하이퍼오토메이션으로 더욱 강화되는 의사결정 인텔리전스

현대 비즈니스 환경에서는 급변하는 상황과 불확실성 속에서 더욱 정확하고 신속한 의사결정이 절실히 요구되고 있습니다. 이에 따라 의사결정 인텔리전스(Decision Intelligence)의 중요성이 부각되며, 특히 하이퍼오토메이션(Hyperautomation)의 등장으로 그 역할은 더욱 강화되고 있습니다.

2018년 3월, Google에 있어 비즈니스 모델상으로 AI와 함께 의사결정 인텔리전스가 핵심적인 역할을 하는 시작점이었습니다. Cassie Kozyrkov를 최초의 최고 의사결정 과학자(Chief Decision Scientist)로 임명함으로써, 의사결정 인텔리전스에 대한 조직 전체의 이해와 활용을 높일 수 있도록 했습니다. 최고 의사결정 과학자의 주요 역할 중 하나는 모든 직원에게 의사결정 인텔리전스에 관해 교육하는 것이었습니다. 이로 인해 의사결정 인텔리전스라는 용어가 본격적으로 세상에 주목받기 시작한 중요한 계기가 되었습니다. 그러고 나서 2019년 Lorien Pratt 박사의 저서인 ‘Link: How Decision Intelligence Connects Data, Actions, Outcomes for a Better World’를 통해 더 많은 대중에게 알려지게 되었습니다.

2021년 10월, Gartner는 의사결정 인텔리전스를 ‘2022년 전략 기술 트렌드’로 선정했습니다. Gartner에 따르면, 의사결정 인텔리전스는 의사결정 모델과 프로세스를 설계, 모델링, 정렬, 실행, 모니터링, 조정하기 위해 여러 전통 및 고급 분야를 함께 통합하는 광범위한 의사결정 기술 도메인으로 정의됩니다. 이는 2024년에도 전략 기술 트렌드로 선정됨에 따라 더욱 중요성을 갖추고 있습니다.

의사결정 인텔리전스는 직관이나 직감에 의존하기보다는 사실에 기반한 의사결정을 더 빠르고 정확하게 내릴 수 있게 해주는 데이터 기반 프로세스입니다. 의사결정 인텔리전스의 목표는 AI 모델을 구축할 때 인간이 내린 결정이 (더 나은 결정이 되도록) 원하는 결과를 얻도록 하는 것입니다. 그래서 의사결정 인텔리전스는 AI, ML, 자동화 기술을 종합적으로 활용하여 의사결정 모델을 설계하고 실행하는 게 핵심 관건입니다. 이를 통해 비즈니스 가치를 창출하며, 즉각적인 비즈니스 권장사항을 생성하여 실행 가능한 조치를 취할 수 있게 합니다. 이러한 접근은 데이터 기반의 의사결정을 혁신적으로 진화시키고 있습니다.

의사결정 인텔리전스는 데이터를 의사결정, 조치, 결과와 연결합니다. 데이터를 기반으로 통찰력을 생성하고, 이를 사용하여 의사결정을 내리고, 이러한 결정을 실행하고, 효과성 및 성과를 측정함으로써 피드백 프로세스를 지원합니다.

의사결정 인텔리전스에 의한 의사결정 모델은 의사결정 지원, 의사결정 증강, 의사결정 자동화로 구분해 볼 수 있습니다.

Decision Intelligence

• Decision Support(의사결정 지원)
• Decision Augmentation(의사결정 증강)
• Decision Automation(의사결정 자동화)

의사결정 인텔리전스를 위한 의사결정 모델 (출처: XMPro)

의사결정 지원은 AI 기술을 사용하여, 증거를 수집 및 분석하고, 문제를 인식 및 진단하고, 가능한 조치 과정을 제안하고, 제안된 조치를 평가하여 (인간) 의사결정자를 지원합니다. 비즈니스 사용자에게 대시보드와 정교한 비즈니스 인텔리전스 도구를 통해 포괄적인 데이터 시각화를 제공할 수 있습니다. 그러면 사용자는 통찰력을 사용하여 최신 데이터를 기반으로 한 정보에 입각해 결정을 내립니다.

의사결정 증강은 분석된 데이터를 활용하여 의사결정을 권장하고 향후 상황을 예측합니다. 특정 비즈니스 프로세스와 결합된 기술과 분석을 사용하여, 기계가 데이터를 결합하고 패턴을 확인하고 권장사항을 제시하는 작업을 수행하도록 합니다. 권장사항은 다양한 사용자 인터페이스(이메일, 문자, 음성 등)를 통해 의사결정자에게 제공합니다. 이러한 작업은 사용자 정의(if, then, else), 분석 기반(복잡한 가격 책정 모델), 인공지능 및 기계학습 기반으로 생성할 수 있습니다. 단순히 정보를 제공하는 데 사용하는 것이 아니라, AI와 고급 분석을 통합하여 비즈니스 사용자가 처리하기 어렵거나 불가능할 수 있는 거대한 데이터 세트에서 숨겨진 통찰력을 밝혀 정보를 더욱 풍부하게 할 수도 있습니다.

의사결정 자동화는 AI, 분석, 비즈니스 룰을 기반으로 의사결정 프로세스와 실행을 자율적으로 수행합니다. 즉, 비즈니스 룰과 데이터를 사용하여 사람의 개입 없이 프로세스에서 의사결정을 내립니다. 이러한 자동화는 하이퍼오토메이션의 시대로 나아가며 의사결정 인텔리전스의 영역을 확장하고 있습니다. 안전한 프레임워크 내에서 운영되며 AI, 분석, 비즈니스 룰을 기반으로 전략적 결정을 내릴 것으로 예상됩니다.

하이퍼오토메이션은 의사결정 인텔리전스의 새로운 시대를 열어가고 있습니다. 데이터의 확보부터 분석, 의사결정에 이르는 모든 프로세스에서 혁신적인 변화를 가져오며, 기업이 더 스마트하게 운영되고 경쟁에서 선도하는 데 도움을 줄 것으로 기대됩니다. 앞으로의 비즈니스 환경에서는 하이퍼오토메이션과 의사결정 인텔리전스가 긴밀히 결합하여 비즈니스의 지속적인 발전을 이끌어낼 것으로 전망합니다.



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