[인터뷰] 도서 ‘AI 피보팅’ 김경준, 손진호 저자, “AI 기술 자체가 아닌 AI 활용에 초점을 두어야…”

누구나 인공지능을 쉽게 활용할 수 있는 시대 도래, AI는 수단과 도구로 바라 봐야

[한강타임즈] 글로벌 팬데믹 여파로 인해 산업지형도 역시 빠르게 바뀌고 있다. 영역과 업종을 불문하고 기존 질서가 무너지고 새로운 구도가 형성되고 있고, 이와 동시에 아날로그 기업들의 생존을 위해서 ‘디지털 피보팅’이라는 방향으로 비즈니스 시스템을 전환하고 있다. ‘디지털 피보팅’은 ‘업의 본질’은 유지하되 가치를 만들고 전달하는 방식의 변화라는 의미다. 하지만 급변하는 기술을 적용하기는커녕 온전히 이해하기도 급급한 것이 현실이기도 하다. 실제로 기술을 적용해 성공한 사례와 그 비하인드를 살펴볼 수 있을까?

도서 ‘AI피보팅’은 아날로그 시스템을 과감히 벗어나 디지털로 급부상한 기업들의 비화와 비결에 대해 친절히 설명한다. 책은 경제 산업 관점에서 변화는 일시적 충격일 뿐이고, 진정한 본질은 디지털 전환의 가속화라고 주장한다. 즉 트렌드나 바이러스 등 급속도로 변하는 외부 환경에 따라 기존 사업 아이템을 바탕으로 사업의 방향을 다른 쪽으로 전환해야 한다는 것이다. 이러한 과정에서 필수적으로 수행되는 과정을 ‘사업 모델 혁신’ ‘전략적 지향점’ ‘AI 디지털 전환 실행’의 3가지로 꼽는다.

책을 집필한 김경준 손진호 공동저자는 “국내 기업들의 경우 빠르게 디지털 전환과 AI 도입이 필요하다”라며 “아날로그 기업은 AI 기술 자체가 아닌 AI 활용에 초점을 두어야 한다”고 강조했다. 도서 ‘AI피보팅’의 두 공동저자를 만나 상세한 이야기를 들어보았다.

Q. 간단한 소개 부탁드린다.
‘AI 피보팅’ 공동저자 김경준이다. 딜로이트 컨설팅 부회장으로 재직하고 있다. 딜로이트 컨설팅 대표이사와 경영연구원장을 역임하며 21시대 디지털 격변의 흐름을 이해와 기업의 동향을 파악하는 데 많은 관심이 있다.

인공지능 실용화 플랫폼 스타트업인 ‘알고리즘랩스’의 대표이사 ‘손진호’다. 책의 공동저자로 참여했다. 인공지능 실무 적용을 위해 대학생, 현업 담당자의 교육과 실질적인 프로그램 기획과 추진을 지원하고 있다.

Q. 공동으로 집필하게 된 계기가 있나.
한 일간지에서 주관하는 포럼에 공동연사로 초청되었는데, 그때 처음 만났다. 해당 프로그램을 진행하는 과정에서 인공지능과 실무에 접목하는 과정에서 공감대가 형성돼 많은 이야기를 나눴다. 주로 현재 기업의 동향과 인공지능 활용에 대한 이야기를 나눴는데, 대기업과 중소기업 구분 없이 시행착오를 적잖게 겪고 있다는 이야기였다. 시행착오를 겪으며 새로운 시스템을 잘 기획하고 추진하면 좋겠지만, 쉽지 않다는 이유로 도입을 꺼려 하거나, 쓸모없는 기술로 취급해버릴 수 있다. 문제는 이런 시각을 가졌을 때 단기적, 장기적으로 기업의 경쟁력에 적잖은 이슈를 가져올 수 있다는 것이다. 이런 문제의식에 현대 디지털 격변의 흐름과 알고리즘 도입에 성공한 사례들을 함께 소개한다면 시행착오를 줄일 수 있지 않을까 생각했고, 현황을 잘 정리해 책을 출간하게 됐다.

Q. 도서 ‘AI 피보팅’은 어떤 책인가.
AI로 전환을 돕는 전략과 전술을 기술한 책이다. 현재 디지털 변화의 흐름과 이러한 변화에 맞춰 알고리즘을 도입 사례를 소개해 기업이 시행착오를 줄일 수 있기를 기대한다.

Q. 책의 제목은 어떤 뜻인지.
‘피보팅’이라는 용어는 최근 스타트업에서 많이 활용되는 용어로 사업을 적절히 전환하는 프로세스를 의미한다. AI로 사업전환과 혁신을 말하고자 하는 의미에서 ‘AI 피보팅’이라는 제목을 붙였다.

Q. 책은 어떻게 구성했는지 궁금하다.
AI로의 전환을 이야기하기 전, 급변하고 있는 디지털 환경을 살펴보며 디지털 지형이 어떤 방향으로 변화하고 있는지, 왜 AI 도입이 필요한지 등을 알아본다. 다음으로 현실적인 접근과 도입 사례 등을 소개하고 기업의 인공지능 도입의 전략적인 방향과 그를 실행하기 위한 프로세스를 살펴본다.

Q. ‘코로나19로 인해 디지털 격변이 가속화된다’는 메시지를 담았는데.
어느 날 갑자기 찾아온 코로나로 인해 자가 격리와 이동, 모임 제한 등 집에 있는 시간이 늘어나자 우리는 자연스레 많은 시간 동안 디지털을 경험하게 됐다. 앱으로 필요한 물건을 주문하고, 음식을 배달하기도 한다. 이런 현상이 가속화되자 편의점과 같은 유통기업도 배달서비스를 시작하기도 하는 등 많은 변화가 일어나고 있다. 격리된 상황에서 겪은 디지털 경험은 앞으로도 지속 될 것이고, 더욱 편리한 가상공간을 만들기 위한 기술이 추가로 개발될 것이다. 또 소비자의 온라인 의존도가 높아지면서 기술은 더욱 빠른 속도로 발전할 것이다. 이런 변화가 디지털 발전의 방향을 바꿔놓았을까? 그렇지 않다. 변화의 속도에 기름을 부었을 뿐, 본질은 변하지 않았다.

Q. 그렇다면, 모든 기업이 AI를 도입해야 할까.

맥킨지에서 인공지능 선발주자에 해당하는 기업과 후발주자에 대한 기업, 그리고 도입하지 않은 기업의 현금 창출 변화에 대해서 정리한 사례가 있다. 실제 인공지능의 생산성과 효율성이 기업에게 적절히 적용될 수 있다면 그 파급력은 위의 그래프와 같을 것으로 판단하기에, 데이터를 보유하게 되는 모든 기업은 인공지능을 고려할 필요가 있다고 판단한다.

Q. 가장 도입이 시급하다고 생각되는 기업이 있다면.
현재 인공지능이 기여할 수 있는 부분들에서 그 효과를 크게 볼 수 있는 기업이라 생각한다.
개인적으로는 대학교에서 도입을 해보면 어떨까 싶다. 최근 대학교에서 신입생 미달 및 재학생 중도 이탈 이슈로 위기에 직면해 있는데, 데이터 패턴을 인공지능으로 분석하면 이탈 확률을 체계적으로 구해낼 수 있으며 이를 통해 재학생을 위한 대응을 할 수 있다.

Q. 책에 AI도입 사례를 소개했는데, 독자들이 눈여겨봤으면 하는 부분이 있나.
퇴사자를 예측하는 AI를 도입한 사례를 책에 소개했는데, 이 부분을 눈여겨봤으면 한다. 이유는 잠재 이탈자를 예측하는 영역이 인공지능의 기존 프로세스 대비 명확한 성과를 도출해내기 때문이다.

앞에서 언급한 바와 같이 최근 대학의 재학생 중도 이탈, 기업에서는 핵심인재의 이탈과 관련해 고민이 큰 상황이다. 사실 사람 일을 예측한다는 것이 불가능하다고 생각할 수 있겠지만, 인공지능은 데이터의 패턴을 찾아 선제적으로 대처할 수 있도록 하는데 그 의미가 있다. 특정 상황에 이탈이 발생하기 전에 데이터를 통해 충분히 유의미하게 유추할 수 있으며, 이를 통해 기업, 대학은 잠재 이탈자에게 적절하게 조치할 수 있다.

Q. 잠재 이탈자도 예측할 만큼 발전했다는 게 놀랍다. AI가 모든 걸 가능하게 할까.
인공지능이 모든 일을 해결할 수 있다는 접근은 조직을 위험에 빠뜨릴 수 있다. 인공지능이 할 수 있는 일은 기계학습 분야 중 지도학습의 영역에 주로 초점이 맞춰져 있다. 지도학습의 영역이라 함은 특정 수치를 예측한다던가, 특정 카테고리를 분류하는 등의 일을 말한다. 일전의 사례도 이탈자 예측의 경우도 이탈이 예상되는 인력과 그렇지 않은 인력에 대한 카테고리를 분류하는 일로 볼 수 있다. 앞으로 인공지능은 점점 더 많은 일을 해낼 것으로 생각되지만, 아직은 인공지능이 적합한 영역이 특정돼있다고 볼 수 있기에 이를 잘 이해하고 도입을 시도해야 한다. 그래야만 시행착오도 줄이고 조직이 성공적인 인공지능을 경험할 수 있다.

Q. 어떤 독자들에게 이 책을 추천하고 싶은가.
먼저 인공지능에 대해 과도한 심리적 부담을 가진 독자들이 접하면 좋을 거 같다. 조직에 인공지능을 도입함에 있어 어려움에 직면해있거나, 고민하고 있는 분들에게 실질적인 도움이 되길 바란다. 또 디지털 격변기에 살아가고 있는 만큼 일반독자들도 세상이 어떻게 변화해가는지 이해하는 데 도움이 될 것 같다.

Q. 사실 AI는 익숙한 단어지만, 조금은 어렵다는 생각이 드는데.
이 책에서 강조하고 싶은 부분은 누구나 인공지능을 활용할 수 있다는 것과 인공지능 도입과 활용이 생각하는 것처럼 많은 시간과 비용을 수반하지 않을 수 있다는 것이다. 내가 인공지능을 처음 접하던 약 10년 전에는 박사학위를 받지 않으면 인공지능에 발을 들이지 말라는 말이 있을 정도로 접근이 어려웠다. 하지만 10년이 지난 지금은 패러다임이 완전히 바뀌고 있다. 인공지능이 실생활에 녹아들고 있는 것이다. 예를 들어보자. 우리가 자동차가 필요하다고 해서 자동차의 모든 원리를 이해하고 직접 만들어 타는가. 그렇지 않다. 잘 만들어진 자동차를 타기만 할 뿐이다. 인공지능도 마찬가지로 유사하게 변해가고 있다. 이 점을 꼭 주목하길 바란다. 자동차가 주는 편리함처럼, 인공지능과 함께하면 분명히 좋은 점이 있을 것이다.

Q. 앞으로의 계획은 어떻게 진행될 예정인지.
인공지능이 필요한 분야는 무궁무진하다. 실제 미국의 한 기업은 인공지능을 50만 건 이상 개발해 보급하기도 했다. 나 역시도 알고리즘랩스라는 기업을 통해 인공지능을 엑셀처럼 실무자가 활용할 수 있도록 하는 것이 목표다. 앞으로 그 어떤 기업보다 많은 인공지능을 쉽게 보급하는 방향으로 걸어 나가고자 한다.

Q. 끝으로 독자에게.
먼저 책에 관심 가져 주신 독자분들께 감사의 인사를 전한다. 아마도 이 책을 접한 독자들은 인공지능에 관심이 있는 독자들이라 생각된다. AI는 지금껏 우리가 경험해보지 못해 어렵게 느껴질 수는 있겠지만, 핵심은 전공, 직무, 기업의 규모 등에 상관없이 누구나 인공지능을 쉽게 활용할 수 있는 시대가 아주 가까이에 왔다는 것이다. 그렇다면 인공지능을 목적이 아닌 수단과 도구로써 바라볼 필요가 있지 않을까. 이런 관점으로 접근한다면 쉽게 활용할 수 있는 방법을 찾으면 된다. 때문에 인공지능을 활용하기 위한 전략과 전술을 도서에 상세히 다루고자 노력했다. 이 책이 인공지능 도입에 최단 거리를 알려주는 이정표가 되길 바란다.