108. 인공지능과 사장마인드
'인공지능 채용 시스템 도입한 유니레버, 7만 시간 아꼈다'라는 기사를 보았습니다.
유니레버 측이 인사 시스템에 인공지능을 도입하며 채용 과정이 빠르고 정확하고,
사측은 '1년에 한 3만 명 정도로 채용을 하는데 180만 건이 넘는 입사 지원서를 통해
채용 과정을 진행하는 것보다 서류평가 및 면접에 할애되는 시간을 7만 시간을 줄였다'라고 말합니다.
기사에서도 이제 미국의 ibm, 일본의 소프트뱅크 등 다른 글로벌 기업들도 인공지능 면접을 적용하고 있다는 얘기입니다.
아직은 인공지능은 피 평가자의 정성적 평가보다는 정량적 평가에 적용할 가능성이 크기 때문에
제출 서류에서의 스펙 검증에 대해 효과적일 가능성이 큽니다.
블라인드 테스트와는 다른 방향성이 될 수는 있는데,
머지않아 인공지능이 직장 상사도 될 수 있지 않을까 생각해 봅니다.
기업에서의 관리자가 하는 일이라는 것이 부하직원들의 업무관리,
성과를 취합하여 임원이나 회의 시 제공하는 것이라 충분히 소프트웨어 적으로 대체가 가능합니다.
아직까지도 많은 기업의 임원들은 관리자를 직원들의 감시 역할이 기본이라고 생각하는 분들이 많습니다.
먼저 기업에서는 인공지능은 첫 번째로 인사권자가 된다면 말이죠.
아무래도 승진에 관해 불공정성 시비가 있기 때문에
자기 인맥 이런 사람들을 끌어주고 밀어주고 이런 것을 원천적으로 차단하는 효과가 있어 사람들은 환영할 것입니다.
인공지능이 정량적 평가에 의한 직원들의 직무평가를 하면 시비는 줄어들고,
오히려 기업의 생산성 차원에서는 반길만한 경영자도 나올법합니다.
직무 성과 평가 시스템이 공정하다고 한다면 실력 있는 사람들이 올라갈 가능성이 크고,
실력이 없는 사람들은 해고도 가능하죠.
이런 점에서 점점 더 인공지능으로 인한 관리 분야가 기업에서 더 넓게 쓰이게 될 것으로 보입니다.
화제가 되었던 인간과 인공지능의 대결이었던 알파고와 이세돌의 승부가 2016년도 있었습니다.
벌써 6년이나 지났네요.
당시에는 승부에 대한 의견이 팽팽했습니다.
특히나 바둑에 있어서 경우의 수는 100의 100승 이 정도 수가 있다고 합니다.
이 경우의 수는 우주에 있는 수를 다 모아도 안 된다고 해서
확률적으로 보면 인공지능이 인간을 절대 못 이긴다 했는데 했었습니다.
그런데, 단순하게 경우의 수를 떠나서 알파고가 이긴 결정적인 이유가
인공지능으로 대표되는 알파고의 인간의 신경망 학습을 통해
이세돌의 수를 학습하고 이기는 수를 내었다는 겁니다.
바둑에서 바둑 기사는 바둑판에 돌을 놓을 수 있는 경우의 수가 100의 100승으로 수치상으로 할 수 있지만
실제로는 전체적인 판세를 보고 확률적으로 바둑의 수를 놓는다고 합니다.
학습을 한 인공지능이 100의 100승의 수를 계산하는 것이 아니라
학습을 통해 인공지능도 이렇게 놓는 겁니다.
예를 들어서 인간의 기보 분석을 해서 어떤 모양일 때는
1 2 3 4번 중에서 2번에 놓으면 이길 확률이 96%다 이러면 이제 2번에 놓는 거죠.
알파고는 당시 100의 100승의 수가 아닌
이세돌의 수와 수많은 기보 데이터가 대전을 통해 학습하면서 이세돌과 경기를 펼쳤습니다.
수많은 빅데이터와 연결된 데이터 센터하고
연결할 수 있는 초고속 인터넷망이 있다면
이제 인간은 인공지능을 어떠한 분야에서도 이길 수 있는 분야가 없을 겁니다.
바둑뿐 아니라 생활의 많은 분야
예를 들어서 운전도 확률적 계산이 필요한데요.
초보 운전일 때는 길이 서툴러서 사고 날 때도 있지만
길이 익숙해지면 확률적으로 성공할 가능성이 높은 길을 가게 됩니다.
따라서 학습된 인공지능도 사람이 많이 가는 길을 데이터 센터에 저장하고
아주 많이 가는 길을 통해 빠르고, 안전하게 갈 수가 있게 됩니다.
이러한 기초가 되는 것이 빅데이터입니다.
이런 빅데이터가 쌓이고, 알고리즘이 탑재된 인공지능 소프트웨어로는
인간의 고도화된 계산부터 이제는 일상적인 일도 어느 정도 가능합니다.
비로소 인공지능이 탑재된 로봇이 일상생활에 쓰이는 범위가 점점 많아질 것입니다.
인공지능보다 사람이 뛰어난 게 무엇이냐라고 했을 때
예를 들어서 “미국의 스물세 번째 큰 도시는 어디냐?”라고 한다면
그럼 인공지능보다 사람이 더 빠르게 바로 대답할 수가 있습니다.
사람은 바로 “몰라요”라고 말할 수 있습니다.
그런데 인공지능은 자신의 모든 데이터베이스를 훑고 나서 대답할 수 있습니다.
어떠한 경우에는 아주 간단한 답이라도 세상의 모든 지식을 검토하고 나서 이야기해야 할 수도 있어요.
따라서 사람이 인공지능보다 더 빨리 모른다는 것을 말하는 것이 훨씬 더 빠르다는 겁니다.
이것이 사람이 인공지능보다 더 뛰어난 능력이죠.
모르는 것을 순식간에 알 수 있는 능력 이런 능력, 이런 능력이 바로 판단력입니다.
판단력은 종합적인 인지 기능으로 판단 능력은 어떤 사람한테 필요하냐
기업의 경우 분업이 돼있는 경우 필요한 경우가 한정적입니다.
최고 관리자, 즉 기업의 ceo에 필요한 능력입니다.
앞으로 인공지능이 인간의 직업을 없앤다고 합니다.
그래서 내 직업이 없어질까 사람들이 두려워하고 있어요.
그래서 인공지능이 직업을 다 없어지게 만들 수도 있다고 말합니다.
맞아요.
반복적인 모든 인간의 일들은 소프트웨어와 하드웨어가 적절하다면
대체 가능한 시대가 오게 되겠지요
그것은 기업의 입장에서 원가절감이 된다는 이야기고,
따라서 사람들을 고용하지 않고도 기업의 많은 업무들을 처리할 수 있고,
얼마든지 비즈니스를 할 수 있다는 이야기입니다.
따라서 아이디어만 있다면 직원을 쓰지 않고도 얼마든지 사업을 할 수 있다는 얘기가 되는 거고
반복적인 일들은 인공지능이 직원 역할을 해줄 수 있습니다.
결론은 인공지능이 발전하면 앞으로 이제는 ceo만 남을 것이다라는 겁니다.
따라서 직원은 언제나 사장 마인드를 가져야 된다는 겁니다.
