보스턴컨설팅그룹에 따르면 2020년 AI 프로젝트를 추진한 기업 중 10%만이 수익화에 성공했다. 기업은 장기적이든 단기적이든 수익창출을 위해 혁신을 시도한다. 그러나 많은 기업들이 수준 높은 AI 기술을 개발하거나 비즈니스에 적용했음에도 수익실현을 하지 못하고 있다. AI 기반의 제품과 서비스가 시장에서 잘 팔리지 않았기 때문이다. AI 제품이 잘 팔리지 않은 이유는 무엇일까? 고객이 이 첨단 제품을 통해 뚜렷한 가치를 느끼지 못했기 때문이다. AI가 비즈니스에 스며들어 본격적 수익실현을 위해서는 조금 더 기다려야 할 수 있다. 그러나 AI를 통한 미래 성장을 추구하는 기업이라면, AI를 통한 가치창출이 어떻게 이뤄지는지 숙지할 필요가 있다.

우선, AI가 창출하는 가치가 여러 종류라는 것을 이해해야 한다. AI 혁신을 통해 만들어지는 가치는 기술적 가치(Technological value), 기능적 가치(Functional value), 경험적 가치(Experimental value)로 구분할 수 있다. 기술적 가치는 적절한 데이터와 알고리즘 등 문제를 해결할 기술적 요건이 충족될 때 나타나는 가치다. 문제를 해결하는 방향에 부합하면서 좀 더 효율적이고 월등한 성능을 지닌 알고리즘이나 양질의 데이터를 확보한다면 기술적 가치는 높아진다. 정확성(Accuracy), 정밀도(Sensitivity), 특이도(Specificity), AUC(area under curve) 등 AI 기반 모델의 성능이 기준을 충족하는지 평가를 통해 기술적 가치를 확인하게 된다.