[해외DS] 대형 AI, 보다 지속 가능한 미래 보장한다

디지털 그리고 지속 가능한 혁신, 기업 성공 가능성 높이는 핵심 요소 IntenCity, EcoStruxure Building 솔루션 적용해 완전한 에너지 중립 달성한 사례 2030년까지 탄소배출량 50% 감축하려면 인간·기술·파트너 연합해야

pabii research

[해외DS]는 해외 유수의 데이터 사이언스 전문지들에서 전하는 업계 전문가들의 의견을 담았습니다. 저희 데이터 사이언스 경영 연구소 (MDSA R&D)에서 영어 원문 공개 조건으로 콘텐츠 제휴가 진행 중입니다.

사진=AI Business

자신이 가지고 있는 ‘데이터의 힘’을 제대로 활용하지 않는 기업가는 미래 경제에서 살아남기 어려울 겁니다. 데이터는 가장 성공적인 조직의 나침반 역할을 하는, 디지털화 그리고 탈탄소화 전략의 핵심입니다.

세계경제포럼(World Economic Forum)에 따르면 “디지털 및 지속 가능한 혁신을 자사의 운영 방식과 가치 사슬(value chains)에 통합하는 기업은 미래에 성공할 가능성이 2.5배 더 높습니다.” 즉, 이 두 마리 토끼를 모두 잡을 수 있는 기업은 성공에 있어 가장 유리한 고지를 점령하게 될 것입니다.

바로 여기에서 AI가 굉장히 중요한 역할을 합니다. 더 이상 이론적인 이야기가 아닌데, 자기 자신, 그리고 전 세계의 공동 미래를 확보하려는 조직은 이제 대형 AI를 자유자재로 다룰 수 있어야만 합니다.

지속 가능한 비즈니스의 미래는 AI로부터 나온다

AI는 기업이 명확한 사실과 막대한 양의 데이터에 기반해 보다 지능적인 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다. 기업에 운영상의 이점을 제공하고, 지속 가능성이라는 목표를 향해 나아가도록 돕는 것, 이것이 AI가 가진 힘입니다. 데이터를 활용하면 에너지 소비를 최적화하고, 탄소 배출량을 줄임과 동시에 보다 광범위한 비즈니스 목표를 달성할 수 있는 기회를 가져다주는 최고의 인사이트(insight)를 얻을 수 있습니다.

국제에너지기구(International Energy Agency)는 “디지털화가 실현된다면 데이터를 수집하고 분석하여 에너지 사용량을 실제로 변화시키는 기술을 확보, 에너지 효율성을 높일 수 있다”고 말했습니다.

지속 가능성 이니셔티브를 위해 효율성을 높이려면 실시간 에너지 인사이트를 수집해야만 합니다. 예를 들어 AI가 적용된 커넥티드(connected) IoT 장치를 활용하면 많은 양의 데이터에서 에너지 인사이트를 뽑아낼 수 있습니다. AI는 커넥티드 IoT 장치에서 얻은 데이터를 통해 에너지 소비 추세를 정확하게 추적·예측하고, 바꿔야 하는 부분을 파악하고, 시스템을 자동으로 미세 조정해 최적의 효율성을 달성할 수 있게 합니다.

조직의 ‘넷 제로(net zero)’ 달성

전 세계 (탄소) 배출량의 44%는 건물에서 나옵니다. AI 솔루션을 사용하면 현장의 에너지 자원을 동적으로 제어할 수 있을 뿐만 아니라 마이크로그리드(microgrid)를 통해 에너지를 소비/생산/공유하는 방법과 시기를 자동으로 예측하고 최적화할 수 있습니다.

실시간 인사이트 덕분에 절약·수익 및 CO2 배출량 데이터를 쉽게 이해하고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 또한 AI를 활용해 복잡한 시장 동향을 조사하고 데이터를 분석하면 에너지 소비를 좀더 철저히 관리하고, 불안정한 시장으로부터의 위험도 줄일 수 있습니다.

현실에 어떻게 적용됐을까?

예를 하나 들겠습니다. 프랑스 그르노블의 Scientific Polygon에는 슈나이더 일렉트릭(프랑스에서 설립된 에너지 관리 및 자동화 전문 기업, 통합형 에너지 관리 솔루션 제공)의 플래그십 건물 중 가장 효율적인 건물인 IntenCity가 있습니다. IntenCity는 완전히 에너지 중립적인 건물로 EcoStruxure Building 솔루션이 적용됐습니다. 이를 통해 로컬 네트워크의 일부를 활용, 이웃한 건물과 인터페이스해 전력 수요가 높거나 요금이 높은 상황에서 벗어날 수 있습니다. 또한 생산된 재생 에너지를 저장하고 이웃 건물을 위해 (전력) 소비를 연기할 수도 있습니다.

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건물 부지의 연간 에너지 소비 목표는 37kWh/m2입니다. 유럽의 기존 건물 평균 소비량보다 8~9배가량 적은 수치입니다. 스마트 그리드 지원 건물 IntenCity는 이미 미래 에너지 환경의 일부입니다.

이와 같은 프로젝트를 보면 AI가 미래가 아님을 알 수 있습니다. AI는 오늘날의 전략적 ‘지렛대’, 즉 실제 비즈니스 수익으로 연결되는 동시에 넷 제로 달성을 가속화하고 사회의 집단적인 목표에 기여하는 존재입니다. 그렇기 때문에 디지털화에 투자하고 혁신적인 AI를 받아들이는 것은 선택이 아닌, 경쟁력을 확보하기 위한 ‘필수’ 전략입니다.

AI가 가진 힘을 믿어 의심치 않는 조직은 많습니다. 하지만 실제 조직 운영에 AI를 도입하는 것은 여전히 어려운 작업입니다.

최고의 결과를 위해서는 기술에 사람을 더해야 한다

AI가 지속 가능성 전략을 변화시키고 있는 건 맞지만, 에너지 관리 및 산업 자동화 분야에서 AI의 진정한 가치를 실현하려면 기술과 인간의 전문 지식이 합쳐져야 합니다. 사람들이 효율성을 실시간으로, 종합적으로 측정하고 자동화를 통해 효율성을 개선하는 방법을 이해한다면 좀더 효율적이고 깨끗한 작업을 수행할 수 있습니다.

즉, 조직은 자체적으로 인재를 지원해 AI가 어떻게 장기적인 전략을 강화할 수 있는지 이해하도록 해야 합니다. 아울러 AI를 활용해 조직 구성원들이 일상적·반복적이고 가치가 낮은 활동에서 벗어나 분석·지속적 개선·실시간 의사 결정에 보다 집중할 수 있는 환경을 만들어야 합니다.

AI 전문가와 공동 혁신(co-innovation)

하지만 이를 위해서는 산업과 도메인 전문 지식이 모두 필요합니다. 이러한 ‘미개척’된 가치는 AI 전문가와의 협업을 통해 실현할 수 있습니다.

현실에서는 AI 전문 지식이 회사의 핵심 역량을 뛰어넘는 경우가 많이 발생합니다. 기술 스타트업은 종종 데이터 부족에 시달리고 오래된 레거시 기업은 가지고는 있지만 사용하지 않는, 소위 ‘다크 데이터’라고 불리는 데이터의 규모에 의존하는 경향을 보입니다.

AI 전문가는 두 경우 모두에 도움을 줍니다. 스타트업에서는 오픈 소스 데이터를 사용하고, ‘성숙한’ 기업에서는 다크 데이터를 제한하는 방식으로 비즈니스와 관련된 가치를 활용하는 겁니다. 한편 AI가 진정한 가치를 발휘하기 위해서는 영역 전문성이 꼭 필요합니다. ‘성공’은 ‘적합한’ AI 프로젝트와 KPI를 결정하는 것에서부터 시작해 기능을 선택하고 AI 모델을 교육한 뒤 완벽한 모델을 만들어 윤리적이고 중립적인 알고리즘을 생성하는 과정으로 정의됩니다.

마지막으로, 그 누구도 혼자서 혁신할 수 없습니다. AI가 제공하는 기회를 잡기 위해 필요한 추진력을 얻으려면 생태계 접근 방식이 필요합니다. 일례로 IoT 에너지 관리 및 자동화 솔루션을 위한 개방형 에코 시스템인 슈나이더 일렉트릭 익스체인지(Schneider Electric Exchange)의 파트너십 핵심 영역에는 효율성 중심 AI 지원 분석 및 소프트웨어(efficiency-focused AI-enabled analytics and software)가 들어갑니다.

지속 가능성 그리고 경쟁 우위

AI가 지속 가능성과 비즈니스 목표를 모두 달성할 수 있는 도구라는 사실은 부정할 수 없습니다. 하지만 그렇다고 AI가 만병통치약인 건 아닙니다.

인간·기술·파트너 세 가지 요소가 힘을 합쳐야 2030년까지 탄소배출량을 50% 감축한다는, 가장 어렵지만 필요한 목표를 달성하기 위한 ‘충분히 지속 가능하고 오래 가며 야심찬’ 혁신이 가능해질 것입니다.

바로 지금, 이와 같은 AI 솔루션을 대규모로 구현하고 그것이 가져다주는 긍정적인 변화를 확인하기 위해 움직여야 합니다.


If you are a business owner who does not harness the power of the data available to you, you will have a tough time in the future economy. Data is the key to digitalization and decarbonization strategies that set the course of the most successful organizations.

According to the World Economic Forum, “businesses that integrate digital and sustainable transformation into their operations and value chains are 2.5 times more likely to be successful in the future.” Companies that can bring both imperatives together will have the greatest chance of success.

The technology enabling this joint aim is AI. No longer a theoretical discipline, mastery of AI at scale is vital for organizations that want to secure their – and the world’s – collective future.

The future of sustainable business starts with AI

The power of AI lies in its ability to help companies make more intelligent decisions that rely on hard facts and enormous amounts of data – providing companies operational benefits and supporting their path to sustainability. Leveraging data provides unparalleled insights to optimize energy consumption and lower carbon emissions while providing opportunities to meet broader business objectives.

The International Energy Agency says “digitalization can improve energy efficiency through technologies that gather and analyze data to effect real-world changes to energy use.”

Gathering real-time energy insights is essential to achieving efficiency that supports sustainability initiatives. For example, using connected IoT devices alongside AI can turn volumes of data into valuable energy insights. Using this data, AI can accurately track and anticipate energy consumption trends, notice where changes are required, and automatically fine-tune systems to ensure optimum efficiency.

Getting to net zero for organizations

Consider buildings, which are responsible for 44% of global emissions. With AI solutions, it is possible to dynamically control on-site energy resources, as well as automatically forecast and optimize how and when to consume, produce, and share energy through microgrids.

Real-time insights make it easy to understand the savings, earnings, and CO2 emissions data and make further informed decisions. AI can also be used to examine complex market trends and dissect data to manage energy spend better and reduce risk in a volatile market.

What does this look like in practice?

Here’s an example. IntenCity is the most efficient of Schneider Electric’s flagship buildings, located in the Scientific Polygon of Grenoble, France. Completely energy neutral, it is equipped with EcoStruxure Building solutions, which will allow it to interface with the other buildings in the neighborhood as part of a local network, with the possibility of opting out in the event of a high demand in electricity or a high tariff, to store the renewable energy produced, and to defer consumption in favor of neighboring buildings.

The site aims for a consumption of 37 kWh/m2/year (eight to nine times less than the average consumption of existing buildings in Europe). A Smartgrid-ready building, IntenCity is already part of the energy landscape of tomorrow.

Projects like this demonstrate that AI is not the future; it is the strategic lever of today, delivering tangible business returns while also accelerating the journey to net zero and contributing to collective societal goals. As such, investing in digitization and embracing transformative AI is not a nice to have; it is a ‘must-have’ strategy with competitive value.

But while so many organizations are convinced of its power, harnessing AI within their operations is still a struggle.

People plus technology for the best results

AI is already delivering on its promise to transform sustainability strategies, but its true value in energy management and industrial automation comes to life when technology meets human expertise. When people can measure efficiency holistically, in real-time, and they understand how to improve it through automation, they are equipped to run leaner and cleaner operations.

Within organizations themselves, this means supporting talent to explore how AI can enhance their long-term strategies while also using it to unburden them from day-to-day repetitive and low-value activities, for the benefit of having more time for analysis, continuous improvement and real-time decision-making.

AI experts and co-innovation

However, this cannot work without collaboration across industries and domain expertise. Collaboration with AI experts is the way to bring forward this untapped value.

The reality is that AI expertise often extends beyond a company’s core competencies. While tech start-ups are often lacking data, the long legacy firms sit on amounts of so-called dark data, the one you know you have but you do not use it.

In both cases, bringing in AI experts unlocks the business-relevant value of using open-source data for start-ups or limiting the dark data for mature players. On the other side, domain expertise is essential for AI to deliver true value, starting by choosing the right AI projects and the right KPIs to define success, through selecting features, training and perfecting AI models and creating ethical, unbiased algorithms.

Finally, nobody innovates alone. To gain the momentum needed to seize the AI opportunity, an ecosystem approach is required. For example, in the Schneider Electric Exchange, an open ecosystem for IoT energy management and automation solutions, efficiency-focused AI-enabled analytics and software are becoming a key area of partnerships.

Sustainability and competitive advantage

It’s clear that both sustainability and business goals can be achieved by using the same tools. AI is certainly capable of this.

However, AI is not a panacea. It will take collaboration across people, technology and partners to enable innovation, which is truly sustainable, long-lasting and ambitious enough to achieve the most challenging yet necessary target of reducing emissions by 50% by 2030.

The time to implement these AI solutions at scale, and put in the necessary work to see positive change, is now.

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