인공지능(AI)이 4차산업혁명을 주도할 키워드로 떠오른 가운데, 인공지능 기업이 꼭 갖춰야할 전략이 제시됐다.

경희대학교 이경전 교수는 25일 열린 '2020 뉴테크놀로지포럼'에서 '인공지능 기업 어떻게 경영할 것인가? 사례와 이론'을 주제로 기조 강연을 펼쳤다.

이 교수는 우선 인공지능을 기계와 인간, 환경을 지능적으로 만드는 방법론이라고 정의했다. 지능적이란 기업이나 사회의 궁극적 목표를 달성하기 위해 활동하는 능력을 가리키는 것으로, 인공지능은 적절한 환경과 인프라를 만드는 역할을 해야 한다며 사람을 대체하는 개념은 아니라고 선을 그었다.

인공지능은 4차산업혁명 시대를 대표하는 비즈니스 모델로 자리잡을 것이라고 내다봤다. 1995년 인터넷이 보급되기 이전에는 예상조차 못했던 플랫폼 사업이 3차산업혁명을 대표하게 된 것처럼, 4차산업혁명에는 인공지능이 사업에 핵심 요소로 주목받고 있다는 것. 2016년 세계경제포럼에서 4차산업혁명이 주창되고 같은해 이세돌과 알파고의 바둑 대결이 벌어지면서 인공지능 기업들이 탄생하기 시작했다고 덧붙였다.

이 교수는 이같은 인공지능 비즈니스 모델을 '밸류 엔진'이라고 명명했다. 인공지능이 데이터를 넣으면 행동으로 변환해준다며, 연료를 넣으면 운동에너지를 만드는 엔진에 비유했다. 3차산업혁명까지 비즈니스 모델이 밸류숍에서 밸류 체인, 밸류 네트워크로 발전했던 것과 같이, 미래 비즈니스 모델은 밸류 엔진이 될 것이라는 분석이다.

특히 인공지능 기업은 인공지능을 개발하는 것만으로 새로운 비즈니스 모델을 만들 수 있다고 내다봤다. 플랫폼 사업이 그랬던 것처럼 인공지능도 새로운 수익 창출이 가능한데다가, 인공지능을 연동해 생산성을 극대화하려는 기존 기업들과도 협업할 수 있기 때문이다.

인공지능 기업이 성장하기 위한 5가지 전략도 제시했다. ▲데이터와 지식 확보 ▲추론과 최적화 ▲가치있는 목표 설정 및 확대 ▲인간과 AI 협력 ▲유지 및 운영 등이다. 이 중 가치있는 목표 설정 및 확대가 밸류 엔진, 지능적인 인공지능이 해야 하는 업무라고 봤다.

이어서 이 교수는 우수한 인공지능 스타트업 사례를 소개했다. 어떻게 5가지 주요 전략을 추구하는지, 그리고 수익을 창출하는지에 초점을 맞췄다.

기업용 메시지 서비스 기업 센드버드와 교육 인공지능 솔루션 기업 뤼이드는 적절한 시장을 공략한 사례로 꼽혔다. 센드버드는 상담이 필요한 기업을, 뤼이드는 시험을 보는 학생을 위한 맞춤형 서비스를 개발해 상업적인 효과를 거두는데 성공했다.

특히 뤼이드는 하나의 기계학습 엔진으로 토익과 공인중개사, SAT 등 여러 분야 서비스를 제공할 수 있다는 점에서 같은 딥러닝 인공지능 업체인 딥마인드보다 유망하다고 평가하기도 했다.

엑스레이 사진으로 뼈 나이 측정 기술을 개발한 뷰노는 수익 창출은 물론이고 데이터 확보, 최적화까지 동시에 수행하는 모델로 소개됐다. 병원과 공동 사업을 통해 많은 엑스레이를 분석하면서 기본 데이터를 얻고, 인간인 의사가 내려준 최종 결정을 또 학습하면서 정확성을 높이는 방식이다. 이렇게 개발한 인공지능은 공동으로 특허를 출원해 새로운 수익을 창출할 수 있다.

축구 경기를 촬영해 분석하고 솔루션을 제시하는 비프로일레븐은 판매 상품을 인공지능뿐 아니라 IoT 기기로도 확장한 모델이다. 경기 중 많은 데이터를 확보하기 위해서는 최소 10여대 카메라와 장비 등이 필요한데, 이들까지도 인공지능 사업 영역으로 끌어들였다는 것이다.

재활용품을 수거해 판매하는 수퍼빈은 인공지능과 인간이 공존하는 사례로 제시됐다. 단순히 재활용품을 거래해 환경을 보호할 뿐 아니라, 쓰레기를 수거하거나 선별하는 일자리를 새로 만들어냈다는 설명이다. 자체적으로 재활용품을 가공하는 사업도 진행 중으로 더 큰 일자리 창출 효과를 만들 예정이다.

논란 거리도 제시했다. 웨이모는 완전 자율주행을 개발해 택시로 상용화하는 수준에 이르긴 했지만, 데이터를 자체 수집하고 고성능 센서를 사용하는 탓에 비용 문제에 직면해있다고 설명했다. 이어서 소비자 데이터를 이용하고 저렴한 센서를 사용하며 희생을 발판 삼아 성장하는 테슬라와 비교했다.

인공지능이 인간과 공존해야 한다는 점도 보여줬다. GPT-3 사례를 통해서다. GPT-3는 전세계 모든 영어 문서를 학습해 질문에 답하는 등 문장을 생성할 수 있지만, 여전히 실수가 잦고 완전 자동화가 불가능해 인간 개입이 불가피하다.