"AI는 전례 없는 속도로 발전과 진화를 거듭하고 있다. 과장된 홍보 마케팅, 섣부른 예측과 유행이 난무하고 있지만, 이 기술은 그 이상의 가치가 있다."
1. 기업이 AI 도입을 고민하는 이유
AI는 기업 경영 방식 재정의, 실질적인 비즈니스 가치 제공이라는 엄청난 가능성의 세계를 제시하고 있으며, 그 파괴적인 잠재력은 점차 현실로 다가오고 있다. 예를 들어, 2023년 발표된 연구에 따르면 기업이 AI에 1달러를 투자할 때마다 평균 3.5배의 수익을 창출하는 것으로 나타났다. 특히 생성형 AI는 많은 경영진의 관심을 받고 있는데, Kearney의 연구에 의하면 경영진 10명 중 8명이 생성형 AI가 회사에 긍정적인 영향을 준다고 믿고 있다.
이러한 점을 고려할 때, AI가 경제 전반에서 큰 관심을 끌고 있는 것이 더 이상 놀라운 일은 아니다. 실제로 AI 하드웨어, 소프트웨어, 서비스에 대한 글로벌 지출은 2030년 기준 15조 7천억 달러에 달할 것으로 예상된다. 하지만 여전히 많은 기업들이 AI 도입에 막막함을 느낀다. 끊임없이 변화하는 AI 솔루션 환경을 어떻게 따라잡을 수 있을까? 비즈니스에서 AI를 어느 영역에 사용해야 할까? AI를 활용하려면 인프라, 데이터, 인력에는 어떤 투자를 해야 할까? 투자가 실제 가치를 만들어낼 수 있을까? 만약 AI를 제대로 활용하지 못하면 어떤 위험이 있을까?
모든 기업이 AI가 주는 혜택을 원하지만, 대부분은 기술을 어디에 적용하고 어떻게 시작해야 할지 모른다. 어떻게 하면 AI 도입으로 인한 위험은 줄이면서도 잠재적 가치는 빠르게 파악할 수 있을까? 만약 인력, 인프라와 프로세스에 대한 투자를 결정하기 전에 그 가치를 미리 파악할 수 있다면, AI 도입에 대한 부담을 덜고 나아갈 방향을 정할 수 있지 않을까?
Kearney의 새로운 솔루션은 바로 이런 고민을 해결해준다. AI Catalyst는 4주 만에 AI를 통해 비즈니스 가치를 창출하고 경쟁우위를 확보할 수 있 방법을 찾아, AI 투자에 대한 결정을 지원한다.
2. Kearney의 AI Catalyst
AI Catalyst 솔루션을 활용하면 신속하게 인사이트를 확보하여, 보다 현명한 비즈니스 의사결정을 내릴 수 있다. Kearney의 비즈니스 및 AI 전문 지식, 분석 플랫폼, 생성형 AI 기반 액셀러레이터, 최첨단 기술 및 설계를 결합한 이 솔루션은 많은 초기 비용을 들이지 않고도 비즈니스에서 AI가 낼 수 있는 가치를 빠르게 발견할 수 있도록 도와준다.
이 솔루션은 2~4주에 걸친 기업 내부 팀과의 긴밀하고 반복적인 협업을 통해, AI를 효과적으로 활용하는 데 핵심이 되는 데이터 샘플을 수집, 평가, 구조화 하는 것에서부터 시작한다. 이를 통해 데이터가 충분히 세분화 되어 있는지, 활용 가능한지, 채워야 할 공백은 없는지 파악할 수 있다. 만약 기업 자체적으로 보유한 데이터가 정제되어 있지 않은 경우, 분석 가능한 상태가 되도록 데이터를 정제하는 것도 가능하다. 두 가지 경우 모두, 비즈니스 사용 사례와 관련된 외부 데이터 소스를 활용해 기업의 데이터를 보강한다.
가설의 빠른 반복 검증을 통해, 생성형 AI를 활용한 마케팅 콘텐츠 제작, AI를 활용한 공급업체 후보 심사와 같이 내부 데이터 또는 비즈니스 경험 안에서 AI가 줄 수 있는 잠재적 가치를 발굴한다. 또한 자체 내장된 머신 러닝(ML)을 사용하여 사내 데이터 속 숨겨진 패턴을 분석해, AI가 높은 영향력을 미칠 수 있는 또다른 비즈니스 영역을 발견할 수도 있다.
3. AI Catalyst가 제공하는 확실한 결과
4주에 걸친 솔루션의 결과는 ‘우선순위가 검증된 사용 사례 목록’, ‘AI가 창출할 수 있는 가치에 대한 실질적 인사이트’ 그리고 ‘AI에 대한 투자를 어디에 어떻게 집중해야 하는지에 대한 인사이트’이다. 다음은 AI Catalyst를 통해 성과를 낸 사용 사례이다.
예측 모델을 통한 리스크 관리 지원
계좌 해지 및 보험료 누락에 대한 예측 모델을 적용하여, 글로벌 은행이 대출 고객의 채무 불이행 가능성을 2개월 전에 미리 파악할 수 있도록 지원
세일즈 및 마케팅 분석 모델을 통한 매출 증대
세일즈 예측, 온라인 마케팅, 자동화된 인사이트 생성 및 기타 영역에서 고급 분석을 적용해, 글로벌 소비재 회사가 8개 제품에 대해 19가지 조치를 취함으로써 15주 만에 매출 약 32만 5천 달러(16%) 증대
비용 손실 원인 파악 및 해결을 위한 인사이트 제공
운송 회사의 물류 창고 별 다양한 매출 및 비용 손실 원인 파악, 손실 회복을 위한 완화 조치 개발에 도움이 된 6가지 인사이트 발견
AI Catalyst의 패턴 인식기능은 거래에서 비정상적인 패턴, 이상징후를 식별해 전문가가 검토 및 해결할 수 있도록 실시간 전달해 사기행위까지 탐지할 수 있다.
검증된 사용 사례와 실용적인 인사이트를 바탕으로, 기업은 AI를 통해 가치를 창출하는 데 필요한 사내 역량 구축 로드맵을 자체 개발할 수 있다. 혹은 AI Catalyst 서비스를 계속 이용해 최선의 결정을 위한 심층적 인사이트를 얻을 수도 있다. 어떤 방식이든, AI Catalyst와 함께 한다면 기술의 물결 속에서도 가시적이고 측정 가능한 성과를 내는 강력하고 경쟁력 있는 비즈니스로 거듭날 것이다.
