효과적인 AI 도입을 가로막는 11가지 장벽과 이를 극복하는 방법

오늘날의 디지털 시대에 인공지능(AI)은 다양한 분야에서 혁신의 힘으로 부상하고 있습니다. 그러나 AI의 엄청난 잠재력에도 불구하고 많은 조직이 AI 기술을 효과적으로 도입하고 통합하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

이 글에서는 기업이 AI의 잠재력을 최대한 활용하는 데 방해가 되는 11가지 장애물을 살펴보고 이러한 장애물을 극복하여 성공적인 구현과 통합을 위한 실용적인 전략을 제시합니다.

1. 리더십 관성

AI 기반 운영으로의 전환은 기업의 리더십에서 시작되어야 합니다. 그러나 경영진이 기존 관행에서 벗어나기를 꺼려하고 디지털 혁신을 회의적으로 바라볼 때 상당한 장벽이 발생합니다. 이러한 관성은 조직의 디지털 트랜스포메이션 여정을 지연시킬 수 있습니다.

• 이를 극복하기 위해서는 리더가 미래 지향적인 사고방식을 채택하는 것이 필수적입니다.

• 성공적인 AI 구현 사례를 접하고 디지털 변화를 수용한 동료들과 교류하면 주저하는 리더가 자신의 입장을 재평가하고 조직 내에서 AI 이니셔티브를 옹호하도록 영감을 줄 수 있습니다.

2. 미지에 대한 두려움

AI 기술은 종종 미지의 영역으로의 도약을 의미하며, 이러한 불확실성은 특히 일자리 이동과 조직 혁신에 대한 두려움을 유발할 수 있습니다.

• 이러한 우려를 해소하기 위해서는 투명한 환경을 조성하는 것이 중요합니다.

• AI가 인간의 업무를 대체하는 것이 아니라 보완할 수 있다는 점을 직원들에게 교육하고 의사 결정 및 운영 효율성을 향상시키는 데 있어 AI의 역할을 입증하면 두려움을 완화하고 AI 기술에 대한 조직의 신뢰를 구축할 수 있습니다.

3. AI의 잠재력에 대한 이해 부족

많은 사람들에게 AI는 현재 사용할 수 있는 실용적인 도구라기보다는 미래형 애플리케이션과 관련된 유행어로 남아 있습니다. 이러한 단절은 AI 도입을 방해합니다.

• 조직은 AI의 실질적인 이점을 강조하고 실제 적용 사례를 보여주는 워크샵과 세미나를 개최하여 이러한 격차를 해소할 수 있습니다.

• 이러한 이니셔티브는 AI를 이해하고 일상적인 비즈니스 문제를 해결하는 데 있어 AI의 가치를 설명함으로써 AI의 잠재력에 대한 더 깊은 이해와 열정을 촉진하는 데 도움이 됩니다.

4. 데이터 가용성 및 품질

AI 시스템은 데이터를 기반으로 작동하지만, 데이터의 가용성과 품질이 제한 요소가 될 수 있습니다. 부정확하거나 액세스하기 어려운 데이터는 가장 진보된 AI 모델도 약화시킬 수 있습니다.

• 포괄적인 데이터 거버넌스 전략을 수립하는 것이 중요합니다.

• 엄격한 데이터 품질 관리를 구현하고 데이터 정리 및 보강을 강화하는 기술에 투자함으로써 기업은 AI 이니셔티브의 성공에 필요한 고품질 데이터를 제공할 수 있습니다.

5. 기술 부족

AI 기술에 대한 수요가 공급을 초과하는 경우가 많기 때문에 기업은 경쟁에서 불리한 위치에 놓이게 됩니다.

• 이를 극복하기 위해 기업은 기존 인력을 양성하기 위한 사내 교육 프로그램을 개발하는 동시에 교육 기관과 파트너십을 맺는 것도 고려해야 합니다.

• 또한 특정 AI 기능을 아웃소싱하면 단기간에 필요한 기술을 확보할 수 있어 내부 전문성 부족으로 인해 AI 프로젝트가 지연되는 것을 방지할 수 있습니다.

6. 레거시 시스템과의 통합 과제

오래된 레거시 시스템에 AI를 통합하는 것은 상당한 기술적 문제를 야기할 수 있습니다.

• 이러한 문제는 보다 원활하고 점진적인 통합 프로세스를 촉진하는 API와 미들웨어의 전략적 사용을 통해 해결할 수 있습니다.

• 이러한 접근 방식을 통해 조직은 많은 비용과 혼란을 초래하는 IT 인프라를 전면 개편할 필요 없이 AI의 이점을 활용할 수 있습니다.

7. 윤리적 및 법적 고려 사항

AI는 개인정보 보호, 데이터 보안, 의사 결정 편향에 대한 우려 등 고유한 윤리적, 법적 과제를 안고 있습니다.

• 이러한 문제를 해결하기 위해 기업은 엄격한 AI 윤리 정책을 수립하고 준수하며 모든 관련 법률과 규정을 준수해야 합니다.

• 이러한 사전 예방적 자세는 AI 배포와 관련된 잠재적인 법적 및 평판 위험을 예방하는 데 도움이 됩니다.

8. 비용

AI 도입의 초기 비용은 기술, 인재, 교육에 대한 지출을 포함하여 막대한 비용이 소요될 수 있습니다.

• 단계적 투자 방식을 채택하면 이러한 비용을 줄일 수 있습니다.

• 소규모 파일럿 프로젝트부터 시작하면 AI의 투자 수익을 입증하고 입증된 이점과 습득한 학습을 바탕으로 전략적으로 지출을 확장할 수 있습니다.

9. 전략적 접근의 부재

일관된 전략 없이 AI에 접근하는 것은 지도 없이 길을 찾는 것과 같습니다.

• AI를 효과적으로 구현하려면 조직은 AI 이니셔티브를 보다 광범위한 비즈니스 목표와 연계하는 명확하고 전략적인 계획을 개발해야 합니다.

• 이 전략에는 정의된 목표, 성과 지표, 지속적인 평가 및 적응을 위한 프레임워크가 포함되어야 합니다.

10. AI 이니셔티브 확장의 어려움

파일럿 프로그램에서 더 광범위한 조직 적용으로 AI를 확장하는 것은 여전히 어려운 과제입니다.

• 확장성을 보장하려면 전사적으로 AI 도구와 방법론을 표준화하는 동시에 다양한 부서의 요구 사항을 충족할 수 있도록 커스터마이징하는 것이 중요합니다.

• 이러한 균형 잡힌 접근 방식은 더 광범위한 채택을 촉진하고 조직 전반에 걸쳐 AI 기술의 영향력을 극대화합니다.

11. 혁신 문화 부족

혁신에 저항하는 조직 문화는 AI 이니셔티브를 크게 방해할 수 있습니다.

• 실험을 중시하고 실패를 용인하는 문화를 조성하는 것은 혁신을 촉진하고 AI의 이점을 수용하는 데 필수적입니다.

• 이러한 문화적 변화는 직원들이 주도권을 갖고 새로운 아이디어를 탐색할 수 있도록 지원하여 조직의 전반적인 디지털 트랜스포메이션 역량을 강화할 수 있습니다.

• source: https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2024/05/10/11-barriers-to-effective-ai-adoption-and-how-to-overcome-them/?sh=788f819e27d3