강력한 기계들을 이용해 새로운 가치와 역량을 만들어내라
IBM 왓슨이 2011년에 (제퍼디!) 챔피언을 꺾었을 때, 이 인공지능 슈퍼컴퓨터는 한 가지 능력, 즉 집중된 기술들을 통해 Q&A를 이해하고 그에 대처하는 능력을 갖고 있었다. 오늘날 IBM은 클라우드를 통해 제공되는 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(APIS)를 통해 왓슨에 Q&A 외에 30가지 역량을 더 추가했으며, 자연 언어도 영어 외에 일본어, 스페인어, 아랍어를 더 추가했다. 그리고 IBM 왓슨의 생태계는 현재 급속도로 성장 중이다. 500개 이상의 기술 기업들이 각종 애플리케이션 및 솔루션을 만들고 있으며 IBM은 자신들의 핵심 사업 재창조의 일환으로 다양한 기업들을 인수해 이런 성장을 뒷받침하고 있다.
물론 앞서 던졌던, 세 부분으로 이루어진 질문은 IBM 왓슨과 당신 기업의 일에만 해당되는 건 아니다. 그 질문은 아주 잘 보이는 뛰어난 렌즈와 같아서 그걸 통해 이 강력한 기술 시스템이 조직들에 미치는 다음과 같은 세 가지 영향을 볼 수 있다.
1. 어떤 일들이 인간이 최소한으로 개입하면서 자동화할 수 있겠는가?
2. 어떤 과정들이 기계의 도움을 받아 보강될 수 있겠는가?
3. 어떤 일들이 인간과 기계 간의 활발한 상호작용을 통해 확대될 수 있겠는가?
블루칼라 일은 자동화될 수 있고 화이트 칼라 일은 자동화될 수 없다고 단순화시킬 수는 없다. 그래서도 안 된다. 그런 분류는 생산 대 관리라는 개념을 토대로 일과 노동자를 분류하는 산업 시대 때 생겨난 것이며, 우리는 이미 많은 이른바 화이트칼라 관리 일들(생산 계획, 품질 관리, 청구서 발부, 주문 처리, 고객 서비스, 회계, 법률 준수, 대출 등)이 컴퓨터 기술 덕에 이미 자동화되었다는 걸 안다.
따라서 일들을 산업 시대 때의 분류법대로 분류해서는 안 되며, 이 강력한 기술 시스템을 그 분류법에 단순히 적용해서도 안 된다. 승리를 가져다 줄 이 조치는 일을(어떤 집단, 기능, 설정에 국한되지 않고 일 전체를 관통하여) 디자인 하는 전통적인 방법에 대해 다시 생각해 볼 것을 요구한다.
업무의 자동화
현재 기업들은 규모, 범위, 속도가 결합되는 시대에 속해 있고, 그래서 디지털 시대의 업무들은 산업 시대의 업무들에 비해 훨씬 더 복잡하다는 얘기를 했었다. 이제 그 몇 가지 예를 살펴보도록 하자.
- 매 순간 영화를 보는 전 세계의 비디오 스트리밍 유료 회원들을 위해 추천 비디오 선정하기
- 언제 어디서건 매일 각종 컴퓨터 장치를 통해 올라오는 수십억 개의 검색어에 광고 달기
- 비행 중인 모든 비행기의 엔진을 모니터링해 안전을 유지하고 효율성도 극대화하면서 필요한 유지 보수를 하기
- 도로 위를 달리는 모든 자동차를 실시간 추적하면서 그 성능을 모니터링하기
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이런 업무들은 이제 컴퓨터 없이는 수행 불가능하다(아니면 아주 비효율적이다.) 이 네가지 업무는 넷플릭스와 구글, GE, 테슬라가 하고 있는 일들로, 이 기업들은 이 같은 기술들을 이용해 거의 완전한 자동화를 실현하고 있다. 차세대 클라우드 로보틱스(구글의 로봇 프로젝트 책임자였던 제임스 쿠프너가 2010년 만든 말)는 데이터를 처리하는 데 더 이상 메모리 크기나 자체 성능의 제한을 받지 않는다. 네트워크를 통해 각종 데이터나 코드의 도움을 받아가며 작동되기 때문이다. 그래서 지금 당장은 아니더라도 가까운 미래에, 당신 기업이 어떤 업계에 속해 있든 수행하는 업무의 상당 부분이 완전히 자동화될 수 있을 전망이다.
연구 결과에 따르면, 컴퓨터들이 자동화 업무들을 계속 가져가면서 현재 전통적인 일자리의 무려 47%가 사라질 위기에 처해 있다고 한다. 그러나 강력한 컴퓨터를 사용하는 건 당신 기업의 직원 수를 줄이기 위해서가 아니라 경쟁에서의 효율성을 높이기 위해서다. 당신 기업이 경쟁 기업들보다 더 빨리 자동화를 도입하고 더 많은 업무들을 자동화한다면 당신 기업은 경쟁우위를 갖게 될 것이다. 시장에서 변화가 순차적으로 서서히 일어날 때도 뒤처지는 것은 안 좋지만 특히 변화가 기하급수적으로 빠른 속도로 일어날 때 뒤쳐지는 것은 훨씬 더 치명적이다. 자동화가 되면 직원들이 해당 업무에서 자유로워져 고객들에게 더 큰 가치를 제공할 수 있는 다른 일들로 관심을 돌릴 수 있다.
업무 과정들의 보강
자동화가 아주 유용한 틀이긴 한데 만일 자동화 대신 강력한 기술들로 당신 기업의 일부 업무 과정들에 가치를 더할 수 있거나 업무 과정을 보강 할 수 있을 때는 어떻게 해야 할까?
- 당신 기업이 벌이는 각종 사업의 성패를 분석하고 다음 분기에서 분발할 방법들을 찾아냄으로써 분기별 경영 보고서 작성하기
- 이전 애플리케이션들을 검토하고 원하는 특허를 어떻게 획득할지 또 그 특허가 기존 특허들과 어떻게 다른지를 보여줌으로써 새로운 애플리케이션 특허들을 확충하고 또 그 특허들이 채택될 가능성을 극대화하기
- 암에 대한 1차 진단 내리기
- 사용자들의 과거 시청 습과에 기초한 예측들을 살펴봄으로써 새로운 텔레비전 광고를 위한 가격 조건 검토하기
얼핏 보기에 이 예들은 완전한 자동화가 불가능한 업무들 같아 보이지만 이 업무들은 오늘날의 기술로도 얼마든지 보강될 수 있다. 시험 프로젝트들을 통해 IBM의 왓슨과 위프로의 홈즈, 내러티브 사이언스의 퀼은 이미 데이터를 샅샅이 뒤져 핵심 숫자들을 뺴내고 핵심 비율들을 계산하고 있으며 그것들을 분기 보고서 초안으로 쓸 수 있게 처리해주고 있다.
당신이 만일 최근 <포브스>에 실린 금융 뉴스 스토리를 읽으면서 끝까지 스크롤하지 않았다면 다음과 같은 문구를 놓쳤을 수도 있다. "내러티브 사이언스는 특허를 낸 자신들의 인공지능 플랫폼을 통해 각종 데이터를 통찰력 넘치는 스토리로 바꾸고 있다." 간단히 말하자면, 로봇이 글을 쓴다는 것이다. 당신 기업이 이렇게 강력한 기술을 도입해 사용한다면 직원들에게 어떤 영향을 미치겠는가? 얼마나 많은 사람들이 그런 기계들을 가지고 일하기 위해 재훈련을 받아야 하겠는가? 미래의 직원들에게 어떤 기술 믹스(관리적 기능, 인간적 기능, 기술적 기능을 혼합하는 것)가 필요하겠는가?
미국 휴스턴의 MD 앤더슨 암 센터 의사들은 한 시험 프로젝트를 통해 IBM 왓슨을 이용해 종양학 전문 어드바이저(OEA) 라는 소프트웨어 툴을 돌려오고 있다. 이 툴을 이용하면 체계적인 데이터와 비체계적인 데이터(예를 들어 유방암이나 폐암 치료에 대한 공개된 참조 문헌들 같은) 가 디지털 암호화된 다양한 포맷으로 제공되다. 그리고 데이터의 적설성과 정확성을 확인한 뒤, 입증되지 않았거나 부정확하거나 잘못된 데이터는 전무 솎아낸다.
이 툴은 관련 정보와 과학적인 연구 결과들이 계속 업데이트되는 살아 있는 참고서이며, 또 개업 임상의들을 위한 가상의 전문 조언가이기도 하다. 의사나 다른 임상의들은 다양한 추천 옵션들 가운데 특정 환자에게 가장 적절해 보이는 옵션을 선택하면 된다. 이 시험 프로젝트가 성공적으로 판명될 경우, MD 앤더슨 암 센터의 경영진은 의사들로 하여금 계속 왓슨의 도움을 받아 환자들을 진단하게 할 것인지, 병원 운영 방침을 바꿔 디지털 전문지식을 가장 중요시하는 의료 체계로 갈 것인지를 결정해야 할 것이다. 그럴 경우 여러 면에서 뿌리에서부터 재창조되는 변화가 뒤따르게 될 것이다.
넷플릭스의 최고경영자 리드 헤이스팅스가 바로 그런 변화를 도입했다. 크게 성공한 두 편의 TV 드라마 <하우스 오브 카드>와 <오렌지 이즈 더 뉴 블랙>의 제작 계약을 맺기에 앞서 먼저 컴퓨터를 이용해 각종 데이터를 분석함으로써 위험 요소들을 평가하고 고객의 관심 패턴들을 파악한 것이다.
이것이 바로 알고리즘을 통한 결정들과 분석을 통한 조치들의 보강으로, 넷플릭스가 전통적인 TV나 미디어 기업들에 비해 경쟁우위를 갖고 있고 또 자신의 생태계에서 지휘자 역할을 하고 있는 이유이기도 하다.
일자리 확대
이처럼 컴퓨터가 새로운 가치를 추가해 주는 건 이 강력한 기계들이 똑똑한 인간들과 힘을 합쳐 아이디어들의 규모와 범위를 확대시켜 주기 때문이며, 그래서 당신 기업 또한 바로 이 부분에 관심을 집중해야 한다. 당신의 사고 사이클들이 정말 도움이 되는 부분이기도 하다. 이 확대는 두 가지 원칙, 즉 상호보완성과 특이점에 좌우된다. 우선 상호보완선ㅇ을 통해 기계가 인간보다 우월한 분야들을 결정하게 되며, 그런 다음 기계와 인간의 뛰어난 좋은 결합 결과와 생산성 향상을 가져올 관리 원칙과 작업 조건들을 만들게 된다.
또한 특이점(인공지능이 비약적으로 발전해 인간의 지능을 뛰어넘는 시점)을 통해 인공지능 컴퓨터들(컴퓨터 네트워크 또는 로봇들)은 반복적인 자기 향상(점진적인 자기 재창조)을 이루거나 독자적으로 점점 더 똑똑해지고 강력한 기계로 변신해 가게 된다. 다시 말해, 상호 보완성이 오늘의 원칙이라면 특이점은 내일의 원칙이며 이 두 원칙은 동시에 작동된다.
이런 원칙들은 왜 중요하며, 또 당신과 당신 기업에게 어떤 의미가 있는가? 기본 전제는 일의 디자인은 수시로 변한다는 것이다. 이런 기술들이 더 많은 기능을 확보하면서 더 강력해지면 일의 성격은 물론 일과 우리의 관계까지 변화시키게 된다. 그리고 그 결과 당신 기업은 작업 흐름을 더 유연하게 만들고 기민한 직원들을 끌어와야 한다. 보다 중요한 것은 직원들이 점차 디지털화되어 가면서 조직의 핵심적임 인재 구조 또한 바뀔 수 밖에 없다는 것이다.
예를 들어 언더 아머는 신발 및 의류 기업이지만 그 직원들 중에 소프트웨어 프로그래머가 무려 300명이 넘는다. 또한 당신은 GE를 전력 기업내지 에너지 기업 또는 항공기 엔진 기업으로 생각할지 모르지만 이 기업이 소프트웨어 및 각종 분석법에 많은 관심을 기울이면서 현재 전체 직원중에 프로그래머가 1,400명이 넘는다. 몬산토의 경우 역시 단순히 농업 기업으로 보겠지만 이 기업은 지금 전략적으로 빅데이터와 각종 분석법을 통한 농산물 수확량 극대화에(유전자 변경 종자 판매 외에) 전력투구하고 있으며 직원들 가운데 엔지니어가 500명 가까이 된다. 그리고 모든 중요한 글로벌 자동차 제조업체들은 지금 자동차 하드웨어와 소프트웨어, 분석법 분야의 가장 우수한 인재들을 끌어오기 위해 실리콘밸리에 새로운 전초 기지들을 두고 있다.
엔지니어와 과학자, 데이터 과학자, 컴퓨터 프로그래머 등에 관련된 수요는 워낙 많으며, 그래서 2015년 말에는 그런 인재들을 필요로 하는 일자리가 500만 개가 넘는다는(주로 기술 격차 때문에) 미국 노동부의 발표도 있었다.
따라서 당신 기업이 기계와 인간이 손잡고 가치 창출 및 확보를 앞당기는 '확대'를 통해 업계의 지휘자가 되려 한다면 가장 우수한 미래의 인재들을 끌어올 환경을 조성해야 한다. 그런 환경은 대체 어떤 환경이겠는가? 그건 직원들이 인간과 기계가 함께 일하며 그 경계에서 배우는 환경이며 각종 소프트웨어와 알고리즘을 활용해 효율적인 결정을 내리는 환경이다. 또한 오늘날 직원들의 업무를 기계를 이용해 할 수 없는 환경이며, 또한 직원들이 에너지, 의료, 우주 탐사, 교통 및 교통 혼잡, 기후 변화 등의 분야에서 세상이 직면하고 있는 근본적인 문제들을 해결하기 위해 기계와 손잡고 자신들의 기술을 적용하는 환경이다.
당신 기업이 이러한가? 가장 우수한 인재들을 끌어들이기 위한 당신 기업의 환경은 어떠한가? 당신 기업은 지금 직원들이 최선을 다해 업무 성과를 낼 수 있는 환경을 마련해 주고 있는가? 최소한 당신 기업 내에서는 지금 자동화, 직원 수, 관리 등에 대한 논의가 활발히 이루어지고 있는가? 아니면 세상이 직면하고 있는 근본적인 문제들을 해결할 가장 우수한 인재들을 끌어들이는 일에 대한 논의 또는 확대에 대한 논의가 이루어지고 있는가?
디지털 기술을 통한 기업혁신의 새로운 법칙
- 디지털 매트릭스, 벤캇 벤카트라만 -
Posted from my blog with SteemPress : http://internetplus.co.kr/wp/?p=537