[칼럼] 박정수의 일자리와 4차 산업혁명 이야기

2. 빅데이터와 인공지능 : 인공지능이 가져올 미래 경쟁력과 핵심역량의 세분화

↑ 박정수 연세대 생명시스템 대학 겸임교수, 대보정보통신(NVIDIA VAD) AI 신사업TFT 장, ICT 융합 네트워크(사) 부회장

4차 산업의 핵심 분야 중의 하나인 인공지능이 미칠 영향에 대해서 다양한 해석들이 나타나고 있다. 3차 산업까지는 신기술을 부가적인 기능으로 상품과 서비스에 접목시켜왔고, 그러한 부분적인 결합만으로도 차별화가 어느 정도 가능했다. 그러나 4차산업에서는 과연 어떨까?
핵심역량(Core Competence), 즉 산업의 근간이라고 할 수 있는 뿌리 자체가 인공지능으로 탈바꿈하고 있다는 사실을 직시해야 한다. 1956년 미국 다트머스 대학의 컴퓨터 사이언스 워크샵에서 그 당시 석학들이 모여 인간처럼 생각하는 기계를 인공지능이라고 부르기 시작했다. 개념적인 측면의 인공지능의 이해를 뛰어 넘어 과연 4차산업의 핵심 키워드가 인공지능이라면 우리는 여기서 인공지능의 영역에 대한 실용적인 접근방법을 모색할 필요가 있다.
왜냐하면 앞으로 4차산업에서는 인공지능이 산업의 핵심이기 때문이다. 그래서 접근의 용이성을 향상시키기 위해서 그 분류 기준을 물리적인 신체가 필요한 분야와 물리적인 신체가 필요하지 않는 분야로 구분하는 것이 합리적이 접근일 것이다. 즉 물리적인 신체가 필요한 분야로는 로봇, 생산설비, 물류설비, 판매원을 대신해주는 다양한 로봇이 출현되고 있으며, 물리적인 신체가 필요하지 않는 분야로는 바둑의 알파고, 주식하는 인공지능 소프트웨어, 주기적인 보고서를 작성하는 사무도우미 어플리케이션, 판매동향을 파악해주는 인공지능 마케터(Marketer), 사용자 경험을 파악해서 경험디자인을 분석해주고 구매패턴을 추적해주는 인공지능 머천다이져(Merchandizer) 등이 출현되고 있다.

또한 상기 그림처럼 로봇과 인공지능 영역을 구분하여 생각할 수도 있다. 여기서 우리가 판단해야 할 영역은 어디서부터 시작해야 할 것인가 그리고 최종적으로는 인공지능을 통해 어떤 핵심역량을 창출하여 지속가능 경영전략을 모색해 나아갈 것인가를 심사숙고하여야 한다.
인공지능의 고도화를 위해서 우선 선결되어야 할 과제가 존재한다. 우선적으로 제조업인 경우 기준정보에 대한 재조명이 필요하다. 왜냐하면 기준정보의 정확도 없이 빅데이타 구축은 불가능하며 설령 빅데이타가 구축되었다고 하더라도 인공지능 수준에서 활용하기 위해서는 빅데이타의 고도화 작업이 필수적이기 때문이다. 왜? 독일과 일본은 4차 산업을 선도하고 있을까?
그 답은 아래 표에서 볼 수 있듯이 독일의 마에스트로와 일본의 모노즈쿠리에서 찾아 볼 수 있으며, 정교한 데이터를 요구하는 시대에는 더욱 더 그 차별성이 대두될 것이다.

다른 한 편으로 독일과 일본이 각 산업혁명마다 세계시장을 주도했던 반증이기도 하다. 그 이유는 기준정보(Master Data)의 정확도에 기반한 데이터베이스 관리(DBM) 역량이 시장을 주도하는 핵심역량으로 자리잡고 있기 때문이다.
4차산업의 해답은 현장에 있다. 일자리가 줄어든다는 생각은 버려야 한다. 1차, 2차, 3차 산업혁명 때에도 기존 직업군의 일자리는 항상 시대의 화두였다.

위 표에서 보듯 인공지능 분야도 발전 단계별로 요구하는 방법과 특징이 엄연히 존재한다. 특히 사례에서 보듯 자동화(Automation)도 수준에 따라서 요구 조건이 다르게 나타나고 있다. 더 나아가 데이터베이스도 더욱 더 정교해지고 있다. 그래서 이젠 인공지능학습역량은 미래의 경쟁력이 될 것이고 그 핵심에는 자동화가 아닌 자율화(Autonomy)가 핵심역량으로 자리메김할 것이다. 이러한 4차산업 현상은 딥러닝 알고리즘, 빅네이터와 더불어 정보기술의 발달로 컴퓨팅파워(Computing Power), 즉 1999년 미국 Nvidia의 GPU(Graphics Processing Unit)개발로 인한 연산속도의 고속화가 실현되면서 딥러닝의 실질적인 상용화가 실현되고 있다.