BCG Podcast
Me, Myself, and AI : 비즈니스 세계 속 AI에 관하여
Ep. 1 | 월마트 머신러닝 VP Prakhar Mehrotra과의 대담
❝ 매번 상승과 하강을 반복하는 롤러코스터처럼, AI는 오늘 가능하다고 생각했던 일들이 내일은 불가능해지기도 한다. ❞ ― Prakhar Mehrotra
월마트(Walmart)의 머신러닝 부문 부사장(VP) Prakhar Mehrotra은 재고관리, 상품 구성 및 배치, 가격 결정, 재무 계획 등 핵심 분야의 의사결정에 기반이 되는 알고리즘 구축을 담당하고 있다.
월마트의 AI 적용
그는 월마트에서 AI 적용의 핵심은 비즈니스와의 밀접한 협력이라고 강조한다. 알고리즘도 물론 중요하지만, 결국 최종 목표가 비즈니스 개선임을 고려한다면 비즈니스의 협력과 참여가 필수이다. 월마트에서는 현재 머천다이징의 모든 요소에 AI를 적용 중이다.
AI 적용 도전 과제
우버(Uber), 트위터(Tweeter)에서 경력을 쌓은 데이터 과학자로서 Prakhar Mehrotra가 월마트에서 제일 어려웠던 점은 고객의 소비 패턴을 분석해 추천 아이템을 제시하는 SNS나 넷플릭스(Netflix)와 같은 플랫폼과 달리 월마트 매장에는 상품에 전자 상표가 부착되지 않아 고객들의 거래 정보에 대한 데이터 관리 및 추적이 불가능하다는 점이었다. 따라서 데이터에 기반한 알고리즘을 통해 분석하는 것이 아니라 추론을 해석해 의사결정에 적용할 수밖에 없었다. 이는 AI는 완벽하다는 생각을 뒤집는 것으로, 명백하지 않은 숨겨진 패턴을 찾아내 추론해야 했다. 또한 이를 최종사용자에게 설명하는 것 역시 쉽지 않은 과제였다.
비즈니스의 참여 및 협력
소프트웨어 기업이 아닌 곳에서 일하는 모든 과학자는 비즈니스 사용자들과 여정을 함께 하며 스토리를 구성해 나가야 한다. Prakhar Mehrotra도 월마트 입사 후 수개월을 매장에서 일하면서 비즈니스 용어와 환경을 익혔다. AI를 통해 가능한 것과 아닌 것을 비즈니스에 설명하고 리스크를 공유하는 것은 어렵지만 중요한 과정이다.
마치 로켓을 한 번 발사하면 되돌릴 수 없는 것처럼 인적 전문 지식이 중요한 기업에서는 기회비용이 매우 크다는 점을 기억해야 한다. 이는 실험실에서 여러 번 실험을 반복할 수 있지만, 현실에서는 불가능한 것과 마찬가지이다. 실제로 의사결정은 알고리즘에 대한 것보다는 비즈니스와 관련된 것이 많다. 결국 의사 결정은 다양한 이해관계자들과 의견 교환을 하면서 실행해 나가는 것이다. 하지만 이는 단순한 실행이 아니라 사람들과 함께 나아가는 여정이다.
Prakhar Mehrotra가 전형적인 소프트웨어 기업이 아니라 월마트에서 일하게 된 배경에는 친숙하고 일상적인 리테일 산업에 머신러닝을 적용하는 것이 우리의 삶에 더 크게 와닿을 수 있을 것이라는 생각에서였다. 일반 소비자들에게 10센트, 20센트를 절감하는 것은 실질적으로 영향이 있고 이를 반복하면 1달러, 2달러, 나아가 10달러, 20달러의 절감이 가능하기 때문이다.
성공적인 AI 적용의 비결
기업에서 AI를 적용할 때 독단적인 태도는 효과가 없다. 다양한 관계자들과 의견을 나누고 전체 여정에 비즈니스 담당자를 참여시켜 솔루션 도출에 실질적인 도움을 받아야 한다. 처음에는 완벽하다고 생각했던 것도 틀릴 수 있음을, 취약점이 있음을 인정하고 다른 사람들의 의견을 경청하고 배우려는 태도가 성공적인 AI 적용의 비결이다. AI를 비즈니스에 적용하는 데 있어 겸손함과 강한 의지는 필수이며, 실제로 가장 큰 어려움은 기술적인 것이 아니라 조직 관리, 변화 관리, 사용자 참여에 있음을 기억해야 한다.
