인공 지능과 새로운 기술 발전에 대한 과장된 기대가 넘쳐나는 가운데, 무엇이 사실이고 무엇이 허구인지 이해하는 것이 중요합니다. AI를 비롯한 기술 발전은 일상적인 업무를 간소화하고자 하는 직원들에게는 필수적인 요소가 되었습니다. AI로 직원 여정을 지원하는 방법에 대한 설문조사에 따르면, 실제로 50% 이상의 직원이 HR 전문가보다 AI를 더 신뢰하는 것으로 나타났습니다. AI 플랫폼에 대한 신뢰와 의존도가 크게 높아지고 있으므로 조직의 임직원 모두는 기본적인 사실을 이해해야 합니다.
AI 에이전트는 미리 정의된 목표를 달성하기 위해 데이터를 수집하고, 의사 결정을 내리고, 작업을 실행하도록 설계된 자율 시스템입니다. 또한 새로운 정보를 수용하고, 지속적으로 학습하며, 간단한 반복 작업부터 복잡한 문제 해결까지 다양한 작업을 관리할 수 있습니다.
기업의 요구에 부합하는 기술 스택 내에서 AI 에이전트를 빌드하고 배포하려면 AI에 대해 들어 본 적 있는 잘못된 통념을 해소해야 합니다. 그런 다음 이해 관계자, 특히 직원과 고객이 가진 이와 같은 AI에 대한 잘못된 통념을 계속해서 바로잡아야 합니다. AI를 활용하면 작업을 더 효율적으로 완료할 수 있으며, AI가 자신들을 대체하지 않고 더 많은 일을 할 수 있도록 역량을 강화해 준다는 사실을 알면, 직원들은 보다 흔쾌히 기술을 사용할 것입니다. 고객들은 더 빠르고 정확한 서비스와 데이터 보호가 보장된다는 확신이 들면 AI 사용을 받아들일 것입니다.
이제 이 기술의 작동 방식에 대한 이해를 증진하기 위해 AI에 대한 잘못된 통념 8가지를 바로잡아 보겠습니다.
AI 에이전트는 복잡한 질의에 응답하고, 의사 결정을 내리고, 독립적으로 조치를 취할 수 있지만, 상황을 이해하기 위해 여전히 데이터에 의존합니다. 따라서 AI는 인간처럼 생각할 수 없습니다.
인간의 생각과 결정은 과거 경험과 결합된 일반적인 인식에 기반합니다. 이러한 인식은 감정, 직관, 상식에 의해 영향을 받으며, 이를 통해 우리는 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이 모든 것은 평생에 걸쳐 발전하며, 우리는 이를 활용해 성찰하고 충분한 시간을 들여 정보에 입각한 선택을 합니다. 일례로, 마케팅에서 인간 마케터는 시사 문제와의 감정적 관계를 발견하여 브랜드를 돋보이게 하고 입소문을 낼 수 있으며, AI 마케터는 시사 문제를 기반으로 시장 동향을 예측할 수 있습니다.
한편, AI는 데이터 분석에서 식별된 패턴을 기반으로 빠른 결정을 내리기 위해 학습한 데이터를 사용합니다. 이러한 선택은 감정과 전달의 영향을 받지 않습니다.
기업의 경우, 데이터를 분석하고 그 결과에 따라 개선에 대한 솔루션 기반 옵션을 제공하도록 잘 훈련된 AI 작업자를 활용할 수 있습니다. 하지만 진정한 정서적 유대를 형성하고, 복잡하거나 창의적인 문제를 해결하기 위해서는 여전히 인간 근로자가 필요합니다.
AI는 데이터에 의존하여 작동하도록 훈련되었기 때문에, 데이터에 편향이 있으면 AI 플랫폼 자체도 편향을 나타냅니다. 이것을 가장 잘 보여주는 예는 과거 고용 데이터입니다. 역사적으로 조직의 리더가 남성인 경우가 많았기 때문에 이러한 정보로 학습한 AI가 고위직 이력서를 분석한다면 남성에게 유리할 것입니다.
데이터는 편향되지 않았더라도 AI 알고리즘 자체에서 편향이 발생할 수 있습니다. 일반적으로 알고리즘의 편향은 설계 과정 또는 개발 과정 중에 인간의 선택을 통해 나타납니다. 예를 들어, 대출 위험을 판단하도록 설계된 AI 알고리즘에 개발자가 소셜 네트워크 연결을 크롤링하는 기능을 포함시킨다면 시스템은 특정 인구통계학적 집단에 속한 개인을 의도치 않게 차별할 수 있습니다. 특히 고객을 대할 때 모든 영역에서 편향을 방지하려면 CX에서의 AI 윤리를 최우선으로 고려하도록 기술을 훈련시켜야 합니다.
AI 시스템에 편향이 스며드는 것을 방지하려면 편향된 정보가 있는지 주기적으로 모니터링하고 재평가해야 합니다. 그러려면 명확하고 신뢰할 수 있으며 편향되지 않은 최신 정보를 확보하기 위해 데이터와 알고리즘에 대한 정기적인 감사 일정을 수립해야 합니다. 사용자 피드백을 포함하고 정기적으로 수정하세요. ServiceNow는 사람과 기업 모두를 위해 안전하고 편향되지 않으며 보안이 보장된 책임 있는 AI를 개발하는데 전념하고 있습니다.
인공 지능에 대한 가장 흔한 오해 중 하나는 인공 지능이 많은 산업에서 인간 노동자의 필요성을 완전히 없앨 것이라는 점입니다. 이 기술로 인해 일자리가 변화할 것은 확실하지만 대량 해고를 초래하기 보다는 인간 노동자에게 할당된 작업 유형과 그 방식을 변화시킬 가능성이 높습니다.
대부분의 AI 플랫폼은 간단한 작업을 자동화하여 인간 근로자가 더욱 창의적으로 업무를 수행하고 까다로운 작업에 집중할 수 있도록 지원합니다. 예를 들어 고객 서비스 업계에서 인간 근로자가 복잡한 문제를 해결하고 공감 능력을 발휘하는 동안, 고객은 누락된 주문 품목 신고와 같은 기본적인 요구 사항에 대해 신속한 서비스를 받을 수 있게 될 것입니다.
AI는 기술적인 역할에서 새로운 일자리를 창출하는 데도 도움이 됩니다. 데이터 입력 및 고객 응대와 같은 단조로운 작업은 자동화되지만, AI에 특화된 새로운 직무가 생겨날 것입니다. AI 학습 및 개발, 데이터 과학, AI 유지관리 등을 예로 들 수 있습니다. 그러므로 AI가 확대되면 일자리 경쟁력을 유지하기 위해 근로자는 재교육이나 업무능력 향상에 집중해야 합니다.
또한 사람의 역량을 강화하는 데 AI를 사용하는 것도 유용합니다. AI 프로세스와 AI 에이전트가 지루하고 시간이 많이 소요되는 작업을 처리하는 동안, 인간 근로자는 전략과 창의적인 작업에 더 많은 시간을 할애할 수 있게 됩니다.
AI 시스템은 학습하는 데이터에 제한을 받는다는 사실은 이미 잘 알고 있습니다. 따라서 AI는 특정 데이터 세트 외부에서 정보에 접근할 수 없기 때문에 모든 것을 알지는 못하며, AI의 지식은 학습한 데이터로 한정됩니다. 사실 데이터가 부정확하면 AI는 오류를 범하고 잘못된 정보를 제공할 수도 있습니다.
예를 들어 검색 엔진에 있는 온라인 정보는 LLM(대규모 언어 모델)에서 사용되는 방대한 양의 텍스트 데이터에 의존합니다. 잘못된 정보가 사실로 제시되고 여러 번 반복될 경우, AI는 해당 정보가 정확하다고 결론을 내리고 사실로 표시합니다. 이로 인해 의료, 법률, 정치, 금융 등과 같이 중요한 분야에 잘못된 정보가 대량으로 퍼질 수 있습니다.
AI를 사용하는 기업이나 개인은 AI를 책임감 있게 사용하고, AI의 잠재적인 한계점을 인지하는 것이 중요합니다.
AI에 대한 진실은 기술에 중점을 둔 산업 이외의 다양한 산업에도 도움이 된다는 것입니다. 이를 잘 보여주는 한 가지 예가 바로 에이전틱 AI의 인기인데, 에이전틱 AI는 정보 제공뿐 아니라 조치를 취하고, 다른 AI 에이전트 및 인간 직원과 상호 작용하며, 정보를 바탕으로 결정을 내릴 수 있는 AI 에이전트를 배포합니다.
AI가 도움이 되는 비기술 기반 산업의 몇 가지 예는 다음과 같습니다.
- 의료: AI는 보다 정확한 진단과 맞춤화된 환자 치료를 제공하고, 새로운 약물 및 치료 옵션을 개발하기 위해 의료 산업 전반에 걸쳐 사용됩니다. 유방암 진단을 위한 유방촬영술이나 뇌종양 및 기타 신경 질환 분석을 위한 MRI와 같은 의료 영상 분야에 AI가 활용되는 것이 그 예입니다. 이 기술을 사용하면 진단의 정확도가 높아지며, 조기 탐지 및 더욱 맞춤화된 치료 계획이 가능해집니다.
- 제조: AI는 제조 생산 프로세스의 규모를 확대하고, 품질 관리를 개선하며, 장비 및 시스템의 고장을 예측하는 데 도움이 됩니다. 일례로, AI는 여러 센서의 데이터 입력을 모니터링하여 제조 시스템에 대한 예측 유지관리를 제공합니다. 예측 유지관리는 생산 라인을 장기간 가동 중단시킬 수 있는 기존의 예방적 또는 사후 대응적 유지관리 방식과 달리 제조 기업의 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.
- 금융: 금융 분야의 AI는 사기를 더 빨리 감지하고, 개인화된 금융 조언을 제공하며, 위험을 관리하고, 투자를 추천해 줍니다. AI 머신 러닝은 사기 행위 탐지 시 은행 거래를 실시간으로 분석해 비정상적인 지출 패턴, 낯선 지역에서의 거래, 여러 건의 빠른 거래, 평소와 다른 지출 행태를 즉시 감지할 수 있습니다. 이는 사기로 인한 손실을 방지하고, 보안을 강화하며, 더 정확한 사기 경보를 제공함으로써 은행과 소비자 모두에게 이점을 제공합니다.
- 소매업: AI는 보다 개인화된 고객 경험을 창출하고, 가격 동향을 모니터링하며, 매장 재고를 관리합니다. 예를 들어 머신 러닝 모델의 AI 알고리즘은 고객 데이터를 분석하여 개별 고객의 선호 사항과 습관을 파악합니다. 이후 이 모델은 이러한 개인에게 맞춤형 추천을 표시하고 전송할 수 있으며, 이로 인해 영업 및 매출이 증가하고 고객 참여도와 충성도가 향상되며 재고 관리의 효율성이 높아집니다.
- 농업: AI는 농업 데이터를 공유하고, 관개 시스템을 최적화하며, 식물 및 동물의 상태를 모니터링하여 수확량을 개선할 수 있습니다. 농부들은 드론 이미지, 센서, 기상 패턴 데이터를 입력하여 병든 작물과 잡초 발생을 억제하고 관개 또는 비료 공급을 최적화하기 위해 즉각적인 조치가 필요한 토지를 파악할 수 있습니다. 그 결과, 작물 수확량 증가, 자원 사용 감소 및 지속 가능성 향상, 인건비 절감, 작물 문제 조기 탐지 등이 가능해집니다.
AI의 잠재적 이점은 막대하며, 어떤 산업 또는 분야에서 최적화를 모색하든 기술이 발전함에 따라 계속해서 확대되고 있습니다.
새로운 AI 시스템과 알고리즘을 개발하는 데는 고도의 기술 전문 지식을 갖춘 인력이 필요하지만, 실제로 AI 도구를 사용하여 혁신을 행동으로 전환시키는 것은 거의 모든 사람이 할 수 있습니다. 사실, 보통 사람들은 부지불식 간에 매일 AI를 사용하고 있을 것입니다.
일상적인 AI 활용의 예는 다음과 같습니다.
- 클라이언트와의 소통을 개선하기 위한 맞춤법 및 문법 검사
- 음성 어시스턴트(예: Siri 또는 Alexa)를 통한 빠른 질의 응답
- 얼굴 인식을 활용한 보안 조치 강화
- 스트리밍 서비스의 맞춤형 추천
커리어 관련 용도의 경우, 회사에서 개발 중인 기본 AI 도구 및 플랫폼은 직관적인 인터페이스로 인해 사용자 친화적인 경우가 많습니다. 기업은 직장에서 사용할 때 기술이 비즈니스 표준에 부합하도록 AI 관련 교육을 현재 및 신규 직원에게 제공해야 합니다.
AI에 대한 한 가지 사실은 AI가 생산성을 크게 향상시킬 수는 있지만 이러한 생산성 향상이 보장되지는 않는다는 점입니다. AI가 강력한 도구이기는 하지만, 효과적으로 사용하지 않으면 워크플로우의 생산성 향상이 자동으로 얻어지지는 않습니다.
AI는 공급망 최적화, 물류 경로 계획, 건물 내 에너지 소비량 관리 등 최적화된 효율성을 통해 생산성을 높이는 데 사용될 수 있습니다. 하지만 AI는 예컨대, 인간이 이해할 수 없는 '블랙 박스'와도 같은 상황을 만들어 생산성을 저하시킬 수도 있습니다. 이는 불신을 야기하고 AI의 출력을 다시 확인해야 하는 상황을 초래하므로 시간이 낭비됩니다.
AI 도구의 효과적인 구현을 위한 몇 가지 핵심 팁은 다음과 같습니다.
- AI가 어떤 부분에서 도움이 되는지 파악하는 데 시간을 할애하여 적절한 계획을 수립하고 실행하세요.
- 최고 경영진부터 최하위 직원까지 이해관계자의 지지를 확보하세요.
- AI가 비즈니스 개선에 어떻게 도움이 되는지에 대한 기대치를 데이터에 기반해 사실적으로 설정하세요.
- 회사의 모든 직원이 AI의 사용 방법을 알 수 있도록 교육을 진행하세요.
- 잘못되거나 부정확한 정보, 그리고 편향을 방지하기 위해 양질의 데이터를 기반으로 AI를 훈련시키세요.
- 기술의 정확성과 효과를 보장하기 위해 모든 AI 시스템에 대한 인적 감독을 제공하세요
요약하자면 AI 도구를 활용하고 이러한 도구를 회사에 통합하여 생산성을 높이는 방법이 중요합니다.
AI 비용에 관한 잘못된 통념 뒤에 숨겨진 진실은 비즈니스에 AI를 적용하는 방식이 중요하다는 점입니다. AI 모델을 처음부터 개발하고 최신 기술의 최첨단에 머물기 위해 새로운 알고리즘을 계속 테스트하는 데는 비용이 많이 들 수 있습니다. 보다 경제적인 접근 방식은 기존 도구를 사용하거나 AI 회사와의 협력을 통해 플랫폼에 기반한 사용자 지정 인터페이스를 개발하는 것입니다.
자체 플랫폼을 빌드하기 보다는 AI 공급업체와 제휴하면 기술을 익히고 구체적인 요구에 가장 적합한 옵션을 찾을 수 있습니다. 새로운 AI 도구와 플랫폼이 널리 보급되면서 이러한 공급업체의 기술은 접근성이 높아지고 비용도 저렴해졌습니다.
다양한 AI 도구를 비즈니스에 도입하기 시작할 때 기술 오용을 방지하고 직원들의 지지를 얻으려면 AI와 관련된 이러한 잘못된 통념을 바로잡는 것이 중요합니다. AI와 AI 에이전트의 강력한 기능을 비즈니스의 모든 영역에 적용할 수 있는 단일 플랫폼에 투자하는 것이 투자 효과를 극대화하고 효율을 보장하는 가장 효과적인 방법입니다.
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AI에 대한 잘못된 통념과 관련해 추가로 궁금한 점이 있다면 아래 내용을 계속 읽어 보세요.
기업, 기업의 이해 관계자, 그리고 기업의 고객이 AI에 대한 잘못된 통념을 믿는 경우, 이를 바로잡지 않으면 비즈니스에 악영향을 미칠 수 있습니다. AI의 혁신적인 힘을 경험하려면 AI 활용 방식, 기술 작동 원리, 이점 등을 기업 안팎의 모든 관계자가 이해할 수 있는 쉬운 용어로 설명하여 투명하게 공개해야 합니다. 이러한 설명 과정에서 AI에 대해 흔히 생각하는 잘못된 통념을 바로잡고 AI에 대한 흥미로운 사실을 공유하는 기회도 활용해야 합니다.
가장 큰 문제를 파악하기는 어렵지만, AI를 책임감 있게 개발하고 사용하려면 연결되어 있는 여러 가지 문제에 주의를 기울여야 합니다. 이러한 문제에는 다음이 포함됩니다.
- 편견 예방과 공정성
- 투명성과 설명 가능성 제공
- 잘못된 정보와 조작 방지
- 현실적인 취업 시장 및 기술 영향력 제시
- 데이터 및 개인정보 유출 방지
- 접근성과 형평성 제공
- 다양성의 결여 예방
- 안전을 위한 통제 수단 제공
AI 도입을 시작하려면 현재 어떤 AI 추세가 기업에 도움이 되고 긍정적인 변화를 가져올 수 있는지 파악해야 합니다. 그런 다음 ServiceNow와 같이 신뢰할 수 있는 AI 회사에 문의하여 구체적인 요구 사항을 충족하세요.