[아이티데일리] ‘일상적 AI(Everyday AI)’가 기업 내 업무환경에서 중요한 화두로 떠오르고 있다. 일상적 AI는 작업자의 생산성 향상, 업무 품질 제고, 시간 절약을 지원하는 AI 서비스다. 생성형 AI의 열풍과 함께 등장한 일상적 AI는 IT 리더로 하여금 기업 전반에 걸쳐 생성형 AI의 배포와 도입을 주도해야 하는 과제를 남겼다.

화두로 떠오른 ‘일상적 AI’

기업들은 생성형 AI를 배포할 때 산발적으로 사용 대상 직원을 선발하는 경우가 많다. 이러한 접근 방식은 낮은 채택률과 함께 직원-경영진 간 기대치에 차이를 가져오는 원인으로 작용한다. 또한 일상적 AI가 자칫 높은 비용에도 불구하고 비즈니스에 가치를 거의 제공하지 못하는 서비스로 비춰질 수 있다. IT 리더가 일상적 AI의 대규모 배포를 효율적으로 수행하기 위해서는 다음과 같은 네 가지 조치를 취해야 한다.

첫 번째는 거버넌스 파일럿 팀과 환경 스트레스 테스트를 진행하는 것이다. IT 리더는 새로운 생성형 AI 도구를 도입하기 전 핵심 거버넌스 팀을 먼저 구성해야 한다. 여기에는 디지털 업무환경, 보안, 법무, 인사, 기업 거버넌스 등 다양한 부서의 구성원들이 포함돼야 한다. AI 기술에 익숙하고 효과적으로 사용할 수 있는 AI 전문가 조직이나 거버넌스 기관을 포함하는 것도 좋다. 이 팀은 여러 생성형 AI 도구를 함께 평가함으로써 조직에 가장 적합한 도구를 결정할 수 있다.

스트레스 테스트 기간에는 회사에서 AI 도구의 한계를 실험하고 테스트할 수 있는 시간을 부여해야 한다. 이 과정에서 파일럿 팀은 몇 가지 구체적인 기준에 대한 피드백을 제공해야 한다. 민감 데이터 유출과 과도한 정보 공유를 방지할 수 있는 적절한 통제 장치가 마련돼 있는지, 보안, 규정 준수, 데이터 거버넌스 문제를 해결하기 위한 역할과 책임을 명확하게 정의하는지와 도구 배포에 부적합한 직무 또는 사례를 식별해야 한다.

두 번째는 적절한 직원을 대상으로 가치 증명(POV)을 제공하는 것이다. 거버넌스 파일럿 팀이 스트레스 테스트를 진행하는 동안 IT 리더는 비즈니스 리더와 협력해 어떤 직원 유형이 POV 단계에 가장 적합한지 파악해야 한다. POV 진행을 위해 선택 가능한 직원 유형으로는 컨슈머, 커뮤니케이터, 코디네이터, 크리에이터 총 4종류가 있다.

컨슈머는 대량의 데이터와 정보를 수집하고 분석해 의사결정 인사이트를 추출하는 연구원과 분석가를 의미한다. 커뮤니케이터는 정보를 바탕으로 메시지를 작성하여 제안, 뉴스, 조치 등과 같은 커뮤니케이션 활동을 하는 마케팅, 영업 담당자를 말한다. 코디네이터는 여러 출처에서 정보를 수집하고 이를 조직하여 업무 흐름을 개선하는 프로젝트 관리자, 임원을 의미한다. 마지막으로 크리에이터는 데이터 및 정보를 다른 형식으로 변환하는 카피라이터, 테크니컬 라이터, 소셜 미디어 관리자를 뜻한다.

IT 리더는 위에 나열된 유형의 직원을 고루 포함하는 조직을 하나 이상 만들고 교육을 실시해야 한다. 이를 통해 그들은 개인 및 팀 목표 개선을 위해 어떻게 생성형 AI를 사용하고 협업할지에 대해 생각해 볼 것이다. 특히, POV에 있어서는 신기술 도입에 열의를 가진 직원 중 기술적 통찰력, 기술 습득, 디지털 민첩성이 뛰어난 직원을 찾아야 한다.

셋째는 직원 페르소나 구별을 통해 일상적 AI를 광범위하게 도입하는 것이다. 일상적 AI 활용에 대한 적합성이 검증되고 잠재적 가치가 입증되면 광범위한 도입 계획을 세울 수 있다. 직원 채택률 및 도구 가치 평가는 본격적인 POV 단계로 넘어가기 전 거쳐야 하는 중요한 절차다. 이는 직원 설문조사와 애플리케이션 내 데이터 사용 분석을 통해 알아볼 수 있다.

사용량, 피드백 데이터를 활용해 직원을 분류하는 것도 중요하다. 이는 AI 채택에 성공한 직원과 그렇지 않은 직원 특성을 파악하는 데 도움이 된다. 나아가 획일적인 접근 방식이 아닌 사용자 유형별 맞춤형 교육과 지원을 개발하고 제공할 수 있도록 한다.

넷째는 일상적 AI 가치를 측정하는 것이다. POV 단계 이후에 소규모 또는 대규모 도입을 위해서는 비즈니스 가치를 포착하고 측정하기 위한 메커니즘이 마련돼 있어야 한다. 직원의 생산성 향상은 일상적 AI 도입의 주된 이유로 꼽힌다. IT 리더는 생산성 영역을 활용해 생성형 AI 도구가 개인 및 팀 성과에 미치는 영향을 평가할 수 있다. 생산성 영역에는 아래와 같이 다양한 업무, 관계, 지식 교환 활동을 아우르는 9가지 정보 업무 패턴이 있다.

생성형 AI 도입을 위해 정량화된 투자수익률(ROI)이 필요하다면 IT 리더는 재무, 비즈니스 파트너와의 협력을 통해 프로젝트의 비용과 가치를 평가해야 한다. 세일즈포스의 CRM용 아인슈타인 코파일럿과 함께 슬랙 AI를 활용하는 등 다른 도메인 특화 생성형 AI 솔루션이 함께 사용될 경우 이러한 부서 간 협력과 조정은 매우 중요하다. 각 분야별 역할과 성공 지표를 설정하고, 실제 비용과 혜택에 대한 추적 방법도 수립해야 한다.