기업들이 비즈니스 전략 수립에 최신 AI 알고리즘을 도입하며 새로운 성장 동력을 모색하고 있다. 특히 외부로 유출되어서는 안 될 인사, 재무, 운영 기록 등 민감한 데이터를 보호하면서 AI의 이점을 누리기 위해 ‘프라이빗 AI’ 모델을 채택하는 사례가 늘고 있다. 프라이빗 AI는 기업 내부 데이터만을 학습해 보다 정확하고 현실적인 분석을 제공함으로써, 의사결정권자들이 경쟁 우위를 확보하는 ‘맞춤형 나침반’이 될 수 있다는 기대를 받고 있다.

프라이빗 AI의 가장 큰 장점은 기업 고유의 데이터에 기반한다는 점이다. 이는 조직의 특성과 상황에 맞는 세밀한 예측과 운영 최적화를 가능하게 한다. 또한, 전문적인 데이터 분석 기술이 없는 직원도 자연어 질의를 통해 필요한 정보를 손쉽게 얻을 수 있어, 여러 부서에 걸쳐 있던 데이터 분석 업무를 단축하고 기업이 전략 수립 자체에 더 집중할 수 있도록 돕는다. 방대한 데이터를 인간보다 훨씬 효율적으로 처리해 실질적인 통찰력을 발굴하는 능력은 프라이빗 AI가 가진 강력한 무기다.

하지만 장밋빛 전망만 있는 것은 아니다. 과거 데이터에 의존하는 AI의 특성상, 자칫 과거의 패턴과 편견을 그대로 답습하는 ‘알고리즘의 호박(algorithmic amber)’ 속에 갇힐 위험이 존재한다고 전문가들은 경고한다. 또한, AI 모델을 기업 환경에 맞게 미세 조정하는 과정은 높은 수준의 데이터 과학 및 프로그래밍 역량을 요구하는 복잡한 작업이며, AI가 내놓은 결과를 무비판적으로 신뢰하는 ‘과신’은 잘못된 의사결정으로 이어질 수 있다.

딜로이트, 액센츄어와 같이 AI 도입을 강력히 주장하는 기업들의 이면을 살펴볼 필요도 있다. 이들은 직접 고객사를 위한 맞춤형 AI 솔루션을 구축하고 관련 서비스를 제공하며 수익을 창출한다. 이들이 내세우는 ‘농업, 산업 혁명 이후 가장 큰 변화’와 같은 고무적인 구호는 매력적이지만, 그들의 동기가 전적으로 이타적이지 않을 수 있다는 점을 고려하며 비판적인 시각을 유지해야 한다.

결론적으로, 프라이빗 AI는 기업 전략가에게 주어진 강력한 새 도구이지만, 모든 것을 해결하는 ‘만능 칼’은 아니다. MIT 슬로운 리뷰의 조언처럼 AI를 ‘부조종사’로 여기며, 그 결과물을 끊임없이 검증하고 질문하는 자세가 필요하다. 특히 SAP나 SAS처럼 수십 년간 발전하며 신뢰를 쌓아온 기존 비즈니스 인텔리전스(BI) 플랫폼을 대체하기보다, 이를 보완하는 역할로 활용하는 것이 현명하다. AI가 제공하는 잠재력을 최대한 활용하되, 인간의 통제와 비판적 시각을 잃지 않는 균형감이 중요한 시점이다.

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