[HBR] 인공지능 주도형 의사결정이란 무엇인가 by 에릭 콜슨(Eric Colson)
Harvard Business Review 2019 9-10월호
'데이터 주도형 (data-driven) 경영 의사결정'의 한계점은 데이터는 의사결정의 질을 향상시켜 줄 수 있지만 이를 위해서는 데이터를 잘 취합하고 가공하고 활용할 수 있는 능력이 필요하다. -> 유능한 데이터 사이언티스트가 필요함.
'데이터 주도형'에서 '인공지능 주도형(AI-driven)'으로 발전해나갈 것이다. '데이터 주도형'은 데이터가 핵심이고 '인공지능 주도형'은 데이터를 취합/가공/활용하는 능력. 즉, 의사결정을 내릴 수 있는 능력을 말함.
경영 의사결정의 진화과정 및 한계점
1. 인간 판단력 기반형 의사결정 |
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인간의 판단 ->경영 의사결정 |
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*직감에 의존하는 의사결정 형태로 신속하고 빠름 (무의식) 그러나 최적의 선택과는 거리가 멈. *인간이 가진 인지적 편향에 큰 영향을 받는다. 고로, 매우 변덕스럽고 무능하고 비효율적이다. |
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2. 압축 데이터 활용형 의사결정 |
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빅데이터[IT시스템] -> 압축 데이터 -> 인간의 판단 -> 경영 의사결정 | |
*모든 데이터가 활용되지 않는다. > 정보의 과부하 *데이터 요약/압축 시, 이를 수행하는 인간의 인지적 편향이 반영될 위험이 있음. 인간은 현상을 쉽게 이해하고자 함. (보고싶은대로 봄) | |
3. 인공지능 활용형 의사결정 | |
빅데이터 -> 인공지능[IT시스템] -> 경영 의사결정 | |
*인공지능을 활용하면 인간의 인지적 편향에서 좀 더 자유로워질 수 있으나 만능은 아님. *인공지능은 인간이 더 나은 의사결정을 내리게 하는데 있다. 결국 인간+ 인공지능을 복합적으로 활용해야함. | |
4. 인간 + 인공지능 활용형 의사결정 | |
빅데이터 + 인공지능 + 대안 [IT시스템] - 인간의 판단 + 기타 비디지털 정보 -> 경영 의사결정 | |
*데이터 프로세싱은 인공지능이 맡고 이를 통해 도출된 정보에 기타 비디지털 정보를 추가하여 인간은 더 나은 의사결정을 내릴 수 있게됨. |
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