최종 사용자 부서가 정의, 도입해야, 충분한 정보 제공, 전문지식도 중요

사진은 '2022국제인공지능대전' 모습으로 본문과 직접 관련은 없음.
사진은 '2022국제인공지능대전' 모습으로 본문과 직접 관련은 없음.

[애플경제 이보영 기자] 인공지능은 기업에서 비즈니스 프로세스의 성공과 실패를 좌우하는 관건이 되고 있다. 그렇다면 성공적인 AI 구현을 위해 어떻게 해야 할까. 최근 ‘테크크런치’는 이를 위한 AI 도입과 구현의 방법론을 제시하고 있어 관심을 끈다.

예를 들어 한 기업체에서 외상매출금 청구서의 내부 프로세스를 재설계할 경우가 있다. 그 과정에서 중복된 시스템과 중복된 BP로 인해 송장 처리가 며칠 동안 지연될 수도 있다. 이런 경우 프로세스의 각 단계를 검토하고 데이터와 프로세스의 중복을 식별하여 제거함으로써 송장 처리 과정이 3일에서 1일로 간소화되었다.

그러면 이때 BP를 인공지능으로 재설계하면 얼마나 더 프로세스가 간단해질까. 이에 대해 테크크런치는 “BP 설계와 AI의 차이점은 비즈니스 프로세스를 간소화하는 것 이상의 역할과 기능이 있다”면서 “즉 일하는 방식을 근본적으로 바꾸고 있다. BP 변경 프로젝트를 프로세스와 시스템 변경뿐만 아니라 인간적인 문제로 치환한다”고 AI의 의미를 강조했다.

IT 및 비즈니스 리더는 이에 민감해야 합니다. 그렇지 않으면 직원들이 이를 거부하면 새롭고 재설계된 비즈니스 프로세스가 실패할 수 있습니다.

일찍이 시장 분석기관 ‘포레스터’는 “AI를 사용하여 기업의 창의성을 높일 수 있다.”고 강조하기도 했다. 이에 ‘테크크런치’는 걸맞게 AI를 통한 비즈니스 프로세스 설계를 위한 필요․충분조건을 제시해 눈길을 끈다. ‘테크크런치’는 “강력한 비즈니스 활용 사례 없이 AI를 구현하기 어렵다”며 이같이 밝혔다.

물론 그 과정은 비즈니스 프로세스를 사용하는 최종 사용자 부서에서 정의하고 도입해야 한다. AI로 BP 재설계가 해결할 수 있는 사용자 과제나 생산성 향상 목표가 있는가? 그리고 AI와 자동화가 비즈니스 프로세스에 삽입되면 최종 사용자가 이를 지원하는가 등도 점검해야 한다는 조언이다.

이에 따르면 우선 AI가 일을 할 수 있도록 충분한 정보를 제공해야 한다. AI 의사 결정 엔진에 제공되는 규칙과 데이터는 주제 전문가와 기존 BP의 복잡성과 BP가 내리고 실행하는 결정과 운영을 이해하는 최종 사용자로부터 비롯된다. 즉 “AI의 운영 및 의사 결정 규칙을 정의하는 데 필요한 전문 지식이 없으면 비즈니스 프로세스에 AI 의사 결정 및 실행을 주입할 수 없다”는 얘기다.

또한 수정된 비즈니스 프로세스에서 AI와 상호 작용하는 모든 시스템은 데이터를 받고 AI로 전송하기 위해 수정되어야 한다. AI BP 설계 및 구현에서 가장 흔한 오류 중 하나는 누군가가 AI와 해당 시스템 사이에 필요한 인터페이스를 구축하는 것을 잊어버렸기 때문에 부정적인 영향을 받는 AI의 다운스트림 시스템을 잊어버린 것이다.

AI의 인적 영향 파악도 중요하다. “아마 이 단계보다 더 중요한 단계는 없을 것이”이라는게 ‘테크크런치’의 의견이다. 사용자들은 처음에는 인공지능과 자동화가 그들의 책상에서 기계적인 작업을 제거하는 것에 대해 크게 만족할 수 있지만, 만약 그들이 새로운 인공지능이 그들의 일을 없앨 것이라고 생각한다면 상황은 정반대가 될 것아다. 즉 “일자리를 잃을 염려가 었거나 영향이 없고, 대신 직원들이 재교육을 받아야 하는 AI가 주입된 새로운 BP가 있을 수 있다는 설명이다.

이런 경우 재교육이 적극적으로 이뤄져야 하고, 적극적으로 지원해야 한다. “특히 구성원들의 복지는 비즈니스 프로세스에 AI를 투입하기 위한 필수 결과”라고 주문해 눈길을 끌고 있다.

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