[김진혁의 슬기로운 직장생활] 인공지능이 취업을 뒤엎는다

4차 산업혁명, 인공지능시대이다. 인공지능(Artificial Intelligence)은 컴퓨터가 인간의 지능인 사고, 학습 등의 지능적 행동을 모방하도록 하는 정보기술의 한 분야로 과학자나 기술에 한정된 분야라고 생각했었다. 하지만 현재는 생활 전반에 광범위하게 적용되고 있다.

세계 경제포럼은 2022년까지 신기술이 7500만개의 일자리를 대체하지만, 동시에 1억3300만개의 새로운 일자리를 창출할 것으로 예측했다. 고용 없는 성장, 인공지능으로 대변되는 기술 혁신 때문에 일자리가 변화한다. 디지털 마케팅 관리자, 모바일 앱 개발자 등 수십 년 전에는 존재하지 않던 수많은 직업이 생겨났다. 단순노동은 기계가 전담하지만 의사 결정과 창의적인 문제해결은 인간의 몫이다. 인공지능이 사람보다 빠르고 완벽한 문장으로 생일 축하 메시지를 쓸 수 있지만 직접 쓴 감성까지 대신할 수 없다. 기계로 200킬로 이상의 광속구를 던지는 투수의 로봇을 만들 수 있지만, 사람이 아닌 기계가 던지는 공에 열광하는 관중은 없다. 인공지능이 본격화되면서 일자리가 사람과 기계로 양분화될 것이다.

딥 러닝(Deep Learning)은 ​기계가 조건과 결과를 보고 스스로 추론하게 만드는 머신 러닝의 알고리즘 중 하나로 알파고로 유명해졌다. 바둑을 둘 때 계산해야 하는 경우의 수는 250의 150제곱이다. 알파고는 딥 러닝을 통해 학습하여 천문학적 단위가 넘어가는 경우의 수를 하나씩 줄여나가 3000년 넘은 전략 게임인 바둑에서 프로 바둑 기사를 이겼다. 인공지능 프로그램은 과거의 기업 부도 확률을 기업 내부의 재무회계 정보와 기업의 외부 거시경제 정보를 기반으로 통계적인 방법으로 예측한다. 지금은 부도났던 회사와 부도나지 않은 회사들의 매출원가비율, 총부채 매출액 증가율, 금융비용 대비 부채비율 등을 수집한 후 머신 러닝으로 사업부도 확률을 예측한다. 실시간 교통상황을 바로바로 전달받아 가장 빠른 길로 안내한다.

인공지능의 주된 일은 추천과 예측이다. 기존 방법의 성능을 측정하고 인공지능을 적용했을 때의 성능을 개선시킨다. 예를 들어 소비자에게 상품을 추천했을 때 실제 구매를 더 많이 했는지 평가할 수 있고, 웹페이지에 고객이 관심을 가질만한 콘텐츠를 표현했을 때 해당 웹페이지를 얼마나 오랫동안 머물렀는지 등으로 평가할 수 있다.

기업에서 인공지능을 활용하는 사례는 많다. 자라(Zara)는 매장 안과 밖에 설치되어 있는 CCTV로 사람들의 옷차림을 수집한다, 무슨 이유인지 빨간색 반바지를 많이 입고 있다면 그 색의 원단을 대량 확보해서 반바지를 만든다. 그 결과 재고율을 낮추고 유행을 선도하면서 판매를 늘릴 수 있다. 일반적인 패션 브랜드에서는 디자이너들이 서로 상의하여 시즌의 유행을 예측한다. 디자이너의 예측이 맞았다면 이익을 얻겠지만 그렇지 않으면 재고가 쌓일 수밖에 없는 것이 현실이다.

스타벅스의 본사는 커피숍 주변의 상권과 유동인구 데이터를 분석하여 인테리어를 결정하고 좌석배치(단체석과 일반석 비율)를 결정한다. 다른 커피 브랜드는 주어진 공간 내에서 최대한 많은 좌석을 확보하는 방향으로 결정하지만, 스타벅스는 매장마다 좌석의 형태나 배치가 다르다. 몇 달 동안 영업 못하는 손해를 감수하더라도 매장 주변의 상권과 유동인구를 분석해서 최적의 인테리어를 결정한다.

20년 전 반디앤루니스는 오프라인 서점의 선두주자였다. 오프라인 책을 판매하는 사업전략과 프로세스를 거의 그대로 유지한 상태에서 인터넷 기술을 적용했지만 크게 성장하지 못했다. 하지만 회사를 만들 때 인터넷으로 책을 판매하는 것을 염두에 두고 사업전략과 프로세스를 구축했던 아마존은 큰 성공을 거두었다.

기업의 경영혁신도 기존 것을 그대로 두고 인공지능이라는 신기술만을 도입해서는 큰 의미가 없다. 인간의 학습능력과 추론능력, 지각능력, 자연언어의 이해능력 등의 컴퓨터 프로그램 존재 자체가 중요하지 않다. 다른 분야와 직간접으로 밀접한 관련을 맺고 창의적인 문제해결을 해야 한다. 인공지능은 인간의 마지막 보루인 정신세계와 예술까지 침범할 것으로 여겨진다.