AI가 프로토타입 단계를 넘어 기업 전반에 배포되면서 조직들은 AI로 비즈니스 전반에서 가치를 창출하는 방법을 재검토하고 있습니다. 관심의 초점도 무엇이 가능한지에서 어떤 성과를 반복해서 낼 수 있는지로 점차 옮겨 가고 있습니다.
최근 최고비즈니스책임자 겸 응용 AI 부문 총괄 책임자로 임명된 Abhas Ricky와 Cloudera Conversation에서 이야기를 나눴을 때도 이 주제를 중점적으로 다뤘습니다. Abhas는 확대된 역할을 바탕으로 고객이 AI를 통해 전략적 가치를 실현하도록 지원하는 한편 Cloudera의 전반적인 성장과 혁신 전략도 이끌고 있습니다.
대담에서는 응용 AI를 실무적인 관점에서 살펴보고, AI 투자를 지속적인 비즈니스 가치로 연결하려면 무엇이 필요한지 논의했습니다. Abhas는 AI에 대한 고객의 기대가 빠르게 바뀌고 있으며 기술 제공업체와 기업 모두 이에 맞춰 달라져야 한다고 설명합니다.
응용 AI의 실질적인 의미
응용 AI의 의미에 대해 묻자 Abhas는 조직이 “더 스마트하게, 더 빠르게, 더 적은 비용으로” 비즈니스 성과를 달성하도록 돕는 것이라고 간략하게 설명했습니다.
AI를 둘러싼 불필요한 논의를 걷어 내고 핵심을 명확히 짚어 주는 정의입니다. 모델과 새로운 기능에 관심이 집중되는 경우가 많지만, 응용 AI는 이러한 기술을 실제로 활용해 구체적인 비즈니스 과제를 해결하고 측정 가능한 가치를 창출하는 데 초점을 맞춥니다.
기업은 기술 자체를 넘어 AI가 가장 큰 효과를 낼 수 있는 영역에 집중해야 합니다. AI 투자가 계속될수록 혁신을 비즈니스 성과로 연결하는 역량이 성패를 가르는 중요한 요인이 될 것입니다.
바로 이 지점에서 응용 AI가 중요한 역할을 합니다.
비즈니스 전략과 AI를 더 이상 분리할 수 없는 이유
비즈니스 리더십과 응용 AI를 함께 총괄하는 역할과 관련해 Abhas는 공급업체 한 곳이 모든 AI 요구 사항을 충족할 수는 없다고 강조했습니다. 그의 말처럼 “AI는 팀 스포츠”이기 때문입니다. 의미 있는 성과를 내려면 데이터와 전문성이 하나의 에코시스템 안에서 공통 목표를 향해 유기적으로 결합되어야 합니다.
Abhas는 이를 위해 상호 연결된 세 영역을 함께 이끌어야 한다고 설명했습니다. 첫 번째는 프로덕션입니다. 고객이 실험을 마치고 AI를 현장에 배포하도록 돕는 일입니다. 두 번째는 조직이 AI 목표를 실현하는 데 필요한 기술과 파트너십을 활용할 수 있도록 지원하는 것입니다.
세 번째는 Abhas가 말하는 “1+1=3”을 만드는 일입니다. 개별 요소만으로는 낼 수 없는 더 큰 가치를 창출하도록 역량과 혁신을 결합하는 것입니다. 단순한 합계를 넘어서는 효과를 내는 것이 목표입니다.
“1+1=3”의 기회를 만들려면 새롭게 등장하는 혁신과 이를 통해 해결할 수 있는 비즈니스 과제를 모두 명확하게 이해해야 합니다. 응용 AI와 비즈니스 전략을 결합하면 새로운 기술과 비즈니스 과제 사이의 접점을 찾을 수 있기 때문입니다.
응용 AI가 전략적 우선 과제로 부상한 이유
Abhas는 Cloudera가 응용 AI 전담 리더십을 둔 배경으로, 오늘날 기업의 AI 도입을 좌우하는 두 가지 현실을 꼽았습니다. 우선 AI를 조직 전반의 가치 창출 기회로 보는 고객이 늘고 있습니다. 그만큼 과거 다른 기술을 도입할 때보다 AI를 더 빠르게 도입하고자 합니다.
동시에 많은 조직이 이러한 목표를 달성하기 위해서는 새로운 역량과 운영 모델이 필요하다는 점을 인식하고 있습니다. 따라서 워크플로우를 재설계하고 엔터프라이즈 AI로 성과를 내는 데 필요한 역량을 개발하기 위해 기술 제공업체를 찾고 있습니다.
이 두 가지 흐름은 AI 도입에 대한 기대를 바꾸고 있습니다. AI에 대한 관심은 여전히 뜨겁지만 기대 수준도 높습니다. 리더들은 개념 증명 이후의 과정에 점점 더 주목하고 있습니다.
고객의 AI 가능성을 실제 운영으로 연결
AI 파일럿은 갈수록 보편화되고 있지만 많은 기업은 여전히 복잡한 환경 전반에 AI를 배포하고 확장할 방법을 모색하고 있습니다. 해법 중 하나는 일회성 AI 프로젝트에서 벗어나 조직 전체에 가치를 제공하면서 반복 적용이 가능한 솔루션으로 전환하는 것입니다.
과거에는 데이터 과학자가 활용 사례마다 맞춤형 솔루션을 개별적으로 개발하는 경우가 많았습니다. 이제 조직들은 더 넓은 범위에 적용하면서 더 효율적으로 확장할 수 있는 방식을 찾고 있습니다.
많은 조직이 AI로 성과를 내는 데 필요한 역량, 워크플로우 및 운영 모델을 재검토하고 있습니다. 이에 따라 활용 사례마다 새로 구축하는 대신 반복해서 적용하고 대규모로 배포할 수 있는 방식에 대한 수요가 커지고 있습니다.
이러한 전환은 AI 도입을 크게 앞당길 수 있습니다. 모든 이니셔티브를 처음부터 시작하는 대신 검증된 프레임워크를 활용하고 이미 성공한 방식을 비즈니스 전반으로 확산할 수 있기 때문입니다. 바로 이 과정에서 응용 AI가 가장 큰 효과를 발휘할 수 있습니다.
혁신을 추진하는 동력 구축
Abhas는 응용 AI뿐 아니라 최고비즈니스책임자로서 기업 전략과 혁신도 담당합니다. 담당 범위가 넓어 보이지만 목표는 동일합니다. 시장이 어디로 가는지 읽고 새로운 기회를 고객의 가치로 바꾸는 것입니다.
대담 내내 Abhas는 고객의 요구와 새롭게 떠오르는 기술 동향을 모두 면밀히 살펴야 한다고 강조했습니다. 혁신은 고객이 실제로 사용하고 혜택을 얻을 수 있는 결과로 이어질 때 의미가 있습니다.
이러한 관점은 응용 AI에만 국한되지 않습니다. Cloudera가 기회를 발굴하고 어디에 역량을 집중할지 결정하는 기준이기도 합니다. 그 중심에는 언제나 고객에게 실질적인 가치를 제공한다는 목표가 있습니다.
이러한 업무를 통합해 이끌면 고객의 요구를 기반으로 혁신을 추진할 수 있습니다. 기회를 발굴하는 단계와 그에 맞는 솔루션을 제공하는 단계가 더욱 긴밀하게 연결됩니다.
검증된 방식의 확장
오늘날 기업을 변화시키는 여러 흐름의 중심에는 응용 AI가 있습니다. AI 투자로 실질적인 성과를 내야 한다는 압박이 커지면서 조직들은 실행과 가치 창출에 다시 집중하고 있습니다.
Abhas와의 대담에서 가장 인상적이었던 것은 확장에 대한 강조였습니다. 대담에서는 한 가지 질문이 거듭 제기되었습니다. 한 번 효과를 낸 방식으로 어떻게 꾸준히 성과를 거둘 수 있을까요?
어쩌면 이 질문이 엔터프라이즈 AI의 다음 단계를 규정하게 될지도 모릅니다.
더 자세한 내용이 궁금하신가요? 응용 AI와 엔터프라이즈 AI의 미래를 더 깊이 이해하려면 Abhas와 나눈 Cloudera Conversation 대담을 들어 보세요.
