자동화인가, 증강인가? 기업의 AI에 대한 두 가지 접근 방식 | 비즈니스 속의 AI #124

게시 됨: 2024-05-24

2018년에 Unilever는 자동화와 증강 기능의 균형을 맞추기 위한 의식적인 여정에 이미 착수했습니다. 이를 통해 신입사원의 인종 및 성별 다양성이 16% 증가하고, 연간 근무일수 70,000일이 절약되고, 채용 시간이 90% 단축되는 등 인상적인 결과를 얻었습니다. 그렇다면 자동화와 증강이란 무엇일까요? 역동적인 상호 작용, 기회 및 함정, 비즈니스와 개인 직원에 미치는 영향을 자세히 살펴보겠습니다. 자세한 내용을 알아보려면 계속 읽어보세요.

자동화 또는 증강 – 목차

회사의 AI 맥락에서 자동화와 증강이란 무엇입니까?
오토메이션
증가
원활한 전환 - 자동화에서 증강으로, 그리고 다시 자동화로
요약

회사의 AI 맥락에서 자동화와 증강이란 무엇입니까?

자동화와 증강은 서로 반대이지만 상호의존적인 힘입니다. 실제로 기업은 선택에 직면해 있습니다. 비용을 절감하고 작업을 자동화하여 프로세스에 사람의 개입을 제거할 것인가? 아니면 품질과 개인화에 중점을 두고, 인간과 인공지능의 긴밀한 협업을 수반하는 AI 증강을 통해 직원의 역량을 강화하고 성과를 개선할 것인가? 그러면 그들의 보완적인 기술이 결합되어 특정 작업을 수행하게 됩니다.

자동화와 증강의 역설은 현대 조직이 직면해야 하는 문제입니다. 비즈니스에서 AI를 성공적으로 구현하려면 두 개념 간의 차이점과 시너지 효과를 이해하는 것이 중요합니다.

오토메이션

자동화는 인간의 반복적인 활동을 소프트웨어로 대체하는 프로세스입니다. 생성 인공지능이 빠르게 발전하기 이전에는 자동화는 다음과 같이 일상적이고 잘 구조화된 작업에만 적용 가능했습니다.

송장 작성,
보고서 작성,
비용을 요약하고,
버튼을 눌러 대화의 다음 단계를 선택하는 간단한 고객 서비스입니다.

조직은 조건(“if”)과 결과(“then”) 사이의 관계를 정의하는 알고리즘 형태로 인코딩된 전문 지식을 기반으로 프로세스를 자동화할 수 있었습니다. 이러한 자동화는 명시적으로 정의된 도메인 모델, 즉 선택한 유틸리티 기능을 최적화하는 도메인 지식 표현을 기반으로 했습니다.

그러나 생성적 인공지능의 발전은 자동화 분야에 급격한 변화를 가져왔습니다. 새로운 모델은 입력 데이터에 훨씬 더 유연하게 반응할 수 있을 뿐만 아니라 자연어로 표현된 명령을 실행할 수도 있습니다. 즉, 명시적인 규칙에 따라 명령을 실행하는 대신 상황에 맞는 이해를 바탕으로 작업을 수행할 수 있습니다.

출처: DALL·E 3, 프롬프트: Marta M. Kania(https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

그러나 인공지능을 활용한 자동화는 상당한 위험을 안고 있다.

첫 번째는 자율주행차 개발자가 직면한 문제인 의사결정 자동화의 위험성입니다. 예를 들어, 충돌을 피할 수 있는 방법이 없기 때문에 차량이 몇 분의 1초 안에 기동해야 하는 경우가 있습니다.

두 번째 위험은 예측 알고리즘에 의존하는 데서 발생합니다. 회사가 데이터 기반 인공 지능 권장 사항을 따르기 위해 자동화된 옵션을 구현하려는 경우에도 사람은 내린 결정에 책임을 져야 합니다.

세 번째 유형의 위험은 데이터가 불충분할 때 환각을 일으키기 시작하는, 즉 그럴듯하지만 잘못된 답변을 제공하는 생성 인공 지능을 사용하는 것입니다. 예를 들어, 가짜 뉴스를 생성하거나 고객에게 질문에 대한 잘못된 답변을 제공할 수 있습니다. 따라서 자동화의 이점과 위험을 탐색하려면 신중한 분석과 준비가 필요합니다.

증가

증강은 AI를 사용하여 인간의 지능과 기술을 대체하거나 독립적으로 행동하는 것이 아니라 이를 향상시키는 프로세스입니다. 복잡한 의사결정이 필요한 환경에서 증강의 중요성이 커짐에 따라 조직에서는 점점 더 이 접근 방식을 채택하고 있습니다. 규칙과 모델이 완전히 알려지지 않은 보다 복잡한 작업의 경우 증강을 통해 자연 지능과 인공 지능이 긴밀하게 협력할 수 있습니다.

증강은 인간이 AI로부터 배우고 AI가 인간으로부터 배우는 반복적이고 공진화적인 과정이기 때문입니다. 그러기 위해서는 주어진 프로세스의 모든 단계에서 인간의 감독이 가능하도록 인공지능의 역할을 설계해야 합니다. 수년간의 경험과 직관을 바탕으로 전문성이 암묵적으로 존재하는 경우가 많은 도메인 전문가의 참여가 필요하므로 AI가 직접 대체하기 어렵거나 불가능합니다.

증강을 통해 인간과 인공지능은 기계의 합리성과 인간의 직관, 상식 및 전문적 경험을 결합하여 서로를 강화할 수 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 보다 포괄적인 정보 처리와 더 나은 의사 결정이 가능해집니다.

예를 들어 향수 회사 Symrise에서 조향사는 AI 시스템과 긴밀히 협력하여 새로운 향수에 대한 아이디어를 생성했습니다(https://www.thefreelibrary.com/Can+AI+pass+the+smell+test%3F+Deploying+ 인공+지능+될 수 있다…-a0578441404). 전문가들은 증강을 통해 기계의 능력을 활용하여 막대한 양의 데이터를 처리하는 동시에 자신의 지식을 적용하여 결과를 해석하고 맥락화할 수 있었습니다. 그 결과 고객이 사랑한 혁신적인 향수가 탄생했습니다.

출처: DALL·E 3, 프롬프트: Marta M. Kania(https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

원활한 전환 – 자동화에서 증강으로, 그리고 다시 자동화로

자동화와 증강의 관계는 역동적입니다. 이를 통해 두 접근 방식 간의 원활한 전환이 가능합니다. 증강 내에서 인간과 AI 간의 긴밀한 협력은 특정 작업을 자동화하는 데 사용할 수 있는 규칙과 모델을 식별하는 데 도움이 되어 혁신과 효율성 향상으로 이어집니다.

따라서 조직은 자동화와 강화라는 별도의 작업을 의도적으로 반복하면서 두 가지 모두에 장기적인 노력을 기울여야 합니다.

자동화와 증강 사이의 연결을 강화할 또 다른 단계는 자동 에이전트, 즉 작업을 자동화할 수 있을 뿐만 아니라 프로세스를 계획하고 인간의 개입 없이 다른 시스템에 명령을 내릴 수 있는 인공 지능을 만드는 것입니다. 차세대 AI 솔루션의 개발은 가까운 미래에 수요 분석을 기반으로 프로토타입과 혁신적인 서비스를 만드는 것도 가능하게 할 것입니다.

요약

자동화와 증강은 관리 분야에서 인공 지능을 서로 상반되지만 종종 상호 의존적으로 적용하는 것을 의미합니다. 두 개념의 장점을 결합한 균형 잡힌 접근 방식은 비즈니스와 사회 모두에 이익이 되는 보완성을 달성하는 열쇠입니다.

이러한 긴장을 효과적으로 관리하려면 조직은 다음을 수행해야 합니다.

AI를 사용해 투명하고 안전한 시스템을 만드는 책임을 기억하세요.
관리 프로세스에 대한 책임을 염두에 두고 AI를 관리자를 교체하기보다는 지원하는 도구로 취급하고,
의도적으로 두 접근 방식을 반복하고 서로의 장점을 활용하여 두 접근 방식을 통합합니다.
AI 시스템의 오류와 편견을 감지하고 수정하기 위해 엄격한 제어 및 투명성 메커니즘을 구현합니다.

무엇보다도 직원들이 증강의 일환으로 인공지능을 활용해 효과적으로 일할 수 있도록 직원의 기술과 역량을 개발하는 데 투자해야 합니다.

이 두 가지 AI 역량을 성공적으로 결합하면 조직이 더욱 효율적이고 혁신적으로 변할 뿐만 아니라 더욱 정의롭고 지속 가능한 사회를 구축하는 데 도움이 됩니다. 핵심은 자동화와 증강이 대안으로 경쟁하는 것이 아니라 조화로운 시너지 효과를 내며 공존해야 한다는 점을 이해하는 것입니다.

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