이 글의 원본은 『AI 시대의 경영전략: 전략의 고수가 되는 방법(조동성/문휘창 공저, 서울경제경영, 2022)』에 ‘프롤로그’와 ‘에필로그’로 나뉘어 게재됐고 『AI가 인간에게 묻다(김광석 외 공저, 지식노마드, 2022)』에 ‘4장 AI와 경영’이란 제목으로 게재됐다.
Article at a Glance
AI는 머신러닝 단계인 1.0을 넘어 현재 딥러닝 단계인 2.0까지 와 있다. 그리고 AI 2.0까지는 과학기술의 발전 방향에 맞춰 AI가 진화했다. 최근 AI에 대한 관심과 그에 따른 투자가 비약적으로 증가하면서 향후 AI 발전의 방향성은 AI를 필요로 하는 시장과 고객의 니즈에 맞출 가능성이 크다. 향후 1∼2년 내 나타날 것으로 전망되는 AI 3.0은 시스템 러닝(System Learning), 즉 체계 학습이다. 이 단계에서는 딥러닝에서 블랙박스로 간주한 데이터와 해답 사이에 존재하는 규칙을 알 수 있게 된다. 또한 AI 4.0은 다이내믹 러닝(Dynamic Learning) 단계로 데이터와 기존 패턴에 의존하는 기존 AI와 달리 데이터로부터 해방돼 미래를 예측할 수 있게 될 전망이다. 또한 AI 발전의 마지막 단계라 할 수 있는 AI 5.0는 휴먼 러닝(Human Learning) 단계다. AI는 인간처럼 실수와 실패를 통해 배우고 발전할 수 있게 된다.
AI가 어떤 단계를 거쳐 발전할 것인가에 대한 예측은 전문가마다 다르다. 관련 기술을 공급하는 과학기술계에서는 AI의 발전 단계가 양자 컴퓨터를 비롯한 기반 기술의 발전에 따른 종속변수라고 주장한다. 이에 반해, AI 프로그램을 활용하는 경제•경영계 등 사용자들은 소비자가 원하는 방향으로 AI가 발전할 것이라고 예상하고 있다.
필자는 두 가지 견해가 다 일리 있다고 본다. AI가 시장에서 적극적으로 활용되기 이전까지는 기반 기술의 종속변수로 보는 견해가 타당한 듯하고, 시장에서 AI가 적극 활용되고 R&D 투자가 본격화되는 시점부터는 시장이 주도하는 방향으로 흘러갈 가능성이 높아 보인다. 이를 두고 도널드 마틴 주니어 구글 선임 기술 프로그램 매니저와 앤드루 무어 구글 클라우드 AI 부서장은 HBR(하버드비즈니스리뷰) 기고를 통해 “AI 기술자들은 기술을 뛰어넘은 그 이후를 생각해야 한다(AI Engineers Need to Think Beyond Engineering)”고 주장하기도 했다.11Martin, Donald, Jr. & Andrew Moore, “AI Engineers Need to Think Beyond Engineering,” Harvard Business Review, October 28, 2020.닫기
그렇다면 개발자 중심에서 사용자 중심으로 AI 발전 방향에 대한 주도권이 바뀌는 터닝포인트는 언제일까? 필자의 판단으로는 이미 지난 2016년 3월 알파고가 이세돌 선수를 4대1로 이기는 순간 AI 시대가 열렸다. 그리고 2020년 코로나19로 인해 전 세계 인구가 온라인 소통이라는 대변환을 경험하면서 AI 사회가 본격적으로 시작됐다고 생각한다.
경제•경영계가 AI의 발전상을 바라보는 시각에는 몇 가지 방향성이 있지만 그중 좁은 견해로는 기업 경영을 대상으로 AI가 발전하는 모습을 살펴본 리 슐렝커 프랑스 EM리옹경영대학원 교수의 ‘3단계 분류 방법’이 있다. 그는 AI를 기업에서 조직 변동과 시장 예측에 관한 비용을 줄일 수 있는 가능성을 기준으로 해서 좁은 AI(Narrow AI), 넓은 AI(Broad AI), 보편적 AI(General AI)로 나누었다. 여기에서 좁은 AI는 계획, 조직화, 예산 배정을 하는 등의 경영 관리 활동에 투입되는 비용을 빠르고 정확하게 집행하는 일을 도와준다. 넓은 AI는 기업과 시장의 본질적 기반을 흔들어버리는 중복 사업, 중복 영역에 관련된 지원을 해준다. 미래에 나타날 보편적 AI는 경영자가 업무에 대해 가지고 있는 관점과 논리에 대한 인지적 능력을 통합해준다.:CN::2::/CN::
3Schlenker, Lee, “As a manager in 2019, what will you really need to know about AI?” Towards Data Science, Sep. 27, 2018, https://towardsdatascience.com/as-a-manager-in-2019-what-will-you-really-need-to-know-about-ai-afb3cb356fd3닫기
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