FANUC Corporation, H&R Block, BlackRock의 사례는 AI가 제조업, 서비스업, 금융업 등 다양한 산업에서 어떻게 가치를 창출하고 있는지를 잘 보여준다.

일본의 FANUC Corporation은 로봇 제조와 공장 자동화의 선두주자로, AI를 통해 산업 생산의 패러다임을 변화시키고 있다.

이 회사는 자사 공장에서 로봇이 로봇을 제조하는 '무인 공장(lights-out operations)'을 구현하며, 인간이 관리 업무에 집중할 수 있도록 했다.

FANUC은 AI 기반의 데이터를 활용하여 공정의 정밀도를 높이고, 속도를 가속화하는 딥러닝 모델을 적용함으로써 고도의 효율성을 달성하고 있다.

특히 로봇의 부품 선택 정확도를 90% 이상으로 개선하며 기존의 한계를 넘어섰다.

미국의 세금 준비 서비스 기업 H&R Block은 AI를 통해 고객 만족도를 대폭 향상시켰다.

IBM Watson과의 협업을 통해 고객과의 상담 내용을 분석하여 최대한 많은 세금 공제를 찾아주는 시스템을 구축했다.

자연어 처리(NLP)를 통해 고객의 발언을 분석하고, 관련 공제 항목을 추천함으로써 세금 전문가들이 보다 효율적으로 업무를 수행할 수 있도록 지원했다.

이 기술은 세금 준비 서비스의 품질을 높이는 동시에 고객들에게 신뢰와 만족을 제공했다.

세계 최대 자산운용사인 BlackRock은 AI 기반의 Aladdin 소프트웨어를 통해 금융 데이터를 분석하고 리스크를 관리하며, 투자 결정을 지원하는 데 있어 혁신적인 변화를 이끌었다.

Aladdin은 방대한 양의 데이터를 활용해 투자 위험을 정확히 계산하고, 더 나은 결정을 내릴 수 있는 모델을 제공한다.

BlackRock은 AI를 활용해 데이터 스트림 분석의 한계를 극복하며 더 높은 성과를 실현하고 있다. AI가 제공하는 고도화된 분석 역량은 금융 시장에서 경쟁 우위를 확보하는 데 중요한 역할을 한다.

이러한 사례를 바탕으로 AI를 도입하기 위한 로드맵을 살펴보면, AI 도입의 첫 단계는 명확한 아이디어를 창출하는 것이다.

조직이 해결하려는 문제와 AI를 통해 달성하고자 하는 목표를 명확히 정의해야 한다.

저자들은 비즈니스 프로세스 매핑과 가치 분석을 활용하여 각 조직의 독특한 니즈에 맞는 아이디어를 정리하고 분류하는 방법을 강조한다. 이 과정은 조직의 혁신 문화 형성과도 밀접하게 연관되어 있다.

다음으로 AI 프로젝트의 성공 여부는 데이터에 달려 있다.

책에서는 데이터의 품질과 접근성이 얼마나 중요한지 다루며, 데이터 과학자가 프로젝트의 핵심 역할을 수행한다는 점을 강조한다.

또한 데이터 거버넌스와 큐레이션이 올바르게 이루어질 때 AI가 제대로 작동할 수 있음을 명시하며, ‘쓰레기를 넣으면, 쓰레기가 나온다(Garbage in, Garbage out)’는 고전적인 원리를 재조명한다.

AI 시스템은 초기 단계에서 완벽하지 않다. 저자들은 프로토타입 제작과 피드백 루프 설계를 통해 시스템을 계속해서 개선해 나갈 것을 권장한다.

초기 단계에서 최소 기능 제품(MVP)을 활용해 개념 검증을 수행하고, 이를 기반으로 비즈니스 가치 창출 가능성을 분석하는 것이 중요하다.

프로토타입을 성공적으로 마친 후에는 이를 상용화 가능한 시스템으로 발전시키는 단계가 이어진다.

이 과정에서는 기술 평가, 사용자 보안 모델 구축, 자동화된 테스트 프레임워크 적용 등이 필요하다.

이는 AI 시스템의 안정성을 확보하고, 조직 내에서 원활하게 운영될 수 있도록 지원한다.

마지막으로 저자들은 AI 도입이 끝이 아닌 시작임을 강조한다.

AI 시스템의 성능을 지속적으로 모니터링하고, 최신 기술을 도입하며, 사용자 피드백을 통합하여 시스템을 개선하는 과정이 필요하다.

이를 통해 AI가 단순한 기술적 도구를 넘어, 비즈니스의 핵심 자산으로 자리 잡을 수 있다.