‘AI-퍼스트’는 단지 세계 최고 수준의 IT 기업만이 실행할 전략이 아니다. 대부분의 산업에서 인공지능 기술이 
활용되고, 기업의 모든 프로세스에서 인공지능 기술을 활용할 수 있는 방안과 기술이 제시되고 있다. 

기업이 고민해야 하는 전략은 사람을 대체하는 자동화뿐만 아니라 직원의 지능을 강화하는, 
기업의 역량을 강화하고 경쟁력을 키우기 위한 인공지능 기술이 무엇이고 이를 어떻게 확보할 것인가이다. 

컴퓨팅 모델은 인공지능 기반 컴퓨팅으로 넘어가고 있다. 모바일 컴퓨팅이나 클라우드 컴퓨팅이 세상을 변화시키고 기업을 바꾸어 놓았듯 인공지능이 세상을 바꿀 것이다.

‘AI-퍼스트’ 전략의 시작은 빠르면 빠를수록 좋다.

2016년 4월 순다 피차이 구글 최고경영자(CEO)는 1분기 실적 발표를 하면서 “이제 구글은 ‘모바일 퍼스트’에서 ‘AI-퍼스트’로 진화하겠다”고 선언함으로써 세상은 모든 컴퓨팅 관련 전략이 AI-퍼스트 시대로 변화했다.

구글은 이미 많은 인공지능(AI) 기술을 보유하고 자사의 서비스에 채택하고 있었지만, 그 이후에는 모든 서비스가 인공지능을 어떻게 품을 것인가를 고민하는 모습을 보였다.

이런 움직임에서 경쟁사인 아마존이나 페이스북, 마이크로소프트, IBM 등의 움직임에 대한 경쟁과 긴장을 느낄 수 있다. 그러나 AI-퍼스트는 단지 세계 최고 수준의 IT 기업만이 실행할 전략이 아니다.

블룸버그 베타의 쉬본 질리스가 2014년부터 지속적으로 업데이트해서 보여주는 ‘기계 지능 지형도’를 보면 거의 대부분의 산업에서 인공지능 기술이 활용되고 있으며, 기업의 모든 프로세스에서 인공지능 기술을 활용할 수 있는 방안과 기술이 제시되고 있다.

이는 기업의 기능 영역에서만이 아니라 기업의 정보 처리를 위한 지능의 강화에서도 그 의미는 점점 커지고 있다. 

IDC는 인지시스템과 인공지능 관련 매출이 2020년에 470억 달러를 넘을 것이라 예측하면서 이미 2016년에 뱅킹과 리테일에서 15억 달러가 넘는 매출을 만들어 냈다고 분석한다.  

다시 말해 인공지능 기술과 제품, 서비스는 미래형이 아니라 이미 진행형이며, 세상은 이미 우리가 인지하지 못하는 사이에 인공지능 기술이 모든 산업과 영역에 스며들고 있다. 맥킨지는 2017년 1월 보고서를 통해 자동화가 매년 전 세계 생산성을 0.8%에서 1.4%까지 증가시킬 것이라고 전망했다. 

이런 변화는 단지 바둑을 두거나 사진을 인식하고, 음성을 알아듣고, 번역을 하고, 데이터를 분석해 추천을 하고, 신문 기사를 자동으로 작성하고, 음악을 작곡하는 것과 같이 흥미로운 응용 분야에만 국한되는 것이 아니다. 

사티아 나델라 마이크로소프트 CEO는 2016년 ‘빌드’ 컨퍼런스에서 ‘플랫폼으로서 대화(Conversations as a Platform)’를 새로운 비전으로 제시했다. 그가 강조한 것은 인간의 자연어와 첨단 기계 지능의 힘을 결합하는 것이 조직이나 개인이 더 많은 일을 할 수 있고, 더 흥미를 가질 수 있게 한다라는 점이다. 

같은 흐름으로 마크 저커버그 페이스북 CEO 역시 지난해 4월에 페이스북 메신저에 챗봇 엔진을 제공해 많은 기업이 챗봇을 이용해 고객과 대화를 하게 만들고, 챗봇은 새로운 앱 생태계와 같은 역할을 할 것이라고 선언했다. 이후 페이스북 메신저에는 3만4000여 개의 챗봇이 등장했다. 

주요 기업이 대화형 컴퓨팅을 강조하고 나왔지만 그런 변화가 세상에 어떤 영향을 줄 것인가에 대해 가늠하기는 쉽지 않았다. 그러나 물 밑에서 많은 기업이 이 흐름에 올라타고 있다는 것을 확인해 준 것이 이번 ‘CES 2017’ 전시회였다.

놀랍게도 가전제품부터 자동차까지, 시계와 로봇에 아마존의 ‘알렉사’를 내장하거나 연계하는 제품이 등장했고, 애플의 ‘시리’를 지원하는 제품과 구글의 ‘구글 홈’과 연동하는 제품들도 나타났다.

세상은 어느 순간 우리가 기계와 음성으로 대화하고, 지능형 에이전트가 내 일을 대신하고, 내가 대화하는 상대가 사람인지 소프트웨어(SW)인지 구별할 수 없게 됐다. 나 대신 지능형 가상 비서를 시켜서 피자를 주문하고, ‘우버’를 부르며, 쇼핑을 부탁하고, 레스토랑 예약과 티켓을 구매하고 있다. 

AI, 미래의 기술이 아니다

이와 같이 소비자의 행동이 급격히 변화할 단계에서 기업은 이제 인공지능이 그냥 놀라운 기술 진보에 따른 흥미로운 미래 기술이 아니라 지금 당장 적용해야 하는 현재 기술임을 인식해야 한다.

기업이 고민해야 하는 전략은 사람을 대체하는 자동화뿐만 아니라 기존 직원의 지능을 강화하는, 기업의 역량을 강화하고 경쟁력을 키우기 위한 인공지능 기술이 무엇이고 이를 어떻게 확보해야 할 것인가이다. 

직업의 소멸을 얘기하는 것보다 우선은 기존 직업의 특성과 질이 어떻게 달라질 수 있는가를 파악하는 것이 더 중요하다. 많은 직업과 업무는 단기적으로는 소멸되는 것보다 재정의 될 것이기 때문이다.

따라서 기업이 AI-퍼스트에서 제일 먼저 생각할 이슈는 인공지능 기술이 우리 기업의 프로세스와 각 사람이 업무를 어떻게 변화시킬 것인가를 파악하는 것이다.

이는 현재 인공지능이 가장 강조하고 있는 ‘인간 지능을 강화’하는 방식이다. 인공지능 연구가들의 궁극적인 목표가 인간을 능가하는 기계 지능을 만드는 것일지 몰라도, 지금 나타나는 대부분의 기술은 ‘IA(Intelligence Augmentation, 지능 강화)’ 기술이다. 

기업은 생산성 향상과 경쟁력 강화, 새로운 업무 혁신을 위해서 현재 기업에서 사람들이 하는 업무가 기계 지능에 의해 어떻게 강화될 수 있는가를 찾아야 한다.

이를 위해서 제일 먼저 실행해야 하는 것은 기업이 이미 확보하거나 할 수 있는 데이터의 특성과 품질이다. 머신러닝이나 딥러닝이 뛰어난 성능을 보이려면 결국 소유하거나 활용할 수 있는 데이터의 품질이 좋아야 하기 때문이다. 

각 기업은 적용하고자 하는 프로세스에서 어떤 데이터가 지능으로 전환될 수 있는 것인지를 찾아내야 하며, 기계 지능을 통해 판단의 깊이와 분석의 품질을 얼마나 개선할 수 있는 가를 파악해야 한다. 

가트너는 2018년까지 20%의 비즈니스 콘텐츠를 기계가 작성할 것이고, 2020년에는 자율적 SW 에이전트가 5%의 경제적 트랜잭션에 참여할 것이라 했다.

2018년에는 300만 명 이상의 노동자가 ‘로보-보스’에 의해 관리받으며, 가장 빨리 성장하는 기업의 45%는 스마트 기계 숫자가 직원보다 많을 것이라 예측한다. 이런 환경 변화를 가정하면서 기업의 변화를 고민해야 한다. 

AT&T는 드론을 띄워서 통신 안테나 장비의 문제점을 자동으로 검사할 수 있는 방안을 모색하고 있다. 소매 체인점 타깃은 매장의 재고 관리를 ‘탤리’라는 로봇을 통해 실험하고 있다.

사람이 보통 일주일에 20시간에서 30시간을 걸려 1만 개에서 2만 개의 제품을 조사하는 것에 비해 탤리는 한 시간에 1만5000개의 제품을 스캔한다. 게다가 사람은 65%의 정확도를 갖는 것에 비해 탤리는 96%의 정확도를 갖는다. MIT와 패턴엑스는 ‘AI2’라는 플랫폼을 개발해 사이버 공격의 85%를 정확히 예측했다.

높은 품질의 데이터 확보, 업무 분석, 기업의 지능 강화를 이루기 위해서 무엇보다 필요한 것은 인재의 확보다. 모든 기업이 인력 확보를 위해서 적극적인 투자와 인수합병을 벌이는 이유이다. 인간을 대체하거나 지능을 강화하기 위해서 제일 필요한 것이 바로 훌륭한 인재라는 것은 어떻게 보면 아이러니이다. 

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직업의 소멸을 얘기하는 것보다 직업의 특성과 질이

어떻게 달라질 수 있는가를 파악하는 것이 더 중요하다.

많은 직업과 업무는 단기적으로는 소멸되는 것보다 재정의 될 것이기 때문이다.

모든 기업이 다 뛰어난 인공지능 기술을 내재화하거나 최고 수준의 인공지능 개발자를 갖출 필요는 없을 수 있다. 구글이나 아마존은 좋은 데이터를 갖고 있는 기업답게 빠르게 인공지능 기술을 활용해 자신의 개념을 확인하거나 기존 업무를 개선하게 만들기 위해 클라우드에 인공지능 기능을 널리 결합해 ‘AI-퍼스트 클라우드’를 선보였다.

기존 클라우드가 인공지능과 결합함으로써 컴퓨팅 영역에서 또 다른 파괴적 혁신이 이뤄질 것이며, 이는 기업에게는 큰 기회를 제공할 것이다. 

또 다른 방법으로 자사의 제품이나 서비스를 빠르게 변환하기 위해서는 아마존의 알렉사, 애플의 시리, 구글의 어시스턴트를 연계해 대화형 컴퓨팅 기능을 발 빠르게 확보하는 방안도 유용하다. 자체적인 음성인식과 자연어 처리를 위해 시간을 늦출 이유가 없을 수 있다. 

AI가 세상을 변화시킬 차례

그러나 무엇보다 중요한 것은 이제 컴퓨팅 모델은 인공지능 기반 컴퓨팅으로 넘어가고 있다. 모바일 컴퓨팅이나 클라우드 컴퓨팅이 세상을 변화시키고 기업을 바꾸어 놓았듯이 이제 인공지능이 그 차례가 된 것이다.

모바일 퍼스트가 틀린 구호가 아니었다면, 인공지능 퍼스트도 전혀 틀린 전략이 아닐 것이며, 그 시작은 빠를수록 좋다.

AI-퍼스트는 선택의 조건이 아니다. 이는 컴퓨팅의 현재이며 향후 20~30년 동안 기업과 사회, 개인의 삶을 크게 변화시킬 것이다. 기계 지능의 발전은 기업 지능을 변화시킬 것이며, 직원의 지능 강화는 업무의 효율성 증대와 판단의 질적 수준 향상을 가져와 새로운 경쟁력의 원천이 될 것이다.

고객 역시 기계 지능으로 강화된 기업의 서비스와 제품에 대해 보다 더 신뢰를 가질 것이고, 자연스러운 대화와 보다 편하고 흥미로운 제품과 서비스를 선택할 수밖에 없을 것이다.

최근 국내에서 보도된 ‘왓슨’에 대한 환자들의 신뢰와 선호가 그 시작점일 것이다. 

<본 기사는 테크M 제46호(2017년 2월) 기사입니다>