2016.07.25

그게 인공지능이었어?··· AI, 업무 현장에 '불쑥'

Thor Olavsrud | CIO
인공지능 기술을 이미 활용하고 있는 기업이 이미 상당수에 이르는 것으로 조사됐다. 또 2년 내에 대폭 늘어날 것이라는 전망이다.

인공지능(AI) 기술은 이미 기업에 확산되고 있다. 하지만 잘 모르는 채 도입하는 경우가 많다. 자연어 생성(NLG) 전문기업 내러티브 사이언스(Narrative Science)의 최근 연구에 따르면 이러한 혼란이 일부 나타나고 있지만 인공지능 채택은 더욱 가파르게 늘어날 전망이다.

내러티브 사이언스의 공동창업자이자 CEO인 스튜어트 프랭켈은 “이미 인공지능은 오랜 시간 존재해왔다. 인공지능은 이제 더 이상 이론에 그치지 않는다. 현실적인 인공지능 성공 이야기들이 존재한다”라고 말했다.

그는 이어 “사실 우리는 인공지능을 매일 활용하고 있고 우리는 여기 익숙해져 있다. 나는 이게 자연적인 흐름이라고 본다. 인공지능 기술이 널리 채택되면서 더 이상 인공지능이 아닌 듯한 느낌을 주기도 한다”라고 덧붙였다.


Image Credit : Getty Images Bank

그게 인공지능이었어?
회사는 내셔널 비즈니스 리서치 인스티튜트(Natioanl Business Research Institute)에서 올해 4월 25일부터 5월 27일 중 여러 산업의 345명의 비즈니스 중역들을 대상으로 조사를 진행했다. 그 결과 응답자의 26%가 현재 수동의 반복 작업 자동화를 위해 직장 내에 인공지능을 활용하고 있는 것으로 조사됐다고 전했다. 이는 작년 대비 15% 증가한 수치다. 그리고 38%의 응답자는 인공지능 기술을 기업 어디에선가 이용하고 있다고 답했다.

또 인공지능 기술을 이용하고 있지 않다고 응답한 이들 중 상당수는 사실은 인공지능 기술을 이용하고 있었다. 이들 중 88%가 인공지능 의존적 기술 - 예측 애널리틱스, 자동화 보고 서식, 커뮤니케이션, 음성 인식과 대응 등 – 을 한두 개 이상 사용하고 있다고 대답했다. 다시 말해 회사들은 인공지능을 통한 애플리케이션을 인식하지도 못한 채 활용하고 있는 셈이다.

프랭켈은 인공지능이 무엇으로 불리던 그것으로 무엇을 하느냐가 더 중요하다고 강조했다.

그는 “대부분의 경우 이름이나 분류는 기술 결정을 내리는 사람에게는 중요한 요소다. 의자결정권자들은 그들이 구매하는 기술에 대한 어느 정도 이해가 필요하기 때문이다. 그러나 나머진 사람에게는 아닐 수 있다”라고 말했다.

이런 기술을 무엇이라고 부르건 조직들이 이 기술을 이미 활용하고 있음을 내러티브 사이언스의 연구는 보여준다. 조사 그룹의 38%는 이미 인공지능을 사용하고 있다고 답했고, 56%는 앞으로 2년내 인공지능 기술을 배치할 계획이 있다고 답했다(23%는 12개월 내 배치 예상). 이는 응답자의 62%의 조직에서 2018년까지 인공지능 기술을 활용하게 될 가능성이 크다는 점을 의미한다.

IT 없는 인공지능
프랭켈은 인공지능 기술이 기업 내에서 폭발적으로 확산되고 있다고 진단했다. 그는 “이제는 부서 혹은 특정 조직 내 개인들까지도 인공지능 기술을 테스트하는 게 쉬워졌다. IT의 도움을 그리 필요로 하지 않는다. 인공지능이 기업에 침투하는 현상이 나타나고 있다. 단 많은 기업에 걸쳐 대규모로 일어나고 있지는 않다”라고 말했다.

IBM 왓슨은 훌륭한 사례라고 프랭켈은 다음과 같이 전했다.

“2년 전, 3년 전 왓슨을 테스트하는 일은 대부분의 조직에서 수백만 달러가 들어가고 잠재적으로 몇 년이 필요한 작업이었다. 그 정도를 감당할 수 있는 회사는 많지 않았다. 그러나 왓슨의 문턱이 낮아졌다. 웹에서 이용할 수 있게 됐고 API를 통해 접근할 수도 있다. 왓슨을 테스트하기 점점 쉬워지고 있다. 왓슨 테스트가 쉬워지면 훨씬 더 광범위한 채택으로 이어지게 된다.”

현재 사용되는 인공지능 기술 중에서 예측 애널리틱스가 가장 빈번하다. 조사에서는 응답자의 58%가 데이터 마이닝, 통계, 모델링, 기계 학습의 조합을 활용해 현재 데이터를 분석하고 미래에 대한 예측을 내리고 있었다.

프랭켈은 “조사에서 가장 주목할만한 점 중 하나는 예측적 애널리틱스가 기업으로 아주 아주 빠르게 진입하고 있다는 점이다. 회사들은 그들의 데이터에서 진정한 가치를 보기 시작했다. 데이터를 보기만 하는 대신 데이터로 결정을 내리고 있다”라고 말했다.

의료 분야에서 값비싼 재입원을 방지하는 것이건 제조 분야에서 예상치 못한 운영중단시간을 줄이는 것이건, 또는 유통 분야에서 더 효율적 공급망 관리를 가능하게 하는 것이건, 예측 애널리틱스는 많은 산업에서 엄청난 잠재력을 제공한다고 그는 덧붙였다.

조사 업체 가트너는 기업이 내리는 새로운 투자의 40%가 2020년까지 예측적 애널리틱스분야에 이뤄질 것이라고 예측한 바 있다.

이 밖에 이번 내러티브 사이언스의 조사에 따르면 혁신 지향적 기업들의 경우 기술 투자에서 가치가 생성된다는 점을 깨닫고 있었다. 응답자의 54%는 그들 조직에 혁신적 전략이 있다고 답했고, 62%는 그들 조직에 전용 혁신 예산이 있다고 답했다. 혁신 전략을 가진 조직들 중 63%는 그들이 비즈니스 문제 해결에 빅데이터를 활용하는 능력이 있다고 판단하고 있었다. 반면 혁신 전략이 없는 조직에서는 응답자의 오직 13%만 그런 능력이 있다고 답했다.

또 혁신 전략을 가진 회사들 중 61%는 인공지능을 활용해 기회를 식별하고 있다고 대답한 반면 전략이 없는 조직에서는 단 22%만 같은 대답을 했다.

데이터 과학자는 어디 숨어있나?
당연하게도 이 조사에서는 데이터 과학자 부족이 가장 큰 걱정거리로 남아있음이 드러났다. 응답자의 59%는 데이터 과학 인재 부족이 데이터로부터 가치를 생성하는 주요 장애물이라고 답했다.

조직에 빅데이터 기술을 배치했다고 답한 응답자들 중 50%는 그들의 조직이 빅데이터를 사용해 비즈니스 문제를 해결하는 능력이 있다고 답했다. 능력이 있다고 답한 그룹 중 95%는 인공지능을 활용하고 있었다. 이는 작년의 59%보다 늘어난 수치다. 프랭켈은 기업들이 데이터 과학자 부족 속에서 그들의 데이터 과학 능력을 증강시키기 위해 인공지능 시스템에 의존하고 있음을 보여주는 것이라 진단했다.

그는 “데이터 과학자의 지식이 기계에 코딩되는 만큼 기업이 이를 활용할 수 있게 된다”라고 말했다.

그는 그러나 인간과 기계간의 협력관계의 개념은 사실 데이터 과학 이상으로 바라봐야 한다고 주문했다. 프랭켈은 “작년에 비해 올해 조사에서의 주요 차이점 중 하나는 인공지능 기술에 대한 변화하는 인식”이라며, “올해 인공지능에 적용되는 대화들은 협력관계의 힘에 대한 것이다. 인공지능 기술이 인간 능력과 결합되는 것이 최적이라는 인식이 커지고 있다. 그렇게 되면 홀로 달성할 수 있는 것을 넘어서는 결과를 낼 수 있기 때문이다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr 



2016.07.25

그게 인공지능이었어?··· AI, 업무 현장에 '불쑥'

Thor Olavsrud | CIO
인공지능 기술을 이미 활용하고 있는 기업이 이미 상당수에 이르는 것으로 조사됐다. 또 2년 내에 대폭 늘어날 것이라는 전망이다.

인공지능(AI) 기술은 이미 기업에 확산되고 있다. 하지만 잘 모르는 채 도입하는 경우가 많다. 자연어 생성(NLG) 전문기업 내러티브 사이언스(Narrative Science)의 최근 연구에 따르면 이러한 혼란이 일부 나타나고 있지만 인공지능 채택은 더욱 가파르게 늘어날 전망이다.

내러티브 사이언스의 공동창업자이자 CEO인 스튜어트 프랭켈은 “이미 인공지능은 오랜 시간 존재해왔다. 인공지능은 이제 더 이상 이론에 그치지 않는다. 현실적인 인공지능 성공 이야기들이 존재한다”라고 말했다.

그는 이어 “사실 우리는 인공지능을 매일 활용하고 있고 우리는 여기 익숙해져 있다. 나는 이게 자연적인 흐름이라고 본다. 인공지능 기술이 널리 채택되면서 더 이상 인공지능이 아닌 듯한 느낌을 주기도 한다”라고 덧붙였다.


Image Credit : Getty Images Bank

그게 인공지능이었어?
회사는 내셔널 비즈니스 리서치 인스티튜트(Natioanl Business Research Institute)에서 올해 4월 25일부터 5월 27일 중 여러 산업의 345명의 비즈니스 중역들을 대상으로 조사를 진행했다. 그 결과 응답자의 26%가 현재 수동의 반복 작업 자동화를 위해 직장 내에 인공지능을 활용하고 있는 것으로 조사됐다고 전했다. 이는 작년 대비 15% 증가한 수치다. 그리고 38%의 응답자는 인공지능 기술을 기업 어디에선가 이용하고 있다고 답했다.

또 인공지능 기술을 이용하고 있지 않다고 응답한 이들 중 상당수는 사실은 인공지능 기술을 이용하고 있었다. 이들 중 88%가 인공지능 의존적 기술 - 예측 애널리틱스, 자동화 보고 서식, 커뮤니케이션, 음성 인식과 대응 등 – 을 한두 개 이상 사용하고 있다고 대답했다. 다시 말해 회사들은 인공지능을 통한 애플리케이션을 인식하지도 못한 채 활용하고 있는 셈이다.

프랭켈은 인공지능이 무엇으로 불리던 그것으로 무엇을 하느냐가 더 중요하다고 강조했다.

그는 “대부분의 경우 이름이나 분류는 기술 결정을 내리는 사람에게는 중요한 요소다. 의자결정권자들은 그들이 구매하는 기술에 대한 어느 정도 이해가 필요하기 때문이다. 그러나 나머진 사람에게는 아닐 수 있다”라고 말했다.

이런 기술을 무엇이라고 부르건 조직들이 이 기술을 이미 활용하고 있음을 내러티브 사이언스의 연구는 보여준다. 조사 그룹의 38%는 이미 인공지능을 사용하고 있다고 답했고, 56%는 앞으로 2년내 인공지능 기술을 배치할 계획이 있다고 답했다(23%는 12개월 내 배치 예상). 이는 응답자의 62%의 조직에서 2018년까지 인공지능 기술을 활용하게 될 가능성이 크다는 점을 의미한다.

IT 없는 인공지능
프랭켈은 인공지능 기술이 기업 내에서 폭발적으로 확산되고 있다고 진단했다. 그는 “이제는 부서 혹은 특정 조직 내 개인들까지도 인공지능 기술을 테스트하는 게 쉬워졌다. IT의 도움을 그리 필요로 하지 않는다. 인공지능이 기업에 침투하는 현상이 나타나고 있다. 단 많은 기업에 걸쳐 대규모로 일어나고 있지는 않다”라고 말했다.

IBM 왓슨은 훌륭한 사례라고 프랭켈은 다음과 같이 전했다.

“2년 전, 3년 전 왓슨을 테스트하는 일은 대부분의 조직에서 수백만 달러가 들어가고 잠재적으로 몇 년이 필요한 작업이었다. 그 정도를 감당할 수 있는 회사는 많지 않았다. 그러나 왓슨의 문턱이 낮아졌다. 웹에서 이용할 수 있게 됐고 API를 통해 접근할 수도 있다. 왓슨을 테스트하기 점점 쉬워지고 있다. 왓슨 테스트가 쉬워지면 훨씬 더 광범위한 채택으로 이어지게 된다.”

현재 사용되는 인공지능 기술 중에서 예측 애널리틱스가 가장 빈번하다. 조사에서는 응답자의 58%가 데이터 마이닝, 통계, 모델링, 기계 학습의 조합을 활용해 현재 데이터를 분석하고 미래에 대한 예측을 내리고 있었다.

프랭켈은 “조사에서 가장 주목할만한 점 중 하나는 예측적 애널리틱스가 기업으로 아주 아주 빠르게 진입하고 있다는 점이다. 회사들은 그들의 데이터에서 진정한 가치를 보기 시작했다. 데이터를 보기만 하는 대신 데이터로 결정을 내리고 있다”라고 말했다.

의료 분야에서 값비싼 재입원을 방지하는 것이건 제조 분야에서 예상치 못한 운영중단시간을 줄이는 것이건, 또는 유통 분야에서 더 효율적 공급망 관리를 가능하게 하는 것이건, 예측 애널리틱스는 많은 산업에서 엄청난 잠재력을 제공한다고 그는 덧붙였다.

조사 업체 가트너는 기업이 내리는 새로운 투자의 40%가 2020년까지 예측적 애널리틱스분야에 이뤄질 것이라고 예측한 바 있다.

이 밖에 이번 내러티브 사이언스의 조사에 따르면 혁신 지향적 기업들의 경우 기술 투자에서 가치가 생성된다는 점을 깨닫고 있었다. 응답자의 54%는 그들 조직에 혁신적 전략이 있다고 답했고, 62%는 그들 조직에 전용 혁신 예산이 있다고 답했다. 혁신 전략을 가진 조직들 중 63%는 그들이 비즈니스 문제 해결에 빅데이터를 활용하는 능력이 있다고 판단하고 있었다. 반면 혁신 전략이 없는 조직에서는 응답자의 오직 13%만 그런 능력이 있다고 답했다.

또 혁신 전략을 가진 회사들 중 61%는 인공지능을 활용해 기회를 식별하고 있다고 대답한 반면 전략이 없는 조직에서는 단 22%만 같은 대답을 했다.

데이터 과학자는 어디 숨어있나?
당연하게도 이 조사에서는 데이터 과학자 부족이 가장 큰 걱정거리로 남아있음이 드러났다. 응답자의 59%는 데이터 과학 인재 부족이 데이터로부터 가치를 생성하는 주요 장애물이라고 답했다.

조직에 빅데이터 기술을 배치했다고 답한 응답자들 중 50%는 그들의 조직이 빅데이터를 사용해 비즈니스 문제를 해결하는 능력이 있다고 답했다. 능력이 있다고 답한 그룹 중 95%는 인공지능을 활용하고 있었다. 이는 작년의 59%보다 늘어난 수치다. 프랭켈은 기업들이 데이터 과학자 부족 속에서 그들의 데이터 과학 능력을 증강시키기 위해 인공지능 시스템에 의존하고 있음을 보여주는 것이라 진단했다.

그는 “데이터 과학자의 지식이 기계에 코딩되는 만큼 기업이 이를 활용할 수 있게 된다”라고 말했다.

그는 그러나 인간과 기계간의 협력관계의 개념은 사실 데이터 과학 이상으로 바라봐야 한다고 주문했다. 프랭켈은 “작년에 비해 올해 조사에서의 주요 차이점 중 하나는 인공지능 기술에 대한 변화하는 인식”이라며, “올해 인공지능에 적용되는 대화들은 협력관계의 힘에 대한 것이다. 인공지능 기술이 인간 능력과 결합되는 것이 최적이라는 인식이 커지고 있다. 그렇게 되면 홀로 달성할 수 있는 것을 넘어서는 결과를 낼 수 있기 때문이다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr 

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