인공지능은 최근 수년간 매우 빠른 속도로 진화되고 있다. 빠르게 발전하고 있는 인공지능은 이제 여러 분야에서 사람의 능력을 넘어서는 수준으로 구현되고 있다. 인공지능 기술은 인간의 인지(보다. 듣다. 읽다), 학습(반복 학습을 통해 지식 고도화), 추론(학습된 지능에 기반 인지된 한경에 대한 추론 및 예측) 등을 컴퓨터 기술을 이용하여 구현함으로써 문제를 해결할 수 있는 기술이다. 특히 자연어처리, 시각, 청각지능 분야의 발전으로 인해 인공지능은 이제 사람보다 더 높은 정확도로 사물을 인식할 수 있고, 사람과 비슷한 수준으로 언어를 이해하고 대화 할 수 있게 되었다. 이러한 인식분야의 발전으로 인공지능은 이제 외부의 수많은 다양한 데이터를 스스로 인식하고 이해해서 지식화 할 수 있는 ‘정보’로 받아드릴 수 있게 되었다. 그 동안 축적되어온 엄청난 빅데이터를 기계가 스스로 학습할 수 있게 되면서 인공지능의 지능이 혁신적으로 발전하고 있는 것이다.
인공지능은 크게 2가지 유형의 인공지능이 있다. 하나는 범용 인공지능(Artificial General Intelligence, AGI)으로 컴퓨터로 사람과 같은 또는 그 이상의 지능을 구현하는 것이다. 즉, 사람처럼 생각하고 사람과 비슷한 일을 하는 기계를 가리킨다. 예를들어, 사람과 대화하며 동시에 바둑도 둘 수 있는 인공지능이다. 또 하나는 전용 인공지능(Artificial Narrow Intelligence, ANI) 이다. 특정 프로세스의 자동화 또는 해당 프로세스에서 특정 작업의 자동화처럼 매우 특정적인 작업에 기계를 사용하는 것이다. 예를들어, 구글의 알파고(AlphaGo)처럼 특정 문제만을 해결하는 인공지능은 좁은 인공지능(ANI) 라고 한다. 그리고 인공지능을 두 가지로 구분할 수가 있는데, 머신러닝은 기계가 명시적으로 프로그래밍 되지 않은 상태로 알고리즘을 사용하여 작업을 학습해서 실행하는 것이고, 딥러닝은 머신러닝의 부분집합으로 인공신경망을 사용하여 엄청난 양의 데이터로부터 적응하고 학습하여 활용 된다. 앞에서 예를 든, 구글의 알파고는 딥러닝 알고리즘으로 만들어진 것이다. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝은 자율적으로 데이터에서 패턴을 찾고 예측과 대응 방안을 활성화 하기 위해 애널리스트가 아닌 알고리즘에 의존한다.
지능형 알고리즘을 통해 발전해가고 있는 인공지능 기술은 지능형 금융서비스, 법률서비스 지원, 의료진단서비스, 기사작성, 지능형 로봇, 지능형 비서, 지능형 감시 시스템, 지능형 추전 시스템, 지능형 스팸분류 등 다양한 산업 분야에서 이미 널리 사용되고 있다. 점점 더 빠르게 발전해 가고 있는 인공지능은 인식 및 판단(Perception & decision making)기능과 학습 기능을 활용해 스스로 빠른 속도로 똑똑해지고 있다.
기업의 미래 비즈니스 생태계는 인공지능과 같은 소프트웨어(Software, SW) 기술의존도를 높이는 방향으로 진화되고 있다. 글로벌 조사기관 가트너 심포지음(Gartner Symposium)에서 전문가들은 과거의 일 방향 단일 가치사슬 생태계에서 다수 참여자(N:N) 간 거래하는 플랫폼 생태계를 거쳐, 향후 분산형 생태계로 진화할 것으로 전망하고 있다. 분산형 생태계란, 데이터, SW기반 연결이 극대화되어, 어떤 기업과도 연계, 협업이 가능한 완전 네트워킹(Fully-networked) 생태계를 의미 한다. 단일 가치사슬 생태계에서는 파트너와의 효율적 거래구조가 핵심이고, 플랫폼 생태계는 참여 기업간 연계를 통한 비즈니스혁신이 경쟁력을 좌우한다. 분산형 생태계에서 기업 경쟁력의 핵심은 산재한 리소스(Resource) 즉, 데이터, 기술, 인력, 서비스를 연계하여 가치를 창출하는 것으로, 인공지능과 같은 SW기술 의존도가 더욱 높아질 것이다. 인터넷, 모바일, DB 등 구 정보기술이 현재의 플랫폼 생태계를 이끌었다면, 인공지능, 블록체인, 클라우드, 등 신 정보기술은 제품과 서비스 간, 산업 간, 플랫폼 간, 경계를 허물고 데이터, SW기반 연결을 극대화시켜 분산형 생태계 구축을 주도하게 될 것이다. 그래서 경계가 사라진 비즈니스 환경에서는 이종 영역 간 연계 과정이 복잡해지고 활용 리소스도 다양해져, 인공지능과 같은 SW기술 의존도가 더욱 높아질 것으로 보고 있다. 미래에는 인공지능의 머신러닝을 통해 스스로 소프트웨어 설계를 최적화하여 이종 영역간 연계를 간단하게 할 수 있을 것이다.
미래의 분산형 생태계를 대비한 기업의 인공지능 활용의 성패는 다양한 리소스(데이터, 기술, 인력, 서비스)간의 창의적 연계를 통해 새로운 가치를 창출하고 활용하는 것이다. 그래서 기업의 경영진과 구성원들은 인공지능기술을 좀 더 적극적으로 이해하고, 학습하고, 다양한 활용사례를 분석하여 자체 기업의 비즈니스에 적용 및 활용할 수 있도록 하는 것이 기업의 지속성장에 중요한 요소가 될 것이다.
지금은 인공지능을 기반으로 한 글로벌 경쟁시대이다. 인공지능은 사업 전략, 조직 문화, 인재 발굴 등 기업경영의 모든 영역에서 패러다임을 바꿔놓을 것이기 때문에 인공지능이 변화시킬 기업경영의 영역을 종합적으로 고려한 큰 그림의 설계가 필요하고, 고객만족을 위한 고객 경험 개선, 제품, 서비스, 비용절감, 프로세스 자동화, 공급망관리, 경영, 의사결정 등 기업의 특정업무 영역에서부터 전사적으로 인공지능을 도입하여 경쟁력을 창출 할 수 있도록 단계별 도입 전략과 실행이 필요한 시점이다.
국내 기업들은 실리콘밸리의 기업들에 비해 상대적으로 인공지능기술 역량과 축적된 데이터 측면에서 상당히 열위에 있다. 단기적으로는 기 계발된 오픈소스 기반의 다양한 인공지능 개발 및 프로젝트 참여를 통한 역량 축적이 시급하며, 한국인공지능협회에 속해있는 다양한 산업 분야별 인공지능 전문기업들을 적극 활용하고, 보다 근본적으로 중장기적인 관점의 양질의 데이터 확보, 경쟁력 있는 인공지능 개발 역량을 높이기 위한 노력이 병행되어야 할 것이다.
이러한 인공지능 기반의 한계 극복을 위한 노력을 통해 “기업은 어떻게 인공지능 기업으로 변화할 것인가”가 기업의 성패를 좌우하는 경쟁력이 될 것이다.
■정종기 박사
얼라이언스코리아 대표 / 한국미래융합연구원 대표 / 한국외국어대학교 겸임교수
오늘경제
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