⟪AI에 대한 생각⟫

초기에는 모델의 처리속도와 성능, 규모 중심으로 경쟁했던 AI 솔루션들은 이제 생산성과 확장성을 중심으로 '효율'을 높이는 단계로 나아가고 있습니다. 시범적으로 도입했던 단계를 지나 실질적으로 조직의 의사결정과 비즈니스 운영에 도움이 되어야만 하는 상태로 나아가고 있습니다. 규모가 작아도 효율을 내는 AI 도구는 가치가 더 높아질 것으로 보입니다. 산업 별로 보면 AI는 인프라 차원과 전문가 맞춤형, 조직/업무 생산성 개선형 정도로 구분이 되는 모양입니다. 조직 차원에서 새로운 시도들도 옅보입니다. SK AX(C&C)는 AI 도입 효과를 높이기 위해 IT 조직과 HR 조직을 통합해서 운영하고 있습니다. IT, HR 기능을 최적화하는 것이 아니라 사내에서 발생하는 데이터와 처리해야 하는 산출물을 두고 데이터 흐름에 맞춰 조직을 설계하는 시도로 보입니다. 크래프톤은 "AI 도입은 자동화가 아니라, 일을 재설계하는 일"이라고 보고 자동화를 너머 일하는 방식을 전면 검토하는 계기로 삼고 있습니다. 개인 차원으로 보면 AI를 이용하기 위해서 필요한 역량은 '워크플로우 정의'라고 생각합니다. PPT 발표자료(보고서)를 만든다고 할 때와 마찬가지로 구조를 먼저 정하고 데이터를 정리한 후 이것을 최적화, 자동화하는 것과 동일합니다. 데이터는 언제나 많았지만 AI가 쓸 수 있는 형태로 잘 정리되어 있지 않습니다. 데이터 먼저 수집하는 것은 생산성을 오히려 떨어뜨릴 수 있죠.