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기본적인 통계분석부터 기계학습, 딥러닝에 이르기까지 비즈니스 영역에서 데이터 분석을 통해 더 나은 결과를 일구려는 노력은 계속되고 있다. 특히 인공지능(AI) 분석을 활용한 의사결정은 비즈니스 인텔리전스(BI) 영역과 함께 어우러지며 크게 주목받고 있다. 기존 방법들에 비해 정확도도 높고 효율도 좋다는 점이 장점으로 꼽히지만 블랙박스 같은 정보처리 과정 때문에 결과 값에 대한 이유를 알 수 없다는 점은 단점으로 지적된다. 이에 따라 ‘설명 가능한 AI(eXplainable AI)’, 일명 XAI에 대한 연구가 고등연구계획국(DARPA)을 비롯한 주요 기관 및 기업 등에서 최근 활발하게 이뤄지고 있다. 흐름상 XAI는 꽤 빠른 시일 내 실제 현장에서 활용될 것으로 보인다. 조직 차원에서는 인간과 AI가 협업을 할 수 있도록 철저한 대비가 필요하다.

편집자주 모두가 데이터 과학에 대해 말하고, 인공지능 활용에 대해 얘기하지만 정작 AI와 함께 일할 준비가 돼 있는 기업, 제대로 데이터 분석을 하고 AI를 학습해 비즈니스 경쟁력으로 만드는 기업은 흔치 않습니다. 영상 분석 등 최첨단 데이터 과학과 인공지능 분야를 연구하고 있는 유재연 연구원이 기업에서 실제로 활용되고 있고, 앞으로 활용될 데이터과학과 인공지능 활용 방법론을 소개합니다.

기업가인 당신에게 인공지능(AI)을 쓸 수 있는 기회가 생겼다고 가정하자. 당장 떠오르는 그림은 무엇인가? 업종에 따라 다르겠지만 기업들의 AI 활용은 크게 두 가지, 무인자동화와 분석 용도로 나뉜다. 예를 들어, 마카다미아 너트 통조림의 생산 라인 및 유통 과정을 전부 무인화할 수도 있을 것이고, 또는 이 상품에 대한 각종 데이터 분석에 AI를 도입할 수도 있을 것이다. 다만 아직까지는 ‘AI=무인화’ 같은 흐름이 좀 더 익숙한 모양새다. 특히 2016년 우버(Uber) 무인 자율 트럭의 ‘맥주 5만 캔 배송 성공’ 같은 다소 충격적인 장면들의 역할이 컸다. 1 1 참고로 우버는 이 프로젝트를 2018년 8월 중단했다. 중단 이유로는 같은 해 3월에 발생한 보행자 충돌 사망사고 여파와 당해 2분기 실적 하락 등이 거론됐다. https://www.theverge.com/2018/7/30/17632020/uber-self-driving-truck-project-shutter 닫기 이와 관련해 글로벌 시장조사업체 가트너(Gartner)의 분석이 흥미롭다. 가트너는 기업들이 많이 하는 실수 중 하나가 ‘AI 활용을 오직 자동화에만 집중하는 것’이라고 말한다. AI를 인간의 의사결정 과정에 반영할 줄 아는 것이 더 중요하다는 가트너의 조언이다.

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