"AI엔진 돌릴 양질의 데이터 찾고 인간과 AI 간 협업 프로세스 짜야"

디지털 혁신 서두르는 전통기업

기고 - 이창호 메타넷글로벌 상무

인공지능(AI)을 기업에 접목하려는 시도가 점점 활발해지고 있다. 이는 4차 산업혁명으로 불릴 만큼 큰 변화의 물결을 일으키고 있다. 하지만 AI를 활용해 성공한 사례는 아직 상당히 좁은 영역에서만 나오고 있다. AI의 진정한 잠재력을 충분히 끌어내지 못하고 있는 것이다. AI를 좀 더 광범위한 업무 영역에 적용하고 4차 산업혁명에 걸맞은 성과를 내기 위해서는 근본적인 접근 방식의 변화가 필요하다.

단순 업무의 자동화를 넘어 기업 전반에 AI를 이식하기 위해서는 세 가지 영역에서 혁신적인 변화가 요구된다. 첫 번째는 비즈니스 프로세스를 처음부터 재설계하는 것이다. 

프로세스를 다시 구축한 대표적 사례로 제너럴일렉트릭(GE)이 꼽힌다. GE는 AI를 통한 항공기 예방정비 기술을 전면적으로 도입한 이후 어느 부품을 수리해야 하며, 누가 그 일에 가장 전문가인지 동시에 실시간으로 파악해 병렬적으로 업무를 처리하고 있다.

두 번째는 숨은 데이터를 발굴하고, 그 잠재력을 충분히 활용하는 것이다. 데이터는 AI 엔진을 가동하기 위한 연료와도 같다. 양질의 연료가 엔진 성능과 수명을 좌우하듯이 AI를 위한 데이터 확보가 중요할 뿐 아니라 양질의 데이터 확보를 위한 노력 역시 간과해서는 안 되는 문제다. 지난 5년간 많은 기업이 사물인터넷(IoT), 고급 분석, 빅데이터 등의 영역에 투자를 늘리면서 데이터 확보와 활용에 많은 노력을 기울인 것도 이런 이유에서다. 이 같은 노력이 성과를 내기 시작했다. 머신러닝(기계학습)과 같은 AI 기술 접목을 통해 숨은 데이터를 찾아내고 기존에 풀기 어렵던 업무상 문제를 해결하는 데 많은 기여를 하고 있다. 

마지막으로 인간과 AI 간 협업 시너지를 극대화하는 것이다. AI를 도입한 대다수 기업의 고민은 AI 진화와 여기에 기반한 솔루션 유지에 관한 것이다.

즉 스스로 변화하는 데이터 기반의 프로세스를 상상하고 이를 지원할 방법을 고민하는 것이 요구된다. 영업 기회의 발굴, 유지보수 시점 공지, 비용절감 기회 포착 등 다양한 영역에서 AI가 데이터에 기반해 실시간으로 반응하는 프로세스를 상상해야 한다. 이 과정에서 AI를 도입한 기업이 간과하는 부분은 AI 운영에서 AI와 인간이 각각 해야만 하는 고유 영역이 있다는 것이다. AI와 인간의 협업이 갈수록 중요한 이슈가 될 전망이다.

[한국경제 - 2018.11.13] http://news.hankyung.com/article/2018111318841