[빅데이터] 인공지능 시대의 비즈니스 전략 (2부 정리)

2부 경영의 변화

5장 왜 변화가 필요한가

뒤에 숨겨진 과정들

• 여기에 얼마나 많은 조직과 사람들이 관여했을까?
• 얼마나 많은 이해관계가 충동했을 까?
• 여러 장애물을 넘기 위해 CEO가 강하게 추진했을까? 아니면 CEO로 부터 강력한 권한을 부여받은 어떤 임원이 추진했을까?
• 이런 일을 추진하기 위한 조직 구성은 어떻게 했을까?

두뇌 한계를 뛰어넘기 위한 도구

뛰어난 성능을 보이는 다른 알고리즘이 있어도 인간이 이해하지 못하면 채택하지 않는다. 인간의 이해범위 안에서 이뤄지는 기존 방식만을 고수하면 인공지능을 제대로 활용할 수 없다.

인공지능 시대의 인간의 역할

• 효율성은 일을 올바로 하는 것이고, 유효성은 올바른 일을 하는 것이다.(Efficiency is doing things right; Effectiveness is doing the right things).

인공지능은 효율성을 담당하고, 올바른 일을 해야할지 생각하고 결정하는 것은 인간의 역할이다. 인공지능과 데이터라는 도구를 제대로 사용하기 위해 기존 구조를 혁신하고 새로운 도전을 하는 것이 인간의 일이다.

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6장 경영관리의 변화

충돌하는 이해관계의 조정

아무리 인공지능이 뛰어나다 해도 결국 모든것은 사람이 하는 일이다. 강력한 도구로 생기게 되는 조직 구조, 프로세스, 업무의 변경과정에서 사람을 우선적으로 해야하고 명확한 업무와 목표 조정, 그리고 직무의 변경을 통해 사람을 챙겨야한다.

구체적인 계획은 오히려 방해가 된다

효과적인 기술 활용은 기술 환경의 변화에 따라 빠르게 변하거나, 그 변화 자체를 스스로 만들어내는 것이 핵심이지 정교한 계획으로 하는 것이 아니다. 환경의 변화가 매우 빠른 시대에는 구체적인 계획을 수립하는 도중에 환경이 또 바뀐다. 핵심적인 비전 및 단기간의 계획만 세우고 환경 변화에 빠르게 적응하면서 나가야한다. 머신러닝 실무를 적용할 때, 실제로 해보기 전에는 알 수가 없다.

GE의 트랜스포메이션 사례

GE는 1878년 에디슨이 만든 전기조명회사를 모태로 다른 전기회사와 합병하여 1892년에 설립되었다. 전력, 가스, 항공, 의료 등의 영역에 걸친 기계설비, 제조 업체이다. 자신들이 판매하는 산업장비에서 발생하는 데이터를 통해 생산과 운영 효율을 높여주는 소프트웨어 솔루션 사업을 준비했다.

<디지털 트윈의 성능을 높이기 위해 인공지능을 사용한 방법>

1. 처음 분석 준비과정에서 인공지능을 활용한다.
2. 운영을 위한 여러 측면의 통합적 지원자로서 인공지능을 활용한다.
3. 학습 관점에서 인공지능을 활용한다.

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7장 일하는 방식의 변화

이벤트가 아닌 일상으로

넷플릭스의 추천알고리즘은 A/B 테스트를 하며 그 결과를 바탕으로 지속적으로 알고리즘을 업데이트한다. 일상의 꾸준한 반복을 통해 점진적으로 개선하여 시간이 흐른 뒤 큰 변화를 얻게 되는 것이다.

기술을 선두에서 이끌어야 한다

실무 속에서 무언가 발굴해야한다. 인공지능, 머신러닝, 데이터 기술을 사용하여 업무를 혁신하고 개선할 것을 찾아내는 것은 실무진의 역할이다. 공부를 하고 실력을 키워야한다.

공부하고 따라해서 역량 키우기

흐릿한 개념만 가지고는 아무것도 할 수 없다. 현재 인공지능을 이루고 있는 기술이 무엇이고, 지금 어느 정도까지 발전했으며, 어떤것을 할수 있고, 어떤 특성이 있으며, 앞으로 어떻게 될 것 같고 등을 알아야 사업에 활용할 수 있다.