예측의 함정: 미래를 예측하는 것만으로는 충분하지 않은 이유

비즈니스

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

소비자 애플리케이션을 위한 AI 규정: 새로운 2025년 규정에 대비하는 방법

2025년, AI의 '와일드 웨스트' 시대 종식: 2024년 2월 2일부터 AI 리터러시 의무, 2025년 8월 2일부터 거버넌스 및 GPAI가 적용되는 EU AI 법안이 8월 2일부터 시행됩니다. 캘리포니아는 강박적 보상 시스템, 자살 생각 감지, 3시간마다 '나는 인간이 아니다'라는 알림, 독립적인 공개 감사, 위반 시 1,000달러의 벌금을 부과하는 SB 243(세웰 세처 자살 이후 탄생, 14세 챗봇과 정서적 관계 형성)으로 선구자적 입지를 다지고 있습니다. SB 420은 '고위험 자동 결정'에 대한 영향 평가와 함께 사람의 검토 항소권을 요구합니다. 실제 집행: Noom은 2022년에 인간 코치로 둔갑한 봇에 대해 5,600만 달러의 합의금을 지불할 것이라고 밝혔습니다. 전국적 추세: 앨라배마, 하와이, 일리노이, 메인, 매사추세츠에서는 AI 챗봇에 알리지 않는 것을 UDAP 위반으로 분류하고 있습니다. 3단계 위험 중요 시스템 접근 방식(의료/교통/에너지) 배포 전 인증, 소비자 대상 투명 공개, 범용 등록+보안 테스트. 연방 정부의 선점 없는 규제 패치워크: 여러 주에 걸쳐 있는 기업은 다양한 요건을 충족해야 합니다. 2026년 8월부터 EU: 명백한 경우를 제외하고 사용자에게 AI 상호 작용을 알리고, AI 생성 콘텐츠에 기계 판독 가능 라벨을 부착합니다.

2025년 11월 9일

인공지능이 유일한 선택이 될 때(그리고 인공지능을 좋아할 이유)

"한 회사에서 72시간 동안 몰래 AI 시스템을 비활성화했습니다. 결과는? 완전한 의사 결정 마비. 재설정에 대한 가장 일반적인 반응은? 안도감입니다." 2027년까지 비즈니스 의사결정의 90%가 AI에 위임될 것이며, 인간은 '생물학적 인터페이스'로서 통제력을 유지하는 역할을 하게 될 것입니다. 이에 저항하는 사람들은 계산기가 발명된 후 손으로 계산을 하던 사람들처럼 여겨질 것입니다. 문제는 더 이상 우리가 굴복할 것인지 여부가 아니라 얼마나 우아하게 굴복할 것인지입니다.

2025년 11월 9일

생성되지 않은 것을 규제하는 것: 유럽은 기술적으로 무의미할 위험이 있나요?

유럽은 전 세계 인공지능 투자의 10분의 1에 불과하지만 글로벌 규칙을 주도하고 있다고 주장합니다. 이는 혁신을 촉진하지 않고 시장 지배력을 통해 전 지구적 규모의 규칙을 강요하는 '브뤼셀 효과'입니다. 인공지능법은 2027년까지 시차를 두고 시행되지만 다국적 기술 기업들은 훈련 데이터 공개를 피하기 위해 영업 비밀을 발동하고, 기술적으로 준수하지만 이해하기 어려운 요약을 작성하고, 자체 평가를 통해 시스템을 '고위험'에서 '최소 위험'으로 하향 조정하고, 덜 엄격한 규제를 가진 회원국을 선택해 포럼 쇼핑을 하는 등 창의적인 회피 전략으로 대응하고 있습니다. 역외 저작권의 역설: EU는 OpenAI가 유럽 밖에서 교육하는 경우에도 유럽 법률을 준수할 것을 요구하는데, 이는 국제법에서는 전례가 없는 원칙입니다. 동일한 AI 제품의 제한된 유럽 버전과 고급 글로벌 버전이라는 '이중 모델'이 등장합니다. 실제 위험: 유럽은 글로벌 혁신으로부터 고립된 '디지털 요새'가 되어 유럽 시민들은 열등한 기술에 접근하게 됩니다. 신용 평가 사건의 대법원은 이미 '영업 비밀' 항변을 기각했지만, '충분히 상세한 요약'이 정확히 무엇을 의미하는지 해석상의 불확실성은 여전히 엄청납니다. 아무도 모릅니다. 마지막 미해결 질문: EU는 미국 자본주의와 중국 국가 통제 사이에 윤리적 제3의 길을 만들고 있는가, 아니면 단순히 경쟁하지 않는 영역으로 관료주의를 수출하고 있는가? 현재로서는 AI 규제 분야의 세계 선두주자이지만, 개발은 미미한 수준입니다. 방대한 프로그램.

2025년 11월 9일

이상값: 데이터 과학과 성공 사례의 만남

이상값은 더 이상 '제거해야 할 오류'가 아니라 이해해야 할 가치 있는 정보라는 데이터 과학의 패러다임이 바뀌었습니다. 하나의 이상값은 선형 회귀 모델을 완전히 왜곡시킬 수 있지만(기울기를 2에서 10으로 변경), 이를 제거하면 데이터 집합에서 가장 중요한 신호를 잃을 수 있습니다. 머신 러닝은 정교한 도구를 도입합니다: 격리 포레스트는 무작위 의사 결정 트리를 구축하여 이상값을 격리하고, 로컬 이상값 팩터는 국소 밀도를 분석하며, 자동 인코더는 정상 데이터를 재구성하여 재현할 수 없는 것을 보고합니다. 글로벌 이상값(열대 지방의 기온 -10°C), 상황별 이상값(가난한 동네에서 1,000유로 지출), 집단 이상값(공격을 나타내는 동기화된 스파이크 트래픽 네트워크) 등이 있습니다. 폴 매카트니는 '많은 밴드가 함부르크에서 10,000시간 동안 성공하지 못했지만 이론은 틀림없다'고 주장하며 '10,000시간 법칙'에 대한 논쟁을 벌였습니다. 아시아의 수학적 성공은 유전이 아니라 문화입니다: 중국의 숫자 체계는 더 직관적이고, 벼 재배는 지속적인 개선이 필요하며, 서양의 농업 영토 확장과는 대조적입니다. 실제 적용 사례: 영국 은행은 실시간 이상 징후 탐지를 통해 18%의 잠재적 손실을 복구하고, 제조업에서는 육안 검사로는 놓칠 수 있는 미세한 결함을 감지하고, 의료 업계에서는 85% 이상의 이상 징후 감지 감도로 임상시험 데이터를 검증합니다. 마지막 교훈: 데이터 과학이 이상값을 제거하는 데서 이상값을 이해하는 데로 나아감에 따라, 우리는 비정상적인 데이터를 수정해야 할 이상값이 아니라 연구해야 할 가치 있는 궤적으로 보아야 합니다.