AI Strategy: How to Choose What AI Product to Implement
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저자
Foster Provost, Panos Ipeirotis
💡 개요
본 논문은 기업들이 AI 프로젝트 성공 여부를 판단하는 데 겪는 어려움에 주목하며, 단순히 ROI를 추정하는 것을 넘어 '성공 시 가치(Value if Successful)', '성공 가능성(Likelihood of Success)', '필요 투자(Investment Required)'라는 세 가지 요소로 분해하여 평가하는 '기대 ROI(eROI)' 프레임워크를 제안합니다. 이 프레임워크는 AI 프로젝트의 불확실성을 고려하면서도, 초기 단계에서 의사결정을 지원하고 효과적인 포트폴리오 구성을 돕습니다.
🔑 시사점 및 한계
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AI 프로젝트 의사결정 시 '성공 시 가치'를 먼저 평가하여 불확실성 속에서도 프로젝트의 잠재력을 가늠할 수 있습니다.
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'성공 가능성'과 '필요 투자'를 별도로 평가함으로써, 개발 전에 프로젝트의 실현 가능성과 비용 효율성을 객관적으로 판단할 수 있습니다.
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거시적인 비즈니스 수준의 평가만으로도 AI 프로젝트의 성공 여부를 판단하는 데 충분한 정보를 얻을 수 있으며, 단일 최고 프로젝트보다는 다양한 시도와 투자를 포함하는 포트폴리오 접근 방식을 권장합니다.
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AI 프로젝트의 예측 불가능성을 완전히 해소하기는 어렵지만, 제안된 프레임워크는 의사결정의 질을 향상시키는 데 기여할 수 있습니다.
