[초점] AI와 결합한 ‘예측 분석’, 비즈니스와 의사결정 판도 바꾼다

2025-06-23 조민수 기자

사진=픽사베이

[아이티데일리] 예측 분석(Predictive Analytics)이 인공지능(AI) 기술과 결합하면서 비즈니스와 조직의 의사결정 방식에 혁신을 가져오고 있다. 예측 분석이 과거에는 특정 전문가들만 활용하던 고급 기법이었지만, AI 기술이 접목된 지금은 기업 운영의 핵심 기술로 자리 잡았다.

예측 분석은 과거의 데이터를 기반으로 미래의 결과를 예측하는 기술이다. 영화 및 애니메이션으로 다양하게 선보인 백설공주에서 모호한 미래를 보고 듣는 수정구슬의 예언이 아니다. AI가 결합된 이제 예측 분석은 과학이고 힘이다.

기존의 단순한 통계 분석을 넘어, AI와 머신러닝 기법을 통해 보다 정교하고 실시간 변화를 반영하는 분석이 가능해졌다. 이로 인해 기업은 더 빠르고 정확하게 미래를 예측하고, 의사결정을 최적화할 수 있게 됐다. 자신의 비즈니스가 미래에 어떤 결과를 가져올지에 대해 정보에 입각한 지식을 얻을 수 있게 된 것이다.

예측 분석은 통계적 모델링, 기계학습 등을 적절히 활용해 폭넓은 시나리오에 적용할 수 있다. 하버드비즈니스스쿨은 적용 사례로 현금 흐름의 예측, 호스피탈리티 시설에서의 인원 배치 최적화, 마케팅에서의 행동 타겟팅(소비자의 행동에 근거하는 광고 전달) 정밀화, 제조 설비의 고장 예방, 알레르기 반응의 검출 등을 제시하고 있다.

실제로 AI 기반 예측 분석은 다양한 산업에서 빠르게 확산되고 있다. 의료 분야에서는 ‘애비센스(AbbieSense)’와 같은 시스템이 아나필락시스(중증 알레르기 반응)의 초기 징후를 감지하고 즉시 대응하는 기능을 제공함으로써 생명을 구할 가능성을 높이고 있다. 반응이 감지되면 자동 응답하고, 중증도를 예측해 보호자에게 경고음을 보낸다. 필요에 따라서는 자동으로 치료약도 주사한다.

유통업계에서는 월마트가 계절적인 판매 추세와 날씨, 지역 행사, 소비자 구매 패턴 등을 예측 분석 모델로 분석해 적절한 시기에 필요한 제품을 공급함으로써 품절과 재고 부담을 동시에 줄이고 있다.

기술 업계에서도 예측 분석은 중요한 경쟁력이 되고 있다. 넷플릭스는 사용자 데이터를 바탕으로 개인 맞춤형 콘텐츠를 추천하며 이탈률을 줄이고 있다. UPS는 AI 기반 배송 최적화 시스템인 ‘ORION(On-Road Integrated Optimization and Navigation)’을 통해 연간 수백억 원의 물류 비용을 절감하고 있다.

AI는 이러한 예측 분석의 성능을 비약적으로 향상시키고 있다. 과거에는 사람이 직접 모델을 설계하고 조정해야 했지만, 지금은 AI가 실시간 데이터를 학습하고 자동으로 분석 모델을 최적화한다. 대표적으로 아마존의 추천 시스템은 전체 매출의 약 35%를 차지할 정도로 예측 분석의 핵심 사례로 꼽힌다.

포브스지는 예측 분석의 도입을 성공적으로 이끌기 위한 몇 가지 전략을 소개한다. 먼저, 해결하고자 하는 문제에 대한 명확한 질문 설정이 중요하다. 예컨대, 대형 마트라면 ‘향후 90일 안에 회원에서 탈퇴할 가능성이 높은 고객은 누구인가’와 같이 구체적으로 질문한다. 그러면 예측 분석 모델이 AI 기술을 적용해 명단을 출력해 준다.

다음에는 적절한 도구를 사용하는 것이다. 구글 클라우드 AutoML, 아마존 세이지메이커, 마이크로소프트 파워 BI 등은 유력한 분석 도구다. 이들을 활용하고, 데이터의 양보다 정확성과 관련성을 중시하는 데이터 관리 문화가 필요하다. 또한, 예측 중심의 사고방식을 전사적으로 확산시키는 것도 성공의 열쇠다.

전문가들은 예측 분석과 AI 기술이 결합되면서 기업의 가치와 효율성, 회복력을 동시에 강화할 수 있다고 제언한다. 과거에는 일부 기업만이 갖춘 기술이었지만, 이제는 규모나 업종을 막론하고 누구나 활용할 수 있는 보편적 도구가 되고 있다.

미래는 예측할 수 있는 자에게 유리하다. AI와 예측 분석을 전략적으로 활용하는 기업과 개인이 앞으로의 변화를 주도하게 될 것이다.

오픈AI의 챗GPT가 2022년 12월 선보인지 만 2년 6개월이 흘렀다. 이 기간 동안 AI 기술은 고급 개발자나 엔지니어들 조차 따라잡기 어려울 정도로 빠른 발전 속도를 보였다. 기술에서 이야기하는 ‘J 커브’로 말하면, 지금은 기초를 다지는 단계를 넘어 기하급수로 도약하는 시기다. 현 추세라면 AI 부문의 도약은 오히려 이제부터가 시작일지도 모른다.

AI 솔루션에 대한 투자 비용은 분야에 따라 천차만별이다. 중소기업도 자신의 비즈니스게 맞는 AI 도구를 구축할 수 있다. 그런 점에서는 오히려 거대기업보다 유리한 위치에 설 수 있다. AI 시대는 비즈니스를 영위하는 누구에게나 기회로 다가온다. 지금은 결단의 시기다.