[4차산업 인공지능㊽-2] “인공지능 기술”… 도입은 선택인가 필수인가

[디지털비즈온 김맹근 기자] 도입 여부만을 확인했던 미국 기업 분석에서 나아가 300개의 중소기업을 대상으로 설문 조사를 진행하여, 기업이 가장 대표적인 인공지능 기술인 자연어처리(Natural language processing), 컴퓨터 비전(Computer vision), 머신러닝(Machine learning) 등의 인공지능 기술을 제품 개발, 연구 개발 과정에서 구체적으로 어느 정도로 사용하고 있는지를 확인하고 이들 기업의 성과를 확인하였다.

대표적인 인공지능 기술의 자연어처리, 컴퓨터비전, 머신러닝은 먼저 자연어처리는 사람처럼 언어를 이해 및 처리하도록 구현된 인공지능 기술 중 하나이다. 우리가 흔히 사용하는 번역기가 자연어처리의 대표적인 예시이며, 최근 들어 기업들이 고객 응대에서 활용을 늘리고 있는 챗봇도 대표적인 자연어처리 기반의 인공지능기술이다.

컴퓨터 비전은 기계가 사람의 시각처럼 이미지나 동영상 기반의 물체나 상황을 식별하고 이를 해석하는 인공지능 기술이다. MRI나 CT 등의 결과물을 인식하여 의료 진단을 수행하는 것이 대표적인 컴퓨터 비전 기술이다.

마지막으로 머신러닝은 데이터 기반으로 기계가 반복된 학습을 통해 그 안에 숨겨진 패턴 혹은 인사이트를 찾아내는 인공지능 기술이다. 동영상 스트리밍 사이트에서 사용자가 봤던 영상을 기반으로 새로운 영상을 추천하거나 온라인 상품 판매에서 상품 추천 등이 머신러닝을 활용하는 사례이다.

인공지능 기술의 활용은 매출액을 증가시키고 있다. 먼저, 인공지능을 도입한 국내 기업과 도입하지 않은 기업을 비교했을 때, 인공지능을 도입한 기업이 그렇지 않은 기업보다 30% 더 높은 매출액 성장률을 보이는 것으로 분석되었다.

생산성 역설이란, 생산성 향상을 위해 인공지능 기술을 도입했지만, 그 성과는 단기적으로 드러나는 것이 아니라 꾸준한 투자와 경험이 누적되었을 때만 나타나는 것을 의미한다.

다시 말해, 인공지능 기술의 도입이 경영 성과로 발현되기 위해서는 인공지능을 활용하기 위한 장비 및 인프라 구축 등의 유형 자산(Tangible asset)과 인공지능 전략 마련, 조직 개편, 직원 재교육 등의 무형 자산(Intangible asset)에 대한 투자가 필수적이다

인공지능 기술의 효율적 활용에는 보완 기술 투자가 필요하다. 나아가 어떤 기업이 더 성공적으로 인공지능 기술을 활용하여 매출액 증가를 창출하는지 파악해보기 위해, 기업의 인공지능 보완 기술 사용 여부를 비교하여 두 집단 간의 매출액 차이를 비교 분석해보았다.

인공지능 기술은 알고리즘 기반으로 많은 양의 데이터를 보관하고 활용하는 것이 필요하며, 분석을 위해서는 고성능의 컴퓨팅 파워가 필요하다. 따라서, 인공지능 기술 도입과 데이터베이스 센터(Database center)와 클라우드 컴퓨팅(Cloud computing) 도입은 뗄 수 없는 중요한 관련이 있다.

인공지능 기술의 효율적 활용에는 내부 연구개발 전략이 필요하다. 인공지능 기술의 도입과 기업의 성과는 기술적 보완뿐만 아니라 기업의 연구개발 전략에 따라서도 다르게 나타날 수 있다. 가령, 인공지능 기술은 기술적 특성상 주로 조직 내부의 데이터에 기반을 두어 알고리즘을 훈련하고 활용한다.

또한, 인공지능의 핵심은 알고리즘으로 지적 재산권으로 보호하는 것이 다른 기술보다 어렵다. 이러한 특성으로 인해, 외부 협력을 통해 인공지능 기술을 도입하려고 할 때는 기업 내부 정보를 공유하고 지적 재산권 침해의 위협에 직면할 수 있다.

즉, 인공지능 기술은 기업 자체적인 연구개발을 더 강조하게 되며, 과거부터 외부와의 협력을 중심으로 혁신 활동을 지속해온 기업은 인공지능 기술의 활용에서 다양한 문제에 직면할 수 있음을 시사한다.

한국 기업의 인공지능 기술 도입도 기업의 성과를 높이고 있다. 한국 기업 데이터를 활용한 분석 결과, 인공지능 기술을 비즈니스에 활용하고 있는 기업이 도입하지 않은 기업보다 더 높은 매출액 상승을 가지는 것으로 나타났다.

특히 더 전사적으로 활용하는 기업에서 매출액 증대가 더 두드러지는 것으로 분석되었다. 나아가, 데이터베이스와 클라우드 컴퓨팅과 같은 인공지능 기술의 보완 기술을 도입하거나 내부적인 연구개발 전략을 추진해왔던 기업에서 매출액 상승이 나타나는 것이 드러났다.

결과적으로 도입 과정은 속도가 아니라 방향이다. 기업의 인공지능 기술 도입 전략에 있어서 약간의 힌트를 제공하고 있다. 먼저, 인공지능 기술을 도입한다는 것은 조직 내 새로운 데이터 가치 사슬을 구축하는 과정임을 인지해야 한다.

데이터의 축적과 활용, 알고리즘 개발, 알고리즘 실행을 위한 컴퓨팅 등이 유기적으로 연결되고 구축되어야 만 효율적인 인공지능 기술 사용이 가능하다. 이를 위해서는 인공지능 알고리즘 뿐만 아니라 데이터베이스 센터, 클라우드 컴퓨팅, 데이터 분석 등의 보완 기술에 대한 투자가 필요하다.

자원이나 역량이 부족한 중소기업은 위와 같은 기술적 및 전략적 보완재에 대한 투자를 진행하기 전에 먼저 본인의 어떤 사업에 인공지능 기술을 활용할 수 있는지 파악하는 것이 필요하다.

이를 바탕으로, 다양한 시험적 응용을 진행하여 예상되는 성과를 확인한 다음에 야 비로소 전사적인 인공지능 기술의 활용을 위한 기술적 투자와 전략적 변화를 가져가는 것이 바람직할 것이다.