현대 기업 환경에서 인공 지능(AI) 프로젝트는 기업의 핵심 전략적 요소로 떠오르고 있습니다. 그러나 많은 AI 프로젝트는 실패에 직면하며, 이를 극복하고 최대의 가치를 창출하기 위해서는 철저한 계획과 실행이 필요합니다. 본 글에서는 다섯 가지 핵심 단계를 통해 AI 프로젝트를 효과적으로 관리하고 성공을 이끌어내는 방법에 대해 살펴보겠습니다.

1. 선택 (Selection)

 AI 프로젝트의 시작은 신중한 선택에서 출발합니다. 내부 및 외부 프로젝트를 분류하고 전략적으로 선별함으로써 프로젝트의 영향과 실행 가능성을 평가합니다. 전략과의 일치성, 측정 가능한 영향, 그리고 현재의 작업을 향상시키는 데에 중점을 두어 프로젝트의 성패를 결정합니다. 선택 단계에서는 목표의 명확한 설정과 팀 간의 협업을 강조하여 효율적인 추진이 가능하도록 합니다.

2. 개발 (Development)

 프로젝트가 선택되면 데이터 사이언티스트들은 개발 단계에 참여하여 모델을 구축하고 비즈니스 프로세스에 효과적으로 통합합니다. 표준화된 프로세스와 자동화된 도구를 활용하여 개발 속도를 높이고, AI 공장이라 불리는 자동화 및 표준화된 접근을 채택하여 모델 품질을 향상시킵니다. 개발 단계에서는 초기 프로토타입을 빠르게 구현하고 사용자 피드백을 수용하여 지속적으로 개선하는 데 중점을 둡니다.

3. 평가 (Evaluation):

 프로젝트가 개발되면 A/B 테스트 및 과학적 평가를 통해 모델의 성과를 평가합니다. 초기 버전의 제품에서 얻은 피드백을 활용하여 모델을 지속적으로 개선하고, 프로젝트의 목표와 일치하는지를 다시 한 번 확인합니다. 평가 단계에서는 사용자 경험을 고려하여 프로젝트의 효과를 최적화하며, 유용성과 효율성을 극대화합니다.

4. 채택 (Adoption):

 평가가 성공적으로 마무리되면 프로젝트를 전체 조직에 확산시키는 것이 중요합니다. 알고리즘의 투명성과 사용자 편의성을 강조하여 사용자들의 불안을 해소하고, 교육 및 지원을 통해 효과적인 채택을 촉진합니다. 채택 단계에서는 프로젝트의 장점을 부각시켜 사용자들을 설득하고, 사용자 그룹을 대상으로 특별한 교육 및 훈련을 제공하여 부정적인 성향을 극복합니다.

5. 관리 (Management):

 프로젝트가 성공적으로 채택되었다면, 이를 지속적으로 관리해야 합니다. 엔지니어링 지원을 제공하고 모델을 정기적으로 갱신하여 최신 데이터에 대응하며, 윤리적 문제나 예상치 못한 부작용을 방지하기 위한 감사 및 모니터링을 수행합니다. 또한, 기술과 사용자 요구 사항의 변화에 대응하기 위해 프로젝트를 지속적으로 최적화하고 발전시켜 나가야 합니다.

 AI 프로젝트의 성공을 위해서는 선택, 개발, 평가, 채택, 그리고 관리라는 다섯 가지 핵심 단계가 필요합니다. 이러한 단계들을 철저히 거쳐 나가면서 기업은 AI의 힘을 최대한 활용하고 지속적인 성과를 창출할 수 있을 것입니다. 성공적인 AI 프로젝트는 단순히 기술의 도입이 아니라, 조직 전체에 걸친 체계적이고 지속적인 노력의 산물이 될 것입니다.

*출처: BOJINOV, I. Keep Your AI Projects on Track. Harvard Business Review, [s. l.], v. 101, n. 6, p. 53?59, 2023.