[724]AI로 경영하라_인공지능의 한계와 활용 사례 그리고 인문학의 필요성

Chat GPT가 발표되면서 인공지능에 대한 관심과 기대가 어느 때보다 높아졌다. 마이크로소프트가 구글이 점령하고 있는 검색시장을 위협하기 시작했다. 기업과 공공기관은 앞다투어 생성형 AI를 이용해 업무를 효율화하기 위한 방법을 모색한다. 이런 시기에 회사에서 추천도서로 올라온 <AI로 경영하라>는 인공지능에 대해 구체적으로 이해하는데 도움을 주었다.

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첫째, 인공지능이 실제 적용되고 있는 흥미로운 사례를 접할 수 있었다.

특히 보시의 '운전자 햇빛 가리개'는 시야를 방해받지 않으면서 자연스럽게 햇빛을 가려주는 멋진 아이디어다. 운전하면서 불편하지만 당연하게 여기는 현재의 방식을 기술로 해결했다. 언제 실차에 적용될지 기대된다.

또한 스티치 픽스라는 곳은 처음 들었는데 고객의 정보를 바탕으로 고객에게 적합한 옷을 추천한다고 하니 훨씬 효과적인 고객응대이면서 만족도도 높을 것이라 충분히 기대할 수 있다. 

보쉬 Bosch의 '운전자 햇빛 가리개'는 인공지능을 이용해 플라스틱이나 가죽 등으로 운전자의 눈을 가리는 기존의 햇빛 가리개를 획기적으로 개선했다. (...) 인공지능 기반의 햇빛 가리개는 운전자의 눈, 코, 입 위치를 파악한 후 햇빛의 각도를 계산해 눈 부분만 어둡게 처리하는 기술을 구현했다. 기존의 햇빛 가리개가 시야를 방해하는 문제를 근본적으로 해결한 것이다. (28)

스티치픽스의 고객은 회원 가입 후 키, 몸무게, 라이프 스타일에 대한 정보를 제공하고, 패션 게임을 통해(두 가지 패션 아이템 중 하나를 고르는 게임) 옷에 대한 자신의 취향을 회사에 공유한다. 이후 새 옷이 필요한 경우를 알려주면 스티치 픽스의 인공지능은 정보를 분석해 고객에게 맞는 옷을 추천해 준다. (244)

구강용품 브랜드 콜게이트 Colgate에서 출시한 전동 칫솔은 인공지능으로 칫솔질 패턴을 분석한다. (28)

SEB은행은 프로젝트의 성격 규명부터 인공지능과 인간의 역할 구분, 인간의 개입 방식과 인공지능의 시스템 학습법 설정, 조직에서의 실행 방법 결정까지 빈틈없이 해냄으로써 이상적인 프로세스를 완성했다고 볼 수 있다. (180)

디지털 트윈이란 현실 세계의 기계나 장비, 사물 등을 컴퓨터 속 가상세계에 구현한 것이다. 다시 말해 제조 과정에서 모든 기기에 센서를 부착해 물리적으로 일어나는 시스템의 일을 디지털로 데이터화해 사이버 공간에서 그대로 재현하는 것이다. (39)

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둘째, 채용시장에서 SNS의 활동내역이 고려되고 있다.

자신을 드러낼 수 있는 방법이 이력서와 자기소개서였다. 하지만 인공지능 시대에 인터넷상에서 활동한 모든 자취가 자신을 적나라하게 보여주고 있다. 채용 담당자는 좀 더 구직자를 잘 알기 위해 기존 방식에 더해 인터넷의 활동 데이터를 이용할 수 있다. 취업을 준비하는 사람들은 SNS 활동도 기회로 이용해야 한다. 부적격자로 탈락하는 사유가 되지 않도록 관리할 필요가 있는 것이다. 과거와는 다른 시대가 되었다. 퍼플 피플과 같은 전문가로 성장하기 위해 자신이 잘할 수 있는 분야를 선택하고 집중할 필요가 있다. 

통계에 의하면 기업의 약 84퍼센트는 적격자 선별과 채용자 스크리닝을 위해 소셜미디어 데이터를 사용하고 있다고 한다. (...) 앞으로 이력서와 자기소개서 정보에 더해 SNS 정보, 온라인에서의 최근 검색과 쇼핑 내역, 면접에서의 언어 및 행동 분석 등을 종합적으로 판단해 가장 적합한 인재를 고르는 날이 올 수도 있다. (44)

인공지능 비즈니스 분야의 그루인 토머스 H. 데이븐포트는 향후 인공지능 시대에 가장 유망한 직종의 인력으로 '퍼플 피플'을 뽑았다. 퍼플 피플이란 데이터 분석과 공학 기술을 비즈니스의 생태계에 맞춰 설명할 수 있는 사람을 의미한다. (...) 퍼플 피플의 주요 업무는 자신의 업무 지식 Domain Knowledge을 바탕으로 빅데이터나 인공지능을 활용해 기업에 가장 큰 가치를 안겨줄 수 있는 프로젝트를 선별하고, 이를 경영진에게 제안하는 것이다. 그 뒤 비즈니스 니즈와 목표를 데이터 과학자와 엔지니어들이 정확하게 이해할 수 있도록 소통하며 프로젝트의 중재자 역할을 한다. (217)

전문가들은 단순 업무가 줄어드는 대신 좀 더 핵심적으로 복잡한 사고를 요하는 업무에 집중함으로써 자신의 가치를 높일 수 있다. 결국 이것은 선택과 집중을 통해 나의 업무 영역을 어떤 방향으로 발전시킬 것인가의 문제다. (63)

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셋째, 인공지능과 다르게 인간은 '왜'라는 질문을 할 수 있다. 

사람은 인과관계와 상관관계를 이해하지만 인공지능은 수많은 데이터를 단시간에 활용할 수 있지만 상관관계를 분석한다. 그래서 우리는 인공지능이 분석한 결과를 해석할 때 주의해야 한다는 점에 주목한다. 현재도 생성형 AI가 내놓는 결과물에 가짜 뉴스가 포함되어 있어 이를 분별하는 능력이 필요하다고 한다. 

인공지능과 인간의 차이점을 제시한 부분도 좋았다. 인공지능이 인간의 지능을 넘어서는 시기가 곧 도래할 것이라고 하지만 '왜'라는 질문을 던질 수 있는 강한 인공지능의 도래는 아직은 시간이 걸린다는 점이다. 무조건 디스토피아적 미래를 예상하며 걱정하기보다는 최선의 방향으로 이용할 수 있도록 기업 간 국가 간 협업해야 한다고 본다. 

강한 인공지능은 문제를 풀 때 자신이 문제를 풀고 있다는 걸 인지하는 인공지능이고, 약한 인공지능은 주어진 문제를 잘 풀어내는 도구로서의 인공지능을 의미한다. (96~97)

인간과 인공지능의 차이는 결론적으로 하나다. 그것은 '왜(why)라는 질문을 던질 수 있는가?'이다. '왜'라는 질문은 인간의 목적성을 나타내는 유일한 창구다. 이 질문을 통해 인간은 가설을 만들고 테스팅하면서 지식을 만들어간다. (283)

인공지능의 단점은 모든 문제를 통계적 상관관계에 의해 결정한다는 것이다. 인간은 문제를 풀 때 인과관계를 생각하지만 인공지능은 그렇지 않다. (155)

인공지능을 과신하면 상관관계를 인과관계로 착각하게 되어 틀린 의사결정을 내리게 된다. (274)

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마지막으로 인문학이 중요해진다.

한때 인문학 바람이 불어서 서점에 인문학 관련 서적이 유행했다. 요즘은 인공지능이나 Chat GPT와 같은 용어가 더욱 인기다. 모든 문명은 사람을 위해 발전해 왔다. 과학도 사람을 위한 것이다. 그래서 인공지능과 빅데이터를 말하는 이 시대에 어느 방향으로 가야 할지를 정하는데 사람에 대한 이해가 우선이다. 그래서 인문학적 소양이 필요하다. 인문학이 자신의 지식을 과시하기 위함이 아니라 왜라는 질문을 던질 수 있는 바탕이기 때문이다. 

인공지능 빅데이터의 시대에 인문학이 중요한 이유는 남들과 다르게 문제의 본질을 파악하고 독창적인 아이디어로 새로운 가설을 만들어야 하기 때문이다. (280)

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독서습관 724_AI로 경영하라_이준기_2022_인플루엔셜(230430)

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■ 저자: 이준기

'인공지능' 및 '빅데이터'라는 용어가 일반화되기 전부터 데이터-AI를 통한 경영 전략을 연구하며 이 분야를 개척해 온 국내 최고 디지털 전략 전문가. 서울대학교에서 컴퓨터사이언스를 전공한 후 미시간대학교에서 통계학 석사, 카네기멜런대학교에서 사회심리학 석사, 서던캘리포니아대학교에서 경영학 박사 학위를 받았다. 현재 연세대학교 정보대학원에서 디지털 경영과 비즈니스 빅데이터 분석을 주제로 다양한 산학협력 프로젝트를 진행하며 후학 양성에 힘쓰고 있다.