예측의 함정: 미래를 예측하는 것만으로는 충분하지 않은 이유

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예측의 함정: 미래를 예측하는 것만으로는 충분하지 않은 이유

아무도 사용하지 않는 예측을 생성하는 정교한 예측 모델, 이것이 바로 "예측의 함정"입니다. AI는 정의상 과거 지향적이며, 과거 데이터가 그 원재료입니다. AI는 원인이 아닌 상관관계를 파악합니다. 진짜 문제는 "무슨 일이 일어날 수 있는가"가 아니라 "무엇을 해야 하는가"입니다. 2025년에 승리하는 기업은 더 나은 알고리즘, 즉 의사결정 프로세스에 AI를 통합하는 알고리즘을 가지고 있지 않습니다. 관점의 변화: AI를 예측 기술이 아닌 의사결정 향상 기술로 바라보는 관점의 변화.

파비오 로리아

Electe의 CEO 겸 설립자↪CF_200D↩

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소개

많은 회사가 "예측 함정"에 빠졌습니다. 예측 AI 기술에 막대한 투자를 하면서도 이러한 투자가 AI가 비즈니스 의사 결정에 가져다줄 수 있는 가치의 일부에 불과하다는 사실을 깨닫지 못하는 것입니다.

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최근 ACM 커뮤니케이션즈 기사에서 언급된 바와 같이, "AI의 예측 능력이 새로운 상황에서의 추론 및 의사 결정으로 반드시 이어지는 것은 아닙니다"[1]. 이 기사에서는 이러한 함정을 피하기 위한 과제, 한계, 그리고 가능한 해결책을 살펴봅니다.

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예측 함정이란 무엇인가?

예측 함정은 조직이 다음과 같은 경우 발생합니다.

그들은 예측과 최종 목표를 혼동합니다 . 많은 회사가 통찰력을 구체적인 행동으로 전환할 조직 인프라를 구축하지 않았기 때문에 사용되지 않는 예측을 생성하는 정교한 AI 모델을 가지고 있습니다[2].
그들은 "무슨 일이 일어날 수 있는지"와 "우리가 무엇을 해야 하는지" 사이의 격차를 메우지 못합니다 . "예측 그 이상" 기사에서 강조된 것처럼 가장 효과적인 AI 구현은 단순히 결과를 예측하는 것이 아니라 의사 결정을 구성하고, 옵션을 평가하고, 다양한 선택의 잠재적 결과를 시뮬레이션하는 데 도움을 줍니다[2].
그들은 의사결정을 위해 예측 모델을 사용합니다 . George Stathakopolous가 Ad Age에서 지적했듯이 "저는 마케터들이 의사결정을 위해 예측 모델을 사용하려고 시도하는 것을 종종 봅니다. 이것은 정확히 실수는 아니지만 오래되고 번거로운 비즈니스 방식입니다"[3].

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예측 AI의 근본적인 한계

예측 AI에는 의사 결정 가치를 저해할 수 있는 몇 가지 고유한 한계가 있습니다.

과거 데이터 의존성 : "AI 예측의 주요 한계는 AI가 예측에 사용하는 원재료가 과거 데이터라는 사실에서 비롯됩니다. 따라서 AI는 필연적으로 항상 과거를 지향합니다"[1]. 이로 인해 전례 없는 상황이나 급변하는 시나리오에서는 신뢰도가 떨어집니다.
인과관계 문제 : 많은 AI 시스템이 상관관계는 파악하지만 인과관계는 파악하지 못합니다. 일부 전문가들은 이를 "인과관계의 함정"이라고 부릅니다. 머신러닝 시스템은 "수백만 개의 작은 상관관계"에서 통찰력을 얻지만, 특정 결과를 유발하는 특정 특징을 종종 파악하지 못합니다[4].
해석 가능성의 어려움 : 복잡한 머신 러닝 모델은 종종 "블랙박스"처럼 작동하여 특정 예측에 도달하는 방식을 이해하기 어렵게 만듭니다. Qymatix에서 지적했듯이 "단점은 특정 고객에 대해 어떤 특징이 가장 많은 정보를 제공하는지 빠르게 연관시킬 수 없다는 것입니다"[4].
확인 및 정렬 편향 : 연구에 따르면 AI는 "사용자 질문의 전제에 이의를 제기하기보다는 질문의 틀을 강화하는" 경향을 포함하여 결정 편향을 겪을 수 있습니다[5]. 이러한 "정렬 편향"은 타당해 보이지만 실제로는 약한 연결고리에 기반한 답변을 도출하는 결과로 이어질 수 있습니다.

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예측을 넘어: 실제 의사결정 권한 부여를 향해

예측의 함정을 극복하기 위해 회사는 다음을 수행해야 합니다.

데이터가 아닌 결정부터 시작하세요 : 가장 중요하고 빈번하며 어려운 결정을 파악한 다음, 어떤 AI 기능이 이러한 결정을 개선할 수 있는지 역으로 분석하세요[2].
자동화가 아닌 증강을 위한 설계 : 의사결정 주기에서 인간을 배제하려는 시도보다는 AI 통찰력과 인간의 판단을 결합하는 인터페이스와 워크플로를 만듭니다. [2]
의사결정 피드백 루프 구축 : 의사결정 결과를 체계적으로 추적하고 이 정보를 보고하여 AI를 개선하고 의사결정 프로세스를 개선합니다[2].
의사결정 능력 개발 : AI에 대한 이해력뿐만 아니라 의사결정 편향, 확률적 사고, 의사결정 품질 평가에 대한 이해력도 팀에 교육합니다.[2]
의사결정 지능 수용 : 보다 성숙한 AI 구현은 데이터 과학, 의사결정 이론, 행동 과학을 융합하여 인간의 판단력을 증강하는 의사결정 지능을 수용하고 있습니다[2].

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미래: 인간-AI 파트너십

AI의 진정한 가치는 인간과 기계의 파트너십에 있습니다. 이 협업에서는 다음과 같은 내용이 포함됩니다.

AI는 대량의 정보를 처리하고, 패턴을 식별하고, 불확실성을 정량화하고, 일관성을 유지합니다.
인간은 맥락적 이해, 윤리적 판단, 창의적인 문제 해결, 대인 관계 의사소통에 기여합니다 .

MIT PMC의 최근 기사에서 지적했듯이, "AI 증강 의사결정이 상호보완적인 성과를 내는 조건을 이해하려면 상호보완성을 달성하지 못하는 두 가지 이유를 구분하는 것이 유용합니다."[6]. 연구에 따르면 인간과 AI의 예측이 충분히 독립적일 경우, 두 가지를 결합하면 단독 접근 방식보다 더 나은 성과를 거둘 수 있다고 합니다.

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결론

2025년으로 접어들면서 AI의 경쟁 우위는 더 나은 알고리즘이나 더 많은 데이터에서 비롯되는 것이 아니라, 조직 전반의 의사 결정 프로세스에 AI를 더욱 효과적으로 통합하는 데서 비롯됩니다. 이러한 통합에 성공한 기업들은 운영 지표뿐만 아니라 의사 결정 속도, 의사 결정 품질, 그리고 의사 결정의 일관성에서도 측정 가능한 개선을 경험하고 있습니다.

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예측의 함정을 피하려면 관점을 바꿔야 합니다. AI를 예측 기술이 아닌 의사결정 향상 기술로 보는 것입니다. MIT 슬론 대학교의 수잔 애시는 "저는 오늘날 우리가 사용하는 AI의 유형을 고려할 때, 관리자들이 AI 관점에서 어떤 문제가 쉽고 어려운지 이해하도록 돕고자 노력합니다"[7]라고 말합니다.

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이러한 복잡성을 헤쳐나갈 수 있는 조직은 앞으로 수년간 AI로부터 가장 큰 가치를 얻을 수 있을 것입니다.

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출처

ACM 커뮤니케이션(2025년 4월) - "AI 예측이 의사 결정으로 확장될 수 있을까요?" - https://cacm.acm.org/opinion/does-ai-prediction-scale-to-decision-making/" id="">https://cacm.acm.org/opinion/does-ai-prediction-scale-to-decision-making/
기사 "예측 그 이상"(2025년 4월) - "AI의 진정한 가치가 의사결정 증강에 있는 이유"
Ad Age(2024년 11월) - "AI 예측에서 진정한 AI 의사결정으로 전환하는 방법" - https://adage.com/article/digital-marketing-ad-tech-news/how-pivot-ai-predictions-true-ai-decision-making/2589761
Qymatix(2021년 8월) - "블랙박스 머신 러닝의 인과관계 함정을 피하는 방법" - https://qymatix.de/en/causality-trap-machine-learning-black-box/
Enabling Empowerment (2025년 2월) - "궁극적인 AI 의사결정 함정: 남을 기쁘게 하려는 욕망" - https://enablingempowerment.com/ai-decision-making-alignment-bias/
PMC(2024) - "AI 지원 의사결정의 세 가지 과제" - https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11373149/
MIT Sloan Management Review - "복잡한 의사결정에 AI 예측을 적용하는 데 따르는 위험" - https://sloanreview.mit.edu/article/the-perils-of-applying-ai-prediction-to-complex-decisions/

비즈니스 성장을 위한 리소스

2025년 11월 9일

중소기업을 위한 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어에 대한 완벽한 가이드

이탈리아 중소기업의 60%가 데이터 교육에 심각한 격차가 있다고 인정하고, 29%는 전담 인력조차 없는 반면, 이탈리아 BI 시장은 2034년까지 367.9억 달러에서 694.5억 달러로 폭발적으로 성장(CAGR 8.56%)할 것으로 예상됩니다. 문제는 기술이 아니라 접근 방식입니다. 중소기업은 데이터를 의사 결정으로 전환하지 않고 CRM, ERP, Excel 시트에 흩어져 있는 데이터에 빠져 있습니다. 이는 최적화하려는 기업뿐만 아니라 처음부터 시작하는 기업도 마찬가지입니다. 중요한 선택 기준: 수개월의 교육 없이 드래그 앤 드롭 방식의 사용성, 사용자와 함께 성장하는 확장성, 기존 시스템과의 기본 통합, 라이선스 가격 대비 전체 TCO(구현 + 교육 + 유지보수). 4단계 로드맵 - 측정 가능한 SMART 목표(6개월 내 이탈률 15% 감소), 깔끔한 데이터 소스 매핑(가비지 인=가비지 아웃), 데이터 문화 팀 교육, 지속적인 피드백 루프가 있는 파일럿 프로젝트. 설명적 BI(무슨 일이 일어났는지)부터 숨겨진 패턴을 발견하는 증강 분석, 미래 수요를 예측하는 예측, 구체적인 조치를 제안하는 처방에 이르기까지 모든 것을 변화시키는 것이 바로 AI입니다. Electe 중소기업을 위해 이러한 힘을 민주화합니다.

2025년 11월 9일

구글 딥마인드 AI 냉각 시스템: 인공지능이 데이터센터 에너지 효율을 혁신하는 방법

5계층 딥 러닝, 50개의 노드, 19개의 입력 변수로 184,435개의 학습 샘플(2년 데이터)을 통해 데이터센터 냉각 에너지 -40%(냉각이 전체의 10%이므로 총 소비량은 -4%에 불과)- 정확도 99.6%, PUE 1.1에서 0.4%의 오차 달성 (Google DeepMind). 싱가포르(2016년 첫 배포), Eemshaven, Council Bluffs(50억 달러 투자) 등 3개 시설에서 확인되었습니다. PUE Google 전체 1.09, 업계 평균 1.56~1.58. 예측 제어 모델은 IT 부하, 날씨, 장비 상태를 동시에 관리하여 다음 시간 온도/압력을 예측합니다. 보안 보장: 2단계 검증, 운영자는 언제든지 AI를 비활성화할 수 있습니다. 중요한 한계: 감사 회사/국립 연구소의 독립적인 검증 없음, 각 데이터센터마다 맞춤형 모델 필요(8년 동안 상용화된 적이 없음). 구현에 6~18개월이 소요되며 여러 분야의 팀(데이터 과학, HVAC, 시설 관리)이 필요합니다. 데이터센터 외에도 산업 플랜트, 병원, 쇼핑 센터, 기업 사무실 등 다양한 분야에 적용 가능. 2024-2025년: Google은 TPU v5p에 대해 직접 액체 냉각으로 전환하여 AI 최적화의 실질적인 한계를 나타냅니다.

2025년 11월 9일

샘 알트먼과 AI 패러독스: '남에게는 거품, 우리에게는 수조'

"우리는 AI 거품 속에 있을까요? 네."-샘 알트먼은 OpenAI에 대한 1조 달러 규모의 투자를 발표하면서 이렇게 말했습니다. 그는 15초 동안 '버블'을 세 번이나 반복했는데, 이 말이 헤드라인이 될 것을 정확히 알고 있었기 때문입니다. 하지만 베조스는 산업 거품(지속적인 인프라를 남기는 것)과 금융 거품(가치 없이 붕괴하는 것)을 구분합니다. OpenAI는 현재 주간 사용자 8억 명과 함께 5,000억 달러의 가치를 지니고 있습니다. 진짜 전략은? 과대광고를 조절하여 규제를 피하고 리더십을 공고히 하는 것입니다. 탄탄한 펀더멘털을 가진 기업이 번영합니다.

2025년 11월 9일

수학이 어려운 이유(인공지능이라 해도)

언어 모델은 우리가 파이를 외우는 것처럼 결과를 곱셈하는 방법을 모르지만 그렇다고 해서 수학자가 되는 것은 아닙니다. 문제는 구조적 문제입니다. 알고리즘적 이해가 아니라 통계적 유사성을 통해 학습합니다. o1과 같은 새로운 '추론 모델'도 사소한 작업에서는 실패합니다. '딸기'의 'r'을 몇 초 만에 정확하게 계산하지만 각 문장의 두 번째 글자가 단어를 구성하는 단락을 작성해야 할 때는 실패합니다. 월 200달러의 프리미엄 버전은 어린이가 하는 일을 즉시 해결하는 데 4분이 걸립니다. 2025년 딥시크릿과 미스트랄은 여전히 글자를 잘못 계산합니다. 새로운 솔루션은? 가장 똑똑한 모델이 직접 계산을 시도하는 대신 실제 계산기를 불러야 할 때를 알아내는 하이브리드 접근 방식입니다. 패러다임의 전환: AI는 모든 것을 할 줄 알 필요 없이 적절한 도구를 조율할 수 있습니다. 마지막 역설: GPT-4는 극한 이론을 훌륭하게 설명할 수 있지만 포켓 계산기가 항상 정확하게 풀 수 있는 곱셈을 틀립니다. 무한한 인내심을 가지고 설명하고, 예시를 적용하고, 복잡한 추론을 세분화하는 등 수학 교육에는 탁월합니다. 정확한 계산을 원하시나요? 인공 지능이 아닌 계산기에 의존하세요.