여행을 떠날 때 책을 가지고 갑니다. 오래 가지고 있었지만 읽지 않았던 책을, 읽고 버리려고(…) 가져갑니다. 이번에 가져온 책 중에 정도희님의 ‘인공지능 시대의 비즈니스 전략’이란 책이 있습니다.
2017년에 쓰고 2018년에 나온 책인데, 당시 잘 알려져 있지 않은 인공지능 기술을 이해하고, 실제 비즈니스에 적용해보자는 목적으로 쓴 … 일종의 쉬운 개론서입니다.
예전에 나온 책이라 아무래도 이젠 좀 낡았다, 개정판은 안나왔을까- 뭐 이런 생각하며 읽고 있는데, 갑자기 SNS에 RAND 연구소에서 제출한, 인공지능 프로젝트의 ‘80%’는 실패한다는 보고서가 화제입니다.
이게 뭐지? 하고 읽어보니… 음, 쌀로 밥 짓는 이야기네요. 하지만 리포터를 낸 시기가 참 좋습니다. 인공지능 사업이나 회사에 투자했던 사람들이, 이거 당장 돈 못 버는 거 맞구나…하는 생각에 슬슬 두려워지고 있을 때니까요.
마침 가트너에서 내놓은 하이퍼 사이클 2024 이머징 테크 분야에서, 곧 환멸의 골짜기로 떨어질 거라 얘기하기도 했고요.
세상에, 1-2년 만에 ai 산업은, 손 대면 톡하고 터질 신세가 되고 말았습니다.
그런데 그 이유가, 우리 모두가 알고 있는, 글고 짐작하고 있는 그런 이유 때문에 그렇습니다. 다들 말로만 AI AI 하지만, 그게 어떤 기술이고 어디에 어떻게 쓰면 우리가 가진 어떤 문제를 풀어줄 건지, 다들 고민하지 않거나, 모른다는 거죠. 책에서는 이렇게 말합니다.
“보통은 인공지능 기술만 도입하면 기업의 여러 문제들이 해결되고 새로운 비즈니스 모델이 만들어지고 기업이 성장할 수 있을 것이라고 기대한다. 기술이 중요하다고 생각하는 것이다. 하지만 절대로 그렇지 않다. 그보다는 전체 최적화, 조직 간 조율, 목표 관리, 커뮤니케이션, 평가 그리고 이 모든 것을 아우르는 방향과 문화가 훨씬 더 중요하다.”
실제로 보고서는 아래 다섯 가지 이유로 인공지능 프로젝트가 실패한다고 요약했습니다(보고서는 데이터 과학자와 엔지니어 65명을 인터뷰한 결과입니다.).
먼저, AI를 사용하여 해결해야 할 문제가 무엇인지 오해하거나 제대로 전달하지 못하는 경우가 많습니다.
둘째, 많은 조직에서 효과적인 AI 모델을 적절히 훈련하는 데 필요한 데이터가 부족합니다.
셋째, 때론 사용자의 실제 문제를 해결하는 것보다 최신 최고의 기술을 사용하는 데 더 집중하고는 합니다.
넷째, 때론 조직에서 데이터를 관리하고 완성된 AI 모델을 배포하는 데 필요한 적절한 인프라가 없을 수 있습니다.
다섯째, 때론 AI가 해결하기 너무 어려운 문제에 해당 기술을 적용합니다.
간단히 말해, 자기 회사에 필요한 문제를 정확하게 정의하고 그걸 풀기 위해 인공지능이란 도구를 사용하는 것이 아니라, 인공지능을 도입하면 뭐든 어떻게 되는 것처럼 보이겠지-하는 경우가 많다는 말입니다.
이거, 컴퓨터를 조작할 사람도 없는데 당시 돈으로 수억원을 들여서 컴퓨터를 수입했던, 1970년대 대한민국이 떠오르는 군요.
이런 문제를 해결하는 방법에 대한 제안은 다음과 같습니다.
우선 기술 직원이 프로젝트 목적과 배경을 이해하도록 도와야 합니다.
둘째, AI 프로젝트는 완료하는 데 시간과 인내심이 필요하다는 것을 이해해야 합니다.
셋째, 기술이 아닌 문제에 집중해야 합니다.
넷째, 인공지능 훈련 및 배포 인프라에 대한 투자를 해야합니다.
마지막으로 인공지능 기술이 가지고 있는 한계를 이해해야 합니다.
그 밖에 ai 교육에 대한 제안도 있는데 이건 넘어가기로 하고요. 보고서 내용 자체도 어떻게 프로젝트를 성공하게 만들 수 있을 것인지에 대한 제안이지, AI 프로젝트 80%는 망한다! 위험하다! 가 아님을 생각해 주시면 좋을 것 같습니다.
그나저나 이 책, 낡았어요!라고 후기 쓰려고 했는데, 문제의식은 유효해요! 라고 덧붙여야 할 것 같네요. AI에 대해 잘 모르시는 분이, 과장 이상급 직원이, 인공지능에 대해 간략히 감을 잡기 좋은 책입니다. 추천 안하려고 했는데, 추천합니다. 지난 7년간, 기술은 더 좋아졌는데 우리 인간은 그대로인 것 같네요…
자세한 내용은 아래 링크에 있는 해당 보고서 원문을 참고해 주세요.
해당 보고서 원문 https://www.rand.org/pubs/research_reports/RRA2680-1.html
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