[위클리 스마트] 인공지능 제대로 쓰려면…"자동화 넘어 새 판 짜라"
SW정책연 보고서 "기존 방식 의심하고, 고정관념 벗어나야"
X
인공지능(AI) [보고서 캡처. 재판매 및 DB 금지]
인공지능(AI)을 통해 산업 경쟁력을 높이고 디지털 전환을 성공적으로 이끌려면 AI를 단순한 자동화 수단이 아닌 '새 판을 짜는 도구'로 활용해야 한다는 분석이 나왔다.
24일 정보기술(IT) 업계에 따르면 소프트웨어정책연구소가 최근 펴낸 '자동화를 넘는 인공지능의 활용 전략'보고서는 현재 사회에서 인공지능 확산이 4∼5년 전 예상보다 주춤한 상황이라고 진단했다.
보고서에 따르면 글로벌 컨설팅사 매켄지는 2018년 AI가 2030년까지 세계 국내총생산(GDP) 중 13조 달러를 창출할 것으로 예측했지만, 2020년에는 "지난 1년간 AI를 새로 도입한 기업이 거의 없을 정도로 정체기에 도달했다"며 사뭇 다른 전망을 제시했다.
이는 AI 기술이 발전하지 않은 탓은 아니라고 한다. 보고서는 확산을 저해한 요인으로 지난해 AI 챗봇 '이루다'로 불거진 윤리 문제나 업무 현장 도입 시 학습 부족 등으로 적용이 어려운 문제 등을 지적했다.
그러나 AI를 단순히 '자동화를 위한 도구'로 활용한 데 그친 것 역시 AI의 발목을 잡았다고 보고서는 강조했다. 사람을 대신해 기존 업무를 자동화하는 데만 집중하며, 혁신보다 비용 절감 수단으로만 활용하는 행태를 넘어서지 못했다는 것.
보고서는 AI를 자동화를 넘은 '새로운 방식으로 전환하는 도구' 혹은 환경 변화와 고객의 요구를 학습하는 도구로 활용한 두 가지 사례를 제시했다.
첫 번째는 전자상거래 업체 아마존과 쿠팡이 물류창고에서 사용하는 '랜덤 스토'(random stow·무작위 배치)다. 이는 같은 종류의 상품별로 정해진 공간에 배치하던 기존의 물류 시스템에서 벗어나 AI를 활용해 한정된 공간을 최대로 활용하는 상품 적재 체계다.
AI가 예측·계산한 각 상품의 입출고 시점과 인력 동선 등을 고려해 배치 공간을 정하는 것으로, AI를 활용해 기존 방식을 개선한 것을 넘어 완전히 새로운 방식을 설계하며 효율성을 극대화했다고 보고서는 분석했다.
X
물건이 무작위로 배치된 아마존 물류창고 [원출처 Buxbaum(2019) Amazon's Warehouse: The power of randomness - 보고서 캡처. 재판매 및 DB 금지]
다른 사례는 미국의 의류 스타트업 '스티치 픽스'다. 2011년 설립돼 2017년 기업공개(IPO)를 한 이 회사는 AI를 통해 학습한 고객의 선호 스타일을 바탕으로 개인화된 옷과 액세서리 등을 정기적으로 배송해 주는 서비스를 운영한다.
과거 유명 브랜드가 아닌 의류 기업과 개인은 패션쇼에서 제시된 유행을 따라가는 수동적인 생산자와 소비자였는데, 스티치 픽스는 AI를 고객 선호도를 학습하는 데 도움을 주면서 패션 산업의 구조를 변화시키는 도구로 활용했다고 보고서는 설명했다.
보고서는 2016년 바둑 AI 기사 알파고가 이세돌 9단에 승리한 뒤 바둑계에서 기존 바둑 이론에서 벗어난 새로운 전략이 등장한 점도 언급했다.
초반부터 좌표 3-3(삼삼)에 과감히 침입하는 일명 '묻지 마 3-3' 전략으로, 이는 기존에 거의 사용되지 않았으나 이제는 프로기사들이 즐겨 쓰는 '바둑의 정석'처럼 자리 잡았다는 것이다.
이를 벤치마킹해 각 산업의 'AI 3-3 전략을 찾을 시점'이라고 보고서는 강조했다. 자동화를 넘어서, AI를 도구로 기존 방식을 의심하고 고정관념에서 벗어나 산업 전반을 재설계하고, 이를 통해 효율성을 극대화하거나 새로운 학습 방법을 터득하고 환경 변화에 적응해야 한다는 것이다.
보고서를 작성한 박강민 소프트웨어정책연구소 선임연구원은 "AI를 어떻게 활용하는가는 산업 경쟁력과 디지털 전환의 성공을 결정짓는 요소임은 자명하다"면서 "우리의 정책과 기업의 전략에도 연구개발과 상용화를 넘어서는 3-3 전략을 고민해야 할 때"라고 말했다.
저작권자 ⓒ웰니스라이프, 무단 전재 및 재배포 금지