한때 비밀 실험실이나 공상과학으로 조롱을 받았던 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 기술이 이제는 주류가 됐다. 더 많은 기업이 고객을 유입시키고
AI시스템에 대한 투자는 2023년에 2019년에 지출된 375억 달러보다 약 3배 많은 979억 달러에 달할 것이라고 IDC가 밝혔다. 마리안느 다킬라는 “AI는 프로토타입을 넘어 실행 및 이행 단계에 이르렀다. 모든 산업의 전략적 의사결정자들은 이제 AI 여정을 효과적으로 진행하는 방법에 대한 문제와 씨름하고 있다”라고 말했다.
하지만 MIT 슬론 매니지먼트 리뷰(Sloan Management Review, SMR)와 보스턴 컨설팅 그룹(BCG)이 2,500명의 임원을 대상으로 한 설문조사 결과, 기업 10곳 중 7곳은 AI의 영향이 거의 없다고 보고한 것으로 나타났다. 한 가지 중대한 문제가 있다. 이 연구 보고서의 공동 저자인 BCG의 경영 파트너 셔빈 코다반데는 많은 AI 프로젝트가 비즈니스 부문의 투입 없이 IT 내부에서 시작된다고 밝혔다.
이 때문에 기업들이 신기술을 시도하지 않게 되는 것은 아니다. 여기에서는 AI와 ML을 이행하는 CIO들이 자신의 업무에 대해 논의하고 실용적인 조언을 공유한다.
허니웰 : 가상 비서로 영업 관리
허니웰(Honeywell)의 영업 인력은 AI 소프트웨어를 사용하여 해당 기업의 항공 전자 시스템, 건설 차량, 기타 산업용 기계의 구매자들을 유입시키는 데 도움이 되는 책임자 관리 등 중요한 회의와 기타 업무의 우선순위를 결정한다.
허니웰의 상용화 담당 부사장 패트릭인 호건(사진)에 따르면 이 소프트웨어는 Tact.ai가 개발한 가상 비서며 허니웰의 마이크로소프트 오피스 365와 세일즈포스 시스템에서 정보를 가져온다.
직원들은 스마트폰을 사용하여 TAA(Tact.AI Assistant)에게 음성이나 텍스트로 영업 목표를 달성할 수 있을지 여부를 확인하도록 명령하고 고객들이 그들의 비즈니스 제안에 대해 어떻게 상호작용했는지에 대한 지표를 확인할 수 있다.
영업 인력이 회의를 마치면 비서가 계획된 다음 단계가 무엇인지에 대해 질문한다. 또한 비서는 이미 지난 영업 기회에 대해 후속 조치를 취하라는 알림을 제공한다. “자신의 영역을 관리하는 데 도움이 된다”라고 말하면서 호건은 해당 도구를 사용할 때마다 각 영업 인력의 워크플로와 선호도를 학습한다고 덧붙였다.
호건은 “더 나은 고객경험을 제공하기 위해 프로세스, 도구, 데이터, 인간을 활용하는 것이 중요하다”라고 말했다. 그는 해당 비서가 추가적인 면대면 회의와 판매자당 수익 증가, 판매 전환, 제품생산율 등 허니웰의 영업에 긍정적인 순 영향을 미쳤기 때문에 9,500명의 직원에게 해당 도구를 더 많이 활용하도록 촉구하고 있다고 덧붙였다. “우리는 활용도를 높였다.”
핵심 조언: 비즈니스 부문 리더는 가상 비서를 밀레니엄 세대나 Z세대의 전유물로 치부해서는 안 된다고 호건은 조언했다. Tact.ai의 비서를 사용하는 영업 인력은 영업 파이프라인을 더욱 잘 활용하며, 이 때문에 그가 해당 기술을 보급하고 있다.
오피스디포 : AI가 비즈니스 서비스 개인화 강화
오피스디포(Office Depot)는 고객 선호도에 대한 통찰을 얻고 제품을 더욱 잘 추천하기 위해 ML 역량에 투자하고 있다고 CIO 토드 헤일이 밝혔다.
분석 노력을 위해 이 110억 달러 규모의 기업은 컴퓨컴(CompuCom) 기술서비스 사업부를 포함하여 비즈니스 서비스 사업부를 확대하면서 사무용품 판매량에 대한 의존도를 낮추려 하고 있다. B2B 영업이 오피스디포의 매출의 60% 이상을 차지한다.
헤일은 마케팅, 영업, 기타 비즈니스 라인의 운영을 개선하기 위해 오피스디포의 웹 사이트, POS 장치, 센서, RFID 태그뿐만 아니라 외부 소스로부터 얻은 트랜잭션 및 고객 데이터에 ML 알고리즘을 적용하고 있다. 예를 들어, 오피스디포는 XGBoost 등의 고급 AI/ML 기법과 RF(Random Forest)를 적용하여 고객을 성격별로 분류하고 이탈, 고객 생애 가치, 제품 친밀감을 예측한다.
헤일은 “전자상거래에서 우리는 아파치 스파크와 BigDL에서 애널리틱스 주(Analytics Zoo)의 딥러닝 능력을 활용하여 실시간 사용자 기반 제품 추천을 제공하고 끼워팔기 및 연쇄판매 모델을 개발한다”라고 말했다. 이는 오피스디포가 ‘맞춤형 제품과 서비스’를 창출하는 데 도움이 될 것이라고 덧붙였다.
마지막으로 오피스디포는 발전하는 범죄자 위협에 기초하여 능동적이며 지속해서 학습하는 온라인 사기 활동을 감지하는 고급 알고리즘을 배포한다.
핵심 조언: 많은 기업이 전담 혁신 연구소에 의존하고 있지만 헤일은 IT 인력을 공급망, 영업, 소매 등의 특정 사업부와 연계시켜 비즈니스 솔루션을 시험하는 것을 선호한다. 이를 통해 팀들은 실험으로부터 배우고 빠르게 실수하며 전망이 없는 노력을 포기할 수 있다. “각 사업부는 일정 역량이 실험에 할당되어 있다. 하지만 우리가 더욱 유의미하고 잠재적으로 확장 가능한 기회를 확인하면서 그것들을 주류로 이동할 수 있다”라고 헤일은 전했다.
다트머스대학교 : AI 기반 WLAN으로 교체해 와이파이 제공
2019년, 다트머스대학교는 구식 LAN을 AI 기반 WLAN으로 교체하여 와이파이를 운영했다. 다트머스대학교 CIO 미치 데이비스(사진)는 이 소프트웨어 덕분에 스마트폰, 태블릿, 노트북을 사용하여 고속 와이파이에 접속하는 2만 2,000명의 학생과 교직원의 연결이 더욱 빨라지고 끊김이 감소했다고 말했다.
학생들은 스마트폰을 길안내, 박물관 투어, 교실 구성 등을 위한 개인 비서로 활용한다. 교수들은 교실에서 아이패드를 애플TV와 페어링하여 수업을 위한 시각 보조자료를 표시한다.
주니퍼 네트웍스의 미스트(Mist) 사업부가 제공하는 클라우드 플랫폼은 ML을 사용하여 문제해결 및 기타 작업을 위한 네트워크 관리를 자동화함으로써 계획된 고장 정지와 관련된 다운타임을 줄여준다. 그 비밀은 미스트가 2초마다 무선 사용자의 경험에 관한 150개 이상의 정보를 수집하고 ML을 사용하여 데이터를 분석하며 문제의 출처와 이유에 대한 세부 정보를 제공하는 기능이다.
핵심 조언: 신기술이 조직의 발목을 잡고 있는 구형 시스템을 대체하는 능력에 대한 결정을 미루지 말라고 말하면서 데이비스는 미스트를 통해 다트머스 대학이 이더넷 포트의 수를 절반으로 줄일 수 있었다고 밝혔다. 데이비스는 “우리는 IT 현대화를 간소화된 프로세스 및 비용 절감과 함께 기업 연구 및 교습 기회로 이어지는 중요한 전략적 투자로 보고 있다”라고 말했다.
가디언 : CX를 위해 챗봇 활용
대형 상호보험사 가디언(Guardian)에서 CIO 델 베치오는 고객경험(CX) 및 고객 생산성을 개선하기 위해 AI와 ML을 시험하고 있다.
한 CX 시범 프로젝트에서는 IP소프트가 개발한 가상 비서인 아멜리아가 포함되어 있어 온보딩 프로세스 자동화를 돕고 편익 요청에 대응하여 CX 직원들이 더욱 복잡한 사례에 집중할 수 있도록 하고 있다. 가디언의 비즈니스 논리를 교육받은 아멜리아는 ‘치명적인 질병은 무엇을 의미하는가?’ 등의 질문과 가디언의 수백만 고객들이 가질 수 있는 다른 문의사항에 답한다.
내부적으로 가디언은 IBM 왓슨이 해당 기업이 고객들이 자사와 상호작용하는 방식을 더욱 잘 파악하는데 어떻게 도움이 될 수 있는지 시험하고 있다. 시범 프로젝트의 일환으로 IBM의 인지 컴퓨터 소프트웨어는 가디언이 매일 받는 수백 통의 이메일을 읽고 우선순위를 결정하며, 스캔 작업이 수 분 안에 이루어지기 때문에 직원들이 메시지를 읽고 우선순위를 설정하느라 소요하던 시간을 절약할 수 있다.
핵심 조언: ML 프로젝트는 더 큰 비즈니스 맥락에서 고려해야 한다. 가디언에서 AI/ML 지원 프로세스 자동화는 더욱 광범위한 디지털 전환의 일부일 뿐이며, 델 베치오는 CX를 개선하면서 운영을 간소화하고 있다. 여기에는 아마존웹서비스(AWS)로의 이전, 애자일 개발 도입, API 시장 구축이 포함된다.
줄릴리 : AI가 추천하는 블라우드
여성의류 소매기업 줄릴리(Julily)는 고객들에게 맞춤형 제품 추천을 제공하기 위해 사용하는 ML 없이는 비즈니스에 성공할 수 없었을 것이다.
이 소프트웨어는 구매 이력, 선택 탐색 소요 시간, 모바일 앱의 터치와 밀기, 소셜미디어 행동 등 수십 개의 신호에 의존하여 구매자에게 푸시 알림이나 이메일을 통해 제안을 전송할지 여부를 결정한다. “고객에 대해 더욱 잘 알게 되면 더욱 귀 기울일 수 있다.”
줄릴리는 맞춤형 알고리즘을 구축하지만 하둡, 텐서플로, H20 등 일련의 오픈소스 기술에 의존하여 ML 스택을 보완하고 있다.
핵심 조언: AI 프로젝트에는 탄탄한 클라우드 아키텍처가 도움이 된다. 예를 들어, 줄릴리의 개인화 노력은 AWS와 구글 클라우드 플랫폼(GCP) 사이의 중대한 상호 교류에 의존하고 있으며, 여기에서 GCP는 선택 시 고객을 AWS로 구동하는 줄릴리의 전자상거래 플랫폼으로 이동시키는 추천을 제공한다. 이 연결은 GCP와 AWS가 장기적으로 CIO에게 얼마나 이득이 되는지를 잘 보여준다고 프리앙은 전했다.
마스터카드 : 사기와의 전쟁에 ML 활용
신용 모니터링 기업들과 마찬가지로 신용카드 기업들은 사기꾼들과 끝없는 전쟁을 벌이고 있다.
하지만 마스터카드의 기술 및 운영 사장 에드 맥롤린은 많은 전문가가 디지털을 온라인 프라이버시 및 보안의 골칫거리로 매도하고 있을 때, ML과 AI 도구는 플라스틱 신용카드보다 더욱 안전한 서비스를 완성할 수 있다고 말했다.
마스터카드는 여러 계층의 ML과 AI를 활용하여 소비자들에 대한 악의적인 의도를 차단하고 있다. 맥롤린은 그 중심에 인메모리 데이터베이스가 있으며, 이를 통해 마스터카드는 2016년부터 약 10억 달러의 사기 손실을 방지할 수 있었다고 설명했다. 이 소프트웨어는 200개 이상의 속성을 이용해 사기를 예상하고 차단한다.
토큰화, 생체인식, 딥러닝, 기타 최신식 접근방식과 결합한 그 핵심 시스템은 마스터카드가 수십억 달러의 가치를 가진 안전한 거래를 용이하게 한다는 명성을 유지하는 데 도움이 되었다.
핵심 조언: 사이버 보안에 있어서 인간이 가장 약한 연결 고리이다. 맥롤린은 “가장 중요한 것은 순환고리에서 (가능한 한) 사람의 개입을 없애는 것이다”라고 말하면서 ML, AI, 자연어처리 소프트웨어는 모두 마스터카드의 툴킷의 중요 요소라고 덧붙였다. dl-ciokorea@foundryco.com
