성공적인 AI기반 프로세스 재설계의 비결

ChatGPT, 딥시크와 같은 생성형 AI의 등장은 사회 전반적으로 엄청난 영향을 미치고 있다. 그 중에서도 기업 전반에 걸친 프로세스에 대해 큰 변화를 주도하고 있다. AI가 프로세스에 어떤 영향을 미치는지, 그리고 어떻게 이에 맞춰 대응하고 변화해야 하는지 그 핵심적인 비결에 대해 살펴보고자 한다.

전 직원이 참여하는 비즈니스 혁신

이제 자연어 인터페이스와 같은 기능 덕분에 비기술직 직원도 생성형 AI에 접근할 수 있게 되면서 크고 작은 프로세스 변화를 주도하고 있다. 직원들은 AI를 이용해 비정형 데이터를 비롯한 온갖 종류의 데이터를 합성할 수 있다. 과거에는 이해할 수 없었던 대량의 수치 정보를 인사이트 중심으로 개선했다. 이를 통해 성과를 지속적으로 높이고 낭비를 줄이고 더 높은 수준의 품질을 달성할 수 있게 됐다. 흔히 생각하는 것처럼 생성형 AI가 인간을 대체하는 것이 아니라 인간을 새로운 기계 지원 프로세스의 중심으로 이동시키고 모든 직원이 비즈니스 혁신에 동참하도록 한다는 경영 이론의 오랜 열망을 실현하고 있다.

전사적 직원 역량 강화

자동차 제조, 생명과학, 소비재 등 산업 전반, R&D, 제조, 공급망 관리 등 여러 기능에서 생성형 AI는 새로운 방식으로 직원의 역량을 강화하고 있다. 메르세데스-벤츠의 경우 작업 현장, 공급망 부서, 소프트웨어 설계 부서에서 이런 변화가 나타나고 있다. 메르세데스-벤츠의 MO360 데이터 플랫폼은 전 세계 승용차 공장을 클라우드와 연결해 생산과 공급망 운영 전반의 투명성과 예측 가능성을 높이고 전 세계에 AI와 분석을 배포할 수 있도록 지원한다. 생산직 직원은 기술적인 데이터베이스 쿼리가 아니라 일상어로 된 프롬프트를 이용해 조립라인의 병목현상이나 프로세스를 간소화하고 풍부한 데이터 인사이트를 얻을 수 있다. 이런 인사이트는 직원의 경험, 관찰력, 창의력을 기반으로 개선안을 도출하는 능력을 대체하는 것이 아니라 증폭시킨다.

과학적 프로세스 재설계

제약업계에서는 생성형 AI 기반 합성 데이터를 이용해 작업자가 데이터가 풍부한 프로세스를 생성하고 낭비를 줄이고 분석 속도를 높이고 품질 관리를 강화할 수 있다. 의약품 검사 프로세스에서 제약사는 자동화된 시각 시스템에 의존해 제품 결함을 감지한다. 생성형 AI 접근방식이 이에 사용된다. 생성형 AI로 강화된 시스템은 불합격의 근본 원인을 파악하고 프로세스를 최적화하며 불량 판정 오류를 줄이는 데 도움이 된다.

창의적 프로세스 강화

산업 전반에서 생성형 AI는 새로운 아이디어의 3D 모델 생성, 디자인 수정 제안, 사용할 재료 추천, 비용 최적화, 신속한 디지털 프로토타입 제작, 가장 유망한 아이디어 식별 등 프로세스의 수많은 요소를 가속하고 변화시키고 있다. 맥클레랜드의 새로운 프로세스에서는 AI가 임무의 요구사항부터 시작해 부품이 기기나 우주선에 연결될 표면, 기타 하드웨어와 전자장치의 볼트와 부속품을 그린다. AI는 전문가인 인간 엔지니어의 감독 아래 한두 시간 만에 복잡한 구조 설계를 생성한다. 기존 방식으로 기계를 설계하면 설계안을 내놓고 분석하는 데 일주일이 걸리고 전문가가 설계의 제조 가능성을 평가하기 위해 수많은 반복 작업을 추가로 거쳐야 한다. 솔루션을 도출하는 데 수개월이 걸릴 수도 있다. 하지만 AI로 설계한 구조물은 기존 설계 프로세스로 만든 부품보다 3분의 2는 더 가볍고 스트레스를 10배나 덜 받는다.

물리적 작업의 시각화

생성형 AI는 인간이 로봇, 인체, 병원과 같은 조직 등 복잡한 물리적 시스템과 상호작용하는 방식도 변화시키고 있다. 독일 슈투트가르트에 본사를 둔 세레악트는 챗GPT의 기반이 되는 트랜스포머 기술을 사용해 최초의 상용 솔루션을 개발했다. 픽GPT라고 부르는 이 기술을 통해인간 작업자는 채팅 인터페이스에 텍스트 명령을 입력하기만 하면 되고 기술 전문지식이 없는 사용자도 시스템에 지시를 내리고 디버깅을 할 수 있다. 또 생성형 AI와 디지털 트윈의 융합을 통해 생산 프로세스의 효율성을 끌어올리고, 품질을 개선하고, 운영 성과를 높이고, 더욱 탄탄하고 회복력 있는 공급망을 만들 수 있다.

AI와 인간의 미래

AI가 인간을 대신하고 서로 협력해 행동하지만 그렇다고 인간이 배제되는 것은 아니다. AI의 성공은 기술만큼이나 사람에 따라서도 달라질 것이다. 인간 직원이 인간과의 상호작용을 위해 AI를 최적화하는 동안 AI는 더 높은 수준의 자율성으로 의사결정을 내리고 작동하게 될 것이다. AI는 경험을 쌓으면서 지속적으로 개선될 것이며 프로세스를 감독하는 사람은 AI의 설계와 성능을 계속 개량할 것이다. 인간 직원과 AI 에이전트 모두에게 권한이 부여되면 인간과 기계 양쪽에서 지속적인 개선이 나타날 것이다. 기계의 자율성이 높아진다 해도 프로세스는 여전히 인간 중심으로 유지된다. 다가오는 자율형 에이전트의 시대에는 이것이 핵심 중 하나가 될 것이다.

출처: https://www.hbrkorea.com/article/view/atype/ma/category_id/10_1/article_no/2278/page/1