3년 후 AI 초격차 시대가 온다

서문 앞으로 3년, AI 초격차 시대를 대비하라

1장 이미 시작된 인공지능의 시대
기술이 세상에 눈을 뜨고 있다
이미 일상으로 들어온 AI
AI가 발전하게 된 3가지 배경
기대와 현실 사이
AI 시대, 후발주자의 운명
후발주자들의 AI 도입이 더딘 이유

2장 AI 기술이란 무엇인가
아주 오래된 미래의 기술
AI는 머신러닝으로 통한다
AI 기술의 5가지 특장점
AI 알고리즘은 가져다 쓰는 것?
AI 기술의 취약점
AI는 앞으로 어떻게 발전할까

3장 AI 기술과 비즈니스 혁신
인공지능 제품을 만든다는 것
AI 혁신이란 무엇인가
세상을 이해한다, 인식혁신
변화를 통찰한다, 예측혁신
스스로 처리한다, 자동화혁신
인간과 대화한다, 소통혁신
창조에 다가선다, 생성혁신
AI 혁신의 4가지 접근방식
AI 비즈니스의 목적은 고객경험 혁신이다

4장 혁신은 실행이다
AI 비즈니스의 실행지침, A.C.T.I.O.N.
Agility, AI는 선점 게임이다
Collaboration, 인간-머신 협업체계를 구축하라
Talents, 인재확보가 우선이다
Integration, 기능통합이 AI 흡수를 촉진한다
On tap data, 데이터 경쟁력이 AI 경쟁력이다
Network, 네트워크 효과로 역량을 증폭하라

5장 AI 이노베이터 마인드
기술에 대한 비전을 세워라
기술의 본질을 통찰하라
기능적 고착에서 벗어나라
균형감각을 유지하라
시대의 흐름에 베팅하라

참고문헌

안타까운 사실이지만 인공지능에 대한 높은 기대에도 불구하고, 구글이나 IBM 같은 IT 기업 외에 대부분 비즈니스 현장에서 이 기술을 제대로 도입해 활용하는 기업은 그리 많지 않다. 〈MIT 슬론매니지먼트리뷰〉의 설문조사에서 드러난 것처럼 85%의 경영자 및 기술 전문가는 인공지능을 기업의 미래를 위한 전략적 기회로 여기고 있는 데 반해, 실제 인공지능을 기업 프로세스에 적용한 사례는 23%에 불과하다. 인공지능을 완전히 내재화하여 기업 전반에 통합시킨 경우는 단 5%밖에 안 된다. 또한 현재 인공지능이 조직 운영에 실제로 영향을 미치는 경우도 18%밖에 되지 않는다._ <1장. 이미 시작된 인공지능의 시대>

최근 2년간 실리콘밸리 기업을 중심으로 딥러닝을 활용한 자율주행 기술을 구현하는 기업이 빠르게 증가하고 있다. 전문가들은 “자율주행 기술의 핵심은 이미 딥러닝으로 이동하기 시작했으며, 고가의 특화센서를 저가의 범용센서가 빠르게 대체해나가고 있다”고 강조한다. 자율주행 기술의 패러다임이 딥러닝으로 전환된 가운데, 향후 미래차 시장경쟁의 핵심은 인공지능 분야의 역량, 특히 주행에 필요한 데이터 확보가 될 전망이다. 딥러닝 기술의 완성도도 결국 다양한 상황의 데이터 확보에 의해 좌우될 것이다. 최근 콤마닷에이아이나 테슬라 같은 기업이 수억 킬로미터에 달하는 주행 데이터를 수집하는 이유다. 과거 자율주행 기술의 핵심이 자본이었다면, 지금부터는 데이터와 시간의 싸움으로 봐도 무방하다. 자율주행 시장 초기부터 데이터를 확보한 기업과 그러지 못한 기업의 격차는 매우 클 것으로 예상되며, 어쩌면 과거 자본에 의한 격차보다 더 높은 진입장벽이 될 수도 있다._ <2장. AI 기술이란 무엇인가>

기술에서 가치를 캐내는 일이 기술혁신의 본질이다. 엔지니어가 정교한 AI 알고리즘을 개발해도, 이를 통해 수익 기회를 창출하는 비즈니스 모델을 만들어내지 못한다면 그저 빛 좋은 개살구일 뿐이다. 기술을 어떤 형태의 참신한 솔루션으로 만들어낼 것인가? 기술이 창출하는 기능을 누구에게 제공할 것인가? 경쟁사의 제품과 차별화가 되는 가치제안을 만들어낼 수 있는가? 이를 어떤 방식으로 고객들에게 전달할 것인가? 수익을 어떻게 낼 것인가? 우리는 인공지능 기술에 대한 이해를 바탕으로, 이러한 질문을 던지며 매력적이고 참신한 비즈니스 모델을 개발해야 한다. _ <3장. AI 기술과 비즈니스 혁신>