기업 내 AI 확산, '평범한 솔루션'의 모습으로

인공 지능(Artificial Intelligence, AI)이라는 말을 들으면 똑똑한 로봇 비서나 영화 <2001 : 스페이스 오딧세이>에 등장했던 'HAL9000' 같은 것이 떠오를 것이다. 그러나 AI는 데이터센터에서 구동하는 소프트웨어의 형태로 등장할 가능성이 더 크다.


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시장조사업체 가트너는 '스마트 머신'이 앞으로 4년 이내에 기업에 광범위하게 영향을 끼칠 것으로 전망한다. 옥스포드대학의 FHI(Future of Humanity Institute) 연구원 스튜어트 앤더슨은 "AI는 프로세스를 적용하고 정확성을 확보하며 오류를 없애고 준수성을 충족함으로써 IT 부서의 업무를 지원하고 기업의 생산성을 높이는 데 도움이 될 수 있다"고 말했다.

AI가 적용돼도 그리 놀라운 것은 아니라는 전망도 있다. 액센추어 테크놀로지(Accenture Technology)의 글로벌 기술 연구 개발 상무이사 마크 캐럴 빌리어드는 "AI는 전사자원관리(ERP) 시스템 같은 또 하나의 소프트웨어"라며 "CIO가 사용하는 툴의 하나로 IT 영역에 통합돼 레거시 환경에서 사용될 것"이라고 말했다.

장기적으로는 AI가 점차 기존의 시스템과 제품에 하나의 기능으로 추가될 것이라는 전망도 있다. 캐럴 빌리어드는 "ERP 업체는 이미 AI를 활용하기 시작했다"며 "AI가 적용된 솔루션이 더 늘어날 것"이라고 말했다. 실제로 서비스 기업 딜로이트 글로벌(Deloitte Global)은 올해 말까지 대형 기업용 소프트웨어 기업의 80% 이상이 제품에 AI 기능을 통합하고, 2020년까지 상위 100대 기업용 소프트웨어 기업 중 95%가 AI 기능을 지원할 것으로 전망했다.

AI 광고의 이해
이러한 변화의 이유를 파악하려면 AI가 할 수 있는 것과 할 수 없는 것을 명확히 이해해야 한다. 지난 20여 년간 사고가 가능한 기계를 개발하는 데는 거의 진전이 없었다. 반면 패턴 인식과 기계 학습 부문에서는 엄청난 발전이 있었다.

벤처 투자자 겸 빅 데이터 기업 보틀노즈(Bottlenose)의 CEO 노바 스피박은 "이를 통해 컴퓨터는 데이터뿐만 아니라 이미지, 텍스트, 구어의 패턴을 찾아낼 수 있게 됐다"며 "이는 시스템이 세상을 감지하고 해석할 수 있게 되면서 대규모 데이터에서 약한 신호를 조기에 감지할 수 있음을 의미한다"고 말했다. 실제로 딜로이트는 서버 이벤트를 연계해 IT 관리자가 프로그램 개발 또는 실시간으로 처리해야 하는 일반적이지 않은 컴퓨팅 트렌드를 더 쉽게 확인하는 기계 학습 기술로 시스템 로깅 툴을 개선했다.

딜로이트는 AI의 활용이 IT 부서를 넘어 주요 사업을 지원하는 HR 등 다른 기능으로 확대할 것으로 전망한다. 예를 들어, AI는 HR 부서가 모든 핵심 직무의 어떤 지원자가 해당 직위에서 가장 오래 머무를지 또는 다른 직위의 어떤 지원자가 문화적으로 가장 적합하고 성과가 가장 뛰어날지 판단하는 데 도움이 될 수 있다.

이 기술을 이용하면 현재 다른 조직에서 일하는 대상 지원자가 언제 새로운 일자리를 찾기 시작할지 예측하고 IT 부서 내의 채용 담당자가 이를 인지하도록 할 수 있다. 또한, 비즈니스 환경에서 AI를 활용해 다른 기업을 인수하기 위해 최적의 입찰 금액을 결정하는 등 전략을 세우는 데도 활용할 수 있다.

이를 위해 인공지능 시스템은 학습할 데이터가 필요하다. 과거에는 데이터 분석 소프트웨어가 기업 내 여러 데이터 사일로에 접근하기가 쉽지 않았다. 그러나 포레스터 리서치의 수석 애널리스트 마이크 괄티어리는 빅데이터 기술이 이 문제를 대부분 해결했다고 진단했다. 이제 기업은 하둡에서 데이터 레이크(Data Lake)를 만들어 AI 시스템이 한 곳에서 광범위한 기업 데이터에 접근할 수 있도록 지원할 수 있다.


리스닝(Listening)과 학습
시애틀에 위치한 AIAI(Allen Institute for Artificial Intelligence)의 CTO 루벤 오테가는 AI를 이용해 '기계 학습' 기법으로 조직 내의 데이터를 수집할 수 있다고 말했다. 이런 종류의 AI 기술은 이미 소비자 시장에서 아마존(Amazon)의 '에코(Echo)'로 소개된 바 있다.

그에 따르면 기업용 기계 리스닝 장치는 내부 회의나 전화 통화 중 이야기하는 단어를 기록하고 처리하고 '이해'한다. 그리고 이를 기반으로 "어제 회의에서 논의한 프로젝트에 얼마나 예산이 할당됐는가?" 같은 질문에 답변할 수 있다. "어제 회의에서 논의했듯이 광고 지출을 늘리면 판매량이 얼마나 늘어날까?" 같은 예측적 질문에 대한 답도 제공할 수 있다.

AI의 자연어 기능을 이미 도입한 기업도 있다. 사용자가 대화할 수 있는 (또는 키보드를 이용해 상호작용하는) '가상 비서' 형태이다. 예를 들어, 캐럴 빌리어드는 한 대형 석유 및 가스 기업이 이미 이를 이용해 직원에게 제공하는 여러 교육 중 적합한 교육을 선별해주고 있다고 말했다. 그는 "때로는 직원이 적절한 교육을 찾기가 복잡할 수 있으므로 교육 관리자를 가상 에이전트로 대체했다"고 말했다.

소프트웨어 업체 넥스트 IT(Next IT)의 CEO 프레드 브라운은 기업 시장에서 인공지능이 성공할 가능성 크다고 보고 있다. 정확한 정보를 제공하며 간과하거나 잊는 법이 없으며, 정보를 찾아주는 전문가를 고용하는 것보다 비용을 절감할 수 있기 때문이다. 그는 "모든 기업이 비용을 낮추고 싶어 한다"고 말했다.

인간보다 기계와 상호작용하는 것을 더 선호하는 사람이 늘어나고 있는 것도 성공을 기대하는 한 요인이다. 그는 "때로는 다른 사람과 상호작용하는 것을 어색해하는 경우가 있다"며 "사회적으로 점차 셀프서비스 채널을 선호하는 경향이 있다"고 말했다.

일부에서는 IT 부서 내에서 AI를 활용할 때 주도권을 잃을 수도 있다고 우려한다. 그러나 이는 아직은 시기상조다. 사고가 가능한 소프트웨어는 여러 가지 난관에 부딪혀 있기 때문이다. 노바 스피박 "그 부분에서는 진전이 거의 없다는 것이 AI에 대한 공공연한 비밀이다"라고 말했다. 'HAL 9000' 같은 지각이 있는 컴퓨터 시스템은 여전히 상상 속에만 존재하고 있다. ciokr@idg.co.kr