[더테크=조명의 기자] 비즈니스 리더들은 신뢰와 데이터 접근성에 대한 우려에도 불구하고 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 잠재적 영향에 대해 낙관적으로 보고 있으며, AI와 ML을 활용하기 위해서는 데이터 사일로 극복이 시급하다는 조사결과가 나왔다.
워크데이는 23일 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)이 어떻게 미래에 영향을 미칠지 살펴보는 최신 글로벌 연구 결과를 발표했다. 기업 CEO, CIO, CHRO, CFO 조직에 속한 비즈니스 리더 2355명을 대상으로 진행한 결과다.
이번 연구결과에 따르면, CEO를 비롯한 비즈니스 리더들은 AI와 ML이 자사 조직에 영향을 미칠 것을 알면서도 일부는 해당 기술을 완전히 수용하기를 주저하고 있다. 응답자 가운데 71%는 해당 기술이 3년 내 글로벌 비즈니스 환경에 영향을 미칠 것으로 예상했으며 64%는 자사 전 조직이 향후 3년 내 AI 및 ML의 영향을 받을 것으로 전망했다.
설문에 참여한 거의 모든(98%) CEO들은 AI와 ML을 도입하면 일부 즉각적 효과가 있을 것이라 답했다. 이들은 가장 큰 효과로 생산성 증가, 데이터 기반 의사 결정, 협업 개선을 꼽았다.
그럼에도 불구하고 49%의 CEO는 해당 기술을 수용하기에 필요한 툴과 스킬, 지식이 부분적으로 혹은 전적으로 부족해서 AI와 ML을 도입할 준비가 되어 있지 않았다고 답했으며, 28%의 CEO는 AI와 ML이 어떻게 자사에 영향을 미치는지 지켜본 후에 자사의 접근법을 결정하고 싶다고 밝혔다.
CEO 중 30%는 AI와 ML의 통합이 심화되면서 직원들이 빠른 변화를 따라잡기 힘들어 할 것을 우려했다. 또한 32%의 HR 리더, 30%의 재무팀 리더는 조직이 AI와 ML을 효과적으로 다룰 수 있는 기술적 스킬을 보유하지 못했다고 우려하고 있다.
리더들은 AI 및 ML 도입이 직원들에게 미칠 즉각적 영향을 우려하면서도 전반적인 영향에 대해서는 궁극적으로 낙관하고 있다. 47%의 비즈니스 리더는 AI와 ML이 인간의 잠재력을 크게 증폭시킬 것으로 확신하고 있으며, 45%의 CEO는 AI와 ML이 보다 평등하고 다양한 인력 구성을 만들 것으로 보고 있다. 39%의 CEO는 AI의 잠재적인 최대 효과를 생산성 증대라고 보고 있었다.
반면 데이터와 프라이버시에 대한 불확실성, 신뢰의 부족 때문에 CEO를 비롯한 비즈니스 리더들은 AI와 ML의 완전한 도입을 망설이고 있는 것으로 나타났다. 조사 대상 리더의 43%가 AI 및 ML의 신뢰도를 우려한다고 답했고 67%의 CEO는 잠재적 오류를 AI 및 ML 통합의 최대 리스크로 보고 있어 신뢰의 부족이라는 문제임이 재확인됐다.
신뢰를 구축하기 위해서는 투명성을 높여야 하지만 사일로로 분리된 데이터가 리더의 적극적 접근을 저해하고 있는 것으로 나타났다. 조사 기업 중 59%는 자사 데이터가 일부 혹은 완전히 사일로로 분산되어 있다고 답했다. 오직 전체 응답자의 4%만이 자사 데이터를 완전히 접근할 수 있다고 밝혔다.
한국 기업은 사일로화된 데이터로 인해 어려움을 겪고 있었다. 전 세계 기업의 41%가 데이터에 어느 정도 또는 완전히 액세스할 수 있다고 응답한 반면, 한국 기업은 21%만이 데이터에 액세스할 수 있다고 답했다. 한국의 리더들은 기획 모델 및 분석이 비즈니스에서 AI 및 ML에 가장 준비가 덜 된 분야라고 답했으며, 이는 전 세계 모든 국가 중 가장 높은 수치다.
한국의 리더들은 지속 가능성을 실현할 수 있는 AI의 잠재력에 회의적이었지만, 비즈니스 기능을 혁신할 수 있는 AI의 가치에 대해서는 확신하고 있었다.
한국의 리더 5명 중 4명(80%)은 AI와 ML이 하나 이상의 비즈니스 기능에 보통 또는 높은 수준의 영향을 미칠 것이라고 답했으며, 5명 중 3명(60%)만이 산업 또는 조직 전체에 영향을 미칠 것이라고 답하는 등 AI와 ML에 대해 보다 국내 상황에 국한된 견해를 가지고 있었다. 또한 5명 중 2명(40%)만이 AI와 ML이 지속 가능한 성과를 달성하거나 직원의 잠재력을 증폭시키는데 도움이 될 것이라고 답했다.
짐 스트래튼 워크데이 최고기술책임자(CTO)는 “약간의 불확실성에도 불구하고 리더들은 AI와 ML이 인력을 보완하고 생산성을 높일 것으로 낙관하고 있다”며 “이런 효과를 실현하기 위해서는 신뢰가 가장 중요하며 신뢰를 확보하려면 올바른 데이터 기반과 거버넌스에 대한 의지가 필요하다. 데이터 품질과 투명성을 우선시하는 신뢰할 수 있는 솔루션을 도입하는 기업은 조직 전반에서 AI와 ML의 혜택을 누릴 수 있다”라고 전했다.
