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기고 | 코로나19 이후 더 거세진다··· 데이터 주도적 파괴에 대비할 시점

2020.05.06 마틴 드 설리스  |  CIO
수많은 조직들이 단 몇 주 만에 원격 근무제를 도입했다. 불과 몇 달 전만 하더라도 계획과 이행에 몇 년이 걸렸을 내부적 변화가 순식간에 발생한 것이다. 

상황을 되돌리기란 어려운 법이다. 이 전세계적으로 강요된 실험은 앞으로 10년, 그리고 그 이상 비즈니스가 운영되는 방식을 바꿔 놓을 것이다. 그리고 몇몇 핵심 기술이 데이터와 함께 이런 변화에 아주 중요한 역할을 할 것이다.
 
ⓒ Rawpixel / ADJ (CC0)

자동화로의 질주
코로나19 팬데믹 위기가 나타나기 전부터 자동화된 공장과 창고에 로봇이 도입되어 사용되는 사례가 증가하는 추세였다. 그러나 사회적 거리두기와 안전한 일터가 요구되면서 로봇 장치, 로봇 헬퍼에 대한 수요와 요구가 크게 증가했다. 

미국에서는 브레인 코프(Brain Corp), 제넥스(Xenex), 심비 로보틱스(Simbe Robotics) 같은 회사들이 소매업체와 병원들이 건물과 제품 재고 선반을 위생 처리하는 로봇을 만들기 위해 추가 인력을 고용하고 있다.

이런 장치는 직원들의 안전을 유지하는데 도움을 주는데 더해, 워크플로우와 비즈니스 기획을 능률화할 수 있는 데이터를 수집한다. 예를 들어, 심비의 톨리(Tally) 로봇은 진열대에 비치된 제품의 위치에 대한 데이터를 실시간 수집, 고객과 재고 담당자가 훨씬 더 적은 시간에 제품을 찾도록 도움을 준다. 

이런 로봇 솔루션은 계속해서 새로운 데이터를 수집, 운영 비용을 낮춰주고, 고객 서비스를 향상시킨다. 이런 솔루션을 도입해 활용하는 기업은 팬데믹 위기가 끝난 후에도 원가 절감과 조직적 학습에 따른 혜택을 누리게 될 것이다.

5G와 IoT
원격 근무 트렌드는 록다운이 해제된 이후에도 5G 네트워크 서비스 확산을 촉진시킬 전망이다. 사람들이 재택 근무를 하면서 비디오 컨퍼런싱과 온라인 협업에 어려움을 겪으면서, 빠른 속도와 낮은 지연을 자랑하는 연결 기술의 가치가 명백히 드러났기 때문이다. 

에릭슨(Ericsson)은 2025년 5G 가입 수가 26억에 달해 2019년 말 1,300만보다 크게 증가할 것으로 내다보고 있다. 

혁신과 제품 개발 측면에서 이런 트렌드는 기업들이 VR과 AR을 매개체로 더 몰입적인 고객 경험을 제공하는 기회가 될 것으로 분석된다. 또 B2B와 B2C 영역 모두에서, 이런 부가가치 창출 서비스가 생성하는 데이터가 고객과의 관계를 강화할 것이다. 사용자 선호도와 행동양태를 실시간으로 포착, 제품과 서비스를 강화할 수 있기 때문이다.

5G와 다른 LPWAN 기술들도 수많은 IoT 이니셔티브를 견인하고 있다. 정부와 정책 입안자들이 ‘록다운’ 상태인 국민들의 이동과 행동에 대한 정보를 추구하면서, 원격으로 건물과 도시의 환경 조건에 대한 데이터를 수집하는 것이 점차 더 중요해지고 있는 추세이다. 

즉 앞으로 몇 년 동안 향후 또 다시 발생할 수 있는 팬데믹 위기에 대응하기 위해 이런 시스템에 많은 투자가 이뤄질 것으로 예상할 수 있다. ‘오픈 데이터’가 확대되고, 공개적으로 공유되는 데이터가 사회적, 경제적 혜택을 준다는 인식이 높아지면서 이런 정보 흐름 가운데 상당수가 비즈니스에 개방되어 혁신의 기회를 제공할 것이다.

이미 터바인(Terbine)과 대웩스(Dawex) 같은 데이터 교환소가 이런 새로운 분야에 필요한 인프라를 구현하고 있는 중이다.

AI와 대체 데이터
자신들의 알고리즘에 활용할 수 있는 적절할 데이터가 없거나 부족해, AI 기술 활용에 어려움을 겪는 중소기업들이 많았다. 운영 과정에 획득한 내부 데이터가 있거나, 필요한 데이터를 구입할 능력을 갖는 대기업들만 AI의 각종 혜택을 누릴 수 있었던 것이다. 구글과 페이스북이 여기에 해당된다. 

그러나 데이터가 원동력 역할을 하는 제품과 서비스를 구현하기 위해서 반드시 데이터를 소유해야 하는 것은 아니다. 혁신적으로 데이터를 활용하는 방식이 등장하고 있기 때문이다.

시스템을 훈련시킬 데이터 세트를 찾는 AI 개발사들이 도입해 활용하는 방식 중 하나가 ‘데이터 합성’이다. 캡제미니(Capgemini)에 따르면, 자동차 부품 공급업체인 콘티넨털(Continental)은 시간 당 5,000마일에 해당되는 차량 데이터를 생성할 수 있는 AI 기반의 가상 시뮬레이션 프로그램을 만들었다. 실제 차량에서 이런 정도의 데이터를 수집하려면 20일이 소요된다. 

독일 다름슈타트 대학(Darmstadt University)과 인텔 랩스(Intel Labs)의 연구원들은 자율주행 자동차 트레이닝에 도움을 줄 수 있는 데이터를 수집하는데 비디오 게임 GTA(Grand Theft Auto)를 이용하고 있다.

시티(Citi)와 USB 같은 금융기관들도 코로나19가 경제, 더 중요하게 자신들에게 미치는 영향(주식 투자 등)을 모니터링하려 시도하면서 새로운 데이터 소스를 테스트하고 있다. 

이 밖에 보험회사와 구인구직 사이트도 정부의 월간 통계나 분기 재무제표에 의지하는 대신 여행 웹사이트의 근실시간 데이터를 구입, 소비자의 구매 의도 및 행동양태를 더 효과적으로 예측하고 있다.

현재 CIO와 비즈니스 리더의 명백한 우선순위는 ‘록다운’이 가져온 도전과제를 극복하는 것이지만, 이와 동시에 코로나19 팬데믹 위기가 끝난 후에 세상이 어떤 모습을 할지 큰 그림을 염두에 두는 것도 중요하다. 

몇 달 뒤 정상적인 비즈니스 운영으로 돌아가는 상황을 가정하는데 그치지 않고, 시간을 투자해 이런 실험들을 통해 학습을 할 경우 기업이 성과를 낼 확률을 더 높일 수 있다. 여기에 중요한 것이 내, 외부 데이터를 효과적으로 잘 활용하는 것이다.

* 마틴 드 설리스는 브라이튼 대학 부교수이자 데이터 주도 혁신 및 IoT 분야를 다루는 저술가다. ciokr@idg.co.kr
 
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