AI는 자동화가 아니다

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프로세스를 간소화하고 보다 효율적인 모델로 전환하려는 모든 비즈니스는 그 과정에서 자동화, 기계 학습 및 인공지능(AI)을 접하게 된다.

2020년 현재 우리는 여전히 수많은 반복적인 노동 활동을 이어가고 있지만, AI 기술의 발달은 이러한 비효율적인 반복 업무를 줄이고 비즈니스를 더욱 효율적으로 만드는데 일조하고 있다.

피라미드로 비유하면 AI는 피라미드 가장 상위 단계에 있는 기술이다. 그러나 피라미드가 공중에 떠 있을 수 없듯이 AI 역시 이를 구현하는 데는 다양한 하부 기술을 필요로 한다.

디지털화

피라미드의 가장 하부를 이루는 기술 수준은 디지털화다. 디지털화 없이는 자동화, 기계 학습 그리고 궁극적으로 AI도 불가능하다. 디지털화는 비디지털(종종 아날로그 데이터)을 디지털 스토리지로 변환하는 프로세스다. 종이 문서에 인쇄된 표 자료를 엑셀 데이터로 옮겨 적는 것이 디지털화의 대표적인 사례다.

진단 및 측정

디지털화 다음 기술 수준은 진단 및 측정(instrumentation)이다. 디지털화된 데이터의 오류를 진단하고 기능과 성능을 측정하는 행위를 포함한다. 그러나 진단 및 측정 과정은 이미 확보한 데이터에 한정하며 이를 통해 새로운 통찰력을 생성하지는 않는다. 또한 단순한 수준의 자동화를 통해 진단과 측정을 시행하는 경우도 많다. 필요한 경우 휴리스틱 규칙을 적용하기도 한다.

분석

데이터가 디지털화되고 진단 및 측정을 통해 어느 정도 정리되면 분석 수준에 도달한다. 분석을 통해 빅 데이터에서 의미 있는 통찰력을 얻을 수 있게 되며, 끊임없이 변화하는 비즈니스 현장에서 데이터가 의사 결정을 이끌어 내는 힘을 발휘하게 된다.

기계 학습

기계 학습은 특정한 프로그래밍 없이 스스로 데이터를 분석을 수행하고 이론을 적용하기 시작한다. 기계 학습의 결과는 프로그래밍과 다소 독립적이다. 이 기술 수준에서 기계는 데이터를 가져와서 자체적으로 분석하여 특정 모델을 제공함으로써 더 많은 방식으로 결과를 개선한다. 기계 학습은 알고리즘이 경험을 통해 자동으로 개선되고 있음을 의미한다. 기계 학습은 모든 인공 지능 모델의 필수 구성 요소이며 비즈니스 및 산업 분야에서 다양하게 적용될 수 있다.

AI

기계 학습 다음 단계의 기술 수준이 바로 AI, 인공지능이다. '공상과학기술의 성배'라 불리는 AI는 본질적으로 인간의 사고를 복제하는 방식을 취한다. AI 모델의 일부는 기계 학습이 필요하지만, 더 광범위하고 높은 수준의 AI는 시각적 처리 및 언어 이해와 같은 인간 능력을 생성하여 기계 학습의 수준을 초월한다.

AI와 자동화

자칫 AI와 자동화가 동일한 것으로 착각할 수 있다. 그러나 자동화가 반드시 AI를 동반한다고 볼 수는 없다. 실제로 자동화는 컴퓨터가 등장하기 전부터 수 세기 동안 우리가 사용하던 업무 방식이다. 전통적인 물레방아를 이용한 제분기가 초기 자동화 사례라 할 수 있다.

단순 자동화는 수년 동안 많은 비즈니스의 초석이 되어왔다. 예를 들어, 회계 부서 직원이 엑셀 시트에 청구액을 입력하면, 이후 과정인 청구서 발송 프로세스는 자동화할 수 있다. 즉, 자동화는 기계가 인간의 작업을 복제하는 방식을 의미한다. 반면, AI는 기계가 인간의 사고를 복제할 것을 요구한다. 이는 특정 작업 과정을 수행함에 있어 자체 프로그래밍 범위를 벗어났을 때 스스로 의사 결정을 내릴 수 있는 프로그램을 의미한다.

위의 예에서 엑셀 시트에 청구액이 잘못 입력되었을 경우, 자동화는 작업을 중단하거나 오류가 있는 내용이 담긴 청구서를 발송하겠지만, AI는 오류를 인지해 해당 부분만 발송하지 않거나 오류 수정을 요청하는 의사결정을 내릴 수 있다.

차이점

당분간 AI는 전체 산업 현장에서 틈새 시장을 차지할 뿐이며, 대다수 비즈니스 영역에서 자동화가 주류로 남아있을 것이다. 다만, 청구서 발송 프로세스 예에서 볼 수 있듯이, 궁극적으로 보다 손쉬워진 기계 학습 능력을 통해 AI가 자동화된 절차에서 안전 장치 역할을 맡을 수는 있을 것이다. 노동자(자동화)가 아닌 감독관(AI)의 역할이다.

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