[AI 사람에게 배우다] : AI가 만드는 기업의 미래

AI 사람에게 배우다 - 인공지능이 만드는 기업의 미래
우정훈 지음 / 비앤컴즈 / 2019년 6월

우리는 4차 산업혁명이 일어난다고 하면 두려워하는게 있다. 바로 AI가 사람의 일자리를 대체하여 우리 직업이 사라지는 것이 아닌가 하는 것이다. 이런 걱정들은 이전 산업혁명때도 있었다. 3차 산업혁명때 기계 사람의 많은 일을 대체했다. 하지만 그 이후 어떠했는가? 비록 당시 사람들이 하던 일 중 상당수가 없어지긴 했어도, 산업화가 가속화 되어 사회가 발전하면서 새로운 일자리가 더욱 많이 발생하지 않았던가. 그렇다고 하지만 나 역시 과연 정년까지 일을 할 수 있을까 하는 걱정이 들긴 하다. 이러한 걱정은 IT 직종이 아닌 사람이면 더욱 크지 않을까 생각한다. 심지어 회계사, 세무사, 변호사, 변리사, 약사와 같은 전문직에 종사하는 사람들도 걱정하니까 말이다.

이 책은 미래의 모습에 대해 더 잘 알고 잘 준비하기 위해 읽게 되었다. 여기서는 이렇게 말한다. 3차 혁명때 노동 집약적 산업 현장에서 블루칼라의 일자리를 기계와 로봇 대신했다면, 이제 4차 혁명에서는 화이트칼라 즉, 숙련 지식 근로자의 일자리를 AI가 대신한다고. 이러한 4차 혁명 시대의 혁신 기술은 단순 기계가 할 수 없었던 사람의 인지적 업무까지도 자동화함으로써 기업 생산성을 한단계 더 끌어올리는 기술이다. 이는 기업의 생산성 향상이라는 퍼즐의 마지막 조각인 것이다. 목표 달성을 위한 기계적인 프로세스에서 볼때 사람이라는 투입 요소는 여러가지 비용 증가를 부른다. 인건비, 숙련도와 이해도에 의한 차이, 업무 변경시 적응 기간, 실수에 의한 손실, 사람답게 일할 수 있는 환경 조성을 위한 추가 비용까지. 하지만 업무를 자동화하게 되면 많은 부분이 간소화된다. 

그렇지만 이제까지 기계가 대신할 수 없는 영역이 있었는데 이는 업무 과정 중 일어날 수 있는 모호함이나 변수에 대한 대응이다. 예를 들면 가입 신청 시 받는 문서의 사람의 필체는 저마다 달라 기계가 인식하지 못하는 경우가 있고, 사투리와 억양이 있는 사람의 말을 기계는 잘 알아듣지 못할 수 있다. 하지만 3~4년 전부터 이러한 사람의 모호함을 처리하는 기술이 등장했고, 이의 시작은 모호성을 해결한 빅테이터의 수집에서부터였다. 이런 빅데이터에는 사람의 직관이 녹아있는데 이를 머신러닝 기술을 활용하여 알고리즘화 해 AI가 습득하게 한다. 이런 AI 자동화 단계는 업무 전체를 한꺼번에 자동화 할 수 없고, 업무를 프로세스별로 쪼개 단계별로 진행해야 한다. 그리고 현재 운영 유지 비용이 많이 드는 것과 AI 자동화 가능성이 큰 것부터 진행한다. 

여기서 중요한 것은 AI는 알고리즘에 종속한다는 것이다. 이 알고리즘은 데이터에 의존하는데 그 데이터들이 과거의 것이면 AI의 결과물도 정확할 수 없게 된다. 따라서 지속적인 데이터 업데이트가 필요하다. 즉, 새로운 학습이 필요한 것이다. 이는 기업마다 요구 역할과 프로세스가 다르기 때문에 일반화가 불가능한 영역이기도 하다. 따라서 AI는 그 기업과 필요 부서에 맞게 새로 학습시켜야 한다. 

AI가 인간의 비생산적인 일을 대신한다면 사람은 무슨 일을 해야 할까? 사람은 이제 반복적이고 비생산적인 업무에서 해방되, 보다 가치있고 창의적인 일을 해야 한다. AI가 어떤 프로세스를 많이 처리하는지를 보고 그 프로세스를 개선하는 기회를 갖을 수 있다. 많은 사람들이 기존 업무에서 혁신과 전략으로 일의 초점이 바뀌기도 하지만, 일부는 AI 에러시에 대응하기 위해 잔류해야 하고 또한 AI를 지속적으로 교육하는 업무를 담당해야 한다.

이제 앞으로는 반복적인 화이트칼라의 업무를 AI가 대신할 것이다. 현재 미국의 대기업들은 업종과 관계없이 데이터를 이해하고 처리할 수 있는 인재, AI를 다루고 학습시킬 인재를 찾고 있다. 이는 앞으로 핵심 능력으로 부각될 것이고, 우리는 데이터 사이언티스트가 되어야 할 것이다.