AI 팀 vs 역할 분담 | 비즈니스에서의 AI #53

AI팀에는 어떤 능력과 인성이 필요한지 아시나요? 오늘 글에서는 AI팀이 어떤 모습인지 살펴보며 역량, 성격, 업무분할구조, 책임 등에 대해 논의해보겠습니다. 읽어.

AI팀은 어떤 일을 하나요?

AI팀은 인공지능 분야 전문가들로 구성된 그룹이다. 회사 내에서 이들의 책임은 다음과 같습니다.

• AI를 활용한 제품 및 서비스 강화 - AI 팀은 제공되는 제품 및 서비스의 가치를 향상시키는 AI 기반 시스템을 개발하고 구현할 수 있습니다. 예를 들어, 전자상거래 회사는 쇼핑 행동 분석을 기반으로 고객 선호도에 맞는 상품을 제안하는 AI 기반 추천 시스템을 배포할 수 있습니다.
• 일상적인 작업 자동화 - AI 팀은 반복적인 작업을 자동화하는 솔루션을 만들어 직원들이 보다 복잡한 작업에 집중할 수 있도록 합니다. 예를 들어 기업은 고객 서비스를 제공하고 자주 묻는 질문에 답변하기 위해 AI 기반 챗봇을 만들 수 있습니다.
• 데이터 분석 및 보고서 생성 - AI 팀은 대량의 데이터를 분석하고 결론을 도출하며 비즈니스 결정을 지원하는 보고서를 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 회사는 AI 기반 감정 분석 시스템을 사용하여 제품 및 서비스에 대한 고객 피드백을 모니터링할 수 있습니다.

그러나 회사 AI 팀의 책임은 주로 인공 지능 배포 범위에 대한 조직의 야망에 따라 달라집니다. Gartner에 따르면 기업에서 AI 사용 범위는 크게 세 가지 영역으로 분류될 수 있습니다.

1. 효율성 향상을 추구하는 기업에서는 AI 팀이 주로 조직을 위한 내부 도구와 고객 서비스를 위한 도구를 준비하는 데 주력합니다.
2. AI를 사용하여 운영을 최적화하지만 제품 및 고객 서비스에는 사용하지 않는 기업입니다. AI 팀은 조직의 내부 프로세스 개선에만 관심이 있습니다.
3. AI 팀이 제품, 고객 서비스 및 내부적으로 솔루션을 구현하는 대규모 인공 지능을 구현하는 회사입니다.

출처: Gartner(https://www.gartner.com/en/information-technology/insights/it-symposium-keynote)

AI 팀원의 역량과 책임

Gartner의 "2024년 Gartner 10대 전략적 기술 동향" 보고서에 따르면 인공 지능 전문가에 대한 수요는 특히 다음과 같은 분야에서 향후 몇 년 동안 증가할 것입니다.

• 기업에서 생성 인공 지능을 구현하고,
• AI 신뢰, 위험 및 보안 관리, AI TRISM,
• AI 지원 애플리케이션 생성 및 개발(AI 증강 개발),
• 인공 지능을 사용하여 의사 결정 방식을 최적화합니다.

그런데 내부적으로 AI팀은 어떤 모습일까요? 물론 프로젝트에 따라 조금씩 다를 수 있습니다. 그러나 AI 팀의 몇 가지 주요 역할은 다음과 같습니다.

• 데이터 과학자 - 데이터 과학자는 데이터 분석 및 해석, 예측 모델링 및 기계 학습을 다룹니다. 그들의 주요 목표는 데이터에서 귀중한 정보를 추출하고 이를 사용하여 비즈니스 결정을 내리는 것입니다.
• AI 소프트웨어 엔지니어 — AI 소프트웨어 엔지니어는 인공 지능을 기반으로 애플리케이션을 만들고 개발합니다. 그들의 임무는 기계 학습 알고리즘을 구현 및 최적화하고 이를 기존 시스템에 통합하는 것입니다.
• ML 연구원/ML 엔지니어 — ML 연구원은 새로운 기계 학습 모델과 알고리즘을 개발하고 구현합니다. 그들의 주요 목표는 인공 지능 분야의 지속적인 개선과 혁신입니다.
• AI 윤리학자 - AI 윤리학자는 인공 지능 사용과 관련된 위험을 이해하고 이 기술의 윤리적 적용을 담당하는 전문가입니다. 그들은 AI 이니셔티브와 그 구현이 윤리 원칙과 법률을 준수하는지 확인합니다.

AI 팀에는 프로젝트의 전략 및 비즈니스 측면을 담당하는 사람도 필요합니다. AI 기반 프로세스와 제품의 개발과 구현을 관리하는 AI 관리자일 수도 있고, 조직 전체의 AI 전략을 담당하는 CAIO(최고 AI 책임자)일 수도 있습니다. 이들의 역할은 다음과 같습니다.

• 사용되는 AI 기술을 관리합니다. CAIO는 다양한 AI 알고리즘과 기술을 숙지하고 이를 조직의 문제 해결에 적용할 수 있어야 합니다.
• AI 팀과 협력하여 AI 솔루션의 설계, 개발, 테스트 및 구현을 감독합니다.
• AI의 비즈니스 및 재정적 영향을 측정하여 인공 지능 구현의 이점과 비용을 평가합니다.
• AI에 대해 직원을 교육하고 개발합니다.

AI 팀의 성격

긴밀하게 연결된 팀과 마찬가지로 AI 팀의 각 구성원은 적절한 역량, 정기적으로 업데이트되는 기술 및 경험을 갖추고 있어야 합니다. 그러나 그만큼 중요한 것은 다양성의 필요성입니다. 즉, 팀은 비슷한 사람들로 구성되기보다는 서로 다른 관점으로 서로에게 영감을 주는 사람들로 구성되어야 합니다.

성격은 효과적인 AI 팀을 구성하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 모든 팀원은 기술과 분석 능력에 대한 열정을 공유하지만 접근 방식, 기질, 선호도는 서로 다릅니다.

AI 팀 관리자는 이러한 차이점을 인식하고 다양성의 중요성을 인식해야 합니다. 예를 들어, 세부 지향적이고 세심한 데이터 과학자는 AI 기술의 미래 방향에 대한 추상적인 논의에 지루함을 느끼고 현재 ML 모델을 개선하는 데 집중하는 것을 선호할 수 있습니다. 반면, 선견지명 있는 기질과 풍부한 상상력을 지닌 AI 윤리학자는 지루한 프로그래밍과 테스트를 참을성이 없을 수도 있습니다.

McKinsey의 "2023년 기술 동향 전망" 보고서에 따르면 오늘날 비즈니스 세계에서 다음 사항이 점점 더 중요해지고 있습니다.

• 유연성 – 기술이 발전하는 속도는 하나의 도구 세트나 작업 방식에 얽매일 가치가 없다는 것을 의미합니다.
• 팀 구성 변경, 원격 근무로의 전환, 심지어 다른 회사로의 아웃소싱 등 변화하는 조건에 적응하는 능력은 "이상적인" AI 팀원에게는 문제가 되어서는 안 됩니다.
• 새로운 도전에 대한 개방성 - 더 많은 비즈니스 영역에서 인공 지능을 구현한다는 것은 AI 팀의 각 구성원이 새로운 기술을 습득해야 함을 의미합니다.

마찬가지로 협력하고 의사소통하는 능력, 할당된 업무에 대해 책임을 지려는 의지, 스트레스를 처리하는 능력도 중요합니다.

출처: DALL·E 3, 프롬프트: Marta M. Kania(https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

작업 분할 구조

AI 팀의 효과적인 워크플로를 보장하려면 작업 분할 구조 기술을 사용하는 것이 좋습니다. 여기에는 프로젝트를 보다 세부적인 작업으로 나눈 다음 역량에 따라 개별 팀 구성원에게 할당하는 작업이 포함됩니다.

가장 높은 수준에는 특정 제품 이니셔티브로 세분화된 전반적인 비즈니스 목표가 있습니다. 이는 차례로 연구, 프로그래밍, 테스트 작업 등으로 나뉩니다. WBS 덕분에 모든 사람은 전체의 성공에 기여하기 위해 무엇을 해야 할지 정확히 알고 있습니다.

AI 팀에서 작업 분류 구조는 다음과 같습니다.

• 데이터 분석. AI 팀은 예측 모델을 구축하는 데 사용할 수 있는 패턴과 관계를 식별하기 위해 데이터를 분석하는 것부터 시작하는 경우가 많습니다.
• 예측 모델 구축. 수집된 데이터를 기반으로 AI 팀은 미래 사건을 예측하는 데 사용할 수 있는 예측 모델을 구축합니다.
• 모델 테스트 및 최적화. 모델이 구축되면 AI 팀은 모델이 제대로 작동하고 정확한 결과를 생성하는지 확인하기 위해 모델을 테스트하고 최적화합니다.
• 모델 구현. 테스트 후 모델이 구현됩니다. 즉, 새로운 데이터를 기반으로 향후 이벤트를 예측하는 데 사용됩니다.
• 모델 모니터링 및 유지 관리. 모델이 구현되면 팀은 성능을 모니터링하고 모델의 수명 전반에 걸쳐 정확한 결과를 보장하기 위해 모델의 상태를 양호한 상태로 유지합니다.

요약

프로젝트팀의 선택에 따라 전체 프로젝트의 성패가 결정될 수 있습니다. 그렇기 때문에 AI 팀이 다양한 기술과 성격, 다양한 경험, 다양한 작업 스타일을 가진 사람들로 구성되는 것이 매우 중요합니다. 프로젝트 관리자나 CAIO가 적절한 사람을 선택하면 응집력 있는 팀을 구성하는 데 가장 중요한 비공식적 역할을 자연스럽게 맡게 되어 성공 가능성이 높아지고 더욱 유익한 협업이 가능해집니다.

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저자: 로버트 휘트니

IT 부서를 코칭하는 JavaScript 전문가이자 강사입니다. 그의 주요 목표는 코딩하는 동안 효과적으로 협력하는 방법을 다른 사람들에게 가르쳐 팀 생산성을 높이는 것입니다.

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