[정보통신신문=박남수기자] 전 세계 비즈니스 리더 70%가 인공지능(AI)에 의사결정을 일임하는 것을 원하는 것으로 나타났다.
오라클이 뉴욕 타임즈 베스트셀러 선정 작가 세스 스티븐스 다비도위츠(Seth Stephens-Davidowitz)와 공동 진행한 새로운 연구 ‘기업의 의사결정 딜레마(Decision Dilemma)’의 조사 결과를 발표했다.
대한민국 500명의 응답자를 포함한 전 세계 17개국 1만4000여 명의 직원 및 비즈니스 리더를 대상으로 진행된 본 조사에 따르면, 사람들은 데이터를 사용해 의사결정을 내리는 데 부담을 느끼고 있다.
이로 인해 삶의 질과 비즈니스 성과가 저하되고 있는 것으로 밝혀졌다.
또한, 사람들은 개인 및 업무 생활 속 더 많은 의사 결정을 내려야 하는 상황에서 그 어느 때보다 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났다.
의사결정의 수는 점점 더 증가하지만, 더 많은 데이터는 도움이 되지 않고 있다
연구에 따르면, 사람들은 방대한 양의 데이터에 압도돼 있으며, 이는 데이터 신뢰도를 손상시키고 의사결정을 더 복잡하게 만들며, 삶의 질에 부정적 영향을 끼치고 있다.
응답자의 74%는 지난 3년 동안 매일 내리는 결정의 수가 10배 증가했다고 응답했다. 78%는 결정을 내리는 과정에서 그 어느 때보다 많은 수의 데이터 소스로부터 엄청난 양의 데이터 폭증에 직면해 있다.
응답자의 86%는 방대한 양의 데이터가 개인적, 직업적 삶에서의 의사결정 과정을 더욱 복잡하게 만들고 있다고 답했다. 59%는 어떤 결정을 내려야 할지 모르는 '의사결정 딜레마'를 매일 한 번 이상 경험한다고 시인했다.
35%는 어떤 데이터 또는 소스를 신뢰해야 할지 모르겠다고 답했고, 70%는 데이터에 압도돼 의사결정 자체를 포기한 적이 있다고 응답했다.
응답자의 85%는 의사결정의 어려움이 삶의 질에 부정적 영향을 미치고 있다고 응답했으며, 이로 인해 불안이 급상승하거나(36%), 기회가 손실되거나(33%), 불필요한 지출이 발생한다(29%)고 응답했다.
그 결과, 93%의 응답자는 지난 3년 동안 의사결정을 내리는 방식을 변화시켰으며, 39%는 이제 자신이 신뢰하는 소스를 통해 얻은 의견만을 경청하며, 29%는 오직 직감에만 의존한다고 답했다.
한국의 경우 과반이 넘는 52%가 매일 한 번 이상 의사결정 딜레마 문제를 겪고 있었으며, 87%가 의사결정의 어려움이 삶의 질에 부정적 영향을 끼치고 있다고 인식했다. 그 결과 85%의 응답자가 지난 3년 동안 의사결정 방식을 변화시켰으며, 보다 많은 사람들이 신뢰하는 소스의 의견만을 듣거나(33%) 직감에만 의존(32%)하게 된 것으로 나타났다.
의사결정의 어려움은 조직을 무력하게 만든다
비즈니스 리더들은 데이터가 비즈니스에 도움을 주길 바라고, 데이터가 자사 조직 성공에 필수라는 사실도 알고 있다. 그러나 이들은 데이터를 성공적으로 활용하기 위한 도구들을 보유하고 있지 않다고 여기는데, 이는 시의적절한 결정을 내리는데 필수적인 자신감 및 능력을 약화시킨다.
85%의 비즈니스 리더들은 지난 한 해 동안 내렸던 결정에 대해 후회 및 죄책감을 느끼거나, 의문을 제기하는 등 의사결정으로 인한 괴로움을 겪었다. 또한 93%의 비즈니스 리더들은 올바른 유형의 의사결정 인텔리전스를 갖추는 것이 기업의 성공 여부를 좌우할 수 있다고 생각한다.
97%의 비즈니스 리더들은 데이터의 도움을 원한다. 이들은 이상적으로는 세계에서 데이터를 통해 더 나은 의사결정을 내리고(44%), 위험을 감소시키며(41%), 더 빠른 의사결정을 내리고(39%), 더 많은 수입을 얻고(37%), 불확실성에 사전 대비(29%)하길 원한다.
한국에서도 76%의 비즈니스 리더들이 의사결정의 고충을 겪은 경험을 갖고 있으며, 79%의 리더들이 의사결정 인텔리전스가 기업의 성공과 실패를 결정짓는다고 응답했다. 또한 90%의 리더들이 데이터의 도움을 얻길 원하고 있다.
그러나 72%의 비즈니스 리더들은 현실적으로 방대한 데이터 자체의 양 및 데이터에 대한 신뢰 결여 때문에 의사 결정을 중단한 적이 있으며, 89%의 리더들은 데이터 소스의 증가가 기업의 성공을 제한했다고 응답했다.
또한 서로 다른 데이터 소스 관리로 인해 모든 종류의 데이터 수집을 위해 추가적인 리소스가 필요했으며(40%), 전략적 의사결정을 지연시켰고(36%), 오류 발생 가능성을 증가시킨(26%) 것으로 드러났다.
한국의 경우 글로벌 평균보다 조금 더 많은 29%의 직원 및 비즈니스 리더가 데이터 소스 증가가 오류 발생 가능성을 높인다는데 동의했다.
비즈니스 리더들은 현재의 데이터 및 분석에 대한 접근 방식이 이러한 도전과제를 해결할 것이라고 믿지 않는다. 77%의 비즈니스 리더들은 솔루션이 제공하는 대시보드 및 차트가 본인이 수행해야 하는 의사결정과 직접적인 관련이 없는 경우도 있다고 응답했으며, 72%의 리더들은 사용 가능한 대부분의 데이터는 IT 전문가 또는 데이터 과학자들에게만 도움이 된다고 생각한다고 밝혔다.
비즈니스 리더들은 상황이 변해야 한다는 사실을 알고 있다. 이들은 올바른 데이터 및 인사이트는 HR(94%), 재무(94%), 공급망(94%), 고객 경험(93%)과 관련된 의사결정에 더 나은 도움을 준다고 생각한다.
한국의 경우에도 의사결정에 유의미한 데이터를 확보하는데 어려움을 겪고 있으며, 데이터 기반 의사결정의 장점을 고려했을 때 이 같은 상황을 개선해야 하는 것으로 나타났다.
70%의 비즈니스 리더들이 솔루션 제공의 대시보드 및 차트가 의사결정과 직접적인 연관성이 낮다고 응답한 반면, 올바른 데이터 및 인사이트가 HR(95%), 재무(81%), 공급망(92%), 고객 경험(87%)과 관련된 의사결정을 개선할 수 있다고 생각한다.
데이터는 사람들이 내리려는 의사결정과 연관성이 있어야 하며, 그렇지 않은 경우 이들은 의사결정 자체를 포기하는 경향을 보인다
비즈니스 리더가 내리는 의사결정이 기업 이익 측면에서 대단히 중요한 결과로 이어지는 상황에서도 방대한 양의 데이터 수집 및 해석은 직원 및 비즈니스 리더들을 한계점으로 몰아간 것으로 나타났다.
응답자의 70%는 너무 많은 양의 데이터를 수집 및 해석해야 하는 데서 오는 고충이 감당하기 어려운 지경이라고 답했다.
이와 같은 현상은 특히 비즈니스 세계에서 명백히 나타난다. 78%의 비즈니스 리더는 우선 의사결정을 내린 뒤 이를 정당화하기 위해 데이터를 찾는다고 답했다. 반면, 74%의 직원은 흔히 의사결정시에 기업에서 최고 연봉을 받는 직원의 의견을 데이터보다 높은 우선순위로 고려한다고 답했고, 24%는 비즈니스에서 내려지는 대부분의 결정들이 비합리적이라고 느낀다고 답했다.
의사결정 관련 어려움이 큰 나머지 64%의 응답자 및 70%의 비즈니스 리더는 이 모든 고충들이 사라지길 바라며, 할 수 있다면 로봇, 즉 AI에게 의사결정을 위임하겠다고 답했다.
한국의 경우에도 53%의 비즈니스 리더들이 의사결정을 내린 후에야 이를 정당화할 근거로 데이터를 활용하고 있으며, 48%의 직원이 데이터보다 최고 연봉자의 의견을 더 중시하는 것으로 나타났다. 또한 한국의 72%의 비즈니스 리더 및 직원은 AI에 의사결정을 맡기고 싶다고 응답했다.
개인적, 직업적 세계에서 데이터가 주는 좌절감에도 불구하고 사람들은 데이터가 없다면 덜 정확한 의사결정을 내리거나(44%), 덜 성공적인 의사결정을 내리고(27%), 오류 발생 가능성이 더 높을 것(39%)이라고 인정했다. 한국의 경우 29%의 응답자가 데이터 없이는 의사결정이 성공할 확률이 낮다고 답했다.
응답자들은 또한 데이터 기반 의사결정을 내리기 위해 기술을 활용하는 기업들은 더 신뢰할 만하고(79%), 앞으로 성공할 확률이 더 높으며(79%), 그런 기업에 투자(76%)하거나, 파트너십을 맺거나(77%), 취업할(78%) 가능성이 높다고 답했다.
데이터 과학자이자 '모두 거짓말을 한다(Everybody Lies)' 및 '데이터는 어떻게 인생의 무기가 되는가(Don’t Trust Your Gut)'의 저자인 세스 스티븐스 다비도위츠(Seth Stephens-Davidowitz)는 “사람들은 데이터의 홍수 속에서 허우적대고 있다.”라며 “이 연구는 인터넷 검색, 뉴스 알림, 친구의 원치 않는 댓글 등 사람들이 하루 동안 받는 압도적인 양의 데이터가 어떻게 뇌가 처리할 수 있는 것 이상의 정보를 빈번하게 제공하는지에 대해 강조하고 있다. 결과적으로 사람들은 혼란을 야기하고, 때로는 서로 상충되는 데이터를 버리고 직감대로 행동하고 싶은 충동을 느끼게 된다. 그러나 이는 큰 실수로 이어질 수 있다. 직관에 따른 결정은 우리를 잘못된 길로 인도하며, 유의미한 데이터에 대한 적절한 이해를 바탕으로만 비로소 최고의 의사결정을 내릴 수 있다는 사실은 이미 여러 차례 입증되었다. 기업에 있어 중요한 첫 번째 단계는 쏟아져 나오는 데이터에서 신호와 노이즈를 구분할 수 있도록 데이터의 흐름을 파악할 수 있는 방법을 찾는 것이다.”라고 말했다.
오라클 레드불 레이싱 크리스찬 호너(Christian Horner) 팀 감독 겸 CEO는 “우리의 F1 드라이버들은 시속 200마일 이상으로 속도로 경주할 때 매우 빠르게 중요한 결정을 내려야 한다. 언제 피트인할지, 트랙 조건에 가장 적합한 타이어는 무엇인지 등 올바른 레이스 전략 결정이 승패를 좌우할 수 있다.”라며 “오라클 클라우드 인프라스트럭처를 통해 우리 팀은 그랑프리 주말 동안 수십억 건의 레이스 전략 시뮬레이션을 실행하여 데이터를 활용함으로써 자동차의 성능, 트랙에서 일어나는 변화, 레이스 중 경쟁자의 행동에 대응하여 최상의 의사 결정을 내릴 수 있다.”라고 전했다.
오라클 애널리틱스 T.K. 아난드(T.K. Anand) 총괄 부사장은 “새로운 고객에게 새로운 방식의 서비스를 제공하기 위해 기업이 확장을 거듭하는 과정에서, 기업 전체의 그림을 파악하는 데 필요한 데이터의 양 또한 증가했다. 기업 관리에 대한 핵심 의사결정을 내리는 비즈니스 리더에게 있어 데이터를 무시하는 일은 스스로 위험을 무릅쓰는 일이다.”라며 “이 연구에서 나타난 데이터 활용에 대한 주저, 불신, 이해 부족은 많은 사람과 기업 조직이 데이터 및 의사결정에 대한 접근 자체를 재고해야 함을 시사한다. 사람들에게 진정 필요한 것은 데이터를 인사이트와 의사결정 및 행동에 연결시킬 수 있는 능력이다. 기본적인 데이터 관리에서부터 증강 및 응용 분석, 운영 애플리케이션 제품군에 이르기까지 광범위한 커넥티드 클라우드 역량을 보유한 오라클은 이와 같은 니즈 충족을 위한 독보적인 위치에 있다.”라고 설명했다.
이영아 CJ ENM 커머스 부문 디지털 트랜스포메이션(DT) 담당 최고정보책임자(CIO)는 “고객 데이터를 기반으로 개인화된 쇼핑 경험을 제공하고, 고객들의 상품 접근성을 강화하며 배송 서비스를 유연화하는 데 있어 중요한 것은 이를 지원하는 기반 시스템이다.”라며, “CJ온스타일의 영업시스템은 데이터 관리 역량은 물론 서비스 대응의 민첩성과 경제성이 입증된 오라클의 클라우드 인프라스트럭처 환경으로 구축되어 고객 수요가 급증하는 시기에도 주문 처리와 영업을 안정적으로 진행할 수 있게 됐다.”고 밝혔다.
백진현 JW중외제약 플랫폼비즈니스팀장은 “온라인 서비스 운영시 고객의 중요 데이터를 다루기 때문에 검증되고 안정적인 데이터 관리 플랫폼이 매우 중요하다. 현재 JW중외제약은 JWP몰을 통해 병·의원에 다양한 제품 유통을 진행하고 있으며, 향후 약국유통 부문에도 서비스를 확장할 계획인데, 오라클은 JW중외제약의 비즈니스 서비스 유연화와 효율성 증진에 많은 도움을 줄 것으로 기대한다.”고 말했다.
