AI Strategy Competing in the Age of AI 2020

본 내용은 " AI Strategy Competing in the Age of AI 2020 " 의 원문 자료에서 일부 인용된 것입니다. 2023.09.07

문서 내 토픽

• 1. Ant Financial Service와 전통적인 경쟁업체의 차이점

  Ant Financial은 디지털 기술을 기반으로 운영되어 직원 수가 적지만 더 많은 고객을 보유하고 있다. 기존 은행들은 오프라인 기반으로 직원들이 업무를 처리하기 때문에 다양한 금융 서비스를 한 곳에서 제공하기 어려운 반면, Ant Financial은 온라인 디지털 기술을 기반으로 하여 하나의 앱을 통해 대출, 펀딩, 자산관리, 건강보험, 신용 서비스, 온라인 게임 등 다양한 금융 서비스를 제공할 수 있다.

• 2. AI 공장의 개념과 구성 요소

  논문에서는 strong AI와 weak AI를 구분하였는데, strong AI는 사람의 행동과 구별 불가능하며 사람의 추론 능력을 자극시키는 AI이고, weak AI는 사람이 하던 일을 컴퓨터 시스템으로 할 수 있게 되는 수준의 AI라고 설명하였다. AI 공장의 4가지 구성 요소는 데이터 파이프라인, 알고리즘, 실행 플랫폼, 인프라이다. 이러한 AI 공장 기술이 적용되고 있는 사례로 틱톡을 들 수 있는데, 틱톡은 사용자의 데이터를 기반으로 맞춤형 동영상을 추천하는 strong AI 기술을 활용하고 있다.

• 3. AI 기반 기업의 혁신 요소: learning, scale, scope

  논문에 따르면 기업의 혁신을 위해서는 learning, scale, scope이 필요한데, 디지털 기업이 이 세 가지 요소의 패러다임을 변화시키고 있다. AI 기반 공정은 전통적인 공정보다 더욱 빠르게 규모를 키울 수 있고, 범위 또한 거대하게 커질 수 있다. 이는 다른 디지털화된 비즈니스와의 연계가 가능하기 때문이며, 이 과정에서 learning과 improvement에서 기존보다 더 강력한 기회들이 형성된다.

• 4. 전통적인 전략 접근 방식의 한계와 새로운 전략 수립 방향

  논문에서는 전통적인 기업을 위해 구축되었던 전략 접근 방식이 디지털 시대에 비효율적이라고 제시한다. 경쟁 시장을 지나치게 한정하여 보는 것은 기업의 미래를 단기적으로 보는 것과 다름 없다. 기업들은 전략을 수립할 때 고객과 데이터를 확보한 후 이를 활용할 수 있어야 하며, 기업 간 connecting을 통해 learning이 상호적으로 발생하고 network가 형성될 때 새로운 시장을 창출하고 경쟁우위를 가지는 전략을 구축할 수 있다.

• 5. 개인의 역량 향상 방향

  필자는 향후 중국에서 마케팅 관련 업무를 하고 싶으며, 이를 위해 데이터 보안과 협업을 통한 범위 확장의 중요성을 인지하게 되었다. 마케팅 기업들이 보유한 방대한 고객 데이터에 대한 보안 문제가 중요하며, 이종 간의 협업을 통해 소비자에게 신선함을 줄 수 있는 마케팅 전략을 구축하는 것이 필요하다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

• 1. Ant Financial Service와 전통적인 경쟁업체의 차이점

  Ant Financial Service는 전통적인 금융기관과 차별화된 특징을 가지고 있습니다. 첫째, Ant Financial은 디지털 기술을 기반으로 한 혁신적인 금융 서비스를 제공하고 있습니다. 모바일 결제, 온라인 대출, 자산관리 등의 서비스를 통해 고객의 편의성과 접근성을 높이고 있습니다. 둘째, Ant Financial은 빅데이터와 AI 기술을 활용하여 고객의 니즈를 정확하게 파악하고 개인화된 서비스를 제공하고 있습니다. 이를 통해 고객 경험을 향상시키고 있습니다. 셋째, Ant Financial은 생태계 전략을 통해 다양한 파트너와 협력하여 시너지를 창출하고 있습니다. 이를 통해 고객에게 보다 통합적이고 편리한 서비스를 제공할 수 있습니다. 이러한 차별화된 전략과 기술 역량을 바탕으로 Ant Financial은 전통적인 금융기관과 차별화된 경쟁력을 확보하고 있습니다.

• 2. AI 공장의 개념과 구성 요소

  AI 공장은 AI 기술을 활용하여 제조 공정을 자동화하고 최적화하는 개념입니다. AI 공장의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다. 첫째, 센서와 IoT 기술을 통해 공정 데이터를 실시간으로 수집하고 모니터링합니다. 둘째, 수집된 데이터를 AI 알고리즘을 통해 분석하여 공정 최적화, 품질 관리, 예지보전 등에 활용합니다. 셋째, 로봇, 자동화 설비 등의 스마트 제조 기술을 통해 생산 공정을 자동화하고 효율성을 높입니다. 넷째, 클라우드 컴퓨팅, 엣지 컴퓨팅 등의 기술을 활용하여 데이터 처리와 의사결정을 분산 및 실시간으로 수행합니다. 이러한 AI 공장의 구성 요소들이 유기적으로 연계되어 제조 공정의 생산성, 품질, 유연성 등을 향상시킬 수 있습니다.

• 3. AI 기반 기업의 혁신 요소: learning, scale, scope

  AI 기반 기업은 다음과 같은 혁신 요소를 가지고 있습니다. 첫째, 'Learning'입니다. AI 기술을 통해 기업은 방대한 데이터를 수집하고 분석하여 지속적으로 학습할 수 있습니다. 이를 통해 의사결정 능력, 예측 능력, 문제 해결 능력 등을 향상시킬 수 있습니다. 둘째, 'Scale'입니다. AI 기술은 규모의 경제를 실현할 수 있게 해줍니다. 대량의 데이터 처리와 자동화된 의사결정으로 기업은 더 많은 고객을 효율적으로 서비스할 수 있습니다. 셋째, 'Scope'입니다. AI 기술은 기업의 사업 영역을 확장시킬 수 있습니다. 새로운 데이터 기반 서비스와 비즈니스 모델을 창출할 수 있으며, 기존 사업에도 AI를 접목하여 혁신할 수 있습니다. 이러한 learning, scale, scope 요소를 통해 AI 기반 기업은 경쟁력 있는 혁신을 이루어낼 수 있습니다.

• 4. 전통적인 전략 접근 방식의 한계와 새로운 전략 수립 방향

  전통적인 전략 접근 방식의 한계는 다음과 같습니다. 첫째, 환경 변화에 대한 대응력이 부족합니다. 급변하는 시장 환경에서 기존의 계획 중심적이고 장기적인 전략 수립 방식은 한계가 있습니다. 둘째, 고객 중심성이 부족합니다. 전통적인 전략은 내부 역량 및 자원 중심으로 수립되어 고객의 니즈를 충분히 반영하지 못합니다. 셋째, 혁신 역량이 부족합니다. 기존 사업 모델에 집중하다 보니 새로운 기회를 발견하고 실행하는 데 어려움이 있습니다. 이에 따라 새로운 전략 수립 방향은 다음과 같습니다. 첫째, 민첩성과 적응성을 강화해야 합니다. 빠르게 변화하는 환경에 신속하게 대응할 수 있도록 전략 수립 및 실행 프로세스를 유연화해야 합니다. 둘째, 고객 중심성을 강화해야 합니다. 고객의 니즈와 경험을 깊이 있게 이해하고 이를 전략에 반영해야 합니다. 셋째, 혁신 역량을 강화해야 합니다. 새로운 기술, 비즈니스 모델, 가치 제안 등을 지속적으로 탐색하고 실행할 수 있는 역량을 키워나가야 합니다. 이를 통해 기업은 변화하는 환경에 효과적으로 대응하고 지속 가능한 경쟁력을 확보할 수 있습니다.

• 5. 개인의 역량 향상 방향

  개인의 역량 향상을 위한 방향은 다음과 같습니다. 첫째, 평생 학습 마인드를 가져야 합니다. 급변하는 환경 속에서 새로운 지식과 기술을 지속적으로 습득하고 업데이트해야 합니다. 단순히 학교 교육에 그치지 않고 자기주도적으로 학습하는 습관을 기르는 것이 중요합니다. 둘째, 창의성과 문제 해결 능력을 기르는 것이 필요합니다. 단순한 지식 습득을 넘어 새로운 아이디어를 창출하고 복잡한 문제를 해결할 수 있는 능력을 키워야 합니다. 이를 위해 다양한 관점에서 사고하고 도전적인 과제에 적극적으로 임하는 자세가 중요합니다. 셋째, 협업과 의사소통 역량을 강화해야 합니다. 혼자서는 해결하기 어려운 문제들이 많아지고 있기 때문에 타인과 효과적으로 협력하고 소통할 수 있는 능력이 필요합니다. 경청, 공감, 설득 등의 의사소통 기술을 익히고 팀워크 역량을 기르는 것이 중요합니다. 이러한 방향으로 개인의 역량을 지속적으로 향상시킨다면 급변하는 환경 속에서도 경쟁력 있는 인재로 성장할 수 있을 것입니다.