기업 의사결정의 AI 도입: 쟁점과 대안

본 내용은 " 기업 의사결정의 AI 도입 쟁점과 문제 의식에 대한 대안 탐구 " 의 원문 자료에서 일부 인용된 것입니다. 2023.12.19

문서 내 토픽

• 1. 기업 의사결정 프로세스

  기업은 생산 과정에서 생산 시설 이전, 시장 개척, 상품 생산 등 수많은 의사결정을 한다. 의사결정은 문제 인식, 결정 기준 확립, 대안 개발·분석·선정·실행 및 평가의 과정을 거친다. 경영자는 합리적 의사결정을 위해 상황을 정확히 파악하고, 불확실한 상황에서는 직관과 창의성이 영향을 미친다. 기업가는 불확실성이라는 위험을 부담하면서 이윤을 추구하며, 이러한 리스크 관리는 기업 내 의사결정 과정의 기준과 분석, 실행 요소가 모두 작동하는 방식으로 이루어진다.

• 2. 설명 가능한 AI(XAI)

  딥러닝의 블랙박스 문제로 인해 AI의 의사결정 결과에 대한 설명이 부족하다. 설명 가능한 AI(eXplainable AI, XAI)는 AI가 스스로 결정 근거를 제시하는 방식이다. IBM의 휴먼-AI 협업 알고리즘(CHAI)은 비슷한 이미지들을 시각적으로 보여줌으로써 판단 근거를 설명한다. 이를 통해 AI는 인간의 이해를 돕는 진정한 협업 도구가 되며, 판단의 근거를 인간에게 시각적으로 설명하는 협업 형태가 XAI의 대표적인 상호작용 모습이 된다.

• 3. AI 의사결정의 윤리적 문제

  2016년 빅데이터 분석 회사의 '아름다운 사람' 선발 대회에서 AI가 선발한 44명 중 대부분이 백인이었고 아시아인 5명, 흑인 1명에 불과했다. 이는 알고리즘이나 데이터에 편견이 개입되었음을 보여준다. AI에 의한 자동적 의사결정은 개인뿐 아니라 사회 전반에 차별 문제를 야기할 수 있으며, 무의식적 편견이나 알고리즘 악용으로 의사결정을 정당화할 수 있다는 점이 더 큰 문제다.

• 4. AI 도입을 위한 조직 준비

  AI 분석가 사미르 드한라자니는 세 가지 준비를 제안한다. 첫째, 공학적 사고방식을 조직 구성원에게 심어 AI를 적극적으로 활용하도록 해야 한다. 둘째, AI 교육 환경을 조성하여 직원들이 AI의 작동원리와 학습방식을 이해하고 함께 일할 수 있도록 해야 한다. 셋째, 인간 중심적 디자인을 통해 사용자가 AI 시스템을 잘 활용할 수 있도록 프로그램을 설계해야 한다.

• 5. AI와 개인정보 보호

  AI는 데이터 입력-알고리즘 적용-새로운 지식 생성의 순서로 작동하며, 개인정보 활용이 필수적이다. 그러나 AI는 개인정보 이용목적을 사전에 알 수 없고, 정보주체도 자신의 정보가 어디에 어떤 목적으로 사용될지 예상할 수 없어 동의하기 어렵다. AI에 의해 생성된 개인정보는 프로파일링을 통해 개인의 직무수행, 건강, 성격, 행태 등을 자동 분석할 수 있으므로 민감정보로 더 강력하게 보호되어야 한다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

• 1. 기업 의사결정 프로세스

  기업의 의사결정 프로세스는 데이터 기반의 접근과 인간의 직관을 균형있게 조화시켜야 합니다. AI 기술이 발전하면서 의사결정 프로세스는 더욱 복잡해지고 있으며, 기업들은 신속한 데이터 분석과 예측 능력을 갖춰야 합니다. 그러나 최종 의사결정 권한은 여전히 인간에게 있어야 하며, AI는 의사결정을 지원하는 도구로 활용되어야 합니다. 특히 전략적 결정이나 윤리적 판단이 필요한 상황에서는 인간의 책임감과 경험이 중요합니다. 기업은 데이터 품질 관리, 의사결정 투명성, 그리고 조직 문화 개선을 통해 더욱 효과적인 의사결정 프로세스를 구축할 수 있을 것입니다.

• 2. 설명 가능한 AI(XAI)

  설명 가능한 AI는 AI 기술의 신뢰성과 투명성을 확보하는 데 필수적입니다. 블랙박스 모델의 한계를 극복하고 사용자와 규제 기관이 AI의 의사결정 과정을 이해할 수 있도록 해야 합니다. XAI는 특히 금융, 의료, 법률 등 중요한 분야에서 매우 중요하며, 사용자의 신뢰를 구축하는 데 도움이 됩니다. 다만 설명 가능성과 모델의 정확성 사이의 트레이드오프를 고려해야 하며, 상황에 맞는 적절한 수준의 설명을 제공하는 것이 중요합니다. XAI 기술의 발전은 AI의 책임성을 강화하고 사회적 수용도를 높이는 데 크게 기여할 것으로 예상됩니다.

• 3. AI 의사결정의 윤리적 문제

  AI 의사결정의 윤리적 문제는 현대 사회에서 가장 중요한 과제 중 하나입니다. 알고리즘 편향, 차별, 프라이버시 침해 등 다양한 윤리적 문제가 발생할 수 있으며, 이는 개인과 사회에 심각한 영향을 미칠 수 있습니다. 기업과 정부는 AI 윤리 가이드라인을 수립하고, 다양한 이해관계자의 의견을 반영하는 거버넌스 체계를 구축해야 합니다. 또한 AI 개발 단계부터 윤리적 고려를 통합하고, 지속적인 모니터링과 감시 체계를 마련해야 합니다. 투명성, 책임성, 공정성을 기반으로 한 AI 윤리 문화의 정착이 필요합니다.

• 4. AI 도입을 위한 조직 준비

  AI 도입의 성공은 기술만큼이나 조직의 준비 상태에 달려 있습니다. 조직은 명확한 AI 전략, 충분한 예산 배분, 그리고 전문 인력 확보가 필요합니다. 특히 직원 교육과 변화 관리가 중요하며, 조직 문화의 개선도 필수적입니다. 데이터 인프라 구축, 거버넌스 체계 정립, 그리고 기존 시스템과의 통합도 고려해야 합니다. 또한 AI 도입으로 인한 일자리 변화에 대비하고, 직원들의 불안감을 해소하기 위한 소통이 필요합니다. 단계적이고 체계적인 접근을 통해 조직의 AI 역량을 점진적으로 강화하는 것이 성공의 핵심입니다.

• 5. AI와 개인정보 보호

  AI 기술의 발전으로 개인정보 보호의 중요성이 더욱 높아지고 있습니다. AI 시스템은 대량의 개인정보를 수집하고 분석하기 때문에, 강력한 보안 체계와 규제 준수가 필수적입니다. GDPR, CCPA 등 국제적 규제 기준을 따르고, 개인의 동의와 투명성을 보장해야 합니다. 데이터 최소화, 암호화, 접근 제어 등 기술적 보호 조치도 중요합니다. 또한 개인정보 유출 시 신속한 대응과 책임 체계를 마련해야 합니다. AI와 개인정보 보호 사이의 균형을 맞추면서, 개인의 권리를 존중하고 신뢰할 수 있는 AI 생태계를 구축하는 것이 중요합니다.