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품목정보
| 발행일 | 2024년 11월 20일 |
|---|---|
| 쪽수, 무게, 크기 | 263쪽 | 430g | 152*225*16mm |
| ISBN13 | 9791188194452 |
| ISBN10 | 1188194453 |
경영 리더를 위한 AI 활용 안내서(Management By AI)
: 기업의 AI 활용 가능성과 투자효과에 대한 가장 '현실적인' 해설과 조언!
채수윤,배유석 저
|
아틀라스북스
|
2024년 11월 20일
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강화학습은 앞서 설명했듯이 결과 값에 대해 보상을 함으로써 최종 결과(출력) 값이 보다 정확해지게 하는 학습방법입니다. 사람이 사회에 적응하고 성장해 가는 과정과 가장 유사한 학습방식으로, 필자는 이것이 AI를 학습시키는 가장 핵심적인 방법이라고 생각합니다.
애완견을 키워 본 독자라면 강아지가 주인이 원하는 행동을 했을 때 보상을 줌으로써 그 행동을 지속하도록 훈련시킨 경험이 있을 것입니다. 예를 들어 강아지가 배변판에만 용변을 보게 하려면 엉뚱한 곳에 용변을 보면 야단을 치고 배변판으로 데려 가 여기서 용변을 보라고 말해야 합니다. 이러면 비록 강아지가 말을 알아듣지는 못해도 분위기는 충분히 이해하겠죠. 그러다 어느 날 강아지가 배변판에다 용변을 보면 쓰다듬어 주고 칭찬을 해 줍니다. 강아지마다 다르겠지만, 이런 훈련을 1~2주 하다 보면 강아지가 배변판의 사용목적을 사람처럼 이해하게 됩니다.
이와 같이 특정 환경에서 어떤 행동을 했을 때 그 결과에 대한 보상이나 벌칙을 줌으로써 원하는 방식으로 행동하게 하는 것이 강화학습 방법입니다.
--- 1부 내용 중에서
게다가 아쉽게도 완전 자동화가 극한의 효율을 가져다 주지도 못합니다. 스티브 잡스는 아이폰이 나오기 훨씬 이전에 애플 컴퓨터를 만들면서 꿈의 공장을 목표로 완전 자동화를 시도했다가 실패했습니다. 심지어 아이폰을 만들 때는 많은 근로자를 투입해서 제조하는 공장에 외주를 맡기기도 했습니다. 꿈의 공장과는 상당한 거리가 있었죠. 테슬라 역시 완전 자동화를 시도하다가 실패를 겪었습니다.
그럼 왜 이렇게 완전 자동화에 실패하는 걸까요?
첫째, 완전 자동화에 들어가는 과도한 투자비 때문입니다. 실제로 사람은 쉽게 할 수 있는 섬세한 작업이나 복잡한 작업을 로봇으로 대체하려는 시도가 많았지만, 대부분 많은 투자비를 쏟아붓고도 작업 자체를 구현해 내지도 못하는 결과로 끝나고 말았습니다.
둘째, 완전 자동화가 이루어지면 오류가 발생했을 때 해당 오류의 발견과 수정이 조기에 이루어지지 못할 뿐 아니라, 오류의 수정이 다른 공정까지 차질을 빚게 하는 경우가 많기 때문입니다.
--- 2부 내용 중에서
유통산업에서 AI를 기반으로 한 신기술은 단지 기존 사업의 효율성과 가치 상승에만 도움을 주는 것이 아니라 사업 영역을 확장하고 사업모델을 변화시키는 견인차 역할을 합니다. 특히 아마존은 여러 빅 테크 기업 중에서도 무인점포, 드론을 이용한 물류 등 신기술을 사용한 효율성 개선을 가장 적극적으로 추진하고 있습 니다.
이 기업이 신기술을 적극적으로 받아들이는 이유는 신기술을 사용한 새로운 사업모델을 통해 그동안 진출하지 못했던 유통시장 영역에 진출할 수 있기 때문입니다. 한 예로 최근 아마존이 신규 사업으로 추진하고 있는 약국 서비스인 ‘아마존 파머시(Amazon Pharmacy)’를 들어 보겠습니다.
아마존은 2018년에 온라인 약국 서비스기업인 필팩(Philpack)을 인수해 브랜드 이름을 아마존 파머시로 바꾸고 나서 처방약 배송 서비스 대상지역을 미국 50개 주 전체로 확대했습니다. 그리고 2023년 1월에는 구독형 의약품 처방 서비스인 ‘알엑스패스 (RxPass)’를 출시했습니다. 이 서비스를 구독하는 사용자가 월 5달러의 정액요금을 내면 주기적으로 처방받아야 하는 만성질환 약을 보다 편하게 무료로 받아 볼 수 있습니다.
--- 2부 내용 중에서
Book Review
판매관리는 다수의 최종 고객을 직접 상대하는 영역과 대리점, 유통점이나 기업 고객을 상대하는 영역으로 구분할 수 있습니다. 이 중에서 후자의 경우가 AI를 활용하여 효과를 거둘 수 있는 영역입니다. 키 어카운트(Key Account, 핵심적인 대형 고객) 중심으로 고객과의 커뮤니케이션 및 거래 관련 데이터를 내부에 축적하고, 챗봇과 같은 자동화된 커뮤니케이션을 통해 고객이 보다 쉽게 요구사항을 전달하고 확인할 수 있게 한다면 비교적 적은 투자로도 고객 니즈를 조기에 파악하고 판매관리 역량을 향상시키는 효과를 거둘 수 있습니다.
챗GPT도 다음과 같이 판매관리 분야에 AI를 활용했을 때의 효과에 대해 자신감 있는 의견을 내놓았습니다.
--- 2부 내용 중에서
AI 활용을 위한 가장 핵심적인 활동은 바로 ‘데이터를 모으는 것’입니다. 아무리 기대효과가 높더라도 데이터를 모을 수 있는 적절한 방법이 없다면 AI 활용 자체가 불가능합니다. 아쉽게도 AI 도입 전에 AI를 활용할 만한 데이터를 갖추고 있는 기업은 거의 없습니다. 특히 중소기업이라면 평소 관리하는 데이터 수가 많지 않기 때문에 AI 활용에 필요한 데이터를 갖추고 있을 가능성이 매우 낮습니다.
따라서 AI를 활용하려면 우선 데이터를 모으는 방법과, 그 데이터를 분석하고 결과를 도출하기 위한 AI 학습방법은 무엇인지부터 확인해야 합니다. 이 과정에서 목표를 이루기 위한 투자금액과 데이터를 모으는 시간이 얼마나 필요한지를 자연스럽게 확인하게 됩니다. 그러면 투자금액 및 기간 대비 기대효과와 함께 ROI(투자수익률)도 자연스럽게 확인할 수 있습니다.
애완견을 키워 본 독자라면 강아지가 주인이 원하는 행동을 했을 때 보상을 줌으로써 그 행동을 지속하도록 훈련시킨 경험이 있을 것입니다. 예를 들어 강아지가 배변판에만 용변을 보게 하려면 엉뚱한 곳에 용변을 보면 야단을 치고 배변판으로 데려 가 여기서 용변을 보라고 말해야 합니다. 이러면 비록 강아지가 말을 알아듣지는 못해도 분위기는 충분히 이해하겠죠. 그러다 어느 날 강아지가 배변판에다 용변을 보면 쓰다듬어 주고 칭찬을 해 줍니다. 강아지마다 다르겠지만, 이런 훈련을 1~2주 하다 보면 강아지가 배변판의 사용목적을 사람처럼 이해하게 됩니다.
이와 같이 특정 환경에서 어떤 행동을 했을 때 그 결과에 대한 보상이나 벌칙을 줌으로써 원하는 방식으로 행동하게 하는 것이 강화학습 방법입니다.
--- 1부 내용 중에서
게다가 아쉽게도 완전 자동화가 극한의 효율을 가져다 주지도 못합니다. 스티브 잡스는 아이폰이 나오기 훨씬 이전에 애플 컴퓨터를 만들면서 꿈의 공장을 목표로 완전 자동화를 시도했다가 실패했습니다. 심지어 아이폰을 만들 때는 많은 근로자를 투입해서 제조하는 공장에 외주를 맡기기도 했습니다. 꿈의 공장과는 상당한 거리가 있었죠. 테슬라 역시 완전 자동화를 시도하다가 실패를 겪었습니다.
그럼 왜 이렇게 완전 자동화에 실패하는 걸까요?
첫째, 완전 자동화에 들어가는 과도한 투자비 때문입니다. 실제로 사람은 쉽게 할 수 있는 섬세한 작업이나 복잡한 작업을 로봇으로 대체하려는 시도가 많았지만, 대부분 많은 투자비를 쏟아붓고도 작업 자체를 구현해 내지도 못하는 결과로 끝나고 말았습니다.
둘째, 완전 자동화가 이루어지면 오류가 발생했을 때 해당 오류의 발견과 수정이 조기에 이루어지지 못할 뿐 아니라, 오류의 수정이 다른 공정까지 차질을 빚게 하는 경우가 많기 때문입니다.
--- 2부 내용 중에서
유통산업에서 AI를 기반으로 한 신기술은 단지 기존 사업의 효율성과 가치 상승에만 도움을 주는 것이 아니라 사업 영역을 확장하고 사업모델을 변화시키는 견인차 역할을 합니다. 특히 아마존은 여러 빅 테크 기업 중에서도 무인점포, 드론을 이용한 물류 등 신기술을 사용한 효율성 개선을 가장 적극적으로 추진하고 있습 니다.
이 기업이 신기술을 적극적으로 받아들이는 이유는 신기술을 사용한 새로운 사업모델을 통해 그동안 진출하지 못했던 유통시장 영역에 진출할 수 있기 때문입니다. 한 예로 최근 아마존이 신규 사업으로 추진하고 있는 약국 서비스인 ‘아마존 파머시(Amazon Pharmacy)’를 들어 보겠습니다.
아마존은 2018년에 온라인 약국 서비스기업인 필팩(Philpack)을 인수해 브랜드 이름을 아마존 파머시로 바꾸고 나서 처방약 배송 서비스 대상지역을 미국 50개 주 전체로 확대했습니다. 그리고 2023년 1월에는 구독형 의약품 처방 서비스인 ‘알엑스패스 (RxPass)’를 출시했습니다. 이 서비스를 구독하는 사용자가 월 5달러의 정액요금을 내면 주기적으로 처방받아야 하는 만성질환 약을 보다 편하게 무료로 받아 볼 수 있습니다.
--- 2부 내용 중에서
Book Review
판매관리는 다수의 최종 고객을 직접 상대하는 영역과 대리점, 유통점이나 기업 고객을 상대하는 영역으로 구분할 수 있습니다. 이 중에서 후자의 경우가 AI를 활용하여 효과를 거둘 수 있는 영역입니다. 키 어카운트(Key Account, 핵심적인 대형 고객) 중심으로 고객과의 커뮤니케이션 및 거래 관련 데이터를 내부에 축적하고, 챗봇과 같은 자동화된 커뮤니케이션을 통해 고객이 보다 쉽게 요구사항을 전달하고 확인할 수 있게 한다면 비교적 적은 투자로도 고객 니즈를 조기에 파악하고 판매관리 역량을 향상시키는 효과를 거둘 수 있습니다.
챗GPT도 다음과 같이 판매관리 분야에 AI를 활용했을 때의 효과에 대해 자신감 있는 의견을 내놓았습니다.
--- 2부 내용 중에서
AI 활용을 위한 가장 핵심적인 활동은 바로 ‘데이터를 모으는 것’입니다. 아무리 기대효과가 높더라도 데이터를 모을 수 있는 적절한 방법이 없다면 AI 활용 자체가 불가능합니다. 아쉽게도 AI 도입 전에 AI를 활용할 만한 데이터를 갖추고 있는 기업은 거의 없습니다. 특히 중소기업이라면 평소 관리하는 데이터 수가 많지 않기 때문에 AI 활용에 필요한 데이터를 갖추고 있을 가능성이 매우 낮습니다.
따라서 AI를 활용하려면 우선 데이터를 모으는 방법과, 그 데이터를 분석하고 결과를 도출하기 위한 AI 학습방법은 무엇인지부터 확인해야 합니다. 이 과정에서 목표를 이루기 위한 투자금액과 데이터를 모으는 시간이 얼마나 필요한지를 자연스럽게 확인하게 됩니다. 그러면 투자금액 및 기간 대비 기대효과와 함께 ROI(투자수익률)도 자연스럽게 확인할 수 있습니다.
--- 3부 내용 중에서
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