2020.11.26

칼럼ㅣ지금이 ‘인지 AI’ 도입 적기다··· 의료분야 사례로 살펴보는 인지 기술

Rutesh Shah |
‘인지 기술(Cognitive technologies)’이 전 세계 공동의 과제이자 난제를 해결하기 위해 확산되고 있다. 기업에서 인지 AI를 활용할 수 있는 방법은 다음과 같다. 

거의 모든 산업군의 기업들이 가장 시급하고 중대한 과제를 해결하고자 AI의 가능성에 큰 관심을 보이고 있다. AI는 프로세스를 가속화하고, 운영을 간소화하며, 사람보다 훨씬 더 빠른 속도로 방대한 데이터를 처리할 수 있다고 알려져 있다.

그렇다면, 스스로 생각할 수 있는 시스템은 어떨까? 이런 시스템이 생각보다 더 빠르게 현실화되고 있다.
 
ⓒGetty Images

‘인지 AI(Cognitive AI)’는 여러 소스에서 다양한 형태의 데이터를 수집하고 이러한 데이터를 분석해 인사이트를 도출할 수 있다. 이런 종류의 AI는 사람의 두뇌 작동 방식을 모방한다는 점에서 다른 AI와 차별화된다.

무엇보다 인지 AI 시스템은 인터랙티브하고, 맥락적이며, 적응성을 갖추고 있다. 새로운 정보가 들어올수록 이에 따라 동적으로 학습하고 진화하기 때문이다. 

따라서 AI는 사람을 대체하는 것과는 거리가 멀다. 오히려 AI는 사람과 함께 일하는 방식을 배운다. 이를 통해 사람이 하는 일을 증강하거나 혹은 다른 방식으로 사람의 니즈를 충족하는 데 도움을 준다. 

인지 기술을 일찌감치 도입한 얼리어답터들은 이 기술이 앞으로의 성공과 디지털 변혁에 중요한 역할을 하리라고 진단했다. 

인지 AI가 비즈니스에 미치는 영향을 파악하고 싶다면 의료서비스 산업을 살펴보면 된다. 한 의료 분야 연구원들은 알츠하이머와 관련된 초기 증상을 확인하기 위해 혈액 샘플, 신진대사, 언어 패턴, 필적을 분석하는 데 인지 AI를 활용했고, 그 결과 기존보다 6년 일찍 이 병을 진단할 수 있는 프로그램을 만들었다. 

또한 인텔 랩(Intel Labs)은 펜실베니아 대학교 의과대학(Penn Medicine)과 협력, 펜 메디슨이 이끄는 29개 의료 및 연구기관 연합과 함께 뇌종양을 식별하는 인지 AI 모델을 개발하고 있다. 

이 밖에 美 스타트업 마인드유(MyndYou)는 신체 및 인지 능력 감퇴를 나타내는 변화를 파악하기 위해 말과 걸음걸이, 운전습관 등을 모니터링하는 플랫폼을 기반으로 고령 환자의 뇌 상태를 모니터링할 수 있도록 AI 센서를 활용하고 있다. 

한편 IDC는 2022년까지 인지 및 AI 시스템에 대한 투자가 776억 달러에 달할 것으로 내다봤다. 앞서 설명한 SF영화나 소설 같은 사용 사례를 감안한다면 이런 전망은 놀랍지 않다. 

물론 의료 서비스 분야의 인지 AI는 아직 초기 단계다. 그렇지만 초기 사례들은 상당히 고무적이다. 다른 부문에 적용할 수 있는 교훈들이 이미 제시되고 있어서다. 특히, 의료서비스 분야에서 인지 AI가 촉진된 주요 동인들을 검토한다면 다른 산업군의 기업도 이를 활용해 비즈니스 프로세스를 발전시키고 강화할 방법을 파악할 수 있을 것이다. 

방대한 데이터세트
방대한 데이터세트가 없다면 인지 AI는 물론이고 AI도 없다. 그러나 시작하기에는 쉽게 사용할 수 있는 데이터베이스나 스프레드시트만으로도 충분하다. 

의료서비스 분야라면, 이미 사용할 수 있는 의료 데이터가 엄청나다. 또한 웨어러블, 기타 IoT 기기, 의료 이미징, 실시간 데이터 생산의 발전 덕분에 의료 데이터는 2025년까지 연평균 36%씩 증가할 전망이다. 

의료서비스 분야에서 인지 AI가 촉진된 주요 동인 가운데 하나는 바로 생성되는 데이터가 많아서다. 커넥티드 시스템을 통해 익명화된 통합 환자 데이터에 액세스할 수 있기 때문에 인지 AI가 건강과 관련된 추세와 패턴을 포착할 수 있다. 특히 실시간 건강 모니터링 정보(예: 웨어러블) 및 환경 데이터를 결합하면 더욱더 효과적이다. 

이질적인 데이터를 수집하고 인사이트를 도출하며 이를 활용할 수 있는 인텔리전스로 전환하는 것은 모든 산업군에서 공통적인 디지털 도전과제다. 예를 들면 보험 업계에서는 계약심사의 정확성 개선, 원격 클레임 처리, 운영 간소화, 비용 절감 등을 위해 방대한 양의 정형 및 비정형 데이터를 수집하는 데 인지 AI가 이미 사용되고 있다. 

아마도 미래에는 인지 AI 덕분에 사용자가 생성하는 데이터를 보험사와 공유, 선택한 약관 및 사항에 따라 자동으로 보험료를 조정하고, 사건이 발생하면 실시간으로 보험 청구를 처리할 수 있게 될 것이다. 

가장 중요한 건 ‘맥락(Context)’ 
인지 기술 도입을 이끄는 또 다른 주요 동인은 바로 고객경험 개선이다. 소매유통 및 이커머스 분야에서는 알고리즘이 잘못된 고객경험을 유도하는 경우가 많다. 이를테면 방금 구매한 제품 광고가 다시 뜨는 것이다. 

이와 대조적으로 인지 AI는 훨씬 더 영리하다. 예를 들면 세계 최초의 종양학 플랫폼 ‘내비게이팅 캔서(Navigating Cancer)’를 언급할 수 있겠다. 이는 인지 애널리틱스를 통해 더 나은 결과를 도출할 수 있도록 돕는다. 지능형 애널리틱스는 ‘위험군’ 환자 평가를 개선하고, 환자가 부담하는 비용을 절감하며, 전체 프로세스를 가속화하는 데 도움을 준다. 

소매 업계도 이와 관련해서는 인지 AI 수요가 확실하게 있다. 예를 들면 지능형 에이전트가 매일 24시간 고객 서비스를 제공하는 경우다. 또한 인지 기술은 초개인화된 옴니채널 고객경험을 지원할 수 있다. 이는 대부분의 소매업체가 열망하고 있는 바이기도 하다. 

이 밖에 인지 AI는 소매업체가 ‘하이퍼로컬(hyper-local)’ 맥락에서 적절한 비즈니스 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있다. 이를테면 매출이 저조할 수 있는 매장을 예측하고 사전에 조치를 취하도록 하거나, 반대로 수요 급증을 미리 포착해 인력이나 제품을 미리 배치하도록 하는 것이다. 

더 빠르게, 더 즉각적으로, 더 스마트하게 일하는 방법
의료서비스 분야에서 인지 AI를 촉진하는 마지막 주요 동인은 (다른 산업군과 마찬가지로) 자동화에 대한 압박이다. 이는 운영을 간소화하고 비용을 절감하며 생산성을 향상하는 데 목적이 있다. 

의료서비스 분야의 수익 라이프사이클 관리를 살펴보면 여전히 많은 프로세스가 자동화되지 않은 채 수동으로 이뤄지고 있다. 그러나 인지 AI 기반의 시스템을 사용하면, 예를 들어 의사의 진료 과정을 간소화할 수 있다. 의사가 진료 내용을 기록하는 동시에 나머지 백엔드 프로세스가 실시간으로 자동 처리되는 것이다. 

또는 대형 병원과 연계된 약국을 생각해보자. 현재는 인력, 재고 수준, 바쁜 정도에 따라 요청을 제때 처리할 수 있는지는 고려하지 않고 가장 가까운 약국에 처방전을 보내버리기 일쑤다. 

다른 분야에서도 인지 AI가 제공하는 이점을 활용하고 있다. 예를 들면 아이젠 테크놀로지스(Eigen Technologies)는 자연어 처리 기술을 바탕으로 문서에서 관련 의미를 추출해 반복적이고 수동적인 문서 처리 작업을 없앤다. 회사에 따르면 아이젠 테크놀로지스의 인지 플랫폼은 사람이 사용하는 언어의 미묘한 의미 차이, 맥락, 특징을 인식할 수 있다. 

데이터 보호 및 익명화
의료 데이터 보호는 굉장히 중요한 문제다. 클라우드 컴퓨팅과 빅데이터 애널리틱스를 활용하는 데 있어서 가장 큰 우려 사항은 바로 보안이었다. 기업은 의료서비스 분야가 인지 AI 도입을 가로막는 장벽을 극복한 방법에서 많은 것을 배울 수 있다. 

인지 컴퓨팅의 ‘연합학습’과 ‘익명화’라는 특징은 데이터 프라이버시를 보호하고, 데이터 보호에 관한 법률 및 산업별 규제를 준수하는 데 도움을 준다. 또한 규제가 엄격한 의료서비스 분야의 인지 기술 도입을 촉진한 동인은 HIPAA(Health Insurance Portability and Accountability Act)와 GDPR(General Data Protection Regulation)을 준수하는 플랫폼이 늘어나는 등 클라우드 컴퓨팅 서비스의 발전이었다.

의료서비스 분야와 마찬가지로 규제가 심한 금융 업계에서도 금융 데이터를 엄밀히 검토하는 데 인지 AI를 사용하고 있다. 그 결과, 자금세탁방지(AMI)를 조사하고 실시간 신용카드 사기 거래를 파악하는 속도와 정확성이 크게 개선됐다.

이렇게 규제가 심한 산업군도 인지 기술의 이점을 활용하면 시스템 성능을 개선하고 위험을 줄이며 보안을 강화할 수 있다. 

아이러니하게도, 인지 AI의 초기 성공 사례를 가장 잘 모방할 수 있는 곳은 다시 의료서비스 분야다. 인지 AI가 연구기관 밖에서, 혹은 환자 가까이에서는 여전히 제대로 활용되지 않고 있기 때문이다. 

지난 몇 개월 동안 팬데믹으로 인해 코로나바이러스를 제외한 진단 및 치료가 순식간에 원격의료 방식으로 전환됐다. 의사와 환자 간의 물리적인 거리가 멀어지면서 지역적인 맥락이 흐려지거나 완전히 사라졌다. 앞으로 이런 간극은 인지 AI 시스템으로 메워질 가능성이 높다. 

예를 들어 다수의 환자가 호흡기 질환 증상을 보이기 시작한다면 의사는 환자 기록을 검토하고 코로나19를 비롯해 천식, 알레르기 및 다른 질병이 원인인지 검토하게 될 것이다. 이런 상황에서 AI 시스템은 여러 소스의 정보를 수집하고 분석해 가장 가능성이 큰 원인을 제시한다. 

이를테면 지역에서 발생한 산불 때문에 호흡기 질환 환자가 증가할 수 있다. 또는 그 지역에 꽃가루가 심하게 날리는 게 원인일 수 있다. 또는 전염병과 관련 있을 수도 있다. 

AI는 의료진이 정보에 입각해 더욱더 상세하고 개인화된 진단을 내릴 수 있도록 이런 질문들에 관한 답을 찾는 데 도움을 줄 잠재력을 가지고 있다. 

윤리적 사용
AI와 로봇은 여러 방법으로 도움이 될 수 있다. 기업이라면 이런 이점을 기꺼이 반길 테지만 이에 앞서 AI 기술 사용과 그 영향에 관해 이성적인 판단을 내리는 게 중요하다. 

다시 말해, 기업은 AI를 탑재한 특정 기술을 개발해야 하는 이유를 검토할 때 윤리적인 부분을 고려해야 한다는 뜻이다. AI 기술이 어떻게 작동하는지 이해하고, 이것이 윤리 기준이나 기업 가치를 침해하지 않도록 AI 기술이 가져올 결과를 평가해야 한다. 할 수 있다고 해서 해야 한다는 것은 아니다. 이를 명심해야 한다. 

우리는 지금 ‘인지 시대’에 진입하고 있다. 인지 시스템은 비즈니스 전략적으로 굉장히 중요하다. 인지 기술을 일찌감치 도입한 얼리어답터들에 따르면 이 기술은 빠르게 ROI를 높였던 것은 물론 기업의 전략적 비전과 경쟁력에도 중요한 역할을 했다. 

궁극적으로, 인지 AI는 전 세계가 직면한 가장 힘든 과제를 해결하는 데 도움을 주고 있으며, 이를 통해 우리가 알고 있는 디지털 시대를 재정립하고 있다. 머지않아 인지 컴퓨팅에 긍정적이든 부정적이든 이와 관련된 파괴적 혁신을 피할 수 없게 될 것이다. 

AI가 생각보다 더 빠르게 진화하고 있다. 지금이야말로 AI의 잠재력을 최대한 끌어내기 위한 계획을 수립하고 실험하며 도입해야 할 때다.

* Rutesh Shah은 디지털 엔지니어링 전문 서비스 업체 인포스트레치 코퍼레이션(Infostretch Corp)의 CEO다. ciokr@idg.co.kr
 



2020.11.26

칼럼ㅣ지금이 ‘인지 AI’ 도입 적기다··· 의료분야 사례로 살펴보는 인지 기술

Rutesh Shah |
‘인지 기술(Cognitive technologies)’이 전 세계 공동의 과제이자 난제를 해결하기 위해 확산되고 있다. 기업에서 인지 AI를 활용할 수 있는 방법은 다음과 같다. 

거의 모든 산업군의 기업들이 가장 시급하고 중대한 과제를 해결하고자 AI의 가능성에 큰 관심을 보이고 있다. AI는 프로세스를 가속화하고, 운영을 간소화하며, 사람보다 훨씬 더 빠른 속도로 방대한 데이터를 처리할 수 있다고 알려져 있다.

그렇다면, 스스로 생각할 수 있는 시스템은 어떨까? 이런 시스템이 생각보다 더 빠르게 현실화되고 있다.
 
ⓒGetty Images

‘인지 AI(Cognitive AI)’는 여러 소스에서 다양한 형태의 데이터를 수집하고 이러한 데이터를 분석해 인사이트를 도출할 수 있다. 이런 종류의 AI는 사람의 두뇌 작동 방식을 모방한다는 점에서 다른 AI와 차별화된다.

무엇보다 인지 AI 시스템은 인터랙티브하고, 맥락적이며, 적응성을 갖추고 있다. 새로운 정보가 들어올수록 이에 따라 동적으로 학습하고 진화하기 때문이다. 

따라서 AI는 사람을 대체하는 것과는 거리가 멀다. 오히려 AI는 사람과 함께 일하는 방식을 배운다. 이를 통해 사람이 하는 일을 증강하거나 혹은 다른 방식으로 사람의 니즈를 충족하는 데 도움을 준다. 

인지 기술을 일찌감치 도입한 얼리어답터들은 이 기술이 앞으로의 성공과 디지털 변혁에 중요한 역할을 하리라고 진단했다. 

인지 AI가 비즈니스에 미치는 영향을 파악하고 싶다면 의료서비스 산업을 살펴보면 된다. 한 의료 분야 연구원들은 알츠하이머와 관련된 초기 증상을 확인하기 위해 혈액 샘플, 신진대사, 언어 패턴, 필적을 분석하는 데 인지 AI를 활용했고, 그 결과 기존보다 6년 일찍 이 병을 진단할 수 있는 프로그램을 만들었다. 

또한 인텔 랩(Intel Labs)은 펜실베니아 대학교 의과대학(Penn Medicine)과 협력, 펜 메디슨이 이끄는 29개 의료 및 연구기관 연합과 함께 뇌종양을 식별하는 인지 AI 모델을 개발하고 있다. 

이 밖에 美 스타트업 마인드유(MyndYou)는 신체 및 인지 능력 감퇴를 나타내는 변화를 파악하기 위해 말과 걸음걸이, 운전습관 등을 모니터링하는 플랫폼을 기반으로 고령 환자의 뇌 상태를 모니터링할 수 있도록 AI 센서를 활용하고 있다. 

한편 IDC는 2022년까지 인지 및 AI 시스템에 대한 투자가 776억 달러에 달할 것으로 내다봤다. 앞서 설명한 SF영화나 소설 같은 사용 사례를 감안한다면 이런 전망은 놀랍지 않다. 

물론 의료 서비스 분야의 인지 AI는 아직 초기 단계다. 그렇지만 초기 사례들은 상당히 고무적이다. 다른 부문에 적용할 수 있는 교훈들이 이미 제시되고 있어서다. 특히, 의료서비스 분야에서 인지 AI가 촉진된 주요 동인들을 검토한다면 다른 산업군의 기업도 이를 활용해 비즈니스 프로세스를 발전시키고 강화할 방법을 파악할 수 있을 것이다. 

방대한 데이터세트
방대한 데이터세트가 없다면 인지 AI는 물론이고 AI도 없다. 그러나 시작하기에는 쉽게 사용할 수 있는 데이터베이스나 스프레드시트만으로도 충분하다. 

의료서비스 분야라면, 이미 사용할 수 있는 의료 데이터가 엄청나다. 또한 웨어러블, 기타 IoT 기기, 의료 이미징, 실시간 데이터 생산의 발전 덕분에 의료 데이터는 2025년까지 연평균 36%씩 증가할 전망이다. 

의료서비스 분야에서 인지 AI가 촉진된 주요 동인 가운데 하나는 바로 생성되는 데이터가 많아서다. 커넥티드 시스템을 통해 익명화된 통합 환자 데이터에 액세스할 수 있기 때문에 인지 AI가 건강과 관련된 추세와 패턴을 포착할 수 있다. 특히 실시간 건강 모니터링 정보(예: 웨어러블) 및 환경 데이터를 결합하면 더욱더 효과적이다. 

이질적인 데이터를 수집하고 인사이트를 도출하며 이를 활용할 수 있는 인텔리전스로 전환하는 것은 모든 산업군에서 공통적인 디지털 도전과제다. 예를 들면 보험 업계에서는 계약심사의 정확성 개선, 원격 클레임 처리, 운영 간소화, 비용 절감 등을 위해 방대한 양의 정형 및 비정형 데이터를 수집하는 데 인지 AI가 이미 사용되고 있다. 

아마도 미래에는 인지 AI 덕분에 사용자가 생성하는 데이터를 보험사와 공유, 선택한 약관 및 사항에 따라 자동으로 보험료를 조정하고, 사건이 발생하면 실시간으로 보험 청구를 처리할 수 있게 될 것이다. 

가장 중요한 건 ‘맥락(Context)’ 
인지 기술 도입을 이끄는 또 다른 주요 동인은 바로 고객경험 개선이다. 소매유통 및 이커머스 분야에서는 알고리즘이 잘못된 고객경험을 유도하는 경우가 많다. 이를테면 방금 구매한 제품 광고가 다시 뜨는 것이다. 

이와 대조적으로 인지 AI는 훨씬 더 영리하다. 예를 들면 세계 최초의 종양학 플랫폼 ‘내비게이팅 캔서(Navigating Cancer)’를 언급할 수 있겠다. 이는 인지 애널리틱스를 통해 더 나은 결과를 도출할 수 있도록 돕는다. 지능형 애널리틱스는 ‘위험군’ 환자 평가를 개선하고, 환자가 부담하는 비용을 절감하며, 전체 프로세스를 가속화하는 데 도움을 준다. 

소매 업계도 이와 관련해서는 인지 AI 수요가 확실하게 있다. 예를 들면 지능형 에이전트가 매일 24시간 고객 서비스를 제공하는 경우다. 또한 인지 기술은 초개인화된 옴니채널 고객경험을 지원할 수 있다. 이는 대부분의 소매업체가 열망하고 있는 바이기도 하다. 

이 밖에 인지 AI는 소매업체가 ‘하이퍼로컬(hyper-local)’ 맥락에서 적절한 비즈니스 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있다. 이를테면 매출이 저조할 수 있는 매장을 예측하고 사전에 조치를 취하도록 하거나, 반대로 수요 급증을 미리 포착해 인력이나 제품을 미리 배치하도록 하는 것이다. 

더 빠르게, 더 즉각적으로, 더 스마트하게 일하는 방법
의료서비스 분야에서 인지 AI를 촉진하는 마지막 주요 동인은 (다른 산업군과 마찬가지로) 자동화에 대한 압박이다. 이는 운영을 간소화하고 비용을 절감하며 생산성을 향상하는 데 목적이 있다. 

의료서비스 분야의 수익 라이프사이클 관리를 살펴보면 여전히 많은 프로세스가 자동화되지 않은 채 수동으로 이뤄지고 있다. 그러나 인지 AI 기반의 시스템을 사용하면, 예를 들어 의사의 진료 과정을 간소화할 수 있다. 의사가 진료 내용을 기록하는 동시에 나머지 백엔드 프로세스가 실시간으로 자동 처리되는 것이다. 

또는 대형 병원과 연계된 약국을 생각해보자. 현재는 인력, 재고 수준, 바쁜 정도에 따라 요청을 제때 처리할 수 있는지는 고려하지 않고 가장 가까운 약국에 처방전을 보내버리기 일쑤다. 

다른 분야에서도 인지 AI가 제공하는 이점을 활용하고 있다. 예를 들면 아이젠 테크놀로지스(Eigen Technologies)는 자연어 처리 기술을 바탕으로 문서에서 관련 의미를 추출해 반복적이고 수동적인 문서 처리 작업을 없앤다. 회사에 따르면 아이젠 테크놀로지스의 인지 플랫폼은 사람이 사용하는 언어의 미묘한 의미 차이, 맥락, 특징을 인식할 수 있다. 

데이터 보호 및 익명화
의료 데이터 보호는 굉장히 중요한 문제다. 클라우드 컴퓨팅과 빅데이터 애널리틱스를 활용하는 데 있어서 가장 큰 우려 사항은 바로 보안이었다. 기업은 의료서비스 분야가 인지 AI 도입을 가로막는 장벽을 극복한 방법에서 많은 것을 배울 수 있다. 

인지 컴퓨팅의 ‘연합학습’과 ‘익명화’라는 특징은 데이터 프라이버시를 보호하고, 데이터 보호에 관한 법률 및 산업별 규제를 준수하는 데 도움을 준다. 또한 규제가 엄격한 의료서비스 분야의 인지 기술 도입을 촉진한 동인은 HIPAA(Health Insurance Portability and Accountability Act)와 GDPR(General Data Protection Regulation)을 준수하는 플랫폼이 늘어나는 등 클라우드 컴퓨팅 서비스의 발전이었다.

의료서비스 분야와 마찬가지로 규제가 심한 금융 업계에서도 금융 데이터를 엄밀히 검토하는 데 인지 AI를 사용하고 있다. 그 결과, 자금세탁방지(AMI)를 조사하고 실시간 신용카드 사기 거래를 파악하는 속도와 정확성이 크게 개선됐다.

이렇게 규제가 심한 산업군도 인지 기술의 이점을 활용하면 시스템 성능을 개선하고 위험을 줄이며 보안을 강화할 수 있다. 

아이러니하게도, 인지 AI의 초기 성공 사례를 가장 잘 모방할 수 있는 곳은 다시 의료서비스 분야다. 인지 AI가 연구기관 밖에서, 혹은 환자 가까이에서는 여전히 제대로 활용되지 않고 있기 때문이다. 

지난 몇 개월 동안 팬데믹으로 인해 코로나바이러스를 제외한 진단 및 치료가 순식간에 원격의료 방식으로 전환됐다. 의사와 환자 간의 물리적인 거리가 멀어지면서 지역적인 맥락이 흐려지거나 완전히 사라졌다. 앞으로 이런 간극은 인지 AI 시스템으로 메워질 가능성이 높다. 

예를 들어 다수의 환자가 호흡기 질환 증상을 보이기 시작한다면 의사는 환자 기록을 검토하고 코로나19를 비롯해 천식, 알레르기 및 다른 질병이 원인인지 검토하게 될 것이다. 이런 상황에서 AI 시스템은 여러 소스의 정보를 수집하고 분석해 가장 가능성이 큰 원인을 제시한다. 

이를테면 지역에서 발생한 산불 때문에 호흡기 질환 환자가 증가할 수 있다. 또는 그 지역에 꽃가루가 심하게 날리는 게 원인일 수 있다. 또는 전염병과 관련 있을 수도 있다. 

AI는 의료진이 정보에 입각해 더욱더 상세하고 개인화된 진단을 내릴 수 있도록 이런 질문들에 관한 답을 찾는 데 도움을 줄 잠재력을 가지고 있다. 

윤리적 사용
AI와 로봇은 여러 방법으로 도움이 될 수 있다. 기업이라면 이런 이점을 기꺼이 반길 테지만 이에 앞서 AI 기술 사용과 그 영향에 관해 이성적인 판단을 내리는 게 중요하다. 

다시 말해, 기업은 AI를 탑재한 특정 기술을 개발해야 하는 이유를 검토할 때 윤리적인 부분을 고려해야 한다는 뜻이다. AI 기술이 어떻게 작동하는지 이해하고, 이것이 윤리 기준이나 기업 가치를 침해하지 않도록 AI 기술이 가져올 결과를 평가해야 한다. 할 수 있다고 해서 해야 한다는 것은 아니다. 이를 명심해야 한다. 

우리는 지금 ‘인지 시대’에 진입하고 있다. 인지 시스템은 비즈니스 전략적으로 굉장히 중요하다. 인지 기술을 일찌감치 도입한 얼리어답터들에 따르면 이 기술은 빠르게 ROI를 높였던 것은 물론 기업의 전략적 비전과 경쟁력에도 중요한 역할을 했다. 

궁극적으로, 인지 AI는 전 세계가 직면한 가장 힘든 과제를 해결하는 데 도움을 주고 있으며, 이를 통해 우리가 알고 있는 디지털 시대를 재정립하고 있다. 머지않아 인지 컴퓨팅에 긍정적이든 부정적이든 이와 관련된 파괴적 혁신을 피할 수 없게 될 것이다. 

AI가 생각보다 더 빠르게 진화하고 있다. 지금이야말로 AI의 잠재력을 최대한 끌어내기 위한 계획을 수립하고 실험하며 도입해야 할 때다.

* Rutesh Shah은 디지털 엔지니어링 전문 서비스 업체 인포스트레치 코퍼레이션(Infostretch Corp)의 CEO다. ciokr@idg.co.kr
 

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