실리콘밸리에서 경험한 AI 자동화 혁신 과정

AI는 비즈니스 속도를 놀랍도록 혁신적으로 가속화하고 있습니다. 사람이 며칠에 걸쳐 수행해야 할 작업을 AI는 자동화를 통해 단 몇 시간 만에 처리하며, 이를 통해 산업 변화의 속도도 더욱 빨라지고 있는데요.

이제 기업의 경쟁력은 AI를 활용해 얼마나 빠르게 혁신을 이루느냐에 달려 있습니다. 그렇다면 AI는 어떻게 비즈니스 혁신을 이끌어갈까요?

한국인 최초 스탠포드 경영 대학원 종신교수이자, 현재 스탠포드 경영 대학원 잭디프 로시니 싱 명예교수로 활동 중인 황승진 교수님께서 실리콘밸리의 혁신 사례를 통해 AI가 비즈니스에 변화를 일으키며 혁신을 만들어가는 과정을 자세히 알려드립니다.

AI는 속도전의 무기

캘리포니아에 있는 한 종이 제품 제조업체는 고객 주문에 대한 응답 시간이 지나치게 길다는 것을 발견했다. 이로 인해 고객 서비스의 질이 떨어지고 주문에서 현금화까지 시간이 길어지니 회사에 악영향을 미친다.

어떻게 응답 시간을 단축할 수 있을까? 그 답은 ‘병목 분석(Bottleneck Analysis)’에서 시작한다. 이는 전체 비즈니스 프로세스 가운데 어느 단계에서 가장 시간이 소요되는가를 찾아서 집중적으로 개선하는 방법이다. 

초기 개선점을 확인할 수 있는 ‘병목 현상’

이 제조업체가 분석을 실시했을 때 병목을 발견했다. 바로 주문 처리 초기의 정보 처리 단계였다. 주문이 도착하면 고객과 주문을 체크하는 과정이다. 이 과정을 통과해야 본사 공장으로 주문이 들어간다. 

주문 승인에는 재무팀이 참여했다. 재무팀은 고객의 신용 정보를 확인했다. 미납액이 있는지, 지불 거절과 같은 악의적인 선례가 있는지, 재무적 어려움의 부정적인 신호가 있는지 확인했다. 

재무팀은 인력 부족과 많은 요청으로 과부하 상태였기 때문에 주문을 승인하고 공장이 작업을 시작하는 데 보통 일주일 이상 걸렸다.

이 이야기는 몇 년 전, 새로운 AI 시대가 도래하기 전에 일어난 일이다. 이제 우리는 이 케이스를 되돌아보고 AI 기반 승인 시스템을 생각해 볼 수 있다. 

이를 통해 대부분의 승인은 LLM이 RAG나 에이전트와 힘을 합쳐 몇 초 만에 끝낼 수 있다. 어차피 당시 승인율은 98% 이상이었다. 이 2% 때문에 100% 작업이 오랫동안 IT 시스템에 앉아서 기다리고 있었다. 

병목 - 자동화 - AI, 

비즈니스를 프로세스의 속도를 높이는 공식

이 사례의 메시지는 다음과 같다. AI의 기본 실력이 갖추어지면, 조직은 병목 분석을 통해 병목을 찾아내고 여기에 AI를 활용한 AI 자동화를 고려하여야 한다. 즉, ‘병목-자동화-AI’가 기업의 비즈니스 프로세스의 속도를 높이는 기본 공식이다.

이 메시지의 전달은 나보다 다음 신경외과 의사가 더 효과적일 듯하다. 2019년 TEDMED에서 강력한 연설을 한 신경외과 의사 크리스 만시 박사의 연설문은 다음과 같다. 

사고에서 시작된 의료 프로세스의 혁신

(* 관련 유튜브: What if patients went directly to the tretment they needed?)

"불과 4시간 전, 제인(Jane)은 차에 치였습니다. 이제 수술실의 신경외과 의사인 저는 제인의 뇌를 구하는 것이었습니다. 저와 팀은 제인의 두개골에 구멍을 뚫고 혈전을 제거하여 압력을 완화했습니다. 수술은 완벽하게 성공했습니다. 우리는 젊은 여성의 생명을 구했습니다.

하지만 12시간 후 제인은 사망했습니다. 나중에 알게 된 것은 제인의 사망을 좌우한 결정적인 요소는 수술실에서 일어난 일이 아니었습니다. 바로 제인을 수술실에 데려오는 데 걸린 4시간이었습니다. 뇌혈전을 누군가가 확인하고, 해당 의사에게 알리고, 수술을 위한 조율을 하는 과정이 너무 늦었습니다. 

제인의 뇌는 복구할 수 없는 수준으로 손상되었습니다. 의사들은 종종 시간과 경쟁해야 합니다. 매년 수많은 환자들이 적절한 의사를 만났을 때는 이미 너무 늦어 시력을 잃거나 장애를 가지고 살아가야 하는 경우가 있습니다. 

예를 들어 뇌졸중 환자는 입원 시 검사를 받고 그 검사 결과는 대기열에 들어갑니다. 이 검사 결과는 방사선 과장이 먼저 보고, 그다음에는 신인 방사선 과장이 다시 검토합니다.

응급 의사는 환자를 신경과 전문의, 이후 신경외과 의사에게 의뢰하고 마침내 환자는 치료를 위해 다른 곳으로 이송됩니다. 이 과정은 평균적으로 3~5시간이 걸립니다. 그리고 매분 200만 개의 뇌세포가 죽습니다.

이런 상황을 더 이상 방치할 수 없습니다. 저는 여러 병원에서 이미 현실이 되고 있는 미래의 모습을 보여드리고자 합니다. 우리의 기술을 사용하면 환자는 여전히 검사를 받지만, 그 검사 결과는 즉시 인공지능을 사용하여 분석됩니다. 

모든 관계자가 동시에 알림을 받습니다. 당직 전문의는 휴대폰에서 바로 이미지를 볼 수 있습니다. 치료팀이 구성되고 외과 의사는 준비를 합니다. 그리고 이 모든 과정은 5시간이 아니라 몇 분 만에 이루어집니다. 

단계가 적을수록 오류 가능성이 적고 걸리는 시간도 훨씬 적습니다. 적절한 환자를 적절한 의사에게 연결하여 시간과의 레이스에서 승리함으로써 우리는 의료 분야를 혁신할 수 있습니다."

그가 말하는 ‘우리의 기술’이란 AI의 방사선 사진 해독과 그때로부터 환자를 치료하고 돌보는 워크플로의 자동화이다. 둘 다 오늘날의 AI 에이전트 워크플로로 가능하다. 

결국, 이 인명구조 프로세스에서의 병목인 ‘검사와 분석’ 단계를 AI로 자동화함으로써 반응시간 4시간을 몇 분으로 줄여 귀중한 생명을 구할 찬스를 높인다. 이를 위해 그는 스탠포드 MBA를 취득한 후 viz.ai라는 회사를 세웠다. 

새로운 시장에서의 경쟁력,

AI를 통한 ‘속도’ 향상이 핵심

이 사례의 키포인트는, AI는 비용, 기능이나 품질뿐만 아니라 ‘프로세스 속도’ 면에서 크게 기여할 수 있다는 것이다.

기업에게 속도는 부당할 정도의 경쟁력을 준다. 새로운 AI는 여기에 새로운 역할을 할 것이다. 좋은 예는 구글 딥마인드가 개발한 알파 폴드이다. 이는 신약 개발 속도를 올린다. 

단백질 구조를 이해함으로써 병의 원인과 치료 약, 그리고 약과 조직의 상호 반응을 신속히 파악하기 때문이다. 

암, 치매나 파킨슨병 같은 인간의 생명과 삶의 질에 결정적인 영향을 주는 병들의 치료 약이 하루라도 빨리 나오길 우리는 기다리고 있다. 게다가, 이 시장에서는 빠른 자가 독식한다. 

구글도 자기가 개발한 이점을 남 주기 아까운지 신약 개발에 뛰어든다고 한다. 이제는 빠르지 않고는 시장에서 살아남기가 불가능하다. 또, AI 없이 빠르기는 불가능하다. 

황 승 진

한국인 최초의 스탠포드 석좌교수 

스탠포드 경영 대학원 잭디프 로시니 싱 명예교수

'알토스 벤처'와 ‘길리아드’ 등 20여 개 기업의 사회 이사 역임

[한국인 최초 스탠포드 종신 교수, 황승진의 인공지능 칼럼]

‘실리콘밸리에서 경험한 AI 자동화 혁신 과정’은 한국인 최초로 스탠포드 경영 대학원 석좌 명예교수로 임명된 황승진 교수님의 인공지능 칼럼 'AI는 속도전의 무기'를 이랜서에서 재편집한 글입니다. 황승진 교수님의 인공지능 칼럼은 총 20회에 걸쳐, AI 혁신과 비즈니스 변화를 심층적으로 다룹니다.