AI 개발 외주가 실패하는 이유

위에서 나열된 실패 요인 중 가장 중요한 것은 5번입니다.

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많은 AI 프로젝트가 실패하는 이유는 바로 회사가 가진 역량을 뛰어넘기 때문입니다.

AI를 기반으로 하는 신제품이나 영업 품목을 출시하려고 하는 경우에 특히 그렇습니다.

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또한, AI 프로젝트는 데이터 변화에 따라 구축 이후에도 운영비용과 프로세스가 극단적으로 변하게 됩니다.

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때문에,

➪장기적인 프로젝트 전략을 세워줄 수 있는 AI 전문 외주사 선정이 중요합니다.

➪어떤 외주 업체들은 기업측에서 데이터가 없어도 자신들이 데이터를 구해서 서비스를 구현해 줄 수 있다고 하는 경우도 많습니다. 하지만 이렇게 업체에서 찾아주는 데이터로 개발시 의뢰업체 측이 원하는 개발 완성도에 못미칠 수 있습니다.

즉, 비즈니스 가치(AI 모델의 정확도) 가 떨어질 수 있습니다.

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※ 혹은 파트너사의 데이터 사이언티스트에게 관리 의뢰를 맡기는 것도 내재화 전에는 좋은 전략입니다.

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​2022년 CIO의 ‘CIO 현황 보고서’에 따르면 IT 리더 중 35%가 올해 소속 조직에서 데이터 및 비즈니스 분석에의 투자가 증가할 것이라고 밝혔습니다.

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그리고 IT 리더 중 20%는 머신러닝/인공지능이 대부분의 IT 투자를 유도할 것이라고 이야기합니다.

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세계 최초의 ‘데이터 사이언티스트’라고 주장하는 로널드 피셔는

1926년에 발행한 ‘현장 실험의 배열(The Arrangement of Field Experiments)’에서

데이터 기반 의사결정의 본질에 대해 다음과 같이 이야기하였습니다.

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AI와 ML을 새로운 비즈니스 기회가 아닌 기존 비즈니스 프로세스를 개선하는 수단으로 봐야하며

먼저 프로세스에서 결정 요인을 분석하고

“이 결정을 x% 개선할 수 있다면 결과적으로 어떤 영향을 미칠까?”라고 질문을 던져야 한다고,

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비즈니스 가치, 즉 해당 모델의 정확도와 직결됩니다.

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"프로젝트 종료 후에도 현실적으로 이 비즈니스 가치를 꾸준히 향상시키며 운영 가능한가? 에 대해

전체적인 전략을 먼저 컨설팅 받아보실 것을 추천드립니다.

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