AI 비즈니스 모델 수립 전략

인공지능(AI)은 어느새 현대 비즈니스 환경에서 혁신과 경쟁력 강화를 위한 핵심 도구로 자리매김하고 있습니다. 이 AI를 효과적으로 활용하기 위해서는 명확한 비즈니스 모델 수립이 필수적입니다. 아무리 기술이 좋아도 수익이 나지 않는다면, 영리를 목적으로 하는 기업이 AI에 자금을 투자할 필요가 없겠죠. 그렇다면 전략수립이 문제인데…그래서 본 포스팅에서는 최신 동향과 사례를 중심으로 AI 비즈니스 모델 수립 전략을 살펴보겠습니다.

1. AI 도입의 필요성과 현황

2024년은 전 세계 조직이 AI를 본격 도입한 해로 평가됩니다. 마이크로소프트의 의뢰로 진행된 IDC 보고서에 따르면, 전 세계 조직의 AI 도입률은 2023년 55%에서 2024년 75%로 급격히 증가했습니다.  (IDC AI report) 이 수치는 AI가 실험 단계를 넘어 실제 비즈니스에서 가치를 창출하는 핵심 도구로 자리 잡았음을 보여줍니다. ⚠️

2. AI 비즈니스 모델 수립을 위한 주요 전략

2.1 명확한 목표 설정

AI 도입의 첫 단계는 명확한 목표 설정입니다. 어떤 문제를 해결하고자 하는지, 또는 어떤 기회를 포착하고자 하는지를 명확히 정의해야 합니다. 이를 통해 AI 활용의 방향성을 정하고, 조직의 전략과 일치시킬 수 있습니다. 음… 현재 대한민국 IT 조직의 임원진이 대부분 50대 이상이고, 그러다보니 sk와 같은 몇몇 대기업과 같이 AI 리터러시가 안 되는 임원은 퇴출시키지 않는 한 이 부분은 쉽지 않습니다. 의사 결정자가 AI에 대해서 모르기에 실무자가 아무리 이야기를 해도 이것을 진지하게 받아 기업의 목표로 삼고 구체화 히는 것이 어려울수 있습니다.

2.2 데이터 전략 수립

AI의 성능은 데이터의 품질에 크게 의존합니다. 따라서 데이터 수집, 저장, 관리, 분석에 대한 명확한 전략이 필요합니다. 데이터의 신뢰성과 품질을 확보하기 위한 투자도 중요합니다. 
이 부분은 데이터 전문가의 개입이 필요한데, 도메인 전문가가 AI쪽도 전문가일 확률은 매우 낮습니다. 일단 이 상황에서 데이터 패브릭, 혹은 데이터 매시를 기반으로 전략 수립을 조심스럽게 추천드립니다. 관련하여 MDM(Master Data Management)에 대한 부분도 봐주시면 좋을 것 같아요.

2.3 기술 인프라 구축

AI를 효과적으로 활용하기 위해서는 적절한 기술 인프라가 필요합니다. 클라우드 서비스, 고성능 컴퓨팅 자원, 데이터 저장소 등 AI 모델의 개발과 운영을 지원하는 인프라를 구축해야 합니다. 하지만 AI functionality 보다 이 부분이 더 앞설순 없죠. 경우에 따라 on premise 가 어렵다면 보다 쉬운 접근인 MS Azure 나 AWS 의 서비스를 고려해보시는 것도 대안이 될수 있습니다.

2.4 윤리적 고려와 거버넌스

AI 활용 시 윤리적 문제와 데이터 프라이버시, 보안 등에 대한 고려가 필수적입니다. 책임 있는 AI 사용을 위한 윤리 지침을 수립하고, 이를 준수하기 위한 거버넌스 모델을 마련해야 합니다. 위에 언급한 2.2와 맥을 같이 합니다.

3. 산업별 AI 활용 사례

3.1 마케팅 분야

마케팅 담당자들은 생산성 향상과 콘텐츠 생성에 초점을 맞춘 생성AI를 적극 도입하고 있습니다. LLM을 비롯해 머신러닝, 딥러닝 등 다양한 AI 기술을 활용하여 고객에게 개인정보 보호, 고객 경험(CX), 맞춤형 캠페인 등을 제공하고 있습니다. 

3.2 의료 분야

의료 분야에서는 AI를 활용한 진단 보조, 약물 개발, 환자 모니터링 등 다양한 활용 사례가 나타나고 있습니다. AI를 통해 의료 서비스의 효율성과 정확성을 높이고, 환자 맞춤형 치료를 제공하는 데 기여하고 있습니다.

3.3 제조업

제조업에서는 AI를 활용한 스마트 팩토리 구축이 활발합니다. 생산 공정의 자동화, 품질 관리, 예측 유지 보수 등 다양한 분야에서 AI가 활용되어 생산성 향상과 비용 절감을 이루고 있습니다.

4. AI 비즈니스 모델의 미래 전망

SAS의 ‘2025년 AI 트렌드 전망’에 따르면, 생성AI는 비즈니스 가치 창출에 집중해야 하며, 환경 문제 해결을 위해 클라우드 업체와 AI 사용자 간의 공동 책임이 요구됩니다. 또한, 마케팅 분야에서 고도화된 생성AI의 활용이 증가할 것으로 전망됩니다. 

5. 성공적인 AI 비즈니스 모델 수립을 위한 팁
• 작게 시작하여 확장하기: 초기에는 작은 프로젝트로 시작하여 성공 사례를 만들고, 이를 기반으로 점진적으로 확장하는 것이 효과적입니다.
• 내부 역량 강화: AI 전문 인력을 확보하고, 기존 직원들의 역량을 강화하여 내부에서 AI 프로젝트를 주도할 수 있는 능력을 키워야 합니다.
• 파트너십 활용: 외부 전문 기업과의 파트너십을 통해 부족한 기술이나 자원을 보완하고, 시너지 효과를 창출할 수 있습니다.
• 지속적인 모니터링과 개선: AI 모델은 지속적인 학습과 개선이 필요합니다. 운영 중인 모델의 성능을 주기적으로 평가하고, 필요한 경우 업데이트를 진행해야 합니다.

6. 결론

AI는 비즈니스 혁신의 강력한 도구이지만, 효과적인 활용을 위해서는 명확한 전략과 계획이 필요합니다. 명확한 목표 설정, 데이터 전략 수립, 기술 인프라 구축, 윤리적 고려 등을 통해 성공적인 AI 비즈니스 모델을 수립할 수 있습니다. 또한, 산업별 활용 사례를 참고하여 자사에 맞는 전략을 수립하는 것이 중요합니다.

참고 자료
• 2025년 주목해야 할 6가지 AI 트렌드
• 2025년 전망: 전문화되고 지속가능한 AI ‘9대 트렌드’
• 성공적인 AI 비즈니스 전략을 구축하는 방법
• 데이터브릭스가 본, AI 시대 기업의 데이터 전략 트렌드와 투자 고민