매출 올리는 데이터 사이언티스트

매출 올리는 데이터 사이언티스트 - AI, 빅데이터로 매출 10배 올리고 싶은 이들을 위한 비즈니스 전략서
김도환 지음 / 라온북 / 2021년 11월

이 글에는 스포일러가 포함되어 있습니다.

19년 한국을 방문한 소프트뱅크의 손정의 회장이 앞으로의 투자 방향에 대해서 다음과 같이 조언했다. '첫째도 AI, 둘째도 AI, 셋째도 AI!' 우리는 AI가 왜 필요할까? 단지 4차 산업혁명의 트렌드이기 때문일까?

아직 인간이 AI보다 뛰어난 분야가 남아 있지만 인간을 뛰어넘는 능력을 가진 AI는 계속해서 등장하고 있다. AI를 활용해야할 이유는 많지만 나는 노동과 생산의 측면에서 AI의 필요성을 더욱 절실하게 느낀다. 우리나라는 급속한 출산율 감소를 경험하고 있다. 올해 0.83인데 내년엔 더 떨어진다. 인구가 유지되려면 2.0은 초과해야하는데 말이다. 반면 노령화 인구는 증가하고 있다. 생산활동을 할 수 있는 인구가 줄어들면 정부의 세수는 부족해진다. 그런데 노령화 인구 증가로 인해 국가에서 필요한 보건 복지 예산은 더욱 증가할 수 밖에 없다. 우리나라뿐만 아니라 노령화 시대를 맞이하는 세계의 모든 나라가 공통적으로 경험하고 있는 현상이다. 그리고 사람의 노동력을 줄이면서도 효율을 극대화 할 수 있는 방법이 있다면 그것은 바로 스마트 팩토리다. 스마트 팩토리는 AI없이는 불가능하다. 생활의 편리함을 넘어서 미래의 먹거리를 위해 AI는 필수적인 요소다.

미래의 AI는 지금보다 훨씬 더 우리 생활 전반에서 활약할 것이다. 그런데 AI는 만능일까? 작동시키기만 하면 알아서 움직이는 기계일까? 그렇지 않다. AI가 작동하기 위해서는 데이터가 필요하다. 과거에는 다루지 못했던 빅데이터가 정보 통신 기술의 발달로 쌓이기 시작해면서 AI는 눈부신 활약을 할 수 있는 기반이 다져졌다. AI와 빅데이터는 한쌍이다.

그리고 AI는 학습을 통해서 성장할 수 있다. 아무리 똑똑한 학생이라도 10개의 문제를 풀어본 경우와 1000개의 문제를 풀어본 경우의 수학 실력은 차이날 수 밖에 없다. 또한 양질의 문제 다수를 풀고 연습한 경우와 제한되고 왜곡된 문제들이 뒤섞인 경우도 수학 실력에 서로 다른 결과를 가져 온다. 여기서 문제가 빅데이터라면 학생은 바로 AI다.

AI는 여러 종류가 있다. 각자 잘하는 분야도 다르다. 그리고 누구의 손길을 거치느냐에 따라 AI의 능력은 달라질 수 밖에 없다. 해결해야할 문제에 맞게 알고리즘을 만드는 사람, 어떤 가설과 검증을 거쳐야 하는지를 아는 사람, 어떤 데이터를 통해서 AI를 교육 시킬지를 결정하고 수정해가는 사람이 바로 데이터 사이언티스트이다. 자신의 산업 분야에 AI기술을 적용하기 위해서는 데이터 사이언티스트를 신뢰하고 잘 활용해야한다. 그리고 AI에 대한 기본적인 이해 역시 필요하다. 기본적인 이해도 없이 AI를 무작정 활용하려는 경우도 있다. 한가지 예를 들면 머신러닝 중에서도 신경망 학습을 거치는 딥러닝의 경우는 문제로부터 답을 얻을 때 중간의 과정은 블랙박스와 같은 상태가 된다. 따라서 딥러닝을 활용할 경우 결과를 받아들이지 못하고 검증을 계속해서 데이터 사이언티스트에게 요구하는건 말 그대로 무리다. 그런데 이런 기본적인 이해도 없이 검증을 계속 요구하는 일들이 실제 산업 현장에서 종종 벌어진다.

그래서 이 책은 데이터를 가지고 AI를 활용하고 싶어하는 산업 관계자들이 꼭 읽어봐야한다. 그리고 나와 같이 AI에 대해 관심이 많은 사람들도 읽으면 좋을 책이다. 이 책에는 AI를 활용하여 큰 매출을 내는 기업들의 실제 사례들을 소개하고 있는데, 우리가 잘 아는 와인앱 비비노, 넷플릭스의 추천 알고리즘도 등장한다. 실생활과 관련있는 내용을 이야기해주니 더욱 AI에 대해 잘 이해할 수 있었다.

이 책을 읽으면서 그동안 계속해서 공부해 왔던 AI에 대한 지식들이 정리되기 시작했다. 그리고 앞으로의 미래 산업에 대한 결정적인 통찰도 얻을 수 있었다. 미래는 여전히 '검색'의 시대가 아니라 '추천'의 시대가 되리라는 통찰말이다. AI에 관심많은 사람들은 이 서평으로 다 소개하지 못한 양질의 내용들을 직접 만나보길 바란다. 현장에서 AI를 다루는 데이터사이언티스트를 통해서 보다 많은 정보와 현장의 실질적 활동을 보다 잘 알 수 있을테니까 말이다.

- 서평단 참여로 무상으로 제공받아 서평을 작성했습니다-

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