인공지능(AI) 시대에 우리에게 필요한 것

2016년 구글 딥마인드의 알파고와 이세돌 9단의 바둑 대결로 우리에게 알려지기 시작한 인공지능(AI)이 우리의 일상생활을 빠르게 변화시키고 있습니다. 

 

 

오늘날 인공지능(AI)은 더 많은 양의 데이터와 더 정교한 데이터 분석 기술, 더 강력한 알고리즘과 컴퓨팅 파워가 결합되어 이전에는 상상할 수 없을 만큼 빠르고 정확한 의사결정 및 일처리가 가능해지면서 거의 모든 산업에 인공지능(AI) 도입 되고 있다고 해도 과언이 아닐 정도로 많은 관심을 모으고 있습니다.

 

실제로 지난 11월 28일부터 29일까지 코엑스에서 열렸던 AI SUMMIT 2019 SEOUL 컨퍼러스에 50만원이 넘는 참가비에도 불구하고, 행사장을 가득 메울 만큼 많은 사람들이 참가한 것만 보더라도 인공지능(AI)에 대한 관심이 어느 정도인지 확인할 수 있었습니다.

 

 

 

이러한 인공지능(AI)에 대한 시장의 관심을 반영이라도 하듯 국내외 주요 기업들은 발빠르게 전략을 수립하여 추진하고 있습니다. 

 

대표적으로 카카오는 지난 12월 3일 사내 독립기업(CIC) 이었던 AI LAB을 분사 시켜 카카오엔터프라이즈로 공식 출범했습니다. 카카오엔터프라이즈는 "Connect Solve, Create, +AI"라는 슬로건을 바탕으로 카카오톡 기반의 운영 노하우와 자사의 인공지능(AI) 플랫폼인 '카카오i'를 기반으로 전 산업분야의 디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation)을 선도하겠다고 선언했습니다. 

 

특히, 카카오는 핵심 경쟁력인 IT 혁신 역량과 모바일 플랫폼인 카카오톡 서비스를 운영하면서 쌓은 노하우를 바탕으로 고객에게 IoT, 인공지능 스피커, 로봇 등과 연계하여 엔터프라이즈 IT 시장을 공략할 계획을 밝혔습니다. 이를 위해 '카카오i' 확대와 B2B 클라우드 서비스 제공을위한 적극적인 투자를 통해 다양한 PaaS(Platform as a Service)와 SaaS(Software as a Service)를 제공할 계획입니다. 

 

 

삼성전자는 창의적인 조직문화를 확산하고, 임직원들의 창의적인 아이디어를 발굴하기 위해 2012년 12월부터 도입한 사내벤처 육성 프로그램인 C랩을 적극 활용하고 있습니다. 여기에 2015년 8월부터는 C랩 스핀오프(Spin-off) 제도를 시행해 우수 과제에 대해서는 스타트업으로 독립할 수 있도록 지원하고 있습니다. 

 

올해 사내벤처 육성 프로그램 C랩을 통해 독립한 스타트업은 AI 기반 라이팅(lighting) 디바이스를 개발한 '루플(LUPLE)', AI 기반 콘텐츠 창작 플랫폼을 제공하는 '툰스퀘어(Toonsquare)', 1인 방송 AR 소통 서비스를 개발한 '트리니들(Trineedle)', 개인 맞춤형 향 추천·제조 서비스를 제공하는 '조이브로(JoyBro)' 등으로 인공지능(AI) 기반으로 새로운 라이프스타일 경험을 제공하는 기업들이 주를 이뤘습니다. 

 

 

글로벌 기업들은 국내기업보다 더 많은 분야에서 인공지능(AI)을 활용하고 있습니다. 유통 공룡 아마존(amazon)은 방대한 고객 데이터를 바탕으로 고객들의 구매 패턴을 읽고 고객이 살만한 물건들을 가까운 지역에 미리 구비해 빠르게 배송하고 비용까지 절감하는 예측 배송(anticipatory shipping) 시스템을 구축해서 운영하고 있습니다. 아마존은 경쟁 회사 가격, 재고량, 선호도, 과거 주문 사례 등을 분석해 최적의 가격을 산정하는 등 다양한 분야에 데이터를 활용하고 있습니다. 

 

 

 

 

인공지능(AI)이 향후 10년내 모든 산업환경을 바꿔나갈 것

지난 9월에 발표된 IDC의 ' 전 세계 인공지능(AI) 시스템 지출 가이드(Worldwide Artificial Intelligence Systems Spending Guide)'에 따르면 인공지능(AI) 시스템에 대한 지출액은 2019년 지출 예상액 375억달러(약 45조원)이고, 2023년에 2019년 대비 2.5배 이상 증가한 979억달러(약 117조원)에 달할 전망하고 있습니다.

 

이처럼 2018년부터 2023년까지 예측 기간 중 연평균 성장률(CAGR)이 28.4%에 달할 정도로 폭발적인 성장을 계속해 나갈 것으로 전망되며 ERP(Enterprise Resource Planning) 및 제조 소프트웨어로부터, 컨텐츠 관리, 콜라보레이션, 그리고 유저의 생산성에 이르기까지, 넓은 범위에 이르는 솔루션과 애플리케이션으로 AI 딥러닝과 머신러닝이 이용될 것이라고 예측하고 있습니다.

 

 

 

 

인공지능(AI) 시대를 맞아 우리가 준비해야 하는 것들

이렇게 우리는 인공지능(AI) 시대를 맞이하고 있지만 인공지능(AI) 관련 인력과 기술이 턱없이 부족한 것이 현실입니다. 실제로 우리나라에는 인공지능(AI) 관련 전문인력이 1000명도 되지 않는다는 얘기도 있고, KAIST에 AI 관련 학과가 개설되는데 학생들을 가르칠 교수를 구하지 못해 어려움을 겪고 있는 상태입니다. 

 

그럼에도 불구하고 정형, 비정형 형태를 포함한 다양한 데이터로부터 지식과 인사이트를 추출하는 과학적 방법론과 프로세스, 알고리즘 및 시스템을 개발하는 융합분야인 데이터 과학(Data Science) 분야에 집중 투자를 계속해야 합니다. 

 

데이터 과학은 데이터를 통해 실제 현상을 이해하고, 분석하는데 필요한 수학, 통계학, 정보공학, 패턴인식, 머신러닝, 인공신경망, 데이터분석 등과 연관된 방법론을 통합하는 개념으로 이러한 데이터 과학을 연구하고, 대용량 데이터를 분석하고, 시스템으로 구현하는 사람인 데이터 사이언티스트나 데이터분석가, 데이터 엔지니어들을 더 많이 육성해 나가야 할 것입니다. 

 

 

지난 AI SUMMIT 2019 SEOUL에서 발표자로 나온 한 그룹사 임원분께서 "리더들은 데이터사이언티스트가 아니다" 라고 말씀 하시며 전문지식보다는 리더쉽이 훨씬 중요하지만 리더들도 공부해야 한다고 강조하셨습니다. 

 

 

 

그래서 저도 패스트캠퍼스에서 데이터분석 입문 과정 온라인 강의를 신청했습니다. 강의도 듣고 있으니 앞으로는 데이터분석을 기반으로한 의사결정을 해보려 합니다. 

 

 

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