국내에 AI 혁신 바이블로 번역 소개된 원저.[캡쳐]

[비즈체크=장동한 전문기자] "If you fail to prepare, you prepare to fail. (준비하지 않으면 실패할 준비를 하는 것입니다.)

장교수님, 아까 발표 중에 하신 얘기 그게 딱이네요.
안 하면 뒤처질 것 같아 불안하고, 막상 하자니 뭘 어떻게 해야 좋을지 감을 못 잡겠어요."

‘AI for 비즈니스’ 강연 후 중견 PVC 제조업체 W 사 S 대표가 장 교수와 만나 나눈 대화 중에 나온 한탄이다. 바로 이 고민이 오늘 현재 많은 한국 기업들의 공통된 고민일 것이다.

신규 데이터 확보 및 개선, 운영비용 감소와 효율성 제고, 운영 자동화, 성장 기회 향상, 리스크 관리 개선 등 생성형 AI(Generative AI)가 비즈니스에 미치는 엄청난 효용성에 대해선 일말의 이의가 없다. 그런데 정작 비즈니스에의 GAI 도입 활용을 위해선 무엇을 어떻게 해야 하는가?

“그러게요 … 저 또한 AI, 특히 GAI 가 넘 중요하고 비즈니스에 적극 도입해야 한다고 주장은 하고 있지만 정작 구체적으로 뭘 어떻게 해야 하는지에 대해선 특별히 할 말이 없어집니다. 빅데이터, DX, 알고리즘 등 문과 background 인 저로선 넘 높은 기술적인 문제들이 있으니 말이죠. ㅠ

그래도 함 이렇게 해 보시죠. 회사의 공장팀과 본사팀을 나누어서 오늘 얘기한 GAI 를 어떻게 도입하는 게 귀 비즈니스에 바람직할지 난상 토론을 해 보는 겁니다. Brainstorming 식의 토론을 통해 적어도 AI 시대 우리 비즈니스가 지향해야 할 목표를 잡는 방향성은 나올 겁니다. 귀중한 스타트가 되리라 믿습니다.”

“예 좋은 제안이네요. 오늘 강연 참석자 대상으로 당장 실시해 볼게요.
하나 더 … 우리 회사는 그동안 스마트 팩토리 프로그램을 통해 생산 과정의 high quality 빅데이터를 이미 확보하고 있는 상태입니다. 앞으로 AI 를 우리 비즈니스에 도입하려면 민감한 정보가 어느 정도 외부에 노출될 것 같은데 … 이거 영~ 꺼려지네요.

분명히 하긴 해야 하는데 막상 하려니 꺼려지는 이 문제는 또 어떻게 해야 할지 …”
AI 의 비즈니스 도입 활용 과정에서 충분히 예견되는 매우 중요한 문제다.

비즈니스에의 AI 활용엔 분명 명암이 있으니 이게 AI 리스크 아닌가? AI 리스크 관리, 장 교수의 중요한 연구거리다.

장동한 리스크관리 전문기자(건국대학교 명예교수) dhchang@konkuk.ac.kr

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