데이터 홍수 시대에 살아남기... 그리고 인공지능
데이터 홍수 시대에 살아남기... 그리고 인공지능
  • 최창현 기자
  • 승인 2018.10.01 19:32
  • 댓글 0
이 기사를 공유합니다

다가올 인공지능 시대에 정부도 정책의 일괄성과 보여주기 식이 아닌 비전을 제시하고 기업들은 장기적 성공 전략을 수립하고 이러한 미래에 대비해야
이미지:pixabay,마우저'휴먼 2.0', 편집:본지
이미지:pixabay,마우저'휴먼 2.0', 편집:본지

다가올 2025년이 데이터 홍수의 시대가 된다는 것은 사실 그리 놀라운 일은 아니다. 그러나 진짜 놀라운 것은 그 데이터의 양이다. IDC의 최근 보고서에 따르면, 오는 2025년에는 163ZB(제타바이트)의 데이터가 생성될 것이라고 한다. 또 이로 인해 기존 글로벌 데이터 세계의 질서를 와해시킬 것이며, 여기에는 데이터가 점점 더 사회의 존속에 핵심적인 역할로 성장하는 것으로 클라우드 데이터의 성장, 즉, 인간의 개입 없이 스스로 데이터를 생성하는 기기의 급속한 증가 등이 이를 가속시킬 것으로 예상된다.

데이터 생성이 네트워크상에서 점점 더 실시간으로 자동화, 분석 및 전달되면서, 데이터의 비중이 소비자에서 기업으로 이동하고 있다. 특히 데이터의 생성 위치와는 별개로 더 많은 양의 데이터가 기업에 저장되고 있다. 예를 들어, 소셜 미디어에서 개인이 생성한 데이터는 결국에 기업 인프라스트럭처에 업로드 된다. 이처럼 데이터의 양, 다양성, 중요성이 폭발적으로 증가함에 따라 기업과 개인은 새로운 과제에 직면할 것으로 예상되며, 하지만 모든 데이터는 똑같이 중요하지 않으며, 맥락이 없는 데이터는 아무 소용이 없다. 데이터 홍수의 시대에는 가장 큰 효과를 낼 수 있는 핵심 데이터를 파악하고 이에 집중할 수 있는 기업과 조직은 성공할 것이다.

표는 연간 세계 Datasphere의 크기 출처: IDC
표는 연간 세계 Datasphere 출처: IDC

또한 사회의 핵심 인프라, 의료 기기, 심지어 무인 자동차에 이르기까지, 데이터는 우리 사회와 삶이 제대로 유지되는데 꼭 필요한 존재가 되었다. 지난 몇십년 간의 변화로, 이제 데이터의 흐름이 멈추면 기업 활동이 멈추는 것뿐만 아니라 우리의 일상생활의 역시 제대로 누릴 수 없게 되었으며, 2025년에는 과연 어느 정도의 데이터가 어떤 핵심 역할을 하게 될지를 보면 이러한 트렌드를 알 수 있다.

아울러 빅데이터와 메타데이터는 계속해서 성장해 매우 근본적인 변화를 가져올 것으로 예상된다. 향후 10년간 가정, 회사, 기기, 교통수단, 웨어러블(wearable) 디바이스 등이 더욱 데이터에 기반을 두게 되면서 1인당 일일 데이터 상호작용의 평균 횟수가 20배로 증가할 것으로 예상되며, 2025년에 이르면 전세계 인구 중 75%가 네트워크에 연결될 것으로 예측된다. 이는 기존에 네트워크를 이용하지 않았던 어린이, 노인층 및 신흥 시장의 인구 역시 네트워크 연결 인구의 일부가 될 것이다. 이렇게 엄청난 규모로 연결성이 향상됨에 따라 실시간 및 모바일 데이터 접근성 역시 동시에 대응이 되어야한다. 또 2025년에는 전체 생성 데이터의 거의 20%가 실시간 데이터일 것으로 예상된다.

사진:본지DB
사진:본지DB

이처럼 분석 가능한 데이터가 급속도로 성장함에 따라, 지능형 시스템이 기업과 사회의 주요 동력으로 떠오를 것으로 인지· 학습이 가능한 기계 시스템, 언어 프로세스 및 인공지능(AI)과 같은 기술은 데이터 분석 빈도, 유연성은 물론 인간의 삶에서의 중요성을 드라마틱하게 증가시키는 잠재력을 가지고 있다. 현재 지능형 시스템은 무인 자동차, 안면 인식 및 고객 응대 가상 시스템 등에 사용되고 있지만, 그 가능성은 실로 무한하다.

데이터의 양이 많아진다는 것은 보안 취약점이 늘어난다는 것을 의미하기도 한다. 데이터 세계의 크기가 폭발적으로 성장함과 동시에, 보호 되어야 하는 데이터와 실제 보호되고 있는 데이터 양 사이의 간격은 더욱 넓어질 것이며, 보안 체계가 필요한 데이터에는 기업 재무 데이터, 개인 정보 및 의료 기록 등이 포함된다.

그럼 우리가 속한 아태 지역중심으로 살펴보자. 싱가포르, 인도, 한국, 중국, 대만, 호주 등의 ICT, 소매·전자 상거래, 건설 및 부동산, 금융 서비스, 물류·운송, 교육 등 다양한 산업 분야에서 최소 5년 근무 경험이 있는 경영 직위의 IT 전문가 각 100 명에게 지난 2017 년 12 월에서 2018 년 2 월 사이에 실시한 씨게이트 테크놀로지(Seagate Technology)의 설문조사 보고서 '데이터 현황: AI 도입을 위한 준비(Data Pulse: Creating Space for Artificial Intelligence)'을 최근 발간했었다. 해당 보고서를 통해 데이터와 '아태 지역 인공지능(AI) 도입 현황'을 살펴볼 수 있다.

'데이터 현황: AI 도입을 위한 준비' 조사 보고서에 따르면, 아태 지역의 기업들은 AI 기술의 생산성 향상 혜택을 인지하고 이를 도입을 위한 본격적인 준비에 나서고 있다. 설문 응답자 중 96%는 AI 도입이 생산성과 실적 향상에 도움이 된다고 믿지만, 95%에 달하는 응답자가 AI를 도입하기 위해서는 IT 인프라에 추가적인 투자가 이루어져야 한다고 생각하는 것으로 나타났다. 아울러, 89%의 응답자들이 향후 12개월 이내에 IT, 유통, 제품 혁신, R&D, 재무 및 고객지원 등의 분야에 AI를 도입할 계획이 있다고 답했지만, 설문 대상의 3분의 2에 달하는 응답자가 AI 개발과 도입을 어디서부터 어떻게 시작해야 할지 파악하는 데 어려움을 겪고 있어 많은 장애물이 상존하는 것으로 밝혀졌다.

이번, 조사 참여자 중 89%는 AI 솔루션을 도입할 계획이라고 답변했지만, 그중 31%는 AI 도입을 위한 충분한 투자가 이루어지지 않고 있다고 밝혔다. 즉 높은 AI 도입률에도 불구하고 아직도 많은기업이 AI를 완벽하게 지원할 수 있는 데이터 및 솔루션에 투자하지 않은 것으로 나타났다. 아울러 설문 응답 기업 다섯 기업 중 한 개 기업은 늘어나는 데이터 전송 및 처리량을 다룰 AI 솔루션이 준비되어 있지 않거나 자체적으로 대응할 능력이 없다고 답했다. 응답자 중 95%는 AI 도입이 증가하면서 데이터를 저장하는 솔루션에 대한 수요 역시 늘어날 것으로 생각하지만, 15%는 현재, 또는 향후 AI에 대비하기 위한 충분한 투자를 하지 않고 있다고 답했다.

설문조사 주요결과를 요약해 보면, ▶아태지역 기업 중 96%는 AI 도입이 생산성과 실적 향상에 도움이 된다고 생각한다. ▶74%는 AI 솔루션 도입에 착수했으며, 89%는 향후 12개월 이내에 AI 기술을 도입할 계획이다. ▶70%는 향후 3년 이내에 AI가 기업에 중요한 영향을 미칠 것으로 예상한다. ▶응답자 중 95%는 AI 도입이 증가함에 따라 데이터를 저장하는 솔루션에 대한 수요 역시 늘어날 것으로 예상하지만 그중 15%는 AI 도입을 위한 투자가 불충분하다고 말한다. ▶94%는 AI에 데이터 보안이 중요하지만 생각하지만, 10%는 자체 데이터 보안 전략을 정기적으로 업데이트하거나 검토하고 있지 않다.

74%는 AI 솔루션 도입에 착수했으며, 도입 분야 인포그래픽(사진:씨게이트, 편집:본지)
74%는 AI 솔루션 도입에 착수했으며, 도입 분야 인포그래픽(사진:씨게이트, 편집:본지)

또한 AI 도입에 관한 주요 문제점으로는 명확한 전략과 방향과 인프라, 예산, 경영팀의 노력, AI 전문 인력의 부족을 꼽았으며, 가장 AI 도입이 활발한 산업은 IT(73%), 공급망 관리/물류(51%), 생산혁신 및 R&D(45%), 고객지원(43%) 등의 순으로 나타났으며, 대한민국의 설문 주요 결과로는 ▶92%는 경쟁력 확보를 위해 AI 도입이 필요하다고 생각한다. ▶95%는 AI에 투자할 필요가 있다고 생각하지만, 30%는 현재의 투자가 충분치 않다고 생각한다. ▶91%는 AI 도입에 필요한 인재를 찾는 데 어려움을 겪고 있다. ▶73%는 향후 12개월 내 현재 보유 중인 AI 관련 계획을 실행할 예정이다. ▶94%는 AI에 데이터 보안이 중요하다고 생각하지만, 21%는 자체 데이터 보안 전략을 정기적으로 업데이트하거나 검토하고 있지 않는다. 등으로 조사됐다.

오늘날의 AI 응용 프로그램이 여러 컴퓨터에서 실행될 수 있게 해주는 분산 컴퓨팅 인프라는 초기 단계이나 빅데이터 및 AI 애플리케이션을 위한 인프라 스트럭처의 필요성이 확인되었고 관련 솔루션 공급이 확대되고 있다. 하지만 빅데이터 및 AI와 융합하는 킬러 애플리케이션을 식별하는 데 여전히 어려움을 겪고 있지만 인공지능을 사용하여 방대한 데이터로 수행할 수 있는 작업에 대한 업계의 아이디어가 최근 넘치고 있으며, 특히 주식시장예측, 일기예보 및 신약개발, 유전체학 등의 시장이 매우 유망 분야로 떠오르고 있으며, 시간이 지날수록 이러한 응용 프로그램의 성숙이 새로운 하드웨어 아키텍처 및 기능을 촉진할 것으로 예상된다.

전 세계적으로 AI에 투자된 금액은 2017년 10월 현재, 390억 달러에 이르며, 아태지역의 AI투자 규모는 2021년 46억 달러에 달할 것으로 예상된다. 또 가트너(Gartner)는 2018년 인공지능(AI)으로 파생될 글로벌 비즈니스 가치가 전년 대비 70% 증가한 1조 2,000억 달러에 달할 것이며, 2022년에는 3조 9,000억 달러에 달할 것으로 전망했다. 가트너의 AI 비즈니스 가치 전망 조사는 모든 엔터프라이즈 버티컬 부문에서 AI가 갖는 전체 비즈니스 가치를 평가했다. '고객 경험', '신규 매출', '비용 절감'은 AI 비즈니스 가치의 주요 요소이다.

현재는 데이터를 주식(主食)으로 삼아 확장되는 인공지능이지만 언뜻 공상과학처럼 들릴 수 있다. 새롭게 부상하는 인공지능은 연산능력, 규모, 속도, 데이터 다양성, 심층신경망(DNN) 발전 등과 어떤 환경 안에서 정의된 에이전트가 현재의 상태를 인식하고, 선택 가능한 행동들 중 보상을 최대화하는 행동 혹은 행동 순서를 선택하는 방법으로 진화되는 인공지능으로 향후 10년간 가장 파괴적인 기술로 자리매김할 것이며, 우리의 사회와 산업에 혁신적으로 패러다임을 바꿀 것이다. 곧 다가올 인공지능 시대에 정부도 정책의 일괄성과 보여주기 식이 아닌 비전을 제시하고 기업들은 장기적 성공 전략을 수립하고 이러한 미래에 대비해야 한다.


댓글삭제
삭제한 댓글은 다시 복구할 수 없습니다.
그래도 삭제하시겠습니까?
댓글 0
댓글쓰기
계정을 선택하시면 로그인·계정인증을 통해
댓글을 남기실 수 있습니다.