AI의 핵심인 '데이터'를 잘 쌓을 수 있는 IA(information architecture)가 중요하고, 이에 최적화된 오픈 플랫폼과 클라우드를 지원하는 (예상했던 대로) IBM 솔루션 소개
그 중 인상적이었던 내용은, 롯데쇼핑 김혜영 상무님의 4년동안 좌충우돌 하면서 깨달은 3가지 교훈 소개였는데
1. AI라고 하면 '기술'로 대변되어, 전문가들이 알아서 하겠지 하지만, 결국 결과는 '비지니스'로 연결되어야 하기 때문에 '현업'에서 (이루고 싶은 무엇이고 이를 위해 어떤게 필요한지) 과제, 성과, 목표를 정의하고, 현업에서 비지니스 목표에 맞춰 진행되고 있는가 체크하며 리딩하는 게 필요하다는 것.
나 또한 디지털 조직에 있으며 현업과 디지털 조직간 협업과 시너지가 나지 않고선 좋은 결과가 나올 수 없다는 것을 느꼈기 때문에 공감 백배!
2. AI 인력 몸값이 부르는게 값인 상황인데, 실제로 AI를 시스템화 하는데 다양한 기술이 필요하다. 데이터 엔지니어 뿐만 아니라, UX 기획, 다방면에 경험 많은 기획자와 개발자들이 함께 필요하다는 것.
즉,한분야의 AI 기술 전문가만으로는 AI를 실현할 수 없다는 이야기.
3. 세번째는 조직의 상황에 따라 small start 보다는 big start가 필요하고 이를 위해 탑레벨의 의지와 의사결정이 중요하다는 것.
특히 1,2번이 많이 공감되었고, 매우 현실적으로 체험과 시행착오의 경험에서 나올 수 있는 조언이라고 생각되어서 인상 깊었다.
이밖에 KB 손해보험 서완우 상무님의 어떻게 보면 성향이 다를 수 밖에 IT조직과 디지털 조직간의 어우러지는 과정 경험과 SK 하이닉스 박찬진 상무님의 AI 딥러닝 기술 모델 개발 이후에 실제로 운영 프로세스화 하는 것의 중요성도 인상적이었다.
우리가 생각하는 이상적인 수준은 멀고 험하지만, 다같이 시행착오를 거치며 조금씩 나아가고 있구나 느낄 수 있었던 개인적으로 좋았던 세션이었다.
