딥 러닝(deep learning)과 머신 러닝(machine learning) 기술을 기반으로 작동하는 인공 지능 시스템은 최근 전세계 각종 기업의 판매에 영향을 미치고 있을 뿐만 아니라, 운영 효율성 향상, 생산성 향상을 위한 신규 정보 또한 제공하는 등 기업 경영을 전방위적으로 지원하고 있으며, 인공 지능 기술은 다양한 하드웨어 및 소프트웨어를 지원하며 시계, 전화 및 자동차에서도 찾아볼 수 있다. 인공 지능의 활용도가 증가함에 따라, IDC는 인지 및 인공 지능 시스템 관련 글로벌 지출이 2017년에는 125억 달러에 달할 것으로 전망(2016년 대비 59.3% 증가)하고 있다.

애피어와 더불어 업계 주요 분석기관들은 인공 지능 기술이 2017년에 변곡점을 맞이한 것으로 보고 있다. 지난 2017년 10월, 딥마인드(Deepmind)는 알파고 제로(AlphaGo Zero) AI가 과거에 실제 벌인 바 있는 대국을 참조하지 않고도 바둑을 두는 방법을 배웠다고 전하며, 동시에 이전 세대의 인공 지능 시스템을 상대로 승리를 거둔 사실을 발표했다. 또한, 2017년에 Imec은 독창적인 음악을 작곡 할 수 있을 뿐만 아니라, 새로운 유형의 음악에 노출 된 후에 다른 장르의 음악을 작곡하는 법을 배우는 자체 학습 반도체를 선보이기도 했다. 위 두 가지 혁신이 실현되기 전까지, 기존 데이터 세트에 대한 학습 없이 자체 학습만으로 원하는 결과를 달성한다는 것은 불가능 할 것으로 여겨졌다.

애피어는 2018년 인공 지능 업계가 공상 과학 소설에서나 나올 법한 놀라운 혁신을 계속해서 가져다 줄 것이라 예상하고 있다.

인공 지능, 더욱 빠르고, 정확하고, 유용하게
현재 발전 속도를 고려했을 때, 2020년에 이르면 인공 지능이 우리 사회의 주류로 자리 잡을 것으로 보인다. 가트너(Gartner)는 2025년이면 인공 지능이 각종 앱과 서비스에 적용되고 디지털 사업에 실질적인 혜택을 가져다 줄 것으로 전망하고 있다. 또한, IDC는 아시아 태평양 지역이 2020년까지 인지/인공 지능 분야 관련 지출 부문에서 세계 두 번째 규모의 시장이 될 것으로 예상하고 있다.

더불어, 인공 지능 연구에서 더 많은 성과가 나타나고 보다 정확한 예측과 권고 사항을 제공 할 수 있는 방대하고 강력한 하드웨어 및 소프트웨어가 탄생 할 것으로 기대된다. 인공 지능은 앱 개발 및 제공을 자동화하는 데에도 많은 도움이 되기 때문에, 혁신적인 신제품 및 서비스를 출시하는데 소요되는 시간도 줄어들 전망이다. 기업들은 특정 틈새 시장을 겨냥해 소규모 맞춤형 제품을 생산하고 기호 변화에 따라 제품을 개선할 수 있게 되면서, 대량 생산이 역사의 뒤안길로 사라질 가능성도 있다.

인공 지능, 비즈니스 컨설턴트로 탈바꿈
인공 지능은 이미 사업 관련 데이터를 분석하여 통찰력과 예측력을 바탕으로 마케팅 업무를 강화 시키고 사업 성과를 향상시키는 등의 활약을 펼치고 있다. 애피어의 인공 지능 기반 아익슨(Aixon) 플랫폼은 기업이 소비자 행동을 예측하는데 그 역량을 발휘하고 있으며, 활용 사례도 점차 증가하고 있다. 인공 지능 서비스 제공 업체들은 인공 지능 기술의 양적, 질적 혜택을 모두 보여주는 성공 사례를 선보일 수 있게 될 것이며, 더 많은 기업들이 인공 지능 시스템을 채택하고 인공 지능이 권고하는 사항에 의지하여 긍정적인 결과를 만들어 내는 것에 익숙해 질 것이다.

인공 지능 핵심 기술로 거듭날 것을 예상
애피어는 인공 지능이 앞으로 보다 핵심적인 기술에 적용 될 것으로 예상하고 있다. 인공 지능은 2011-2015년에 걸쳐 그 잠재성을 선보였고, 2016-2020년까지는 널리 상용화 될 것이다. 이후, 2020년부터 인공 지능은 우리 삶의 필수 불가결한 요소로 자리 잡은 후, 다양한 문제 해결에 효과적으로 활용할 수 있는 기술이 될 것으로 보인다.

우리 사회는 현재 2016-2020년 주기의 중점에 도달한 상태이다. 인공 지능 기반 시스템은 2018년에 다양한 상용화 시험을 거치거나 제한된 환경 또는 특정 도시에서 시범 운영이 이루어질 전망이며, 시장 수요에 대응하여 더 많은 인공 지능 서비스 업체가 2018년에 다양한 사업 분야에 활용 가능한 인공 지능 데이터 분석 소프트웨어 및 서비스를 제공 할 것으로 보인다. 고객이 타 브랜드로 떠날 가능성이 있는지 예측하거나 소비자 개개인에 맞춤형으로 준비한 상호 작용을 늘리는 방법 등 고객을 쉽게 확보하고 유지시키는데 도움을 주는 소프트웨어가 널리 보급 될 것이다.

인공 지능, 사용자 인터페이스로서 신뢰도 상승
각종 챗봇(Chatbots), 애플의 시리(Siri), 아마존의 알렉사(Alexa) 등 음성 지원 디지털 비서 기술은 2018년에 더욱 스마트해질 전망이다. 이를 통해 더욱 많은 사용자들이 디지털 비서를 활용할 것으로 보이며, 기업들도 이를 최초 고객 서비스 단계에 적용 할 예정이다. 이러한 응용 프로그램들은 인공 지능을 사용하여 음성 또는 문자로 입력 된 대화를 이해함에 따라, 기존 소프트웨어보다 더 지능적으로 인간과 상호 작용할 수 있다.

베이지 마켓 인텔리전스(Beige Market Intelligence)는 글로벌 챗봇의 유용성이 널리 알려짐에 따라 챗봇 시장이 2016~2022년 동안 연평균 성장률 28% 이상을 기록 할 것이라 내다보고 있다. 포레스터(Forrester)는 2017년 10월 발간한 "2018년을 내다본다: 디지털 디스럽션(Digital Disruption)은 B2B 마케팅의 새로운 표준" 보고서에서 더 많은 인공 지능 서비스 공급 업체가 시장에 진입할 것으로 예측했다. 포레스터는 또한 챗봇 기술이 잠재 고객을 식별하고 그에 따른 후속 조치를 취할 수 있을 만큼 강력한 성능을 발휘 할 것으로 전망했다. 챗봇과 디지털 비서 기술의 경우, 현재에는 대체로 짧은 명령을 처리하지만, 장문의 대화도 가까운 미래에는 가능해 질 것으로 보인다.

인공 지능이 우리 삶에서 수행할 역할
우리는 인공 지능 덕분에 현재 우리가 살고 일하는 방식을 바꾸게 될 것이다. 인공 지능 시스템은 인간보다 더 많은 작업을 수행 할 수 있고 반복적이며 시간 소모적이거나 물리적으로 위험한 작업을 인간 대신 수행 할 수 있다. 그러나 인간을 완전히 대체하기란 불가능하다. 새로운 인공 지능 기반 기술은 우리 삶의 질을 높이고 우리가 원하는 것을 할 수 있는 시간을 더욱 많이 확보 할 수 있게 도와 줄 것이다.

캡제미니(CapGemini)의 연구는 기업의 80%에 기존에는 없던 완전히 새로운 종류의 일자리가 나타날 것으로 예상했으며, 수요가 증가 할 작업에는 데이터 공학 전문가와 프로젝트 매니저가 포함되었다. 인공 지능이 우리 사회와 사업을 재구성 할 경우, 우리는 미래에 어떤 종류의 기술이 필요한지 상상조차 할 수 없을 수도 있다. 따라서, 우리가 기를 수 있는 가장 유용한 역량은 변화에 빠르게 적응할 수 있는 능력일 수도 있다.

인공 지능 시스템을 훈련하는 데 사용할 수 있는 실제 고객 데이터를 이미 보유하고 있는 기업이 앞으로는 선두에 나설 것이다. 가트너는 조사 기관의 59%가 인공 지능전략을 개발하고 있으며 나머지 기관 또한 이미 인공 지능 솔루션을 테스트 한 것으로 집계했다. 특히, 아시아 태평양 소재 기업은 인공 지능에 대해 심각하게 고민해볼 필요가 있을 것으로 예상된다. 인공 지능 관련 활용성 높은 인력의 교육, 구매하고자 하는 기술에 인공 지능 구성 요소가 있는지 적극적인 문의, 자체 인공 지능 기능을 사내에서 구축하는 등의 노력을 통해 인공 지능을 구현할 수 있는 환경을 준비하는 것이 바람직할 것으로 보인다.

<AI 기반 솔루션기업 애피어>appier@icpr.co.kr

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