올바른 길 선택: 산업 기업이 AI 기반 기술에 접근하는 방법

인공지능이 우리가 알고 있는 모든 산업을 파괴하고 있다는 것은 분명합니다. 여기에는 SaaS, 핀테크, 헬스테크, 여행 등 가장 주목받는 분야뿐만 아니라 전통적으로 중공업 혼란을 겪을 준비가 된 것입니다. 

산업용 AI 중심 투자자로서 저는 해당 분야의 많은 기업이 점점 더 자동화와 데이터 기반 의사 결정을 수용하고 있으며 기업이 필요로 하는 것과 사용 가능한 리소스에 따라 접근 방식이 어떻게 달라질 수 있는지 목격했습니다. 

이 글에서는 기업이 AI 기반 기술을 비즈니스 프로세스에 통합해야 하는 다양한 옵션에 대해 논의하고 각 옵션에서 관찰한 장단점을 강조할 것입니다. 

1. 내부 R&D 부서 설립

여러 회사가 취하는 경로는 AI 기술을 개발하기 위해 자체 R&D 부서를 설립하는 것입니다. 예를 들어 Siemens는 이를 통해 AI 연구실, 산업용 AI의 다양한 잠재적 응용 분야를 개척하고 있습니다. 

Siemens는 새로운 하드웨어 없이 생산 시간을 단축하는 등 몇 가지 획기적인 성과를 달성할 수 있었지만 현실은 대부분의 기업이 내부 부서에서 얻을 수 있는 이점이 제한적이라는 것입니다. 

스타트업과 달리 기업 세계에서는 처리 시간이 느리고 오류에 대한 허용 수준이 낮으며 기대치가 높아 프로젝트가 잠재력을 최대한 활용하기 전에 프로젝트가 종료될 수 있습니다. 반면에 스타트업은 방향을 바꾸는 데 능숙하며, 특히 지속적인 "학습" 모드에 있어야 하는 AI와 같은 기술의 경우 진정한 돌파구를 찾기 전에 여러 번의 반복이 필요하다는 것을 알고 있습니다. 

이것이 바로 내 관점에서 이 접근 방식을 활용하기로 선택한 기업이 해당 부서에 자율성을 부여하여 스타트업처럼 운영될 수 있도록 해야 하는 이유입니다. 그렇지 않으면 기업이 전통적으로 운영하는 느린 속도로 인해 전망이 저해될 가능성이 높습니다. 

2. AI에 중점을 둔 기업 벤처 펀드(CVF) 또는 액셀러레이터를 조성합니다.

Toyota와 같은 거대 기업은 처음에는 도요타 연구소, 그리고 다음을 통해 도요타 벤처스 — 그리고 Qualcomm을 통해 퀄컴 벤처, AI, 로봇 공학 및 기타 첨단 기술 분야의 유망 스타트업에 투자하여 각각 수억 달러를 쏟아부었습니다. 

반면 Fujitsu와 같은 다른 회사에서는 후지쯔 엔지니어링 액셀러레이터, 또는 폭스바겐 파트너 잘 알려진 실리콘 밸리 액셀러레이터인 플러그 앤 플레이(Plug and Play)를 통해 업계의 요구와 과제에 초점을 맞춘 신흥 벤처를 지원하기 위한 독점적인 액셀러레이터 프로그램을 만들었습니다. 이는 기업이 스타트업과 함께 프로젝트를 시험하고 자원을 활용하여 스타트업의 성공을 도울 수 있다는 이점이 있습니다. 

그럼에도 불구하고 이 접근법에도 한계가 있습니다. 벤처펀드나 액셀러레이터를 설립한다고 해서 기업의 뿌리깊은 문화가 바뀌지는 않습니다. 또한 이러한 자금의 운영은 일반적으로 모회사가 수립한 프로토콜 및 규칙과 같은 추가 요인에 의해 제한됩니다. 전통적인 기업 프로세스는 획기적인 AI 기술을 개발하는 데 필요한 것과 충돌할 수도 있습니다. 

3. 최고 디지털 책임자(CDO)를 고용하세요

이 단계에는 개인을 고용하거나 회사 디지털화를 담당할 부서를 구성하는 작업이 포함됩니다. 이러한 책임에는 AI 채택 전략 개발 및 스타트업과의 협력이 포함됩니다. CDO(최고디지털책임자)도 디지털화를 통한 효율성, 경쟁력, 성장 강화에 주력할 예정이다. 

이러한 사내 접근 방식의 잠재적인 단점은 스타트업이 다양한 비즈니스 모델에 익숙하고 완전히 다른 통신 프로토콜을 사용하기 때문에 회사 직원과 의사소통하는 데 어려움을 겪을 수 있다는 사실과 관련이 있습니다. 또한 CDO는 잠재적인 파트너십을 위해 기존 연락처 네트워크에 의존하여 효과적인 협업 범위를 제한할 수 있습니다. 

또 다른 고려 사항은 CDO가 회사의 전반적인 비전과 일치해야 한다는 것입니다. 예를 들어, CDO가 빠른 변화를 추진하고 싶지만 회사가 그 속도로 발전할 준비가 되어 있지 않은 경우 프로젝트가 중단되고 더 큰 좌절만 초래할 수 있습니다.  

일반적으로 이 모델은 기업이 VC 펀드와 상호 작용할 때 더 잘 작동합니다. 왜냐하면 벤처 캐피탈리스트는 특정 요구 사항이나 문제를 해결하는 데 더 적합한 포트폴리오 회사를 빠르게 이해할 수 있기 때문입니다. 

4. AI를 주제로 한 해커톤 조직

예를 들어 매년 정기적으로 개최되는 해커톤은 새로운 아이디어와 솔루션을 생성하는 강력한 방법입니다. 요즘은 이런 전략을 기업뿐만 아니라 스타트업, 펀드에서도 실행하고 있다. 나는 개인적으로 이 접근 방식을 사용해 왔으며, 내 포트폴리오 회사 ​​중 한 곳은 정기적으로 해커톤을 조직합니다. 해커톤은 사람들이 창의적이고 고정 관념에서 벗어나 생각할 수 있는 특별한 플랫폼을 제공하기 때문입니다. 

역사적으로 해커톤에서 만들어진 일부 제품은 큰 성공을 거두었습니다. 예를 들어, Schneider Electric이 주최한 한 이벤트에서 참가자들은 다음을 개발했습니다. AI 기반 솔루션 에너지 관리 시스템을 최적화합니다. 슈나이더 일렉트릭은 이 프로토타입을 가져와 더욱 개발하여 보다 효율적인 에너지 사용의 이점을 누리고 궁극적으로 이러한 비용 절감 효과를 고객에게 전달했습니다. 

같은 맥락에서 GE가 주최한 해커톤은 운영 데이터를 분석하고 제어 설정을 자동으로 조정하여 풍력 터빈 효율성을 향상시키는 AI 애플리케이션 개발에 박차를 가했습니다. GE는 이 기술을 확장하여 이제 GE 재생 에너지 부문의 풍력 발전소 운영을 최적화합니다. 그것은 많은 솔루션 중 하나 GE가 최종적으로 구현한 해커톤에서 개발되었습니다. 

AI와 IoT 혁신에 초점을 맞춘 보쉬의 'Connected Experience' 해커톤은 또 다른 좋은 예 AI를 중심으로 한 산업 기업의 이벤트로, 이를 통해 창출되는 창조물이 해당 기업의 제조 및 자동차 부문의 혼란을 가속화할 것으로 예상됩니다. 

성공적인 해커톤의 비결은 그것을 조직하는 능력과 시간과 돈을 투자하려는 의지뿐만 아니라, 더 중요한 것은 왜 그것을 하고 있는지, 그리고 그 결과, 즉 참가자들이 만들어낸 아이디어를 어떻게 활용하는지 이해하는 것입니다. 한편으로는 해커톤의 본질이 새로운 아이디어를 찾는 것이기 때문에 참가자에게 창의적으로 생각할 자유를 허용하는 것이 중요합니다. 반면에 결과를 체계화하는 것도 필요하다. 이러한 균형을 마스터하면 해커톤은 회사 또는 인재를 위한 새로운 기술의 훌륭한 소스가 될 수 있습니다. 왜냐하면 해커톤은 새로운 기술을 발견하기 위한 플랫폼일 뿐만 아니라 회사 내에서 이러한 기술을 개발할 수 있는 개인을 식별하기 위한 플랫폼이기 때문입니다.

마무리

이 네 가지 접근 방식은 기업이 AI 기술을 프로세스에 통합하고 결과를 개선하기 위한 잠재적으로 성공적인 전략이 될 수 있지만, 여기서 공통된 맥락은 근본적으로 다른 두 작업 방식 간의 의사소통과 이해의 중요성이라는 점을 지적해야 합니다. 

AI 스타트업과 혁신가는 기업 직원과 의사소통하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 따라서 효과적인 의사소통이 성공의 길을 열어줄 수 있으므로 이 기술을 가르쳐야 합니다. 

따라서 기업에 대한 최종 권장 사항은 회사에 스타트업과 함께 일할 수 있는 직원을 두고 이러한 커뮤니케이션 격차를 해소하는 방법을 가르치는 것입니다. Google은 이에 대한 긍정적인 예입니다. 저는 구글에서 기업 영업에 참여하는 것 외에도 스타트업이 대기업과 공통점을 찾는 방법을 가르치는 중재자였던 사람을 만났습니다. 이것이 핵심입니다. AI의 힘으로 오늘날의 산업을 재편하려면 서로의 차이에도 불구하고 함께 협력해야 하고 협력 방법을 모르는 사람들은 뒤처질 가능성이 높기 때문입니다.