2020.08.11

칼럼ㅣ‘애플 실리콘’에서 실행될 ‘AI’가 미칠 영향은? 

Jonny Evans | Computerworld
애플의 AI 및 머신러닝 부문 수석 부사장 존 지안난드레아는 ‘머신러닝’이 모든 ‘애플 경험’을 바꾸리라 전망했다. 이것이 기업에는 어떤 영향을 미칠까? 
 
ⓒApple

기기에 내장된 그래머리(on-device Grammarly)는 어떨까? 
영문법 검사기 ‘그래머리(Grammarly)’는 유용하다. 하지만 개인적으로 이를 선호하지 않는 이유가 있다. 기업에서 그래머리 사용을 금지해야 하는 타당한 이유이기도 하다. 개인 데이터(작성한 글)가 해당 시스템을 통과할 때 벌어질 수 있는 일에 관한 의심 때문이다. 비즈니스에서 개인정보 보호는 필수다. 특히 규제가 심한 산업군이라면 더욱더 그렇다. 

공유하지 않는 한, 데이터가 단말기에서 빠져나가지 않고 안전하게 보관되는 온디바이스 문법 검사기를 생각해보자. 이는 애플이 제공할 수 있는 AI 기반 서비스 중 하나다. 이미 제공하는 애플 기능의 향상된 버전이며, 개인과 기업이 모두 사용하기에 안전한 버전이라고 할 수 있다. 이러한 온디바이스 문법 검사기는 매우 유용할 것이다. 단, 자동 교정보다 사용자 구성 옵션이 더 많아야 한다. 

워크플로우를 증강하는 것은 어떨까?
이미 한 증강 솔루션을 고려했다면, 다른 솔루션을 감안하기가 더 쉬워진다. 워크플로우 일부를 구성하는 반복 작업을 생각해보자. 이러한 반복 작업을 이미 자동화(예: 텍스트 스니펫, 텍스트 교체 등)했을지도 모른다. 

그러나 ‘온디바이스 인텔리전스(on-device intelligence)’는 사용자 기기가 생산성을 높여주는 ‘디지털 트윈(Digital Twin)’이 된다는 더욱더 의미 있는 표현이다. 

필자는 애플이 이미 이 방향으로 가고 있다고 확신한다. 시리 제안 기능(Siri recommendations)이 전형적인 사례다. 만약 이러한 ‘예측 인텔리전스’가 기업 프로세스 전반에 적용된다고 상상해보자. 이를테면 특정 업무에 필요한 생산성 기술을 제공하고자 자동 큐레이션된 바로가기 앱을 떠올려 볼 수 있다. 

비즈니스 프로세스 관리 지원
앞에서는 개인이 더 복잡한 업무에 집중할 수 있도록 반복 작업을 줄이는 데 초점을 맞췄다. 하지만 대부분 기업은 팀을 기반으로 운영된다. ‘온디바이스 머신 인텔리전스’가 어떻게 팀 워크플로우를 강화하고, 프로세스 관리를 개선할 수 있을까? 

효과적일 수 있는 한 가지 모델은 다음과 같다. 애플의 개인정보 보호는 개인이 표시되지 않는다는 것을 의미한다. 이는 동시에 비즈니스 프로세스 데이터도 그룹 내에서 익명화된 형태로 공유될 수 있음을 의미한다. 

예를 들면 이를 활용해 AI가 의사결정 나무(decision trees) 경로를 따라 커뮤니케이션과 결과 사이에 걸리는 시간을 분석하고, 비즈니스 프로세스에서 보이지 않을 수 있는 병목 현상을 식별한다.

예상한 대로, AI는 특정 작업 속도를 높이는 데 도움이 되는 자동화된 예약 공유, 비즈니스 타깃 캘린더, 시스템 생성 자동화와 같은 유용한 기능도 지원할 수 있다. 

그리고 간단한 것들 
컴퓨터가 선택한 기본 설정에 따라 예약 기록을 채웠다면? 맥과 아이폰이 프로젝트 마감일 및 서비스 수준 협약(SLA)을 파악하고 추적하고 있다면? 이미 애플 플랫폼의 이메일, 메시지 등에서 데이터 감지기를 사용하고 있을 수도 있다. 이러한 작업 자동화를 늘리면 어느 정도까지 생산성을 향상할 수 있을까? 

더 나아가, 온디바이스 AI가 자체 상태를 모니터링하는 기능을 갖추지 않을까? 이를테면 맥, 아이폰, 아이패드 또는 다른 커넥티드 장비에 문제가 발생했을 때 이를 경고하고 그 이유를 알려주는 것이다. 다른 커넥티드 장비에 대한 시스템 레벨 모니터링은 애플 실리콘 위에서 실행될 ‘애플 머신러닝 시스템’을 4차 산업혁명 인프라 중심에 둘 수 있다. 

필자는 아래와 같이 생각한다. 공장에 설치된 아이패드가 점검 여부를 식별하기 위해 생산 장비를 모니터링한다. 또 제조 용량 및 흐름을 자동으로 변경해 잠재적인 고장 가능성을 사전 완화한다. 이론적으로 관리자는 장비가 고장 나기 전에 이를 미리 파악하고 서비스 기술자를 호출할 수 있다. 

플랫폼 통합은 어떨까? 
다음은 스마트 제조 사례에 따라 ‘온디바이스 머신 인텔리전스’가 스마트 머신을 어떻게 지원할 수 있는지 보여주는 시퀀스다. 

• 공장의 섹션 7에 있는 아이패드가 리벳팅 머신의 고장 가능성을 알림한다. 
• 인력 감독관과 자동화된 관리 시스템이 협업한다. 향후 48시간 동안 예정된 작업 일정을 변경하고, 서비스 기술자의 애플 워치로 호출 알림을 보낸다. 
• 섹션 7에 도착한 서비스 기술자는 AR 글래스를 착용한다. AR 글래스는 현장 가이드 정보부터 분석 데이터, 현장 서비스 매뉴얼 등을 제공한다. 
• 부품은 자동 주문된다. 수리 작업이 이루어지는 즉시 실시간으로 정확한 납품 및 수리 결과 데이터를 확인할 수 있다. 
• 이 정보는 회사 시스템에 자동 입력된다. 고객 및 파트너 등은 정확한 납품 일자를 업데이트 받을 수 있다. 
• 투명성과 신속한 해결은 고객과의 연락 개선으로 이어진다. 


이러한 툴들은 이미 제조 현장에서 사용되고 있다. 하지만 자사 플랫폼 전반에 걸쳐 ‘머신 인텔리전스’를 배치하려는 애플의 움직임은 아이폰, 아이패드, 맥이 AI로 증강된 미래에서 자리 잡는 데 필요한 프로세싱 및 OS 성능을 본질적으로 공유한다는 것을 의미한다. ‘시리’는 앞으로 다가올 일에 대한 패치가 아니다. 

* Jonny Evans는 1999년부터 애플과 기술에 대해 저술해온 전문 기고가다. ciokr@idg.co.kr
 



2020.08.11

칼럼ㅣ‘애플 실리콘’에서 실행될 ‘AI’가 미칠 영향은? 

Jonny Evans | Computerworld
애플의 AI 및 머신러닝 부문 수석 부사장 존 지안난드레아는 ‘머신러닝’이 모든 ‘애플 경험’을 바꾸리라 전망했다. 이것이 기업에는 어떤 영향을 미칠까? 
 
ⓒApple

기기에 내장된 그래머리(on-device Grammarly)는 어떨까? 
영문법 검사기 ‘그래머리(Grammarly)’는 유용하다. 하지만 개인적으로 이를 선호하지 않는 이유가 있다. 기업에서 그래머리 사용을 금지해야 하는 타당한 이유이기도 하다. 개인 데이터(작성한 글)가 해당 시스템을 통과할 때 벌어질 수 있는 일에 관한 의심 때문이다. 비즈니스에서 개인정보 보호는 필수다. 특히 규제가 심한 산업군이라면 더욱더 그렇다. 

공유하지 않는 한, 데이터가 단말기에서 빠져나가지 않고 안전하게 보관되는 온디바이스 문법 검사기를 생각해보자. 이는 애플이 제공할 수 있는 AI 기반 서비스 중 하나다. 이미 제공하는 애플 기능의 향상된 버전이며, 개인과 기업이 모두 사용하기에 안전한 버전이라고 할 수 있다. 이러한 온디바이스 문법 검사기는 매우 유용할 것이다. 단, 자동 교정보다 사용자 구성 옵션이 더 많아야 한다. 

워크플로우를 증강하는 것은 어떨까?
이미 한 증강 솔루션을 고려했다면, 다른 솔루션을 감안하기가 더 쉬워진다. 워크플로우 일부를 구성하는 반복 작업을 생각해보자. 이러한 반복 작업을 이미 자동화(예: 텍스트 스니펫, 텍스트 교체 등)했을지도 모른다. 

그러나 ‘온디바이스 인텔리전스(on-device intelligence)’는 사용자 기기가 생산성을 높여주는 ‘디지털 트윈(Digital Twin)’이 된다는 더욱더 의미 있는 표현이다. 

필자는 애플이 이미 이 방향으로 가고 있다고 확신한다. 시리 제안 기능(Siri recommendations)이 전형적인 사례다. 만약 이러한 ‘예측 인텔리전스’가 기업 프로세스 전반에 적용된다고 상상해보자. 이를테면 특정 업무에 필요한 생산성 기술을 제공하고자 자동 큐레이션된 바로가기 앱을 떠올려 볼 수 있다. 

비즈니스 프로세스 관리 지원
앞에서는 개인이 더 복잡한 업무에 집중할 수 있도록 반복 작업을 줄이는 데 초점을 맞췄다. 하지만 대부분 기업은 팀을 기반으로 운영된다. ‘온디바이스 머신 인텔리전스’가 어떻게 팀 워크플로우를 강화하고, 프로세스 관리를 개선할 수 있을까? 

효과적일 수 있는 한 가지 모델은 다음과 같다. 애플의 개인정보 보호는 개인이 표시되지 않는다는 것을 의미한다. 이는 동시에 비즈니스 프로세스 데이터도 그룹 내에서 익명화된 형태로 공유될 수 있음을 의미한다. 

예를 들면 이를 활용해 AI가 의사결정 나무(decision trees) 경로를 따라 커뮤니케이션과 결과 사이에 걸리는 시간을 분석하고, 비즈니스 프로세스에서 보이지 않을 수 있는 병목 현상을 식별한다.

예상한 대로, AI는 특정 작업 속도를 높이는 데 도움이 되는 자동화된 예약 공유, 비즈니스 타깃 캘린더, 시스템 생성 자동화와 같은 유용한 기능도 지원할 수 있다. 

그리고 간단한 것들 
컴퓨터가 선택한 기본 설정에 따라 예약 기록을 채웠다면? 맥과 아이폰이 프로젝트 마감일 및 서비스 수준 협약(SLA)을 파악하고 추적하고 있다면? 이미 애플 플랫폼의 이메일, 메시지 등에서 데이터 감지기를 사용하고 있을 수도 있다. 이러한 작업 자동화를 늘리면 어느 정도까지 생산성을 향상할 수 있을까? 

더 나아가, 온디바이스 AI가 자체 상태를 모니터링하는 기능을 갖추지 않을까? 이를테면 맥, 아이폰, 아이패드 또는 다른 커넥티드 장비에 문제가 발생했을 때 이를 경고하고 그 이유를 알려주는 것이다. 다른 커넥티드 장비에 대한 시스템 레벨 모니터링은 애플 실리콘 위에서 실행될 ‘애플 머신러닝 시스템’을 4차 산업혁명 인프라 중심에 둘 수 있다. 

필자는 아래와 같이 생각한다. 공장에 설치된 아이패드가 점검 여부를 식별하기 위해 생산 장비를 모니터링한다. 또 제조 용량 및 흐름을 자동으로 변경해 잠재적인 고장 가능성을 사전 완화한다. 이론적으로 관리자는 장비가 고장 나기 전에 이를 미리 파악하고 서비스 기술자를 호출할 수 있다. 

플랫폼 통합은 어떨까? 
다음은 스마트 제조 사례에 따라 ‘온디바이스 머신 인텔리전스’가 스마트 머신을 어떻게 지원할 수 있는지 보여주는 시퀀스다. 

• 공장의 섹션 7에 있는 아이패드가 리벳팅 머신의 고장 가능성을 알림한다. 
• 인력 감독관과 자동화된 관리 시스템이 협업한다. 향후 48시간 동안 예정된 작업 일정을 변경하고, 서비스 기술자의 애플 워치로 호출 알림을 보낸다. 
• 섹션 7에 도착한 서비스 기술자는 AR 글래스를 착용한다. AR 글래스는 현장 가이드 정보부터 분석 데이터, 현장 서비스 매뉴얼 등을 제공한다. 
• 부품은 자동 주문된다. 수리 작업이 이루어지는 즉시 실시간으로 정확한 납품 및 수리 결과 데이터를 확인할 수 있다. 
• 이 정보는 회사 시스템에 자동 입력된다. 고객 및 파트너 등은 정확한 납품 일자를 업데이트 받을 수 있다. 
• 투명성과 신속한 해결은 고객과의 연락 개선으로 이어진다. 


이러한 툴들은 이미 제조 현장에서 사용되고 있다. 하지만 자사 플랫폼 전반에 걸쳐 ‘머신 인텔리전스’를 배치하려는 애플의 움직임은 아이폰, 아이패드, 맥이 AI로 증강된 미래에서 자리 잡는 데 필요한 프로세싱 및 OS 성능을 본질적으로 공유한다는 것을 의미한다. ‘시리’는 앞으로 다가올 일에 대한 패치가 아니다. 

* Jonny Evans는 1999년부터 애플과 기술에 대해 저술해온 전문 기고가다. ciokr@idg.co.kr
 

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