기업의 AI 프로젝트 80%가 실패하고 헛돈만 날리는 이유...

며칠 전 "기업의 AI 프로젝트 80%가 실패하고 헛돈만 날리는 이유"라는 기사를 보았습니다.

 

https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=162934

[8월29일] 기업의 AI 프로젝트 80%가 실패하고 헛돈만 날리는 이유 - AI타임스

 

https://aimatters.co.kr/news/2909

AI 프로젝트, 80%는 실패한다. – AI MATTERS

 

2016년 AI붐이 시작된 이후 지금까지 약 8년간 많은 시행착오와 경험을 쌓아오면서 AI 기술은 우리사회와 생활, 산업, 기업들 속에 뿌리를 내리기 시작했죠.
또한 선도 기업들의 눈치만 보고 있던 수많은 기업들이 본격적으로 AI를 도입하기 시작한 것도 벌써 1년이 넘었다고 합니다.
AI 붐이 일어나기 훨씬 전부터 AI를 전공하면서 접해왔던 제 입장에서 보더라도 초반의 서투름과 달리 많은 부분에서 AI에 대한 이해도가 높아진 것을 느끼고 있습니다.
솔직히 이젠 제가 따라가기가 벅찰 정도로 빠르게 바뀌고 있네요. ㅠㅠ

위의 기사에 따르면 미국의 대표적인 싱크탱크인 랜드 연구소가 "AI 프로젝트 실패의 근본 원인과 성공 방법"이라는 보고서를 발표했고, 그 내용은 AI 프로젝트의 80%이상이 실패하고 있으며, 그 실패율도 다른 IT 프로젝트의 실패율과 비교할 때 2배에 달한다는 것입니다.
그리고 가장 큰 문제가 바로 사람의 문제라는 것이죠.

사실 이 문제는 진작부터 예견되어 왔던 문제입니다.
AI 만이 아니라 기존의 많은 기업, 조직에서도 가장 큰 문제는 바로 사람이었습니다.
흔히 Human Error(인적 오류)에 의한 문제라고 부르는 것들입니다.

제가 회사를 그만두고 각 기관에서 AI 강의를 시작하면서 수강생들에게 늘 이야기 했던 부분도 그 부분이었죠.
일부를 제외한 수많은 (소위) AI 전문가들이 AI에 대한 잘못된 이해와 AI 만능론과 같은 어긋난 가치관을 가지고 프로젝트를 기획하고 추진하는 것이 대부분의 실패의 원인이 된다.. 라는 것이었습니다.
앞에서도 말씀드렸듯이 지금은 많은 전문가들의 AI에 대한 이해가 깊어진 상황이어서 초반과 같은 문제는 많이 해소되었지만 그래도 사람에 의한 문제는 여전히 존재하고 있습니다.

 

그림: MS Designer Image Creator로 직접 그림

 

랜드 연구소의 보고서에 따르면 실패의 가장 큰 원인은 다음의 5가지로 분류할 수 있다고 합니다.

    1. 기업 리더십의 잘못된 이해와 의사 소통 부족, 경영진의 비현실적인 기대치
    2. 데이터 품질과 인프라에 대한 투자 부족

    3. 기술 자체에만 집중하고 실제 문제의 해결은 소홀히 하는 분위기
    4. AI 프로젝트에 대한 비현실적인 짧은 기간 설정 및 우선순위 변경
    5. 현재 시점에서의 기술의 한계를 무시한 프로젝트 추진

랜드 연구소에서는 65명의 전문가를 대상으로 인터뷰를 진행하고 분석해서 이러한 보고서를 발표하였지만 오랫동안 현업에 몸담아온 사람들이라면 누구나 느끼고 있는 점이죠.
특히 우리나라에서의 AI 기술은 평범한 단계를 거쳐 발전한 것이 아니라 알파고라는 큰 이벤트를 기반으로 발생한 급격한 붐에 의해 퍼져나간 형태이기 때문에 저런 경향이 더욱 심했다고 할 수 있습니다.
2016~2018년경에 팽배했던 AI(정확하게는 딥러닝) 만능주의가 그 대표적인 예입니다.

▶ 멀쩡하게 잘 돌아가는 시스템을 딥러닝을 적용해야한다고 뒤집어 엎었다가 실패한 경우나...(AI/딥러닝을 적용해서 성공할 수 있는 분야는 따로 있습니다. 모든 분야가 AI/딥러닝을 적용할 필요도 없고, 또 AI/딥러닝을 적용해서는 안되는 분야도 있습니다.)
▶ AI 기술도 수많은 분야로 구성되어 있는데 딥러닝 모델이 아니면 AI가 아니라고 주장하는 가짜 전문가들에 의해 프로젝트가 휘둘리다가 결국 무너져내린 경우...
▶ 필요한 것은 우리의 상품과 서비스를 개발, 구축하고 수익을 창출하는 것인데 그러한 현실적인 프로세스는 뒷전이고 신 기술, 신 모델만 찾다가 돈만 쓰고 허송세월하는 경우..
▶ 최신 기술의 모델을 찾고 만들어도 정작 우리의 서비스와는 아무런 접점이 없어서 그냥 기술을 버리거나 사장시키는 경우...
▶ 데이터의 확보와 학습에 필요한 최소한의 시간조차 만족시키지 않으면서 결과를 요구하는 경영진..
▶ 아직 아무도 성공한 적이 없는 분야에 제대로 된 준비도 하지 않고 뛰어드는 경우 등...

실제로 제가 봐오고 접해본 수많은 실패사례들이 저 5가지 분류에 다 들어있었습니다.
전문가들만이 아니라 경영자, 기술의 사용자 등 많은 계층에서 AI 기술에 대한 이해가 요구되는 상황이 지금의 시점인거죠.

 

 

아직까지도 이 분야의 전문가라는 사람들과 이야기를 해 보면 뭔가 알 수 없는 뜬 구름을 잡고 계시는 분들이 꽤 많습니다.
저도 이제 현업에서 손을 뗀지 시간이 지나다보니 점점 현업에서의 감이 무뎌지는 것을 느끼고 있습니다만 그래도 가능하면 어느 한 쪽으로 치우치지 않으려고 노력을 하는 편입니다.
아무쪼록 많은 분들이 올바른 이해를 기반으로 보다 성공적인 AI 프로젝트의 진행을 이루었으면 하네요.