2018.06.01

칼럼 | AI 활용사례를 통해 본 기업의 미래

정철환 | CIO KR
인공지능(AI) 구현에 대한 생각은 컴퓨터의 역사에 버금가는 오래된 것이다. 하지만 최근 머신러닝 기법과 클라우드의 발전으로 그 어느 때보다 실용적으로 AI를 활용할 수 있을지도 모른다는 기대가 커지고 있다. IT분야에서 새로운 패러다임이나 기술이 등장하면 그것을 계기로 IT 산업이 크게 번성했다. 클라이언트/서버가 그랬고 웹 기반 기술의 등장이 그랬다. 2000년대 이후 여러 기술이 차세대를 이끌 것으로 전망되었지만 앞의 두 기술과 유사한 영향력을 준 것은 없었다. 그런데 가까운 미래에 AI가 차기 IT 산업의 부흥을 가져올 주인공이 될 가능성이 점점 커지고 있다. 이와 관련하여 최근 기업에 적용되기 시작한 AI 기술의 사례를 몇 가지 살펴봄으로써 미래의 기업에 AI가 어떻게 적용될지 생각해보자.

‘인사가 만사’라는 말처럼 기업에서 인재채용은 중요한 업무다. 하지만 수많은 지원자 중에서 회사에 적합한 인물을 고르는 일은 쉽지 않으며 많은 노력이 들어가는 일이다. 그런데 머신러닝을 기반으로 지원자의 인터뷰를 분석하여 적합한 인재를 선별해주는 서비스를 이용한다면 어떨까? HireView (www.hireview.com)은 온라인으로 화상 인터뷰한 영상을 AI를 통해 분석하여 최적의 후보를 선별해주는 서비스를 제공하는 회사이다.

기업에게 고객과의 관계는 사업의 핵심이다. 수많은 고객과 업무를 진행하다 보면 담당자가 실수하거나 놓치는 부분이 있을 수 있고 이런 일로 인해 사업에 부정적인 결과를 가져올 수 있다. 기존의 CRM시스템은 이런 고객과의 관계를 관리해 주는 솔루션으로 부각되었지만 CRM 시스템의 가장 큰 단점은 안 그래도 바쁜 영업 사원이 CRM 시스템에 정보를 등록하고 관리하는 부가적인 노력이 많이 필요하며 그런 노력이 없이는 CRM 시스템은 별로 도움이 되지 않는다는 것이다. 그런데 AI 기반의 자연어 처리 기술이 비약적으로 향상되면서 고객과의 모든 활동 내역을 AI가 분석하고 필요한 약속이나 핵심 사안을 자동으로 정리해 주며 일정에 기록하고 영업 담당자에게 실시간으로 알려준다면? 자연어 처리 기술을 기반으로 이러한 고객관계관리 서비스를 제공해주는 회사가 InStream (instream.io) 이 그런 회사이다.

B2B 산업은 대체로 B2C에 비해 소수의 그러나 고정적인 고객을 대상으로 사업을 영위하는 특성을 가진다. 만약 B2B 기업이 고객의 요구를 고객이 먼저 요청하지 전에 파악할 수 있다면 어떨까? 아마도 고객을 다른 경쟁사에 빼앗길 일도 적어지고 신뢰를 얻을 수 있으며 때론 경쟁사의 고객을 빼앗아 올 수도 있을 것이다. 그런데 일반적으로 기업은 특정한 이슈에 따라 새로운 요구가 발생하면 정식으로 외부에 RFP를 띄우기 전에 내부적으로 상당 기간 분석, 조사하는 기간을 거친다. 인터넷 및 여러 채널로 수집된 정보를 바탕으로 빅데이터와 AI 분석 기법을 통해 특정 기업이 앞으로 제기할 수요에 대한 예측 분석 서비스를 제공해 주는 기업이 있다. 6sense (6sense.com)가 그런 기업이다. ABM (account based marketer)을 위해 특정 고객의 활동 내역 분석을 통해 고객이 가까운 미래에 요구할 사안을 예측해주는 서비스를 제공한다.

전통적으로 오랜 역사를 가진 농업은 여전히 1차 산업으로 분류되며 최첨단 기술과는 동떨어진 분야로 인식된다. 그러나 농업에도 AI의 영향력은 예외가 아닐 것이다. 특히 갈수록 수요가 증가하는 농산물을 안정적이며 높은 생산성을 유지하면서 병충해나 천재지변에 영향을 적게 받으며 생산할 방안이 있다면, 더구나 최대 수요처인 도시 근처에서 재배함으로써 물류비용 절감은 물론 신선도까지 유지할 방안이 있다면 최적일 것이다. 그리고 이런 농산물의 재배에 빅데이터와 AI를 결합하여 사람의 손길이 없어도 최상의 농산물을 생산, 공급하려고 노력하는 기업이 있다. AeroFarms (aerofarms.com)은 농업의 개념을 바꿀 기업이 될지도 모르겠다.

이외에도 우리가 늘 마시는 맥주를 AI가 발효시켜 생산, 공급하는 회사가 있다. IntelligentX (intelligentx.ai) 양조회사는 고객이 온라인으로 맥주에 대한 요청사항을 전달하면 시스템에서 이를 분석하여 고객의 요구에 맞는 맥주를 생산하여 공급하는 회사이다. 소규모 수제 맥주회사에서 대량생산 맥주에 차별화되는 고객 맞춤 맥주를 자동적으로 생산하고 있는 셈이다. 독일의 자동차회사인 아우디는 미국 전역에 퍼져있는 아우디 서비스센터의 서비스 직원들이 해결하지 못하는 자사 자동차의 고난도 기술적 문제를 해결하기 위해 고급 엔지니어가 자주 출장을 다녀야 했다. 그러나 Audi Robotic Telepresence라는 기술을 도입하면서 원격에서 마치 현장의 기술자 바로 옆에서 조언하는 것과 같은 효과를 통해 원거리 출장을 현저히 줄일 수 있었다고 한다.


여기서 언급한 사례 이외에도 수많은 기업에서 AI를 기업 비즈니스에 적용하기 위한 시도가 이루어지고 있을 것이다. 일부는 기업 자체적으로 투자 및 개발을 진행하고 있을 것이고 일부는 앞에서 언급한 것과 같이 별도의 전문 기업이 서비스 형태로 개발하고 있을 것이다. 그렇다면 과연 AI가 기업의 IT 환경과 더 나아가 비즈니스의 형태를 근본적으로 바꾸는 역할을 할 수 있을까?

작년 이맘때 필자의 칼럼 ‘어떤 기술을 바라보고 달려가야 하는가’에서 소개한 컬럼비아 대학의 호드 립슨 교수의 ‘제로 원칙(zero principle)’ 즉, ‘기존 산업계를 뒤흔든 혁신적인 기술은 그 기술의 적용을 통해 하나 또는 그 이상의 관련 비용을 거의 0원에 가깝게 절감할 수 있게 한다는 공통점을 가지고 있다’를 바탕으로 위 사례들을 생각해 보면 그 답을 찾을 수 있을 것이다.

*정철환 팀장은 삼성SDS, 한양대학교 겸임교수를 거쳐 현재 동부제철 IT기획팀장이다. 저서로는 ‘SI 프로젝트 전문가로 가는 길’이 있으며 삼성SDS 사보에 1년 동안 원고를 쓴 경력이 있다. 한국IDG가 주관하는 CIO 어워드 2012에서 올해의 CIO로 선정됐다. ciokr@idg.co.kr
 

2018.06.01

칼럼 | AI 활용사례를 통해 본 기업의 미래

정철환 | CIO KR
인공지능(AI) 구현에 대한 생각은 컴퓨터의 역사에 버금가는 오래된 것이다. 하지만 최근 머신러닝 기법과 클라우드의 발전으로 그 어느 때보다 실용적으로 AI를 활용할 수 있을지도 모른다는 기대가 커지고 있다. IT분야에서 새로운 패러다임이나 기술이 등장하면 그것을 계기로 IT 산업이 크게 번성했다. 클라이언트/서버가 그랬고 웹 기반 기술의 등장이 그랬다. 2000년대 이후 여러 기술이 차세대를 이끌 것으로 전망되었지만 앞의 두 기술과 유사한 영향력을 준 것은 없었다. 그런데 가까운 미래에 AI가 차기 IT 산업의 부흥을 가져올 주인공이 될 가능성이 점점 커지고 있다. 이와 관련하여 최근 기업에 적용되기 시작한 AI 기술의 사례를 몇 가지 살펴봄으로써 미래의 기업에 AI가 어떻게 적용될지 생각해보자.

‘인사가 만사’라는 말처럼 기업에서 인재채용은 중요한 업무다. 하지만 수많은 지원자 중에서 회사에 적합한 인물을 고르는 일은 쉽지 않으며 많은 노력이 들어가는 일이다. 그런데 머신러닝을 기반으로 지원자의 인터뷰를 분석하여 적합한 인재를 선별해주는 서비스를 이용한다면 어떨까? HireView (www.hireview.com)은 온라인으로 화상 인터뷰한 영상을 AI를 통해 분석하여 최적의 후보를 선별해주는 서비스를 제공하는 회사이다.

기업에게 고객과의 관계는 사업의 핵심이다. 수많은 고객과 업무를 진행하다 보면 담당자가 실수하거나 놓치는 부분이 있을 수 있고 이런 일로 인해 사업에 부정적인 결과를 가져올 수 있다. 기존의 CRM시스템은 이런 고객과의 관계를 관리해 주는 솔루션으로 부각되었지만 CRM 시스템의 가장 큰 단점은 안 그래도 바쁜 영업 사원이 CRM 시스템에 정보를 등록하고 관리하는 부가적인 노력이 많이 필요하며 그런 노력이 없이는 CRM 시스템은 별로 도움이 되지 않는다는 것이다. 그런데 AI 기반의 자연어 처리 기술이 비약적으로 향상되면서 고객과의 모든 활동 내역을 AI가 분석하고 필요한 약속이나 핵심 사안을 자동으로 정리해 주며 일정에 기록하고 영업 담당자에게 실시간으로 알려준다면? 자연어 처리 기술을 기반으로 이러한 고객관계관리 서비스를 제공해주는 회사가 InStream (instream.io) 이 그런 회사이다.

B2B 산업은 대체로 B2C에 비해 소수의 그러나 고정적인 고객을 대상으로 사업을 영위하는 특성을 가진다. 만약 B2B 기업이 고객의 요구를 고객이 먼저 요청하지 전에 파악할 수 있다면 어떨까? 아마도 고객을 다른 경쟁사에 빼앗길 일도 적어지고 신뢰를 얻을 수 있으며 때론 경쟁사의 고객을 빼앗아 올 수도 있을 것이다. 그런데 일반적으로 기업은 특정한 이슈에 따라 새로운 요구가 발생하면 정식으로 외부에 RFP를 띄우기 전에 내부적으로 상당 기간 분석, 조사하는 기간을 거친다. 인터넷 및 여러 채널로 수집된 정보를 바탕으로 빅데이터와 AI 분석 기법을 통해 특정 기업이 앞으로 제기할 수요에 대한 예측 분석 서비스를 제공해 주는 기업이 있다. 6sense (6sense.com)가 그런 기업이다. ABM (account based marketer)을 위해 특정 고객의 활동 내역 분석을 통해 고객이 가까운 미래에 요구할 사안을 예측해주는 서비스를 제공한다.

전통적으로 오랜 역사를 가진 농업은 여전히 1차 산업으로 분류되며 최첨단 기술과는 동떨어진 분야로 인식된다. 그러나 농업에도 AI의 영향력은 예외가 아닐 것이다. 특히 갈수록 수요가 증가하는 농산물을 안정적이며 높은 생산성을 유지하면서 병충해나 천재지변에 영향을 적게 받으며 생산할 방안이 있다면, 더구나 최대 수요처인 도시 근처에서 재배함으로써 물류비용 절감은 물론 신선도까지 유지할 방안이 있다면 최적일 것이다. 그리고 이런 농산물의 재배에 빅데이터와 AI를 결합하여 사람의 손길이 없어도 최상의 농산물을 생산, 공급하려고 노력하는 기업이 있다. AeroFarms (aerofarms.com)은 농업의 개념을 바꿀 기업이 될지도 모르겠다.

이외에도 우리가 늘 마시는 맥주를 AI가 발효시켜 생산, 공급하는 회사가 있다. IntelligentX (intelligentx.ai) 양조회사는 고객이 온라인으로 맥주에 대한 요청사항을 전달하면 시스템에서 이를 분석하여 고객의 요구에 맞는 맥주를 생산하여 공급하는 회사이다. 소규모 수제 맥주회사에서 대량생산 맥주에 차별화되는 고객 맞춤 맥주를 자동적으로 생산하고 있는 셈이다. 독일의 자동차회사인 아우디는 미국 전역에 퍼져있는 아우디 서비스센터의 서비스 직원들이 해결하지 못하는 자사 자동차의 고난도 기술적 문제를 해결하기 위해 고급 엔지니어가 자주 출장을 다녀야 했다. 그러나 Audi Robotic Telepresence라는 기술을 도입하면서 원격에서 마치 현장의 기술자 바로 옆에서 조언하는 것과 같은 효과를 통해 원거리 출장을 현저히 줄일 수 있었다고 한다.


여기서 언급한 사례 이외에도 수많은 기업에서 AI를 기업 비즈니스에 적용하기 위한 시도가 이루어지고 있을 것이다. 일부는 기업 자체적으로 투자 및 개발을 진행하고 있을 것이고 일부는 앞에서 언급한 것과 같이 별도의 전문 기업이 서비스 형태로 개발하고 있을 것이다. 그렇다면 과연 AI가 기업의 IT 환경과 더 나아가 비즈니스의 형태를 근본적으로 바꾸는 역할을 할 수 있을까?

작년 이맘때 필자의 칼럼 ‘어떤 기술을 바라보고 달려가야 하는가’에서 소개한 컬럼비아 대학의 호드 립슨 교수의 ‘제로 원칙(zero principle)’ 즉, ‘기존 산업계를 뒤흔든 혁신적인 기술은 그 기술의 적용을 통해 하나 또는 그 이상의 관련 비용을 거의 0원에 가깝게 절감할 수 있게 한다는 공통점을 가지고 있다’를 바탕으로 위 사례들을 생각해 보면 그 답을 찾을 수 있을 것이다.

*정철환 팀장은 삼성SDS, 한양대학교 겸임교수를 거쳐 현재 동부제철 IT기획팀장이다. 저서로는 ‘SI 프로젝트 전문가로 가는 길’이 있으며 삼성SDS 사보에 1년 동안 원고를 쓴 경력이 있다. 한국IDG가 주관하는 CIO 어워드 2012에서 올해의 CIO로 선정됐다. ciokr@idg.co.kr
 

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