인공지능(AI) 활용 최적 파트너 선정 팁

인공지능(AI)을 사용해 보려는 시도는 AI 활용의 출발점에 지나지 않는다. 

생성 AI를 비롯한 신기술을 비즈니스에 적용하려면 데이터를 안전하고 효과적으로 활용할 수 있는 플랫폼이 준비되어야 한다.

플랫폼은 사외 벤더의 기술 프로바이더에 의해 제공된다. 

그렇다면 AI 파트너와 관련하여 우량 프로바이더와 그렇지 않은 기업을 어떻게 구분해야 할까? 

우수한 기술 파트너란 어떤 기업인가? 

세 명의 비즈니스 리더에게 AI 파트너를 선택하는 힌트를 질문해 보았다.

1. 유스 케이스에 착목

Thomson Reuters의 데이터 & 모델 거버넌스 담당 부사장 Carter Cousineau 씨는, 특히 지난 1년 동안 급속하게 발전한 기술 분야에서 우량 파트너 선별은 매우 어렵다고 한다.

“생성 AI는 현재 조금 혼돈의 상태다. 과장된 보도가 범람하고 있지만 개인적으로 어떤 유스 케이스가 정착될 것인가 하는 점에 매우 흥미가 있다” 고 말한다.

보도 과열 양상은 Gartner가 지난 2023년 Hype Cycle for Emerging Technology에서

https://www.gartner.com/account/signin?method=initialize&TARGET=http%3A%2F%2Fwww.gartner.com%2Fdocument%2F4597499

생성 AI를 「과도한 기대」의 절정기로 자리매김했을 정도다.

Gartner는 생성 AI 어플리케이션 확대와 급속한 도입으로 업무 생산성과 기계 창의성 도래라는 새로운 물결이 출렁이고 있다고 주장한다.

Cousineau씨는 다음과 같이 말했다.

" 기업들은 이 데이터 주도 이노베이션 흐름을 올라타야 하지만 기술 구축이나 구입을 검토하고 있는 경우

AI와 대규모 언어 모델(LLM) 도입이 자사에 미치는 영향을 신중하게 고려할 필요가 있다.

대규모 언어 모델이 꼭 필요한지를 가장 먼저 묻고 싶다. 

막대한 비용이 들 수 있기 때문이다. 따라서 대규모 언어 모델에 대한 투자가 필요한 분야인지를 신중히 검토해야 한다.

다른 기술 도입과 마찬가지로 AI 시스템/서비스 투자의 출발점은 명확한 비즈니스 사례가 있어야만 한다.

Thomson Reuters는 폭넓은 유스 케이스를 검토 중이며, 그의 팀이 전 부서의 직원과 협력하여 먼저 데이터 거버넌스를 우선시하고 있다.

이러한 툴을 윤리와 피해 완화 관점에서 검토하고 있다. 유스 케이스에 따라 어떤 일이 발생하고 있는지 확인하고 잠재적인 우려를 신속히 해결하려 노력하고 있다.

Thomson Reuters는 이미 여러 주요 벤더와 파트너십을 체결했다. 

기업 정보는 데이터 기반 혁신을 신뢰할 수 있는 유일한 정보원(SSOT)으로서 「Snowflake Data Cloud」에 보존된다.”

Cousineau씨는 이 회사가 체결중인 「Microsoft Copilot」과의 파트너십도 언급했다. 

" Microsoft Copilot은 비즈니스맨에게 문서 작성 및 프레젠테이션 요약 등을 지원하는 AI 어시스턴트다.

다양한 유스 케이스가 있는데 지금은 어떤 것이 효과가 있을지 선별하는 마지막 단계에 있다.

기존 제품 중 일부를 검토하고 있으며 고객 서비스 향상에 기여하는 기능을 구축하는 방법을 생각 중이다.

내부적으로 LLM을 사용할 때 직원들이 안전하게 기술을 사용할 수 있도록 하는 것이 매우 중요하기 때문에

모든 LLM 환경을 지원하기 위해 외부 고객과 직원 모두의 관점에서 이 기술을 살펴보고 있다." 

2. 유연한 파트너 찾기

거대 전자상거래 업체 Wayfair의 머신러닝 담당 이사인 Tulia Plumettaz씨는 AI와 관련해 비즈니스 리더가 고려해야 할 까다로운 문제 중 하나를 뽑았다. 

선제적으로 투자해야 하나 아니면 관망적인 전술을 계속 유지해야 할까?

문제는 너무 빨리 움직이면 어느 한 AI 파트너에게 과대한 돈을 쏟아부을 위험과 이 파트너가 시장 개발에서 뒤처질 경우와 AI 도입 판단이 너무 늦으면 경쟁자를 따라잡지 못할 수도 있다.　

또한 공급업체 인클로저 및 기업 데이터 자산 오용에 대한 불안 등 일련의 다른 우려 사항이 있어 비즈니스 리더는 까다로운 난제에 직면하게 된다.

"현재의 생성 AI에 대해 생각해 보길 바란다“라고 플루메타즈씨는 말한다.데이터 자산 소유권과 관련해 큰 장애물과 의문이 있다.

예를 들어, 데이터 자산의 소유자는 누구인가? 대형 벤더는 고객 데이터를 사용하여 자사 모델을 학습시키고 있는가에 대한 여부다. 

지금은 여기에 초점을 맞춰 이 분야의 데이터와 합법성에 대해 상황을 살펴보고 있다."

플루메타즈씨는 최근 Snorkel AI와의 파트너십을 통해 소비자의 온라인 검색 체험을 제고하려는 Wayfair의 노력에 대해 설명했다.

Wayfair는 기계학습 시험 운영과 마찬가지로 다른 분야에서 급성장하고 있는 다른 영역의 기술도 모색하고 있다.

"우리는 대화형 AI에서 용도를 찾고 있다. 우리 업종에는 곧 도입할 수 있을 것으로 보이는 유스 케이스가 반드시 있을 것이다"

Wayfair와 Snorkel은 통합적 협력관계를 맺고 있으며 플르메타씨와 동료들은 잠재적으로 유스 케이스에 대해 신중하게 검토할 수 있게 되었다고 한다.

"norkel과의 협력을 통해 이 분야를 이전보다 훨씬 장기적인 관점에서 파악해 기업 레벨에서 차별화 요인을 이해하려고 한다"

"야의 향후 방향을 이해하는 동시에 쉽게 달성 가능한 목표 설정에도 힘쓰고 있다,"

그는 Snorkel과 공동으로 기초 모델을 개발해 Wayfair의 중요한 데이터 자산(판매하는 제품이나 제품의 주요한 특징 등) 활용에 도움을 주려고 하고 있다.

이 구조가 정비되면 Wayfair는 다른 AI 전문가의 도움을 받아 비즈니스의 장기 목표를 달성하는 방법에 대해 생각해 볼 수 있게 될 것이다.

문제는 Wayfair가 가진 데이터 자산에서 범용 기성품으로는 얻을 수 없는 유일무이한 가치를 이끌어 낼 수 있는 방법은 무엇일까?

3. 실험에 대한 개방적인 자세

생성 AI는 현재 미디어에서 큰 주목을 받고 있다.

Heineken의 전략 및 통찰 담당 글로벌 책임자인 라로 루나씨에 따르면 비즈니스 리더는,

ChatGPT 등 대화형 챗봇이 AI의 유일한 선택지가 아니라는 점을 인식할 필요가 있다고 주장한다.

"AI 뿐만 아니라 기존의 기계학습이나 다른 데이터 집약형 프로세스의 채택 또는 도입에 대해 더 관심을 가져야 한다"

하이네켄에서 루나씨가 우선시하고 있는 생각이다. 그의 팀은 Stravito사의 엔터프라이즈 인사이트 플랫폼을 사용하여,

「Knowledge & Insight Management」(KIM)로 알려진 사내 브랜드의 플랫폼에서 통찰력을 얻어 공유하고 있다.

루나씨는 데이터의 힘을 인식하고는 있지만 정보의 가치에 대해 아직 이해를 하지 못하는 기업도 있다는 생각이 들기 때문이다.

관련 시장을 보고 리더가 나타나기를 기다릴 것이 아니라 자사에 도움이 되는 벤더 선정에 지금부터 착수해야 한다고 그는 말한다.

"데이터와 AI는 이미 경쟁에서 우선 순위로 자리매김되고 있다.비즈니스 리더는 기술을 두려워해서는 안 된다. 

기술을 통해 직원의 스킬을 어떻게 향상시켜 나갈 것인가, 소비자뿐만 아니라 직원들의 의사결정 개선에 도움이 되는

테크놀로지 에코시스템을 어떻게 구축해 나아갈지 관심을 가질 필요가 있다."

스트라비토는 앞서 검증된 통찰력을 보다 매력적인 방법으로 기업에 제공하는 생성 AI 엔진을 추가했다고 발표했다.

루나씨는 AI의 새로운 아이디어에 대해 지속적인 개방이 중요하다고 말한다. 

또한 이 회사가 보유한 방대한 양의 보고서를 최대한 활용하는데 스트라비토가 중요한 역할을 할 것으로 예상하고 있다.

"이런 일에 더 과감히 뛰어들 필요가 있다."

"성공을 위해 무엇보다 중요한 것은 실험 단계로 신속하게 이행하는 것이다."

참조 | https://www.zdnet.com/article/3-ways-to-find-a-great-ai-partner-for-your-enterprise/