KDI 에서 산업정책을 연구하는 이성호 입니다. 삼성전자의 디자인경영을 연구해 Harvard Business Review에 기고하셨던 유영진 교수님과 이 책을 집필하였습니다. 4차 산업혁명이란 모호한 단어 대신 "사물지능" 기술이 어떻게 명사(제품)에서 동사(체험)로 산업 패러다임의 전환을 이끌어내는지를 이야기로 풀어 보았습니다.
디지털, 데이터, 디자인의 상호 시너지 창출을 추구하는 이 책은 인문계 전공자가 사물지능의 작동원리를, 이공계 전공자가 인간 행태의 개선방안을 쉽게 이해할 수 있도록 차근차근 체계적으로 설명해 나갑니다.
결코 가볍고 쉽게 읽는 책은 아니지만 차분히 읽다 보면 산업의 디지털 전환에 대해 피상적 이해를 넘어 그 본질을 이해하는데 도움이 되실 것입니다. 아래 사이트에서 그림 중심으로 책 내용을 발췌한 슬라이드를 다운로드 받으실 수 있습니다.

https://www.slideshare.net/slee10091/20170720-78069738

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‘새로운 불’인 디지털 기술의 경영은 눈에 보이지도 않고 손으로 만져지지도 않는 디지털 기술의 독특한 ‘비물질성(non-materiality)’에서 출발한다. 비물질적인 ‘디지털 정보(bit)’에 근간을 둔 디지털 세상은 이제까지 인류 문화와 경제를 지배해온 ‘물질(atom)’ 세상과는 근본 원리부터 다르다. 물리적 세상에서 디지털 세상으로 근본적 원리가 바뀌는 것을 ‘디지털 시프트(Digital Shift)’라고 이름 지을 수 있다. - 프롤로그 〈새로운 불, 디지털 기술을 지배하라〉, 10쪽

이러한 변화는 우리가 디지털 기술을 어떻게 사용하는가에 따라서 개인 삶의 존재와 가치를 혁신적으로 향상시킬 가능성, 그리고 조지 오웰이 소설《1984》에서 상상한 것과 같은 철저한 통제 사회의 가능성을 동시에 지니고 있다. 긍정적으로 보자면, 인터넷과 모바일 미디어를 통해 수많은 개인이 창업의 꿈을 이루어 자신들이 원하던 제품과 서비스를 만들고 그 대가로 백만장자가 될 수도 있는 변화라 하겠다. 실제로 디지털 기술은 인도, 중국 같은 개발도상국에 이전에는 불가능했던 경제개발의 기회를 제공하였고, 또 다른 많은 후발 개발도상국에도 디지털 기술을 잘 활용하면 이들과 같은 경제개발의 기회를 이룰 수 있다는 꿈을 심어주었다. 하지만 한편으로 디지털 기술은 모든 사회 구성원의 일거수일투족을 샅샅이 추적하고 통제하고 규제하는 도구로도 사용될 수 있다. 도시 구석구석마다 설치된 감시카메라, 스마트폰에 장착된 GPS, 모든 거래를 기억하는 디지털 상거래 데이터베이스 등 영화 〈매트릭스〉에서처럼 거미줄같이 펼쳐진 디지털 네트워크는 이미 우리들의 일상생활을 낱낱이 기록하고 있다. - 프롤로그 〈새로운 불, 디지털 기술을 지배하라〉, 14쪽

디지털 기술의 대중화는 단순히 기술의 변화만을 의미하지 않는다. 과거의 생산기술에 비해 오늘날의 디지털 기술은 비용이 매우 저렴하다. 파괴적이라 할 정도의 가격 변화, 그리고 디지털 기술이 지닌 고유의 창발성은 기존의 산업조직에서는 창조적 경제활동에 쉽사리 참여할 수 없었던 많은 계층이 경제활동에 참여할 수 있도록 기본조건을 마련해주었다. 누구든지 아이디어만 있으면 자기만의 디지털 ‘제품’을 만들 수 있는 세상이 된 것이다. 컴퓨터 하드웨어와 소프트웨어가 발달하면서 간단한 교육만 받으면 누구든지 디지털 생산활동에 참여할 수 있는 길이 열렸다. 더욱이 디지털 제품은 눈에 보이지 않고 손으로 만져지지 않는 디지털 정보 및 프로그램이 핵심이기 때문에, 물리적 제품에 비해 아주 적은 비용으로 생산, 저장, 복제, 유통을 할 수 있다. - 1장 〈명사에서 동사로〉, 28쪽

물리적 제품을 중심으로 하는 명사적인 생각은 사실 20세기 경영학의 기본적 사고 틀이었다. 물리적 제품은 변하지 않는 확실한 경계선을 가지고 있고, 그 경계선을 따라 각종 산업이 자리매김했다. 이와 같은 제품 중심적 사고의 바탕에는 물리적 제품이 지닌 근본적 의미, 즉 “그것은 무엇인가?(What is it?)”라는 질문에 대한 답이 변화하지 않는다는 믿음에서 출발한다. 자동차는 자동차이고, 책은 책이고, 전화기는 전화기라는 것이다. 제품 간의 확실한 경계선이 산업을 구분하는 근본이 되고, 이것이 또한 기업의 경영전략을 만드는 데 출발점이 되었던 것이다. 그래서 20세기를 풍미한 유명 기업들의 목록을 살펴보면, 모두 자기만의 독특한 명사를 가지고 있는 회사들이다. AT&T는 전화기를, IBM은 컴퓨터를, GM은 자동차를, 제록스는 복사기라는 명사를 소유하고 있었다. 즉 제품으로서의 명사를 만들어냈고, 그 명사는 고유한 의미를 지녔다. 예컨대 소니는 ‘워크맨’이라는 명사를 만들어냈고 그 명사로 세상을 바꾸었다. - 1장 〈명사에서 동사로〉, 32∼33쪽

발생 가능한 모든 경우와 대응규칙을 상세히 프로그래밍해야 했던 기존 방식과 달리, 기계학습 알고리즘의 구조는 훨씬 단순하며 데이터만 충분히 제공하면 수백·수천 라인의 학습 알고리즘이 수십만 수백만 라인의 전통적 프로그램을 대체할 수 있다. 이세돌을 이긴 알파고도 프로그램 코드는 수백 라인 수준에 불과한 것으로 추정된다. 인간이 작성하는 과도하게 복잡한 프로그램 대신 풍부한 데이터로부터 도출된 방대한 패러미터의 조합으로 다양한 상황에 실수 없이 보다 안정적으로 대처하는 능력을 획득하게 되는 것이다. - 2장 〈인지혁명과 사물지능, 비즈니스 모델을 바꾼다〉, 58쪽

과거에는 로봇 같다는 표현이 융통성 없이 시키는 일만 기계적으로 수행하는 행태를 의미했다. 제조현장에서는 로봇 같은 행태가 유용하지만, 서비스 산업에서 ‘로봇 같은’ 감성 없는 기계와의 상호작용은 끔찍한 일로 여겨졌다. 그러나 최근의 인공지능은 인간의 감정상태를 인식하고 적절한 대응행동을 제공할 수 있게 되었다. 똑똑하지만 냉정한 사람보다는 덜 똑똑해도 마음이 따뜻한 사람과 사귀기를 선호하듯이, 고객은 단순히 스마트한 기술을 넘어 친근하고 다정한 서비스를 받는 쪽을 선호한다. 예컨대 소프트뱅크(Softbank)의 감성 로봇 페퍼(Pepper)는 사람의 감정을 인식하며 스스로도 적절한 감성을 발현하면서 상대에게 대응한다. 처음 만난 사람에게는 다소 긴장하며 조심스럽게 행동하지만, 친숙해지면서 점점 활달하게 상호작용을 한다. 페퍼는 사용자가 관심을 갖는 주제나 스포츠 등을 파악해 관련된 최신 뉴스를 들려주거나 일기예보를 알려주며 적절히 이야기를 끌어가기도 한다. - 2장 〈인지혁명과 사물지능, 비즈니스 모델을 바꾼다〉, 77쪽

현재는 데이터의 단순 취합 및 분류를 넘어 데이터에 잠재된 복잡한 패턴을 스스로 학습하는 알고리즘이 속속 등장하고 있다. 빅데이터 획득과 클라우드 컴퓨팅 구축이 디지털 혁명 초기에 중요했다면 이제는 데이터로부터 지혜를 도출해내는 기계학습 기술이 주목받게 되었다. 인터넷 검색 및 디지털 미디어 업체들은 오래전부터 정보 추천을 위해 기계학습을 사용해왔지만, 최근에는 음성 및 영상 인식, 자연어 처리, 로봇 제어, 유전체학 등 다양한 과학 분야로 기계학습 적용이 확대되고 있다. - 3장 〈빅데이터와 기계학습의 결합〉, 94∼95쪽

대뇌 신피질은 물질적으로는 뉴런과 이들을 연결하는 시냅스가 반복적으로 구성되는 단순한 구조로 적은 양의 유전자 코드에 의해 생성된다. 그런데 뉴런의 수가 약 3,000억 개에 달하는 규모로 구성됨으로써 복잡한 개념에 대한 학습이 점차 가능해진다. 태어날 때는 어떠한 정보도 미리 입력되어 있지 않지만, 살아가면서 감각기관으로부터 입력되는 정보를 처리하면서 복잡한 신경망을 형성해가는 것이다. DNA 속 알고리즘은 여러 세대에 걸친 적자생존을 통해 매우 느리게 진화하는 반면, 대뇌의 인지 시스템은 한 개체가 살아가는 동안에도 다양한 경험을 쌓으며 계속 업데이트된다. 이처럼 대뇌(학습 시스템)를 생성하는 코드만 유전자에 담아놓으면 유전자가 다양한 상황에 대처하는 대응요령을 모두 프로그래밍해 놓지 않아도 된다. 유전체에 사전 저장된 프로그램대로 행동하는 것은, 비유하자면 과거의 컴퓨터 패러다임과 흡사하다. 그리고 계속 입력되는 정보로부터 스스로 패턴을 학습하고 인과적 관계를 추론하면서 외부환경 변화에 유연하게 대응해가는 대뇌의 인지 시스템은 새롭게 부상하는 기계학습 패러다임과 유사하다고 할 수 있다. - 3장 〈빅데이터와 기계학습의 결합〉, 99∼100쪽

일반적인 기계학습에서는 분석자가 대상의 특징을 정량적으로 잘 나타내느냐, 곧 입력변수를 설계하는 과정(feature design)이 중요하다. 딥러닝은 인간이 특징을 설계해주지 않아도 계층적 학습을 통해 고차원의 특징을 스스로 도출하고 이를 바탕으로 분류를 수행한다. 딥러닝은 각 은닉층마다 비지도학습을 이용해 ‘특징표현’을 추출해내는데, 이를 다수의 계층에 걸쳐 중첩적으로 수행함으로써 다른 모형들보다 훨씬 높은 차원의 추상화가 가능하다. 이를테면 이미지가 화소(pixel), 윤곽선, 부분형태, 전체형태 등으로, 또는 언어가 음소, 음절, 단어, 구문, 문장, 단락 등으로 확장되는 것처럼, 자연현상은 대부분 다층의 재귀적(recursive) 구조를 가지는데, 이러한 구조를 딥러닝은 효율적으로 학습할 수 있는 것이다. - 3장 〈빅데이터와 기계학습의 결합〉, 108쪽

2000년대에 빅데이터와 함께 부상한 기계학습은 지도학습과 비지도학습을 통합한 딥러닝 방법론의 등장으로 영향력을 확대했고, 알파고 이후에는 딥러닝과 강화학습을 결합한 심층강화학습으로 발전했다. 아직까지는 기계학습이 전산학자들에게 익숙한 게임에 주로 적용되고 있지만, 앞으로는 기업경영 그리고 공공정책과 관련한 다양한 이슈에 활용될 수 있을 것이다. 딥마인드 연구팀은 2017년 다수의 행위자가 ‘죄수의 딜레마’ 상황에 대처하는 시뮬레이션 연구를 수행했는데, 과일수집(Gathering) 게임과 늑대사냥(Wolfpack) 게임 등 상이한 환경요인에 따라 배신과 협력의 대응전략이 달라짐을 발견하였다. 흥미롭게도 각각의 환경에서 강화학습 알고리즘은 상대방의 대응을 고려한 조율(coordination)이 요구되는 고난이도의 대응전략을 더 적극적으로 학습하고 수행하였다. - 3장 〈빅데이터와 기계학습의 결합〉, 118쪽

마이크로시뮬레이션 연구의 대표적 사례인 미국의 ‘미래 노령인구 모형(FEM: Future Elderly Model)’은 미국 보건복지부와 노동부 등으로부터 재정 지원을 받아 서던캘리포니아대USC, RAND연구소, 하버드대, 스탠퍼드대, 미시간대, 펜실베이니아대가 공동으로 꾸준히 개발해왔다. FEM에 따르면 65세 이상 노령인구는 2010년 3,970만 명에서 2030년 6,700만 명으로 급증하는데, 특히 베이비부머 세대의 노령인구 진입으로 인해 65∼85세 연령층이 크게 증가한 다. 베이비부머 세대는 과거와 비교해 덜 건강한 사람들이 65세까지 더 많이 생존하기 때문에 노인의 총인구와 기대수명은 증가하지만 고혈압, 심장질환, 당뇨, 암, 뇌졸중, 폐질환 등 주요 질환이 2010∼2030년 기간에 급증할 것으로 예상되기도 했다. 고혈압이2010년 67%에서 2030년 79%로, 당뇨병이 2010년 24%에서 2030년 39%로 증가하고, 세 가지 이상의 만성질환을 보유한 노인 역시 2010년 26%에서 2030년 40%로 증가할 것으로 전망되었다. 남성은 전체 기대수명의 증가분보다 장애보유 기간의 증가분이 더 커서 건강수명은 오히려 소폭 감소할 전망이다. - 4장 〈지능증강: 개인맞춤 서비스 개발과 스마트 규제 구현〉, 142∼143쪽

정부와 기업들은 인공지능의 설계오류에 의한 해로운 행동 발생 가능성을 경계한다. 그런데 기계학습의 오류는 단순히 프로그램 버그 때문에 발생한다기보다는 목적함수를 잘못 설계해 부작용, 보상 해킹, 분배 악화가 발생하거나 데이터 획득의 어려움 등의 이유로 발생한다. 그러므로 목적함수 설계 시에 의도하지 않은 부정적 효과가 발생할 소지는 없는지, 그리고 보상 해킹(reward hacking)이라 해서 설계자의 의도를 왜곡해 목표에 기여하지 않으면서도 쉽게 보상을 획득할 편법이 작용하지는 않을지를 잘 점검해야 한다. - 4장 〈지능증강: 개인맞춤 서비스 개발과 스마트 규제 구현〉, 156쪽

일란성 쌍둥이의 데이터를 축적해 진행한 연구는 행복의 절반은 유전적 요인이 결정하지만, 10%는 삶의 환경(연령, 성별, 지역, 직업, 사회적 지위, 소득, 건강, 결혼 여부, 종교 등)이 영향을 미치고, 나머지 40%는 의도적 행동(intentional activities)이 결정함을 발견하였다. 행동의 결과가 성공이냐 실패냐 하는 것은 중요하지 않고, 단지 중요한 목적을 위해 능동적·자발적으로 행동하려고 노력하는지 여부가 행복수준을 지속적으로 제고할 수 있다는 것이다. 인간행동 연구자이자 히타치제작소 중앙연구소장 야노 가즈오(矢野和男)는 지금까지의 기술은 인간의 수고를 덜어주는 편리한 환경을 제공했지만 이는 인간의 행복에 10% 정도밖에 기여하지 못했다며, 인간이 능동적으로 행동하도록 도와주는 기술이 등장한다면 40%의 잠재적 행복을 실현할 수 있다고 지적한다. - 5장 〈디지털 시대의 ‘경험’ 디자인〉, 190쪽

특히 웨어러블 기술은 외부환경과의 상호작용은 물론 자신의 건강이나 감정 등 내면상태에 대한 지각을 강화할 수 있다. 히타치연구소는 ‘비즈니스 마이크로스코프’라는 사원증 형태의 웨어러블 센서를 목에 걸고 다니게 함으로써 사용자의 행동과 상황맥락 정보를 지속적으로 추적·기록했다. 내장된 가속도 센서는 신체 움직임의 크기와 빈도, 이동 또는 정지 등의 정보를 수집하며, 위치·온도·조도 센서는 사무실?회의실?휴게실 등의 위치와 환경정보를 기록한다. 또한 적외선 센서가 있어 누구와 언제 몇 분 동안 만났는지를 기록하며 음량이나 톤, 화자 등을 기록하는 센서가 동료와의 대화에서 나타난 적극성 및 양방향성을 기록한다. - 5장 〈디지털 시대의 ‘경험’ 디자인〉, 190쪽

디자인이 혁신을 주도하는 것은 시장에서 제품의 품질·성능이 상향 평준화되면서 사용자의 감성 및 체험이 핵심 차별화 요소로 대두되고 기업 역량 측면에서 유형자산보다 디자인, 소프트웨어, 브랜드 등 소프트 역량의 중요성이 커지고 있기 때문이다. 과거에 디자인 대상이 제품 외형을 다듬는 스타일링이었다면, 디지털 시대에 디자인은 새로운 제품과 서비스에 대한 개념 설계와 사용자 경험의 분야로 이동하고 있다. 이정동 등은 저서 《축적의 시간》에서 한국 산업의 약점으로 새로운 제품?서비스의 개념을 창조하는 ‘개념설계(Concept Design)’ 역량의 미흡함을 지적했다. 개념설계 활동이나 행태과학 기반의 사용자 체험 개선 시도 등이 모두 디자인 주도 혁신에 포함된다. - 6장 〈디지털 혁신을 위한 디자인 사고와 디자인 경영〉, 217쪽

디자인 사고는 단일 기업에 한정된 혁신을 넘어 새로운 산업군을 창출하며 산업생태계 전반의 혁신을 촉진할 수 있다. 무엇보다 시각화, 참여 증진, 통합 능력 등 디자인 사고 역량을 갖춘 리더가 비전 제시자, 협력자, 전달자 역할을 수행함으로써 산업생태계 형성을 선도할 수 있다. 또 디자인 사고를 활용해 새로운 융합 산업을 설계하고, 비전 창조 및 해석, 협력 및 양성, 연결 및 소통 등의 역할을 수행함으로써 융합 리더십을 확보할 수 있다. - 6장 〈디지털 혁신을 위한 디자인 사고와 디자인 경영〉, 237쪽

과거에 제품(또는 그 기능) 중심의 경쟁이 전개될 때는 규모, 속도, 집적도 등 목표가 명확한 다음 단계 제품을 누가 더 빨리 양산하느냐가 승리의 관건이었다. 그러나 ‘최고의 사용자 체험’을 놓고 벌이는 현재의 경쟁은 가치의 방향성조차 명확히 파악하기가 어렵다. 따라서 혁신이 일선 실무자들의 다양한 실험을 통해 발현된다는 새로운 특색을 띠기도 한다. - 6장 〈디지털 혁신을 위한 디자인 사고와 디자인 경영〉, 244쪽

클라우드 컴퓨팅의 확산으로 PC의 성능이 더 강력해질 필요가 사라지면서 모바일 기기로도 게임 등의 소프트웨어를 충분히 즐길 수 있게 되었다. 소비자들은 이제 인텔과 마이크로소프트의 새 CPU와 OS 발매에 주목하지 않는다. 따라서 최신 PC로 교체하는 주기가 점점 길어져 PC 구매가 감소하고 있다. 2008년 글로벌 금융위기에도 영향을 받지 않고 지속적으로 성장하던 세계 PC 출하량은 클라우드 컴퓨팅과 모바일 컴퓨팅의 보급이 본격화되던 2011년 정점을 찍고 그 이후로는 역성장을 기록 중이다. ... 한편 제조업과 서비스업 사업부가 혼재된 복합기업들의 영향력 확대도 전망된다. 시가총액 세계 최대 기업인 애플 역시 아이폰, 아이패드, 맥북 등을 생산하는 제조업과 아이튠즈, 앱스토어 등 인터넷서비스, 애플스토어 등 유통업을 보유한 복합기업이다. IBM은 하드웨어, 소프트웨어, IT 서비스 사업을 모두 운영해왔는데, 최근 클라우드 컴퓨팅 중심으로 사업을 통합하는 데 박차를 가하고 있다. 구글은 모토롤라 인수, 프로젝트 아라(Project Ara, 사용자가 직접 부품을 갈아 끼울 수 있는 조립식 스마트폰 개발 프로젝트) 추진, 픽셀폰(Pixel Phone) 출시 등 휴대폰 제조에 뛰어들었고, 로봇 기업들을 대거 인수하였다. 복합사업화를 가속화하기 위해 2015년 지주회사 알파벳(alphabet)을 설립하기도 하였다. - 7장 〈재편되는 비즈니스 모델〉, 254∼256쪽

전통 산업의 기업들은 디지털 역량을 강화할 것이고, IT 기업은 전통 산업 영역에 진출할 것이며, 또 디지털 기술을 활용해 새롭게 사업모델을 정의하는 파괴적인 스타트업 기업도 등장해 전방위적 경쟁이 전개될 것이다. 사물지능 기술 가운데서도 대다수 제조업체는 사물인터넷 기술에서 우위를, IT 기업은 인공지능 기술에서 우위를 보이는데, 향후 강점은 더욱 강화하고 약점은 재빨리 보완하는 기업이 경쟁에서 승리할 수 있을 것이다. 하지만 비록 IT 기업으로 출발한 것이 아닐지라도 인공지능에 꾸준히 투자한다면 IT 기업과의 대등한 경쟁도 가능하다. 예컨대 DVD 렌탈 기업으로 시작한 넷플릭스는 일찍부터 DVD 추천 알고리즘을 개발하며 사업모델을 확대해 이제는 사실상 소프트웨어 기업으로 변신했다. - 7장 〈재편되는 비즈니스 모델〉, 280쪽

금융 산업에서 자동화 기술 개발을 주도한 것은 경제학자나 경영학자가 아닌 데이터 과학자다. UC 어바인 대학의 컴퓨터공학과 교수를 지낸 에드워드 소프(Edward O. Thorp)는 1969년 최초의 퀀트 펀드(Quantitative Fund, 펀드매니저의 주관적 판단이 배제되고 컴퓨터 프로그램에 의해 매매?매도하는 펀드)를 설립했는데, 230개월간 연평균 복리수익 19.1%를 달성하였다. 미국수학협회가 5년마다 수여하는 베블런상(Oswald Veblen Prize in Geometry)을 수상한 제임스 사이먼스(James H. Simons)가 설립한 르네상스 테크놀로지(Renaissance Technologies) 사의 메달리언 펀드는 30년간 연 40%에 달하는 수익률을 달성했다. 최근에는 자동화 알고리즘의 적용 범위가 트레이딩을 넘어 투자 자문으로 확대되고 있다. 퓨처어드바이저, 찰스슈왑, 웰스프론트, 뱅가드, 블랙록 등의 금융회사가 인공지능을 이용해 개인화된 금융자문을 제공하는 ‘로보 어드바이저(Robo Advisor)’ 서비스를 시작했는데, 인간상담사(프라이빗뱅커)보다는 저렴하고 기존 온라인 서비스보다는 전문적인 재무 상담을 제공해준다. - 8장 〈달라지는 ‘노동’, 새로운 인재상〉, 288쪽

향후 인공지능 보급이 본격화되면 지식 암기에 기반한 학습의 효용은 더욱 감소할 것이다. 이미 검색기술의 발달로 단편적 지식 암기의 효용은 크게 감소했지만, 인체?정밀기계·법률·경영 등 복잡한 시스템에 대한 종합적 전문지식은 컴퓨터가 대체하기 힘들어 그 효용이 유지되고 있었다. 그러나 인공지능이 점차 종합적 지식까지 처리할 수 있게 되면서 기존 전문교육의 효용도 감소하는 추세다. 심지어, 환경의 변화에도 불구하고 과거의 성공방식만을 고집하곤 하는 인간보다는 기계학습이 상황 변화를 더 빨리 감지하고 유연하게 대처할 수 있다. 그런 탓에 미국 소매업계에서는 이미 CEO 다음 서열인 최고구매책임자 보직이 빅데이터 분석팀으로 대체되기 시작했는데, 이는 오랜 실무 경험을 통해 노하우를 축적하는 기존의 전문가 양성방식마저 효용이 감소함을 의미한다. - 8장 〈달라지는 ‘노동’, 새로운 인재상〉, 301쪽

영어로 해커(hacker)라는 표현이 있다. 흔히들 해커라고 하면, 몰래 남의 컴퓨터 망에 침투해 불법으로 데이터를 훔쳐 가고 정부나 금융기관의 보안을 흔드는 그런 나쁜 의미로 생각하기 쉽다. 하지만 해커라는 단어에는 컴퓨터 프로그램이 지닌 숨은 기능을 발견하고 그 가능성을 최대한으로 활용하는 사람들이라는 또 다른 의미가 있다. 다시 말해, 컴퓨터를 가지고 동사적 사고를 하는 사람이다. 그들은 똑같은 컴퓨터를 가지고 여러 가지 다른 사용을 끊임없이 시도한다. 이들은 주어진 문제에 대한 정답을 찾는 것으로 만족하는 사람들이 아니다. 오히려 주어진 문제를 자기 입맛에 맞게 재구성하고 그 문제를 푸는 사람들이라고 해야 할 것이다. 학교에서 시험 문제를 받았는데 선생님이 출제한 문제가 마음에 들지 않는다며 제 멋대로 바꿔 자기가 원하는 답을 제출하는 괴짜 학생, 해커들이 바로 그런 식이다.
- 8장 〈달라지는 ‘노동’, 새로운 인재상〉, 307쪽

“21세기를 넘어, 미래의 주인공이 되고 싶다면,<br/>새로운 불, 3D(디지털·데이터·디자인)를 지배하라!”<br/>미래의 3D 경영에 필요한 전략과 기술은 무엇인가?<br/><br/>‘4차 산업혁명’이라는 용어가 어느새 우리 사회에서도 일상용어처럼 익숙해진 분위기다. 심지어 더는 미래형이 아닌, 이미 ‘현재형’으로서 그 모습을 드러내고 있는 듯하다. 하지만, 우리는 진정 흔히 ‘4차 산업혁명’으로 대변되는 미래상을, 그 실체를 손에 잡힐 듯 명확히 구체적으로 파악하고 있는가? 혹시 아직도 우리에게는 먼 이야기로, 혹은 ‘혁신’을 이끌어가는 ‘선진국들, 그들만의 리그’로 여겨지고 있지는 않은가. <br/><br/>과학기술과 사회 시스템 사이의 상호작용을 탐구하는 과학기술정책연구원(STEPI) 미래연구센터의 미래연구 성과를 담아 독자들에게 급격한 사회변화에 대한 통찰을 제시하려는 취지로 시작된, ‘STEPI 미래연구 시리즈’ 2권은, 다가올 미래를 보다 구체적으로 꼼꼼히 실례를 들어가며 살펴보고, 이에 토대하여 선진국 수준의 미래 경영을 펼쳐나가기 위한 혁신적 전략으로서 새로운 3D 전략을 내놓는다. <br/><br/>저자들(이성호·유영진)은 이 책에서 진정한 의미의 ‘디지털 혁명’은 바로 지금부터 시작이라면서, 디지털·데이터·디자인을 그 3대 견인차(Three Drivers)로 제시한다. 새로운 산업혁명 시대에는 눈에 보이지 않는 ‘디지털’ 기술과 ‘데이터’라는 자원을 이용해 새로운 가능성을 꿈꾸고 실현시킴(‘디자인’)으로써 새로운 경제적 가치를 창출해야 하며, 그 과정에서 일어나는 여러 가지 도전과 예기치 못한 문제를 극복해나가야 한다는 것이다. 과거 산업화 시대에 한국 기업이 땀과 희생으로 선진국이 기피하는 3D(Dirty, Difficult, and Dangerous) 업종을 수행하며 성장했다면, 향후에는 디지털·데이터·디자인이라는 새로운 3D 역량을 유기적으로 구사해 선순환 효과를 창출하며 ‘제품 중심’(명사)에서 ‘체험 중심’(동사)으로 이동하는 것, 곧 산업 패러다임 시프트를 선도해나가야 한다는 제언이다. <br/>아울러 저자들은, 바로 그러한 ‘미래 사회’가 구체적으로 우리의 현실이 되었을 때 과연 무엇 무엇이 달라지게 될는지, 그에 따라 정책적·기업경영적·개인적 측면에서 우리는 어떻게 대응해야 할지 알아본다. <br/><br/>21세기의 새로운 불, 디지털(Digital) 기술을 지배하라 <br/>- ‘제품’(명사) 중심 경제에서 ‘체험’(동사) 중심 경제로!<br/><br/>주지하다시피 ‘불’이 인류의 문명 발달에 핵심적 역할을 한 까닭은 그것이야말로 우리가 살고 있는 이 ‘물리적 세상(physical world)’을 변화시키고 움직이는 에너지의 ‘근본’이기 때문이다. 그런데 20세기에 들어서면서 인류는 또 다른 ‘새로운 불’을 발견하게 된다. 그것은 바로 눈에 보이지 않는 정보를 효율적으로 저장하고 조작·처리·전파하는 디지털 기술이다. 저자들의 전망에 따르면, 앞으로 인류의 역사는 새로운 불, 눈에 보이지 않는 불인 디지털 기술을 지배하는 자의 역사가 될 것이다. 20세기 후반 컴퓨터와 인터넷의 대중화로 정보화 혁명이 시작되었다면, 디지털이라는 눈에 보이지 않는 새로운 불이 컴퓨터에서 나와 세상의 모든 사물에 스며들면서 우리의 일상생활이 더욱 변화하고 있고, 이러한 현상이 곧 ‘4차 산업혁명’이라 일컬어지고 있는 것이다. <br/>이러한 시점에서 저자들은, 사물인터넷(Internet of Things) 기술과 인공지능(Artificial Intelligence) 기술을 결합한 ‘사물지능(Intelligence of Things)’이 4차 산업혁명의 기술적 동인이라고 본다. 인공지능이란 사람의 개입 없이도 자율적으로 주어진 임무를 해결할 수 있는 역량이다. 기존의 컴퓨터 프로그램은 정교하게 작성되었을지라도 그 능력이 고정되었으나 인공지능은 학습능력과 적응력을 보유해 경험이 쌓일수록 현실 대응능력의 깊이와 넓이가 풍성해져 변화무쌍한 외부환경에 적응할 수 있게 됐다. 이는 향후 무선인터넷으로 모든 사물과 연결되고 학습능력을 갖춘 소프트웨어가 탑재된 제품의 등장으로, 제품의 기능이 더는 고정되지 않고 상황맥락에 유연하게 대응할 수 있게 되었다는 의미다. <br/><br/>동사는 명사와 달리 단 하나의 의미로 손쉽게 포장해 가둬놓을 수 없다. 물리적 제품 중심이었던 과거에는 명사가 경영자의 사고 중심에 있었다. 그러나 디지털 기술로 인해, 제품과 서비스의 근본적 개념의 변화와 파괴가 필요한 21세기에는, 동사 중심의 생각이 성공적 경영을 위해 필수적이다. 동사의 세상은 언제나 열려 있기 때문에 불필요한 선택을 강요하지 않는다. 마치 ‘운전하다’라는 동사가 여러 가지 의미를 동시에 가지고 있는 것처럼, 동사적인 생각은 기업과 경영자로 하여금 생각의 유연성을 갖게 한다. 또한 동사적인 생각은 경영자들로 하여금 역동적인 생각을 할 수 있게 해준다. 동사는 항상 움직이지만 명사는 그렇지 못하다. 명사가 개개 제품 중심의 사고방식인 데 비해 동사는 연결되는 다른 명사에 그 의미를 제공하는 역할, 곧 플랫폼이 되어준다. <br/>- 1장 〈명사에서 동사로〉, 36∼37쪽 <br/><br/>이 책의 1부에서는 그 놀라운 디지털 기술, 특히 사물지능 기술이 모든 제품에 적용되면서 다양한 산업에서 사업의 본질과 수행방식이 어떻게 변화할지 그 방향을 살핀다. 먼저 1장에서는 디지털의 원리와 컴퓨터의 구조를 이해해보고 아날로그 기술과의 차이를 통해 산업화 시대에 형성된 제품 중심의 경제(명사)가 체험 중심의 경제(동사)로 변화하는 패러다임 시프트를 다양한 사례를 구체적으로 제시하면서 심도 있게 알아본다.<br/>2장에서는 사물지능 기술의 등장으로 디지털화가 확대되며 조달, 제조, 판매 등 공급자 영역에 한정되던 산업 가치사슬이 상품 구매, 체험 몰입, 가치 실현 등 사용자 영역으로 확장되는 과정을 살펴보고, 각종 비즈니스 모델 혁신 가능성도 전망해본다. <br/><br/>‘데이터’ 혹은 ‘빅데이터’는 우리 생활을 어떻게 바꾸고 있는가? <br/>- 기계학습(딥러닝)을 통한 지능증강(=인공지능)과 개인화 서비스의 방향을 탐색하다!<br/><br/>저자들은 이제 경영자와 혁신가들이 집합적 예측인 ‘전망(forecasting)’에 머물지 말고, ‘예측분석(Predictive Analytics)’의 방향으로 나아가야 한다고 제언한다. 예측분석이 기존의 ‘전망’과 다른 지점은 각각의 개인 행태 및 의사결정을 예측해낸다는 점이다. 또한, 과거에 ‘전망’이 대량생산을 가능케 했다면, 현재부터 미래를 아우를 ‘예측분석’은 개인맞춤 서비스의 가능성을 열어준다. 그러므로 미래의 기업은 개별 소비자에 대한 설득 가능성을 평가해 긍정적 효과가 예상되는 세부 집단에만 적절한 서비스를 선별적으로 제공함으로써 비용 절감 및 효과의 극대화를 이룰 수 있게 된다. <br/>2부에서 저자들은 인공지능(지능증강) 또는 기계학습의 기본원리를 살핀다. 우선 3장에서는 다양한 기계학습 방법론을 개괄적으로 살펴본다. 특히 현대 기계학습의 총아인 딥뉴럴네트워크의 원리와 응용 분야를 소개하는데, 컴퓨터 과학자와 인공지능 연구자들이 이룩한 기계학습의 발전상을 가능한 한 쉽게 설명해보고자 시도하였다. <br/>이어지는 4장에서는 예측분석과 기계학습을 활용한 ‘개인맞춤 서비스’ 도출방안을 기업과 정부의 입장에서 살펴본다. 전산학자들은 기계학습을 대부분 예측 용도(상관관계 추정)로 한정하지만, 경영전략 및 공공정책에서는 특정 조치의 인과적 효과를 추론할 필요가 있다는 것이 저자들의 견해다. 이런 맥락에서, 경영학자와 사회과학자들이 세부 인구집단별로 상이한 인과적 효과를 추정하거나 마이크로시뮬레이션(Microsimulation) 및 강화학습을 활용해 장기 대응전략을 도출한 사례들을 소개한다.<br/> <br/>‘사물지능 혁명’ 시대의 디자인 경영은 혁신을 어떻게 리드하는가?<br/>- 디자인, 사물과 인간의 새로운 관계에 주목하라<br/><br/>사물지능 혁명의 시대가 도래하면, 디지털 기술이 기존의 거의 모든 제품과 서비스에 접속될 것이다. 그리하여 새로운 경험가치를 탄생시킬 것이다. 그렇다면 이제 ‘디자인 사고’는 기존의 ‘디자인’ 개념에서 묻혀 있지 말고 거기서 뛰쳐나와 제품 및 서비스가 제공하는 경험의 근본적 의미와 가치에 대해 새로운 질문을 던지는 일이 되어야 한다고, 저자들은 강조한다. 즉 앞으로 ‘디자인’은 기존의 업의 개념을 넘어서서 새로운 업의 개념을 창출하는 ‘디지털 혁신’에 없어서는 안 될 중요한 도구로 자리 잡게 된다는 것이다. <br/>그런데 저자들은, 우선 되묻는다. 도대체 ‘디자인’이란 무엇인가? 왜 디자인이 기업의 경영과 혁신에 그토록 중요한가? 디자인이 디지털 시프트의 핵심을 이해하여 성취해내는 데 반드시 필요한 역량인 까닭은 무엇인가? 이에 대한 대답으로서 저자들은 우선 5장에서 디자인이 무엇인지 그 기본 개념과 확장된 의미를 따져보고, 기존의 경영과 디자인이 앞으로 어떻게 달라져야 하는가에 관해 고민해본다. 아울러 사용자 가치를 최대화하는 관점에서 새로운 디지털 혁신을 제공하는 방법론으로서 디자인을 살펴본다. <br/>이어지는 6장에서는 ‘디자인’이 기업의 기본적 창조역량으로 자리 잡으려면 구체적으로 어떤 일을 담당해야 하는지 탐색해본다. 특히 경영학의 3P 프레임워크에 입각해 디자인 경영을 ‘프로덕트(Product)’, ‘프로세스(Process)’, ‘피플(People)’의 세 측면에서 자세히 살펴본다. <br/>기업이 디자인 주도 혁신을 구현하려면 이에 부합하는 경영역량을 개발해야 하는데, 이를 저자들은 ‘디자인 경영’이라 칭한다. ‘디자인 경영’은 협의의 디자인인 스타일링(조형미)의 개선을 넘어 광의의 디자인 주도 혁신을 구현하는 경영역량이다. 다시 말하자면, 디자인 사고가 단순히 한두 개의 신제품 개발에 국한되는 것이 아닌, 조직 전체에 깊숙이 파고들어 그 기업의 DNA에 자리 잡도록 만드는 과정을 디자인 경영이라고 부르는 것이다. <br/><br/>‘사물지능 혁명’이 주도하는 미래 사회,<br/>- 무엇이 달라질 것인가, 우리는 어떻게 대응할 것인가<br/><br/>이 책의 마지막 4부에서는 미래 사회의 변화를 구체적으로 짚어보고, 기업과 개인과 정부의 대응전략을 전망한다. ‘디지털 시프트’는 지금까지 소위 전통 산업을 영위하던 기업들 또한 선제적 대응을 하지 않으면 살아남을 수 없게 만들 것이다. 실제로 미국 오바마 행정부는 인공지능이 야기할 각종 부작용에 대한 선제적 대응을 강조하면서, 기술발전과 경제성장이 교육·고용·소득분배·복지에 미칠 파장 및 대응방안을 모색하고자 한 바 있다. 자칫 기술혁신과 상충할 수 있는 가치들을 어떻게 조화롭게 흡수해나갈지를 깊이 고민했던 것이다. 구글/딥마인드, IBM, MS, 페이스북, 아마존 등 미국의 주요 기업들도 인공지능의 사회적 영향을 바람직한 방향으로 이끌기 위해 인공지능 파트너십을 체결했다. 우리 기업과 우리 정부가 자칫 이러한 흐름에서 뒤처져서는 안 될 것이다. <br/>저자들은 ‘미래 사회’에 대한 보다 개괄적 전망을 위해, 우선 4부 7장에서는 비즈니스 모델 및 산업생태계 재편이 진행 중인 IT 산업의 사례를 구체적으로 살펴보고 이러한 흐름이 향후 다른 산업으로 어떻게 확산될지 예측해본다. 특히 소비재(B2C) 산업인 자동차와 의료 산업 등으로 비즈니스 모델 변화가 확장되는 미래상을 그려본다.<br/>그리고 8장에서는 인공지능이 야기할 수 있는 부작용 중 가장 많은 사람이 염려하는 ‘노동 대체’라는 이슈를 주요하게 살펴본다. 기계학습을 업무에 적용함에 따른 노동환경의 명암을 전망하는 한편, 새로운 시대에 요구되는 인재상을 제시하고자 시도하고 있다.<br/>마지막 9장에서는 개인정보 보호 규제 개선, 소비자 보호, 윤리적·법적 책임, 스마트 규제 시스템 구현 등 국내 법제도 정비방안을 간략히 살펴본다.