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넥스트 빌리언 달러 - 앞으로 10년, AI의 진짜 임팩트가 몰려온다
정두희 지음 / 청림출판 / 2022년 4월
평점 :

AI라는 말은 나온지 짧지가 않지만 컴퓨터기술의 발전과 비용의 감소로 인공지능의 겨울을 몇 번 거치면서 오늘에 이르렀다고 하는데 지금도 그 발전속도는 더욱 더 빨라지고 있다고 한다. 인공지능을 사업에 접목을 하면서 크게 성공한 기업도 있지만 그렇지 못한 기업이 대부분이라고 한다. 어떤 대학교수팀은 2090년즈음이면 (당연히 인공지능 기반) 플랫폼을 소유한 0.001%의 기업인이 1계급, 0.002%는 인기 정치인/연예인같은 스타들이 2계급 그리고 3계급이 대부분의 일을 처리하는 인공지능이라고 했다. 인간 대부분은 그저 단순노동자인 99.997%는 프레키아트라는 4계급이 될것이라고 했다. 인공지능이 점령한 디스토피아를 그린 예측이지만 허무맹랑한 일은 아닌 것 같다.
앞으로 다가올 인공지능의 정치사회적인 문제를 떠나서 인공지능을 이용하여 기업활동을 혁신하고 제품과 서비스를 혁신하여 임팩트를 창출하는 것 그래서 잘먹고 잘사는 것이 우리의 큰 관심사이다. 그러나, 불행하게도 인공지능을 활용한다는 기업은 많은데 큰 성공을 했다는 기업을 발견하기는 어렵다. 왜 그럴까? 이 문제를 진단하고 해법을 찾아 제시하는 것이 "넥스트 빌리언달러(정두희 지음)"에 정리가 되어 있다. 과거 인공지능 세탁기같은 류의 제품은 사실 인공지능이라기 보다는 프로그래밍이 된대로 하기 정도였으므로 엄밀히 온전한 인공지능 제품은 아니었다. 이처럼 엔지니어가 설정해놓은대로 실행하는 그런 기계가 아닌 진정한 의미의 인공지능은 자기최적화에 의하여 시스템이 스스로 환경에 적응해 나가는 절차가 있다고 한다. 또한, 인공지능은 새로운 개념이므로 기존 3차산업혁명의 틀에 멈추어 있기보다는 새로운 틀에서 생각을 하고 적용을 해야 한다는 점이 강조된다. 그야말로, 인공지능 너는 이 물에서 놀면 안된다는 것이다. 인공지능이 놀아야 하는 물은 다르다. 그냥 현재의 것에 추가되는 어떤 것이 아니라고 한다.
우선, 인공지능을 통하여 저자는 1조매출기업을 10년대 1,000개를 만들자(1-10-1000)는 제안을 하고 이 "빌리언달러"의 임팩트를 창출하는 방법을 제시하기 위한 방법이 이 책에 망라되어 있다. 첫마디는 기존의 상식을 깨고 새로운 개념을 제시하는 것이어야 하는데 예로 아마존의 인공지능 스피커 에코, 그래프 골프의 스마트 골프공, 지킷의 이 피팅룸 등을 소개하고 있다. 그리고 우리가 이미 잘 알고 있는 애플워치는 시계를 넘어 헬스케어로 확장된 기기로 우리의 고정관념을 깬 사례들을 통하여 임팩트를 창출하고 이런 기업들이 돈을 번다고 이야기한다. 앞서 저자는 인공지능 시스템은 자기 최적화를 한다고 하였는데 인공지능 시스템은 멈춰있지 않고 지속적으로 기하급수적인 발전을 하게된다는 것인데 인공지능 데이터 학습증가--> 재품기능향상-->사용자증가라는 순환구조때문이라고 한다. 이 이야기를 들으니 테슬라 중고 자동차의 인공지능때문에 그 가치가 일반 내연기관 자동차대비 떨 떨어진다는 이야기가 생각난다.
이처럼 인공지능을 통한 어떤 사업은 담대한 것이야 하지 10억달러짜리 기술로 100달러문제를 풀수는 없다는 것이다. 엘지 AI연구원의 사례처럼 어려운 문제, 획기적인 문제, 개선이 있는 문제를 해결하는데 인공지능을 활용하면 임팩트를 만들어 낼수 있다고 한다. 또한, 인공지능에서 제일 중요한 것은 역시 데이터인데 이 데이터에 대한 접근 방법 또한 새로운 시각을 제시한다. 데이터는 기존 사업이 가진 문제를 해결하는 것 보다는 신규기회를 창출할 문제를 발견하는 쪽이 더 큰 임팩트를 만들어 낼수 있다고 강조를 하고 있다. 물론, 새로운 문제만 찾아야 한다는 것이라기 보다는 우리의 시야가 기존의 문제에만 매몰되어 AI의 잠재성을 보지못하는 우를 범하여 커다란 도약의 기회를 놓칠 수 있다는 측면도 강조한다. 이어지는 임팩트가 만들어지는 대표적인 6가지 영역에 대한 정리, AI신제품을 만들때 새로운 제품 디자인, 개발프로세스 그리고 사례로 펩시의 해초 맛이나는 과자를 만드는 과정을 설명하고, 탁월한 수익모델에 대한 중요성을 강조한다.
데이터가 없으면 안된다는 생각에 한가지 희망이라고 해야 하나? 저자의 주장은 데이터의 확보(보유여부)보다는 데이터의 창출을 강조한다. 앞서, 스마트 골프공처럼 6축 가속도 센서가 내장된 골프공에서 다양한 데이터를 확보하는 것처럼 우리가 뭘 잘 모르는 것은 측정을 안해봤기때문이라는 것을 강조하고 자동차 보험회사에서 앱을 깔아 운전자의 운전습관을 파악하여 보험료를 최대 50%를 할인해주는 것이나 테슬라의 스마트워치의 개발등 데이터의 창출의 중요성을 강조한다. 스티브잡스처럼 기존에 이미 있는 것의 융합을 통하여 새로운 것을 만들어 내듯 여기서는 메타버스도 비중있게 다루는데 바로 인공지능과 메타버스의 융합이야 말로 아주 큰 임팩트를 만들어 낼 것이라고 한다. 마지막 부분은 인공지능 인력을 활용하여 팀을 구성하는 유용한 방법 그리고 보랏빛 브릿지의 필요성에 대하여 강조하고 있다.(사업부/빨간색 + 기술전문가/파란색)