위에서 나열된 실패 요인 중 가장 중요한 것은 5번입니다.
많은 AI 프로젝트가 실패하는 이유는 바로 회사가 가진 역량을 뛰어넘기 때문입니다.
AI를 기반으로 하는 신제품이나 영업 품목을 출시하려고 하는 경우에 특히 그렇습니다.
또한, AI 프로젝트는 데이터 변화에 따라 구축 이후에도 운영비용과 프로세스가 극단적으로 변하게 됩니다.
때문에,
➪장기적인 프로젝트 전략을 세워줄 수 있는 AI 전문 외주사 선정이 중요합니다.
➪어떤 외주 업체들은 기업측에서 데이터가 없어도 자신들이 데이터를 구해서 서비스를 구현해 줄 수 있다고 하는 경우도 많습니다. 하지만 이렇게 업체에서 찾아주는 데이터로 개발시 의뢰업체 측이 원하는 개발 완성도에 못미칠 수 있습니다.
즉, 비즈니스 가치(AI 모델의 정확도) 가 떨어질 수 있습니다.
※ 혹은 파트너사의 데이터 사이언티스트에게 관리 의뢰를 맡기는 것도 내재화 전에는 좋은 전략입니다.
2022년 CIO의 ‘CIO 현황 보고서’에 따르면 IT 리더 중 35%가 올해 소속 조직에서 데이터 및 비즈니스 분석에의 투자가 증가할 것이라고 밝혔습니다.
그리고 IT 리더 중 20%는 머신러닝/인공지능이 대부분의 IT 투자를 유도할 것이라고 이야기합니다.
세계 최초의 ‘데이터 사이언티스트’라고 주장하는 로널드 피셔는
1926년에 발행한 ‘현장 실험의 배열(The Arrangement of Field Experiments)’에서
데이터 기반 의사결정의 본질에 대해 다음과 같이 이야기하였습니다.
AI와 ML을 새로운 비즈니스 기회가 아닌 기존 비즈니스 프로세스를 개선하는 수단으로 봐야하며
먼저 프로세스에서 결정 요인을 분석하고
“이 결정을 x% 개선할 수 있다면 결과적으로 어떤 영향을 미칠까?”라고 질문을 던져야 한다고,
비즈니스 가치, 즉 해당 모델의 정확도와 직결됩니다.
"프로젝트 종료 후에도 현실적으로 이 비즈니스 가치를 꾸준히 향상시키며 운영 가능한가? 에 대해
전체적인 전략을 먼저 컨설팅 받아보실 것을 추천드립니다.
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