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→시대의 흐름에 베팅하라
‘’’마지막은 수익성(profit)을 통찰해야 한다. 인공지능을 도입하는 목적은 기업의 궁극적인 목적과 연결되어야 한다.’’’ (중략) 따라서 무엇보다 경영자는 인공지능 기술 도입을 통해 새로운 가치가 얼마나 창출될 수 있는지를 냉철하게 따져봐야 한다. 인공지능으로 새롭게 탄생한 제품과 서비스가 경쟁사에 비해 어떤 차별점을 갖는지에 대한 가치제안을 정확히 파악해야 하고, 타킷 고객이 느낄 가치의 크기는 어느 정도일지 객관적으로 평가해야 한다. 또한 이러한 가치를 어떤 방식으로 고객에게 제공하고, 구체적으로 어느 부분에서 현금흐름을 창출할 거싱ㄴ지 꿰뚫어 봐야 한다.
(중략)
‘’’나는 <<기술지능>>에서 통찰의 기반은 풍부한 지식이라고 강조했다.’’’ 인간은 역량 한계, 의사결정의 복잡성, 불완전한 정보 같은 문제 때문에 의사결정을 완벽하게 하지 못하며, 이런 상황에서 합리적인 의사결정은 지식의 기반에 좌우된다...(중략)...각자 보유하고 있는 지식의 양에 따라 대상을 해석하는 양상은 달라진다. 딥러닝에 대한 아무런 지식이 없다면 이걸로 뭘 할 수 있을지에 대한 통찰은 나오기 어렵다. 그러나 기술에 대한 풍부한 지식이 있고, 기술을 이용한 다양한 사례를 접해본 사람은 기술의 잠재성을 수월하게 해석해낼 수 있을 것이다.
‘’’오랜 기간 지식을 쌓으면 자기만의 지식기반이 생기고, 이는 곧 통찰력의 근간이 된다.’’’ 기술적 통찰력은 단순히 기술의 규칙, 절차, 도표 등 표면적 지식을 아는 데 머무르지 않는다. 기술을 시장에 선보일 때 일이 어떻게 돌아갈지, 어디서 잘못될 수 있을지 꿰뚫어 본다.
(중략)
‘’’인공지능 시대에 경영자가 기술에 대한 통찰력을 갖기 위해서는 AI에 숙달해야 한다.’’’ 앞으로는 인공지능에 기반하지 않은 사업이 거의 없을 것이다. 대부분 비즈니스가 인공지능에 의해 고도화될 것이다...(중략)...’’’AI에 숙달한다는 것은 인공지능으로 인해 나타나는 변화와 리스크를 이해하는 것이다. 인공지능의 한계점은 무엇인지, 무엇이 잘못될 수 있는지를 통찰해야 한다.’’’
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=== 기능적 고착에서 벗어나라 ===
혁신을 막는 가장 큰 인지적 장벽은 기능적 고착(functional fixedness)이다. 기능적 고착은 어떤 대상을 그것의 전통적 쓰임새로만 보게 만드는 심리적 편향이다. 토니 맥카프라(Tony McCaffrey)는 어떤 대상을 보면 그 물건을 사용하는 데 중요하지 않은 기능들을 머릿속에서 자동적으로 없애 버리기 때문에 기능적 고착이 생겨난다고 설명했다.
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AI에 의한 비즈니스 혁신을 이루는 데 있어서 이러한 인지 장벽을 극복하는 것은 매우 중요하다. 어떻게 극복할 수 있을까?
‘’’첫 번째는 본질적 용도의 부정이다.’’’ 모든 사물은 용도가 정해져 있는 것 같지만 달리 생각해보면, 그 무엇이든 본래의 용도를 무력화할 수 있다.
(중략)
‘’’두 번째는 이질적 결합이다. 스티브 잡스는 “창조란 그냥 여러 가지 요소를 하나로 연결하는 것”이라고 했다.’’’ 창조적인 사람에게 어떻게 그렇게 창조적으로 일할 수 있느냐고 물으면 그들은 죄책감을 느낄 것이라고도 했다. 왜냐하면 그들은 실제로 엄청나게 새로운 것을 만들어 낸 것이 아니라 단지 이미 있는 것들을 연결하기만 했을 뿐이기 때문이다.
(중략)
닛산자동차는 자율주행 기술을 회의실 의자에 접목했다. 보통 회의가 끝나면 의자가 너저분하게 어질러지는 경우가 많다. 그런데 박수 한버너 치면 모든 의자들이 자율주행 기능에 의해 원래 자리로 돌아간다. 이 의자의 이름도 이를 설명하듯이 ‘주차하는 의자(parking chair)’다. 각국 및 각 도시의 제도적 장벽 때문에 자율주행차가 도로를 다니지는 못하지만, 이 기술을 회의실과 연결해서 새로운 혁신의 제품을 탄생시킨 것이다.
‘’’세 번째는 포괄적 개념화다.‘’’ 토니 맥카프리와 짐 피어슨(Jim Pearson)은 <하버드 비즈니스 리뷰>에서 특정 대상에 대해 일반화하여 표현해보는 포괄적 기술로 기능적 고착 문제를 극복할 수 있다고 소개했다...(중략, 타이타닉호 침몰의 원인이었던 빙산의 평평한 곳으로 승객을 실어날랐따면 수 많은 생명을 구할 수 있었을 거라고 함)...’’’대상을 특정 용도에 국한하지 말고, 용도를 보다 포괄적으로 확장해 다른 차원의 용도를 떠올려볼필요가 있다.’’’
‘’’문제를 혁신적으로 해결해야 하는 상황에서 유연한 사고를 하려면 주어진 자원과 지향하는 목표를 포괄적으로 넓히는 게 중요하다. 그래야 가능한 목표와 가용 자원을 연결하기가 수월해지기 때문이다.’’’
=== 균형감각을 유지하라 ===
경영자는 인공지능을 도입하면 그 즉시 사업의 성과가 극적으로 좋아진다거나, 문제들이 저절로 해결되는 것으로 오해해선 안 된다. 잠재성과 실제를 구분해야 한다. 인공지능이 산업ㅇ르 크게 변화시킬 기술임에는 의심의 여지가 없다. 그러나 인공지능 도입 시점에서 이 기술을 기업에 극단적 변화를 가져올 마법상자로 보는 것은 그릇된 일이다. 미숙한 시스템에 갑자기 성숙해 영리해지고 신세계가 열리는 것이 아니다.
(중략)
또한, 기술은 사회적 메커니즘에 속해 있다는 것도 함께 고려해야 한다. 기술의 발전은 사회적 수용 없이는 이뤄지지 않는다. 아무리 뛰어난 기술이라 해도 대중이 거부하면 발전이 지속되지 않는다.
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=== 시대의 흐름에 베팅하라 ===
‘’’변화의 시대에는 시장의 근본적 흐름을 읽고 다가오는 기회에 과감히 베팅하는 능력이 가장 필요하다.’’’ 변화가 극심할 때는 현재 자신의 위치가 위태로워질 수도 있고, 반대로 ‘’’이전에 경험해보지 못한 거대한 기회를 얻을 수도 있다.’’’
(예: 인텔은 메모리 칩이 아니라 마이크로프로세서에 베팅을 하여 PC 시대의 공룡이 될 수 있었음)
지금은 인공지능이 새로운 변화를 주도하고 있다.이 시점에 우리는 어떠한 자세를 가져야 할까? 나는 <<기술지능>>에서 세 가지 베팅의 법칙을 소개했다. 무엇보다, ‘’’모든 베팅은 변화를 일으킨다. 땅에 씨앗을 심으면 어쨌든 싹이 자라난다. 변화의 시기에 심는 씨앗은 거대한 기회를 가져올 수 있다.’’’ 앤드루 S. 그로브는 마이크로프로세서라는 씨앗을 심었고, 이를 위해 사업의 방향을 전면적으로 바꿨다. 이 씨앗은 훗날 인텔을 IT 업계 최강자로 발돋움하게 만들어주었다. 현재 시장을 주무르고 있는 거대기업의 과거를 되돌아보면 변화의 흐름을 간파해숨겨진 기회에 배팅하는 데 주저하지 않았다는 것을 알 수 있다. 제프 베조스(Jeff Bezos)는 전자상거래가 유행하기 전부터 효율적인 온라인 쇼핑몰을 구축했고, 모바일기기, 드론 등 각종 신기술을 동원해 사업의 기반을 넓혀왔다. 지금은 인공지능 기반 가상비서를 출시해 이전에 없던 새로운 시장을 창조했다. 빌 게이츠는 PC의 일반화가 진행될 것이라는 시장의 변화를 간파했고, PC 안에 들어갈 운영체제를 장악할 수 있는 기회를 만들어내기 위해 모든 역량과 자원을 투자했다. 게이츠는 이 베팅을 통해 거대 소프트웨어 왕국을 만들었다. 베팅은 크건 작건 변화를 일으킨다. 인공지능은 중대한 위협이자 거대한 기회다. 베팅은 기회에 다가서게 할 것이다.
또한, ‘’’베팅을 하지 않으면 아무 일도 일어나지 않는다. 씨앗을 심지 않으면 아무 싹도 나지 않는다. 오해해선 안 된다. 아무 일도 안 일어난다는 게 현재 상태의 존속을 의미하지 않는다. 파괴적 혁신의 시대에 가만히 있는 것은 막강한 경쟁자에 의해 도태되는 것을 의미한다.’’’
(중략)
‘’’끝으로 모든 베팅에는 희생이 다른다. 세상에 공짜는 없다는 진리는 비즈니스에 가장 잘 적용된다. 열매를 얻고 싶다면 씨앗을 심어야 하고 씨앗을 심은 이후부터는 작물을 잘 가꾸기 위해 시간과 비용을 들여야 한다.’’’
(중략)
‘’’인공지능 베팅을 위해서는 기존 사업을 잠식할 수 있는 카니발라이제이션을 감수’’’해야 한다. 이러한 희생을 감수하지 못한다면 기회를 얻기 어렵다. ‘’’코닥이 디지털 카메라 기술을 가장 먼저 개발해놓고도 디지털화에 늦은 이유는 기존 필름사업의 잠식을 우려했기 때문이라는 점을 생각해봐야 한다.’’’
‘’’인공지능에 대한 베팅은 기술의 특성상 장기적이고 지속적이어야 한다. 인공지능 알고리즘 자체가 지속적인 학습을 통해 성능을 고도화하는 속성을 지녔고, 참신한 애플리케이션을 개발하기 위해서는 끊임없는 연구개발도 이뤄져야 한다. 조직 전반적으로 AI 효과를 극대화하기 위해 교육 및 채용이 계속적으로 필요할 것이다.’’’ 구글, IBM, 마이크로소프트, 애플 등 세계적 IT 기업들은 일찌감치 AI 기술을 도입하는 데 큰 베팅을 했고, 매년 새로운 기술을 가진 스타트업을 인수하는 데 막대한 자금을 쓰고 있다. 그에 비해 국내 시장은 이러한 선도기업들과 약 2~5년 정도의 기술격차를 보이고 있다. 인공지능의 경우 선도기업의 기술 발전 속도는 후발자에 비해 빠르기 때문에 점점 따라가기 어려워질 것이다.
[[분류:2020년]]