Competing in the Age of AI

1. AI는 비즈니스 모델을 변혁하고 전체 산업을 재편하고 있다

인공지능은 기업의 운영 방식을 변화시키고 경제를 재구조화하고 있다

AI 주도 변혁. AI는 단순한 기술 트렌드가 아니라, 기업의 운영 방식과 경쟁 방식을 근본적으로 변화시키고 있다. Ant Financial, Ocado, Peloton과 같은 기업들은 AI를 활용하여 전통적인 산업 경계를 도전하는 새로운 비즈니스 모델을 창출하고 있다. 이러한 기업들은 다음과 같은 특징을 가지고 있다:

• 전례 없는 규모와 범위의 운영
• 데이터 분석을 통한 빠른 학습과 개선
• 전통적인 운영 제약의 제거

다양한 부문에 걸친 영향. AI 혁명은 기술 기업에만 국한되지 않는다. 다양한 산업을 재편하고 있다:

• 금융 서비스 (예: Ant Financial의 AI 기반 대출)
• 소매업 (예: Amazon의 개인화된 추천)
• 헬스케어 (예: AI 기반 진단)
• 교통 (예: 자율주행차)

이러한 변혁은 모든 기업이 AI 시대에 경쟁력을 유지하기 위해 전략과 운영을 재고하도록 강요하고 있다.

2. AI 공장: 디지털 운영 모델의 새로운 핵심

새로운 기업의 핵심은 소프트웨어, 데이터, 알고리즘으로 구동되는 확장 가능한 의사결정 공장이다

AI 공장의 구성 요소. AI 주도 기업의 중심에는 AI 공장이 있으며, 이는 다음과 같은 요소로 구성된다:

• 데이터 파이프라인: 방대한 양의 데이터 수집, 정리, 처리
• 알고리즘 개발: 예측 모델 및 의사결정 시스템 생성
• 실험 플랫폼: 실제 시나리오에서 AI 모델 테스트 및 개선
• 소프트웨어 인프라: 운영 시스템에 AI 기능 내장

변혁적 잠재력. AI 공장은 기업이 다음을 가능하게 한다:

• 대규모로 더 빠르고 정확한 의사결정
• 데이터 기반 통찰을 통한 제품 및 서비스 지속적 개선
• 고객에게 개인화된 경험 제공
• 복잡한 프로세스 자동화로 비용 절감 및 효율성 증대

Netflix와 같은 사례는 AI 공장이 콘텐츠 추천에서 제작 결정에 이르기까지 비즈니스 성공을 어떻게 이끌 수 있는지 보여준다.

3. AI 시대를 위한 기업 재구조화는 근본적인 변화를 요구한다

디지털 네트워크와 AI의 전체적인 힘을 사용하려면 기업은 근본적으로 다른 운영 아키텍처가 필요하다

사일로에서 플랫폼으로의 전환. 전통적인 기업은 종종 기능적 사일로로 구조화되어 데이터 공유와 협업이 제한된다. AI 주도 기업은 새로운 아키텍처가 필요하다:

• 분산된 시스템을 대체하는 통합 데이터 플랫폼
• 비즈니스의 다양한 부분 간의 원활한 연결을 가능하게 하는 API
• 빠른 혁신을 위한 모듈식, 재사용 가능한 소프트웨어 구성 요소

문화적 및 조직적 변화. 재구조화는 기술을 넘어선다:

• 부서 간 장벽 허물기
• 데이터 기반 의사결정 문화를 조성
• 새로운 기술과 역할 개발 (예: 데이터 과학자, AI 제품 관리자)

사례 연구: Amazon의 변혁. Amazon의 사일로화된 전자상거래 회사에서 AI 기반 플랫폼으로의 여정은 재구조화의 도전과 이점을 보여준다:

• 서비스 지향 아키텍처에 대한 Bezos의 명령
• 내부 및 외부 플랫폼으로서의 AWS 개발
• 조직 전반에 걸친 지속적인 실험과 학습

4. AI 기업이 되기 위해서는 전체적인 변혁 접근이 필요하다

확신과 인내의 균형을 맞추라.

리더십과 비전. 성공적인 AI 변혁은 다음을 요구한다:

• 최고 리더십의 명확한 전략적 방향
• 단기적인 도전에도 불구하고 변화에 대한 장기적인 헌신
• 핵심 비즈니스 요구와 AI 이니셔티브의 균형

다각적인 접근. AI 기업이 되기 위해서는 다음이 필요하다:

1. 기술 변혁:
   • AI 역량 및 인프라 구축
   • 레거시 시스템 현대화
2. 조직적 변화:
   • 민첩성과 교차 기능 협업을 위한 팀 재구성
   • AI 인재 개발 및 기존 인력 재교육
3. 비즈니스 모델 혁신:
   • 새로운 AI 기반 제품 및 서비스 식별
   • 고객 경험 및 가치 제안 재구상

Microsoft의 AI 여정. Satya Nadella의 리더십 하에 Microsoft는 AI 우선 기업으로 변모했다:

• 클라우드 기반 서비스로의 전환 (Azure)
• 제품 라인 전반에 걸친 AI 통합
• 오픈 소스 기술 수용
• 성장 마인드셋 문화 조성

5. AI 주도 전략은 네트워크 효과와 데이터 이점을 중심으로 한다

생성되는 데이터가 많을수록 조직이 제공할 수 있는 서비스가 더 좋아지고, 제3자가 참여할 인센티브가 더 커진다.

AI 시대의 네트워크 효과. AI는 전통적인 네트워크 효과를 증폭시킨다:

• 더 많은 사용자가 더 많은 데이터를 생성하여 AI 모델을 개선
• 더 나은 AI 모델이 더 많은 사용자를 끌어들여 선순환을 창출

데이터를 전략적 자산으로. 기업은 다음에 집중해야 한다:

• 독특하고 가치 있는 데이터셋 확보
• 데이터 네트워크 효과 창출 (예: 사용자 생성 콘텐츠)
• 여러 응용 프로그램 및 산업에 걸쳐 데이터 활용

전략적 고려 사항:

• 멀티호밍: 사용자가 플랫폼 간 전환할 수 있는 용이성
• 데이터 해자: 방어 가능한 데이터 이점 구축
• 플랫폼 통제: 개방성과 가치 포착의 균형

사례:

• 지속적인 데이터 기반 개선으로 구글의 검색 지배력
• 결제에서 광범위한 금융 서비스 생태계로 확장한 Ant Financial

6. AI 기반 기업과 전통 기업 간의 전략적 충돌이 시장을 재편하고 있다

디지털 기술이 전통적인 사진 촬영과 충돌한 후, 단순히 더 저렴하거나, 더 차별화되거나, 더 높은 품질로 대체하지 않는다. 고객에게 새로운 가치 제안을 제공하는 것만이 아니다. 운영 모델이 다르고 경쟁 방식이 다른 새로운 강력한 유형의 기업이 등장할 수 있게 한다.

충돌의 역학. AI 기반 기업이 전통 시장에 진입할 때:

1. 초기 혼란: 새로운 진입자가 AI 기반 효율성과 개인화로 기존 기업에 도전
2. 빠른 확장: 네트워크 효과와 데이터 이점으로 AI 기업이 더 빠르게 성장
3. 산업 변혁: 전통적인 비즈니스 모델이 구식이 되어 적응하거나 퇴출을 강요

충돌 사례 연구:

• 스마트폰: Apple과 Google의 소프트웨어 플랫폼 vs. Nokia의 하드웨어 중심
• 소매업: Amazon의 AI 기반 개인화 vs. 전통적인 오프라인 매장
• 교통: Uber의 동적 가격 책정 및 매칭 vs. 전통적인 택시

기존 기업의 대응:

• 디지털 변혁: AI 및 데이터 기반 접근 방식 채택
• 파트너십 및 인수: AI 네이티브 기업과 협력하거나 인수
• 보완적 강점에 집중: 독특한 자산이나 관계 활용

7. AI의 윤리: 증폭, 편향, 보안, 형평성 문제 탐색

YouTube와 Baidu와 같은 플랫폼이 정보를 전파하고 타겟팅하는 능력은 잘못된 정보를 무기화하고 편향을 조장하는 엔진이 되게 한다.

AI의 윤리적 도전 과제:

1. 디지털 증폭: AI 시스템은 잘못된 정보나 유해한 콘텐츠를 빠르게 확산시킬 수 있다
2. 알고리즘 편향: AI 모델은 기존 사회적 편향을 지속하거나 악화시킬 수 있다
3. 사이버 보안: AI 기반 시스템은 새로운 취약점과 공격 벡터를 생성한다
4. 플랫폼 통제: 개방성과 책임 있는 거버넌스의 균형
5. 공정성과 형평성: 경제적 불평등을 증가시킬 수 있는 AI의 잠재력 해결

AI 리더의 책임:

• 적극적인 윤리적 거버넌스: 명확한 AI 원칙 및 지침 개발
• 다양하고 포괄적인 AI 개발: 데이터와 팀의 대표성 보장
• 투명성과 책임성: AI 결정에 대한 설명 제공
• 규제 기관 및 이해 관계자와의 협력: 책임 있는 AI 정책 형성

윤리적 도전 과제의 예:

• 가짜 뉴스와 정치적 조작과의 싸움에서 Facebook의 어려움
• AI 기반 채용 시스템에서의 성별 및 인종 편향
• 얼굴 인식 기술에 대한 프라이버시 우려

8. 새로운 메타: AI는 비즈니스와 사회의 규칙을 바꾸고 있다

인공지능 시대는 우리 모두에게 게임의 규칙을 바꾸고 있다. 그러나 이 새로운 메타는 로봇이 인간처럼 행동하는 것이 특징이 아니다. 이는 AI를 훨씬 더 미묘한 방식으로 사용하여 오래된 운영 제약을 허물고 새로운 가치, 성장, 혁신을 창출하는 새로운 유형의 기업의 출현에 관한 것이다.

근본적인 변화:

1. 시스템적 변화: AI는 모든 산업에 동시에 영향을 미치며, 고립된 파도가 아니다
2. 보편적 역량: AI 기반 기술이 산업별 지식보다 더 중요해지고 있다
3. 흐릿한 산업 경계: AI는 인접 시장으로의 진입을 용이하게 한다
4. 마찰 없는 영향: AI는 전통적인 운영 제약을 제거하여 빠른 확장을 가능하게 한다
5. 집중도 증가: 네트워크 효과와 데이터 이점이 승자 독식 동력을 초래

리더를 위한 시사점:

• 지속적인 변혁: 지속적인 변화를 새로운 표준으로 수용
• 윤리적 리더십: 혁신과 책임 있는 AI 배포의 균형
• 생태계 사고: 전통적인 산업 경계를 넘나드는 협력
• 평생 학습: 모든 수준에서 AI 문해력과 적응력 개발

사회적 고려 사항:

• 일자리 대체와 재교육: AI가 노동력에 미치는 영향 준비
• 규제 도전 과제: 유연하고 적응 가능한 거버넌스 프레임워크 개발
• 디지털 격차: AI 채택으로 인한 잠재적 불평등 해결

AI 혁명은 기술적 이해와 윤리적 통찰력, 그리고 공유 번영에 대한 헌신을 결합한 새로운 유형의 지혜를 리더에게 요구한다.

마지막 업데이트 날짜: August 15, 2024