2017.03.21

칼럼 | CEO에게 AI가 있다면...

Rob Enderle | CIO
칼럼니스트 롭 엔덜에 따르면, IBM의 왓슨 같은 AI 시스템은 미국 대통령과 CEO가 실패를 줄이고 성공을 거듭하기 위해 전임자가 남긴 교훈을 적용하는 데 도움이 될 수 있다.



미국 정부가 갓 태어난 아이처럼 행동하고 있다. 새 대통령은 과거에 정부가 없었던 것처럼 가정하는 전략을 만들어야 한다고 느낀 나머지 수 세기 동안 어렵게 얻은 경험을 잊어버린 것 같다.

이러한 현상은 기업에서도 흔하다. 기업이 집단 치매에 걸리고 이미 알고 있어야 하는 모든 것을 잊어버리면서 어렵게 얻은 기술을 활용했다가 낭패를 보는 경우를 많이 목격했을 것이다.

IBM(참고로 필자는 IBM에서 일한 적 있으며 현재 이 회사는 필자의 고객이다)은 생존을 위해 일련의 규칙을 마련해 오래 지속되도록 설립된 몇 안 되는 기업 중 하나지만, 1990년대 후반에 실패할 뻔했었다. 왓슨(Watson)을 통해 집단 치매에 대한 이상적인 치료제를 보유하고 있을 수 있지만 이는 시스템이 학습된 중요한 조직적 기술을 절대로 잊지 않도록 훈련된 경우에만 가능하다.

미국 건강보험개혁법(AHCA:Affordable Health Care Act) 사례
우선 몇 가지 문제의 예를 들어 보고 미국 정부를 집중적으로 살펴보도록 하자. 가장 관련성이 높은 예는 이른바 오바마케어(Obamacare)라고 불렸던 건강보험개혁법(AHCA)일 것이다. 이 때문에 하원에서 민주당은 영향력을 상실했고 이를 대체하는 공화당이 크게 환영받게 되었다. 오바마케어 반대자들은 자신들의 주장을 강제했고 당시 하원의 의장에게 위임했으며 이것을 제대로 처리하지 못했고 이로 인해 민주당이 권력에서 완전히 물러나게 되었다.

여기서 얻을 수 있는 역사적인 교훈은 ‘피할 수 있다면 국가적인 수준의 복지 문제로 커지지 않도록 해야 하며, 반드시 문제를 키워야 한다면 실행을 통해 개인적으로 확보해야 한다’라는 것이다. 이제는 공화당원들이 그 교훈을 잊어버리고 문제를 키우고 있으며 다시 하원 의장에게 위임되었고 긍정적인 결과를 확보하기 위한 노력이 그다지 눈에 띄지 않는다. 사실 지금은 대체하려는 프로그램보다 더 큰 열차사고처럼 보이기도 한다.

또 다른 예가 있다. 아프가니스탄을 보자. 당시 USSR(소비에트 연방, 구소련)이었던 러시아는 국가 건설을 시도했으며 그 노력은 실패했을 뿐 아니라 국가 분열의 주요 원인이 되었다. 비용과 실행 능력을 완전히 평가하지 않고서는 국가 건설을 시도해서는 안 된다는 교훈이다.

미국은 아프가니스탄뿐 아니라 이라크와도 같은 것을 시도했고 러시아보다 더 많이 생각하거나 실행력이 더 좋았던 것도 아니었다. 결국 미국은 파산 지경에 이르렀다. 분명 조직적 학습이 이뤄지지 않고 있다. 또한 군에서 제시하는 비용이 국가가 지불할 의향이 있는 비용을 초과하는 경우 공직에서 이를 무시하고 없애버렸다는 점을 기억해야 한다.

기업의 경우 아마도 애플이 가장 좋은 사례일 것이다. 애플은 광범위한 문제를 해결하는 단순하지만 집중적인 제품을 중심으로 상징적인 이름을 만들어 상대적으로 기본적인 공식을 이용해 실패하는 기업을 선두 기업으로 바꿀 수 있었다. 아이팟 모델을 이용해 아이폰과 아이패드를 만들었다. 하지만 애플 워치(Apple Watch)를 보면 상황이 다르다.

이 새로운 모델은 스티브 잡스의 애플을 따르지 않으며, 마치 선다형 문제처럼 프로세스의 어떤 요건이 필요한지 선택하는 것처럼 보인다. 그러나 정답은 ‘정답 없음’이어야 한다. 한 기업이 공들여 성공의 길을 발견한 후에 이를 활용하기가 너무 쉬운 나머지 반복적인 전략으로 치부하는 것처럼 보이는 경우가 많다. 하지만 실제로 벌어지는 일은 성공적인 프로세스 단계가 왜 중요한지 배우지 못한 임직원들 때문에 실패하게 된다.


왓슨 구조대
성공적인 프로세스를 배우는 핵심에는 왓슨 같은 딥러닝(Deep Learning) 기계가 있다. 우리와는 달리 딥러닝 기계는 한 번 배운 것을 잊어버리지 않는다. 학습한 후에 질문을 받으면 반복되는 선택지 계층으로 학습한 것을 제시한다. 이런 선택지는 설명이 있어 의사 결정자들이 추천 사항을 보고 현재의 문제에 가장 적합한 것으로 보이는 것을 선택할 수 있다.

예를 들어, 오바마케어를 개선하는 가장 나은 방법에 관한 질문을 받았을 때 “처음 2년 동안에는 우선순위 의제로 선정하지 말라”를 첫번째 항목으로 제시하고, 하원의 지배력에 영향을 받을 위험이 매우 높다고 설명할 것이다. 둘째, 프로세스에 집중하기보다는 대부분의 사람들에게 단기적으로 가장 폭넓은 혜택을 제공하여 재선을 확보할 수 있기 때문에 의료 비용 절감에 집중하라고 제안할 것이다.

그리고 마지막으로 왓슨은 문제의 나머지 역학을 이해하고 어떤 작은 변화가 가장 큰 영향을 끼치는지 판단하여 전반적인 실패 위험을 낮추는 것들에 집중하도록 시간을 활용하라고 제안할 가능성이 높다. 이 모든 것들이 초기의 노력에서 배운 것에 기초할 것이며, 거의 확실한 실패에서 거의 확실한 성공으로 바꿔 놓을 것이다.

왓슨과 AI는 ‘조직 경험 정보’를 확보할 수 있다
왓슨과 기타 AI 노력은 의료, 정보, 소송, 기타 기업 및 정부의 기능 영역의 개선 같은 활동에 집중하고 있다. 하지만 이 시스템의 더 큰 이점은 조직 경험 정보(Institutional Experiential Intelligence)를 확보해 대통령이나 CEO가 계속 자신이 역사상 최초의 리더인 것처럼 행동하지 않고 전임자들이 어렵게 얻은 교훈을 자신들이 직면한 새로운 문제에 더욱 잘 적용할 수 있게 된다는 점이다. 이를 통해 우리의 일자리뿐 아니라 국가도 안정화될 것이다.

IBM은 왓슨을 활용해 인간을 대체하기보다는 인간의 역량을 고도화하고 증대해야 한다고 주장하고 있으며, 필자는 윗사람들이 성패를 가늠하는 가장 큰 힘을 지니고 있기 때문에 이들이 먼저 활용해야 한다고 생각한다. 사실 왓슨의 가장 좋은 활용처는 이후의 모든 IBM CEO들의 역량을 증대하는 것으로 생각하며, 이것이 IBM의 장수와 성공을 위한 필수 도구이자 중요한 부분이 될 수도 있을 것이다.

*Rob Enderle은 엔덜 그룹(Enderle Group)의 대표이자 수석 애널리스트다. 그는 포레스터리서치와 기가인포메이션그룹(Giga Information Group)의 선임 연구원이었으며 그전에는 IBM에서 내부 감사, 경쟁력 분석, 마케팅, 재무, 보안 등의 업무를 맡았다. 현재는 신기술, 보안, 리눅스 등에 대해 전문 기고가로도 활동하고 있다. ciokr@idg.co.kr
 



2017.03.21

칼럼 | CEO에게 AI가 있다면...

Rob Enderle | CIO
칼럼니스트 롭 엔덜에 따르면, IBM의 왓슨 같은 AI 시스템은 미국 대통령과 CEO가 실패를 줄이고 성공을 거듭하기 위해 전임자가 남긴 교훈을 적용하는 데 도움이 될 수 있다.



미국 정부가 갓 태어난 아이처럼 행동하고 있다. 새 대통령은 과거에 정부가 없었던 것처럼 가정하는 전략을 만들어야 한다고 느낀 나머지 수 세기 동안 어렵게 얻은 경험을 잊어버린 것 같다.

이러한 현상은 기업에서도 흔하다. 기업이 집단 치매에 걸리고 이미 알고 있어야 하는 모든 것을 잊어버리면서 어렵게 얻은 기술을 활용했다가 낭패를 보는 경우를 많이 목격했을 것이다.

IBM(참고로 필자는 IBM에서 일한 적 있으며 현재 이 회사는 필자의 고객이다)은 생존을 위해 일련의 규칙을 마련해 오래 지속되도록 설립된 몇 안 되는 기업 중 하나지만, 1990년대 후반에 실패할 뻔했었다. 왓슨(Watson)을 통해 집단 치매에 대한 이상적인 치료제를 보유하고 있을 수 있지만 이는 시스템이 학습된 중요한 조직적 기술을 절대로 잊지 않도록 훈련된 경우에만 가능하다.

미국 건강보험개혁법(AHCA:Affordable Health Care Act) 사례
우선 몇 가지 문제의 예를 들어 보고 미국 정부를 집중적으로 살펴보도록 하자. 가장 관련성이 높은 예는 이른바 오바마케어(Obamacare)라고 불렸던 건강보험개혁법(AHCA)일 것이다. 이 때문에 하원에서 민주당은 영향력을 상실했고 이를 대체하는 공화당이 크게 환영받게 되었다. 오바마케어 반대자들은 자신들의 주장을 강제했고 당시 하원의 의장에게 위임했으며 이것을 제대로 처리하지 못했고 이로 인해 민주당이 권력에서 완전히 물러나게 되었다.

여기서 얻을 수 있는 역사적인 교훈은 ‘피할 수 있다면 국가적인 수준의 복지 문제로 커지지 않도록 해야 하며, 반드시 문제를 키워야 한다면 실행을 통해 개인적으로 확보해야 한다’라는 것이다. 이제는 공화당원들이 그 교훈을 잊어버리고 문제를 키우고 있으며 다시 하원 의장에게 위임되었고 긍정적인 결과를 확보하기 위한 노력이 그다지 눈에 띄지 않는다. 사실 지금은 대체하려는 프로그램보다 더 큰 열차사고처럼 보이기도 한다.

또 다른 예가 있다. 아프가니스탄을 보자. 당시 USSR(소비에트 연방, 구소련)이었던 러시아는 국가 건설을 시도했으며 그 노력은 실패했을 뿐 아니라 국가 분열의 주요 원인이 되었다. 비용과 실행 능력을 완전히 평가하지 않고서는 국가 건설을 시도해서는 안 된다는 교훈이다.

미국은 아프가니스탄뿐 아니라 이라크와도 같은 것을 시도했고 러시아보다 더 많이 생각하거나 실행력이 더 좋았던 것도 아니었다. 결국 미국은 파산 지경에 이르렀다. 분명 조직적 학습이 이뤄지지 않고 있다. 또한 군에서 제시하는 비용이 국가가 지불할 의향이 있는 비용을 초과하는 경우 공직에서 이를 무시하고 없애버렸다는 점을 기억해야 한다.

기업의 경우 아마도 애플이 가장 좋은 사례일 것이다. 애플은 광범위한 문제를 해결하는 단순하지만 집중적인 제품을 중심으로 상징적인 이름을 만들어 상대적으로 기본적인 공식을 이용해 실패하는 기업을 선두 기업으로 바꿀 수 있었다. 아이팟 모델을 이용해 아이폰과 아이패드를 만들었다. 하지만 애플 워치(Apple Watch)를 보면 상황이 다르다.

이 새로운 모델은 스티브 잡스의 애플을 따르지 않으며, 마치 선다형 문제처럼 프로세스의 어떤 요건이 필요한지 선택하는 것처럼 보인다. 그러나 정답은 ‘정답 없음’이어야 한다. 한 기업이 공들여 성공의 길을 발견한 후에 이를 활용하기가 너무 쉬운 나머지 반복적인 전략으로 치부하는 것처럼 보이는 경우가 많다. 하지만 실제로 벌어지는 일은 성공적인 프로세스 단계가 왜 중요한지 배우지 못한 임직원들 때문에 실패하게 된다.


왓슨 구조대
성공적인 프로세스를 배우는 핵심에는 왓슨 같은 딥러닝(Deep Learning) 기계가 있다. 우리와는 달리 딥러닝 기계는 한 번 배운 것을 잊어버리지 않는다. 학습한 후에 질문을 받으면 반복되는 선택지 계층으로 학습한 것을 제시한다. 이런 선택지는 설명이 있어 의사 결정자들이 추천 사항을 보고 현재의 문제에 가장 적합한 것으로 보이는 것을 선택할 수 있다.

예를 들어, 오바마케어를 개선하는 가장 나은 방법에 관한 질문을 받았을 때 “처음 2년 동안에는 우선순위 의제로 선정하지 말라”를 첫번째 항목으로 제시하고, 하원의 지배력에 영향을 받을 위험이 매우 높다고 설명할 것이다. 둘째, 프로세스에 집중하기보다는 대부분의 사람들에게 단기적으로 가장 폭넓은 혜택을 제공하여 재선을 확보할 수 있기 때문에 의료 비용 절감에 집중하라고 제안할 것이다.

그리고 마지막으로 왓슨은 문제의 나머지 역학을 이해하고 어떤 작은 변화가 가장 큰 영향을 끼치는지 판단하여 전반적인 실패 위험을 낮추는 것들에 집중하도록 시간을 활용하라고 제안할 가능성이 높다. 이 모든 것들이 초기의 노력에서 배운 것에 기초할 것이며, 거의 확실한 실패에서 거의 확실한 성공으로 바꿔 놓을 것이다.

왓슨과 AI는 ‘조직 경험 정보’를 확보할 수 있다
왓슨과 기타 AI 노력은 의료, 정보, 소송, 기타 기업 및 정부의 기능 영역의 개선 같은 활동에 집중하고 있다. 하지만 이 시스템의 더 큰 이점은 조직 경험 정보(Institutional Experiential Intelligence)를 확보해 대통령이나 CEO가 계속 자신이 역사상 최초의 리더인 것처럼 행동하지 않고 전임자들이 어렵게 얻은 교훈을 자신들이 직면한 새로운 문제에 더욱 잘 적용할 수 있게 된다는 점이다. 이를 통해 우리의 일자리뿐 아니라 국가도 안정화될 것이다.

IBM은 왓슨을 활용해 인간을 대체하기보다는 인간의 역량을 고도화하고 증대해야 한다고 주장하고 있으며, 필자는 윗사람들이 성패를 가늠하는 가장 큰 힘을 지니고 있기 때문에 이들이 먼저 활용해야 한다고 생각한다. 사실 왓슨의 가장 좋은 활용처는 이후의 모든 IBM CEO들의 역량을 증대하는 것으로 생각하며, 이것이 IBM의 장수와 성공을 위한 필수 도구이자 중요한 부분이 될 수도 있을 것이다.

*Rob Enderle은 엔덜 그룹(Enderle Group)의 대표이자 수석 애널리스트다. 그는 포레스터리서치와 기가인포메이션그룹(Giga Information Group)의 선임 연구원이었으며 그전에는 IBM에서 내부 감사, 경쟁력 분석, 마케팅, 재무, 보안 등의 업무를 맡았다. 현재는 신기술, 보안, 리눅스 등에 대해 전문 기고가로도 활동하고 있다. ciokr@idg.co.kr
 

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