AI vs 인간, 경쟁인가 협력인가? [1탄]
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해를 등지고 다가오는 저 그림자가
개인가, 늑대인가?
'개와 늑대의 시간'.
석양이 지평선 너머로 자취를 감추는 순간, 우리는 개와 늑대를 구분할 수 없는 혼돈의 시간 속으로 걸어 들어갑니다.
인간에게 순종하는 충직한 개와 인간을 위협하는 야생 늑대의 사이 경계가 무너지는 그때, 우리는 불안과 공포에 휩싸이곤 하죠.
지금 우리가 마주한 '인간과 AI의 시간' 역시 이와 다르지 않습니다.
인간과 AI, 두 존재 사이의 경계가 점점 희미해지고 있기 때문입니다.
우리가 만든 기술이지만, 어느새 우리 곁에서 스스로 진화하며 우리를 닮아가는 AI.
그것이 가진 무한한 가능성은 우리에게 기대감을 선사하기도 하지만, 동시에 알 수 없는 미래에 대한 불안감을 불러일으키기도 합니다.
과연 AI는 인간과 공존하며 더 나은 내일을 만들어갈 수 있을까요?
아니면 어느 순간 우리를 대체해버리고 ‘그들의 세상’을 만들어 버릴까요?
최근 제 지인은 AI와 관련된 흥미로운 경험을 들려주었습니다.
늘 이용하던 쇼핑몰에 문의 글을 남겼는데, 돌아온 답변의 주체가 사람이 아닌 AI 챗봇이었다는 것이죠.
사람인 줄 알았을 정도로 너무나 자연스러운 응대에 깜짝 놀랐다고 합니다.
어느새 우리가 일상에서 접하는 수많은 제품과 서비스는 이미 AI의 손길을 거쳐 탄생하고 있습니다.
특히 생산 현장에서 AI의 역할은 두드러지게 나타나고 있는데요, 제품 설계부터 생산, 품질 관리, 물류, 고객 서비스에 이르기까지 생산 과정의 전 단계에 AI 기술이 빠르게 스며들고 있기 때문입니다.
조만간 우리 삶을 둘러싼 모든 것들이 AI와 함께 하는 세상이 되리란 건, 예견된 수순인지도 모르겠습니다.
그렇다면 AI는 앞으로 우리의 생산 현장을 어떻게 변화시켜 나갈까요?
작년 말 발표된 가트너의 2024 IT 트렌드 예측 보고서가 그 해답의 실마리를 제공합니다.
이제부터 생산자의 관점에서 AI 기술의 현재와 미래, 그리고 우리가 나아가야 할 방향을 짚어보려고 합니다.
휘몰아치는 AI의 물결 속에서 이 글이 여러분께 나침반이 되어 드릴 수 있기를 바랍니다.
생산자의 무한한 가능성이 열리는 세상
'생산자의 부상(Rise of the Builders)'은 가트너 보고서에서 주목해야 할 핵심 트렌드입니다.
여기서 '생산자'란 단순히 제품을 만드는 사람이 아니라, 기술을 활용해 혁신적인 솔루션을 창조해 내는 사람을 의미합니다.
가트너는 이들이 미래 비즈니스 변화를 이끌 것이라 강조했는데요, 그 중심에는 바로 AI가 있습니다.
AI는 이제 단순한 도구를 넘어 생산자들의 창의력과 생산성을 극대화하는 핵심 동력으로 자리매김했죠.
그렇다면 AI 시대의 생산자들은 어떤 방식으로 일하게 될까요?
가트너 보고서가 제시한 핵심 기술 트렌드를 하나씩 살펴보겠습니다.
먼저 '플랫폼 엔지니어링(Platform Engineering)'의 진화입니다.
플랫폼 엔지니어링은 이는 마치 레고 블록처럼, 표준화된 부품을 조립해 애플리케이션을 만드는 방식을 말합니다.
쉽게 설명하자면 여러 개의 웹사이트나 앱을 만들 때 데이터베이스, 서버, 보안 체계 등 공통적인 부분을 미리 만들어 두고 개발자들이 이를 조립하듯 활용해 원하는 기능을 구현하는 거죠.
이렇게 하면 개발의 속도와 효율성이 크게 향상됩니다.
플랫폼 엔지니어링의 대표적 사례로는 아마존을 들 수 있습니다.
아마존은 상품 추천, 검색, 결제 등 각 기능을 독립적인 서비스로 구축해 놓고 이를 조합해 다양한 애플리케이션을 빠르게 개발하고 있죠.
여기에 AI를 결합하면 어떤 일이 벌어질까요?
'플랫폼 엔지니어링과 AI의 만남'은 제품 설계 과정에 혁신을 가져올 것으로 기대됩니다.
예를 들어 스마트폰 제조사가 새로운 모델을 설계한다고 가정해 보겠습니다.
과거에는 디자이너들이 수많은 스케치와 프로토타입을 거쳐 최적의 디자인을 찾아내야 했습니다.
이는 많은 시간과 비용을 필요로 하는 작업이었죠.
하지만 이제는 디자이너들이 스마트폰의 화면 크기, 배터리 용량, 카메라 성능 등의 요구사항을 입력하기만 하면 AI가 이를 바탕으로 최적의 설계 옵션을 자동으로 생성해 냅니다.
AI는 과거의 방대한 스마트폰 설계 데이터와 사용자 선호도 데이터를 분석하여 사용자 니즈를 충족시키면서도 기술적 실현 가능성과 생산 효율성까지 고려한 최적의 설계안을 제시하는 것이죠.
이는 과거에 비해 설계 과정의 속도와 정확도를 비약적으로 향상시킵니다.
또한 AI는 디자이너들이 생각하지 못했던 창의적인 아이디어를 제안함으로써, 혁신적인 제품 설계를 가능케 하죠.
또 다른 예로 건축 설계 분야를 들 수 있습니다.
전통적으로 건축 설계는 건축가의 창의성과 경험에 크게 좌우되는 영역이었습니다.
숙련된 건축가들은 오랜 경험에서 우러나오는 직관과 노하우를 바탕으로 독창적인 건축물을 설계해 왔죠.
하지만 이제는 AI 기술의 도입으로 이 분야에도 새로운 변화의 바람이 불고 있습니다.
건축가들이 건물의 용도, 규모, 예산 등의 설계 조건을 입력하면 AI는 그동안 축적된 방대한 건축 데이터를 바탕으로 최적화된 설계안을 제시합니다.
AI는 수많은 사례를 학습하여 공간 활용을 극대화하는 동시에 구조적 안정성을 확보하는 등, 건축 설계의 핵심 과제들을 효과적으로 해결하는 것이죠.
이는 마치 수십 년 경력의 베테랑 건축가들이 머릿속에 축적해온 경험과 노하우를 데이터화하여 AI에 주입한 것과 같은 효과를 냅니다.
AI를 활용해 건축가들은 공간 배치, 구조, 재료 등을 추천받을 수 있을 뿐 아니라 설계 과정에서 발생할 수 있는 문제점까지 미리 찾아내 대안을 제시할 수 있게 된 것이죠.
이렇듯 플랫폼 엔지니어링과 AI의 결합은 제품 설계뿐 아니라 건축 설계 분야에서도 혁신을 주도하고 있습니다.
방대한 데이터를 기반으로 한 AI의 설계 제안은 설계의 효율성과 정확성을 높이고, 나아가 건축가들의 창의력에 날개를 달아주고 있는 것입니다.
대중화된 생성형 AI가 불러올 변화
생산 현장에서의 AI 혁명은 이미 시작되었습니다.
특히 '대중화된 생성형 AI'는 제조 과정에서 엄청난 변화를 불러올 것으로 기대됩니다.
'대중화된 생성형 AI'란 ChatGPT나 Midjourney 같이 이제는 일반인들도 쉽게 접하고 활용할 수 있게 된 AI 기술을 의미합니다.
과거에는 AI가 전문가들만의 영역이었다면, 이제는 누구나 손쉽게 AI를 활용해 창의적인 결과물을 만들어낼 수 있게 된 것이죠.
일례로 작가의 재능이 없는 사람도 AI 작문 도우미를 활용하면 훌륭한 글을 쓸 수 있게 되었습니다.
디자인 감각이 부족한 사람도 AI 디자인 툴을 이용하면 전문가 수준의 디자인을 만들 수 있죠.
이렇듯 대중화된 생성형 AI는 창작의 영역에서 일반인들의 잠재력을 극대화시키는 혁신적 기술로 자리매김했습니다.
제조업 분야에서도 이런 대중화된 생성형 AI의 파급력은 실로 엄청날 것으로 보입니다.
기업들은 생성형 AI를 제품 디자인, 설계, 생산 프로세스에 도입함으로써 생산성과 창의성을 동시에 높일 수 있게 되었습니다.
숙련된 전문가가 부족해도 AI와 협업하면 고품질의 제품을 효율적으로 만들어낼 수 있게 된 것이죠.
제품 생산에서 AI의 역할이 커질수록 기업의 AI 활용 능력 자체가 경쟁력의 핵심 요소가 되는 셈입니다.
한편, 'AI 증강 개발'이라는 기술은 제품의 품질 관리 분야에 상당한 변화를 가져올 전망입니다.
AI 증강 개발은 제품 개발 프로세스 전반에 AI 기술을 접목해 '개발 효율과 정확성'을 높이는 것을 의미합니다.
전통적으로 소프트웨어 개발은 전적으로 인간 개발자의 역량에 의존해 왔습니다.
개발자가 직접 코드를 작성하고 버그를 찾아내며, 테스트를 수행하는 식이었죠.
그러나 AI 증강 개발 환경에서는 인공지능이 개발자들의 든든한 조력자로 변신합니다.
가령 개발자가 코딩을 하는 동안 AI가 실시간으로 코드를 분석해 오류를 찾아내고 개선안을 제시할 수 있습니다.
방대한 코드를 분석해 잠재적 버그를 찾아내고 코드 효율성을 자동으로 측정하는 것도 AI의 몫이죠.
이는 개발 속도를 높이고 실수를 최소화하는 데 결정적 도움을 줍니다.
나아가 이런 AI 증강 개발 기술은 품질 관리 분야에도 활용될 수 있습니다.
제품 생산 과정에서 쏟아지는 방대한 데이터를 AI가 분석하면 품질 이슈를 사전에 예측하고 대응할 수 있게 됩니다.
예컨대 생산 설비에 부착된 수많은 센서들이 보내오는 데이터를 AI가 분석해 기계 고장의 조짐을 미리 포착하고 정비를 제안할 수 있는 식입니다.
마치 노련한 장인이 직접 제품 하나하나를 꼼꼼히 검수하는 것과 같은 효과를 기대할 수 있는 거죠.
이를 통해 불량률은 낮추고 제품 신뢰도는 높일 수 있으며, 궁극적으로는 소비자 만족도 제고와 브랜드 가치 향상으로 이어질 수 있습니다.
이처럼 AI 기술은 제조 현장의 모든 영역에서 혁신을 주도하고 있습니다.
제품 설계부터 생산, 품질 관리에 이르기까지 AI의 역할은 점점 더 확대되고 있죠.
그러나 이는 AI가 인간을 대체한다는 의미가 아닙니다.
오히려 AI는 인간의 능력을 증강시키고, 인간과의 협업을 통해 더 큰 가치를 창출하는 방향으로 진화한다고 봐야겠죠.
단순 기능적 업무는 점차 AI에게 넘겨주되, 앞으로는 창의력, 감성 지능, 비판적 사고 등 인간 고유의 영역을 더욱 가치 있게 발전시켜 나가야 할 것입니다.
AI로 새롭게 탄생하는 물류와 고객 경험 시장
물류와 고객 서비스, 이 두 영역은 기업 경쟁력의 핵심 요소임에도 그동안 기술 혁신의 손길이 좀처럼 미치지 않던 분야였습니다.
그러나 이제 'AI 지능형 애플리케이션'의 등장으로 게임의 판도가 바뀌고 있습니다.
'지능형 애플리케이션'이란 쉽게 말해 AI 기술로 무장한 스마트한 애플리케이션을 의미합니다.
사용자의 행동과 선호를 학습하고 분석해 개인화된 서비스를 제공하는 것이 특징이죠.
우리에게 익숙한 넷플릭스나 유튜브 같은 플랫폼이 대표적인 사례입니다.
여러분의 시청 이력을 분석해 취향에 꼭 맞는 영화를 추천하고, 개인별로 최적화된 콘텐츠를 제안하는 이들 서비스의 중심에는 AI가 있습니다.
넷플릭스는 AI 추천 엔진을 통해 고객 이탈을 방지하고 구독 유지율을 높이는 데 성공했죠.
이러한 개인화 경험은 AI 지능형 애플리케이션의 핵심 가치라고 할 수 있습니다.
그렇다면 이 기술은 물류 분야에 어떤 변화를 가져올까요?
주문량, 실시간 교통 상황, 날씨까지 모든 변수를 고려해 최적의 배송 경로를 찾아내는 AI 기반 물류 시스템을 상상해 보신 적 있나요?
이러한 시스템은 숙련된 베테랑 기사의 노하우를 알고리즘화해 배송 효율을 극대화할 수 있습니다.
실제 아마존은 이러한 AI 물류 시스템을 도입해 배송 시간과 비용을 크게 절감한 바 있죠.
AI는 재고 관리 영역에서도 혁신을 이끌고 있습니다.
과거 판매 데이터와 시장 트렌드를 종합 분석해 최적의 재고량을 예측하는 것이죠.
소위 '골디락스' 재고, 즉 과하지도 부족하지도 않은 적정 재고를 유지하는 것은 모든 기업의 숙원 과제였습니다.
AI는 이제 이 숙제를 훌륭히 해결하고 있는 셈이죠.
고객 서비스 분야에서도 AI의 활약은 눈부십니다.
24시간 운영되는 AI 챗봇은 이미 많은 기업의 고객 응대 최전선에 배치되었습니다.
간단한 문의사항은 물론 복잡한 문제 해결까지, AI 챗봇은 고객의 니즈에 철저히 최적화된 서비스를 제공하고 있죠.
이렇듯 지능형 애플리케이션의 확산은 물류와 고객 서비스 분야에 새로운 패러다임을 예고하고 있습니다.
이는 곧 전체 생산 프로세스에 걸친 대대적인 AI 혁명을 의미하기도 합니다.
지금까지 살펴본 바와 같이, 가트너가 제시한 트렌드들은 생산 프로세스 전반에 걸쳐 AI와의 협업이 확산될 것임을 시사하고 있습니다.
생산자들에게 AI는 이제 선택이 아닌 필수가 되어가고 있는 셈이죠.
하지만 이는 AI가 인간을 완전히 대체한다는 의미는 아닙니다.
오히려 AI와 인간이 각자의 강점을 살려 시너지를 만들어가는 새로운 협업 모델이 자리 잡을 것으로 전망됩니다.
단순 반복 업무는 AI에 맡기고, 인간은 보다 창의적이고 전략적인 역할에 집중하는 식이죠.
이런 변화의 소용돌이 속에서 기업들은 AI 시대에 걸맞은 방향성을 모색해야 할 때입니다.
단순히 AI 기술을 도입하는 것에 그치지 않고, 인간과 AI가 조화를 이루며 공존할 수 있는 방안을 고민해야 하는 것이죠.
더불어 우리는 '일'의 본질적 가치에 대해서도 새롭게 돌아볼 필요가 있습니다.
AI가 점점 더 많은 영역을 담당하게 되는 시대에 과연 인간은 어떤 가치를 창출하고 전달할 수 있을까요?
단순히 '무엇을 하느냐(What)'를 넘어 '어떻게 하느냐(How)'의 문제가 더욱 중요해질 것입니다.
'AI와 인간의 시대'라는 화두는 생산자에게만 국한되지 않습니다. 소비자 역시 이 변화의 한가운데 서 있기 때문이죠.
머지않아 소비자들도 AI를 활용해 상품을 분석하고 구매 의사결정을 내리게 될 것입니다.
소비자마저 기계화되어 가는 이 시대에 기업은 어떻게 진정한 '가치'를 전달할 수 있을까요?
다음 편에서는 'AI 시대의 소비자'라는 주제를 깊이 있게 살펴보고자 합니다.
빠르게 진화하는 AI 기술이 소비자들의 행동과 기대에 어떤 변화를 가져올지, 그리고 기업들은 이에 어떻게 대응해 나가야 할지 궁금하신 분들은 2탄을 기대해 주세요.
오늘 칼럼도 유익하셨길 바라며, 윙블 팀은 더 알찬 내용으로 다시 찾아뵙겠습니다.
감사합니다.
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