"4차산업혁명은 소프트웨어 혁명...애플도 테슬라도 데이터 기업"

황승진 스탠퍼드 경영대학원 석좌교수가 19일 오후 서울 강남구 개포디지털혁신파크에서 진행된 '서울시민과 함께하는 서울대학교 데이터 사이언스 크리스마스 렉처'에서 '경영에서의 차세대 혁명: 데이터 및 분석'이라는 주제로 발표를 하고 있다. [사진=아주경제]

"4차 산업혁명의 핵심은 소프트웨어입니다. 모듈화된 AI(인공지능)를 적용하는 것보다도 데이터 위주의, 분석 가능한 경영 방식으로 나가는 게 4차 산업혁명의 가장 큰 단계입니다."

황승진 스탠퍼드 경영대학원 석좌교수는 19일 서울대학교 도시 데이터 사이언스 연구소 주최로 열린 '서울시민과 함께하는 서울대학교 데이터 사이언스 크리스마스 렉처(이하 크리스마스 렉처)'에서 이같이 강조했다.

크리스마스 렉처는 해외 석학들을 초청해 경영과 언어, 공학 분야의 데이터 및 분석 그리고 디지털 전환과 관련한 세미나 및 토론의 장으로 개최됐다.

렉처를 주최한 도시 데이터 사이언스 연구소는 4차 산업혁명에 대응하기 위해 설립된 차세대 데이터 연구소로, 빅데이터와 AI를 기반으로 다양한 도시문제에 대한 해결 방안을 모색하는 연구를 진행하고 있다.

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이날 렉처를 주최한 차상균 연구위원장은 "데이터 사이언스는 컴퓨터공학뿐만 아니라 모든 학문 분야의 공통된 패러다임으로 자리잡기 시작했다"며 포럼의 의의를 설명했다.

렉처의 연사로는 황승진 교수와 웬샨 리 SAP 부사장, 이희영 구글 연구원, 볼프강 레너 드레스덴 공대 교수가 나섰다. 이어지는 패널 토론에서는 김윤 박사(SK텔레콤 AI리서치센터장)를 좌장으로 4명의 강연자와 권용현 과기정통부 지능정보사회추진단 부단장이 참석했다.

황승진 교수는 '경영에서의 차세대 혁명 : 데이터 및 분석'을 주제로 하드웨어에서 소프트웨어로 넘어가는 상황을 설명했다. 황 교수는 "애플은 하드웨어 회사처럼 보이지만 그들은 소프트웨어 혁명을 일으킨 것"이라며 "테슬라는 자동차를 데이터센터로 만들었고, 아마존은 리테일을 소프트웨어화한 것"이라고 분석했다.

이어 "소프트웨어 혁명은 비즈니스 모델과 데이터 및 분석으로, 한 회사의 중요한 자산은 AI가 포함된 데이터 애널리틱스가 될 것"이라며 "이때 매니저는 어떤 질문을 해야 할 것인가를 결정해야 한다"고 강조했다.

웬샨 리 SAP 부사장은 '디지털 전환으로 지능화된 기업'이라는 주제의 강연레서 데이터 사이언스가 작업의 자동화를 통해 운영 비용을 축소하고, 소프트웨어를 통합하며, 더 나아가 고객 관리까지 효율적으로 처리할 수 있다는 것을 시연했다. 리 부사장은 SAP에서 아시아퍼시픽 지역 소비자 혁신 전략 프로젝트를 담당하고 있다.

리 부사장은 마이크로소프트의 VR기기를 통해 풍력발전소 터빈을 관리하고 사람이 일할 수 없는 극한의 환경에서도 센서를 통해 정보를 얻을 수 있는 점을 언급했다. 중국의 교통상황 프로그램은 교통법규 위반을 잡아내고 디지털팜에 적용된 데이터 사이언스는 센서나 드론으로 농장을 순찰하고 가축의 상태를 모니터링한다.

AI의 민주화(Democratization)도 화두다. 황 교수는 "AI에 대한 몇가지 오해가 있는데 새로운 것이라는 것, AI를 이용한 분석 도구는 별난 것이라는 것, 작은 회사는 못한다는 것"이라며 "AI는 50년 전 등장해 별나고 새로운 게 아니며 모듈화 됐기 때문에 사서 쓸 수 있다"고 설명했다. 진입장벽에 대한 부담을 갖지 않아도 된다는 설명이다.

리 부사장도 "중국에서는 아주 간단한 레벨에서도 AI를 활용해 생산력을 키우고 이는 더 저렴한 생산력을 갖추는 데 도움을 줄 것"이라며 "전세계까 AI와 관련된 정보를 상호 공유하고 있고 중국도 예외가 아니기 때문에 AI의 민주화는 가속화될 것으로 보인다"고 말했다.

또한 최근 각광받는 딥러닝은 고성능의 자연어 처리를 가능하게 한다. 이희영 구글 연구원은 "영어와 불어 등 비슷한 언어 사이에서는 사람이 하는 수준에 근접한 실시간 번역이 가능해지고 있다"며 "인간의 뇌에서 영감을 받은 신경전달 알고리즘은 선형함수로 할 수 없는 더 복잡한 모델링이 가능하다"고 설명했다.

기술의 발전은 궁극적으로 '편리한 삶'을 가져올 것으로 전망했다. 이 연구원은 "일자리가 줄어들 수도 있지만 다양한 일자리가 생산될 수도 있다"고 예측했다.