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3년 후 AI 초격차 시대가 온다


3년 후 AI 초격차 시대가 온다

정두희 | 청림출판

출간일
2019-08-01
파일형태
ePub
용량
지원 기기
PC스마트폰태블릿PC
대출현황
보유1, 대출0, 예약중0
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목차
한줄서평

콘텐츠 소개

구글, 페이스북, IBM, 마이크로소프트… 공룡 IT 기업부터 애플, 아마존, 우버, 스냅챗, 넷플릭스, 맥도날드 … 글로벌 기업까지 “왜 세계 최고의 기업들은 AI 기술에 사활을 거는가” * * * * * “컴퓨팅은 모바일 퍼스트에서 인공지능 퍼스트로 전환되고 있다!”_선다 피차이, 구글 CEO “인공지능이 모든 산업을 다시 정의할 것이다!”_손정의, 일본 소프트뱅크 회장 “인공지능으로 대변되는 시대가 도래했다!”_사티아 나델라, 마이크로소프트 CEO √아마존 : 유통사였던 아마존은 고객의 소비행동에 대한 데이터를 수집하고 AI가 이를 분석해 물류에 적용, 세계에서 가장 비싼 상장기업으로 변신 √맥도날드 : 세계적인 패스트푸드점인 맥도날드는 매장 주문 시스템의 효율성을 높이기 위해 AI 기술을 보유한 기업 인수 추진 √넷플릭스 : 미디어 공룡 넷플릭스는 AI가 고객 데이터를 분석, 개인의 취향에 맞는 콘텐츠를 추천하는 큐레이션 기술로 전 세계 시장 장악 전 세계 기업은 지금 인공지능(AI) 기술 도입에 열을 올리고 있다. 왜일까? 바로 미래 비즈니스의 답이 AI 기술에 있기 때문이다. 이 책은 AI 도입이 불러올 미래 비즈니스의 모습을 다양한 기술 및 기업 사례와 함께 제시한다. 더 나아가 기업이 AI를 도입하는 방법과 형태, 그리고 시기까지 고려한 최적의 경영 전략을 알려준다. 더 이상 머뭇거릴 시간이 없다. 3000퍼센트의 가치 창출을 부르는 새로운 부의 기회가 AI 비즈니스에 달려 있다. “더 이상 미룰 수 없는 AI 퍼스트 시대의 도래, 새로운 혁신의 파도 속에서 살아남을 것인가 사라질 것인가!” 정보통신기술(ICT) 산업을 삼킨 AI 기술이 유통 등 다른 산업영역으로 빠르게 확대되고 있다. 다양한 글로벌 보고서를 살펴보면 AI 기술이 기업의 순이익 증가에 기여한다는 사례들이 나오고 있다. 이 추세라면 AI가 도입되지 않은 산업이 도태되는 것은 시간문제이다. AI 기술은 빠른 시간 내 대부분의 산업에 적용될 것이다. AI 역량을 기반으로 월등한 제품과 서비스를 배포하고 확산시켜나가는 기업들이 앞으로의 시장을 장악할 것이다. 이 기업들은 인간의 한계를 극복하고, 과거에는 상상조차 못한 엄청난 가치를 생산해낼 것이다. 소비자는 월등한 AI 기술을 보유하거나 활용하는 기업에 열광하고 지갑을 열 것이다. 이렇게 되면 AI 기반의 비즈니스에 쏠림현상이 일어나 블랙홀처럼 시장의 모든 것을 빨아들일 것이다. 그리고 더 많은 소비자의 사용 데이터를 기반으로 인공지능 머신은 더욱 강력하게 고도화될 것이다. 그리고 이 과정에서 AI 기술을 준비하지 못한 수많은 기업들은 시장에서 소멸될 것이다. “앞으로 3년, AI는 폭발적 성장기에 들어설 것이다” 이처럼 AI 기술의 발전은 기하급수적으로 이뤄지고 있다. 인공지능의 연료 역할을 하는 데이터의 증가 속도는 갈수록 빨라지고 있고, 아마존, 애플, 넷플릭스, IBM 등 시장 선도기업들의 AI 학습도 어느덧 무르익고 있다. 소비자 또한 AI 기술을 기반으로 한 다양한 서비스 및 상품들을 받아들일 준비를 하고 있다. 그리하여 여러 글로벌 보고서가 공통적으로 이야기하듯, 3년 후부터는 시장의 근본적인 변화가 눈에 띄게 나타날 것이다. 신기술의 수명주기를 나타내는 S곡선을 살펴보면, 기술 발전 초기에는 곡선이 완만하다가 어느 순간이 지나면 갑자기 폭발적인 성장 궤도를 그린다. AI 기술은 아직 S곡선의 성장 지점에 이르지 않았다. 새로운 기술을 배우고 기업 내에 도입하는 데는 막대한 비용이 따르는데, 불확실성이 높기 때문에 기업이 투자에 머뭇거리기 쉽다. 기술도 아직 미숙하고 사회도 이를 받아들일 준비가 덜 되어 있는 것도 기술 속도에 한몫을 한다. 저자의 조사에 따르면 인공지능 기술 도입을 준비하고 있는 국내 기업인은 16%밖에 되지 않고, 실제 업무에 AI 기술을 활용하고 있다는 답변은 12.5%에 머물렀다(2018년 8월 조사 결과). 더군다나 이 기술을 실제 비즈니스 문제를 해결하기 위한 용도가 아니라 ‘인공지능을 활용하는 앞서가는 기업’이라는 이미지를 만들기 위한 ‘무늬’로만 개발하는 경우도 허다했다. 그러나 기술 수준이 지속적으로 발전함에 따라 미래 비즈니스 시장에서 AI는 초격차의 원동력이 될 것이다. 이제 AI 기술을 비즈니스에 적용해야 할 시점이다. AI 기술로 무장한 선도자들에 의해 시장이 파괴되기까지는 3년밖에 남지 않았다. 지금, 인공지능 혁신에 대한 방법론이 그 어느 때보다도 절실하다. “격변하는 비즈니스의 미래, 다가올 부의 기회를 잡는 법” AI 기술은 이미 다양한 산업에 적용되면서 비즈니스 모델을 새롭게 정의하고 있다. 그러나 우리는 AI의 정확한 의미조차 파악하지 못하고 있다. AI 기술의 흐름을 장악하지 못하는 기업에게 미래는 없다. 이 책은 AI의 정의부터 관련 산업의 미래, AI가 도입된 이후에 바뀌어야 할 경영 전략과 리더십에 이르기까지 실제 AI 도입이 바꾸는 미래 산업의 모습을 알려주고, AI 기술로 바뀌는 산업에 필요한 모든 전략과 방법을 제시한다. ▶ 기업이 성공적인 AI 도입을 할 수 있는 현실적 지식을 전달 ▶ AI 도입을 위해 알아야 할 중요한 기술적 이슈 ▶ AI 기능을 기반으로 비즈니스 모델을 개발하는 방법 ▶ AI 도입을 위해 경영인이 갖춰야 할 실무적 지식과 자세 지금, AI 기술은 비즈니스 구조를 본격적으로 바꿀 티핑 포인트를 목전에 두고 있다. 더 이상 미룰 수 없는 AI 퍼스트 시대의 도래 속에서 살아남기 위한 기업의 리더와, 새로운 시장을 개척하고자 하는 창업가, 그리고 비즈니스 투자처를 찾고 있는 투자자라면 반드시 읽고 미래를 통찰해야 할 것이다. 본문 맛보기 안타까운 사실이지만 인공지능에 대한 높은 기대에도 불구하고, 구글이나 IBM 같은 IT 기업 외에 대부분 비즈니스 현장에서 이 기술을 제대로 도입해 활용하는 기업은 그리 많지 않다. 〈MIT 슬론매니지먼트리뷰〉의 설문조사에서 드러난 것처럼 85%의 경영자 및 기술 전문가는 인공지능을 기업의 미래를 위한 전략적 기회로 여기고 있는 데 반해, 실제 인공지능을 기업 프로세스에 적용한 사례는 23%에 불과하다. 인공지능을 완전히 내재화하여 기업 전반에 통합시킨 경우는 단 5%밖에 안 된다. 또한 현재 인공지능이 조직 운영에 실제로 영향을 미치는 경우도 18%밖에 되지 않는다._ pp. 33~34 〈1장. 이미 시작된 인공지능의 시대〉 최근 2년간 실리콘밸리 기업을 중심으로 딥러닝을 활용한 자율주행 기술을 구현하는 기업이 빠르게 증가하고 있다. 전문가들은 “자율주행 기술의 핵심은 이미 딥러닝으로 이동하기 시작했으며, 고가의 특화센서를 저가의 범용센서가 빠르게 대체해나가고 있다”고 강조한다. 자율주행 기술의 패러다임이 딥러닝으로 전환된 가운데, 향후 미래차 시장경쟁의 핵심은 인공지능 분야의 역량, 특히 주행에 필요한 데이터 확보가 될 전망이다. 딥러닝 기술의 완성도도 결국 다양한 상황의 데이터 확보에 의해 좌우될 것이다. 최근 콤마닷에이아이나 테슬라 같은 기업이 수억 킬로미터에 달하는 주행 데이터를 수집하는 이유다. 과거 자율주행 기술의 핵심이 자본이었다면, 지금부터는 데이터와 시간의 싸움으로 봐도 무방하다. 자율주행 시장 초기부터 데이터를 확보한 기업과 그러지 못한 기업의 격차는 매우 클 것으로 예상되며, 어쩌면 과거 자본에 의한 격차보다 더 높은 진입장벽이 될 수도 있다._ pp. 58~59 〈2장. AI 기술이란 무엇인가〉 기술에서 가치를 캐내는 일이 기술혁신의 본질이다. 엔지니어가 정교한 AI 알고리즘을 개발해도, 이를 통해 수익 기회를 창출하는 비즈니스 모델을 만들어내지 못한다면 그저 빛 좋은 개살구일 뿐이다. 기술을 어떤 형태의 참신한 솔루션으로 만들어낼 것인가? 기술이 창출하는 기능을 누구에게 제공할 것인가? 경쟁사의 제품과 차별화가 되는 가치제안을 만들어낼 수 있는가? 이를 어떤 방식으로 고객들에게 전달할 것인가? 수익을 어떻게 낼 것인가? 우리는 인공지능 기술에 대한 이해를 바탕으로, 이러한 질문을 던지며 매력적이고 참신한 비즈니스 모델을 개발해야 한다. _ pp. 206~207 〈3장. AI 기술과 비즈니스 혁신〉 앞으로 3~5년 사이, 산업은 인공지능 기술에 의해 커다란 지각변동을 겪을 것이다. 이 시기의 시장에서 기업은 혁신을 주도하는 기업과 혁신에 따르는 기업 두 종류로 나뉠 것이다. 전자는 시장의 파괴를 주도할 것이고 후자는 파괴의 희생양이 될 것이다. 앞장에서 살펴봤듯 이미 시장에는 독창적이고 진취적인 마인드로 비즈니스를 혁신하는 기업이 많다. 앞으로 3년 후 시장은 이들에 의해서 파괴될 가능성이 크다. 이들은 인공지능에 의해 증폭된 역량을 활용해 월등한 제품을 배포, 확산시켜 시장을 장악할 것이다. 월등한 인공지능 기술을 보유한 기업에 더 많은 소비자가 몰릴 것이며, 인공지능 머신은 더 많은 소비자의 사용 데이터를 기반으로 더욱 강력하게 고도화될 것이다. 역량이 증폭된 소수가 시장을 독식하게 된다. 파괴자와 희생자, 무엇이 이러한 운명을 가를까? 결국은 ‘실행’이다. 실행력이 강한 기업이 시장의 파괴적 혁신을 주도할 것이다. _p. 213 〈4장 혁신은 실행이다〉 인공지능 비즈니스를 성공적으로 추진하기 위해서는 기술에 대한 경영자의 비전이 중요하다. 인공지능 기술 도입은 경영자의 의지와 비전만큼 이뤄질 것이다. 불확실성이 크고 생소한 영역이기 때문에 경영자의 결정 없이 조직 스스로 움직이기란 사실상 불가능하다. 앞서 인공지능 기술 도입 속도를 결정하는 변수 중 첫째가 경영자의 의지라고 밝혔다. 경영자가 인공지능을 어느 정도 강하게 도입하려 하는가, 혹은 얼마나 광범위하게 적용하려 하는가는 실제 비즈니스에서 인공지능 기술이 차지하는 비중을 결정할 것이다. 스타트업도 마찬가지다. 기술에 대한 창업자의 믿음과 자신감만큼 기술개발에 대한 투자가 이뤄진다._p. 271 〈5장 이노베이터 마인드〉

저자소개

정두희 서울대학교에서 기술경영 전공으로 박사학위를 취득했다. 삼성경제연구소(SERI)에서 10년간 경영자들에게 산업 및 경영 인사이트를 전하며 이들의 지적 수준을 높이는 데 열중했다. 이후, 대한민국 경영자들의 지식플랫폼인 SERICEO에서 콘텐츠 기획 업무를 총괄하는 기획파트장을 거쳐, 현재 한동대학교 ICT창업학부 교수로 학생들을 지도하고 있다. 세계적인 혁신 대학교인 미네르바스쿨 객원교수(Minerva Trained Fully Active Learning Professor)로도 참여한 바 있다. 수천 건의 기술 및 비즈니스 혁신 케이스를 분석해왔으며, AI를 비롯한 신기술 혁신 및 전략에 대한 연구를 지속한 결과 SSCI급 국제학술지에 다수의 논문을 게재했고, 한국기술혁신학회 및 기술경영경제학회에서 수차례 우수논문상을 수상했다. 구글 에릭 슈미트 전 회장, 존 체임버스 시스코 전 회장, 존 컬버 스타벅스 사장을 포함해 디지털 혁신을 선도하는 50여 명의 세계적 경영 구루들을 직접 인터뷰했으며, 《마스터 알고리즘》의 저자인 페드로 도밍고스 워싱턴대학교 교수, 《인공지능의 미래》의 저자인 제리 카플란 스탠퍼드대학교 교수, 기술혁신의 대가인 제임스 어터백 MIT 교수, 구글 자율주행차 개발에 자문을 맡은 브래드 템플턴 싱귤래러티대학교 교수 등 AI 분야 최고 전문가들과 교류했다. 저서로는 미래의 속도를 따라잡는 힘에 대한 《기술지능(TQ)》과 《미장세(美長勢)》가 있다.

목차

서문 앞으로 3년, AI 초격차 시대를 대비하라 1장 이미 시작된 인공지능의 시대 기술이 세상에 눈을 뜨고 있다 이미 일상으로 들어온 AI AI가 발전하게 된 3가지 배경 기대와 현실 사이 AI 시대, 후발주자의 운명 후발주자들의 AI 도입이 더딘 이유 2장 AI 기술이란 무엇인가 아주 오래된 미래의 기술 AI는 머신러닝으로 통한다 AI 기술의 5가지 특장점 AI 알고리즘은 가져다 쓰는 것? AI 기술의 취약점 AI는 앞으로 어떻게 발전할까 3장 AI 기술과 비즈니스 혁신 인공지능 제품을 만든다는 것 AI 혁신이란 무엇인가 세상을 이해한다, 인식혁신 변화를 통찰한다, 예측혁신 스스로 처리한다, 자동화혁신 인간과 대화한다, 소통혁신 창조에 다가선다, 생성혁신 AI 혁신의 4가지 접근방식 AI 비즈니스의 목적은 고객경험 혁신이다 4장 혁신은 실행이다 AI 비즈니스의 실행지침, A.C.T.I.O.N. Agility, AI는 선점 게임이다 Collaboration, 인간-머신 협업체계를 구축하라 Talents, 인재확보가 우선이다 Integration, 기능통합이 AI 흡수를 촉진한다 On tap data, 데이터 경쟁력이 AI 경쟁력이다 Network, 네트워크 효과로 역량을 증폭하라 5장 AI 이노베이터 마인드 기술에 대한 비전을 세워라 기술의 본질을 통찰하라 기능적 고착에서 벗어나라 균형감각을 유지하라 시대의 흐름에 베팅하라 참고문헌

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