[시론] 경쟁 구도를 바꾸는 데이터의 힘

인공지능 알고리즘이 우리 삶 곳곳에 원하든 원하지 않든 파고들고 있고, 인터넷에서 원하는 것을 검색할 때에도, 원하는 사진을 찾을 때도, 내비게이션을 통해 최적의 길을 찾을 때도 문제를 해결하기 위해 정해진 일련의 절차나 방법에 따라 우리는 알게 모르게 짜인 순서와 절차를 담아낸 알고리즘을 매일 활용하고 이를 통해 수많은 의사결정과 지능화를 경험하고 있다.

이와 같은 지능화 사회는 산업계와 학계뿐만 아니라 모든 영역을 어리둥절하게 만들고 있으며, 기업들은 시장과 고객의 변화에 대응하고 적응하기 위해 과거와 전혀 다른 전략을 준비해야 한다. 소비자가 공급자보다 똑똑해지고 있기 때문에 소비자 만족(CS)을 통해 매출을 늘리고 지속가능한 고객서비스를 유지하기 위해서는 소비자경험디자인(CX-Design)과 디지털 경험 디자인(DX-Design)을 융합하고 접목하여야 한다. 이를 위해 인공지능 기술을 기존 기술(아날로그 또는 디지털)들과 접목해 새로운 가치를 창출해야 한다. 그것이 미래 제조산업을 준비하는 첫 단추다.지능화 수단으로서 인공지능 기술은 제조업의 스마트팩토리 구현과 지능화에 필수적인 수단이다. 또한, 비즈니스 기회 창출을 위한 AI 알고리즘의 활용 및 접목도 중요하다. 기업들은 정교하게 설계된 AI 알고리즘을 통해 자사의 경쟁력을 강화하려 노력하고 있다. 기업 자체적으로 알고리즘을 개발하는 방법도 있지만, 최근 다른 기술 기업이 출시한 AI 엔진과 솔루션을 활용해 미래의 수요, 가격 변화, 소비자의 행동 패턴, 선호의 변화 등을 예측하는 기업도 적지 않다. 과거에는 임직원의 경험 혹은 암묵적 지식(Tacit Knowledge)에 의존하여 의사결정을 했으나 데이터를 근거로 기업에 최적화된 알고리즘을 활용할 경우, 시장 환경에 더욱 민첩하게 대응하고 전체적인 비즈니스 프로세스를 개선할 수 있다.

푸드테크 산업이 인공지능, 사물인터넷, 로봇공학 등 다양한 기술을 활용하여 식품 생산, 유통, 소비 등의 과정을 혁신하고 있듯이, 기업의 경우 고정비를 낮추고 거래비용을 줄이며 ‘실시간 피드백 기능’을 통해 고객에게 지속적으로 개인화된 맞춤을 실현해 보여야 한다. 그것이 과거와 다른 인공지능 기반 스피드 경영이다. 이처럼 인공지능 알고리즘에 기반을 둔 거래는 공급자와 소비자 간 정보의 비대칭성 문제를 해결하여 투명하고 효율적인 시장의 기능을 가능케 한다.

페드로 도밍고스는 저서 ‘마스터 알고리즘’에서 인공지능의 기계학습이 신기술이라 채택하는 것이 아니라, 대변혁의 길에서 인공지능을 채택하지 않으면 기업은 더 이상 생존할 수 없는 시대가 올 것이라고 예견했다. “기계에 쉬운 일은 인간에게 어렵고, 인간에게 쉬운 일은 기계에 어렵다”는 ‘모라벡의 역설’(Moravec‘s Paradox)처럼 인공지능과 같은 복잡하고 방대한 데이터 처리 등을 컴퓨터는 쉽게 처리한다. 그러나 우리 인간에게 쉬운 일, 개와 고양이 구분은 컴퓨터는 어렵게 처리한다. 이렇듯 답이 있는 문제는 지도학습, 답이 없는 문제는 비지도학습, 답이 있었지만 알기 힘든 문제는 강화학습시켜야 하듯이 데이터도 훈련(trained data)시켜야 한다. 그것이 지능화의 시작이다.

개인이나 기업이나 지식을 잘 활용하기 위해 인공지능 기술을 사용하는 방법을 알아야 한다. 인공지능은 사람의 행동이나 생각을 컴퓨터가 모방해 기업이나 개인의 목표를 달성할 수 있도록 도와주는 기술이다. 동시에 경쟁 구도를 원천적으로 바꿔주는 ‘데이터의 힘’이기도 하다.