목적에서 시작해 전략적 가치로 완성하는 ‘AI 혁신’

 

 

AI는 이제 기업 경쟁력 핵심 자산으로 자리 잡았으며 단순한 기술 투자 이상의 의미를 지닌다. 많은 기업이 AI 도입을 통해 운영 효율성을 개선하고, 새로운 비즈니스 모델을 창출하며, 고객 경험을 혁신하고자 한다. 그러나 여전히 많은 AI 프로젝트가 실패하거나 기대에 미치지 못하고 있다. 이는 기술 문제가 아니라 ‘왜’ 도입하는지에 대한 명확한 목적 부재에 기인한다.

 

AI는 단순히 최신 기술을 따라가는 수단이 아닌 제품과 서비스 전략 차원에서 접근해야 한다. 스티브 잡스가 말한 “고객에서 시작해 거꾸로 개발하라”는 원칙처럼, 명확한 고객 가치와 목표가 바탕이 된 제품 중심 사고는 프로젝트 초기 단계부터 명확성, 방향성, 그리고 책임성을 부여한다. 목적이 분명치 않으면 AI 도입은 실험적 수준에 머물거나 실패로 이어지기 쉽다.

 

 

단계별 AI 접근법, ‘목적에 따른 세 가지 선택’

 

AI 도입은 모든 기업에 동일한 해답을 제공하지 않는다. 기업은 각자의 비즈니스 목표와 기술 성숙도 수준에 따라 세 가지 단계적 접근법 중 가장 적합한 방식을 선택해야 한다.

 

첫 번째는 기성 AI 솔루션을 활용한 신속한 효과 실현 방식이다. 이미 시장에서 검증된 상용 솔루션을 활용함으로써 빠른 도입과 비용 효율성을 동시에 확보할 수 있다. 이 접근은 문제 정의가 명확하고 단기적 생산성 향상이나 업무 자동화와 같은 즉각적인 효과가 기대될 때 유용하다.

 

두 번째는 기업 맞춤형 AI 도입이다. 기업 고유 데이터와 요구사항을 반영해 사전 학습된 모델을 추가 학습(fine-tuning)함으로써 정확성과 신뢰도를 높이고 경쟁력을 확보할 수 있다. 이 방식은 고객 행동 분석, 개인화된 마케팅, 예측 유지보수 등 구체적이고 전략적인 비즈니스 과제에 특히 적합하다.

 

세 번째는 완전 맞춤형 AI 모델을 개발하는 방식이다. 기업이 처음부터 모델을 설계하고 구축하는 이 고도화된 접근은 독자적 알고리즘과 극도의 맞춤화를 통해 장기적인 기술 우위를 확보할 수 있다. 다만 막대한 비용과 시간이 소요되며 반드시 제품화가 가능한 명확한 사용 사례와 실질적인 고객 가치 실현을 전제로 해야 한다.

 

 

LLM, 기업 AI 전략의 자연스러운 진화

 

단계적 접근법을 기반으로 AI 도입이 성숙해지면 기업은 보다 고도화된 AI 전략을 모색하게 된다. 그 대표적인 진화 형태가 바로 대규모언어모델(LLM)이다. LLM은 단순한 기능 중심 AI를 넘어 질의 가능하고 동적으로 반응하는 데이터 제품으로 진화한 기술이다. 기존의 데이터 자산을 사전 학습된 지능 형태로 재구성함으로써 데이터를 더 이상 비용 항목이 아닌 전략적 자산으로 전환시키는 핵심 역할을 수행한다.

 

그러나 LLM을 효과적으로 활용하려면 단순한 기술 도입을 넘어서는 제품 수준의 사고방식이 필수적이다. LLM이 실질적인 비즈니스 성과로 이어지기 위해서는 명확한 가치 정의, 강력한 데이터 거버넌스, 목적 지향적인 재활용 체계가 전제되어야 한다. 결국 중요한 것은 ‘AI를 위한 AI’가 아니라 기업의 구체적인 목표와 긴밀하게 연계된 실질적 활용이라는 점이다.

 

 

전략∙단계적 접근이 핵심

 

HS효성인포메이션시스템은 이러한 원칙을 바탕으로 고객이 AI를 통해 실질적인 비즈니스 성과를 달성하도록 지원한다.

 

기업이 AI를 왜 도입하는지에 대한 명확한 목적 정의를 시작점으로 기성 솔루션부터 맞춤형 AI, 완전 맞춤형 AI에 이르기까지 각 기업의 환경에 최적화된 전략 수립을 돕는다. 또한 데이터 품질 검증과 보안, 거버넌스 체계 강화를 통해 기업 데이터가 단순한 비용 항목을 넘어 전략적 자산으로 전환될 수 있도록 지원한다. LLM과 같은 최신 기술 역시 단순 도입에 그치지 않고 실제 제품화 및 서비스화 관점에서 활용되도록 전문 컨설팅과 기술 역량을 제공하고 있다.

 

HS효성인포메이션시스템은 앞으로도 AI를 단순한 기술 도입이 아닌, 기업의 장기적인 가치 창출과 경쟁력 강화를 위한 핵심 축으로 전환할 수 있도록 전략적 파트너로서의 역할을 지속해 나갈 계획이다.