1. 기존 혁신과 AI 혁신이 다른 점에 관하여 서술하시오. (총 30점)

혁신이란 시장에서 새로운 고객 가치를 창출하고 전달하는 프로세스를 의미한다. 제품이나 서비스에 대한 해택에서 고객이 지불한 비용을 뺀 나머지를 고객 가치라고 할 때 모든 혀신은 고객 가치를 제공한다. 모든 것을 바꾸었는데도 고객가치가 실현되지 않으면 그 혁신은 목적어가 잘못된 혁신이며, 혁신이 목적어는 ‘가치’이다 . 그 결과 역시 ‘가치’이며 그 혁신은 반드시 ‘가치혁신’이어야 한다. 고객 가치를 창조하려면 ‘고객이 누구 이고, 그들에게 전달하는 가치는 무엇인가?’라는것에서 생각하여야 한다. 최근 사회에서 가장 화두가 되고 있는 기술이 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 기술이다. AI 혁신은 AI 기술을 응용해 AI의 원료 라고 할 수 있는 경영 데이터에서 기업의 고객들의 행태를 분석하고, 미래를 예측하고 있다. AI의 성공 원천은 그 원료인 데이터를 잘 확보하고 잘 활용하는 것에 있다.

2. 4가지 AI 도입 전략에 대해 설명하시오. (총 40점)

1) 창출 (10점) : 4차산업 혁명의 주요 기술이 기업의 경쟁력을 좌우하는 시대이다. 그중에서 AI와 빅데이터는 산업에 가장 크게 영향을 미칠 기술이다.AI와 함께 데이터 활용이 디지털 혁신의 핵심이 되면서 산재해 있는 다양한 데이터를 한곳에 모으는 것부터 추출, 분석을 통한 인사이트 창출도 정부과 기업의 주요 과제로 부상하고 있다.

2) 결합 (10점) : 기술간 결합이 더욱 확산될 것이라는 점이다. AI는 다양한 기술과 호환되어 부가가치를 창출할 수 있다. 최근 산업계의 중요한 화두로 자리잡고 있는 메타버스(Metaverse)와 AI가 결합될 수 있다. 메타버스는 가상, 초월을 뜻하는 메타(Meta)와 현실세계를 의미하는 유니버스(Universe)의 합성어로 가상과 현실이 상호작용하는 혼합현실을 말한다. AI는 메타버스 내의 아바타를 사용자의 실제 모습과 유사하게 생성할 수도 있고, 자연어처리 기반의 소통모델이 적용되어 사용자와 대화를 나눌 수 있도록 설계할 수도 있다. 또한 가상현실 속에서 사용자를 인지하여 맞춤화된 광고를 보여줄 수도 있다. AI는 이렇게 메타버스 세계를 지능화하는 데 중요한 역할을 할 것이다. 또한 블록체인과 결합하여 지능형 보안체계를 확립하거나, 가사상화폐의 변동성을 예측하여 자산 안정성을 제고할 수도 있다. 4차 산업혁명 시기는 고도화된 신기술이 동시다발적으로 등장하는 시기이다. 이러한 상황에서 AI는 다른 기술들과의 결합을 통해 파괴적 혁신을 촉진시키는 역할을 할 것으로 전망된다.

3) 대체 (10점): 산업간 경계가 분명했던 아날로그 시대에는 산업들이 구획된 영역에서 고체처럼 존재하였던 것에 반해 20세기 정보혁명은 산업을 액체처럼 바꾸어놓았다. 경쟁 범위가 넓어지고 산업과 제품의 수명주기가 짧아지면서 역동성은 커졌고 과거 분리되었던 산업을 접근시키고 통합시키면서 경계선이 흐려지게 되었다. 이에 AI가 목표가 아닌 도구이자 수단으로 활용하는 것이 중요하다. 그 이유는 우리는 역사적으로 새로운 도구를 적절한 시기에 도입하지 못하여 도태한 조직 및 운명을 봐왔기 때문이다. 여기서 우리는 어떻게 잘 활용하는 것이냐가 중요하며 인간은 디지털 격변이라는 새로운 지평을 열었다. 그리고 그 중심에 있는 AI는 미래 경쟁력을 확보하기 위한 혁신의 도구이며 사람을 대체하지 않고 오히려 사람의역할을 크게 만들 것이고, 우리는 더 나은 인간이자 인류가 되리라느 믿음을 가지게 될 것이다.

4) 확장 (10점) : AI의 적용범위의 확장이다. AI 잠재성이 크다 보니 많은 산업에서 이 기술을 도입하고 있다. 현재 생명과학, 유통, 소비재 등 분야에서 AI 도입이 활발하다. 아직까지는 전반적으로 파일럿이나 개념증명(PoC) 수준에 머물고 있다. 하지만 앞으로는 전 산업에 걸쳐 적용이 될 것이고, 실제 제품과 서비스에 적용되는 방향으로 성숙할 것으로 전망된다.

3. AI 혁신을 위해 리더가 갖춰야 할 자질 3가지를 서술하시오. (총 30점)

1) 고객에게 상품을 추천하는 시스템 개발에 이르는 비즈니스 프로세스 전반에 데이터를 활용하고 있으며, 데이터에 기반한 의사결정이 가능하기 위해서는 리더의 ‘데이터 리터러시(data literacy) ’역량도 필수이다. 데이터 활용 기회를 찾고 데이터 속에 숨은 뜻을 읽어낼 수 있는 역량을 뜻하는 데이터 리터러시는 AI 시대에 앞서가는 리더가 되기 위한 필수 요건이다. 즉, 데이터 기반 의사결정 일상화 하도록 해야 한다는 것이다. 2) 애자일이란 ‘민첩한’, ‘기민한’ 이라는 뜻을 갖고 있다. 조직 문화가 애자일하다는 것은 유연함을 바탕으로 외부 경영환경에 빠르게 대응할 수 있는 체계를 갖추었다는 것을 의미한다. 애자일 조직은 다양한 구성원간 협업에 효과적인 구조다.또한 빠른 의사결정과 민첩한 시스템 개발을 가능하게 하여 조직의 효율성을 높인다. 조직의 리더는 애자일 조직 정착을 위해 인식을 전환해야 한다. 애자일 조직문화에서 리더는 상명하는 보스가 아닌, 구성원을 신뢰하고 자율성을 부여하는 동료가 되어야 한다. 3) AI는 단기적인 경영성과에 영향을 미치는 플러그 앤 플레이(Plug & Play) 기술이 아니다. 초기에 계획한 모델이나 방법론을 잘 적용하였음에도 기대한 결과를 얻지 못할 수 있다. 학습 과정이 필요하기 때문이다. 따라서 AI를 성공적으로 도입하기 위해서는 명확한 목표 수립과 함께 장기적 관점의 투자와 실험적 시도가 수반되어야 한다.  AI가 학습 과정을 통해 오류를 줄이고 보다 정확한 답을 찾아 내듯, AI 개발 과정도 실패와 시행착오를 통해 학습하는 과정이 불가피하다. 이러한 관점에서 조직의 리더는 AI 기반 경영 목표를 명확히 설정하고 장기적인 성과를 지향하는 태도를 가져야 한다.