[AI] <한 권으로 끝내는 AI 비즈니스 모델> 독서 후기

  새롭게 'IT Books'라는 카테고리를 만들었다. 스스로 테크놀로지를 공부하는 것도 좋지만 타인의 생각을 읽으며 내 시야를 확장하고, 이해를 깊게 하기 위함이다. 저작권을 침해하지 않는 선에서 내용을 요약하고, 내 생각을 곁들이고자 한다.

  처음으로 소개할 책은 서울대 출신의 정두희 교수가 쓴 청림출판의 <한 권으로 끝내는 AI 비즈니스 모델>이다. 

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한 권으로 끝내는 AI 비즈니스 모델

 

 

Index

 

1. 책 소개

  개인적으로 '한 권으로 끝낸다'는 표현은 '실속이 없다'는 의미로 생각해왔다. 수박 겉핥기식으로 피상적인 내용을 전달하기 급급한 책들이 많았다. 그러나 이 책의 예외다. 경영자, 취준생, 학부생 등 AI에 관심을 지닌 모든 이들에게 비즈니스를 어떻게 전개해야 하는가에 대한 지식을 일목요연하게 전달한다. 기본 개념은 물론 실전에도 도움이 되도록 부록 또한 충실하다.  

2. 요약 및 감상

  시작하기 앞서 아래의 내용은 <한 권으로 끝내는 AI 비즈니스 모델>에서 가져왔음을 거듭 밝히는 바이다.

AI를 사용한 비즈니스의 흐름

p.20

  전반적인 흐름은 위의 이미지를 참고하길 바란다. AI 혁신의 무엇인지 이해하는 것에서 출발해 수익 계산까지의 프로세스를 깔끔하게 표현했다. 

AI 혁신

  AI 혁신에 대해 저자는 다음과 같이 정의했다. (p.22)

인공지능 기술을 이용해 고도화된 기능을 지닌 상품 혹은 서비스를 구현하고 이로써 새로운 가치를 창출해 사용자 경험을 향상시키는 과정 

 

  즉, 첨단기술 구현으로 소비자에게 보다 높은 효용을 제공하는 것을 이른다. 그런데 AI 혁신은 테크놀로지 푸시, 다시 말해 기술이 시장을 밀고 가는 형식으로 진행되는 것이 특징이다. 새로운 기술에 대해 일반인들은 무지할 수밖에 없기에 해당 기술의 가치, 유용성 등을 제대로 인지하기 어렵기 때문이다.

  여기서 떠오른 것이 스티브 잡스가 검정 티셔츠에 청바지를 입고 나왔던 프레젠테이션이다. 그는 아이폰에 어떤 기술을 접목했는지, 또 어떤 가치를 제공하는지에 대해 역설했다. 애플의 아이폰이야말로 테크놀로지 푸시의 좋은 사례라 할 수 있다.

구글 알파고에 적용된 알고리즘

  AI라는 키워드가 대중들에게 각인된 것은 이세돌과 알파고의 대국이 계기였다고 본다. 알파고는 수많은 기사들의 대국 (방대한 데이터)을 학습해 최선의 선택을 내릴 수 있게 되었는데 이를 실제 대국에서 운용하기 위해서는 먼저 흑백 바둑돌과 19X19의 바둑판 이미지를 인식해야 했다. 이 과정에는 딥러닝을 활용한 CNN 알고리즘이 적용되었다.

  다음으로 어떤 위치에 바둑돌이 놓였는지 인식했다면 어떻게 수를 두어 대응해야 할지 정해야 한다. 여기에는 몬테카를로 트리 탐색 알고리즘을 활용했다고 한다. 구조만 보면 의사결정나무와 유사하다는 생각이 들 수도 있는데 가장 승률이 높은 방향으로 계속 연산해나가는 것으로 보인다. 승률을 계산하기 위해 기존에 학습했던 대국의 한 수, 한 수가 미치는 영향력을 강화학습으로 분석했지 않았을까 짐작된다.

몬테카를로 트리 탐색 알고리즘

품질평가

  여기서는 오차행렬 Confusion Matrix를 언급했다. 이에 대한 내용은 필자 또한 빅데이터 성능평가지표를 정리한 바 있다. 이외에도 다양한 평가지표가 있으므로 상세 내용은 위의 링크를 참조하길 바란다.

경험적 가치의 구체화

  AI의 궁극적 목표는 고객 경험의 향상이다. 이를 위해 기술수용이론의 유용성, 편이성, 유희성을 살펴볼 것을 권한다. 유용성과 편이성은 당연한 요소지만, 유희성은 의외였다. 그러나 곰곰이 생각해보면 지금까지 유행을 선도한 IT 제품 혹은 서비스는 사람들에게 웃음을 선사해왔다. 스마트폰, OTT 등이 좋은 예시다.

 AI 혁신은 기술에 대한 이해로 시작되고 인간에 대한 이해로 완성된다.
- p.157 -

CAIO의 개념과 역할

  CAIO는 AI를 총괄하는 최고 책임자라고 할 수 있다. Chief Aritifical Intelligence Officer의 준말인데 기존의 CIO나 CTO가 AI업무를 담당해도 무방해보인다. 중요한 건 직책명이 아니라 실제로 해당 업무를 담당할 수 있는 역량의 보유 여부라 본다. 이 책에서는 6개의 역할을 언급하는데 몇가지만 적어보도록 하겠다.

• AI 인재 확보
• AI 프로젝트의 비용 및 수익성 관리
• 기술개발 및 데이터 전략 구축

  정리해보자면, AI 프로젝트를 추진 및 관리하고 인재를 영입하며 전사의 AI 체계를 구축하는 것이 CAIO의 역할이다. 그런데 인건비가 회사 지출에서 가장 많은 부분을 차지하는 것처럼, CAIO의 업무 중에서도 AI 인재 확보가 가장 중요해보인다. 아무리 좋은 계획을 마련해도 이를 수행할 인력이 없다면 그림의 떡이기 때문이다. 책의 저자 또한 이를 의식해서인지 인재 확보에 대해 상술하고 있다. 

  많은 인사결정권자들이 AI 인력을 채용할 것인가, 교육할 것인가로 고민할 텐데 이 문제에 대한 조언도 있다. 저자는 전산, 통계, 수학, 프로그래밍 등과 같이 학습에 오랜 시간이 소요되는 부분에 대해서는 채용을 추천한다. 즉, '도메인 지식이 부족하면 교육하되 전공과 같은 기초가 모자르면 채용하라'로 정의할 수 있겠다. 

기술의 숫자화

  AI엔지니어를 위한 충고로, 경제적 가치에 유의할 것을 당부한다. 경제적 가치를 무시해서는 안된다는 이야기다. 천생 문과인 필자에게는 이해가 잘 되지 않지만, 기술에만 매몰돼 주위를 살피지 못하는 케이스가 종종 있는 모양이다. 

  한편, 기업이 AI를 도입할 때, 그 목적이 크게 비용 감소와 수익 확대로 나뉘는데 후발주자일수록 비용절감에 주안점을 둔다고 한다. 그 중 44%가 비용절감을 거둔다. 반면 수익 확대에 포커스를 맞춘 기업은 비용 절감 효과는 거의 없지만 72%의 이윤 창출을 경험했다고 한다. 이러한 MIT의 통계에 기초하며, 수익창출에 보다 신경을 쓸 것을 조언한다.

  다만, 사실 AI를 도입한다는 것은 장비나 인력 확보를 비롯해 상당한 비용과 시간이 소요되기 때문에 윗선의 결단없이는 이루어질 수 없다고 본다. 미래의 먹거리를 위해서든 경쟁력 향상을 위해서든 현재의 상황을 심사숙고해 현명한 결정을 내릴 필요가 있다.

3. 맺음말

  지금까지 청림출판의 <한 권으로 끝내는 AI 비즈니스 모델>을 읽고, 필자의 생각을 곁들이며 내용을 간략히 요약해 보았다. 개발자, 학생, 경영자 등 다양한 관점에서 AI를 바라보고 실무에 적용할 수 있도록 지식을 제공한다. 비즈니스 모델 캔버스 작성 등 부록도 알차기 때문에 돈이 아깝다는 생각은 들지 않을 것이다.