산업 전문가들에 따르면, 인공지능의 사용성을 높이는 4 가지 방법
4 ways to enhance the usability of artificial intelligence, according to industry experts
인공지능과 관련된 기술은 시각성, 분석 및 예측력을 향상시킬 수 있는 방법으로서 비즈니스 리더들이 시도하고자 하는 수요가 있습니다. 물론, 생성적 AI는 민주적으로 이용 가능한 AI이며, 이제 모두에게 쉽게 접근할 수 있습니다. 그러나 비즈니스에 가장 초기의 현실적 가치를 전달할 수 있는 시스템에 내장된 AI는 이렇게 쉽게 접근할 수 없으며, 비즈니스 전문가들에게 이해하기 어려운 측면도 있습니다.
이와 관련하여 레이첼 우즈(Rachel Woods) 연구 데이터 과학자인 메타/페이스북 출신의 최근 트위터 에세이에서는 AI를 둘러싼 상황에 대해 경계를 제기하며, AI를 통한 견고한 비즈니스 케이스가 형성되고 있을지언정, 사용성은 아직 달성되지 않았다고 경고합니다.
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“AI는 여전히 중대한 사용성 문제를 가지고 있습니다,” 그녀는 썼습니다. “대부분의 사람들은 여전히 ChatGPT/LLMs/생성적 AI와 같은 도구들을 어떻게 활용해야 하는지 애를 먹고 있습니다. 누군가가 몇 가지 비밀적인 킬러 유스 케이스에 대해 얘기해 주길 기다리고 있습니다. 우리는 실용성에 대해 의문을 제기하는 많은 사람들을 남겨두고 있습니다. 그러나 이러한 클릭베이트 기사들은 근본적인 문제를 명명하지 못합니다: 이 도구들이 ‘유용하지 않다’는 것이 아닙니다… 사실, 그들은 단지 사용성 문제를 가지고 있을 뿐입니다.”
다른 산업 관찰자들도 대체로 동의합니다. 캐스퍼 스트레인(Casper Thomsen)과 컨스텔레이션 리서치의 주요 분석가인 앤디 투라이(Andy Thurai)는 “ChatGPT와 AI 전반이 비즈니스 사용자들에게 매우 쉬운 용어로 가능성의 예술을 탐구함으로써 인기를 얻은 이유는 사용성 때문입니다,”라고 지적합니다. “특히 생성적 AI가 문장, 내용, 비디오, 오디오를 생성할 수 있는 능력은 비기술 역량을 가진 사용자들에게 AI의 잠재력을 명백히 드러냈습니다.”
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그러나 다른 한편으로는, “편견, 기술 제한, 책임 문제 등으로 인해 비기술 사용자들에게만 사용을 제한하던 기술 전문가들은 압도적인 반응과 즉각적인 채택에 놀라워했습니다,”라고 투라이는 말합니다. “이는 적응성의 창조자들에게 자신감을 주었지만, 동시에 설명할 필요성을 없앴습니다.”
그럼에도 불구하고, 대부분의 경우 AI에 대한 심층적인 이해를 가진 사람은 “비교적 적은 수의 사람”뿐이라고 비셜 식카(Vishal Sikka) 박사는 말합니다. 그는 전 세계에 약 20,000~30,000명 정도라고 말합니다. 세계에는 약 백만명의 데이터 과학자가 있지만, 그 중 많은 사람들은 “이 시스템이 왜 그런지, 왜 그런 권장을 하는지, 어떤 문제가 발생할 수 있는지 또는 기술적 기법이 어떻게 작동하는지”를 설명할 수 없다고 식카는 말합니다.
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AI와 생성적 AI의 기업용 사례들 사이에는 차이가 있으며, 서로 다른 사용 사례와 접근 방식이 필요합니다. “콘텐츠를 생성하는 것만으로는 부족합니다,”라고 투라이는 말합니다. “그것은 비즈니스 문제를 해결해야 합니다. 책임이 있어야 하며, 윤리적이어야 하며, 설명 가능하고, 감사 가능해야 하며, 독창성과 결정에 대해 방어 가능해야 합니다. 이러한 문제들은 사용성 문제 이상의 문제들입니다. 이러한 문제들은 기업을 망가뜨릴 수 있습니다.”
기업의 채택은 느리겠지만, 사용 사례들이 선두에 나오고 있습니다. “내가 본 바로는, 법률, 인사, 윤리 및 재무 팀들이 가치를 많이 창출할 수 있는 사용 사례들을 탐색하고 있습니다,”라고 투라이는 말합니다. “AI는 비용이 많이 들 수 있습니다, 특히 잘못된 방식으로 사용될 경우입니다. 이는 그들의 존재를 앗아갈 수 있기 때문에 금러시에 참여하기 전에 신중함과 주의가 필요합니다.”
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ChatGPT는 AI를 믿을 수 있게 만들었지만, “진정한 가치가 있는 곳까지 가는 데에는 여전히 상당한 기간이 필요합니다,”라고 우즈는 덧붙입니다. “포용적인 사용 사례를 찾으려면 노력을 기울이거나, 대중화되어 사용성이 해결된 상황을 기다려야 할 것입니다.”
기술 지지자들이 AI의 사용성을 높이기 위해 무엇을 해야 할까요? 산업 전문가들은 시작할 수 있는 몇 가지 방법을 제시합니다:
인공지능의 가능성과 도전에 대한 솔직한 의사소통: 기술 관리자와 전문가들이 기업에 올바른 AI 접근 방식을 판매하는 능력을 더욱 철저하게 개발해야 하는 기술입니다. “기술 혹은 혁신 아이디어가 실패하는 이유 중 하나는 비즈니스 사용자와 예산 책임자, 최고경영자(CXO)들이 기업에게 가져다 줄 가치를 보지 못하면서 더불어 그들의 지지를 받지 못하는 것입니다,” Thurai는 말합니다. “물론 그 반대도 마찬가지입니다. 기술자들이 비즈니스 사용자의 요구사항을 실행하기 어렵다거나 예산, 기술, 자원, 비용 제한 때문에 불가능하다고 말하는 것도 있습니다.”
모두를 위한 AI 교육: “모든 규모의 기업은 AI 시스템에 작업하는 다양한 인재를 보급하기 위해 기술 문해력을 기업 전체에 확대해야 합니다,” Sikka는 말합니다. “특히 AI의 초월적인 측면에 대해 더 많은 직원들이 교육을 받아야 합니다. 그들은 제한과 약점을 배워야 합니다. AI가 할 수 있는 것뿐만 아니라 할 수 없는 것과 이러한 제한을 보완하는 AI 시스템을 구축해야 하는 것도 배워야 합니다.” 공동 작업 창작소: Thurai는 “기술자나 실행자, 혁신가, 전략가, 전도사, 비즈니스 사용자, 예산 책임자, 최고경영자를 함께 초청하여 공동 사용 사례를 탐색하는 협력적인 작업 창작소를 활용하는 것을 옹호합니다. 제안된 사용 사례를 실제로 보면서 그들의 마음이 열립니다. 그들은 가치를 추가하는 잠재적인 사용 사례를 탐색하기 시작합니다.”
AI 인재 풀 구축: AI는 많은 다른 기술 분야와 마찬가지로 좁은 기술입니다. “포토샵, 엑셀, 페이스북 광고 관리자 — 모두 기술입니다,” Woods는 말합니다. “일상 업무와 삶에 자연스럽게 통합되기 위해서는 100시간 이상이 필요할 것입니다.”
또한: 업무에 유용한 내가 선호하는 5가지 AI 도구들 결국 AI는 인간 중심이어야 한다고 Sikka는 주장합니다. “너무 많은 시스템들이 인간을 위해 설계되지 않았습니다,” 그는 말합니다. “우리는 인간의 이해력을 데이터와 AI 기술과 결합시켜야 합니다 — 인간 중심 AI. 이는 인간의 피드백이 자연스럽게 AI의 성능과 결과를 향상시킬 수 있는 지능적인 시스템을 만들어낼 수 있습니다.”
