한동대 정두희 교수, '3년 후 AI 초격차 시대가 온다' 출간
한동대 정두희 교수, '3년 후 AI 초격차 시대가 온다' 출간
  • 박현진 기자
  • 승인 2019.08.02 08:57
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구글, 페이스북, IBM, 마이크로소프트 공룡 IT 기업부터 애플, 아마존, 우버, 스냅챗, 넷플릭스, 맥도날드 등 글로벌 기업까지...'왜' 세계 최고의 기업들은 AI 기술에 사활을 거는가...
'3년 후 AI 초격차 시대가 온다' 저자 한동대 ICT창업학부 정두희 교수(사진:한동대 ICT창업학부 캡처)
'3년 후 AI 초격차 시대가 온다' 저자 한동대 ICT창업학부 정두희 교수(사진:한동대 ICT창업학부 캡처)

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. 문제는 기대와 현실 사이에 심각한 불일치가 존재한다는 것'

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 S곡선(The Technology S-Curve)을 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.

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 절실한 가운데 한동대학교 ICT창업학부 정두희 교수가 앞으로 3년, AI 초격차 시대를 대비하라는 메세지를 담은 '3000퍼센트 가치 창출의 시작, 3년 후 AI 초격차 시대가 온다'라는 제목의 신간을 출간해 세간의 주목을 받고 있다.

표지 이미지
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AI에 대한 기대감은 그 어느 때보다 크지만 기대와 현실에 적지 않은 갭이 있다. 많은 기업들이 인공지능에 대한 높은 기대를 갖고 서둘러 인공지능을 도입하고 있다. 하지만, 구글이나 아마존, IBM과 같은 선도적인 IT기업 외에 이 기술을 제대로 도입한 국내 기업은 사실상 적다. 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).

인공지능을 도입한 대다수 기업은 파일럿 수준에 머무르고 있는 게 현실이다. 이 기술을 실제 비즈니스 문제를 해결하기 위한 용도가 아니라 ‘인공지능을 활용하는 앞서가는 기업’이라는 이미지를 만들기 위한 ‘무늬’로만 개발하는 경우도 허다했다. 인공지능으로 인해 뚜렷한 현금흐름을 창출하고 있는 기업은 찾기가 어렵다.

인공지능에 대한 기업들의 기대가 매우 큰 것에 비해 우리나라 기업 현장의 현실은 그에 미치지 못한다. 이유는 무엇일까? 이 기술을 어떻게 활용할지에 대한 방법론이 부재하기 때문이다. 빠르게 발전하는 AI 기술을 비즈니스 현장에서 어떻게 활용할 것인지에 대해서 뚜렷한 전략이 존재하지 않는다. 이 책의 저자인 정두희 한동대 교수는 “AI 기술은 꾸준히 발전하고 있지만 이 기술을 어떻게 적용할지에 대한 방법론이 시장에 존재하지 않는다”는 점을 지적하며 “기업들이 AI 기술을 통해 실질적인 경쟁력을 창출할 비즈니스모델을 만들어내는 방법론이 필요한 시점이다”고 강조했다.

'격변하는 비즈니스의 미래, 다가올 부의 기회를 잡는 법'

AI 기술의 흐름을 장악하지 못하는 기업에게 미래는 없다. 이 책은 AI 기술을 어떻게 비즈니스에 적용할 것인가에 대한 방법론을 제시한다. 이를 위해 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 제시했다.

또한 기업이 성공적인 AI 도입을 할 수 있는 현실적 지식을 전달하고 AI 도입을 위해 알아야 할 중요한 기술적 이슈와 AI 기능을 기반으로 비즈니스 모델을 개발하는 방법과 AI 도입을 위해 경영인이 갖춰야 할 실무적 지식과 자세 등을 자세히 담았다.

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 통찰해 보는 것도 좋을 것 같다.

한편 저자 정두희 한동대 교수는 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.

또한 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. 또 다른 저서로는 미래의 속도를 따라잡는 힘에 대한 '기술지능(TQ)'과 '미장세(美長勢)'가 있다.


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