짧게 읽는 4권의 서적 인사이트
빅데이터 경영을 바꾸다, 인공지능 딥러닝 외 2권
빅데이터 경영을 바꾸다 / 인공지능 딥러닝
빅데이터의 의사결정은 새로운 식자재(SNS와 같은 비구조적 데이터)와 기존의 식자재(POS 데이터와 같은 구조적 데이터)를 결합하고, 첨단 취사 시설(데이터베이스)과 조리기구(에널리틱스 분석 기법)로 먹음직한 음식을 만들어 내는 것과 같음.
예로 소매점의 매출전표에서 각종 영양 보충제를 사기 시작하고, 커피 같은 음료의 소비가 줄고, 저자극성 제품의 화장품을 구매하며, 보상심리로 인해 평소보다 많은 지출이 일어난다면 패턴을 통해 임산부로 예측하고 광고 그룹 형성. 즉, 빅데이터는 발견이 아닌 예측 중심이며, 가장 먼저 우리 삶에 다가오는 방식은 세밀한 광고와 마케팅.
그러나 빅데이터와 인공지능뿐만 아니라 유행하는 모든 신기술에 All-In 하여서는 안됨. 가트너의 Hype Curve (과대과장 곡선) 단계를 참고하여 시장의 흐름을 통찰할 필요가 있음. (이는 내가 평소에 언론의 유행을 믿지 않겠다고 하는 경험적 신념이 이론으로 설명되어 있는 것)
인공지능을 유통라인과 직책으로 대조. 세로, 가로, 높이 몇 센티 이상의 짐을 대/중/소로 분리하는 단순한 임무의 제어 영역은 아르바이트. 같은 방법으로 짐의 정보를 통해 분류하나 '취급주의' 태그가 있으면 조심히 다루고, 생선 식품은 냉장으로 취급하라는 식의 탐색, 추론은 일반 사원. 몇 가지 샘플을 주고 '이것은 대', '이것은 중'의 룰을 배우고, 이후 스스로 '대, 중, 소'를 판별하고 구분하는 것은 과장. 한편 골프 가방을 보고 몇 가지 타입을 묶어 '이 타입의 짐은 사이즈가 대 일지도 모르지만 다른 것과는 분명히 같지 않은 형상이므로 다르게 취급하는 편이 좋겠다'의 룰을 스스로 만들고, 효율적인 구분의 방법을 구분하는 것이 관리자의 역할이자 AI의 영역.
(이를 기준으로 한국을 포함해 전 세계에서 나오고 있는 인공지능의 사례들이 어느 수준에 머물러 있는지 체크해 볼 수 있겠음. 다시 말해 인공지능은 아직까지 최전선 혹은 매우 미비한 초입단계의 시장이고, 각 인공지능 회사의 제품이나 서비스들이 어느 수준에 머물러있는지 살펴볼 수 있는 기준이며, 시장 진입의 가능성을 추론해 볼 수 있을 것)
현재 인공지능의 시장에 들어가는 것은 시장의 성장 가능성도 있지만, 몸값 상승을 위한 미래 방편이 될 수 있음. 예로 대기업이나 글로벌 기업들이 현재의 인공지능 회사를 매수하는 전략은 인재 획득을 위한 기업 매수 기법으로 더불어 스타트업으로써 기업의 가치를 올릴 수 있는 성장 전략을 세울 수 있음.
(따라서 빅데이터 분석가란 관련 학과 졸업생보다 본질적 경험을 통해 인사이트를 발견하는 통찰 능력을 우선시할 것임으로 꾸준히 비개발 파트에서 통찰력을 기르고 수행하는 것이 필요하며, 앞으로 CEO가 가져야 할 기본 덕목이라 사료됨)
인공지능도 Hype Curve 주기로 본다면 1960대부터 시작되었음. 몇 번의 굴곡을 거쳐 알파고(딥러닝) 이후 본격적으로 인공지능이라는 단어 (기존에는 모든 전산학, 연구원들이 다른 이름으로 사용)를 통일하며 급부상.
인공지능이 무서운 이유는 수학적으로 0.0를 1,000회 곱하면 거의 0이지만, 1.1을 1.000회 곱하면 10의 41승으로 되는 것과 같이 무한대로 발산되는 정보의 특이점을 가늠하거나 예측할 수 없다는 것. 즉, 인간이 이해할 수 없는 수준에 도달할 경우 인간의 존재 여부를 위협받는 것.
(예로 최근 개봉한 영화 에어리언의 로봇 인간을 생각하면 될 것. 따라서 모든 글로벌 기업과 학자들이 주목하는 것은 인공지능의 기술이 아닌 윤리적 검토와 법률 마련의 중요성을 외치고 있음으로 이를 위해 AI에 대한 정부의 관심도 빠르게 따라와 주어야 할 것임)
현재 빅데이터와 인공지능 회사를 세우려면 목표는 단 하나가 되어야 함. 데이터 확보. 즉, 데이터를 통해 소수의 플레이어가 시장을 석권한다고 한다면 특징 표현을 얻기 위해 그곳에 데이터를 모을 수밖에 없음. 예로 범용적 OS 부분에서 PC는 마이크로소프트, CPU는 인텔과 같이 인공지능에서도 '가치 있는 특징 표현'을 얻을 수 있는 산업 영역에 묶인다면 후발주자가 역전하기가 지극히 힘들어지는 장점과 미래 가치가 있기 때문에 이 역시 성장 전략과도 맞물린다고 볼 수 있음.
아웃사이드 인 전략
아웃사이드 인 전략은 말 그대로 인사이드(기업 내부)가 아니라 아웃사이드(고객)로부터 실현해야 하는 것을 이야기함. 즉, 대부분이 기업의 목적을 달성하기 위해 주주들의 눈치를 보며 재무제표를 가지고 장난을 치거나 오로지 경쟁 우위에만 집중하고자 하면 안 된다는 (대비 비효율적) 것. 비디오 게임을 하는 사람들이 원하는 것은 훌륭한 그래픽 외 재미와 흥분감 그리고 현실 도피이다.
따라서 기업의 목표가 주주 가치 극대화라고 믿어온 사실을 역설하는 것이나 이미 대부분 기업 경영자라면 알고 있는 사실을 글로벌적 성공사례 기업을 통해 이론적으로 진단하고 풀어낸 것이라 할 수 있음. 그것을 '고객 가치'라고 일컷고 있음.
'고객 가치' 실현에서 관문 제품 (gateway product)의 전략은 중요해 보인다. 또한, 인과응보의 법칙(law of nemesis)으로써 좋은 것은 영원히 지속되지 않는다는 것을 깨달을 필요가 있다. 좋은 것은 다른 사람들도 나눠 가지려 들기 때문이다. 따라서 그 어떤 경쟁 우위도 장기적으로는 안전하지 않다는 점에서 '고객 가치'는 중요성을 부각한다. 방치하거나 '성능'을 중시할 경우 가격 경쟁이 치열해지거나 비용이 증가되는데 모방을 통한 개선으로 지속 가능한 선두 위치 확보는 매우 어렵다. 그래서 기업들은 컨설턴트를 고용하나 재미있는 사실은 그러한 컨설턴트들은 컨설팅 경험을 공유하며, 컨설턴트들은 주기적으로 회사를 옮겨 다니며, 관리자들은 똑같은 산업 회의에 참석하거나 똑같은 학술지와 소식지를 접하기 때문에 기업의 생산성과 성과는 절대적으로 개선될지언정 상대적으로는 그 어떤 기업도 제대로 된 개선 효과를 누리지 못한다는 것에 있다. 따라서 절대적인 이익을 얻는 대상이 '고객'이 될 가능성이 크다.
예로 소매 은행 시장은 경쟁이 매우 치열하다. 핵심 사업 모델인 대출과 예금 서비는 전혀 차별화되지 않은 채 상품을 모방한다. 그 경쟁우위를 위해 은행끼리 인수되거나 밀려나며, 규모를 키우기 위해 지점을 확대하고 묶음 상품을 앞세웠으며, 운영비를 낮추기 위해 반복적인 업무를 수행하고 정해진 프로세스를 준수할 수 있으며 상대적으로 낮은 임금을 감수할 수 있는 사람들을 창구 직원으로 선발하였고, 대신 ATM 이용을 강권하였다.
대부분의 은행들이 거래(성장 가치)를 중시할 때 고객(관계 가치)를 중시한 커머스 뱅크는 연평균 매출 성장률 28%와 자산 성장률 36%를 달성하였으므로 '고객 가치'를 증명하고 있다.
(해외에 갈 때마다 가장 자주 이용하는 매장이기도 한) 의류 소매 업체 자라(zara)도 재미있는 사실이 있다. 바로 패션업계의 유명한 모방 기업이다. 어떤 패션이 인기 있는지 관찰한 다음 신속하게 디자이너들을 통해 모방한다. 매장은 세계 각지 중심가에 있고, 빠르게 배송하는 생산 시스템을 갖추어 재고 보관도 거의 하지 않으며, 매장 관리자들은 고객의 구매 행동을 관찰한 후 피드백을 통해 디자이너들에게 전달된다. 또한 희소성을 잃지 않기 위해 대부분 소량 생산을 한다. 가격대가 낮은 편 (한국만 비쌈) 이고, 광고를 하지 않는 대신 중심가에 매장을 매치함으로써 '아웃사이드 인 전략'을 고수하고 있다.
How google works
플랫폼과 성공적인 생태계를 세우려면 회사는 협력업체와 손을 잡아야 한다. 핵심은 일정 분야에서 경쟁하면서도 다른 부분에서는 협력하는 흥미로운 상황과 같은 협력적 경쟁(Coopetition), 친구이자 적(Frenemy)을 기대할 수 있다는 것.
에릭이 CEO일 때 자기평가서에서 가장 중요한 것으로 자기비판이 돋보였다. 비판이 없다면 아마 훌륭한 대화라고는 할 수 없을 것이다. 대부분 사람들이 대개 언론과 제대로 대화를 못하는 까닭은 통찰력에 기대기보다 메시지를 전하는 것이 훨씬 쉽다고 생각하기 때문이다.
자원의 결핍이 발명하는 재주를 강요하는 것이다. 창의성은 구속받는 상황을 좋아한다.
매몰 비용의 오류. 사람들이 대부분 이미 프로젝트에 투입된 자원이 아까워 그 프로젝트에 계속 투자하는 불합리한 경향을 말한다. 예로 '이미 수백만 달러를 들였는데 이제 와서 멈출 수는 없지'와 같다. 이러한 매몰 비용을 메우려는 욕구는 종종 잘못된 행동에 매달리게 할 뿐만 아니라 학자들이 말하는 '몰입상승효과'의 틀에서 노력을 배가하게 만든다. 구글의 founder들은 매물 비용에 토대를 둔 투자가 합리적이라고 보이기도 한다. 기울어가는 프로젝트에 매달림으로써 (프로젝트의 운명이 이미 정해져 있다는 것을 숨기고도) 조직 내의 결정권자에게서 나오는 영향력을 막아주기 때문이라고 말한다.
구글 역시 인공지능에 많은 노력을 기울이고 있는데 자율주행 자동차도 이에 해당한다. 구글이 생각하는 것 또한 혁신을 위해선 혁신을 감싸는 정부의 높은 규정 등 진입장벽을 맞서야 한다고 말한다. 이에 예를 든 것이 '붉은 깃발 법"이다. (자동차 산업이 발달하지 못했을 때 기존의 마차 사업이 타격을 입을 것을 고려하여 마부들의 일자리들을 지키기 위해 만든 Red Falg Act 법을 말한다. 들판에서마저 시속 6.4킬로미터로 제한되었다.) 그러나 핵심은 아무리 규정을 강화해도 충돌할 수 있다는 것이며, 정부는 새로운 방식이 과거의 것보다 더 낫다는 것을 보여주는 경험적인 데이터가 있다면 변화를 막는 것이 아니라 구질서의 붕괴를 허용하는 역할을 해야 한다고 말하고 있다. (실로 대단히 의미 있고 논리적인 문장이라 사료된다.)
구글은 hippo(최고 급여를 받는 사람의 의견)가 의사결정의 기준이 아니다. '중요한 것은 아이디어의 질적 수준이지 누가 말했느냐가 아니다'라는 실력주의가 힘을 얻는 곳이며, 상호 간의 인간관계를 중시하는 곳이다.
또한 구글은 경영대학원의 사고방식과는 반대로 경쟁사에 대해 자사의 지속 가능한 우위를 확보하고 지켜내는 전략을 사용하지 않는다. 안드로이드는 개방이다. 소프트웨어 코드나 연구결과 같은 지적 재산을 더 많이 공유하고 자신의 표준보다 공개된 표준을 지지하며 고객들이 쉽게 자신의 플랫폼에서 나갈 자유를 제공하는 것이다. 이러한 개방을 통해 급성장과 혁신의 방향으로 나갈 수밖에 없다는 판단에는 전문성과 창의력을 가진 직원이 그 방법을 찾아낸다는 강고한 믿음이 깔려있다. (정말 개인적으로 소름이 돋는 경영기법이자 리더십이다. 테슬라 역시 모든 특허를 공개하는 것이 이러한 이유인 것일까. 참고로 미국에서 테슬러를 접할 수가 있었는데 디자인이며 기능이며 심리적 가치는 보는 것만으로도 소유하고 싶을 정도로 매력적이었다.)
재무분석이나 기대되는 수익평가 회의 따위는 구글에서 중시되지 않는다. 핵심 제품이 이를 입증하고 있으며 얼마나 이익을 올릴 것인지, 투자수익률은 얼마나 될 것인지, 자본회수기간은 얼마나 걸릴 것인지에 대한 염려는 이 원칙 앞에서 아무런 힘을 쓰지 못한다. 기업이 지속적으로 성공을 유지하기 위한 유일한 방법은 우수한 제품이다. (물론 CFO 외 고위 관계자들은 모든 기대 평가를 무작정 예측하지는 않겠지만, 책에서 다양한 전략이나 저돌적인 방침들이 많이 나오는데 그러한 실현만으로도 이 문장들의 신뢰성이 느껴진다.)
따라서 구호 또한 '달을 향해 쏴라'(Moon Shot)이다. 큰 틀에서 생각할 때의 명백한 이점은 전문성과 창의성을 갖춘 사람들에게 더 많은 자유를 허용하는 것이다. 다만 실패할 경우 회사가 감당하지 못할 뿐이다. (이 전략이 실현되려면 기업의 오너들이 가진 리더십과 경영마인드가 준비되어야 할 것이다. 공감하는 것이 내가 COO로 근무할 당시 CEO와 충돌되는 부분이 바로 이러한 부분이었기도 하다. 안정적 배당과 수익을 감수하고 베팅의 여부에 불안함을 떠는 CEO의 경영스타일은 최소한 확률적으로 승률을 감안하여 제안하는 방식과 상충되기 때문이었다.) 이와 달리 생존을 위협하지 않는 작은 규모의 승부를 계속 건다면 결국 평범한 수준을 벗어나지 못한다. 또 새로운 도전을 했다는 점에서 실패한 프로젝트에 따른 책임 추궁을 하지 않는다. 이러한 구글 정신은 이십 대 중반의 래리 페이지와 세르게이 브린이 스탠퍼드 대학 기숙사에서 초라하게 시작한 신생기업이 불과 10여 년만에 세계적인 대기업으로 성장함으로써 현실을 입증하였음을 밝혔다. (적어도 나는 이 대목 자체만으로 모든 스타트업이 가져야 할 기업가 정신이라고 본다. 언론에 몇 번 나왔거나 투자를 유치했다고 '으쓱'하며 협업보단 '경쟁'에 초점이 맞춰진 스타트업들은 가족 중심의 중소기업과 다를 것이 무엇인가.)
빅데이터가 제목인 책들은 대부분 최전선에서 벌어지고 있는 기업들의 사례 중심이고, 인공지능 딥러닝은 보다 심도있게 학자의 시각에서 보다 디테일한 내용을 학습할 수 있었다. 무엇보다 구글은 인공지능과 빅데이터의 중심에 있는 최전선 기업 중 하나이면서도 기존의 모든 이론과는 반대되는 방향 (그럼에도 유수의 학문들을 배운 경영진들과 직원들)로 성공신화를 그린 그들의 문화와 전략을 간접적으로 경험해봄으로써 스타트업의 본질을 한번 더 깨닫게 된 것 같다.
한 줌의 소금을 얻기 위해 바다를 끓이려 하지 마라.
