기술 이해보다 중요한 가치 창출에 대한 이해?
2021.07.15 - 목요일마다 돌아와요 - 우리 곁 AI 뉴스 03
(일과 후에 계속 고치다 보니 시간이 오버되는데, 목 밤-금요일 밤으로 생각해주시면 감사하겠습니다. 혹시 기다리셨담 양해 부탁드릴게용 (_ _))
지난 한 주는 생각보다 Product Hunt에 와우=! 할 만큼 재밌는 일상용 AI 프로그램이 많지 않아 조금 더 비즈니스에 가까운, 다른 결의 글을 준비해 봤습니다-!
실험적 글 발행을 말씀드렸었는데 기술 그 자체보다는 비즈니스 시스템에 대한 글이라 반응이 어떨까 싶은데요.
(일상 속 AI는 차주까지 더 보고 좀 쌓이면 소개드려볼게요 :))
구글 CEO 썬다 피차이는 '인공 지능은 인류에게 불이나 전기보다도 중요하다'라고 이야기한 적이 있는데요, 어떻게 이런 말을 다 할 수 있었던 걸까요?
AI가 사용될 수 있는 분야가 워낙 광범위하고, 우리 사람들이 '문제'로 인식할 수 있는 분야는 장기적으로 AI가 사용될 수 있는 범주가 많기 때문에 그런 말을 한 건 아닐까 추측해보고 있습니다. (아래와 같은 장문의 글도 보았기에 저는 더 그렇게 생각할 수 있었는데요, 저도 공학적인 부분까지 모두 이해하지는 못 했습니다...ㅎ)
인공 지능 발전보다 더 무섭다는 기후 변화 문제는 대체 어떻게 해결해야 할까요?
https://physics.aps.org/articles/v14/100
기후 변화에 대처하기 위한, 친환경적인 소재를 찾아주는 AI -- 소재 과학에서의 혁신
그래도 매우 일부를 요약하자면, 탈 탄소 미래를 위해서는 자동차 소재 중 배터리가 친환경 기술에서 가장 중요한 부분인데, 이때 적합한 리튬 배터리를 만들어내는 게 크나큰 문제였습니다. 예전에는 화학적인 소재 구성 요소 조합을 운에 의존했어서, 합성/특성화/소재 속성에 대한 항목 정리 등 시간도 오래 걸리고 데이터 세트도 부족했다면, 이제는 분자/소재 구조 특성을 조합해볼 수 있는 방대한 데이터 세트와 알고리즘이 있어서 신 소재 프로젝트가 더 용이해졌다고 해요.
물론 세세한 문제는 계속 있겠지만, 방대한 재료 데이터 온라인화/빠른 생성 등으로 많은 연구자들이 소재 과학은 AI 혁명이 꽃 피울 곳이라고 하네요. 또 이 발견 이후 '합성 및 테스트'에도 AI-로봇 조합이 한몫했는데요, AI-로봇은 새로운 배터리 소재를 찾는 프로젝트에서 40시간 만에 120만 조합 공간을 탐색했고, 결과적으로 전해질을 개선했대요. (와 쓰면서도 저도 너무 어려운데) 작동하는 원리는 연구자들도 정확히는 모르는데 만족할 만한 놀라운 결과는 발견했다는 게 결론이라고 해요. 결국 기술들 덕분에 인간 과학자들은 스스로는 절대 생각하지는 못했을 소재 조합을 발견한 것이라 전기 자동차 배터리 연구 자체에는 큰 진전이 있다는 뜻입니다. 아직 상용화 및 단가 조절 중이라고는 합니다만 그래도 이정도 발전은 엄청나다 싶어요. (혹시 오류 있다면 피드백 부탁드립니다)
아무튼 이런 것들을 보면서 글로벌한 문제들은 잘 해결되고 있구나, 싶으면서
나는 그럼 뭘 해야 하지?를 끊임없이 생각하게 되는 것 같아요.
그러다 최근 제 안에 피어난 가설? 답안? 하나는 우리가 균열을 내야 할 곳은 문제를 발견하고, 그 문제를 해결하는 솔루션을 발견/발명해서 경제적인 가치를 창출하는 부분이었어요. 어느 AI 아티클에서도 이야기하는 것처럼 사람들은 단순 반복은 줄이고, "분석/문제 해결/상위 수준의 컨설팅, 자문 서비스"로 나아가야 한다고 하듯이, 저희는 문제 해결에 포커싱을 하는 거죠.
제가 전에 싱가포르 교환 학생에서 배웠던 경영의 핵심이 뭐였는지 아세요? '문제를 해결해 이윤을 창출한다'는 개념이었는데, 처음 이 개념이 정말 신선했거든요. 경영학이 그 전까지는 뭔가 영혼도 없고 차갑게(?)느껴지기만 했었는데 사람을 돕는 학문이라는 게 참 좋았어요. 그리고 요새 이 개념은 AI와 데이터 기술 덕에 더 기하급수적인 시너지를 내는 부분 같아요. 스타트업들 중에서도 인공 지능 스타트업들은 어마어마한 투자를 받고, 가장 많이 세워지기도 하고, 유니콘도 많아요.
그런 의미에서 일반 스타트업이나 기업/기술 경영은 '문제를 해결하고, 시장에서 그 문제 해결의 가치를 인정받아, 가치를 창출한 대가로 일반 소비자로부터 경제적인 보상을 받는다'라면, AI 기술은 둘 다 할 수 있어서 그런 것 같기도 해요. 개별 소비자 문제도 물론 해결해줄 수 있고, 거대 집단도 해줄 수 있죠. (위 전기차 배터리 예시처럼 인류 전체거나, 커다란 기업 전체거나, 병원 업종 등 카테고리 하나처럼.) 그리고 저는 개인적으로 크리에이터 DNA를 더 발휘하고 싶다면, 주변의 사소한 문제들을 이런 기술들에 대한 생각과 상상력을 기반으로 어떻게 더 비즈니스적으로 해결해나갈지 개개인이 연구해 나가는 것도 좋은 방향 아닐까 많이 생각해요.
[국내 AI 기술 생태계 지도]
궁금하신 분들은 봐보세용 :)그럼 우리 개개인은 어떤 일을 할 수 있을까요?
우리나라에서는 '부를 어떻게 창출하는가'가 사실 어느 세대건 (저 포함) 가장 시급한 교육이 아닐까? 싶었어요. 우리가 속한 자본주의에서 가치의 교환 수단은 결국 돈이 매개체니까요. 그럼 교육은 어떻게 받냐구요? 단순한 논리로는 요즘 같은 글로벌 시대, 또 우리나라에서 요즘처럼 스타트업이 많이 장려되는 시대에, 개개인이 문제를 발굴하고, 해결한 문제로 가치를 창출하는 방법을 자꾸 몸소 실험하고 익히는 게 마음/몸 근육도 되고, 인생 교육 같아서 결국 롱런에 중요한 것 같아요. (비즈니스적으로는 요 -- 비즈니스 외적으로는 엔터테인먼트/유튜브/부동산/... 아시겠지만 종류가 정말 무한하죠)
그러면 그 가치는 어떻게 창출할까요? 스타트업 씬에서 자주 회자되는 Product-Market-Fit이라는 개념이 있는데, 제품을 시장에서 얼마나 원하는지, 정말 시장이 원하는 문제를 해결하고 있는 건지 지표예요. 아주 작게 문제를 설정하고, 그 문제에 대한 반응을 계속 확인해보면서 실제 사용자들/소비자들이 돈을 지불할 용의가 있는지 끊임없이 확인해야 해요. 이 부분이 사실 어떤 스타트업에서도 가장 찾기 어려운 부분이기는 합니다만, 사실 요즘처럼 코비드가 더 심화되고, 디지털화가 가속화되고, 사람들의 라이프스타일이 변화해 가면, 그 문제를 어디에서 찾느냐도 많이 달라지겠지만, 때로 기회가 더 많을 수 있지 않나 싶어요. 전 편에 설명드렸던 것처럼 기술들은 계속 더 발전해서 나오고 있고, (노코딩 플랫폼/코딩 간소화 프로그램 등등) 문제들도 여전히 많거든요.
또 시대가 변하니까요. 더 파편화되고, 사람들은 일터도 일터지만 일터가 아닌 집이나 자신들이 좋아하는 소속 공동체에서 내가 원하는 방식대로의 삶과 라이프 스타일의 중요성을 많이 고민하게 될 거고, 지금처럼 비트코인 같은 가상 자산에 관심을 가지며 화폐나 경제 시스템의 본질에 대해서 질문할 거고, 노동의 의미에 대해서 질문하게 될 거고, 기존 체제들이 가지고 있었던 상아탑에 대해서도 질문할 거고, 긱 이코노미도 다가올 거고, 그러다 가상 세계에서 모여서 즐거움을 찾을 거고 등등...
그래서 다시 우리는 무슨 일을 할 수 있는지? 어떻게 살아야 할지? 어떻게 기술을 활용해야 할지?로 다시 돌아오면, '가치 창출 시스템'에 대해 이해하고, 활용할 수 있어야 한다-가 오늘 우선 지금 제가 제 수준에서 드리고 싶은 답인 것 같습니다. (어떻게 가치 창출 시스템을 이해하고 활용하지? 에 대한 구체적인 방법들은 이 글이 호응이 있다면 더 구체적으로 정리해 드려 볼게요! 아니면 다시 AI 기업 탐방에 포커싱ㅋㅋㅋ)
아무튼 그리고 그런 의미에서 사람의 상상력과 실행력으로 치킨 튀기는 로봇도 만들어내신 예시를 최근에 알게 되어 소개드리며 마무리할게요.
로봇이 치킨 튀기는 상상을 현실로 옮겨내신 대표님 중 한 분도 공학에 대해 전혀 모르는 문과생이셨더라구요, 해당 기사는 연관성이 없습니다만 예전처럼 문이과 구분 없이 기술로 상상력을 실현해버린 정말 귀감이 되는 사례 중 하나라고 생각해요.
https://platum.kr/archives/160088
그러면 개개인에게는 어떤 능력이 필요할까요? 저희 각자 하나하나는 문제를 해결해 가치 창출을 하기 위함에는 상상하는 힘과 그 상상을 현실로 옮겨오는 힘을 기르면 되지 않을까 생각하고, 이 힘은 갈고닦고자 한다면, 원하는 누구나에게 이미 있는 힘이고 더 길러질 수 있다고 생각합니다. :)
오늘도 감사합니다 :)
