올바른 길을 선택하기: 산업 회사에서 AI 기반 기술을 접근하는 방법

인공 지능은 우리가 알고 있는 모든 산업을 변화시키고 있습니다. 이는 주목을 받은 분야만이 아니라, SaaS, 핀테크, 헬스텍, 여행 등과 같은 전통적인 산업에서도 마찬가지입니다.전통적인 중공업도 변화를 겪고 있습니다.

산업용 AI 투자자로서, 많은 기업이 자동화와 데이터 기반 의사결정을 도입하고 있으며, 이러한 접근 방식은 기업의 필요와 자원에 따라 다를 수 있습니다.

이 글에서, 기업이 비즈니스 프로세스에 AI 기반 기술을 통합하는 다양한 옵션을 обс술하고, 각 옵션의 장단점을 강조하겠습니다.

1. 내부 연구개발 부서 설립

일부 기업은 자체 연구개발 부서를 설립하여 AI 기술을 개발합니다. 예를 들어, 시멘스(Siemens)는 AI 연구소를 통해 산업용 AI의 다양한 잠재적 적용을 개척하고 있습니다.

시멘스는 내부 부서를 통해 일부 혁신을 달성했지만, 대부분의 기업은 내부 부서에서 얻을 수 있는 이익이 제한적이라는 사실을 nhận識해야 합니다.

스타트업과 달리, 기업 세계는 느린 처리 시간, 낮은 오류 허용度, 높은 기대치로 인해 프로젝트가 잠재력을 발휘하기 전에 중단될 수 있습니다. 스타트업은 피벗(pivot)하고 여러 번의 반복이 필요하다는 것을 알고 있습니다. 특히 AI와 같은 기술은 끊임없이 “학습” 모드에서 있어야 합니다.

따라서, 내부 부서를 설립하는 기업은 그 부서에 자율성을 부여하여 스타트업처럼 운영할 수 있도록 해야 합니다. 그렇지 않으면, 전통적인 기업 운영 방식은 그들의 전망을 방해할 수 있습니다.

2. AI에 중점을 둔 기업 벤처 펀드(CVF) 또는 액셀러레이터 생성

토요타와 같은 대기업은 토요타 연구소를 통해, 그리고 토요타 벤처스를 통해 수백만 달러를 투자하여 AI, 로보틱스, 기타 최전선 기술에 대한 스타트업에 투자하고 있습니다.

다른 기업들은 후지쯔 엔지니어링 액셀러레이터를 통해, 또는 폭스바겐이 실리콘밸리 액셀러레이터와 파트너십을 맺어, 산업의 필요와 도전을 해결하는 스타트업을 지원하는 독점적인 액셀러레이션 프로그램을 생성했습니다. 이러한 접근 방식에는 몇 가지 이점이 있습니다. 스타트업과 함께 프로젝트를 시연하고, 이러한 스타트업의 성공을 지원하기 위해 자원을 활용할 수 있습니다.

그러나, 이러한 접근 방식에도 제한이 있습니다. 벤처 펀드 또는 액셀러레이터를 설립하는 것은 기업의 깊숙이 뿌리박힌 문화를 변경하지 않습니다. 또한, 이러한 펀드의 운영은 추가적인 요인에 의해 제한될 수 있습니다. 전통적인 기업 프로세스는 혁신적인 AI 기술을 개발하는 데 필요한 것과 충돌할 수 있습니다.

3. Chief Digital Officer (CDO) 채용

이 단계는 기업을 디지털화할 책임을 맡은 개인 또는 부서를 고용하는 것을 포함합니다. 이러한 책임은 AI 채택 전략을 개발하고, 스타트업과 협력하는 것을 포함합니다. CDO는 또한 디지털화를 통해 효율성, 경쟁력, 성장을 향상시키는 데 중점을 둘 것입니다.

이 내부 접근 방식의 잠재적인 단점은 스타트업이 기업 직원과 의사소통하는 것이 어려울 수 있다는 것입니다. 스타트업은 다른 비즈니스 모델에 익숙하고, 완전히 다른 의사소통 프로토콜을 가지고 있습니다. 또한, CDO는 잠재적인 파트너십을 위해 기존 네트워크를 사용할 수 있으므로, 효과적인 협력의 범위가 제한될 수 있습니다.

또한, CDO는 기업의 전반적인 비전과 일치해야 합니다. 예를 들어, CDO가 빠른 변화를 주도하고자 하지만, 기업이 그 속도에 따라가지 못하는 경우, 프로젝트는 중단되고, 더 많은 좌절을 초래할 수 있습니다.

일반적으로, 이 모델은 기업이 벤처 캐피탈과 상호작용할 때 더 잘 작동합니다. 벤처 캐피탈은 빠르게 포트폴리오 회사 중 어떤 것이 특정한 필요나 문제를 해결하는 데 더 적합한지 이해할 수 있습니다.

4. AI 주제의 해커톤 조직

반복적인 해커톤은 새로운 아이디어와 솔루션을 생성하는 강력한 방법입니다. 현재, 이 전략은 기업뿐만 아니라 스타트업과 펀드에서도 구현되고 있습니다. 저는 이 접근 방식을 사용해 본 경험이 있으며, 저의 포트폴리오 회사 중 하나는 해커톤을 정기적으로 개최합니다. 해커톤은 사람들이 창의적으로 생각하고, 상자 밖을 생각하는 데 탁월한 플랫폼을 제공하기 때문입니다.

과거에, 해커톤에서 개발된 일부 제품은 큰 성공을 거두었습니다. 예를 들어, AI 기반 솔루션을 개발하여 에너지 관리 시스템을 최적화했습니다. 스크네더 일렉트릭은 이 프로토タイプ를 개발하여 에너지 사용을 더 효율적으로 만들었고, 궁극적으로 고객에게 비용 절감을 제공했습니다.

同じ 방식으로, GE 주최의 해커톤은 운영 데이터를 분석하고 자동으로 제어 설정을 조정하여 풍차 효율성을 개선하는 AI 응용 프로그램을 개발하는 데 도움이 되었습니다. GE는 이 기술을 확장하여 현재는 풍차 운영을 최적화하고 있습니다.

보쉬의 “커넥티드 엑스피리언스” 해커톤은 AI와 IoT 혁신에 중점을 둔 또 다른 훌륭한 예입니다. 이 해커톤은 산업용 회사에서 주최된 AI 중심의 이벤트이며, 그 결과물은 제조와 자동차 부문의 변화를 가속화할 것으로 기대됩니다.

해커톤의 성공 비결은 단지 조직하고 시간과 돈을 투자하는 데 있지 않습니다. 가장 중요한 것은 왜 해커톤을 하는지와 어떻게 결과를 활용하는지 이해하는 것입니다. 한편으로, 참가자에게 창의적으로 생각할 수 있는 자유를 주는 것이 중요합니다. 해커톤의 본질은 새로운 아이디어를 찾는 데 있습니다. 다른 한편으로, 결과를 체계화하는 것이 필요합니다. 이 균형을 달성하면 해커톤은 기업에게 새로운 기술이나 인재를 발견하는 데 탁월한 플랫폼이 될 수 있습니다.

최종 생각

이 네 가지 접근 방식은 기업이 AI 기술을 프로세스에 통합하고 결과를 개선하는 데 잠재적으로 성공적인 전략이 될 수 있습니다. 그러나, 두 가지 근본적으로 다른 작업 방식 사이의 의사소통과 이해의 중요성을 강조해야 합니다.

AI 스타트업과 혁신가는 기업 직원과 의사소통하기가 어려울 수 있습니다. 따라서, 이러한 기술을 가르치는 것이 중요합니다. 효과적인 의사소통은 성공으로 이어질 수 있습니다.

따라서, 기업의 최종 추천은 스타트업과 협력할 수 있는 직원을 두는 것입니다. 구글은 이러한 예입니다. 저는 구글에서 스타트업과 대규모 기업 사이의 공통점을 가르치는 사람을 만났습니다. 이는 오늘날의 산업을 AI의 힘으로 변화시키는 데 협력이 필요하다는 것을 의미합니다. 협력을 모르는 사람들은 뒤처질 수 있습니다.