AI 활용 비즈니스, 성공의 열쇠는?

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AI(인공지능) 자체의 개발에서는 한국은 많이 뒤처져 있다. 냉정하게 봤을 때 한국은 AI 자체로 승부를 보기에는 많이 늦었고 가능성도 희박하다. 하지만 AI를 활용한 비즈니스로 승부하는 것은 아직도 충분한 가능성이 있다.

제품의 설계/생산부터 제품 공급 후 메인터넌스/서비스시 고객 대응까지 각 프로세스에서 AI나 로보틱스를 활용한 효율화나 생산성 향상을 꾀할 수 있고, 또한 상품 그 자체를 AI를 활용해 기존보다 훨씬 도움이 되는 상품으로 발전시킬 수도 있다.

단지 이것은 한국뿐 아니라 전 세계의 모든 제조기업에게도 같은 가능성으로 열려 있다. 이에 여기에서 AI를 활용한 비즈니스에서 승리하기 위한 몇몇 포인트를 소개한다.

비즈니스 모델의 비약적인 혁신

AI를 활용한 효율적인 생산과 AI가 들어간 편리한 제품 개발, 이런 정도는 빠르든 늦든 어떤 기업이라도 실현할 수 있을 것이다. 그리고 처음에는 부가가치로 인지되어도 결국에는 차별성이 없어지고 가격 전가가 어려워질 우려가 있다.

그것을 방지하기 위해서는 ‘어떻게 하면 사람의 노하우나 공수가 전혀 필요 없는 상품/서비스를 만들 수 있을까?’, ‘수익을 올리는 방법은 지금과 어떻게 달라져야 할까?’의 수준으로 구상을 하는 것이 중요하다고 본다.

예를 들어 최근 일본 도요타가 배차 서비스인 우버(Uber)에 투자했는데, 만약 이것이 기존의 ‘자동차 판매 모델’에서 ‘운전할 수 없는 고령자가 운전자 없이도 AI로 자유자재로 이동할 수 있는 서비스’나 ‘AI를 사용해 최적화한 자동 이동의 카쉐어링 서비스를 직접 제공, 혹은 카쉐어링 기업에 제공하는 서비스’와 같은 서비스 모델로의 전환 등이 장기 목표라고 한다면  어떨까? 이런 장기 목표 자체도 흥미롭지만, 기업은 이 최종 목표로 가는 도중에 여러 가지 새로운 가치 창조, 즉 비즈니스 모델을 만들어내게 되고 부가가치의 유지나 전환의 가능성도 아마 커질 것이다.

오픈 이노베이션

AI 분야에서 승부하기 위해 비즈니스 모델의 비약적인 혁신을 구상한다면 모든 것을 자신의 회사에서 한다는 생각을 버리고 외부와 연계할 생각을 고려해야만 한다.

최근 많은 회사에서 ‘오픈 이노베이션’을 의식하고 산학연 연계나 협업을 가속화하고 있다.

이것은 매우 좋은 움직임이다. 하지만 기업에게 얘기를 들어보면 오픈 이노베이션이나 연계의 목표가 구체적이지 않거나 공동창작에 의한 우연성을 과도하게 기대하거나 하는 등 연계 자체를 목적으로 하고 있는 경우가 많다. 그런 상황에서 좋은 결과를 내는 것은 쉽지 않을 것 같다.

여기에서 승패를 결정하는 것은 다음과 같은 일련의 행동을 의식적으로 진행하느냐의 유무가 아닐까?

(1) 자신이 실현하고 싶은 것이 어떤 상태인지에 대한 구상, 이미지를 가진다
(2) 그것을 하기 위해 자신이 지켜야 할 것(클로즈드)과 자신에게 부족한 것(오픈)이 무엇인지를 이해한다
(3) 부족한 것의 보완을 위해 조기에 연계에 대한 의사를 결정하고 행동한다

예를 들어 한 건설기계 제조사는 자동 운전이나 드론에 의한 현장 측량 서비스 등으로 비즈니스를 발전시켜 나가는 과정에 드론이나 로봇 벤처기업과 빠른 속도로 연계해 나가고 있다.

 ‘데이터’ 중시

대형 IT 기업부터 제조업까지 AI를 도입하는 대부분 기업이 ‘어떻게 데이터를 모을까’에 고민하고 있다.

AI를 진화시키는 데 있어 가장 부족한 것이나 보완해야 하는 것은 사실 하드웨어나 소프트웨어, 알고리즘 이상으로 ‘데이터’라는 얘기를 많이 한다. 실제로 한 인공지능 연구소 CEO는 ‘많은 기업들이 하드웨어에 여전히 집착하고 있다. 앞으로는 데이터에 대한 투자가 제조에 대한 투자를 우선하는 시대가 올 것이다’고 언급했다.

IT 기업들이 AI를 챗봇이나 자동대화 디바이스 등 고객접점 활용에 포커스를 맞추고 있는 것도 그것이 데이터를 모으기 가장 쉬운 방법이라고 인식하고 있기 때문일 것이다.

비즈니스에 활용할 수 있는 수준으로 AI를 발전시키고 싶다면 우수한 하드웨어, 소프트웨어, 알고리즘을 개발하는 데에만 집중할 게 아니라 필요 데이터를 어떻게 빨리 대량으로 수집할 것인지도 동시에 생각해야만 한다.

 

 

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