산업 현장에서 인공지능이 할 수 있는 것

한 설문 조사에서 인공 지능과 관련하여 DACH(독일·오스트리아·스위스) 지역의 매니저 500명에게 질문하였다. 실제로 이들은 인공지능으로 인해 새로운 일자리가 만들어질 것으로 기대했다.

Dr. 브루노 메스머(Bruno Messmer): DXC Technology 디지털 전환 구현 분야

핵심 내용

  • 산업 분야 결정권자의 다수는 미래에 인공지능(AI)이 전체 비즈니스 모델을 급격하게 변화시킬 것이라고 생각하고 있었다.
  • 독일, 오스트리아, 스위스의 기업들은 혁신적 고객 서비스를 가능케 하는 스마트 알고리즘에 우선적으로 투자하고자 한다.
  • 디지털 전환을 통해 전통적인 노동 풍경이 사라질 것이며, 그 자리에 인공지능과 같은 기술로 인해 필요한 새로운 일자리가 나타날 것이다.

결정적으로 인공 지능이 적용되기 시작한 것은 2010년 초반부터이다. 그때부터 AI가 가능한 시스템이 제조 현장에 단계적으로 들어섰다. 스마트 어시스턴트들은 지금까지 알려지지 않았던 깊이의 데이터 분석을 제공한다. DXC는 DACH(독일, 오스트리아, 스위스) 지역에서 기업들이 계획과 이행 단계에서 AI 시스템을 어떻게 경험했는지 분석하기 위해, 시장 조사 기관을 통해 기업의 디지털 전환을 결정하는 매니저 500명을 대상으로 설문 조사를 실시하였다.

질문: 투자를 생각한다면, 향후 2년 내에 귀사에서 가장 중요한 AI 사용 영역은 어디입니까?

뒤에서 자세히 언급하겠지만, 이 설문 조사로부터 얻은 중요한 정보를 미리 언급하자면, DXC 설문 조사에 응한 기업들은 스마트 시스템에서 큰 잠재력을 보았다는 점이다. 다수의 응답자들은 심지어 인공 지능 기술이 전체 비즈니스 모델을 급진적으로 변화시킬 것이라고 내다봤다. 의사 결정권자 5명 가운데 1명은 이러한 전망을 확신하고 있었으며, 약 2/3 가량은 이러한 전망이 가능성이 높다고 보거나 동의하는 경향을 보였다. 모두 합치면 설문에 응한 전문 인력과 경영진의 81%가 긍정적으로 보고 있었다.

지식과 품질이 미래입니다! 회사에는 인공지능 외에 인간의 지능도 있어야 합니다. 따라서 우리는 직원들에게 훌륭한 교육을 지정하고 이를 장려합니다.

기업 투자는 무엇을 목표로 하는가?

DACH(독일, 오스트리아, 스위스) 지역의 의사 결정권자들은 프로세스 자동화와 프로세스 과정에서 작업자를 지원하는 것이 AI에 투자하는 중요한 목적이라고 하였다(약 80%). 하지만 응답 기업의 1/4은 전략적 결정을 지원하고 개선할 목적으로 AI 시스템을 사용하고자 하였다. 또한 DACH 지역에서 활동하는 기업들은 고객 서비스를 획기적으로 가능케 하는 스마트 알고리즘에 우선 재원을 확보하고 AI 시스템 지원으로 새로운 상품을 개발할 계획도 가지고 있었다(74%). 여기서 드러나는 점은 AI가 많은 비즈니스 영역에서 중요한 생산 수단의 역할을 한다는 점이다. 텍스트와 이미지 자동 분석을 위한 중요한 패턴 인식의 발전 덕분에 AI 기술은 반복되는 작업의 부담을 덜어줄 목적으로 많이 사용된다.

AI가 새로운 일자리를 돕는 방법

AI를 기업에 도입하고 확장하면서 결정적으로 노동 환경이 변할 것이다. 이런 과정에서 전통적인 일자리가 사라지고 새로운 일자리가 생길 것이다. 이미 겪은 경험을 기반으로 EXC 전문가들은 다음 세 가지 직업이 AI의 혜택을 누릴 것이라고 예상했다.

AI 트레이너: 이들은 새로운 복잡한 환경을 갖는 지능형 시스템을 교육하는 임무를 맡는다. AI의 자율 학습 능력이 점차 중요해지고 있지만, 노동 환경에는 인간 전문가를 통해 기계를 학습시킬 상황도 존재한다. 가상 테스트의 자동 생성으로는 불가능할 수 있는 복잡한 상황에서 새로운 능력을 훈련할 때에 경험과 주제를 포괄하는 전체적인 조망을 조합하고 이를 통해 기계 학습 프로세스를 조율하는 인간의 능력이 필요하다.

AI 감독관: AI 시스템을 감시한다. 독립적으로 행동하고 결정하는 AI 시스템은 국가와 기업의 규율을 따르고 신뢰를 보장하기 위해 오랜 시간 인간의 통제를 받아야 한다.

AI 해설가: AI가 제안하는 솔루션을 이해시킨다. 신경망을 기반으로 하는 자가 학습 시스템은 탁월한 성능을 발휘할 수 있지만, 솔루션을 더 이상 추적하지 못하는 경우가 생길 수 있다. 따라서 AI가 만든 제안을 인간이 이해하고 수용할 수 있도록 AI 중재자 또는 AI 해설가가 필요하다.

규모 가변성을 해결해야 한다

기계와 비교되는 인간의 가장 중요한 특징은 창의적 능력이다. 이러한 재능은 논리적 사고와 경험 그리고 영감의 힘이 결합하여 출현한다. 그에 비해 AI를 통해 얻을 수 있는 것은 인간 세상 모든 영역에서 획득한 데이터를 지금까지 없었던 깊이와 넓이로 분석하는 것이다. 따라서 기업들의 접근 포인트는 우선 자기 회사에 있는 기존의 데이터와 정보를 가공하여 사용할 수 있도록 만드는 것이다. 중요한 것은 이를 위해 자연적인 환경에서 얻은 모든 센서 데이터를 깔끔하게 처리하여 응축해야 한다. 다음 단계로 회사에서 AI 기술을 체계적이고 산업적으로 사용해야 한다. 앞으로 많은 회사들은 AI의 틈새 사용에서 산업적 사용으로 확장되는 추세로 전환하게 될 것이다.

회사에 AI 능력을 보다 빠르게 확산하기 위한 전략은 AI 마이크로 서비스 아키텍처를 체계적으로 사용하는 것이다. AI 마이크로 서비스는 다양한 프로세스에 사용할 수 있는 특수한 AI 기능을 제공하는데, 예를 들면 파손 이미지 인식이다. 또한 AI 마이크로 서비스는 프로토타입을 빠르게 제작할 경우 그리고 네트워크로 연결된 복잡한 시스템을 확장할 경우에 연결할 수 있다. 이를 통해 복잡성을 통제하고 AI를 성공적으로 산업적으로 사용할 수 있다.