일본 아이웨어 기업 JINS는 2016년 11월부터 인공지능을 활용해 고객에게 맞는 안경을 추천해주는 JINS BRAIN 서비스를 제공하고 있다.
이러한 사례 뒤에는 다음과 같은 몇 가지 사항이 숨겨져 있을 수 있습니다.
두뇌의 한계를 뛰어넘는 도구
인공지능이라는 도구는 인간 두뇌의 인지와 판단의 영역을 넘어서는 도구입니다.
인공지능은 인간이 이해할 수 있는 영역에 있는 기존의 방법을 고수해서는 제대로 활용될 수 없습니다.
마지막으로 변경 관리
구 영국 적기법(Rea Flag Act)은 종종 정부의 잘못된 규제에 대한 비판으로 인용됩니다.
이러한 법률로 인해 영국은 자동차 산업에서 주도권을 잃었습니다.
그래서 새로운 시대가 올 때 우리는 자신을 제한하지 않고 새로운 시대에 적응해야 합니다. 인공 지능과 기계 학습을 사용하는 데이터 기반 비즈니스는 “데이터 기반 변경 관리”의 또 다른 이름일 뿐입니다.
인공지능 시대 인간의 역할
“효율성은 일을 올바르게 하는 것을 의미하고, 효과성은 올바른 일을 하는 것을 의미합니다.”
인공지능은 효율성을 책임지고 인간의 역할은 효율성
제6장 지배구조의 변화
상충되는 이해관계의 균형
기계 학습을 실제로 적용할 때 이해 상충이 발생합니다.
그 주된 이유는 도구가 너무 강하기 때문입니다.
아무리 좋은 인공지능도 결국 사람이 만드는 것이므로 명확한 업무와 목표, 직무 전환 등을 통해 사람들이 잘 멘토링을 받아야만 기술이 효과적으로 활용될 수 있다.
조직 구조 및 프로세스의 변화
인공지능과 데이터를 적극 활용하기 위해서는 비즈니스 프로세스의 변화가 필요하다. 이는 1990년대에 매우 유행했던 비즈니스 리엔지니어링과 일치합니다.
과거의 사례를 현재 상황에도 적용할 수 있다. 기술적으로는 과거의 비즈니스 리엔지니어링과 현재의 인공지능 모두 컴퓨터를 적극적으로 활용하고 있다. 프로세스 혁신 측면에서는 당시 컴퓨터 기술을 기반으로 프로세스를 혁신한 기업이 더 나은 성과를 냈습니다.
구체적인 계획이 가로막고 있다
기술을 효과적으로 사용하기 위한 핵심 요소는 기술 환경의 변화에 따라 빠르게 변화하거나 변화 자체가 스스로 발생하는 것입니다.
지금처럼 환경 변화가 매우 빠르고 급변하는 시기에 구체적인 계획을 세우는 도중에 다시 환경이 바뀌게 되므로 핵심 비전과 단기 계획을 세워 변화에 빠르게 적응해야 합니다. 환경을 설정하고 계속 진행합니다.
회사 안팎의 환경은 사업계획상 1년에 한 번만 바뀌는 법이 없습니다.
다른 것을 시도할 수 있는 기회
사업이 중요할수록 더 바빠지고 다른 일을 생각하고 시도할 시간이 없습니다. 중심적이고 분주한 장소일수록 과감하게 조직을 바꾸고 공간을 만들기 위해 노력한다.
핵심 영역은 오랫동안 운영되어 왔으며 광범위한 데이터를 보유하고 엄청난 잠재적 기회를 제공하는 영역입니다.
원활한 협력을 위한 전제 조건
성공 또는 실패는 회사의 협업 작업 구조가 개별 부서 및 개인의 이익과 얼마나 잘 일치하는지에 달려 있습니다.
인공지능으로 업무를 혁신하기 위해서는 각 조직과 개인의 업무가 적용과 운영 과정에서 어떻게 변화하는지, 누가 누구와 같은 목표를 가져야 하는지, 그리고 목표, 책임과 업무를 면밀히 관찰하고 평가할 필요가 있다. 권위를 재정의하다.필수
기본적인 변경은 하향식으로만 가능합니다.
자본주의의 핵심인 기업을 보면 효율성 추구라는 최고의 가치를 위해 권력이 피라미드 구조로 밀려났다.
모든 성공적인 경영 혁신은 하향식으로만 가능했습니다.
비즈니스에 큰 영향을 미치는 변화는 조직에 많은 변화를 요구합니다.
7장 일하는 방식의 변화
기회는 일상 속에 있다
그래도 인공지능의 활용이 너무 크다거나 완전히 새로운 일터를 만들어 활용해야 한다고 생각하는 경향이 있다.
하지만 앞서 제시한 JINS 안경 추천처럼 인간의 서로 다른 생각과 행동을 하나로 결합하고 개선함으로써 유지될 수 있다.
일본 Makoto Koike의 딥러닝 기반 오이 자동선별기(https://www.youtube.com/watch?v=4HCE1P-m1l8)
스웨덴 양봉가 Björn Lagerman의 “BeeScanning”
행사가 아닌 일상으로
매일 좋아지는 일상을 개선하는 것이 보다 현실적이고 효과적인 변화의 방법이 될 수 있습니다.
기술이 앞서야 합니다
변화와 조직관리는 인공지능의 활용에 중요하지만 기술적으로도 가능하다.
이론과 기술은 모든 흐름의 시작점에 있습니다.
학습과 팔로우를 통해 기술 개발
현재 인공지능, 머신러닝, 데이터 사이언스 분야에서는 누군가가 새로운 기술을 개발하면 빠르게 정리되고 세상과 공유되며 오픈소스화된다.
선도적이고 널리 퍼진 기술을 통해 생태계를 만드는 것이 전체 시장을 성장시키는 길입니다.
기술 인력이 인공지능 응용 기술을 개발하는 가장 좋은 방법은 “팔로우”입니다.
이렇게 인공지능 기술에 대한 이해를 넓히다 보면 실전에 적용할 수 있는 영역이 보일 것이다.
실패, 시행 착오, 갈등은 좋은 징조입니다.
계속해서 시도하고 다른 방식으로 실패해야 합니다.
시행 착오의 과정 없이는 어떤 것도 달성하기 어렵습니다.
※ 본 내용은 의 내용을 바탕으로 작성되었습니다.