안녕하세요 오늘은 이북스미디어에서 출판된 직장인이 꼭 알아야 할 비즈니스 AI 책 리뷰 입니다. 요즘 광고나 기사 등에 보면 AI라는 단어가 정말 많이 언급되는데 구체적으로 어떤 내용인지 내 생활에서 어떻게 적용되고 있는지 궁금했었습니다. 이번에 이 책을 읽으면서 전반적인 궁금증을 해결할 수 있었습니다.

이 책의 저자이신 김영수님께서는 삼성전자에서 30년 간 근무하신 현장 전문가이십니다. 그러다보니 이론적인 내용이나 실제 분석 방법로이 아닌 대기업 현장 전문가의 관점에서 기업별로 구체적인 사례를 정리해 주셨습니다.

실제 AI분석 방법이 아니기 때문에 어려움 없이 책을 신청할 수 있었던 것 같습니다.

이 책의 제목이 비즈니스AI이지만, 바로 사례로 시작하는 것은 아니고 AI관련 지식을 첫장에서 정리하고 시작합니다. 특히 인공지능, 머신러닝, 딥러닝은 무슨 차이가 있는지로 시작합니다. 사실 AI하면 딥러닝 아닌가? 라는 고민을 했었고 딥러닝이랑 머신러닝은 무슨차이지라는 생각을 하게됩니다.

이 책에서는 그런 궁금증을 해결해주기위해 도식화를 통해 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 관계를 정리해주고 있으며, AI가 겪었던 암흑기와 그 이유 그리고 새로 부흥하기된 이유 등을 설명해주고 시작합니다. 그런 부분이 AI에 대한 막연한 두려움을 해결해주는 강점이라고 생각합니다.

그리고 비즈니스에 접목된 AI사례 부분에서 시장분석, 상품기획, 디자인, 개발, 구매, 제조, 마케팅, 영업, 물류, 서비스, 관리인사 및 지원업무 분야별로 다양한 사례를 제시해주고 있습니다. 그리고 이런 분야별 사례들을 전체 통합플랫폼으로 가는 새로운 시도에 대한 내용이 나오는데 BMW나 스타벅스에서 데이터를 활용한 통합플랫폼 사례가 제시되고 있습니다.

마지막으로는 AI의 방황과 도전이라는 주제로 현재 AI의 한계라든가 언론에서 자주 언급되는 인공지능의 윤리 등의 내용이 있는데 AI의 밝은면만 나열한게 아닌 양면 모두를 알 수있도록 구성되어 있습니다.

AI의 분석 방법이나 이론적인 내용이 아닌 실제 적용 사례가 궁금하신 분들은 호기심을 해결하실 수 있을 것 같고 업무에 AI를 적용해야하는 직장인분들이라면 관련된 다양한 사례를 확인하실 수 있을 것 같고, AI관련 업무를 희망하시는 분들은 실제 현업에서는 어떻게 적용되는지 큰 그림을 보실 수 있을 것같습니다.

가벼우면서 전반적으로 다루고 있기 때문에 강력추천드립니다.

감사합니다.

#직장인이꼭알아야할비즈니스AI #김영수 #이북스미디어 #컬처블룸

가토는 딥마인드의 이전 AI 모델인 알파고, 알파제로와 비교해볼 때 진전됐다는 평이다. 알파고와 알파제로는 한 번에 한 과제만 학습할 수 있어서 바둑을 학습한 뒤 체스를 배우려면 바둑 관련 정보를 모두 잊어야 한다. 두 게임을 한꺼번에 하는 방법은 학습하지 못했다. (-46-)

제조분야에서는 공장에서 다양한 센서와 사물 인터넷 (IoT) 을 통해 대량의 빅 데이터를 수집 저장한 뒤 이를 머신 러닝을 통해 분석하고 효율적으로 처리할 수 있다.예를 들어 품질관리 분야에서는 컴퓨터 비전과 이상 감지 알고리즘을 활용해 불량을 체크할 수 있고, 사전에 품질을 예상하는 것도 가능하며, 제조해야 할 수량을 정확하게 예측할 수도 있다.(-119-)

비즈니스 인텔리전스 (BI) 플랫폼은 진화하고 있다. 데이터 대시보드와 비즈니스 애널리틱스는 AI,머신러닝이 추가되면서 한층 종합적인 의사결정 지원 플랫폼으로 변신 중이다.이러한 '의사결정 인테리전스(Decision Intelligence)'를 뒷받침하는 일련의 정교한 도구들이 기업 워크플로에 추가되고 있다. (-173-)

지난 2021년 8월 19일, 테스라(Tesla)는 Ai 데이 1(AI Day 1)에서 운전자 없이 카메라 8대만 활용해 2D 를 넘어 3D 로 주변 환경을 벡터(Vector) 화하고 인간의 눈처럼 알아서 교통 환경에 대처한다고 했다. 8개 카메라에서 수집한 데이터는 모두 도조(DoJO) 컴퓨터를 통해 중앙 서버에 저장한다고 하니 전 세계 교통 정보 실황을 알 수 있고,이 데이터를 활용해 예측까지 가능할 것이다. 그리고 전 세계 기상 데이터도 실시간 업데이트할 수 있게 되었다. 무엇보다 이런 자동차 방문 데이터도 실시간 업데이트할 수 있게 되었다. 무엇보다 이런 자동차 방문 데이터도 실시간 업데이트를 할 수 있게 되었다. 무엇보다 이런 자동차 방문 데이터를 통해 일 월 단위 상권 분석도 할 수 있으며, 내비게이션도 실상황을 반영할 수 있게 되었다. (-212-)

데이터 사업을 하는 거대 기업들도 직진하듯이 맹렬히 나아간다. 구글(검색),카카오(톡), 아마존(쇼핑), 네이버 (검색, 쇼핑), 넷플릭스(영화)의 진격은 거침이 없다.및의 직진처럼 빠르면서도 빈틈이 없다. 반독점법, 개인정보보호법 등으로 제약을 두지만 속도를 조금 늦출 뿐 꺾거나 되돌릴 수 없다. (-298-)

AI 비즈니스는 AI 와 컴퓨터, 빅데이터에 있다. 빅데이터를 활용하여, 우리의 삶을 예측하고, 이해하며, 어떤 문제의 답을 구하게 된다. 기상예측에 대해서, 수학적으로 계산하려면, 단순히 일반 컴퓨터로 힘든 복잡한 수식이 있다. 슈퍼 컴퓨터가 필요하며, 과거에 비해 더 예측 확률이 정교해지고 있다. 이러한 예측은 이제 기상 뿐만 아니라 실생활에도 연결할 수 있다. 경영에 있어서, 제고 유무를 예측하고, 수요 조사,시장조사를 비즈니스로 연결이 가능하다. 즉 과거에 10이었던 제고를 1이하로 줄일 수 있는 새로운 비즈니스 환경이 AI 에 의해 어느정도 가능하여, 효율성 극대화가 가능하다.

더 확장하여, 이제는 번역, 신약계발도 Ai 기술과 접목될 수 있다. 번역에 있어서, 빅데이터를 이용하여,자연어 번역이 가능해졌고, 스피커를 활용하여, 음성 서비스도 가능하다.대화형 Ai 가 AI 비즈니스의 중심에 있기 때문이다. 즉 서빙 서비스도 인공징능 AI 로봇에 의해 가능하여, 음식을 만드는 것, 코로나 펜데믹과 같은 전염병이 어떻게 확산이 되는지 확인이 되는 Ai 비즈니스 시대에 살고 있으며,우리의 과거에 비해 더 복잡해지면, 더 편리한 삶을ㅇ 살아갈 수 있는 상황이 만들어지고 있다.무엇보다 자율주행자동차 산업이 바꿔놓을 미랜느 새로운 혁심이자 비즈니스가 될 수 있다.

즉 AI 비즈니스는 그동안 인간이 하기 힘든 영역, 비싸서 비즈니스 가치가 떨어지는 산업, 그동안 비싸게 서비스를 받아야 했던 전문영역으로 확장하고 있다. 판사나 검사, 더 나아가 변호사나 변리사, 법무사, 회계사,노무사가 해왔던 일을 대체할 수 있는 효과가 우리 눈앞에 놓여지고 있다. 특히 번역 관련 비즈니스는 영어 번역에 최적화되어 있으며,저작권, 특허 분야에 있어서 큰 변화가 예상된다. 더 나아가 ,실생활과 긴밀하게 연결되어 있는 곳에 비즈니스 AI 의 활용과 잠재성이 더 커지고 있으며, 그과 관련한 플랫폼 기업, 스타트업 기업이 늘어나도 있다.

이 글은 컬처블룸을 통해 도서를 제공받고 솔직한 의견을 적은 글입니다.

얼마 전 IT 쪽에서 GPT-4와 관련된 튜링 테스트 이야기가 눈길을 끌었어요.

튜링 테스트란 기계가 제시하는 답이 얼마나 인간다운 대답인지 평가하기 위해 고안된 것입니다. 즉, 인공지능이 얼마나 발달했는지 알 수 있는 척도죠.

일반인으로 구성되어 있는 심사위원이 컴퓨터와 채팅을 통해 텍스트로만 대화를 하는데 응답 내용 말고는 컴퓨터인지 사람인지 구별할 수 있는 요소가 없습니다.

이때 컴퓨터가 몇%의 비율인지 알 수 없고 다양한 기준이 있지만 심사위원이 인간으로 판단하는 비율이 일정 기준을 넘으면 통과입니다.

여태껏 튜링 테스트를 통과한 인공지능은 없습니다. 통과했다는 프로그램도 있지만 공식적으로 인정을 받지 못했고 우리가 생각하는 정도의 인공지능은 아닙니다.

GPT-4는 openAI 사에서 개발한 인공 지능 모델입니다. GPT란 Generative Pre-trained Transformer의 약자로 딥 러닝을 통해 사람처럼 글을 쓸 수 있는 모델이죠.

왜 이 모델이 튜링 테스트를 통과했는지 안 했는지가 중요한 의미를 가질까요?

튜링 테스트를 통과했다는 말은 고객이 채팅으로 상담을 하는데 이게 사람인지 AI 인지 구별이 안될 정도로 자연스럽단 이야깁니다.

몇 세대가 지나면 아예 구별하지 못할 수도 있어요. 그럼 그 활용도를 생각해 본다면 어떨까요? 범죄에 쓰이건 좋은 쪽에 쓰이건 무궁 무진하겠죠.

이게 우리가 AI에 대해 끊임없이 공부하고 대비해야 하는 이유라 생각합니다. 워낙 다방면으로 쓰일 가능성이 매우 매우 높아 대비해야 하기 때문이죠.

지금 리뷰할 책은 김영수 님이 쓴 직장인이 꼭 알아야 할 비즈니스 AI입니다.

꼭 제목대로 직장인뿐만 아니라 남녀노소 다 읽으면 좋을 것 같아요. 알아두면 손해 볼게 전혀 없거든요.

저자 김영수 님은 삼성전자에서 30여 년간 근무했고 AI를 모르면 대한민국의 미래도 없고 자신도 세상을 읽는 눈을 갖지 못한다는 생각으로 서강대 대학원에 입학했습니다.

거기서 AI 기본 개념과, 고급 AI를 이해하기 위해 수학도 배우고 프로그램 언어들과 활용하는 법까지 익히셨네요.

대단한 분입니다. 나이를 아무리 적게 잡아도 최소 40대 후반에서 50대 초반이실 텐데 코딩 배우는 게 어디 쉽나요...

하지만 그만큼 AI가 중요하기 때문에 관심을 가지고 공부하신 거겠죠. 책 서문에서도 AI로 직업과 일자리가 줄어드는 게 아니라 AI를 모르는 동료들이 점점 사라질 뿐이라고 말합니다.

책은 총 4부로 구성되어 있으며 1부에선 AI가 무엇인지 그 역사에 대해 짚어보며 예열시켜줍니다. 1부에선 제가 위에서 말한 GPT의 이야기도 나오는데 저자가 설명하며 인용한 기사는 2022년 1월 30일 기사입니다.

그리고 2022년 11월 15일 이 책이 출간된 지 2주가 조금 넘은 시기에 튜링 테스트 이야기가 돌았죠. 기술의 발전은 내가 무엇을 하건 간에 쉬지 않고 진행되고 있단 걸 다시금 느낍니다.

2부는 이 책의 하이라이트라고 생각됩니다.

AI 분야를 다루는 전문 뉴스를 꾸준히 보지 않았으면 알기 힘든 내용들이 이 책에 각 사업 부문별로 깔끔히 정리되어 있습니다. 어디서 어떻게 활용되고 있는지 말이죠.

책에 나와있는 사업 부문은 11개이고 각각 시장분석, 상품 기획, 디자인, 개발, 구매, 제조, 마케팅, 영업, 물류, 서비스, 관리, 인사 및 지원 업무입니다.

앞으로 이 사업이 어떻게 흘러갈런지 예측할 수 있어서 도움이 많이 되었네요. 책 내용 비중도 2부가 70% 정도를 차지하고 있습니다.

시장 분석의 예를 보면 코로나19 팬데믹을 가장 먼저 예측한 캐나다의 소프트웨어 기업 '블루닷(BlueDot)'의 예가 나옵니다. 무려 세계보건기구(WHO)보다 빠른, 세계 최초로 코로나19 발생을 경고했답니다.

또한 상품 기획면에선 일본의 기린 맥주 회사 기린의 예가 나오는데 ai로 맥주 맛과 향을 감별하며 맥주 장인이 아닌 AI에게 맥주의 맛과 향, 알코올 도수 등을 결정하게 한다고 해요.

AI가 술맛을 알까?라는 생각에 엄청 신기했어요.

알고 보니 20년간 축적된 데이터를 기반으로 최적의 제조법을 예측하는 AI를 만들어 실제로 만들었다네요.

뒤에 다른 맥주 회사 인텔리전트 X의 예도 나오는데 맥주를 마신 고객에게 지속적으로 피드백을 받아 얻은 데이터를 축적해 최신 트렌드와 사용자 정보를 바탕으로 11번 이상 맛을 진화시켰다고 합니다.

맥주의 맛을 끊임없이 대중적으로 진화시킨 듯해요. 데이터 수집 및 분석은 이제 AI의 몫입니다.

정말 흥미로운 사례들이 많은데 이런 걸 보면 앞으로의 미래가 어떻게 흘러갈지 아주 조금이라도 감을 잡을 수 있습니다.

물류에선 아마존 물류 센터 AI 로봇이 나오는데 이건 워낙 유명한 예라 넘어가고요. 현대중공업과 두산의 무인 지게차 상용화 추진은 지금 당장은 아니겠지만 시간이 지나 널리 상용화된다면 지게차 자격증의 가치가 쭉쭉 떨어질 거란 걸 알 수 있겠죠.

물론 일반적으로 상용화되기까지 시간은 걸리겠지만 언젠가 반드시 지게차 기사가 필요 없는 날이 옵니다. 벌써 맥주 장인도 짤리는데요. 상품 기획, 시장 분석, 마케팅, 디자인, 광고 같은 것들은 말할 필요도 없지요.

여길 보시면 광고 문구 수백만 줄을 학습한 중국의 AI 카피라이터의 예가 나오는데 초당 2만 줄의 광고 문구를 작성할 수 있답니다. 사람은 절대 못 이기죠. 튜링 테스트를 통과했단 얘기가 있어 찾아봤는데 그들의 주장일 뿐 공인받진 못한 것 같아요.

아이러니하게 최근 아마존에서 1만 명이 해고당했고 내년까지 계속해서 해고할 거라고 하는데 이번에 해고당한 사람들 중에 인공지능 음성인식 비서 알렉사를 개발하는 기기 사업부 또한 포함되어 있다는 겁니다.

또한 아마존에서 진행 중이던 IT와 관련된 프로젝트들을 상당 부분 포기하거나 보류했다네요. 최근 들어 실리콘밸리와 미국 빅 테크에서 칼바람이 불고 있습니다.

지금은 여러 이유가 있고 가장 큰 이유는 전 세계적으로 경기가 안 좋아서지만 나중에 경기가 좋을 때에도 발전된 AI가 수많은 사람의 일자리를 잃게 할 것 같아 두렵네요.

그 외에도 눈여겨봐야 할 부분들이 꽤나 많습니다.

3부는 BMW, 스타벅스, 애플, 삼성 등이 어떻게 AI를 부문별로 활용하고 있는지 소개하고 있는데 삼성에서 오래 근무한 저자답게 삼성전자를 자세히 분석해 놓으셨습니다. 앞으로의 전망을 대략적으로 알 수 있는 귀중한 조언들이었습니다.

4부는 AI의 현재 한계와 문제점들에 대해 설명해 줍니다. 제가 위에서 얘기했듯 해당 분야의 고용 인력이 줄어들 거나 AI 기술을 가진 거대 글로벌 기업들에 의해 경제적 불평등이 심화되는 등 우리가 관심을 가져야 할 여러 부작용들이 나옵니다.

현재 어떤 사업 부문에서 AI가 활용되고 있고 어떻게 발전될 건지 대략적으로 감을 잡을 수 있기 때문에 이 책에 가치가 있다고 봅니다.

저자님의 말대로 AI를 몰라 사라져갈 동료 중의 하나가 되고 싶지 않다면 꼭 한번 읽어봐야 할 책이라 생각됩니다.

AI에 대해 들어만 봤지 어디에 어떻게 활용되고 있는지 전혀 모르겠다 하시는 분들이 읽어보시면 도움 많이 받으실 겁니다.

좋은 책 감사히 잘 읽었습니다.

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