AI 서비스 컨설팅 영역이 점차 중요성

AI 서비스 컨설팅 영역이 점차 중요성이 높아지고 있습니다. 

2년전만해도 AI에 대해서 우리가 상상하는 것에서 머물러 있던 것이 올해 2025 CES를 기점으로 Agent 기반으로 전환하며 가상의 AI에서 Physical AI 등으로 확대되고 있습니다. 

AI 성능의 급성장은 다양한 산업으로 확산되고 있습니다. 하지만 기술적 영역이 의외로 많이 언급되고 있지만 실제 적용을 위한 서비스 영역에 대해서는 적용하는 기업 입장에서는 어려움을 겪는 것도 현실입니다. 

AI기반의 혁신을 3년째 진행하고 있는 상황에서 보면 기술적 접근에 대한 Needs는 증가한 반면 서비스 관점의 접근은 여전히 부족한 상황입니다. 

예를 들어 LLM을 언급하면서 여전히 기존의 M/L 방식으로 생각하는 대표적으로 '학습을 시킨다'는 개념속에서 머무르고 있는 업무적 현업들이 많다는 점과 기술기반의 AI 인력들의 업무적 이해도와 기술적 역량의 Gap은 상대적으로 완성도 높은 AI서비스를 구현하는 것에 어려움을 겪고 있습니다. 

AI를 정의하기 이전에 어떤 업무를 AI로 정의할 것인지에 대한 To-Be Image를 정의하는 것이 필요합니다. 기존의 방식을 AI로 전환하는 개념이 아닌 미래의 업무구조를 설계하고 그것에 맞게 AI를 접근하고 그에 따라서 내부 시스템의 개선을 통해 궁극적인 AI Working Process를 만들 수 있습니다. 

단순한 챗봇을 뛰어넘어서 인간을 대신하는 Agent 전환을 위해서는 기존의 업무적 재해석을 기반으로 인간이 할 업무와 Agent가 할 업무를 구분하여 AI가 단순 조력자 수준이 아닌 업무를 수행하는 another Player로 접근해야 합니다. 

결국 인간과 AI가 협력한다는 개념이 바로 Agent 또는 Physical AI라고 하는 로봇과의 협동업무라 할 수 있습니다. 

하지만 여전히 기존의 업무 중심의 AI 전환에 머무르는 경우들이 많다보니 최근에 관련하여 AI 서비스 컨설팅이 증가하는 이유이기도 합니다. 업무적 이해도와 해석을 통해서 AI로 전환에 대한 방법을 제시하는 것만으로도 기업들의 AI Agent 기반의 궁극적인 미래지향적 업무생산성을 달성할 수 있게 됩니다. 

기존의 AI 적용방식이 업무정의→Legacy→AI 개발이라는 구조로 진행될 경우 실질적 전환이 아닌 단순 업무보조 또는 추가적인 업무 프로세스 증가를 초래할 수 있습니다. 

AI 서비스 컨설팅을 통해서 접근하는 경우는 To-Be Image를 정의하고 그에 따라서 필요한 Agent or Physical AI를 정의하고, 이것을 위해서 내부 시스템 또는 프로세스의 개선을 통해 궁극적 이미지에 맞는 체계로 전환을 할 때 원하는 AI기반의 업무혁신이 가능합니다. 

이를 통해서 진행하면 기존의 틀에 얽매여 나아가지 못하는 문제도 해결이 가능하고, 단기/중기/장기 전략도 수립이 가능하게 됩니다.