AI Transformation Playbook

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yundream
2025-07-04
2025-07-04
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# AI 전환 플레이북
**AI 시대로 회사를 이끄는 방법**

AI(인공 지능) 기술은 이제 100년 전 전기가 그랬던 것처럼 모든 산업을 변화시킬 준비가 되었다. 지금부터 2030년 사이에 약 13조 달러의 GDP 성장을 창출할 것으로 예상된다. 이미 Google, Baidu, Microsoft 및 Facebook과 같은 주요 기술 회사에서 엄청난 가치를 창출했지만 추가적인 가치 창출의 물결은 소프트웨어 부문을 넘어설 것이다.

이 AI 전환 플레이북은 Google과 Baidu를 훌륭한 AI 회사로 전환하는 데 주도적인 역할을 한 Google Brain 팀과 Baidu AI 그룹을 이끌면서 얻은 통찰력을 활용한다. 모든 기업이 이 플레이북을 따라 강력한 AI 회사가 될 수 있지만, 이러한 권장 사항은 주로 시가 총액/평가액이 5억 달러에서 5천억 달러 사이인 대기업에 맞춰져 있다.

이글의 원문은 [LANDING AI - AI Transformation Playbook](https://landing.ai/wp-content/uploads/2020/05/LandingAI_Transformation_Playbook_11-19.pdf) 입니다. 기업의 생성-AI 도입을 촉진하기 위한 컨텐츠를 제공하고 있는 입장에서 AI 전환과 관련된 인사이트를 얻기 위해서 번역을 했습니다.

# **플레이북 단계**
## **1. 모멘텀 확보를 위한 파일럿 프로젝트 실행**
처음 몇 개의 AI 프로젝트는 가장 가치 있는 AI 프로젝트가 되는 것보다 성공하는 것이 더 중요하다. 초기 성공이 회사에서 AI에 대한 친숙도를 높이고 회사 내 다른 사람들이 추가 AI 프로젝트에 투자하도록 설득하는 데 도움이 될 만큼 의미가 있어야 한다. 다른 사람들이 사소하다고 생각할 정도로 작아서는 안 된다. 중요한 것은 AI 팀이 모멘텀을 얻을 수 있도록 플라이휠을 회전시키는 것이다.

처음 몇 개의 AI 프로젝트에 대한 제안된 특징:
- 새로운 또는 외부 AI 팀(비즈니스에 대한 깊은 도메인 지식이 없을 수 있음)이 내부 팀(깊은 도메인 지식이 있음)과 협력하여 6-12개월 이내에 견인력을 보이기 시작하는 AI 솔루션을 구축할 수 있는 것이 이상적이다.
- 프로젝트는 기술적으로 실현 가능해야 한다. 너무 많은 회사가 여전히 오늘날의 AI 기술을 사용하여 불가능한 프로젝트를 시작하고 있다. 신뢰할 수 있는 AI 엔지니어가 시작하기 전에 프로젝트에 대한 실사를 수행하면 실현 가능성에 대한 확신이 높아진다.
- 비즈니스 가치를 창출하는 명확하게 정의되고 측정 가능한 목표를 설정한다.

내가 Google Brain 팀을 이끌 때 Google 내에서 (그리고 더 넓게는 전 세계적으로) 딥 러닝 기술에 대한 상당한 회의론이 있었다. 팀이 모멘텀을 얻도록 돕기 위해 Google Speech 팀을 첫 번째 내부 고객으로 선택했고 Google Speech 인식을 훨씬 더 정확하게 만들기 위해 긴밀히 협력했다. 음성 인식은 Google 내에서 의미 있는 프로젝트이지만 가장 중요한 프로젝트는 아니다. 예를 들어 웹 검색이나 광고에 AI를 적용하는 것보다 회사 수익에 덜 중요하다. 그러나 딥 러닝을 사용하여 Speech 팀을 더 성공적으로 만들면서 다른 팀은 우리를 신뢰하기 시작했고 Google Brain 팀은 모멘텀을 얻을 수 있었다.

다른 팀이 Google Speech가 Google Brain과 협력하여 성공하는 것을 보기 시작하자 더 많은 내부 고객을 확보할 수 있었다. 팀의 두 번째 주요 내부 고객은 Google Maps였으며, 딥 러닝을 사용하여 지도 데이터의 품질을 개선했다. 두 번의 성공으로 광고 팀과 대화를 시작했다. 점진적으로 모멘텀을 구축하면 점점 더 성공적인 AI 프로젝트로 이어졌다. 이 프로세스는 회사에서 사용할 수 있는 반복 가능한 모델이다.

## **2. 사내 AI 팀 구축**
깊은 기술적 AI 전문 지식을 갖춘 아웃소싱 파트너가 초기 모멘텀을 더 빠르게 얻는 데 도움이 될 수 있지만 장기적으로는 사내 AI 팀과 함께 일부 프로젝트를 실행하는 것이 더 효율적이다. 또한 보다 고유한 경쟁 우위를 구축하기 위해 일부 프로젝트를 회사 내부에 유지하려고 할 것이다.

이 내부 팀을 구축하려면 C-suite의 동의가 있어야 한다. 인터넷이 부상하는 동안 CIO를 고용하는 것은 많은 회사가 인터넷 사용에 대한 응집력 있는 전략을 갖는 전환점이었다. 대조적으로 디지털 마케팅에서 데이터 과학 실험, 새로운 웹사이트 출시에 이르기까지 많은 독립적인 실험을 실행한 회사는 이러한 작은 파일럿 프로젝트가 나머지 회사를 변화시키는 데 성공하지 못하면 인터넷 기능을 활용하지 못했다.

AI 시대에 많은 회사의 중요한 순간은 회사 전체를 지원할 수 있는 중앙 집중식 AI 팀을 구성하는 것이다. 이 AI 팀은 적절한 기술을 갖춘 경우 CTO, CIO 또는 CDO(최고 데이터 책임자 또는 최고 디지털 책임자) 기능에 속할 수 있다. 전담 CAIO(최고 AI 책임자)가 이끌 수도 있다. AI 부서의 주요 책임은 다음과 같다.
- 회사 전체를 지원할 수 있는 AI 역량을 구축한다.
- AI 프로젝트로 다른 부서/사업부를 지원하기 위해 초기 일련의 교차 기능 프로젝트를 실행한다. 초기 프로젝트를 완료한 후 지속적으로 가치 있는 AI 프로젝트를 제공하기 위해 반복적인 프로세스를 설정한다.
- 채용 및 유지에 대한 일관된 표준을 개발한다.
- 여러 부서/사업부에 유용하고 개별 부서에서 개발할 가능성이 없는 회사 전체 플랫폼을 개발한다. 예를 들어 CTO/CIO/CDO와 협력하여 통합 데이터 웨어하우징 표준을 개발하는 것을 고려한다.

많은 회사가 CEO에게 보고하는 여러 사업부로 구성되어 있다. 새로운 AI 부서를 통해 AI 인재를 다른 부서에 매트릭스하여 교차 기능 프로젝트를 추진할 수 있다.

새로운 직무 설명과 새로운 팀 조직이 나타날 것이다. 내가 현재 머신 러닝 엔지니어, 데이터 엔지니어, 데이터 과학자 및 AI 제품 관리자와 같은 역할에서 팀의 작업을 구성하는 방식은 AI 이전 시대와 다르다. 훌륭한 AI 리더는 올바른 프로세스를 설정하는 데 조언할 수 있다.

현재 AI 인재 전쟁이 벌어지고 있으며 불행히도 대부분의 회사는 스탠포드 AI 박사 과정 학생 (또는 스탠포드 AI 학부생조차)을 고용하는 데 어려움을 겪을 것이다. 인재 전쟁은 단기적으로 대체로 제로섬이기 때문에 AI 팀을 구축하는 데 도움이 되는 채용 파트너와 협력한다.

## **3. 광범위한 AI 교육 제공**
오늘날 어떤 회사도 사내 AI 인재가 충분하지 않다. 언론에서 높은 AI 급여에 대한 보고서가 과장되어 있지만 (언론에 인용된 숫자는 이상치인 경향이 있음) AI 인재를 찾기가 어렵다. 다행히 Coursera, 전자책 및 YouTube 비디오와 같은 MOOC(대규모 공개 온라인 강좌)를 포함한 디지털 콘텐츠가 증가함에 따라 AI와 같은 새로운 기술에서 많은 직원을 교육하는 것이 그 어느 때보다 비용 효율적이다.

똑똑한 CLO(최고 학습 책임자)는 자신의 임무가 콘텐츠를 만드는 것이 아니라 큐레이팅하고 직원이 학습 경험을 완료하도록 보장하는 프로세스를 설정하는 것임을 알고 있다.

10년 전 직원 교육은 컨설턴트를 고용하여 사무실에 와서 강의를 하는 것을 의미했다. 그러나 이것은 비효율적이었고 ROI는 불분명했다. 대조적으로 디지털 콘텐츠는 훨씬 저렴하고 직원에게 보다 개인화된 경험을 제공한다. 컨설턴트를 고용할 예산이 있다면 대면 콘텐츠는 온라인 콘텐츠를 보완해야 한다. (이것을 "플립 수업" 교육학이라고 한다. 올바르게 구현하면 더 빠른 학습과 더 즐거운 학습 경험을 얻을 수 있다. 예를 들어 스탠포드 대학교에서 제 캠퍼스 내 딥 러닝 수업은 이러한 형태의 교육학을 사용하여 가르친다.)

몇 명의 AI 전문가를 고용하여 대면 콘텐츠를 제공하면 직원이 이러한 AI 기술을 배우도록 동기를 부여하는 데 도움이 될 수도 있다.

AI는 다양한 직업을 변화시킬 것이다. AI 시대에 새로운 역할에 적응하는 데 필요한 지식을 모든 사람에게 제공해야 한다. 전문가와 상담하면 팀에 맞는 맞춤형 커리큘럼을 개발할 수 있다. 그러나 가상의 교육 계획은 다음과 같다.

##### **1. 임원 및 고위 비즈니스 리더:** (⩾4시간 교육)
**목표**
임원이 기업을 위해 AI가 할 수 있는 것을 이해하고 AI 전략 개발을 시작하고 적절한 리소스 할당 결정을 내리고 가치 있는 AI 프로젝트를 지원하는 AI 팀과 원활하게 협력할 수 있도록 한다.

**커리큘럼**
- 기본 기술, 데이터 및 AI가 할 수 있는 것과 할 수 없는 것을 포함한 AI에 대한 기본 비즈니스 이해.
- 기업 전략에 대한 AI의 영향 이해.
- 인접 산업 또는 특정 산업에 대한 AI 응용 프로그램에 대한 사례 연구.

##### **2. AI 프로젝트를 수행하는 부서의 리더:** (⩾12시간 교육)
**목표**
부서 리더는 AI 프로젝트에 대한 방향을 설정하고 리소스를 할당하고 진행 상황을 모니터링 및 추적하고 성공적인 프로젝트 제공을 보장하기 위해 필요에 따라 수정할 수 있어야 한다.

**커리큘럼**
- 기본 기술, 데이터 및 AI가 할 수 있는 것과 할 수 없는 것을 포함한 AI에 대한 기본 비즈니스 이해.
- 주요 알고리즘 클래스 및 요구 사항을 포함한 AI에 대한 기본 기술 이해.
- AI 프로젝트의 워크플로 및 프로세스, AI 팀의 역할 및 책임, AI 팀 관리에 대한 기본 이해.

**3. AI 엔지니어 연수생:** (⩾100시간 교육)
**목표**
새로 교육받은 AI 엔지니어는 데이터를 수집하고 AI 모델을 훈련하고 특정 AI 프로젝트를 제공할 수 있어야 한다.

**커리큘럼**
- 머신 러닝 및 딥 러닝에 대한 심층적인 기술 이해; 다른 AI 도구에 대한 기본 이해.
- AI 및 데이터 시스템 구축에 사용할 수 있는 (오픈 소스 및 기타 타사) 도구에 대한 이해.
- AI 팀의 워크플로 및 프로세스를 구현하는 능력.
- 추가적으로: 진화하는 AI 기술을 최신 상태로 유지하기 위한 지속적인 교육

## **4. AI 전략 개발**
AI 전략은 가치를 창출하는 동시에 방어 가능한 해자를 구축하도록 회사를 안내한다. 팀이 초기 AI 프로젝트의 성공을 보기 시작하고 AI에 대한 더 깊은 이해를 형성하면 AI가 가장 많은 가치를 창출할 수 있는 위치를 식별하고 해당 영역에 리소스를 집중할 수 있다.

일부 임원은 AI 전략 개발이 첫 번째 단계라고 생각할 것이다. 내 경험상 대부분의 회사는 AI에 대한 기본적인 경험이 있을 때까지 사려 깊은 AI 전략을 개발할 수 없다. 단계 1-3의 부분적인 진행 상황이 제공된다.

방어 가능한 해자를 구축하는 방식도 AI와 함께 진화하고 있다. 고려해야 할 몇 가지 접근 방식은 다음과 같다.

**일관된 전략과 광범위하게 일치하는 여러 개의 어려운 AI 자산 구축:** AI는 회사가 새로운 방식으로 고유한 경쟁 우위를 구축할 수 있도록 한다. 비즈니스 전략에 대한 Michael Porter의 획기적인 저술은 방어 가능한 비즈니스를 시작하는 한 가지 방법은 일관된 전략과 광범위하게 일치하는 여러 개의 어려운 자산을 구축하는 것임을 보여준다. 따라서 경쟁자가 이러한 모든 자산을 동시에 복제하기가 어려워진다.

**AI를 활용하여 산업 부문에 특정한 이점 창출:** Google과 같은 주요 기술 회사와 "일반적으로" AI에서 경쟁하려고 하기보다는 고유한 AI 기능을 개발하여 경쟁 우위를 확보할 수 있는 산업 부문에서 선도적인 AI 회사가 되는 것이 좋다. AI가 회사 전략에 미치는 영향은 산업 및 상황에 따라 다르다.

**"AI의 선순환" 긍정적 피드백 루프와 일치하는 전략 설계:** 많은 산업에서 데이터 축적이 방어 가능한 비즈니스로 이어지는 것을 볼 수 있다.

예를 들어 Google, Baidu, Bing 및 Yandex와 같은 주요 웹 검색 엔진은 사용자가 다른 검색 쿼리 후에 클릭하는 링크를 보여주는 방대한 데이터 자산을 보유하고 있다. 이 데이터는 회사가 더 정확한 검색 엔진 제품(A)을 구축하는 데 도움이 되며, 이는 더 많은 사용자(B)를 확보하는 데 도움이 되며, 이는 더 많은 사용자 데이터(C)를 확보하는 데 도움이 된다. 이 긍정적인 피드백 루프는 경쟁자가 침입하기 어렵다.

데이터는 AI 시스템의 핵심 자산이다. 따라서 많은 훌륭한 AI 회사도 정교한 데이터 전략을 가지고 있다. 데이터 전략의 주요 요소는 다음과 같다.

**전략적 데이터 획득:** 유용한 AI 시스템은 100개의 데이터 포인트("작은 데이터")에서 100,000,000개의 데이터 포인트("빅 데이터")까지 구축할 수 있다. 그러나 더 많은 데이터를 갖는 것은 거의 해롭지 않다. AI 팀은 데이터를 획득하기 위해 매우 정교한 다년 전략을 사용하고 있으며 특정 데이터 획득 전략은 산업 및 상황에 따라 다르다. 예를 들어 Google과 Baidu는 모두 수익을 창출하지 않지만 다른 곳에서 수익을 창출할 수 있는 데이터를 획득할 수 있는 수많은 무료 제품을 보유하고 있다.

**통합 데이터 웨어하우스:** 50개의 다른 VP 또는 부서의 통제하에 50개의 다른 데이터베이스가 사일로화되어 있는 경우 엔지니어 또는 AI 소프트웨어가 이 데이터에 액세스하고 "점을 연결"하는 것이 거의 불가능하다. 대신 데이터를 하나 또는 최대 소수의 데이터 웨어하우스로 중앙 집중화하는 것을 고려한다.

**어떤 데이터가 가치 있고 어떤 데이터가 가치 없는지 인식:** 많은 테라바이트의 데이터를 갖는 것이 AI 팀이 해당 데이터에서 자동으로 가치를 창출할 수 있다는 것을 의미하는 것은 아니다. AI 팀이 큰 데이터 세트에서 마법처럼 가치를 창출할 것이라고 기대하는 것은 실패 가능성이 높은 공식이며, CEO가 가치가 낮은 데이터를 수집하는 데 과도하게 투자하거나 데이터에 대한 회사를 인수하여 대상 회사의 많은 테라바이트의 데이터가 유용하지 않다는 것을 깨닫는 것을 비극적으로 보았다. 데이터 획득 프로세스 중에 AI 팀을 조기에 참여시켜 이러한 실수를 피하고 획득하고 저장할 데이터 유형의 우선 순위를 지정하도록 돕는다.

**네트워크 효과 및 플랫폼 이점 생성:** 마지막으로 AI를 사용하여 보다 전통적인 해자를 구축할 수도 있다. 예를 들어 네트워크 효과가 있는 플랫폼은 매우 방어 가능한 비즈니스이다. 그들은 종종 회사가 빠르게 성장하거나 죽도록 강요하는 자연스러운 "승자 독식" 역학을 가지고 있다. AI를 통해 경쟁자보다 빠르게 사용자를 확보할 수 있다면 플랫폼 역학을 통해 방어할 수 있는 해자를 구축하는 데 활용할 수 있다. 더 넓게는 AI를 저비용 전략, 고가치 또는 기타 비즈니스 전략의 핵심 구성 요소로 사용할 수도 있다.

## **5. 내부 및 외부 커뮤니케이션 개발**
AI는 비즈니스에 큰 영향을 미칠 것이다. 주요 이해 관계자에게 영향을 미치는 범위 내에서 정렬을 보장하기 위해 커뮤니케이션 프로그램을 실행해야 한다. 각 대상에 대해 고려해야 할 사항은 다음과 같다.

**투자자 관계:** Google 및 Baidu와 같은 주요 AI 회사는 이제 AI 기능과 AI가 수익에 미치는 영향으로 인해 훨씬 더 가치 있는 회사이다. 회사에서 AI에 대한 명확한 가치 창출 논제를 설명하고, 성장하는 AI 기능을 설명하고, 사려 깊은 AI 전략을 갖는 것은 투자자가 회사를 적절하게 평가하는 데 도움이 될 것이다.

**정부 관계:** 고도로 규제되는 산업(자율 주행 자동차, 의료)의 회사는 규정을 준수하기 위해 고유한 과제에 직면해 있다. 프로젝트가 산업 또는 사회에 가져올 수 있는 가치와 이점을 설명하는 신뢰할 수 있고 설득력 있는 AI 스토리를 개발하는 것은 신뢰와 호의를 구축하는 데 중요한 단계이다. 이는 프로젝트를 출시할 때 규제 기관과의 직접적인 커뮤니케이션 및 지속적인 대화와 결합되어야 한다.

**고객/사용자 교육:** AI는 고객에게 상당한 이점을 가져다 줄 가능성이 높으므로 적절한 마케팅 및 제품 로드맵 메시지가 전파되도록 하십시오.

**인재/채용:** AI 인재가 부족하기 때문에 강력한 고용주 브랜딩은 이러한 인재를 유치하고 유지하는 능력에 큰 영향을 미칠 것이다. AI 엔지니어는 흥미롭고 의미 있는 프로젝트에서 일하고 싶어한다. 초기 성공을 보여주기 위한 적당한 노력은 큰 도움이 될 수 있다.

**내부 커뮤니케이션:** 오늘날 AI는 여전히 제대로 이해되지 않고 있으며 특히 인공 일반 지능은 과장되어 있기 때문에 두려움, 불확실성 및 의심이 있다. 많은 직원들이 AI에 의해 자동화되는 것에 대해 우려하고 있지만 이는 문화에 따라 크게 다르다(예: 이러한 두려움은 일본보다 미국에서 훨씬 더 많이 나타난다). AI를 설명하고 직원의 우려 사항을 해결하기 위한 명확한 내부 커뮤니케이션은 AI 채택에 대한 내부 주저함을 줄일 것이다.

**성공에 중요한 역사적 참고 사항**
인터넷이 산업을 변화시킨 방식을 이해하는 것은 AI의 부상을 탐색하는 데 유용하다. 많은 기업이 인터넷의 부상을 탐색하면서 저지른 실수가 있으며 AI의 부상을 탐색하면서 피하기를 바란다.

인터넷 시대에 우리는 다음과 같은 사실을 알게 되었다.

쇼핑몰이 웹사이트를 구축하고 웹사이트에서 물건을 판매하더라도 그것만으로는 쇼핑몰이 진정한 인터넷 회사가 되지 않았다. 진정한 인터넷 회사를 정의하는 것은 다음과 같다. 인터넷이 정말 잘 할 수 있도록 회사를 조직했는가?

예를 들어 인터넷 회사는 광범위한 A/B 테스트에 참여한다. 여기서 웹사이트의 두 가지 버전을 정기적으로 출시하고 어느 것이 더 잘 작동하는지 측정한다. 인터넷 회사는 동시에 수백 건의 실험을 실행할 수도 있다. 이는 물리적 쇼핑몰에서는 매우 어렵다. 인터넷 회사는 매주 새로운 제품을 출시할 수 있으므로 분기별로 한 번만 디자인을 업데이트할 수 있는 쇼핑몰보다 훨씬 빠르게 학습할 수 있다. 인터넷 회사는 제품 관리자 및 소프트웨어 엔지니어와 같은 역할에 대한 고유한 직무 설명을 가지고 있으며 이러한 직무는 함께 작업하는 방법에 대한 고유한 워크플로 및 프로세스를 가지고 있다.

AI에서 가장 빠르게 성장하는 분야 중 하나인 딥 러닝은 인터넷의 부상과 유사점을 보여주고 있다. 오늘날 우리는 다음과 같은 사실을 알게 되었다.

회사가 AI에 능숙해지려면 AI가 정말 잘 할 수 있도록 회사를 조직해야 한다.

회사가 AI에 능숙하려면 다음이 있어야 한다.
- 여러 가치 있는 AI 프로젝트를 체계적으로 실행할 수 있는 리소스: AI 회사는 비즈니스에 직접적인 가치를 제공하는 여러 AI 프로젝트를 체계적으로 실행할 수 있는 아웃소싱 및/또는 사내 기술 및 인재를 보유하고 있다.
- AI에 대한 충분한 이해: AI에 대한 일반적인 이해가 있어야 하며 작업할 가치 있는 AI 프로젝트를 체계적으로 식별하고 선택하기 위한 적절한 프로세스가 있어야 한다.
- 전략적 방향: 회사의 전략은 AI 기반 미래에서 성공할 수 있도록 광범위하게 조정된다.

훌륭한 회사를 훌륭한 AI 회사로 바꾸는 것은 어렵지만 훌륭한 파트너의 지원으로 실현 가능하다. Landing AI의 제 팀은 파트너의 AI 전환을 돕기 위해 최선을 다하고 있으며 추가적인 모범 사례를 계속 공유할 것이다.

AI 전환 프로그램은 2-3년이 걸릴 수 있지만 6-12개월 이내에 초기 구체적인 결과를 기대해야 한다. AI 전환에 투자하면 경쟁자보다 앞서 나가고 AI 기능을 활용하여 회사를 크게 발전시킬 수 있다.

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* Andrew Ng, 회장 겸 CEO, Landing AI
* 쇼핑몰 + 웹사이트 ≠ 인터넷 회사
* 일반적인 회사 + 딥 러닝 기술 ≠ AI 회사

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