2018년이 마무리되어 가고 있다. 필자가 올해 눈여겨봤던 점은 '인공지능이 무엇인지', '인공지능=알파고'와 같은 인공지능 자체에 대한 사람들의 관심이 많이 줄었다는 점이다. 과거와 달리, 이제는 인공지능에 대해서 어느정도 전문적인 지식을 쌓았고, '도대체 인공지능이 뭐야?'라는 질문에서 나아가 '어떻게 적용될 수 있을까?'를 고민하는 듯하다. 물론, 아직도 (인공지능에 대해서) 많은 오해가 있지만, 일반인들도 '학습'하는 한해였던 것 같다.
바둑만 잘 둔다고 인공지능이 아니다(출처: IT동아)
그동안 우리는 생활 곳곳에서 우리의 생활을 더 편하게 해줄 수 있는 각종 인공지능 기술을 경험했다. 음성인식 기술 적용의 대표주자라 할 수 있는 AI 스피커부터, 고객 상담용 챗봇, 공장의 자동 불량 검출 등 새롭게 등장하는 IT 기술의 내면을 살펴보면, 대부분 인공지능과 연관되어 있다. 다만, 작은 의문점은 하나 남는다. '과연 어디까지 인공지능이라 부를 수 있는지'라는 것. 또한, '해당 영역에 어떻게 인공지능을 적용할 수 있는지' 그리고 '과연 얼마나 쓸모 있는 인공지능 기술로 발전할지' 등의 숙제가 남는다.
카카오의 두번째 인공지능 스피커 '카카오미니C'(출처: 카카오) 알파고 이후 인공지능 전문 인력과 기술을 개발하고 있는 대다수의 기업은 많은 관심을 받았을 것이다. 스켈터랩스도 마찬가지다. 솔루션 고도화, 비용절감 등 (인공지능을 활용해) 고민을 해결하고자 하는 여러 기업들을 만났고, 산업 전반에 걸쳐 불고 있는 인공지능 열풍을 피부로 느꼈다. 하지만, 기업들이 인공지능을 제대로 이해하고 있는지에 대한 확신은 크지 않다. 또한, 실제 자신들이 사업에 왜 인공지능을 도입했는지에 대한 확답은 있었는지 의문이다.
인공지능을 실제 '적용할 수 있는 영역'과 '시너지를 낼 수 있는 영역'은 다르다. 요리를 예로 들어보자. 음식 맛은 모두 다르다, 먹는 사람이 현재 느끼고 있는 감정, 음식을 먹는 식당 분위기 등도 맛에 영향을 미친다. 음식에 조미료를 한 숟가락 넣는다고 무조건 맛있지 않다는 뜻이다. 조미료에도 여러 종류가 있듯, 상품 고도화에 필요한 기술도 여러가지라는 것을 잊지 말아야 한다.
인공지능을 왜 사용하려는지에 대한 근본적인 의문부터 선행되어야 한다(출처: IT동아)
인공지능은 어떤 것이라도 환상적으로 바꿔주는 마법 지팡이가 아니다. 공상과학 영화 속에 등장하는 하이테크의 인공지능의 등장은 아직 멀기만 하다. 현재의 인공지능은 기존의 것을 '조금 더 좋게' 돕는 역할로 봐야 한다. 인공지능은 만능 열쇠가 아니라는 것을 염두해야 한다.
인공지능 기술 기업으로 영업에 투자하는 것보다 수준 높은 인공지능 전문 엔지니어를 한 명이라도 더 보유하는 것이 훨씬 유리하다. 실제 인공지능을 적용할 수 있는 영역을 찾을 수 있고, 깊이와 한계를 명확히 파악하는 전문가 한명이 중요한 시점이다. 그래야 인공지능을 이해하고, 사업에 '제대로' 적용할 수 있는 법이다. 스스로 지니고 있는 기술력을 명확히 알아야, 구체적인 사례까지 생각할 수 있다.
무조건적인 인공지능 도입 선언은 좋은 결과로 이어지기 어렵다. 해결하고자 하는 문제점부터 명확히 찾아야 한다. 그리고 이를 '인공지능으로 해결할 수 있는지', '어떻게 적용시킬 수 있는지' 등으로 접근해야 한다. 그래야 도움을 주거나, 받을 수 있다. 인공지능은 만병 통치약이 아니라는 것을 기억해야 한다.
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