[4차산업 인공지능㉗] 현재 기업에서 활용하는 AI 현황

최근 조사 결과에 따르면, 이미 인공지능(AI)에 의지하는 기술을 사용하는 기업과 기관이 많다. 또한 더 많은 기업들이 앞으로 2년 이내에 AI 기술 들을 도입할 전망이다. 기업에서 사용하는 AI 기술이 급증하고 있다. 그러나 NLG(Natural Language Generation) 전문 업체인 내러티브 사이언스(Narrative Science)가 발표한 새로운 조사 결과에 따르면, AI를 의지하는 기술을 사용하고 있다는 사실을 모르는 비즈니스 리더들이 많다. 이런 상황에도 불구하고, 본격적인 도입이 임박한 상태다.

내러티브 사이언스를 공동 창업한 스튜어트 프란켈은 AI는 꽤 오래 전에 등 장했다. 최근 들어 핫 하게 관심을 끌고 있지만, AI로 간주하지 않는 AI에 대한 성공 사례들이 존재한다. 이미 매일 사용하고 있으며, 따라서 아주 익숙한 기술들이다. 자연스러운 진화라고 생각한다. 설명하기 힘든 난해한 기술이 널리 보급되면, 더 이상은 AI가 아닌 기술이 된다고 말했다.

AI 기술을 인지 못하고 사용하는 기업 많다

내러티브 사이언스가 NBRI(National Business Research Institute)에 의뢰, 여러 산업의 비즈니스 임원 345명을 설문 조사한 결과에 따르면, 기업에서 반복 수동 업무 자동화를 위해 AI 기술을 이용하고 있다고 대답한 비율이 26% 였다. 이는 지난 조사 결과와 비교해 15% 증가한 수치다. 또 AI 기술을 이용하 고 있다고 대답한 비율은 총 38%였다.

내러티브 사이언스는 예측 분석과 자동 서면 보고 및 커뮤니케이션, 음성 인식 및 응답 등 AI 기법에 기반을 둔 기술을 사용하고 있는지 물었다. 그러자 AI를 사용하지 않는다고 대답한 응답자 가운데 88%가 이런 기술을 하나 이상 사용하고 있다고 대답했다.

다시 말해, AI 기술에 혜택을 받고 있으면서 이를 사용하는 것을 모른다는 말이 된다. 그러나 프란켈은 명칭보다는 실제 활용이 훨씬 더 중요하다고 강조했다. 프란켈은 대부분의 경우에는 중요한 문제가 아니다. 단 조직에 큰 영향을 미치는 기술에 대한 의사 결정을 내리는 사람들은 자신이 구매하는 기술을 어느 정도 이해해야 한다고 말했다.

내러티브 사이언스의 조사에 따르면, AI 관련 기술에 사용하는 '명칭'이 무엇 이든 AI를 사용하고 있다. 이미 AI 기술을 사용하고 있다고 대답한 비율, 2년 이내에 AI 기술을 도입할 계획이라고 대답한 비율이 각각 38% 및 56%이다. 1년 이내에 도입할 계획이라고 밝힌 비율도 23%이다.

IT 없는 AI는 무게 중심 예측 분석

프란켈에 따르면, 엔터프라이즈에 AI 기술이 증가하고 있는 큰 이유 가운데 하나는 접근성이 높아졌기 때문이다. 프란켈은 부서, 심지어는 개인도 쉽게 AI 기술을 테스트할 수 있다. IT의 도움이나 관여가 필요 없다. AI가 빠르게 기업 시장으로 침투하고 있다. 그러나 수많은 기업에 광범위하게 도입되는 추세라고 말할 수는 없다”고 설명했다.

IBM 왓슨이 좋은 사례다. 프란켈은 2~3년 전만 하더라도, 왓슨 테스트에 수 년이라는 시간과 수백만 달러의 투자가 필요했다. 이런 정도의 투자를 할 수 있는 기업은 그리 많지 않다. 이후, API를 통해 기술을 제공하고, 웹서비스를 구현하는 트렌드가 형성되었다. 그 결과, 훨씬 더 쉽게 테스트를 할 수 있게 됐다. 조직이 테스트를 통해 가치를 입증할 수 있게 되면, 다운스트림의 도입률이 크게 증가한다고 말했다.

현재 사용되고 있는 AI 기술 가운데 가장 많이 사용되는 기술은 예측 분석이 다. 조사 결과에 따르면, 현재 가용한 데이터를 분석해 미래를 예측하기 위해 데이터 마이닝, 통계, 모델링, 머신 학습을 사용하고 있다고 대답한 비율이 58% 이다. 프란켈은 가장 중요한 조사 결과 가운데 하나는 예측 분석이 엔터프라이즈에 정말 빠르게 보급되고 있다는 것이다.

기업들이 데이터의 진짜 가치를 확인하기 시작했다. 데이터를 단순히 확인하는 것을 넘어, 데이터를 기준으로 의사 결정을 내리고 있다고 강조했다. AI 무게 중심이 예측 분석으로 이동하고 있는 이유는 여러 산업에서 큰 잠재 력을 갖고 있기 때문이다.

예를 들어, 의료 산업에서는 병원 재 입원율을 낮출 수 있고, 제조업에서는 공급망을 더 효율적으로 관리할 수 있다. 시장 조사 기 관인 가트너는 2020년에는 기업의 신규 투자 가운데 40%가 예측 분석에 대한 투자라고 전망했다. 조사에 따르면, 혁신을 중시하는 기업들이 기술 투자에서 큰 가치를 실현하는 경향이 있다. 54%는 혁신 전략이 있다고 대답했으며, 62%는 혁신에 별도의 예산을 편성했다고 밝혔다.

혁신 전략을 수립한 조직 가운데 63%는 빅데이터를 사용해 비즈니스 문제를 해결하는 역량을 보유하고 있다고 생각했다. 혁신 전략이 없는 조직 가운데 이렇게 생각하는 비율은 13%에 불과하다. 혁신 전략을 수립한 기업 가운데 61%는 데이터에서 놓칠 수도 있는 기회를 파악하기 위해 AI를 사용하고 있다고 대답했다. 혁신 전략이 없는 조직 가운데 이렇게 대답한 비율은 22%에 불과하다.

데이터 과학자 부족이 걸림돌

많은 응답자가 데이터 과학 분야의 인재 부족을 걱정하고 있었다. 데이터에서 가치를 실현하지 못하도록 방해하는 큰 장애물 가운데 하나가 데이터 과학 분야 의 인재가 부족한 것이라고 대답한 비율이 59%였다. 빅데이터 기술을 도입했다고 대답한 조직 가운데 59%는 빅데이터를 이용, 비즈니스 문제를 해결할 역량을 보유하고 있다고 대답했다.

역량을 갖고 있다고 밝힌 조직 가운데 95%가 AI 기술을 사용하고 있었다. 프란켈은 기업들이 인재 공급이 부족한 가운데 데이터 과학 역량을 보강할 방법으로 지능형 시스템을 찾고 있다는 점을 보여준다고 설명했다. 프란켈은 데이터 과학자의 지식을 머신에 코딩해 활용할 수 있다며, 사람과 머신의 협력은 데이터 사이언스 분야를 넘어선다고 강조했다.

프란켈은 이번 조사와 지난번 조사에서 큰 차이가 있는 부분은 AI 기술에 대한 인식이 바뀐 것이다. 올해의 경우, AI에 대한 담론이 협력의 힘에 맞춰져 있다. AI와 사람의 역량을 결합하는 것이 가장 좋다는 인식이 높아졌다. 하나로는 달성할 수 없는 결과를 일궈낼 수 있기 때문이다고 말했다.