2017.03.08

'최고 AI 책임자' 채용을 심사숙고해야 하는 이유

Clint Boulton | CIO
"기업 성장에 인공 지능(AI)이 점점 더 중요해지고 있다. 이제 기업은 AI 계획을 진두지휘할 최고 AI 책임자를 채용해야 한다" 중국의 거대 검색 업체 바이두(Baidu)에서 글로벌 AI 전략을 주도하는 앤드류 응의 주장이다. 그러나 싱귤래리티대학교의 인공 지능 및 로봇공학 회장인 네일 제이콥슈타인은 이를 정면으로 반박한다.



최근 열린 CIO 네트워크(CIO Network) 패널 토론에서 두 사람은 이 주제에 대해 흥미로운 언쟁을 벌였다. 이들은 AI에 대한 기업의 대응 방식에 대해 의견이 갈렸지만, 적어도 AI 기술이 기업이 수집한 방대한 정보를 활용하는 혁신적인 방법이 될 수 있다는 점에는 동의했다.

AI는 컴퓨터에게 인간처럼 학습하고 의사를 결정하며 문제를 해결하는 방법을 가르치는 방법론과 활동을 가리킨다. 지난 수십년 동안 발전을 거듭했고 특히 최근에는 이미지 인식과 자연어 처리, 훈련 가능한 알고리즘 등 일련의 혁신이 본격화됐다. 이에 따라 자율주행 자동차부터 자동 피자 주문, 의료 진단 제안 챗봇(Chatbot)까지 등장했다.

AI 중앙집중화, 그것이 문제로다
현재 AI 관련 논쟁은 자동화로 인한 인간의 일자리 감소 문제에 집중돼 있다. 그러나 기업이 AI를 활용해 경쟁 우위를 얻을 준비가 되어 있는지도 논란이다. 응은 "많은 기업이 그렇지 못하며 5년 후 S&P 500 기업 CEO는 AI 전략을 더 일찍 수립하지 않은 것을 후회할 것이다"라고 말했다.

'최고 AI 경영자'를 고용해야 한다는 주장도 여기서 출발한다. 기업이 머신러닝, 딥 러닝(Deep Learning), 자연어 처리 등의 가능성을 탐구하기 위해 적절한 인재를 고용하고 유지하는 데 최고 AI 경영자가 필요하다는 것이다. 응은 “AI는 매우 복잡하며 그만큼 인재를 채용하기도 힘들다. 많은 기업이 인재를 유인하기 위해 AI 기능을 중앙에 집중해야 하며 현재는 그 초기 단계인 것으로 보인다"라고 말했다.

반면 제이콥슈타인은 AI를 중앙에 집중하는 대신 현업 사업부가 CEO의 지원을 받아 자체적으로 AI를 테스트하는 것이 더 효과적이라고 주장한다. AI 인재 유치 관련해서는 '엑스퍼파이(Experfy)'를 대안으로 제시했다. 비즈니스 문제에 최적화된 솔루션을 개발하기 위해 여러 데이터 공학자가 상금을 걸고 경쟁하는 조직이다. 그는 “(이처럼 여러 사람의 지혜를 빌리는) 분산된 접근방식을 취하는 것이 최선이다”라고 말했다.

실제로 현재는 AI에 대한 분산된 접근방식이 가장 실용적일 수 있다. 관련 기술을 연구, 테스트할 인재가 크게 부족해 대기업도 AI 전문가를 대규모로 보유하기 쉽지 않기 때문이다. 바이두와 그외 인터넷 기업이 이미 관련 인력을 싹쓸이한 것도 한 이유이다. 구글과 페이스북, 아마존닷컴 등은 이미지 인식, 대화형 컴퓨팅 등 AI 역량을 갖춘 대학 학부 및 연구원 대부분을 바로 엔지니어로 채용한다.


AI 인재 가뭄에 고통 받는 기업들
지난 11월 구글은 새로운 AI 사업부를 만들고 스탠퍼드대학교의 인공 지능 연구소 책임자를 채용했다. 페이스북은 뉴욕대학교의 얀 리쿤을 영입했다. 카네기멜런대학교의 알렉스 스몰라는 아마존으로 갔다. 응 자신은 스탠퍼드에서 바이두로 자리를 옮겼다. 이처럼 대학에서 차세대 AI 전문가를 키울 수 있는 유능한 교수가 빠져나가면서 이미 심각한 기업간 인재 격차가 더 커질 수 있다는 우려도 나오고 있다.

이날 토론에서 청중들은 최소한 "최고 AI 책임자가 실제 기업 환경에 맞춰 AI를 활용할 수 있는 최적의 직위"라는 응의 주장에 동의했다. 딜로이트의 CIO 프로그램 연구 리더 칼리드 카크는 “일반적인 포춘 500 기업에서 다른 임원이 AI 사업부를 이끄는 것은 좋지 않다"라고 말했다.

하지만 이어 그는 "별도 AI 팀을 만들고 직원이 충원되기를 바라는 것보다는 현업 부서가 직면한 비즈니스 문제를 해결하기 위해 AI를 활용하는 방법을 찾는 것이 더 낫다. AI의 진정한 가치는 비즈니스 문제를 해결하는 것이기 때문이다. AI에 대한 필요성도 바로 여기서 출발해 이익을 만드는 것으로 확장하는 것이 좋다"라고 덧붙였다.

설사 전담 AI 사업부 만들어 인재를 충분히 채울 수 있다고 해도 이런 조직은 다른 사업부로부터 위화감을 조성해 고립될 위험이 있다. 실제로 카크가 근무했던 한 제조 기업은 1,200명의 직원으로 구성된 디지털 사업부를 출범했지만 결국 실패 후 와해되고 말았다. 그는 “어려운 문제가 부딪힐 때마다 항상 이를 해결해 줄 최고위 임원이 있을 수는 없다. 오히려 이런 조직은 맹목적으로 떠받을여지는 고립된 조직이 되기 쉽다"라고 말했다. ciokr@idg.co.kr

2017.03.08

'최고 AI 책임자' 채용을 심사숙고해야 하는 이유

Clint Boulton | CIO
"기업 성장에 인공 지능(AI)이 점점 더 중요해지고 있다. 이제 기업은 AI 계획을 진두지휘할 최고 AI 책임자를 채용해야 한다" 중국의 거대 검색 업체 바이두(Baidu)에서 글로벌 AI 전략을 주도하는 앤드류 응의 주장이다. 그러나 싱귤래리티대학교의 인공 지능 및 로봇공학 회장인 네일 제이콥슈타인은 이를 정면으로 반박한다.



최근 열린 CIO 네트워크(CIO Network) 패널 토론에서 두 사람은 이 주제에 대해 흥미로운 언쟁을 벌였다. 이들은 AI에 대한 기업의 대응 방식에 대해 의견이 갈렸지만, 적어도 AI 기술이 기업이 수집한 방대한 정보를 활용하는 혁신적인 방법이 될 수 있다는 점에는 동의했다.

AI는 컴퓨터에게 인간처럼 학습하고 의사를 결정하며 문제를 해결하는 방법을 가르치는 방법론과 활동을 가리킨다. 지난 수십년 동안 발전을 거듭했고 특히 최근에는 이미지 인식과 자연어 처리, 훈련 가능한 알고리즘 등 일련의 혁신이 본격화됐다. 이에 따라 자율주행 자동차부터 자동 피자 주문, 의료 진단 제안 챗봇(Chatbot)까지 등장했다.

AI 중앙집중화, 그것이 문제로다
현재 AI 관련 논쟁은 자동화로 인한 인간의 일자리 감소 문제에 집중돼 있다. 그러나 기업이 AI를 활용해 경쟁 우위를 얻을 준비가 되어 있는지도 논란이다. 응은 "많은 기업이 그렇지 못하며 5년 후 S&P 500 기업 CEO는 AI 전략을 더 일찍 수립하지 않은 것을 후회할 것이다"라고 말했다.

'최고 AI 경영자'를 고용해야 한다는 주장도 여기서 출발한다. 기업이 머신러닝, 딥 러닝(Deep Learning), 자연어 처리 등의 가능성을 탐구하기 위해 적절한 인재를 고용하고 유지하는 데 최고 AI 경영자가 필요하다는 것이다. 응은 “AI는 매우 복잡하며 그만큼 인재를 채용하기도 힘들다. 많은 기업이 인재를 유인하기 위해 AI 기능을 중앙에 집중해야 하며 현재는 그 초기 단계인 것으로 보인다"라고 말했다.

반면 제이콥슈타인은 AI를 중앙에 집중하는 대신 현업 사업부가 CEO의 지원을 받아 자체적으로 AI를 테스트하는 것이 더 효과적이라고 주장한다. AI 인재 유치 관련해서는 '엑스퍼파이(Experfy)'를 대안으로 제시했다. 비즈니스 문제에 최적화된 솔루션을 개발하기 위해 여러 데이터 공학자가 상금을 걸고 경쟁하는 조직이다. 그는 “(이처럼 여러 사람의 지혜를 빌리는) 분산된 접근방식을 취하는 것이 최선이다”라고 말했다.

실제로 현재는 AI에 대한 분산된 접근방식이 가장 실용적일 수 있다. 관련 기술을 연구, 테스트할 인재가 크게 부족해 대기업도 AI 전문가를 대규모로 보유하기 쉽지 않기 때문이다. 바이두와 그외 인터넷 기업이 이미 관련 인력을 싹쓸이한 것도 한 이유이다. 구글과 페이스북, 아마존닷컴 등은 이미지 인식, 대화형 컴퓨팅 등 AI 역량을 갖춘 대학 학부 및 연구원 대부분을 바로 엔지니어로 채용한다.


AI 인재 가뭄에 고통 받는 기업들
지난 11월 구글은 새로운 AI 사업부를 만들고 스탠퍼드대학교의 인공 지능 연구소 책임자를 채용했다. 페이스북은 뉴욕대학교의 얀 리쿤을 영입했다. 카네기멜런대학교의 알렉스 스몰라는 아마존으로 갔다. 응 자신은 스탠퍼드에서 바이두로 자리를 옮겼다. 이처럼 대학에서 차세대 AI 전문가를 키울 수 있는 유능한 교수가 빠져나가면서 이미 심각한 기업간 인재 격차가 더 커질 수 있다는 우려도 나오고 있다.

이날 토론에서 청중들은 최소한 "최고 AI 책임자가 실제 기업 환경에 맞춰 AI를 활용할 수 있는 최적의 직위"라는 응의 주장에 동의했다. 딜로이트의 CIO 프로그램 연구 리더 칼리드 카크는 “일반적인 포춘 500 기업에서 다른 임원이 AI 사업부를 이끄는 것은 좋지 않다"라고 말했다.

하지만 이어 그는 "별도 AI 팀을 만들고 직원이 충원되기를 바라는 것보다는 현업 부서가 직면한 비즈니스 문제를 해결하기 위해 AI를 활용하는 방법을 찾는 것이 더 낫다. AI의 진정한 가치는 비즈니스 문제를 해결하는 것이기 때문이다. AI에 대한 필요성도 바로 여기서 출발해 이익을 만드는 것으로 확장하는 것이 좋다"라고 덧붙였다.

설사 전담 AI 사업부 만들어 인재를 충분히 채울 수 있다고 해도 이런 조직은 다른 사업부로부터 위화감을 조성해 고립될 위험이 있다. 실제로 카크가 근무했던 한 제조 기업은 1,200명의 직원으로 구성된 디지털 사업부를 출범했지만 결국 실패 후 와해되고 말았다. 그는 “어려운 문제가 부딪힐 때마다 항상 이를 해결해 줄 최고위 임원이 있을 수는 없다. 오히려 이런 조직은 맹목적으로 떠받을여지는 고립된 조직이 되기 쉽다"라고 말했다. ciokr@idg.co.kr

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