AIⅹ빅데이터 마케팅 - 마케터의 업무가 변한다!

AIⅹ 빅데이터 마케팅 - 마케터의 업무가 변한다
야마모토 사토루 지음, 양희은 옮김 / 영진.com(영진닷컴) / 2019년 7월

이 책은 AI를 비즈니스에 어떻게 접목하여 구현할 것인지를 기술적인 측면에서 알려주고 있다. 비즈니스에서 맞닥뜨리는 과제가 무엇인지 소개하고 그 과제를 해결하기 위하여 어떤 기술을 사용하면 좋을지를 이야기하고 있다. 따라서 기술서이자 실용서라고 말할 수 있을 것 같다.

저자는 AI가 활용될 분야로 제조 혁신, 산업 보안, 유통, 소매, 자율 주행, 금융(핀테크), 건강, 의료, 간호, 스마트 하우스, 스마트 에너지, 교육, 농업, 관광 분야를 이야기하고 있다. 이것만 봐도 AI의 활용도가 매우 높고 이는 사회 전반적으로 큰 영향을 미칠 것으로 보인다.

딥러닝은 신경망이라 불리는 기술의 하나인데 신경망은 입력 데이터와 예측 데이터 사이의 관계를 조정하며 예측의 정확도를 높인다. 특히 백프로게이션을 통하여 정답에 공헌한 관계는 두터운 관계를 형성하게 된다.

본격적으로 저자는 마케팅에 도입된 AI에 대해서 다음과 같이 설명한다.

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"마케팅 AI의 목적은 사람의 심정 변화를 파악하고 그 사람에게 가장 적합한 정보를 발신하는 것입니다. 그러기 위해서는 어떤 것이 필요할까요? 바로 사람의 마음을 반영하는 데이터입니다. "

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마케팅 AI에서 중요한 것이 바로 데이터 분석을 통하여 사람의 마음을 파악하고 예측하는 것이다. 특히 미래 수요 동향 파악은 신제품 개발에도 유용하다. 또한 운송을 최적화하여 유통에 드는 비용 및 시간도 절약할 수 있다.

빅데이터는 정의하기 나름이지만 저자는 3개의 V가 커야 한다고 말한다. 바로, Volume(용량), Variey(다양성), Velocity(반영 속도)이다. 빅데이터 분석을 통하여 고객의 심리를 파악하고 맞춤형 타깃 마케팅도 실시간 가능한 것이다. 데이터 종류에 대해서는 다음과 같이 이야기한다.

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"고객과 연동된 데이터의 분류로 데모그래픽 데이터(성별, 연령, 소득 등의 인구 통계학적 데이터), 사이코그래픽 데이터(스포츠를 좋아하는 등의 기호성), 지오그래픽 데이터(지리적 요인), 테크노그래픽 데이터(iPhone을 Wi-Fi로 사용하는 등의 기술적 데이터), 행동 데이터 등이 있습니다."

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발생한 문제를 해결하기 위해서는 크게 파악->분석->계획->실행->검증의 과정을 거쳐야 한다.  분석과 관련해서 자주 이용되는 방식은 사용자에 대한 질문 결과와 행동 데이터의 관련성을 찾아내어 질문에 답하지 않은 사용자에 대해서도 질문의 답을 추측하여 부여하는 것이라고 저자는 설명한다. 검증 시에는 개선율뿐 아니라 통계적으로 신뢰성이 담보되었는지 고려해야 한다고 조언한다.

타깃 마케팅을 하려면 먼저 고객을 분류해야 한다. 관여도가 높은 분류부터 광고를 집행하여 순차적으로 확대해야 한다. 특히 관여도가 낮은 사용자 중에서도 잠재 고객을 타깃으로 잡는 것도 필요하다. 광고를 할 때 어떤 메시지를 어떤 순서로, 언제 전할지도 고려해야 한다.

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저자는 문장 자동 생성에 대해서도 소개한다. 먼저 키워드를 추출하여 그냥  순서를 결정하고 짧은 문장을 생성한 다음, 자연스러운 문장을 생성하는 단계로 나아가야 한다고 설명한다. 키워드 순서를 결정할 때는 지금까지 작성한 기사나 경쟁사 콘텐츠 등에서 어떤 키워드가 먼저 등장하는 경우가 많은지 확률을 계산해야 한다. 자사나 경쟁사에서 작성한 콘텐츠를 정답으로 두고 학습시키는 것이다.

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고객에 관심을 가지게 하기 위해서는 부정적인 것이 아닌 긍정적 측면을 전달하는 것이 중요하다고 조언한다. 물론, 관심을 가지게 만든다고 해서 모든 고객이 구매를 하는 것은 결코 아니다. 따라서 구매가 이루어지기까지의 고객 움직임을 파악하는 것도 필요하다.

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저자는 AI마케팅이 활용되면 인간은 창조적인 일에 힘을 더 쏟을 수 있다고 이야기한다.

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다크호스 - 성공의 표준 공식을 깨는 비범한 승자들의 원칙

다크호스 - 성공의 표준 공식을 깨는 비범한 승자들의 원칙
토드 로즈.오기 오가스 지음, 정미나 옮김 / 21세기북스 / 2019년 8월

저자는 역경을 딛고 성공한 사람들, 혜성처럼 등장하여 특유의 독자적 방식으로 우수성을 발전시킨 인물들을 다크호스라 부른다. 이들은 모든 사람이 추구하는 표준화 공식을 착실히 따라가는 모범생들이 아니었다. 가령 뛰어난 학자가 되기 위하여 대학교를 수석으로 졸업하고 대학원에 들어가 석사와 박사를 거치지 않았다. 복잡한 인생의 궤도를 따라가다 정상의 위치에 도달하게 된다.

자기 계발서가 대세인 이유가 무엇일까? 바로 사람들이 성공할 수 있는 표준화 공식이 있다고 믿기 때문이다. 바로 그 비밀을 알아내기 위하여 끊임없이 자기 계발서를 탐독하는 것이다. 자기 계발서를 통하여 유용한 기술과 습관을 습득한 후 성공의 길로 나아가기를 원한다.

이처럼 표준화와 평균이 지배하는 시대에 새로운 바람이 불고 있다. 이미 이곳저곳에서 개인화는 시작되고 있다. 개개인성이 중요하다는 신념이 확산되고 있는 것이다. 이에 따라 성공에 대한 사고방식도 바뀌고 있다고 저자는 이야기한다.

"우리 대다수는 남들 모두에게 성공한 사람으로 인정받으려면 부유하고 힘 있는 사람이 되어야 한다고 생각하면서 자신은 개인적 충족감과 스스로의 결정에 따른 성취감을 성공 기준으로 여기고 있는 셈이다."

이런 개개인성 시대에 맞추어 성공을 이루기 위한 최상의 방법도 변하고 있는 것이다. 그렇다면 성공을 이루기 위한 최상의 방법은 과연 무엇일까? 이 질문에 대한 답을 다크호스들이 저마다 우수성을 획득하기까지의 여정을 파헤친다.

다크호스들 중에는 성적이 형편없거나 중퇴한 경우가 많았고 어린 시절 타인에게 재택교육을 받는 경우도 있었다. 갑자기 진로를 바꿔 전혀 다른 분야로 뛰어들기도 하고 건설회사 임원으로 있다가 대학교 부총장이 되기도 했다. 이들은 전부 이례적인 경로를 따라 우수성을 획득한 것이다. 과연 이들의 경로에 본질적 공통점이 있을까?

이에 대한 답은 색다른 공부법이나 학습 비결이 아니었다. 바로 다크호스들은 공통적으로 충족감을 느끼며 산다는 것이다. 다크호스들은 이 충족감을 목표나 열의, 자부심, 진정성 있는 삶 등의 단어로 표현했다. 이들은 모두 자신에게 자부심을 느끼며 깊이 몰입하고 있었고 의미 있고 보람찬 삶을 살고 있었다. 더불어 우수성을 추구하며 그 결과로 충족감을 얻은 것이 아니라 반대로 충족감을 추구하다 보니 그 결과로 우수한 경지에 이르렀다는 점이다. 충족감과 우수성 두 마리 토끼를 한 번에 잡을 수 있다.

"진정한 자신에게 가장 잘 맞을 듯한 상황을 선택했고, 충족감을 주는 활동에 몰입함으로써 학습력, 발전력, 수행력이 최대화된 덕분에 자신의 직업에서 우수성을 키우기에 가장 효과적인 환경을 확보했다... 개인화된 성공이란 충족감과 우수성을 모두 누리는 삶이다."

그렇지만 여전히 표준화는 모든 시스템에 깊숙이 들어와 있어서 사람들에게 익숙하고 친근한 방식이다. 표준화는 효율성 극대화가 목적이라 개인별 차이를 무시하게 된다. 더불어 표준화 시스템에서 개개인성은 문제로 인식된다. 개개인성은 신뢰성, 균일성 손수성, 효능성에 차질을 빚어 생산성에 문제가 생긴다는 것이다. 가장 먼저 노동을 표준화했고 뒤이어 학습과 커리어를 표준화하여 인생행로 전체를 표준화한 것이다. 표준화된 진로 코스가 구축되고 이를 착실히 따라가서 부와 지위를 획득하는 것이 표준화 시대의 성공이었다. 표준화 시대의 성공은 다음 한 문장에 집약되어 있다.

"남들 모두와 똑같되 더 뛰어나라."

이런 표준화의 문제는 바로 개인의 충족감을 전혀 고려하지 않는다는 점이다. 개인의 행복은 뒤로 미루어야 한다. 행복은 끝까지 버틴 다음에 주어지는 보상이라고 이야기하며 그전에 행복을 추구하려고 하면 세상 물정 모르는 신세대로 치부하기도 한다. 어디서 많이 듣던 이야기 아닌가? 바로 대한민국 기성세대들이 젊은 세대에게 하는 이야기이다. 즉, 기성세대는 표준화가 지배하는 시대에 살았고 지금 젊은 세대는 개인화 시대를 살고 있는 것이다.

저자는 동기가 개개인성에서 정서적 핵심이라고 이야기한다. 즉, 자신의 열망과 바람을 존중해야 한다. 동기에서도 조심해야 하는 것은 표준화 시스템에서는 경쟁, 상호작용 등을 통하여 보편적 동기를 추구한다고 말하며 개인적 동기를 무시한다는 점이다. 이에 반대되는 개념이 지극히 개인적인 미시적 동기이다. 남들이 강요하는 열정이 아니라 자신의 솔직한 욕구와 내적인 열망에 귀를 기울여야 한다. 이러한 미시적 동기는 지속 가능한 힘의 원천이 된다.

"다크호스들에게는 열정이 다차원적이고 역동적이다. 그리고 무엇보다도 자신의 의도적 통제에 따른다. 다크호스들은 열정이 좇아갈 대상이 아니라 설계 가능한 대상임을 깨우쳐 보여준다."

다크호스들은 단순히 표준화된 여러 선택지 중에 하나를 고르지 않는다. 그들은 선택지를 만들기도 하고 무엇보다 자신에게 가장 적합한 선택이 무엇인지를 능동적으로 찾아 나선다. 자신을 가장 잘 아는 사람은 바로 자기 자신이며 자신에 대한 이해가 높을수록 가장 적합한 선택을 할 확률도 높아진다. 이처럼 적합성이 좋은 선택은 충족감과 우수성으로 이어진다.

"표준화된 사고방식에서는 위험성이 확률에 따라 결정된다. 하지만 다크호스형 사고방식에서는 위험성이 적합성에 따라 결정된다."

다크호스들은 단순히 열정을 추구하는 것이 아니라 자신의 미시적 동기를 이해하고 활성화해서 열정을 설계한다. 또한 다크호스들은 전략의 선택을 시행착오(trial and error) 이 문제로 바라본다. 실패를 기꺼이 감수하며 나에게 맞는 방법을 찾아가며 나의 장점을 파악하는 것이다.

마지막으로 다크호스들은 목적지는 무시해도 목표를 무시하지는 않는다. 목표는 개개인성을 근원으로 삼지만 목적지는 다른 누군가의 목표를 따라가는 표준화된 지향점이라고 덧붙인다. 또한 잠재력을 끌어내기 위해서는 가장 관심 있는 일을 더 잘하면 된다고 조언한다.

로지컬 라이팅 - 맥킨지식 논리적 글쓰기의 기술

로지컬 라이팅 - 맥킨지식 논리적 글쓰기의 기술
데루야 하나코 지음, 김윤경 옮김, 현창혁 감수 / 비즈니스북스 / 2019년 7월

대학 1학년은 필수로 글쓰기 수업을 들어야 하는 경우가 많다. 아무래도 글쓰기 능력을 기르는 것은 선택이 아니라 필수이고 모든 학문에서 요구되는 능력이며 이는 회사에서도 마찬가지이기 때문인 것 같다.

특히 회사에서는 모든 자료가 보고서 형식으로 전달된다. 보고서는 어떤 사항에 대한 정보를 담고 있지만 궁극적으로는 상사를 설득하는 문서이다. 따라서, 보고서를 작성할 때 디자인과 형식도 중요하지만 무엇보다 중요한 것은 보고서 내용의 논리성이다.

로지컬 라이팅에 있어서 요구되는 것은 MECE / So What? / Why So? 세 가지 기술이다. MECE(Mutually Exclusive and Collectively Exhaustive)라는 기술은 심각한 중복이나 누락을 피하기 위한 기술이다. So What?(그래서?) / Why So?(왜 그렇지?) 기술은 이야기의 비약을 없애기 위한 기술이다.

문서는 쓰는 사람, 읽는 사람, 주제, 답변, 기대하는 반응 다섯 가지 기본 요소로 정리할 수 있다. 다른 말로 하면 상대방이 문서를 읽었을 때 무엇에 대하여 썼고 무엇을 위하여 썼으며 누가 누구에게 썼는지를 명확히 이해할 수 있어야 한다는 것이다.

문서를 작성할 때 주제가 막연하게 느껴진다면 현황이 무엇이고 과제는 무엇이며 대책은 무엇인지 질문을 던지는 과정이 필요하다. 모든 문서는 도입부와 본론으로 이루어지는데 본론에서 세 가지 기술을 활용하는 것이다.

도입부에서는 표제를 반복하지는 않는지와 인사말만 넣지는 않았는지 점검해야 한다. 도입부에서는 왜 이 주제를 설정했고 왜 이 반응을 취해야 하며 답변에 대해 미리 파악해둘 점이 있는지 등이 꼭 들어가야 한다. 저자는 도입부 분량이 적당하지 않으면 본론에 들어가기도 전에 읽는 사람이 질릴 수 있으니 유의해야 한다고 설명한다.

"도입부의 내용에는 크게 두 가지가 있다. 첫째는 커뮤니케이션 설정이다. 주제, 읽는 사람에게 기대하는 반응, 읽는 사람, 쓰는 사람은 각각 무엇인가다. 둘째는 그렇게 설정한 이유와 본론에 앞서 설명할 본론에 대한 특이 사항이다."

본론에서 MECE를 활용한 프레임워크로 3C와 4P를 소개한다. 3C는 자사 현황을 파악할 때 사용하는데 유통 채널(Channel), 고객과 시장(Customer), 자사(Company), 경쟁사(Competitor) 요소로 분석하는 것을 의미한다. 4P는 마케팅 전략을 세울 때 활용하는데 상품(Product), 가격(Price), 유통(Place), 촉진 전략(Promotion)으로 설명하는 것이다.

저자는 논리적 사고력을 습득하는 데 특별한 재능은 필요 없다고 이야기한다. 또한 단기간에 이루어질 수 있는 것도 아니다. 모든 일에 있어 MECE / So What? / Why So? 를 자주 생각하며 근력을 키우는 것처럼 꾸준히 착실하게 습관으로 만드는 것이 필요하다.

'논리적 순서'와 '설명 순서'는 서로 다른 개념이라는 점도 기억해야 한다. 저자는 읽는 사람이 주제를 설정하고 답변을 기다리는 경우나 결론을 이미 알고 있는 경우에는 결론부터 먼저 전달하는 것이 효과적이라고 설명한다. 반대로 쓰는 사람이 스스로 주제를 정했거나 결론에 대해 읽는 사람의 반발이 예상되는 경우에는 근거부터 먼저 전달하는 것이 효과적이라고 이야기한다.

보고서를 작성한 다음에는 다시 한 번 다음과 같은 질문을 던지며 자가 진단을 거쳐야 한다.

- 답변해야 하는 질문에 제대로 답하고 있는가?
- 요지는 명확한가?
- 각 논리 유형 간의 설명에 균형이 잘 잡혀 있는가?

문서 작성과 관련해서는 무엇보다 한눈에 내용이 들어오도록 작성해야 한다. 이를 위하여 보고서 제목과 중간 제목을 명기하는 것이 좋다. 논리 유형상의 위치를 기호와 간격으로 구분하는 것도 필요하다. 또한 첫 문장을 효과적으로 작성해야 한다.

로지컬 라이팅에서 문장을 표현할 때는 구체적으로 표현해야 하고 논리적인 관계를 바르게 표현해야 하며 간결하게 표현해야 한다고 저자는 설명한다. 사람에 따라 다르게 해석할 수 있는 단어는 주의해서 사용해야 한다.

로지컬 씽킹 - 맥킨지식 논리적 사고와 구성의 기술

로지컬 씽킹 - 맥킨지식 논리적 사고와 구성의 기술
데루야 하나코.오카다 게이코 지음, 김윤경 옮김, 현창혁 감수 / 비즈니스북스 / 2019년 7월

회사에서 논리적 사고는 필수적이다. 왜냐하면 온갖 회의를 하며 의사 결정을 해야 하고 일을 진행할 때 논리는 필수적이기 때문이다. 저자는 논리적 전달자가 되기 위하여 먼저 과제와 상대에 기대하는 반응이다. 이와 관련하여 다음과 같이 이야기한다.

"중요한 것은 자신이 하고 싶은 말도, 자신이 중요하다고 생각한 의견도 아니다. 진짜 중요한 것은 자신이 전달한 메시지가 과연 상대가 전달받고 싶어 하는 메시지인가 하는 점이다."

상대에게 메시지를 전달할 때 메시지에는 과제, 답변, 상대에게 기대하는 반응 이 세 가지가 분명하고 명확하게 드러나야 한다. 상대에게 기대하는 반응은 이해와 피드백을 거쳐 최종적으로 상대가 행동하게 만드는 것이다.

이메일을 보낼 때도 마찬가지이다. 특히, 저자는 이메일 제목에도 과제를 분명히 제시하고 상대에게 기대하는 반응을 쓰라고 조언한다. 즉 'OO에 대해 회신 바랍니다.'라든지 'OO 제출은 내일모레까지입니다'라는 식으로 과제를 분명히 드러내야 한다.

논리적 사고에 있어서 중요한 것이 바로 심각한 중복이나 누락이 없도록 하는 것이다. 이를 위하여 MECE(Mutually Exclusive and Collectively Exhaustive)라는 기술을 소개한다. MECE는 성별처럼 전체 집합을 완전히 분해할 수 있는 유형과 중복과 누락이 전혀 없음을 증명할 수 없지만 심각한 중복이나 누락이 없다고 인정받는 유형으로 나눌 수 있다.

저자는 본격적으로 MECE 프레임워크를 소개한다. 3C(4C)는 유통 채널(Channel), 고객과 시장(Customer), 자사(Company), 경쟁사(Competitor) 요소로 분석하는 것을 의미한다. 4P는 상품(Product), 가격(Price), 유통(Place), 촉진 전략(Promotion)으로 마케팅 전략을 세울 때 활용할 수 있다.

이처럼 과제가 주어졌을 때 먼저 전체 집합에 대한 확인을 거쳐 어떤 기준으로 분류할지를 고민해야 한다. 그리고 기준에 따라 분류한 다음 누락되거나 중복된 사항이 없는지 점검해야 한다.

이야기의 비약을 없애기 위해서는 So What?(그래서?) / Why So?(왜 그렇지?) 기술을 익혀야 한다. So What?은 '결국 어떻다는 것인지'를 알아내는 작업이다. 이 기술을 통하여 결론과 근거들의 연결 고리를 발견하고 보완하는 것이다. 무엇보다 '결국 이 이야기에서 중요한 것은 무엇인가?'하고 생각하는 습관을 길러야 한다고 조언한다. 저자는 이 기술에 대하여 다음과 같이 설명한다

So What? : 전달자가 갖고 있는 자료 전체, 또는 그룹핑한 자료 중에서 과제에 비추어 말할 수 있는 내용의 핵심을 추출하는 작업이다.
Why So? : So What? 한 요소의 타당성을 자료 전체 혹은 그룹핑한 요소로 증명할 수 있다는 사실을 검증하는 작업이다.

정리하면 결론이 과제의 답변이 되어야 하는데 정보와 근거를 MECE를 통하여 정리하고 이를 바탕으로 세로축으로 So What? / Why So? 를 통하여 결론에 도달해야 하는 것이다.

주의해야 할 점은 '논리의 구조'와 '메시지의 전달 순서'는 엄연히 다르다는 점이다. 논리의 구조에서는 과제에 대한 답변으로 결론이 제일 먼저 제시되어야 한다. 그러나, 커뮤니케이션에서는 근거 -> 결론 순으로 메시지가 전달되기도 한다는 점을 기억해야 한다. 왜냐하면 커뮤니케이션에서 결론부터 끄집어 내면 반발을 사게 될 수도 있기 때문이다.

인공지능 비즈니스 트렌드 - 인공지능은 어떻게 비즈니스의 미래를 지배하는가

인공지능 비즈니스 트렌드 - 인공지능은 어떻게 비즈니스의 미래를 지배하는가
테크니들 외 지음 / 와이즈맵 / 2019년 7월

어릴 때만 해도 인공지능은 주로 영화에 나오는 단어였는데 이제는 인공지능이라는 단어가 보편화되었고 일상에서 사용해도 더 이상 어색하지가 않다. 그만큼 인공지능 기술이 실생활과 밀접한 관련이 있는 기술이 되었다. 인공지능은 특히 비즈니스와 연계하여 우리의 일상에 침투하고 있다.

인공지능의 중요성은 두말할 필요가 없는데 특히 중국에서 엄청난 투자를 하고 있다. 저자는 인공지능 기술에 있어서만은 중국과 미국이 대등하다고 이야기한다. 중국은 특히 안면인식 분야에서 두각을 나타내고 있다. 더불어 한국도 위기의식을 가져야 한다고 덧붙인다. 한국 인공지능 산업 발전에 조금이나마 보탬이 되고자 책을 쓰게 되었다고 밝힌다.

인공지능 기술에서 빠질 수 없는 것이 머신러닝과 딥러닝이다. 머신러닝은 예측과 분류 작업 등을 컴퓨터가 스스로 최대한 잘 할 수 있도록 학습시키는 작업이다. 딥러닝은 머신러닝 기법 중 하나라고 설명한다.

구글 포토나 아이폰의 사진 앱 등이 딥러닝 기술을 활용하여 사진 속 같은 인물을 자동으로 인식하고 분류한다.

인공지능 기술을 활용한 비즈니스 모델의 유형을 세 가지로 분류한다. 기존 시스템 부가형(챗봇, 구글 홈, 애플 시리 등), 성능 향상형(IBM 왓슨, 의료 영상 진단용 웹 클라우드 서비스 등), 자율동작형(자율주행차, 자율비행드론 등)으로 나누어진다.

인공지능 기반 마케팅은 사용자 환경에 맞춘 효율적인 마케팅이 가능할 뿐만 아니라 실시간 대응이 가능하다는 장점도 있다. 한 가지 예로 개개인에 맞춰 가격을 실시간 변경하는 것도 가능하다. 무엇보다 고객의 정보가 쌓일수록 실시간 타깃 마케팅은 더 정확해지고 정밀해질 것이다. 이 과정에서 개인 정보 활용에 대한 거부감은 넘어야 할 산이다.

그러나 인공지능이 마케팅 업무에서 사람을 완전히 대체하기까지는 꽤 많은 시간이 필요하다고 지적한다. 따라서, 인공지능은 한동안은 조력자 역할을 하게 될 것이다. 인공지능의 도움으로 마케팅 담당자는 창의성을 발휘하는 작업에 더 몰두할 수 있을 것이다.

도미노 피자가 드론을 활용하여 피자 배송을 시도한다는 사실은 이제 널리 알려져 있다. 당장은 실현되기 힘들겠지만 언젠가는 드론이 배달하는 따끈따끈한 피자를 먹을 날이 올 것으로 기대된다.

기업들은 자신들이 속한 비즈니스에서 인공지능을 활용하기 위하여 변화해야 한다. 저자는 작은 프로젝트부터 시작할 것을 권하고 인공지능팀을 만들라고 조언한다. 또한. 기업 전반에 인공지능 교육을 실시하며 전략을 세우라고 덧붙인다.

구글과 애플, 아마존, 마이크로소프트 등 글로벌 기업들은 이미 적극적으로 인공지능 관련 기업을 인수하며 인력과 기술을 흡수하고 있다. 당장 수익이 나지 않는 회사인데도 미래를 위하여 공격적인 투자를 진행하고 있는 것이다. 구글의 딥마인드는 알파고로 한국인들에게도 널리 알려져 있다.

기업들은 핵심 인재 확보를 위하여 대학과 밀접한 관계를 맺기도 한다. IBM은 MIT와 구글은 칭화대학과 우버는 토론토대학과 함께 손을 잡고 인공지능 연구를 진행하고 있다. 특히, 우버는 심지어 학교 연구팀을 통째로 자사 인력으로 스카우트하기도 했다. 이러한 상황을 보면, 여전히 인공지능 인력이 많이 부족하다는 것을 알 수 있고 인공지능 분야로 커리어를 쌓는 이들은 밝은 미래가 보장되어 있다는 것을 반증하기도 한다.

국내의 경우 삼성은 2020년까지 인공지능 연구개발 인력을 1,000명으로 확대하겠다고 밝히고 있다. 삼성 외에도 네이버와 카카오가 인공지능과 관련하여 투자를 진행하고 있는데 안타까운 것은 이 세 기업을 제외하고는 인공지능 비즈니스와 관련해 기술적 경쟁력을 갖추었다고 말할 수 있는 업체가 거의 없다는 점이다.

"국내 대기업들이 인공지능 기술 분야에서 경쟁력을 확보하기 위해서는 사내에 우수한 인력과 양질의 데이터를 확보하는 것도 중요하지만, 무엇보다 다양한 분야에서 크고 작은 기술 개발이 자발적으로 일어날 수 있는 생태계를 조성하는 일이 우선시되어야 한다. 즉, 기업과 정부가 보안 혹은 기밀로 과도하게 묶어두고 있는 데이터들을 더 공개하고, 이를 통해 인공지능 기술 관련 인력이 다양한 서비스를 개발하고 자생할 수 있는 협력 구조를 만드는 것이 필요하다."

저자는 또한 특허출원 동향을 보면 인공지능 연구개발의 트렌드 파악이 가능하다고 설명한다. 인공지능 관련 상위 주요 특허출원인을 보면 바이두, 화낙, IBM, 마이크로소프트, 인텔, 구글, 저장대학, 시스코 테크, 페이스북, 지멘스 헬스케어, 후지쯔, 삼성전자 순이다. 삼성전자는 12위에 랭크되어 있다. 특히 많은 기업들이 미국에 출원을 많이 했다고 설명한다.

인공지능 기술이 해킹에 악용되는 사례도 늘어나고 있다. 특히, 국가 전력망이나 교통망, 혹은 금융 시스템 전반에 걸친 해킹은 사회적으로 심각한 혼란을 가져다줄 수도 있다.