얼리사 심프슨 로크워거, 윌슨 팡 지음/이윤진 옮김/세이지

'당신은 AI를 개발하게 된다, 개발자가 아니더라도'는 업무에 인공지능(AI) 기술을 도입하기로 결정한 기업들에 AI 성공 로드맵을 제시하는 책이다. 저자는 IBM의 왓슨 개발에 참여했고, 빅테크 기업부터 스타트업까지 다양한 머신러닝 조직에서 AI 개발의 성공을 이끈 두 머신러닝 전문가다. 머신러닝은 컴퓨터에 학습 능력을 부여하기 위해 통계 기법을 사용하는 인공지능의 하위 분야다.

성공적인 AI 기업으로 발돋움하는 법을 알려준다는 홍보 문구에 넘어가 책을 집어든 독자에게 저자들은 구글의 최고의사결정과학자 캐시 코지르코프의 말을 빌려 따끔한 충고를 날린다. "잘 알지 못하는 AI 방식을 밀어붙이려는 리더는 아마추어처럼 보일 뿐 아니라 결국 유지 비용이 많이 드는 솔루션을 내놓을 수밖에 없다. 해결할 수 있는 좋은 문제를 찾아 최선의 해결책을 찾아라. AI 없이 할 수 있으면 더 좋다. 머신러닝이나 인공지능은 다른 접근 방식으로 필요한 성과를 얻지 못할 때 사용하는 것이다."

만일 당신이 진짜로 전사적인 AI 전환의 필요성을 느낀 기업가라면, 가장 먼저 '골디락스 문제'를 발굴하라고 책은 조언한다. 이는 너무 많지도, 적지도 않은 딱 알맞은 조건을 찾는 게 어려운 문제를 뜻한다. 글로벌 소프트웨어 기업인 오토데스크는 수많은 고객 문의 사항 중 딱 하나, '비밀번호 재설정 요청'이라는 골디락스 문제를 해결하기 위해 업무에 AI를 도입해 성공한 기업으로 꼽힌다.

인바운드(고객이 건 전화를 받아 처리하는 일) 문의 가운데 비밀번호 재설정 요청을 골라내는 일은 자연어 처리에 적합한 작업이었다. "로그인이 안 돼요", "비밀번호 재설정이 어려워요" 등과 같이 사람들이 대개 비슷한 방식으로 문제를 설명하기 때문이다. 오토데스크는 비밀번호 재설정 요청을 인식하는 모델을 구축해 비밀번호를 새로 만드는 데 걸리는 시간을 평균 1.5일에서 10~15분으로 단축했다.

시간이 지나면서 모델의 정확도가 높아졌고 처리 범위도 확장됐다. 오토데스크는 활성화 코드 요청에서 주소 변경, 계약 문제, 기술 문제 등 60가지 사용 사례를 인식하는 AI 모델을 만들어냈다. 이러한 솔루션 덕분에 오토데스크는 고객 문의를 최대 99%까지 더 빠르게 해결할 수 있게 됐다.

책은 "처음 불거진 단순한 문제를 AI로 해소하고 이 가능성을 파악한다면 이후 수많은 문제를 해결할 방법과 자원을 훨씬 쉽게 얻을 수 있다"면서 본격적인 인공지능 전환을 추진하기 전 "머신러닝으로 해소할 수 있는 최적의 규모와 영향력을 지닌 문제를 선택하는 게 가장 중요하다"고 강조한다. 240쪽. 1만6000원.