"사례 중심으로 학습…실무 활용 힌트 얻어"
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기업들이 인공지능(AI)을 도입할 때 마주하는 가장 큰 어려움은 어떤 분야에 AI를 써야 할지 잘 모른다는 점이다.
이 때문에 AI 전문가도 필요하지만, 해당 업무의 전문가가 AI를 이해하고 적용 방향을 제시하는 것도 중요하다.
직원들을 대상으로 AICE 교육을 진행한 GC녹십자의 이민경 인재경영팀장은 "사례실습을 직접 해보면서 AI를 이해하고 각자 업무에 접목해 보려는 관심이 생긴 것이 가장 큰 성과"라고 말했다.
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기업들이 인공지능(AI)을 도입할 때 마주하는 가장 큰 어려움은 어떤 분야에 AI를 써야 할지 잘 모른다는 점이다. AI가 아무렇게나 적용돼 업무의 능률을 단번에 올려주는 ‘만능열쇠’가 아닌 탓이다. 기업마다, 부서마다 수집할 수 있는 데이터도 다르고 AI로 할 수 있는 일도 제각각이다. 이 때문에 AI 전문가도 필요하지만, 해당 업무의 전문가가 AI를 이해하고 적용 방향을 제시하는 것도 중요하다.
한국경제신문사와 KT가 공동 개발한 AI 활용 능력 평가 시험 AICE(AI Certificate for Everyone·에이스)의 가장 큰 특징은 ‘사례 중심’ 테스트라는 점이다. 업무에서 마주하는 데이터를 AI로 분석하고 예측하는 방법을 배울 수 있어 AI를 업무에 활용하려는 직장인의 선호도가 높다는 설명이다.
실제로 AICE 웹사이트에선 미세먼지 수치 예측, 항공사 고객 만족 여부 예측, 선박 수주 예측, 음원 흥행 가능성 예측 등 사례실습 콘텐츠를 학습할 수 있다. 악성 사이트 탐지 모델링, 내비게이션 도착시간 예측 모델링, 금융 이력 데이터 기반의 신용카드 체납 분류 모델링 등 기업의 실무자가 자신의 업무에 적용해볼 만한 케이스 스터디도 배울 수 있다.
예를 들어 다음달 통신비 납부 금액을 예측하는 AI 모델을 제작하는 과제에선 고객 등급, 잔여 약정 개월 수, 이전 달 납부 금액 등의 데이터를 활용하게 된다. 데이터를 분석하고 결과에 미칠 영향을 예상해야 하기 때문에 해당 분야의 지식이 많은 사람이 더 정교한 모델을 만들 수 있다. 지하철 이용객 수를 예측하는 문제에선 지하철 이용객 수와 휴일 여부, 기온, 강수량, 강설량, 수집 시간 등의 변수가 주어진다. 데이터의 특성과 패턴 등을 파악하고 전처리 과정을 거쳐 최종적으로 AI 모델을 만들어 특정 날짜, 시간에 지하철에 탑승할 인원을 예측하면 된다.
직원들을 대상으로 AICE 교육을 진행한 GC녹십자의 이민경 인재경영팀장은 “사례실습을 직접 해보면서 AI를 이해하고 각자 업무에 접목해 보려는 관심이 생긴 것이 가장 큰 성과”라고 말했다.
이승우 기자 leeswoo@hankyung.com
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