2018.11.28

“2019년은 AI 대중화 원년, 5가지 트렌드에 주목하라”

Divina Paredes | CIO Australia
내년에는 일부 AI 기술이 대중 시장에 도입되는 단계에 도달하게 될 것이라고 리서치 기업 에코시스템(Ecosystm)이 전망했다.

2019년 기술 트렌드를 다룬 비공개 보고서에서 이 혁신 기술 연구 및 컨설팅 기업은 2019년에 AI가 이사회부터 가정의 거실까지 직원과 고객 경험에 영향을 끼치기 시작할 것이라고 밝혔다. 에코시스템의 수석 자문위원 겸 해당 보고서의 저자 팀 쉬디는 “AI에 현명하게 투자하는 기업들이 보다 개인적이고 효과적이며 쉬운 고객 경험을 만들 준비 태세를 갖출 것"이라고 말했다.

쉬디는 CIO 뉴질랜드와 내년에 상위 5개 AI 트렌드 그리고 CIO, CIO의 팀, 임원진이 앞으로의 변화에 대비하는 방법에 대해 공유했다.

1. 머신러닝과 IoT 센서 분석이 AI의 성장을 유도
AI는 단일 기술이 아니며 여러 구성 요소로 이뤄져 있고 지능형 애플리케이션의 구성 요소로 여겨지는 경우가 많다고 쉬디가 설명했다.

그는 5개의 상위 트렌드를 취한 글로벌 에코시스템 AI 연구(The Global Ecosystm AI Study)를 인용하며, 향후 12개월 동안의 AI 성장이 머신러닝을 통해 이뤄질 것으로 관측했다. 머신러닝이 조직 전반에 걸쳐 일련의 문제와 도전 과제에 적용될 수 있기 때문이다.

쉬디는 특히 IoT 확산과 센서로부터 얻은 데이터의 기하급수적인 성장 그리고 조직이 이 데이터를 통해 경쟁력을 갖추려는 희망으로 인해  IoT 센서 애널리틱스가 강력하게 성장할 것이라고 말했다. 그는 또 챗봇 및 가상 비서, RPA(Robotics Process Automation) 분야가 두드러지게 성장한다고 예측했다. 

2. 에지 컴퓨팅 아키텍처에 유의
기업들이 IoT 데이터를 통해 학습하고 대응하기 위해 AI 도구 특히 IoT 센서 분석 및 머신러닝을 추구할 것으로 관측되는 가운데, 에지 컴퓨팅 모델이 함께 확산될 전망이다. 현실적으로 데이터를 중앙 데이터베이스 또는 중앙 머신러닝 도구로 돌려보낼 시간이 없는 경우가 대부분이기 때문이다. 또 센서가 간헐적 또는 정기적으로 변화하는 환경에서 최적으로 작용할 수 있도록 센서 인근의 학습 시스템이 필요할 수 있다. 

쉬디는 “우리가 현재 구축한 시스템과 아키텍처는 미래의 상시 연결, 상시 학습 환경과 항상 호환되지는 않을 가능성이 높다. 자신만의 AI와 데이터 아키텍처를 조사할 필요가 있다. 스마트 엔드포인트에 일조할 수 있는 아키텍처인가?"라고 말했다. 

3. 단기적으로 AI를 통해 없어지는 것보다 더 많은 일자리가 생겨난다
쉬디는 향후 수 년 동안 그럴 수 밖에 3가지 주된 이유를 언급했다.

우선, AI는 인간이 하지 않은 많은 일들을 하고 있다. 이미지에서 인간이 보지 못했던 동향을 탐색하고 분석하는 것이나 존재조차 알지 못했던 데이터 세트의 상관관계를 찾는 것 등이 대표적이다.

둘째, 심지어 자동화와 AI가 생산 현상에 활용되는 경우일지라도 조직들은 영향을 받는 사람들에게 새로운 기술을 가르치고 있다. 대개 더 나은 상품과 서비스를 제공하기 위해서다.
자동화와 기술 주도 생산성 이득은 지금까지 20년 동안 이뤄졌지만 고용 수준은 낮아지지 않았다고 그가 지적했다. 그는 AI가 창출한 수익이 다시 기업으로 흘러 들어가 더 많은 고용 기회가 창출되고 있는 것으로 보았다.

셋째, 조직은 더 스마트한 비즈니스를 위해 필요한 전문가들을 채용하기 시작했다. 게다가 오늘날 이런 많은 일자리들이 기존의 자원을 대체하지 않고 있다.

그는 "AI 기술에 대한 직원 교육을 시작하라"라고 조언하며, 이를 통해 장기적으로 전반적인 아웃소싱 비용이 감소할 수 있다고 전했다. 

쉬디는 이어 AI가 고객과 사업에 도움이 되는 방식과 위치를 파악하라고 덧붙였다. 그는 "더욱 개인적이고 인간적인 CX 또는 EX를 위한 기회를 포착하라. 여기에서 AI에 투자할 기회를 찾을 수 있다"라고 말했다.

4. CIO와 IT 부문의 협조에 따라 AI 도입 속도가 달라진다
기업들이 지난 5년 동안 구축한 많은 디지털 역량에서 IT 팀의 능동적인 참여는 그리 돋보이지 않았다. 그는 '셰도우 IT'로 시작된 것이 혁신을 유도하면서 고객 및 비즈니스적 가치를 제공하는 표준이 되는 모습을 빈번히 목격했다고 전했다. 

쉬디는 AI 계획에 데이터를 통한 교육 알고리즘이 포함되며, 데이터가 많을수록 알고리즘이 좋아진다고 설명하며, 기업 내 IT 리더십에 따라 이런 데이터에 액세스할 수 있는 속도 그리고 이를 통해 AI 관련 솔루션 도입 속도가 결정될 수 있다고 지적했다.

그는 기업 최고 임원진들에게 이렇게 조언했다. "데이터의 인도 시점과 보안/프라이버시 요건을 파악하기 위해 IT팀을 적극적으로 합류시켜라. 그들이 기업의 현재 그리고 미래의 요건을 이해할 수 있도록 도와라. 또 AI/ML 요건을 위해 기업 곳곳에 데이터를 쉽고 빠르게 제공할 수 있는 프로세스를 구성하도록 촉구하라."

5. AI 대규모 합병에 대비하라
글로벌 에코시스템 연구에서는 마이크로소프트, IBM, AWS, 구글 등 4개 기업이 AI 도입 계획의 62%를 차지하는 것으로 나타났다. 에코시스템은 가까운 미래에도 이런 지배력이 유지될 것으로 전망했다.

이와 동시에 시스코, HPE, Dell EMC, SAS 등 한 때 산업을 지배했던 기술 기업들이 AI 영역에서 신속하게 성장하고자 절치부심하고 있다. 

쉬디는 "대규모 합병이 나타날 것이 확실하다. ‘지금 이 벤더가 인수된다면 어떻게 될까?’라는 질문을 AI 시스템, 플랫폼, 도구 소싱 결정 시 반드시 고려해야 한다"라고 말했다. ciokr@idg.co.kr

2018.11.28

“2019년은 AI 대중화 원년, 5가지 트렌드에 주목하라”

Divina Paredes | CIO Australia
내년에는 일부 AI 기술이 대중 시장에 도입되는 단계에 도달하게 될 것이라고 리서치 기업 에코시스템(Ecosystm)이 전망했다.

2019년 기술 트렌드를 다룬 비공개 보고서에서 이 혁신 기술 연구 및 컨설팅 기업은 2019년에 AI가 이사회부터 가정의 거실까지 직원과 고객 경험에 영향을 끼치기 시작할 것이라고 밝혔다. 에코시스템의 수석 자문위원 겸 해당 보고서의 저자 팀 쉬디는 “AI에 현명하게 투자하는 기업들이 보다 개인적이고 효과적이며 쉬운 고객 경험을 만들 준비 태세를 갖출 것"이라고 말했다.

쉬디는 CIO 뉴질랜드와 내년에 상위 5개 AI 트렌드 그리고 CIO, CIO의 팀, 임원진이 앞으로의 변화에 대비하는 방법에 대해 공유했다.

1. 머신러닝과 IoT 센서 분석이 AI의 성장을 유도
AI는 단일 기술이 아니며 여러 구성 요소로 이뤄져 있고 지능형 애플리케이션의 구성 요소로 여겨지는 경우가 많다고 쉬디가 설명했다.

그는 5개의 상위 트렌드를 취한 글로벌 에코시스템 AI 연구(The Global Ecosystm AI Study)를 인용하며, 향후 12개월 동안의 AI 성장이 머신러닝을 통해 이뤄질 것으로 관측했다. 머신러닝이 조직 전반에 걸쳐 일련의 문제와 도전 과제에 적용될 수 있기 때문이다.

쉬디는 특히 IoT 확산과 센서로부터 얻은 데이터의 기하급수적인 성장 그리고 조직이 이 데이터를 통해 경쟁력을 갖추려는 희망으로 인해  IoT 센서 애널리틱스가 강력하게 성장할 것이라고 말했다. 그는 또 챗봇 및 가상 비서, RPA(Robotics Process Automation) 분야가 두드러지게 성장한다고 예측했다. 

2. 에지 컴퓨팅 아키텍처에 유의
기업들이 IoT 데이터를 통해 학습하고 대응하기 위해 AI 도구 특히 IoT 센서 분석 및 머신러닝을 추구할 것으로 관측되는 가운데, 에지 컴퓨팅 모델이 함께 확산될 전망이다. 현실적으로 데이터를 중앙 데이터베이스 또는 중앙 머신러닝 도구로 돌려보낼 시간이 없는 경우가 대부분이기 때문이다. 또 센서가 간헐적 또는 정기적으로 변화하는 환경에서 최적으로 작용할 수 있도록 센서 인근의 학습 시스템이 필요할 수 있다. 

쉬디는 “우리가 현재 구축한 시스템과 아키텍처는 미래의 상시 연결, 상시 학습 환경과 항상 호환되지는 않을 가능성이 높다. 자신만의 AI와 데이터 아키텍처를 조사할 필요가 있다. 스마트 엔드포인트에 일조할 수 있는 아키텍처인가?"라고 말했다. 

3. 단기적으로 AI를 통해 없어지는 것보다 더 많은 일자리가 생겨난다
쉬디는 향후 수 년 동안 그럴 수 밖에 3가지 주된 이유를 언급했다.

우선, AI는 인간이 하지 않은 많은 일들을 하고 있다. 이미지에서 인간이 보지 못했던 동향을 탐색하고 분석하는 것이나 존재조차 알지 못했던 데이터 세트의 상관관계를 찾는 것 등이 대표적이다.

둘째, 심지어 자동화와 AI가 생산 현상에 활용되는 경우일지라도 조직들은 영향을 받는 사람들에게 새로운 기술을 가르치고 있다. 대개 더 나은 상품과 서비스를 제공하기 위해서다.
자동화와 기술 주도 생산성 이득은 지금까지 20년 동안 이뤄졌지만 고용 수준은 낮아지지 않았다고 그가 지적했다. 그는 AI가 창출한 수익이 다시 기업으로 흘러 들어가 더 많은 고용 기회가 창출되고 있는 것으로 보았다.

셋째, 조직은 더 스마트한 비즈니스를 위해 필요한 전문가들을 채용하기 시작했다. 게다가 오늘날 이런 많은 일자리들이 기존의 자원을 대체하지 않고 있다.

그는 "AI 기술에 대한 직원 교육을 시작하라"라고 조언하며, 이를 통해 장기적으로 전반적인 아웃소싱 비용이 감소할 수 있다고 전했다. 

쉬디는 이어 AI가 고객과 사업에 도움이 되는 방식과 위치를 파악하라고 덧붙였다. 그는 "더욱 개인적이고 인간적인 CX 또는 EX를 위한 기회를 포착하라. 여기에서 AI에 투자할 기회를 찾을 수 있다"라고 말했다.

4. CIO와 IT 부문의 협조에 따라 AI 도입 속도가 달라진다
기업들이 지난 5년 동안 구축한 많은 디지털 역량에서 IT 팀의 능동적인 참여는 그리 돋보이지 않았다. 그는 '셰도우 IT'로 시작된 것이 혁신을 유도하면서 고객 및 비즈니스적 가치를 제공하는 표준이 되는 모습을 빈번히 목격했다고 전했다. 

쉬디는 AI 계획에 데이터를 통한 교육 알고리즘이 포함되며, 데이터가 많을수록 알고리즘이 좋아진다고 설명하며, 기업 내 IT 리더십에 따라 이런 데이터에 액세스할 수 있는 속도 그리고 이를 통해 AI 관련 솔루션 도입 속도가 결정될 수 있다고 지적했다.

그는 기업 최고 임원진들에게 이렇게 조언했다. "데이터의 인도 시점과 보안/프라이버시 요건을 파악하기 위해 IT팀을 적극적으로 합류시켜라. 그들이 기업의 현재 그리고 미래의 요건을 이해할 수 있도록 도와라. 또 AI/ML 요건을 위해 기업 곳곳에 데이터를 쉽고 빠르게 제공할 수 있는 프로세스를 구성하도록 촉구하라."

5. AI 대규모 합병에 대비하라
글로벌 에코시스템 연구에서는 마이크로소프트, IBM, AWS, 구글 등 4개 기업이 AI 도입 계획의 62%를 차지하는 것으로 나타났다. 에코시스템은 가까운 미래에도 이런 지배력이 유지될 것으로 전망했다.

이와 동시에 시스코, HPE, Dell EMC, SAS 등 한 때 산업을 지배했던 기술 기업들이 AI 영역에서 신속하게 성장하고자 절치부심하고 있다. 

쉬디는 "대규모 합병이 나타날 것이 확실하다. ‘지금 이 벤더가 인수된다면 어떻게 될까?’라는 질문을 AI 시스템, 플랫폼, 도구 소싱 결정 시 반드시 고려해야 한다"라고 말했다. ciokr@idg.co.kr

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