[AICON] Global AI 컨퍼런스 2024 첫째 날 4 - 특별 강연 : 광주에 대한 AI 혁신 제안

첫째 날의 마지막 강의에 대해서 정의해보겠다. 세번째 강의도 외국에서 오신 분이셨는데 이 강의 또한 무척 알차고 새로운 내용이 많았다.

그럼 정리를 시작해보겠다.

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특별 강연 - 광주에 대한 AI 혁신 제안

 

 

 

 

 

 

 

 

이 이미지는 AI 도입 현황을 설명하는 두 개의 그래프로 구성되어 있다. 왼쪽 그래프는 AI 도입률을, 오른쪽 그래프는 기업의 AI 언급 빈도를 나타낸다.

 

요약

• 2023년에는 기업들의 55%가 AI를 도입했으며, 이는 AI가 비즈니스의 필수 요소로 자리 잡아가고 있음을 보여준다.
• 포춘 500대 기업 실적 발표에서 AI가 394회 언급되었다는 점은 기업들이 AI를 전략적 자원으로 인식하고 있다는 증거다.
• 전체적으로 AI 도입과 AI에 대한 관심이 계속해서 증가하고 있는 추세를 반영한다.

 

 

 

 

AI 프로젝트의 높은 실패율을 강조하고 있다. 이는 AI 프로젝트의 성공과 실패의 이면을 상징적으로 보여준다.

주요 내용

• AI 프로젝트의 실패율: 2024년 RAND Corporation의 조사에 따르면, AI 프로젝트의 80% 이상이 실패한다고 한다. 이는 많은 AI 프로젝트가 실제로 기대하는 성과를 달성하지 못하고 중도에 종료되거나 결과가 미흡하다는 것을 의미한다.
• 빙산의 비유: 빙산은 물 위에 드러난 부분은 작고, 물 아래에 숨겨진 부분이 훨씬 크다. 이 이미지에서 물 위에 드러난 부분은 성공적인 프로젝트를 의미하며, 물 아래 숨겨진 거대한 부분은 실패한 프로젝트를 나타낸다. 이는 AI 프로젝트의 성공이 겉으로 보이는 것보다 훨씬 어려우며, 수많은 실패와 어려움이 있다는 메시지를 전달한다.

요약

AI 프로젝트는 높은 기대에도 불구하고, 대부분 실패할 가능성이 크다. 성공적인 AI 도입을 위해서는 기술적 어려움뿐만 아니라 계획, 데이터 준비, 인프라 구축, 목표 설정 등 다양한 요소를 충분히 고려하고 대비해야 한다는 교훈을 주고 있다.

 

 

 

 

 

 

현재 AI 기술이 직면한 5가지 도전 과제를 설명하고 있다. 각 과제는 AI가 지속적이고 효과적으로 발전하기 위해 해결해야 할 중요한 요소들을 강조하고 있다.

5가지 도전 과제

1. 비즈니스 가치
   • AI 기술이 실제로 비즈니스에 얼마나 기여할 수 있는지가 중요한 문제이다. AI를 통해 비즈니스가 얻는 이익과 가치는 프로젝트의 성공 여부를 결정하는 핵심 요소 중 하나이다. 단순히 기술을 도입하는 것만으로는 충분하지 않으며, AI가 구체적인 비즈니스 가치 창출에 기여해야 한다.
2. 인재 개발
   • AI 산업의 발전을 위해서는 AI를 다룰 수 있는 전문가와 인재가 필요하다. 하지만 AI 관련 인재를 확보하고 육성하는 것이 큰 도전 과제로 남아 있다. 또한 AI 인재가 부족해지는 문제를 해결하기 위해 교육과 훈련 프로그램이 필요하다.
3. 기술 환경
   • AI 기술을 뒷받침하는 인프라와 환경이 갖춰져야 한다. 이는 AI를 적용할 수 있는 데이터의 확보, 컴퓨팅 자원의 지원, 그리고 안정적인 기술 기반을 의미한다. 기술 환경이 제대로 마련되지 않으면 AI 개발과 운영이 어려워질 수 있다.
4. 규제 및 윤리
   • AI 기술이 빠르게 발전하면서 이에 대한 규제와 윤리적인 문제가 대두되고 있다. AI가 사회에 미치는 영향을 최소화하고, 개인정보 보호와 같은 윤리적 문제를 해결하기 위해 적절한 규제와 정책이 필요하다. AI 사용의 투명성과 책임성을 강화하는 것이 중요하다.
5. 인내심과 끈기
   • AI 기술의 발전에는 오랜 시간과 지속적인 노력이 필요하다. 단기적인 성과에만 집중하는 것이 아니라, 장기적인 관점에서 AI를 발전시키고 유지하려는 인내심과 끈기가 필요하다.

요약

이 다섯 가지 도전 과제는 AI 기술이 성공적으로 자리 잡기 위해 해결해야 할 주요 문제들을 다루고 있다. 비즈니스 가치 창출, 인재 확보, 기술 환경 구축, 윤리적 규제, 그리고 지속적인 인내와 끈기가 AI 도입의 성공을 위한 핵심 요소로 작용한다.

 

 

 

 

 

 

주요 내용

• 신기술 집착 증후군이란?
  • 이는 사람들이 새로운 기술에 지나치게 매료되거나 몰두하는 현상을 설명하는 용어로, 기술 자체에 대한 흥미와 기대감이 너무 높아져서 기술의 실제 효용성과 한계는 고려하지 않는 경향을 의미한다.
  • 기술 혁신에 대한 강한 관심이 긍정적일 수도 있지만, 기술 도입의 실제 가치와 영향력에 대한 분석 없이 단순히 유행에 따르는 것은 자원 낭비로 이어질 수 있다.
• 이미지 속 인물들이 의미하는 바
  • 사람들이 새로운 기술의 빛을 바라보며 흥미와 기대감에 차 있는 모습이다. 이는 신기술이 주는 흥미와 매력을 상징적으로 나타내고 있지만, 한편으로는 기술에 대한 비현실적인 기대나 맹목적인 추종을 경고하는 의미를 담고 있다.

요약

이 이미지와 개념은 신기술에 대한 지나친 열광이 기술 도입의 실질적 가치보다 기대감에 치우치는 현상을 경고하고 있다. 신기술을 받아들이는 과정에서는 냉정한 평가와 실제 효과를 고려하는 균형 잡힌 접근이 중요하다는 메시지를 전달하고 있다.

 

 

 

 

 

가치에 집중하기 위한 두 가지 개념을 설명하고 있다. 실행 가능성/영향 매트릭스와 단계별 사용 사례 퍼널이다.

1. 실행 가능성/영향 매트릭스

• 이 매트릭스는 프로젝트나 아이디어를 영향(Impact)과 실행 가능성(Feasibility)을 기준으로 평가하는 도구이다.
• 네 가지 영역으로 나뉘어 있다.
  • Forget about it : 낮은 영향과 낮은 실행 가능성을 가진 항목으로, 구현 가치가 낮다.
  • Save the idea for later : 영향은 높지만 실행 가능성이 낮은 아이디어로, 추가적인 기술 발전이나 자원이 마련될 때까지 보류하는 것이 좋다.
  • Maybe, if there is time : 실행 가능성은 높지만 영향이 낮은 경우로, 시간이 남을 때 고려해볼 만하다.
  • Low-hanging fruits : 높은 영향과 높은 실행 가능성을 가진 항목으로, 쉽게 성과를 낼 수 있는 우선 실행 과제이다.

2. 단계별 사용 사례 퍼널

• 새로운 아이디어를 실행에 옮기는 과정을 단계별로 나누어 설명하는 구조이다.
• 단계별 과정
  • Ideas : 아이디어 단계로, 초기 아이디어를 수집하고 검토하는 단계이다.
  • PoCs (Proof of Concepts) : 작은 범위로 개념 증명을 실행해, 실제 가능성을 테스트한다.
  • Pilots : PoC에서 가능성을 확인한 후, 조금 더 넓은 범위에서 시험적으로 실행해보는 단계이다.
  • Productization / MVP (Minimum Viable Product) : 제품화 단계로, 핵심 기능만 담은 최소 기능 제품을 제작해 시장성을 검증한다.
  • Rollout at Scale : 성공적인 MVP 이후 대규모로 롤아웃하며 전체 적용을 추진한다.

각 단계 사이에는 Gate Review가 있어, 각 단계가 끝날 때 다음 단계로 진행할 가치가 있는지를 평가하는 검토 절차를 거친다.

요약

이 이미지는 프로젝트나 아이디어가 가져올 수 있는 가치를 극대화하기 위해 평가하고 단계적으로 실행해나가는 접근 방식을 설명한다. 이를 통해 불필요한 자원 낭비를 줄이고, 높은 가치와 높은 실행 가능성을 가진 항목에 집중할 수 있다.

 

 

 

 

 

 

AI 인재 전쟁이 현재 기술 산업에서 얼마나 치열하게 벌어지고 있는지를 설명하고 있다.

주요 기사 내용 요약

• Economist 기사 (2024년 6월 8일): "The war for AI talent is heating up"이라는 제목으로, 빅테크 기업들이 뇌 유출 현상으로 인해 빈 자리를 채우기 위해 AI 인재 확보에 열을 올리고 있다고 설명한다.
• Business Insider 기사 (2024년 3월 27일): Sergey Brin이 구글 직원에게 전화하여 OpenAI의 입사를 거절하도록 설득했다는 내용을 전하며, 회사들이 인재를 지키기 위해 적극적으로 개입하고 있음을 보여준다.
• Fortune 기사 (2024년 4월 4일): Elon Musk가 "Craziest talent war I’ve ever seen"이라고 표현하며, AI 분야의 인재 확보 경쟁이 이전보다 더 극심해졌음을 강조한다. Musk는 이 전쟁을 9년 전부터 자신이 시작했다고 말하며, 인재 확보의 중요성을 언급한다.
• Reuters 기사 (2024년 3월 11일): 유럽에서 AI 인재 전쟁이 뜨거워지고 있다는 내용을 다룬 기사로, 지역적으로도 AI 인재 수요가 증가하고 있음을 시사한다.

요약

이 자료는 AI 기술 개발에 있어 뛰어난 인재 확보가 중요하며, 이로 인해 빅테크 기업들이 서로 인재를 영입하거나 유지하기 위해 치열한 경쟁을 벌이고 있음을 강조한다. 각 기업이 우수한 인재를 놓치지 않기 위해 적극적인 개입을 하고 있으며, 이는 AI 발전과 연구에서 인적 자원의 가치가 매우 높음을 의미한다.

 

 

 

 

 

 

AI 성공을 위해 필요한 인력들의 역할과 역량을 세 가지 범주로 나누어 설명하고 있다. 각 범주에 속한 인력들은 AI 프로젝트가 성공적으로 수행될 수 있도록 서로 다른 방식으로 기여한다.

이 구조는 AI의 성공을 위해 다양한 수준의 역량이 필요함을 강조한다. AI를 단순히 사용하는 사용자부터 시작해, 데이터 분석을 수행하는 중간 수준의 인력, 그리고 복잡한 문제 해결을 위한 전문가까지 각자의 역할과 필요 역량이 다르다.

 

 

 

 

 

 

빅테크의 역할에 대해 설명하고 있으며, 특히 AI 투자에서 빅테크 기업들이 미치는 영향을 강조하고 있다.

주요 내용

• 빅테크의 투자 우위 : 2023년에는 Microsoft, Google, Amazon과 같은 대형 IT 기업들이 AI 스타트업에 대한 투자에서 벤처 캐피털을 능가했다는 내용을 포함하고 있다.
• 전통적인 벤처 투자자들의 역할 감소 : 대형 기술 기업들이 블록버스터급 투자 계약을 통해 실리콘밸리의 전통적인 투자자들을 밀어내고 있다는 언급이 있다.

해석

빅테크 기업들이 AI 분야에서의 영향력을 확대하기 위해 적극적으로 투자하고 있다는 점을 보여주며, AI 혁신과 관련된 주도권이 점차 대형 IT 기업들에게 넘어가고 있음을 나타낸다.

 

 

 

 

 

 

 

국가마다 AI에 대한 정의와 규제가 다르다는 것을 강조하며, 각 국가의 규제적 차이를 설명하고 있다. 각국의 규제는 AI 시스템의 자율성, 의사 결정 지원, 예측 및 추천 기능 등을 다양한 수준으로 정의하여 각각의 목적과 우선순위에 맞게 다르게 적용됨을 나타낸다.

 

 

 

 

 

해석

• 결론 : AI 도입이 일정 수준에 이르러야만 실질적인 성장 효과를 기대할 수 있다는 점을 시사한다.
• AI 강도와 성장률 간의 상관관계가 존재하며, 높은 수준의 AI 도입이 회사의 연간 수익 성장률에 긍정적인 영향을 미칠 가능성이 크다.

 

AI 기술 도입이 초기에는 미미한 효과를 보일 수 있으나, 일정 수준 이상으로 활용도가 높아지면 성장률에 크게 기여할 수 있음을 강조하고 있다.

 

 

 

 

 

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정리를 마치고

이렇게 해서 특별 강연도 모두 정리해보았다. 슬라이드가 정말 많았으나 1/3로 줄이고 핵심적인 내용만 간추려보았다. AI는 발전 가능성이 있지만 처음에는 도입하기가 어렵고 투자 대비 효율이 높지 않다는 것이다. 하지만 신기술보다는 가치에 집중하며 5가지 도전 과제(비즈니스 가치, 인재 개발, 기술 환경, 규제 및 윤리, 인내심과 끈기)들을 이룬다면 분명 가능성이 무궁무진한 분야이다.

이를 위해 우리의 역할이 중요하며 AI 산업을 클러스터로 다양한 분야에 아우르는 것이 가장 중요할 것이다.