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칼럼ㅣ클라우드·디지털 변혁, 늦었다 생각 말고 지금 시작하라 

일찌감치 뛰어든 선두기업이 성과를 거두고 있지만 아직 늦지 않았다. 앞으로 나아갈 수 있도록 이를 지원할 인력과 파트너를 확보하는 게 중요하다.  이번 주까지만 해도 퍼블릭 클라우드 지출 증가세가 둔화되고 있다는 생각에 사로잡히기 쉬웠을 것이다. 무엇보다 여러 클라우드 업체를 살펴봤다면 (美 CNBC 기자 조던 노벳이 지난 4월 30일 트위터에 올린 차트처럼) 이들의 성장률이 분기마다 낮아진다는 걸 볼 수 있기 때문이다. 하지만 이번 분기에도 각 주요 클라우드 업체의 성장률은 증가했거나 거의 일정하게 유지됐다.    액센츄어의 새 보고서에 따르면 이 성장세는 당분간 멈추지 않을 전망이다. 모두 빨리 지나갔으면 하고 염원하는 코로나19 사태가 그간 계획은 됐지만 절대 실행되진 않았던 ‘디지털 트랜스포메이션’ 프로젝트에 박차를 가하고 있기 때문이다. 그렇다면 얼마나 빠르게 미래로 갈 수 있을까?  큰 수의 법칙(A law of big numbers) 지난해 8월 필자는 클라우드 컴퓨팅으로의 전환에는 시간이 걸릴 것이라고 기고한 바 있다('클라우드는 시간이 걸린다(Cloud is going to take time)' 기사 참고). 그렇다. 가트너와 IDC가 분석한 바에 따르면 전 세계가 클라우드 전환에 지출한 비용은 수천억 달러(2019년 기준 2,334억 달러)에 이른다. 이것만 보면 엄청나게 큰 금액처럼 보인다.  하지만 2020년 기준 전체 IT 지출은 4조 달러에 달한다. 이와 비교하면 5.8%에 불과한 수치다. 4조 달러의 상당 부분은 퍼블릭 클라우드로 즉시 대체할 수 없는 영역에 묶여 있다(가트너는 데이터센터 시스템, 엔터프라이즈 소프트웨어, 장치, IT 서비스, 커뮤니케이션 서비스 등으로 전 세계 IT 지출을 분류한다). 어떻게 계산하든 아직 갈 길은 많이 남아 있다. 딜로이트 컨설팅의 클라우드 전략 부문 최고 책임자 데이비드 린티컴은 클라우드에서 컴퓨터를 사용하는 게 자체 데이터센터를 운영하는 것...

클라우드 클라우드 컴퓨팅 클라우드 마이그레이션 디지털 변혁 디지털 트랜스포메이션 코로나19 액센츄어 가트너 IDC 인공지능 머신러닝 사물인터넷

2021.05.04

일찌감치 뛰어든 선두기업이 성과를 거두고 있지만 아직 늦지 않았다. 앞으로 나아갈 수 있도록 이를 지원할 인력과 파트너를 확보하는 게 중요하다.  이번 주까지만 해도 퍼블릭 클라우드 지출 증가세가 둔화되고 있다는 생각에 사로잡히기 쉬웠을 것이다. 무엇보다 여러 클라우드 업체를 살펴봤다면 (美 CNBC 기자 조던 노벳이 지난 4월 30일 트위터에 올린 차트처럼) 이들의 성장률이 분기마다 낮아진다는 걸 볼 수 있기 때문이다. 하지만 이번 분기에도 각 주요 클라우드 업체의 성장률은 증가했거나 거의 일정하게 유지됐다.    액센츄어의 새 보고서에 따르면 이 성장세는 당분간 멈추지 않을 전망이다. 모두 빨리 지나갔으면 하고 염원하는 코로나19 사태가 그간 계획은 됐지만 절대 실행되진 않았던 ‘디지털 트랜스포메이션’ 프로젝트에 박차를 가하고 있기 때문이다. 그렇다면 얼마나 빠르게 미래로 갈 수 있을까?  큰 수의 법칙(A law of big numbers) 지난해 8월 필자는 클라우드 컴퓨팅으로의 전환에는 시간이 걸릴 것이라고 기고한 바 있다('클라우드는 시간이 걸린다(Cloud is going to take time)' 기사 참고). 그렇다. 가트너와 IDC가 분석한 바에 따르면 전 세계가 클라우드 전환에 지출한 비용은 수천억 달러(2019년 기준 2,334억 달러)에 이른다. 이것만 보면 엄청나게 큰 금액처럼 보인다.  하지만 2020년 기준 전체 IT 지출은 4조 달러에 달한다. 이와 비교하면 5.8%에 불과한 수치다. 4조 달러의 상당 부분은 퍼블릭 클라우드로 즉시 대체할 수 없는 영역에 묶여 있다(가트너는 데이터센터 시스템, 엔터프라이즈 소프트웨어, 장치, IT 서비스, 커뮤니케이션 서비스 등으로 전 세계 IT 지출을 분류한다). 어떻게 계산하든 아직 갈 길은 많이 남아 있다. 딜로이트 컨설팅의 클라우드 전략 부문 최고 책임자 데이비드 린티컴은 클라우드에서 컴퓨터를 사용하는 게 자체 데이터센터를 운영하는 것...

2021.05.04

각 산업으로 확산 중··· 'AI' 기업 성공 사례 3가지

AI(Artificial intelligence)과 머신러닝(Machine Learning)은 현재 하이프 사이클(hype cycle)의 정점에 있는 듯하지만, 그렇다고 기업에서 이 2개 기술을 활용해 유형적인 이익을 실현할 수 없다는 의미는 아니다. AI와 머신러닝으로 기업의 내부 비즈니스 프로세스를 개선하고 효과를 거두는 3가지 사례를 소개한다. 사례 1. 영업과 마케팅의 강화…비콘 스트리트 서비스 비콘 스트리트 서비스(Beacon Street Services)는 여러 애플리케이션 전반에서 일관성과 정확성을 보장하기 위해 모든 회사 데이터에 대한 '단일 진실 공급원(Single Source Of Truth, SSOT)'이 필요했다. 비콘 스트리트 서비스는 유료 구독 형태의 금융 간행물을 제작하는 스탠스베리 홀딩스(Stansberry Holdings)의 서비스 사업부다. 클라우드 기반 데이터웨어하우스 서비스인 스노우플레이크(Snowflake)를 사용해 방대한 양의 데이터를 수집, 저장해온 비콘 스트리트 서비스는 구독 판매를 위한 영업 및 마케팅 팀의 기존 전략과 프로세스를 개선하는 데 이 데이터를 활용할 방법을 모색했다. 비콘 스트리트 서비스의 엔지니어링 담당 부사장인 데이비드 클라인은 “마케팅 팀과 영업 팀은 데이터 과학 접근 방식을 적용해 영업 프로세스를 개선할 수 있다고 판단했다. 이 방식을 도입해 구매 기준을 더 정확히 파악함으로써 마케팅 팀의 캠페인을 개선하는 데 도움이 되고자 했다”라고 말했다. 비콘 스트리트 서비스는 2019년 초부터 스노우플레이크 데이터웨어하우스에서 과거 사용자 데이터를 가져와 데이터로봇(DataRobot)의 엔터프라이즈 AI 플랫폼에 로드한 다음, 10여 개의 최신 데이터 과학 알고리즘을 사용해 빠르게, 자동으로 여러 모델을 구축했다. 이 모델들은 구매 기준을 파악해 마케팅 팀이 더 표적화되고 효과적인 캠페인을 진행하도록 돕는다. 클라인은 현재 데이터웨어하우스에서 AI 플랫폼으로 계속해서 대량의 데이터를 공급하고 있...

AI ML 인공지능 머신러닝 비콘 컴퍼니너스 데본에너지

2021.04.30

AI(Artificial intelligence)과 머신러닝(Machine Learning)은 현재 하이프 사이클(hype cycle)의 정점에 있는 듯하지만, 그렇다고 기업에서 이 2개 기술을 활용해 유형적인 이익을 실현할 수 없다는 의미는 아니다. AI와 머신러닝으로 기업의 내부 비즈니스 프로세스를 개선하고 효과를 거두는 3가지 사례를 소개한다. 사례 1. 영업과 마케팅의 강화…비콘 스트리트 서비스 비콘 스트리트 서비스(Beacon Street Services)는 여러 애플리케이션 전반에서 일관성과 정확성을 보장하기 위해 모든 회사 데이터에 대한 '단일 진실 공급원(Single Source Of Truth, SSOT)'이 필요했다. 비콘 스트리트 서비스는 유료 구독 형태의 금융 간행물을 제작하는 스탠스베리 홀딩스(Stansberry Holdings)의 서비스 사업부다. 클라우드 기반 데이터웨어하우스 서비스인 스노우플레이크(Snowflake)를 사용해 방대한 양의 데이터를 수집, 저장해온 비콘 스트리트 서비스는 구독 판매를 위한 영업 및 마케팅 팀의 기존 전략과 프로세스를 개선하는 데 이 데이터를 활용할 방법을 모색했다. 비콘 스트리트 서비스의 엔지니어링 담당 부사장인 데이비드 클라인은 “마케팅 팀과 영업 팀은 데이터 과학 접근 방식을 적용해 영업 프로세스를 개선할 수 있다고 판단했다. 이 방식을 도입해 구매 기준을 더 정확히 파악함으로써 마케팅 팀의 캠페인을 개선하는 데 도움이 되고자 했다”라고 말했다. 비콘 스트리트 서비스는 2019년 초부터 스노우플레이크 데이터웨어하우스에서 과거 사용자 데이터를 가져와 데이터로봇(DataRobot)의 엔터프라이즈 AI 플랫폼에 로드한 다음, 10여 개의 최신 데이터 과학 알고리즘을 사용해 빠르게, 자동으로 여러 모델을 구축했다. 이 모델들은 구매 기준을 파악해 마케팅 팀이 더 표적화되고 효과적인 캠페인을 진행하도록 돕는다. 클라인은 현재 데이터웨어하우스에서 AI 플랫폼으로 계속해서 대량의 데이터를 공급하고 있...

2021.04.30

김진철의 How-to-Big Data | How-to-Big Data 핵심 정리(Key Takeaways) (1)

이번 글과 다음 글에서는 지난 2017년 1월부터 지금까지 필자가 정리했던 빅데이터 활용 교훈의 핵심을 정리해보는 시간을 가지려고 한다. 필자가 기고를 시작했던 2017년부터 지금까지 빅데이터 기술이나 데이터 과학 활용 양상이 많이 발전했어도 많은 기업이 빅데이터를 차별화된 비즈니스 성공으로 이끈 사례는 생각보다 많지 않다. 필자가 CERN의 LHC 실험을 통해 살펴보았던 빅데이터 활용의 교훈들은 시간이 지나도 여전히 유효하다. 지금까지 살펴본 내용들을 같이 보면서 앞으로 빅데이터를 어떻게 활용해야 시행착오를 덜 겪으면서 비즈니스를 성공으로 이끌 수 있을지 같이 정리해보자.   --> 1회: 연재를 시작하며 (2017년 1월 23일 게재) 필자가 연재를 시작할 당시 데이터 과학 무용론이 고개를 들기 시작하던 때였다. 소위 하둡(Hadoop)과 같은 빅데이터 기술을 도입했지만 비즈니스 효과가 없다는 얘기도 있었고, 빅데이터와 데이터 과학이 실체가 없고 주요 IT 기업들의 솔루션 판매를 위한 마케팅 용어일 뿐이라는 주장도 나타났다.  많은 기업들이 빅데이터의 효과를 확인하지 못하는 이유는 빅데이터를 처리하는 기술, 특히 당시에는 아파치 하둡(Hadoop)과 스파크(Spark)기술 중심의 빅데이터 기술을 도입하는 데에 관심을 보이고, 빅데이터 기술이 도입된 후 정작 해야 하는 데이터 과학을 제대로 하지 않았기 때문이라고 설명했다. 빅데이터와 데이터 과학을 잘 활용해서 효용을 얻기 위해 필요한 것을 데이터, 인프라, 조직 및 시스템, 사람의 네 가지 관점에서 살펴보겠다고 소개했다. 빅데이터와 데이터 과학을 활용하기 위해 가장 중요한 것이 데이터 수집이다. 우선 어떤 데이터를 어떻게 획득할 것인가하는 문제가 빅데이터 비즈니스 모델의 설계와 성공에 많은 영향을 미치기 때문이고, 데이터가 없는데 빅데이터 비즈니스 모델이 작동할 리 없기 때문이다. 데이터는 빅데이터 비즈니스 모델의 연료와 같다. --> 2회: 빅데이터 활용의 근본적인 ...

김진철 빅 데이터 데이터 과학 아파치 하둡 스파크 데이터 레이크 인공지능 딥러닝 해석가능성 클라우드 운영 지능화

2021.04.27

이번 글과 다음 글에서는 지난 2017년 1월부터 지금까지 필자가 정리했던 빅데이터 활용 교훈의 핵심을 정리해보는 시간을 가지려고 한다. 필자가 기고를 시작했던 2017년부터 지금까지 빅데이터 기술이나 데이터 과학 활용 양상이 많이 발전했어도 많은 기업이 빅데이터를 차별화된 비즈니스 성공으로 이끈 사례는 생각보다 많지 않다. 필자가 CERN의 LHC 실험을 통해 살펴보았던 빅데이터 활용의 교훈들은 시간이 지나도 여전히 유효하다. 지금까지 살펴본 내용들을 같이 보면서 앞으로 빅데이터를 어떻게 활용해야 시행착오를 덜 겪으면서 비즈니스를 성공으로 이끌 수 있을지 같이 정리해보자.   --> 1회: 연재를 시작하며 (2017년 1월 23일 게재) 필자가 연재를 시작할 당시 데이터 과학 무용론이 고개를 들기 시작하던 때였다. 소위 하둡(Hadoop)과 같은 빅데이터 기술을 도입했지만 비즈니스 효과가 없다는 얘기도 있었고, 빅데이터와 데이터 과학이 실체가 없고 주요 IT 기업들의 솔루션 판매를 위한 마케팅 용어일 뿐이라는 주장도 나타났다.  많은 기업들이 빅데이터의 효과를 확인하지 못하는 이유는 빅데이터를 처리하는 기술, 특히 당시에는 아파치 하둡(Hadoop)과 스파크(Spark)기술 중심의 빅데이터 기술을 도입하는 데에 관심을 보이고, 빅데이터 기술이 도입된 후 정작 해야 하는 데이터 과학을 제대로 하지 않았기 때문이라고 설명했다. 빅데이터와 데이터 과학을 잘 활용해서 효용을 얻기 위해 필요한 것을 데이터, 인프라, 조직 및 시스템, 사람의 네 가지 관점에서 살펴보겠다고 소개했다. 빅데이터와 데이터 과학을 활용하기 위해 가장 중요한 것이 데이터 수집이다. 우선 어떤 데이터를 어떻게 획득할 것인가하는 문제가 빅데이터 비즈니스 모델의 설계와 성공에 많은 영향을 미치기 때문이고, 데이터가 없는데 빅데이터 비즈니스 모델이 작동할 리 없기 때문이다. 데이터는 빅데이터 비즈니스 모델의 연료와 같다. --> 2회: 빅데이터 활용의 근본적인 ...

2021.04.27

‘보안도 역지사지’··· 사이버 범죄자에게 배울 수 있는 3가지

날쌘 사이버 범죄자처럼 민첩하게 행동하는 방법을 배우지 못한다면 비극적인 결말을 맞이할 수밖에 없을 것이다.  사이버 범죄자로부터 배울 수 있는 게 많다. 이들의 속도, 민첩성, 창의성이 특히 그러하다. 비효율적인 회의, 사무실 정치, 강압적인 컴플라이언스 등에 넌더리가 난다면 한 번쯤 공격자의 시각으로 사물을 보는 것도 나쁘지 않다.  사이버 범죄자는 ‘알 필요가 있는(need to know)’ 내용들을 배우고, 장벽을 뚫고 침투하기 위한 기술과 최신 공격 기법을 공유한다. 장벽이란 바로 기업이다.    여기서는 다크웹(Dark Web)에서 공유됐던 이야기를 모아 발간됐던 간행물에 ‘크라임 씬(Crime Scene; CS)’이라는 멋들어진 제목을 붙이고, 사이버 범죄자의 심리를 역으로 유추해볼 수 있는 흥미진진한 안전 지침(Safety Manual)으로 재구성했다.  ‘크라임 씬’은 독자(사이버 범죄자)를 자극하는 다음의 뉴스로 시작된다. “코로나19 사태는 5년이 걸렸을 디지털 트랜스포메이션을 12개월 만에 빠르게 해치우도록 밀어붙였다. 이는 직원들을 혼란스럽게 만들었고 이들이 사무실 밖으로 나가면서 온갖 취약점이 생겼다. 이제 데이터 침해를 즐겨야 할 때다.” 크라임 씬의 사용자 정보 섹션에서는 독자들이 ‘필수적으로 알아야 할’ 최신 기술 및 도구를 소개한다. 사이버 범죄자들은 언제나 시대를 앞서가고 있으며, 그중에서도 얼리어답터라면 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 5세대 이동통신(5G)에 지체없이 집중할 것이다. 머지 않아 공격자들은 ‘침입(break in)’ 세미나를 열고 자동화, 통합, 침투를 혼합할 최적의 방법을 논의할 것이다.  크라임 씬의 유머 섹션에서는 ‘코로나바이러스가 어떻게 사이버 사기를 촉발시켰는지(몇 달도 더 지난 이야기다)’, ‘사이버 범죄자들이 최신 기술에 투자하고 있다(이게 뉴스인가?)’, 그리고 ‘비트코인이 사기꾼들의 최신 표적이다(이제서야 안 것인가?!)...

보안 사이버 공격 사이버 범죄 인공지능 클라우드 다크웹 크라임 씬 코로나19 취약점 사물인터넷 5G 재택근무 피싱 데이터 유출 데이터 침해 비트코인 노코드 로우코드 액티브 디렉토리

2021.04.22

날쌘 사이버 범죄자처럼 민첩하게 행동하는 방법을 배우지 못한다면 비극적인 결말을 맞이할 수밖에 없을 것이다.  사이버 범죄자로부터 배울 수 있는 게 많다. 이들의 속도, 민첩성, 창의성이 특히 그러하다. 비효율적인 회의, 사무실 정치, 강압적인 컴플라이언스 등에 넌더리가 난다면 한 번쯤 공격자의 시각으로 사물을 보는 것도 나쁘지 않다.  사이버 범죄자는 ‘알 필요가 있는(need to know)’ 내용들을 배우고, 장벽을 뚫고 침투하기 위한 기술과 최신 공격 기법을 공유한다. 장벽이란 바로 기업이다.    여기서는 다크웹(Dark Web)에서 공유됐던 이야기를 모아 발간됐던 간행물에 ‘크라임 씬(Crime Scene; CS)’이라는 멋들어진 제목을 붙이고, 사이버 범죄자의 심리를 역으로 유추해볼 수 있는 흥미진진한 안전 지침(Safety Manual)으로 재구성했다.  ‘크라임 씬’은 독자(사이버 범죄자)를 자극하는 다음의 뉴스로 시작된다. “코로나19 사태는 5년이 걸렸을 디지털 트랜스포메이션을 12개월 만에 빠르게 해치우도록 밀어붙였다. 이는 직원들을 혼란스럽게 만들었고 이들이 사무실 밖으로 나가면서 온갖 취약점이 생겼다. 이제 데이터 침해를 즐겨야 할 때다.” 크라임 씬의 사용자 정보 섹션에서는 독자들이 ‘필수적으로 알아야 할’ 최신 기술 및 도구를 소개한다. 사이버 범죄자들은 언제나 시대를 앞서가고 있으며, 그중에서도 얼리어답터라면 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 5세대 이동통신(5G)에 지체없이 집중할 것이다. 머지 않아 공격자들은 ‘침입(break in)’ 세미나를 열고 자동화, 통합, 침투를 혼합할 최적의 방법을 논의할 것이다.  크라임 씬의 유머 섹션에서는 ‘코로나바이러스가 어떻게 사이버 사기를 촉발시켰는지(몇 달도 더 지난 이야기다)’, ‘사이버 범죄자들이 최신 기술에 투자하고 있다(이게 뉴스인가?)’, 그리고 ‘비트코인이 사기꾼들의 최신 표적이다(이제서야 안 것인가?!)...

2021.04.22

인터뷰ㅣ"애널리틱스·AI로 줄줄 새는 물 잡는다" 美 상하수도국 CIO

美 워싱턴 D.C 상하수도국에서는 수도 및 하수관 파손을 사전에 잡을 수 있도록 예측 애널리틱스(Predictive analytics)와 인공지능(AI)을 활용하고 있다. 이와 관련해 CIO 토마스 쿠친스키와 이야기를 나눠봤다.     워싱턴 D.C 상하수도국(The District of Columbia Water and Sewer Authority; DC Water)은 하루에 약 34억 리터의 수돗물을 총 길이 2,000km에 달하는 파이프를 통해 공급하고 있다. 매일 평균 약 11억 리터를 처리하는 세계 최대의 첨단 하수 처리 시설을 운영하고 있기도 하다.  토마스 쿠친스키는 이 상하수도국의 CIO이자 IT 부사장이다. 또 워싱턴 D.C 상하수도국에서 전액 출자한 자회사 블루 드롭(Blue Drop)의 사장이다. 블루 드롭은 수도 요금 이외의 수익 창출을 담당하고 있다.  그는 기업 전체에서 애널리틱스를 활용할 수 있도록 지원하고 있는데, (쿠친스키의 말을 빌리자면) 이는 단순한 보고(reporting)가 아니다. 쿠친스키는 “데이터 비즈니스를 하고 싶었다”라면서, “의사결정을 해야 하는 사람들이 신뢰할 수 있고 감사(audit)할 수 있는 정보에 액세스할 수 있도록 하는 일을 하고 있다”라고 말했다.  그에 따르면 워싱턴 D.C 상하수도국은 이른바 ‘무수수량(Non-revenue water 또는 unaccounted for water; 수돗물을 생산해 각 가정까지 공급하는 계통상에서 계량기 오차, 불법 사용, 누수 등에 의해 손실되는 수돗물)’에 초점을 맞춰 상당한 투자를 했다.  쿠친스키는 “운영 측면에서 보자면 수도관 파열을 사전에 파악하기 위한 ‘예측 애널리틱스 도구’를 구축하는 데 많은 시간을 할애하고 있다”라면서, “이는 수도관이 파열되고 나서 사후에 대처하는 것이라기보다 아예 그 상황이 일어나지 않도록 사전 예방하는 것이다. 전기 산업에서 일반적으로 ‘정전 관리’라고 하는 일을 하...

애널리틱스 데이터 디지털 트랜스포메이션 예측 애널리틱스 IT 리더십 딥러닝 인공지능

2021.04.21

美 워싱턴 D.C 상하수도국에서는 수도 및 하수관 파손을 사전에 잡을 수 있도록 예측 애널리틱스(Predictive analytics)와 인공지능(AI)을 활용하고 있다. 이와 관련해 CIO 토마스 쿠친스키와 이야기를 나눠봤다.     워싱턴 D.C 상하수도국(The District of Columbia Water and Sewer Authority; DC Water)은 하루에 약 34억 리터의 수돗물을 총 길이 2,000km에 달하는 파이프를 통해 공급하고 있다. 매일 평균 약 11억 리터를 처리하는 세계 최대의 첨단 하수 처리 시설을 운영하고 있기도 하다.  토마스 쿠친스키는 이 상하수도국의 CIO이자 IT 부사장이다. 또 워싱턴 D.C 상하수도국에서 전액 출자한 자회사 블루 드롭(Blue Drop)의 사장이다. 블루 드롭은 수도 요금 이외의 수익 창출을 담당하고 있다.  그는 기업 전체에서 애널리틱스를 활용할 수 있도록 지원하고 있는데, (쿠친스키의 말을 빌리자면) 이는 단순한 보고(reporting)가 아니다. 쿠친스키는 “데이터 비즈니스를 하고 싶었다”라면서, “의사결정을 해야 하는 사람들이 신뢰할 수 있고 감사(audit)할 수 있는 정보에 액세스할 수 있도록 하는 일을 하고 있다”라고 말했다.  그에 따르면 워싱턴 D.C 상하수도국은 이른바 ‘무수수량(Non-revenue water 또는 unaccounted for water; 수돗물을 생산해 각 가정까지 공급하는 계통상에서 계량기 오차, 불법 사용, 누수 등에 의해 손실되는 수돗물)’에 초점을 맞춰 상당한 투자를 했다.  쿠친스키는 “운영 측면에서 보자면 수도관 파열을 사전에 파악하기 위한 ‘예측 애널리틱스 도구’를 구축하는 데 많은 시간을 할애하고 있다”라면서, “이는 수도관이 파열되고 나서 사후에 대처하는 것이라기보다 아예 그 상황이 일어나지 않도록 사전 예방하는 것이다. 전기 산업에서 일반적으로 ‘정전 관리’라고 하는 일을 하...

2021.04.21

보안·AI 전문가 구인난 해법은 '안갯속'··· 현직 CIO들의 제언

공백을 채우기 가장 까다로운 IT 인력 부족 분야는 작년과 비교해 크게 바뀌지 않았지만 새로운 한 가지 요소가 앞으로 몇 달 동안의 상황에 숨통을 틔워줄 전망이다. 바로 재택근무다. 재택근무 덕분에 특정 지역으로 제한됐던 일자리에 더 많은 사람이 일을 할 수 있게 됐다.  美 컨설팅 회사 메티스 스트래티지(Metis Strategy)의 부사장 알렉스 크라우스는 “인재 전쟁이 극적으로 달라졌다”라면서, “(재택근무로 인해) 인재풀이 커졌다. 예전에는 회사가 있는 지역으로만 한정됐지만 이제는 전 세계를 대상으로 할 수 있다”라고 말했다.    ‘2021년 CIO 현황 보고서(2021 State of the CIO)’에 따르면 인력을 충원하기 가장 힘든 IT 분야는 사이버보안(21%), 인공지능/머신러닝(20%), 데이터 과학/애널리틱스(19%), 데브옵스/데브섹옵스/애자일(12%)인 것으로 나타났다.  한편 코로나19 팬데믹은 2021년 IT 예산 전망에 상당한 영향을 미쳤다. 보고서는 올해 IT 예산을 주도할 3가지 비즈니스 동인으로 기존 비즈니스 프로세스 혁신(36%), 사이버보안 보호 강화(34%), 고객경험 개선(33%)이 꼽혔다고 밝혔다.  크라우스는 고급 애널리스트부터 현장 실무자까지 보안 분야 채용이 전반적으로 힘들다고 전했다. 그는 “여기서 한 가지 문제가 있다. 일반적으로 보안 투자에서는 긍정적인 투자수익(ROI)을 보여주는 경우가 거의 없다는 것”이라고 설명했다(단, 이사회와 C-레벨 경영진을 뒤흔들 만한 심각한 데이터 유출 사고가 있어서 사이버보안 강화가 필수적이라는 걸 설득시킬 수 있는 경우는 제외한다고 그는 덧붙였다).  또 크라우스는 직원 경험이 더욱더 중요해지고 있다고 전했다. 그는 “기업들의 초점이 단순히 건강 및 웰빙에 치중하던 것에서 생산성, 확장성, 가상 협업 등으로 변화하고 있다”라고 말했다.  이어서 크라우스는 데이터 애널리틱스와 관련된 것이라면 무엇이...

CIO CIO 현황 보고서 팬데믹 코로나 리더십 IT 리더 채용 이직 HR 직원 관리 경력 사이버보안 인공지능 머신러닝 데이터 과학 애널리틱스 데브옵스 데브섹옵스 애자일

2021.04.19

공백을 채우기 가장 까다로운 IT 인력 부족 분야는 작년과 비교해 크게 바뀌지 않았지만 새로운 한 가지 요소가 앞으로 몇 달 동안의 상황에 숨통을 틔워줄 전망이다. 바로 재택근무다. 재택근무 덕분에 특정 지역으로 제한됐던 일자리에 더 많은 사람이 일을 할 수 있게 됐다.  美 컨설팅 회사 메티스 스트래티지(Metis Strategy)의 부사장 알렉스 크라우스는 “인재 전쟁이 극적으로 달라졌다”라면서, “(재택근무로 인해) 인재풀이 커졌다. 예전에는 회사가 있는 지역으로만 한정됐지만 이제는 전 세계를 대상으로 할 수 있다”라고 말했다.    ‘2021년 CIO 현황 보고서(2021 State of the CIO)’에 따르면 인력을 충원하기 가장 힘든 IT 분야는 사이버보안(21%), 인공지능/머신러닝(20%), 데이터 과학/애널리틱스(19%), 데브옵스/데브섹옵스/애자일(12%)인 것으로 나타났다.  한편 코로나19 팬데믹은 2021년 IT 예산 전망에 상당한 영향을 미쳤다. 보고서는 올해 IT 예산을 주도할 3가지 비즈니스 동인으로 기존 비즈니스 프로세스 혁신(36%), 사이버보안 보호 강화(34%), 고객경험 개선(33%)이 꼽혔다고 밝혔다.  크라우스는 고급 애널리스트부터 현장 실무자까지 보안 분야 채용이 전반적으로 힘들다고 전했다. 그는 “여기서 한 가지 문제가 있다. 일반적으로 보안 투자에서는 긍정적인 투자수익(ROI)을 보여주는 경우가 거의 없다는 것”이라고 설명했다(단, 이사회와 C-레벨 경영진을 뒤흔들 만한 심각한 데이터 유출 사고가 있어서 사이버보안 강화가 필수적이라는 걸 설득시킬 수 있는 경우는 제외한다고 그는 덧붙였다).  또 크라우스는 직원 경험이 더욱더 중요해지고 있다고 전했다. 그는 “기업들의 초점이 단순히 건강 및 웰빙에 치중하던 것에서 생산성, 확장성, 가상 협업 등으로 변화하고 있다”라고 말했다.  이어서 크라우스는 데이터 애널리틱스와 관련된 것이라면 무엇이...

2021.04.19

블로그ㅣ애플의 아이폰 공장은 ‘4차 산업혁명’의 우수사례다

주요 아이폰 생산 공장이 4차 산업혁명을 선도하는 글로벌 사례로 평가받고 있다.  애플의 기술은 단순히 4차 산업혁명(Industry 4.0) 내에서 활용되는 것(예: 텔레프레전스 로봇)에 그치지 않는다. 애플 역시 이러한 기술을 사용하여 제조하고 있다. 주요 아이폰 생산 시설이 4차 산업혁명을 선도하는 글로벌 사례로 평가받은 것은 이를 보여준다.    ‘인더스트리 4.0’이란? 19세기 첫 번째 산업혁명으로 산업 기계가 등장했다. 20세기 2차 산업혁명은 대량생산 체제를 구축했다. 그 뒤를 이은 3차 산업혁명에서는 IT 기술을 기반으로 한 정보화, 자동화가 이뤄졌다. 인더스트리 4.0은 스마트 기기, 스마트 기계, 로봇공학, 인공지능 등을 특징으로 하는 4차 산업혁명을 말한다. 이와 관련해 더 자세한 내용을 알고 싶다면 이곳을 참고하라.  4차 산업혁명이 중요한 이유  스마트 제조, 스마트 생산에 대한 관심이 뜨겁다. 무려 91%의 제조 기업이 이를 구축하는 데 투자하고 있을 정도다. 액센츄어, PwC, 가트너, IDC 모두 이 분야의 발전을 주시하고 있기도 하다. 한편 세계경제포럼(WEF)과 맥킨지는 지난 2018년부터 전 세계에서 스마트 생산 공정을 선도하는 공장(Lighthouse factory)을 선정해 발표하고 있다. 여기에 세계에서 가장 큰 아이폰 공장도 이름을 올렸다.  -> 칼럼 | 4차 산업혁명: 라이즈 오브 더 '휴먼 -> 칼럼 | 2021, Brace for impact!! 아이폰 공장의 스마트 제조 세계경제포럼(WEF)에서 제조 및 생산의 미래 부문(Shaping the Future of Advanced Manufacturing and Production)을 담당하는 프란시스코 베티는 “전무후무한 산업 변혁의 시기다. 미래는 기꺼이 와해적 혁신을 받아들이고 새로운 기회를 포착하려는 기업들의 것이다. ‘등대 공장’이 제조업의 미래를 밝...

애플 아이폰 폭스콘 4차 산업혁명 인더스트리 4.0 인공지능 사물인터넷 스마트 기기 로봇 자동화 세계경제포럼 등대 기업

2021.04.09

주요 아이폰 생산 공장이 4차 산업혁명을 선도하는 글로벌 사례로 평가받고 있다.  애플의 기술은 단순히 4차 산업혁명(Industry 4.0) 내에서 활용되는 것(예: 텔레프레전스 로봇)에 그치지 않는다. 애플 역시 이러한 기술을 사용하여 제조하고 있다. 주요 아이폰 생산 시설이 4차 산업혁명을 선도하는 글로벌 사례로 평가받은 것은 이를 보여준다.    ‘인더스트리 4.0’이란? 19세기 첫 번째 산업혁명으로 산업 기계가 등장했다. 20세기 2차 산업혁명은 대량생산 체제를 구축했다. 그 뒤를 이은 3차 산업혁명에서는 IT 기술을 기반으로 한 정보화, 자동화가 이뤄졌다. 인더스트리 4.0은 스마트 기기, 스마트 기계, 로봇공학, 인공지능 등을 특징으로 하는 4차 산업혁명을 말한다. 이와 관련해 더 자세한 내용을 알고 싶다면 이곳을 참고하라.  4차 산업혁명이 중요한 이유  스마트 제조, 스마트 생산에 대한 관심이 뜨겁다. 무려 91%의 제조 기업이 이를 구축하는 데 투자하고 있을 정도다. 액센츄어, PwC, 가트너, IDC 모두 이 분야의 발전을 주시하고 있기도 하다. 한편 세계경제포럼(WEF)과 맥킨지는 지난 2018년부터 전 세계에서 스마트 생산 공정을 선도하는 공장(Lighthouse factory)을 선정해 발표하고 있다. 여기에 세계에서 가장 큰 아이폰 공장도 이름을 올렸다.  -> 칼럼 | 4차 산업혁명: 라이즈 오브 더 '휴먼 -> 칼럼 | 2021, Brace for impact!! 아이폰 공장의 스마트 제조 세계경제포럼(WEF)에서 제조 및 생산의 미래 부문(Shaping the Future of Advanced Manufacturing and Production)을 담당하는 프란시스코 베티는 “전무후무한 산업 변혁의 시기다. 미래는 기꺼이 와해적 혁신을 받아들이고 새로운 기회를 포착하려는 기업들의 것이다. ‘등대 공장’이 제조업의 미래를 밝...

2021.04.09

뉴렐릭, AI 기반 인시던트 대응 지원하는 AIOps 기능 발표

뉴렐릭이 ‘뉴렐릭 어플라이드 인텔리전스(New Relic Applied Intelligence)’ 솔루션에 개발자가 인시던트를 신속하게 감지, 파악 및 해결할 수 있도록 지원하는 새로운 AIOps 기능을 출시했다고 밝혔다.  뉴렐릭은 이번 업데이트를 통해 풀스택 관찰 플랫폼 뉴렐릭 원(New Relic One) 사용자가 자동으로 이상징후를 감지할 수 있도록 지원하는 신규 서비스를 무료로 제공할 예정이다. 이를 통해 개발자는 모든 데이터 소스에서 발생하는 인시던트에 대한 근본원인을 파악하고, 나아가 해당 문제 해결을 위한 인력을 최적화할 수 있다. 또한, 이번 퍼블릭 베타 버전에 포함된 기능은 머신러닝을 통해 개발자가 모든 로그 데이터에 대한 패턴 및 이상(outlier)을 신속하게 감지하여 문제 해결 시간을 단축시킬 수 있도록 지원한다고 회사 측은 설명했다. 뉴렐릭 회장 겸 최고제품책임자(CPO)인 빌 스테이플스는 “AIOps 기능은 개발자가 AI와 머신러닝을 통해 선제적으로 문제를 예측하고, 근본원인을 파악하며 자동화 기능을 통해 문제를 해결할 수 있도록 한다”라며, “이번에 출시한 뉴렐릭 차세대 AIOps 기능은 개발자가 관찰성을 통해 AIOps 기능의 가치를 최대한 얻도록 지원한다”라고 말했다. AIOps 기능은 ▲구축 속도 가속화 ▲즉시 활용 가능한 통합 기능 ▲사용 편리성 ▲단순성을 통해 개발자를 지원한다.  회사에 따르면 뉴렐릭 어플라이드 인텔리전스 솔루션에 새롭게 업데이트된 AIOps 기능은 ▲비정상적인 변경 즉시 감지 ▲불필요한 알림 감소 ▲신속한 근본원인 파악 ▲로그 데이터 내 패턴 및 이상치 감지 ▲‘페이저듀티(PagerDuty)’ 및 다른 인시던트 관리 도구와의 원활한 통합 등이다.  뉴렐릭의 AIOps 기능은 뉴렐릭 응용 인텔리전스 솔루션을 사용하고 있는 고객에게 제공된다. 또한, 이상징후 감지 기능은 뉴렐릭 무료 사용자를 포함한 모든 고객에게 추가 비용 없이 제공되며, 로그 패턴 기능은 퍼블릭 베...

뉴렐릭 AI 인공지능 인시던트 AI옵스 AIOps

2021.04.08

뉴렐릭이 ‘뉴렐릭 어플라이드 인텔리전스(New Relic Applied Intelligence)’ 솔루션에 개발자가 인시던트를 신속하게 감지, 파악 및 해결할 수 있도록 지원하는 새로운 AIOps 기능을 출시했다고 밝혔다.  뉴렐릭은 이번 업데이트를 통해 풀스택 관찰 플랫폼 뉴렐릭 원(New Relic One) 사용자가 자동으로 이상징후를 감지할 수 있도록 지원하는 신규 서비스를 무료로 제공할 예정이다. 이를 통해 개발자는 모든 데이터 소스에서 발생하는 인시던트에 대한 근본원인을 파악하고, 나아가 해당 문제 해결을 위한 인력을 최적화할 수 있다. 또한, 이번 퍼블릭 베타 버전에 포함된 기능은 머신러닝을 통해 개발자가 모든 로그 데이터에 대한 패턴 및 이상(outlier)을 신속하게 감지하여 문제 해결 시간을 단축시킬 수 있도록 지원한다고 회사 측은 설명했다. 뉴렐릭 회장 겸 최고제품책임자(CPO)인 빌 스테이플스는 “AIOps 기능은 개발자가 AI와 머신러닝을 통해 선제적으로 문제를 예측하고, 근본원인을 파악하며 자동화 기능을 통해 문제를 해결할 수 있도록 한다”라며, “이번에 출시한 뉴렐릭 차세대 AIOps 기능은 개발자가 관찰성을 통해 AIOps 기능의 가치를 최대한 얻도록 지원한다”라고 말했다. AIOps 기능은 ▲구축 속도 가속화 ▲즉시 활용 가능한 통합 기능 ▲사용 편리성 ▲단순성을 통해 개발자를 지원한다.  회사에 따르면 뉴렐릭 어플라이드 인텔리전스 솔루션에 새롭게 업데이트된 AIOps 기능은 ▲비정상적인 변경 즉시 감지 ▲불필요한 알림 감소 ▲신속한 근본원인 파악 ▲로그 데이터 내 패턴 및 이상치 감지 ▲‘페이저듀티(PagerDuty)’ 및 다른 인시던트 관리 도구와의 원활한 통합 등이다.  뉴렐릭의 AIOps 기능은 뉴렐릭 응용 인텔리전스 솔루션을 사용하고 있는 고객에게 제공된다. 또한, 이상징후 감지 기능은 뉴렐릭 무료 사용자를 포함한 모든 고객에게 추가 비용 없이 제공되며, 로그 패턴 기능은 퍼블릭 베...

2021.04.08

"AI 기반 감정인식, 한계 있다" 캠브리지 연구진 

인간의 감정까지 읽어내는 AI 기반 얼굴인식 기술이 관심을 끌고 있다. 하지만 전문가들은 컴퓨터에서 사람의 감정을 이해하는 건 한계가 있다고 지적한다. 캠브리지 대학교 알렉사 하게티 박사가 이끄는 연구팀에서 선보인 '이모지파이 프로젝트(Emojify)'는 그 이유를 제시한다.    이모지파이 프로젝트는 두 가지 브라우저 웹 게임으로 구성돼 있다. 가짜 미소 게임(Fake Smile Game)과 윙크/깜빡임 게임(Wink/Blink Game)이다.  가짜 미소 게임에서는 사용자에게 컴퓨터 웹 캠을 보면서 '행복, 슬픔, 두려움, 놀라움, 혐오감, 분노'라는 6가지 감정을 표현해보라고 요청한다. 미소를 짓거나 찡그리며 게임을 하다 보면 자연스레 소프트웨어를 속이기 쉽다는 사실을 알게 된다. 미소만 지으면 감정인식 소프트웨어가 행복하다고 판단하기 때문이다.  이와 유사하게 윙크/깜빡임 게임에서는 웹 캠을 보면서 윙크와 눈 깜빡임을 해보라고 요청한다. 하지만 기계는 윙크와 눈 깜빡임을 구분하지 못한다. AI 시스템은 눈을 뜨고 감는 건 추적할 수 있지만 상황에 맞는 행동을 이해하거나 그 의미를 이해할 순 없다는 게 연구진의 설명이다.    하게티 박사는 더 버지와의 인터뷰에서 "이러한 기술의 전제는 얼굴과 내면의 감정이 예측 가능한 방식으로 상호 연관돼 있다는 것이다"라면서, "이를테면 웃으면 행복하고 눈살을 찌푸리면 화가 난다고 본다. 하지만 사람의 감정은 얼굴 움직임만으로 쉽게 추론할 수 없다"라고 전했다.  이러한 한계에도 불구하고 AI 기반 감정인식 기술은 갈수록 보편화되고 있다. 보도에 따르면 기업들은 이런 시스템을 사용해 구직자의 직무 적합성을 평가하거나(예: 하이어뷰(HireVue) 등), 테러리스트가 될 수 있는 사람을 찾거나(예: 페셉션(Faception) 등) 또는 트럭 운전사가 졸린지 아니면 졸고 있는지 파악할 수 있다고 말한다. 애플에서도 2016년 얼굴 사진을 스캔해 감정을...

AI 인공지능 감정인식 얼굴인식 안면인식 편향

2021.04.07

인간의 감정까지 읽어내는 AI 기반 얼굴인식 기술이 관심을 끌고 있다. 하지만 전문가들은 컴퓨터에서 사람의 감정을 이해하는 건 한계가 있다고 지적한다. 캠브리지 대학교 알렉사 하게티 박사가 이끄는 연구팀에서 선보인 '이모지파이 프로젝트(Emojify)'는 그 이유를 제시한다.    이모지파이 프로젝트는 두 가지 브라우저 웹 게임으로 구성돼 있다. 가짜 미소 게임(Fake Smile Game)과 윙크/깜빡임 게임(Wink/Blink Game)이다.  가짜 미소 게임에서는 사용자에게 컴퓨터 웹 캠을 보면서 '행복, 슬픔, 두려움, 놀라움, 혐오감, 분노'라는 6가지 감정을 표현해보라고 요청한다. 미소를 짓거나 찡그리며 게임을 하다 보면 자연스레 소프트웨어를 속이기 쉽다는 사실을 알게 된다. 미소만 지으면 감정인식 소프트웨어가 행복하다고 판단하기 때문이다.  이와 유사하게 윙크/깜빡임 게임에서는 웹 캠을 보면서 윙크와 눈 깜빡임을 해보라고 요청한다. 하지만 기계는 윙크와 눈 깜빡임을 구분하지 못한다. AI 시스템은 눈을 뜨고 감는 건 추적할 수 있지만 상황에 맞는 행동을 이해하거나 그 의미를 이해할 순 없다는 게 연구진의 설명이다.    하게티 박사는 더 버지와의 인터뷰에서 "이러한 기술의 전제는 얼굴과 내면의 감정이 예측 가능한 방식으로 상호 연관돼 있다는 것이다"라면서, "이를테면 웃으면 행복하고 눈살을 찌푸리면 화가 난다고 본다. 하지만 사람의 감정은 얼굴 움직임만으로 쉽게 추론할 수 없다"라고 전했다.  이러한 한계에도 불구하고 AI 기반 감정인식 기술은 갈수록 보편화되고 있다. 보도에 따르면 기업들은 이런 시스템을 사용해 구직자의 직무 적합성을 평가하거나(예: 하이어뷰(HireVue) 등), 테러리스트가 될 수 있는 사람을 찾거나(예: 페셉션(Faception) 등) 또는 트럭 운전사가 졸린지 아니면 졸고 있는지 파악할 수 있다고 말한다. 애플에서도 2016년 얼굴 사진을 스캔해 감정을...

2021.04.07

'AI 설명가능성' 도구에서 고려해야 할 4가지

최근까지 ‘설명가능성(Explainability)’은 주로 AI 모델 개발 프로세스 말미에서 중요하지만 범위는 좁은 요건으로 여겨졌다. 하지만 이제 설명가능성이 머신러닝 생애주기에 걸쳐 가치를 제공하는 다층적 요건으로 간주되고 있다.  또한 설명가능성 도구는 머신러닝 모델의 의사결정 방식에 관한 투명성을 제공하는 것 외에도 범용성, 공정성, 개념 건전성, 안전성 등 머신러닝 모델의 품질에 대한 폭넓은 평가도 실행하고 있다.    설명가능성의 중요성이 커지면서 머신러닝을 대규모로 도입하려는 조직, 특히 위험 부담이 높거나 엄격한 규제를 받는 사용사례가 있는 조직은 설명가능성 접근방식 및 솔루션의 품질에 한층 더 주의를 기울여야 한다.  설명가능성 문제를 해결하기 위해 사용할 수 있는 많은 오픈소스 옵션이 있다. 하지만 이들 도구를 결합해서 일관성 있는 엔터프라이즈급 솔루션으로 만들어 내는 일은 어렵다. 모델 및 개발 플랫폼에서 우수한 성능을 발휘해야 하며 일관성과 범용성을 갖춰야 하기 때문이다.  엔터프라이즈급 설명가능성 솔루션이 충족해야 할 4가지 핵심 테스트는 다음과 같다. 1. 사안의 결과를 설명하는가? 2. 내부적으로 일관성이 있는가? 3. 대규모로 안정적인 수행이 가능한가? 4. 빠르게 변화하는 기대치를 충족할 수 있는가? 사안의 결과를 설명하는가? 머신러닝 모델이 대출, 입사, 입학 등 사람들의 삶에서 중요한 결과를 결정하거나 영향을 미치는 데 점점 더 많이 사용되고 있다. 이에 따라 설명가능성 접근방식이 머신러닝 모델의 의사결정에 관해 확실하고 신뢰할 수 있을 만한 설명을 제공하는 게 중요해졌다.  분류 결정(예: 예/아니오)을 설명하는 것은 확률 결과나 모델 위험 점수를 설명하는 것과는 크게 다르다. 예를 들어 “제인은 왜 대출을 거절당했을까?”는 “제인은 왜 0.63점의 위험 점수를 받았는가?”와 근본적으로 다른 질문이다.  이를테면 ‘TreeSHAP’와 같은 조건부 ...

인공지능 머신러닝 AI ML 머신러닝 모델 설명가능성 설명가능한 AI 투명성 AI 편향 오픈소스

2021.04.05

최근까지 ‘설명가능성(Explainability)’은 주로 AI 모델 개발 프로세스 말미에서 중요하지만 범위는 좁은 요건으로 여겨졌다. 하지만 이제 설명가능성이 머신러닝 생애주기에 걸쳐 가치를 제공하는 다층적 요건으로 간주되고 있다.  또한 설명가능성 도구는 머신러닝 모델의 의사결정 방식에 관한 투명성을 제공하는 것 외에도 범용성, 공정성, 개념 건전성, 안전성 등 머신러닝 모델의 품질에 대한 폭넓은 평가도 실행하고 있다.    설명가능성의 중요성이 커지면서 머신러닝을 대규모로 도입하려는 조직, 특히 위험 부담이 높거나 엄격한 규제를 받는 사용사례가 있는 조직은 설명가능성 접근방식 및 솔루션의 품질에 한층 더 주의를 기울여야 한다.  설명가능성 문제를 해결하기 위해 사용할 수 있는 많은 오픈소스 옵션이 있다. 하지만 이들 도구를 결합해서 일관성 있는 엔터프라이즈급 솔루션으로 만들어 내는 일은 어렵다. 모델 및 개발 플랫폼에서 우수한 성능을 발휘해야 하며 일관성과 범용성을 갖춰야 하기 때문이다.  엔터프라이즈급 설명가능성 솔루션이 충족해야 할 4가지 핵심 테스트는 다음과 같다. 1. 사안의 결과를 설명하는가? 2. 내부적으로 일관성이 있는가? 3. 대규모로 안정적인 수행이 가능한가? 4. 빠르게 변화하는 기대치를 충족할 수 있는가? 사안의 결과를 설명하는가? 머신러닝 모델이 대출, 입사, 입학 등 사람들의 삶에서 중요한 결과를 결정하거나 영향을 미치는 데 점점 더 많이 사용되고 있다. 이에 따라 설명가능성 접근방식이 머신러닝 모델의 의사결정에 관해 확실하고 신뢰할 수 있을 만한 설명을 제공하는 게 중요해졌다.  분류 결정(예: 예/아니오)을 설명하는 것은 확률 결과나 모델 위험 점수를 설명하는 것과는 크게 다르다. 예를 들어 “제인은 왜 대출을 거절당했을까?”는 “제인은 왜 0.63점의 위험 점수를 받았는가?”와 근본적으로 다른 질문이다.  이를테면 ‘TreeSHAP’와 같은 조건부 ...

2021.04.05

“인공지능 실무 배치의 유일한 해법”··· ‘AI 엔지니어링’을 아시나요?

AI란 무엇일까? 일반적으로 기계가 사람의 사람처럼 생각하고, 사람을 닮은 행동을 하도록 프로그래밍한 것으로 정의된다. 즉 인공지능(AI)은 학습을 통해 문제를 해결하는 능력 등 사람의 지성과 관련된 특성 및 특징을 가진 모든 시스템을 일컫는 개념이다. 인공지능 기능을 이용하면 기업은 많은 혜택을 누릴 수 있다. 제품과 서비스를 강화하거나, 효율성을 개선하는 것, 수동 프로세스를 자동화하거나 더 나은 의사결정을 내리는 것 등이다.  그러나 IT와 비즈니스 리더들은 ‘과장’와 ‘현실’을 능숙히 구분해야 한다. 가트너가 지적했듯, AI가 실제 가치를 발휘하도록 만드는 데 어려움을 겪는 기업과 조직들이 많다. 기업 리더들은 기술이 가져올 혜택을 과대평가하는 반면 복잡성은 과소평가하는 경향이 있다. 가트너는 2020년 초 미국과 독일, 영국 소재 기업과 조직의 고위 임원 600여 명을 설문조사한  결과에 따르면, 1/3이 넘는 조직들이 AI를 배치해 활용하고 있고, 절반 이상은 12개월 이내에 AI를 배치할 계획이다. 여기에 더해, 2년 내에 AI를 배치할 계획이라고 밝힌 비율은 약 1/3이다. 가트너는 조직이 AI 이니셔티브를 프로토타입에서 프로덕션 단계로 발전시키기 위해 투자하는 평균 기간은 9개월이라고 전했다. 또 AI 분야에 숙련된 인력이 크게 부족하지만, 이런 인재 부족은 AI의 성공적인 배치를 가로막는 주된 장벽은 아니며, AI 애플리케이션의 성공을 제한하는 요소는 명확한 성과가 없는 것이라고 지적했다.   전략을 ‘엔지니어링’ 실제로 기업들은 AI를 프로토타입에서 프로덕션 단계로 효율적으로 발전시키는 과정에서 통합, 보안, 프라이버시 문제 등의 여러 도전과제에 직면하곤 한다. AI 엔지니어링이 이와 관련해 중요한 역할을 할 수 있다고 카네기 멜론 대학의 소프트웨어 공학 연구소(Software Engineering Institute, SEI) 산하 이머징 기술 센터 디렉터이자 내셔널 AI 엔지니어링 이니셔티브(Nati...

AI 엔지니어링 AI 배치 AI 활용 인공지능 AI 전략 ML 모델 AI 운영

2021.04.05

AI란 무엇일까? 일반적으로 기계가 사람의 사람처럼 생각하고, 사람을 닮은 행동을 하도록 프로그래밍한 것으로 정의된다. 즉 인공지능(AI)은 학습을 통해 문제를 해결하는 능력 등 사람의 지성과 관련된 특성 및 특징을 가진 모든 시스템을 일컫는 개념이다. 인공지능 기능을 이용하면 기업은 많은 혜택을 누릴 수 있다. 제품과 서비스를 강화하거나, 효율성을 개선하는 것, 수동 프로세스를 자동화하거나 더 나은 의사결정을 내리는 것 등이다.  그러나 IT와 비즈니스 리더들은 ‘과장’와 ‘현실’을 능숙히 구분해야 한다. 가트너가 지적했듯, AI가 실제 가치를 발휘하도록 만드는 데 어려움을 겪는 기업과 조직들이 많다. 기업 리더들은 기술이 가져올 혜택을 과대평가하는 반면 복잡성은 과소평가하는 경향이 있다. 가트너는 2020년 초 미국과 독일, 영국 소재 기업과 조직의 고위 임원 600여 명을 설문조사한  결과에 따르면, 1/3이 넘는 조직들이 AI를 배치해 활용하고 있고, 절반 이상은 12개월 이내에 AI를 배치할 계획이다. 여기에 더해, 2년 내에 AI를 배치할 계획이라고 밝힌 비율은 약 1/3이다. 가트너는 조직이 AI 이니셔티브를 프로토타입에서 프로덕션 단계로 발전시키기 위해 투자하는 평균 기간은 9개월이라고 전했다. 또 AI 분야에 숙련된 인력이 크게 부족하지만, 이런 인재 부족은 AI의 성공적인 배치를 가로막는 주된 장벽은 아니며, AI 애플리케이션의 성공을 제한하는 요소는 명확한 성과가 없는 것이라고 지적했다.   전략을 ‘엔지니어링’ 실제로 기업들은 AI를 프로토타입에서 프로덕션 단계로 효율적으로 발전시키는 과정에서 통합, 보안, 프라이버시 문제 등의 여러 도전과제에 직면하곤 한다. AI 엔지니어링이 이와 관련해 중요한 역할을 할 수 있다고 카네기 멜론 대학의 소프트웨어 공학 연구소(Software Engineering Institute, SEI) 산하 이머징 기술 센터 디렉터이자 내셔널 AI 엔지니어링 이니셔티브(Nati...

2021.04.05

블로그ㅣ협업 툴이 직원 관리 및 동기부여 도구로 나아간다

‘팬데믹’ 그리고 ‘재택근무로의 급속한 전환’은 많은 변화를 가져왔다. 시스코(Cisco)와 같은 기업들이 이제 뉴노멀에 대응하고자 변화하고 있다.    (*편집자 주: 시스코는 저자의 고객사다.) ‘시스코 라이브 2021(Cisco Live 2021)’이 지난주 개최됐다. 시스코는 온라인으로 진행된 이 행사에서 코로나19 팬데믹 기간 동안 도입된 400개 이상의 기능을 기반으로 웹엑스의 ‘피플 인사이트(People Insights)’를 개선했다고 밝혔다.  지난 1년 동안 기업들은 화상회의 서비스를 ‘가끔 사용하던 것’에서 ‘계속(아니면 매일) 사용하는 것’으로 재고해야 했다. 원격에서 일하는 직원들을 연결하기 위해서 말이다. 그리고 마이크로소프트 팀즈(Microsoft Teams)부터 줌(Zoom), 웹엑스(Webex)까지 3개 서비스가 이 시장에서 상위권을 차지하고 있다.  개인적으로 시스코의 이번 개선사항에서 살펴볼 부분은 여기서 이 회사의 HR 책임자이자 최고 인력 및 정책 책임자인 프랜신 카츠다스가 중요한 역할을 맡고 있다는 것이다. 카츠다스와 함께 협업 제품의 미래에 있어서 HR과의 통합이 중요한 이유에 관해 이야기를 나눠봤다.  직원을 ‘관리’해야 할 필요성  재택근무에는 놀라울 정도로 긍정적인 면이 많았다. 이를테면 직원들은 출퇴근하지 않아도 됐기 때문에 더 많은 시간적 여유를 가질 수 있었다. 필자가 함께 일하는 기업들에서는 생산성도 향상됐다. 그리고 기존에는 출장 및 대면 회의를 대체할 수 없으리라 예상돼 왔던 화상회의 소프트웨어가 이를 위해 대대적으로 개편됐다. 물론 단점도 있었다. 일과 삶의 균형이나 고립감이 문제로 떠올랐다. 집중력이 떨어진다거나 우울증을 앓고 있다고 말하는 사람도 많았다. 경영진도 원격으로 팀을 관리하는 데 있어 어려움을 겪었다.  이상적으로는 화상회의 소프트웨어를 다른 도구와 결합해 직원들을 계속 예의 주시하는 게 좋지만 이는 프라이버시 문...

재택근무 원격근무 화상회의 협업 툴 협업 소프트웨어 생산성 소프트웨어 시스코 웹엑스 마이크로소프트 팀즈 인공지능 AI

2021.04.05

‘팬데믹’ 그리고 ‘재택근무로의 급속한 전환’은 많은 변화를 가져왔다. 시스코(Cisco)와 같은 기업들이 이제 뉴노멀에 대응하고자 변화하고 있다.    (*편집자 주: 시스코는 저자의 고객사다.) ‘시스코 라이브 2021(Cisco Live 2021)’이 지난주 개최됐다. 시스코는 온라인으로 진행된 이 행사에서 코로나19 팬데믹 기간 동안 도입된 400개 이상의 기능을 기반으로 웹엑스의 ‘피플 인사이트(People Insights)’를 개선했다고 밝혔다.  지난 1년 동안 기업들은 화상회의 서비스를 ‘가끔 사용하던 것’에서 ‘계속(아니면 매일) 사용하는 것’으로 재고해야 했다. 원격에서 일하는 직원들을 연결하기 위해서 말이다. 그리고 마이크로소프트 팀즈(Microsoft Teams)부터 줌(Zoom), 웹엑스(Webex)까지 3개 서비스가 이 시장에서 상위권을 차지하고 있다.  개인적으로 시스코의 이번 개선사항에서 살펴볼 부분은 여기서 이 회사의 HR 책임자이자 최고 인력 및 정책 책임자인 프랜신 카츠다스가 중요한 역할을 맡고 있다는 것이다. 카츠다스와 함께 협업 제품의 미래에 있어서 HR과의 통합이 중요한 이유에 관해 이야기를 나눠봤다.  직원을 ‘관리’해야 할 필요성  재택근무에는 놀라울 정도로 긍정적인 면이 많았다. 이를테면 직원들은 출퇴근하지 않아도 됐기 때문에 더 많은 시간적 여유를 가질 수 있었다. 필자가 함께 일하는 기업들에서는 생산성도 향상됐다. 그리고 기존에는 출장 및 대면 회의를 대체할 수 없으리라 예상돼 왔던 화상회의 소프트웨어가 이를 위해 대대적으로 개편됐다. 물론 단점도 있었다. 일과 삶의 균형이나 고립감이 문제로 떠올랐다. 집중력이 떨어진다거나 우울증을 앓고 있다고 말하는 사람도 많았다. 경영진도 원격으로 팀을 관리하는 데 있어 어려움을 겪었다.  이상적으로는 화상회의 소프트웨어를 다른 도구와 결합해 직원들을 계속 예의 주시하는 게 좋지만 이는 프라이버시 문...

2021.04.05

미리 써보고 산다··· AI 기술 마켓플레이스 등장 ‘눈길’

‘인공지능(AI)’이 상품화되는 길목에 들어선 듯하다. 이를테면 석유, 금, 밀가루, 목화, 설탕 등의 상품과 똑같진 않더라도 AI를 거래할 수 있어서다. 그리고 이렇게 AI를 사고파는 새로운 마켓플레이스를 위한 전용 네트워크가 구축되고 있는 중이다.  데이터의 경우 이미 거래가 이뤄지고 있다. 예를 들면 다웩스(Dawex)와 같은 데이터 거래 플랫폼 회사는 기업들이 서로의 익명화된 데이터세트를 사용할 수 있도록 해주는 플랫폼 및 도구를 전문적으로 제공하고 있다.  일단 데이터세트 내 개인식별정보를 올바르게 마스킹하면 다른 기업에서 데이터 패턴을 관찰할 수 있고, 이를 자체 비즈니스 의사결정의 레퍼런스 템플릿으로 사용할 수 있다.    ‘살균(Sterilize)’하고 ‘위생 처리(Sanitize)’한 다음 공유하라 AI에서도 비슷한 일이 일어나고 있다. 한 기업이 비즈니스 문제를 해결하기 위해 AI 엔진 또는 더 작은 인공신경망 노드를 개발한다면, 다른 기업에서 동일한 도구를 사용할 수 있지 않을까? 이론상으로는 일단 ‘살균 및 위생 처리’를 거친다면 이러한 AI 도구를 다른 시스템에 접목할 수 있을 것이다.  그렇다면 AI를 사고파는 상품으로 만들고자 구성요소를 분류하고 생산하기 시작하려면 무엇을 선행해야 할까? 비즈니스 용어로 말하자면 이는 문서 관리, 워크플로우 분석 및 프로세스 마이닝, 태스크 마이닝 등 매우 기본적인 관행으로 귀결되는 경우가 많다.  광학문자인식(OCR) 기술 전문 회사 애비(Abbyy)는 이제 스스로를 디지털 인텔리전스 기업으로 지칭한다. 애비가 이렇게 거창한 이름을 붙인 이유는 지난 10년 동안 더 높은 수준의 소프트웨어 기능을 ‘자사 솔루션’에 적용하기 위해 기울인 온갖 노력 때문이다.  애비는 최근 온라인에서 열린 사용자 컨퍼런스에서 자사의 ‘밴티지 2(Vantage 2)’ 소프트웨어를 상세히 설명했다. 회사에 따르면 밴티지 2는 문서 및 콘텐츠에서 필요...

인공지능 AI 데이터 데이터 거래 데이터 교환 데이터세트 광학문자인식 OCR 비즈니스 인텔리전스 BI 비즈니스 의사결정 IBM AI 편향 재현 데이터 시민 AI 시민 개발자 로우코드 노코드

2021.03.31

‘인공지능(AI)’이 상품화되는 길목에 들어선 듯하다. 이를테면 석유, 금, 밀가루, 목화, 설탕 등의 상품과 똑같진 않더라도 AI를 거래할 수 있어서다. 그리고 이렇게 AI를 사고파는 새로운 마켓플레이스를 위한 전용 네트워크가 구축되고 있는 중이다.  데이터의 경우 이미 거래가 이뤄지고 있다. 예를 들면 다웩스(Dawex)와 같은 데이터 거래 플랫폼 회사는 기업들이 서로의 익명화된 데이터세트를 사용할 수 있도록 해주는 플랫폼 및 도구를 전문적으로 제공하고 있다.  일단 데이터세트 내 개인식별정보를 올바르게 마스킹하면 다른 기업에서 데이터 패턴을 관찰할 수 있고, 이를 자체 비즈니스 의사결정의 레퍼런스 템플릿으로 사용할 수 있다.    ‘살균(Sterilize)’하고 ‘위생 처리(Sanitize)’한 다음 공유하라 AI에서도 비슷한 일이 일어나고 있다. 한 기업이 비즈니스 문제를 해결하기 위해 AI 엔진 또는 더 작은 인공신경망 노드를 개발한다면, 다른 기업에서 동일한 도구를 사용할 수 있지 않을까? 이론상으로는 일단 ‘살균 및 위생 처리’를 거친다면 이러한 AI 도구를 다른 시스템에 접목할 수 있을 것이다.  그렇다면 AI를 사고파는 상품으로 만들고자 구성요소를 분류하고 생산하기 시작하려면 무엇을 선행해야 할까? 비즈니스 용어로 말하자면 이는 문서 관리, 워크플로우 분석 및 프로세스 마이닝, 태스크 마이닝 등 매우 기본적인 관행으로 귀결되는 경우가 많다.  광학문자인식(OCR) 기술 전문 회사 애비(Abbyy)는 이제 스스로를 디지털 인텔리전스 기업으로 지칭한다. 애비가 이렇게 거창한 이름을 붙인 이유는 지난 10년 동안 더 높은 수준의 소프트웨어 기능을 ‘자사 솔루션’에 적용하기 위해 기울인 온갖 노력 때문이다.  애비는 최근 온라인에서 열린 사용자 컨퍼런스에서 자사의 ‘밴티지 2(Vantage 2)’ 소프트웨어를 상세히 설명했다. 회사에 따르면 밴티지 2는 문서 및 콘텐츠에서 필요...

2021.03.31

칼럼ㅣ’애플워치’는 원격 건강 모니터링 도구로 유용하다

AI 기반 원격 건강 모니터링에서 의미 있는 진전을 시사하는 새로운 연구가 공개됐다.  애플은 디지털 헬스케어(Digital Healthcare)에서 긴 게임을 해왔다. 애플의 주요 쟁점이자 애플이 현재 위치하는 지점에 관해 팀 쿡은 최근 “…(생략)…사용자가 자신의 건강 기록을 소유할 수 있도록 권한을 부여하는 것”이라고 설명했다. 그리고 이러한 소유권을 가능하게 하는 도구가 발전하면서 더 많은 기회가 찾아오고 있다.    ‘인간’을 지키는 것  애플 기기가 건강 수치를 추적할 수 있다는 건 알고 있을 터다. 또 이 심박수 모니터링 도구(애플워치)가 이미 생명을 구하고 있다는 사실도 알 것이다. 여기에 더해, 지난 3월 24일 발표된 새로운 연구는 애플워치에서 수집한 데이터가 심장 건강 상태를 원격으로 모니터링할 수 있다고 밝혔다. 이는 디지털 헬스케어에 대한 애플의 계획에서 중요한 단계라고 할 수 있다.  이 계획을 뒷받침하는 건 데이터다. 애플이 지난 몇 년 동안 애플워치에서 수집하는 데이터가 변화를 일으킬 수 있다는 것을 입증해왔다. 한편 앞서 언급한 최근 연구 결과가 다른 점은 다음과 같다. 애플워치가 건강 문제를 감지할 수 있을 뿐만 아니라 병원에서 진료받는 것과 거의 동일한 심장 건강 상태 데이터를 제공할 수 있다는 것이다.  이는 원격진료를 하는 의료진이 심장 건강 상태에 관한 정확한 진단을 내리는 데 사용할 수 있는 충분히 강력한 데이터를 기기에서 수집할 수 있음을 시사한다. 매년 전 세계적으로 1,700만 명이 넘는 사람들이 심혈관 질환으로 조기 사망하기 때문에 이는 중요한 문제다.  연구 결과  해당 연구에서는 총 110명의 심혈관계 질환 환자를 대상으로 아이폰(iPhone)과 애플워치(Apple Watch)를 사용해 심장 건강을 모니터링했다. 또한 연구 대상자는 병원에서도 관리 감독하에 아이폰과 애플워치를 사용해 심장 건강 상태를 확인하는 과정을 진행했다....

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2021.03.30

AI 기반 원격 건강 모니터링에서 의미 있는 진전을 시사하는 새로운 연구가 공개됐다.  애플은 디지털 헬스케어(Digital Healthcare)에서 긴 게임을 해왔다. 애플의 주요 쟁점이자 애플이 현재 위치하는 지점에 관해 팀 쿡은 최근 “…(생략)…사용자가 자신의 건강 기록을 소유할 수 있도록 권한을 부여하는 것”이라고 설명했다. 그리고 이러한 소유권을 가능하게 하는 도구가 발전하면서 더 많은 기회가 찾아오고 있다.    ‘인간’을 지키는 것  애플 기기가 건강 수치를 추적할 수 있다는 건 알고 있을 터다. 또 이 심박수 모니터링 도구(애플워치)가 이미 생명을 구하고 있다는 사실도 알 것이다. 여기에 더해, 지난 3월 24일 발표된 새로운 연구는 애플워치에서 수집한 데이터가 심장 건강 상태를 원격으로 모니터링할 수 있다고 밝혔다. 이는 디지털 헬스케어에 대한 애플의 계획에서 중요한 단계라고 할 수 있다.  이 계획을 뒷받침하는 건 데이터다. 애플이 지난 몇 년 동안 애플워치에서 수집하는 데이터가 변화를 일으킬 수 있다는 것을 입증해왔다. 한편 앞서 언급한 최근 연구 결과가 다른 점은 다음과 같다. 애플워치가 건강 문제를 감지할 수 있을 뿐만 아니라 병원에서 진료받는 것과 거의 동일한 심장 건강 상태 데이터를 제공할 수 있다는 것이다.  이는 원격진료를 하는 의료진이 심장 건강 상태에 관한 정확한 진단을 내리는 데 사용할 수 있는 충분히 강력한 데이터를 기기에서 수집할 수 있음을 시사한다. 매년 전 세계적으로 1,700만 명이 넘는 사람들이 심혈관 질환으로 조기 사망하기 때문에 이는 중요한 문제다.  연구 결과  해당 연구에서는 총 110명의 심혈관계 질환 환자를 대상으로 아이폰(iPhone)과 애플워치(Apple Watch)를 사용해 심장 건강을 모니터링했다. 또한 연구 대상자는 병원에서도 관리 감독하에 아이폰과 애플워치를 사용해 심장 건강 상태를 확인하는 과정을 진행했다....

2021.03.30

시민 개발자가 알아야 할 '윤리적 AI' 구축 방법

‘신뢰하라 그러나 검증하라(Trust but verify)’는 좋은 말이지만 이를 현실적으로 AI에도 적용할 수 있을까?    현재 AI 업계는 새로운 세대의 ‘시민 개발자’를 끌어안으면서 위험한 게임을 하고 있다. AI 솔루션 업체, 컨설턴트 등이 한쪽에선 ‘책임감 있는 AI(Responsible AI)’에 관해 그럴듯한 말을 하면서 다른 한쪽에서는 새로운 세대의 비-전문 개발자가 거의 모든 곳에 딥러닝, 머신러닝, 자연어 처리 등을 적용하도록 장려하고 있는 것이다.  일각에서는 이렇게 책임감 있는 AI에 대한 관심을 두고 더 강력한 규제를 요구하는 목소리를 누그러뜨리려는 AI 업계의 전략이라고 비판하기도 한다. 물론 그 누구도 제공업체에서 고객이 제품을 사용하는 방식을 제어하리라 생각하진 않는다.  하지만 프라이버시를 침해하고, 사회적 편견을 부추기며, 윤리적 실수를 저지르는 애플리케이션을 막기 위한 업계의 주된 접근방식은 책임감 있는 AI에 대한 일련의 문서를 발표하는 것에 불과하다. 최근 사례만 살펴봐도 마이크로소프트, 구글, 액센츄어, PwC, 딜로이트, 윤리적 AI 및 머신러닝 협회(The Institute for Ethical AI and Machine Learning) 등에서 이러한 문서를 발표했다. AI 업체들의 또 다른 접근방식은 책임감 있는 AI 기능을 개발 툴과 런타임 플랫폼에 적용하는 것이다. 이와 관련해 마이크로소프트의 ‘애저 퍼셉트(Azure Percept)’를 살펴볼 필요가 있다. 현재 퍼블릭 프리뷰로 발표된 이 소프트웨어, 하드웨어, 서비스 번들은 엣지 구축을 위한 AI 애플리케이션의 대량 개발을 촉진하고자 고안됐다.  기본적으로 ‘애저 퍼셉트’는 사회적 관점에서 보면 무책임할 수 있는 AI 애플리케이션 개발을 장려한다. 이는 스파이 활동, 감시, 도청 등이 주된 목적인 스마트 카메라나 스마트 스피커 등에 내장되는 AI를 말하는 것이다. 애저 퍼셉트의 구체적인 기능은 아래와 ...

시민 개발자 AI 인공지능 인공지능 윤리 윤리적 AI 책임감 있는 AI 마이크로소프트 애저 퍼셉트 로우코드 노코드 엣지 컴퓨팅 얼굴 인식

2021.03.29

‘신뢰하라 그러나 검증하라(Trust but verify)’는 좋은 말이지만 이를 현실적으로 AI에도 적용할 수 있을까?    현재 AI 업계는 새로운 세대의 ‘시민 개발자’를 끌어안으면서 위험한 게임을 하고 있다. AI 솔루션 업체, 컨설턴트 등이 한쪽에선 ‘책임감 있는 AI(Responsible AI)’에 관해 그럴듯한 말을 하면서 다른 한쪽에서는 새로운 세대의 비-전문 개발자가 거의 모든 곳에 딥러닝, 머신러닝, 자연어 처리 등을 적용하도록 장려하고 있는 것이다.  일각에서는 이렇게 책임감 있는 AI에 대한 관심을 두고 더 강력한 규제를 요구하는 목소리를 누그러뜨리려는 AI 업계의 전략이라고 비판하기도 한다. 물론 그 누구도 제공업체에서 고객이 제품을 사용하는 방식을 제어하리라 생각하진 않는다.  하지만 프라이버시를 침해하고, 사회적 편견을 부추기며, 윤리적 실수를 저지르는 애플리케이션을 막기 위한 업계의 주된 접근방식은 책임감 있는 AI에 대한 일련의 문서를 발표하는 것에 불과하다. 최근 사례만 살펴봐도 마이크로소프트, 구글, 액센츄어, PwC, 딜로이트, 윤리적 AI 및 머신러닝 협회(The Institute for Ethical AI and Machine Learning) 등에서 이러한 문서를 발표했다. AI 업체들의 또 다른 접근방식은 책임감 있는 AI 기능을 개발 툴과 런타임 플랫폼에 적용하는 것이다. 이와 관련해 마이크로소프트의 ‘애저 퍼셉트(Azure Percept)’를 살펴볼 필요가 있다. 현재 퍼블릭 프리뷰로 발표된 이 소프트웨어, 하드웨어, 서비스 번들은 엣지 구축을 위한 AI 애플리케이션의 대량 개발을 촉진하고자 고안됐다.  기본적으로 ‘애저 퍼셉트’는 사회적 관점에서 보면 무책임할 수 있는 AI 애플리케이션 개발을 장려한다. 이는 스파이 활동, 감시, 도청 등이 주된 목적인 스마트 카메라나 스마트 스피커 등에 내장되는 AI를 말하는 것이다. 애저 퍼셉트의 구체적인 기능은 아래와 ...

2021.03.29

“애플, 5년간 인공지능 기업 25곳 인수” 글로벌데이터 조사

애플이 지난 4년간 주요 테크 기업들을 제치고 AI 관련 회사를 가장 많이 인수했다고 시장조사기관 글로벌데이터가 25일(현지시간) 발표했다.  조사에 따르면 2016~2020년간 AI 관련 기업을 가장 많이 인수한 상위 5개 기업 중 4곳은 소위 ‘FAAMG’ 기업에 속하는 애플, 구글, MS, 페이스북이었다. 이들이 인수를 단행한 기업은 총 60곳에 달했다.    이중 인수 거래를 가장 많이 한 기업은 애플(총 25곳)이었다. 애플을 포함한 상위 4개 기업은 모두 미국에 본사를 둔 테크 기업이라는 공통점이 있다. 나머지 1곳은 아일랜드에 본사를 둔  IT 컨설팅펌 액센츄어였다.    글로벌데이터는 “애플이 시리를 개선하거나 아이폰에 새로운 기능을 추가하기 위해 AI 기업 인수에 박차를 가하고 있다”라고 설명했다.  애플은 2019년 2월 AI 음성인식 스타트업 풀스트링(PullString) 인수를 시작으로 지난해 4월에는 음성 AI 스타트업인 보이시스(Voysis)를, 5월에는 머신러닝 스타트업인 인덕티브(Inductiv)를 각각 인수한 바 있다.  글로벌데이터는 “애플이 구글 어시스턴트와 아마존 알렉사를 따라잡기 위해 대대적인 인수를 단행해왔다”라며 “시리는 (음성인식 AI 플랫폼 시장에) 가장 먼저 출시됐지만 ‘스마트함’에 있어서 다른 두 업체에게 지속적으로 밀리고 있다”라고 분석했다.  회사는 “AI가 여전히 거대 테크 기업들의 주력 분야를 차지하고 있는 가운데, 기업들 간에 AI 분야를 장악하기 위한 인수 경쟁이 활발하다”라며 “이들 기업이 AI 관련 목표를 어느 정도는 확정했음을 암시하는 것”이라고 덧붙였다. ciokr@idg.co.klr

애플 페이스북 구글 MS 액센츄어 인공지능 시리

2021.03.26

애플이 지난 4년간 주요 테크 기업들을 제치고 AI 관련 회사를 가장 많이 인수했다고 시장조사기관 글로벌데이터가 25일(현지시간) 발표했다.  조사에 따르면 2016~2020년간 AI 관련 기업을 가장 많이 인수한 상위 5개 기업 중 4곳은 소위 ‘FAAMG’ 기업에 속하는 애플, 구글, MS, 페이스북이었다. 이들이 인수를 단행한 기업은 총 60곳에 달했다.    이중 인수 거래를 가장 많이 한 기업은 애플(총 25곳)이었다. 애플을 포함한 상위 4개 기업은 모두 미국에 본사를 둔 테크 기업이라는 공통점이 있다. 나머지 1곳은 아일랜드에 본사를 둔  IT 컨설팅펌 액센츄어였다.    글로벌데이터는 “애플이 시리를 개선하거나 아이폰에 새로운 기능을 추가하기 위해 AI 기업 인수에 박차를 가하고 있다”라고 설명했다.  애플은 2019년 2월 AI 음성인식 스타트업 풀스트링(PullString) 인수를 시작으로 지난해 4월에는 음성 AI 스타트업인 보이시스(Voysis)를, 5월에는 머신러닝 스타트업인 인덕티브(Inductiv)를 각각 인수한 바 있다.  글로벌데이터는 “애플이 구글 어시스턴트와 아마존 알렉사를 따라잡기 위해 대대적인 인수를 단행해왔다”라며 “시리는 (음성인식 AI 플랫폼 시장에) 가장 먼저 출시됐지만 ‘스마트함’에 있어서 다른 두 업체에게 지속적으로 밀리고 있다”라고 분석했다.  회사는 “AI가 여전히 거대 테크 기업들의 주력 분야를 차지하고 있는 가운데, 기업들 간에 AI 분야를 장악하기 위한 인수 경쟁이 활발하다”라며 “이들 기업이 AI 관련 목표를 어느 정도는 확정했음을 암시하는 것”이라고 덧붙였다. ciokr@idg.co.klr

2021.03.26

‘지금 짚어봐야 할’ AI에 관한 오해 6가지

AI 기술이 비즈니스 환경에 점점 더 깊숙이 들어오고 있다. 일상적인 업무가 대체되고 남은 업무도 보강되거나 다른 방식으로 변화되고 있다. 또 AI 기술은 비즈니스의 모든 측면에 스며들고 있으며 조직 전략을 주도하고 있다. 실제로 가트너는 2025년이면 AI가 기업 인프라 의사결정에 핵심 역할을 할 것으로 예측하고 있다. AI에 대한 관심이 커지는 가운데에서도 AI 기술에 대한 몇 가지 오해는 사라지지 않고 있다. CIO들은 그러한 오해를 파악해서 불식시켜야 한다. 그래야만 AI 프로젝트 구현을 추진할 때 좋은 전략을 만들거나 기존 전략을 향상시킬 수 있다. AI의 작동 방식과 한계를 이해한다면 CIO들은 AI 활용도를 높여 업무 가치 실현을 도모할 수 있을 것이다.   오해 : 코로나19 사태 중에 AI는 사치다 실제 : 코로나19 사태 와중에도 AI에 대한 관심과 투자는 계속 늘고 있다. 최근 실시된 가트너 설문조사에 따르면 코로나 사태가 시작된 이후 AI 투자를 늘린 조직의 비율이 24%, 변함없이 유지한 비율은 42%인 것으로 나타났다. 코로나 사태가 계속되는 동안 AI는 의료 및 정부 CIO 들의 바이러스 전파 예측과 비상 자원 최적화 작업 지원에 매우 중요한 역할을 했다. 뿐만 아니라 온갖 종류의 기업들이 복구 활동을 서두르는 데에도 필수적인 역할을 했으며, AI는 비용 최적화와 업무 연속성을 가능하게 하는 데에도 중요한 역할을 했다. 업무에 지장을 받는 사태가 계속되는 와중에도 고객 상호작용을 개선했고 매출 성장을 도운 것이다. AI는 만병통치약이 아니지만 코로나 사태의 즉각적인 영향과 장기적인 영향에 모두 대처할 수 있는 잠재력이 있으며 대부분의 조직들은 이를 무시할 수 없다. CIO들은 AI를 사치가 아닌 활용도 높은 강력한 기술이라는 점을 강조해야 한다. 예를 들면 더 많은 데이터를 더 빠르게 분석하고 코로나 사태 중은 물론 그 이후에도 의사 결정을 강화하는 등의 실용적인 용도로 활용할 수 있다. 오해 : 우리는 AI 전략...

인공지능 AI 전략 AI 오해 알고리즘 블랙박스

2021.03.26

AI 기술이 비즈니스 환경에 점점 더 깊숙이 들어오고 있다. 일상적인 업무가 대체되고 남은 업무도 보강되거나 다른 방식으로 변화되고 있다. 또 AI 기술은 비즈니스의 모든 측면에 스며들고 있으며 조직 전략을 주도하고 있다. 실제로 가트너는 2025년이면 AI가 기업 인프라 의사결정에 핵심 역할을 할 것으로 예측하고 있다. AI에 대한 관심이 커지는 가운데에서도 AI 기술에 대한 몇 가지 오해는 사라지지 않고 있다. CIO들은 그러한 오해를 파악해서 불식시켜야 한다. 그래야만 AI 프로젝트 구현을 추진할 때 좋은 전략을 만들거나 기존 전략을 향상시킬 수 있다. AI의 작동 방식과 한계를 이해한다면 CIO들은 AI 활용도를 높여 업무 가치 실현을 도모할 수 있을 것이다.   오해 : 코로나19 사태 중에 AI는 사치다 실제 : 코로나19 사태 와중에도 AI에 대한 관심과 투자는 계속 늘고 있다. 최근 실시된 가트너 설문조사에 따르면 코로나 사태가 시작된 이후 AI 투자를 늘린 조직의 비율이 24%, 변함없이 유지한 비율은 42%인 것으로 나타났다. 코로나 사태가 계속되는 동안 AI는 의료 및 정부 CIO 들의 바이러스 전파 예측과 비상 자원 최적화 작업 지원에 매우 중요한 역할을 했다. 뿐만 아니라 온갖 종류의 기업들이 복구 활동을 서두르는 데에도 필수적인 역할을 했으며, AI는 비용 최적화와 업무 연속성을 가능하게 하는 데에도 중요한 역할을 했다. 업무에 지장을 받는 사태가 계속되는 와중에도 고객 상호작용을 개선했고 매출 성장을 도운 것이다. AI는 만병통치약이 아니지만 코로나 사태의 즉각적인 영향과 장기적인 영향에 모두 대처할 수 있는 잠재력이 있으며 대부분의 조직들은 이를 무시할 수 없다. CIO들은 AI를 사치가 아닌 활용도 높은 강력한 기술이라는 점을 강조해야 한다. 예를 들면 더 많은 데이터를 더 빠르게 분석하고 코로나 사태 중은 물론 그 이후에도 의사 결정을 강화하는 등의 실용적인 용도로 활용할 수 있다. 오해 : 우리는 AI 전략...

2021.03.26

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