2019년의 혁신
최근 구글(Goolge)의 이메일 소프트웨어 사용자들은 지메일(Gmail)이 문장자동완성기능을 제공함을 알게 됐다. 이 새로운 스마트 컴포즈(Smart Compose) 기능은 구글의 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML)의 전문성을 기반으로 수십 억 개의 트레이닝 사례와 구글의 클라우드 기반 텐서 프로세싱(Tensor Processing) 기술을 이용한 것으로 지메일 사용자들이 말하고자 하는 내용을 직관적으로 유추하는 것이다. 심지어 어떤 경우에는 사용자들이 스스로 생각을 끝내는 것보다 빨리 예측할 수도 있다.
친구들에게 보낼 편지를 컴퓨터가 써 줄 수 있는 세상에서, BCG의 13번째 연간 글로벌 혁신 설문조사 및 보고서의 주제가 혁신을 지원하는 AI와 플랫폼의 중요성이라는 것은 당연한 일일 것이다. 이것은 갑작스러운 것이 아니다. 이미 몇몇의 BCG 보고서들을 통해 혁신에 있어 과학기술 역할의 중요성, 디지털 네이티브 산업 및 전통적인 산업에 미치는 디지털 기술의 영향, 강력한 혁신기업들이 새로운 아이디어를 찾기 위해 내부 및 외부 수단을 더욱 많이 활용하는 것에 대해 집중적으로 살펴본 바 있다. 올해의 설문조사는 AI 사용이 급속하게 확대되고 있으며 많은 기업들이 혁신 노력을 지원하기 위해 플랫폼과 그 사촌격인 생태계에 더욱 많이 의존하고 있음을 보여준다.
디지털 네이티브들이 선두에 있지만, 다른 기업들도 빠르게 추격중이다.
BCG의 2019년 혁신 기업명단에 속한 기업들-특히 상위 10대 기업들-은 AI와 플랫폼을 광범위하게 사용하고 있다. (보기 1 참조.) 알파벳/구글(Alphabet/Google)은 CEO가’AI 우선‘ 기업임을 강조하며, 13년간 1위 자리를 지켜온 애플(Apple)을 밀어내고 1위에 올랐다. 구글은 오랫동안 플랫폼(안드로이드(Android))과 생태계(알파벳이 다른 기업들과의 협력을 통해 자율주행벤처인 웨이모(Waymo)를 개발) 를 모두 적극 활용해왔다. 그 다음 순위인 아마존(Amazon)은 소매 비즈니스에서 AI를 사용하는 것은 물론이고, 음성인식기술(알렉사(Alexa))과 플랫폼 기반 서비스(아마존 웹 서비스(Amazon Web Services) 분야를 개척했다. 3위에 오른 애플은 음성인식소프트웨어(시리(Siri)) 분야의 개척에 일조하면서, iOS 플랫폼을 통해 앱 개발자 들에게 최고의 가상 작업공간을 제공했다. 4위는 마이크로소프트(Microsoft)로 역시 소프트웨어 기업에서 AI 및 플랫폼 기반 서비스제공업체로 발전하는 모습을 보였다.
상위 10대 기업 모두가 -그리고, 상위 50대 기업 중 대다수가- AI, 플랫폼, 생태계를 이용해 스스로, 또 다른 이들이 새로운 상품과 서비스, 업무방식을 추구할 수 있도록 하고 있다. 예를 들어, 21위인 맥도날드(McDonald’s)는 AI 알고리즘을 이용해 시간, 요일, 식당의 혼잡도, 날씨 등의 요소에 따라 끊임없이 변화하는 디지털 메뉴를 제공한다. 29위인 필립스(Philips)는2018년, AI 플랫폼을 출시했다. 이 플랫폼을 통해 “과학자, 소프트웨어 개발자, 임상병리학자, 보건의료 서비스 제공업체들은 고급 분석기술 역량을 활용해 보건데이터를 정리하고 분석할 수 있고, AI 기반 솔루션을 구축, 유지, 배치할 수 있는 툴과 기술을 활용할 수 있다.“ 12위인 바스프(BASF)는 AI 소프트웨어 개발업체인 시트린(Citrine) 과의 협업을 통해 이산화탄소와 기타 온실가스를 포집할 수 있는 새로운 물질을 찾아내는 모델을 개발하고 있다.
보기 1. 2019 혁신 기업
새로운 두 가지 요소
대부분의 기업들이 적어도 AI 활용을 시험해보고는 있으며, 강력한 혁신기업들은 긍정적인 결과물을 도출하고 있다. BCG의 최근 설문조사에서 10명 중 9명의 응답자들이 그들의 회사가 AI에 투자하고 있다고 답했으며, 30% 이상이 AI가 향후 3-5년 후에 산업에 영향을 미치는 가장 강력한 혁신 분야가 될 것으로 예상했다. (보기 2 참조.) 스스로 강력한 혁신기업이라고 평가한 10 명 중 4명이 매출의 15% 이상이 AI 를 이용한 상품에서 발생한다고 답했고, 이는 약한 혁신기업의 경우에는 10 명 중 1명 미만이었던 것과 비교된다.
다음 장 ‘AI는 새로운 혁신 기계의 동력이 된다‘ 에서는 AI가 혁신에 영향을 미치는 분야 및 그 방식에 있어 더욱 커지는 격차에 대해 심층적으로 살펴본다.
플랫폼과 생태계는 다른 이들의 혁신을 촉진하고(때로 그로 인해 이익을 얻고), 도달률과 협력을 확대하고, 새로운 다자간 솔루션과 상품서비스 제공을 가능하게 하는 등 다양한 기능을 수행한다. 다시 한번, 강력한 혁신기업들은 약한 혁신기업들에 비해 더 많이 향후 3-5년 대로 강력한 영향이 있을 것으로 예상하며 이 분야를 적극적인 목표로 삼고 노력을 추진할 것이라고 답했다. (보기 3 참조.) 예를 들어, 75%가 인큐베이터를 이용하고, 81%가 학계 파트너십을 활용하고, 83%는 다른 기업들과 제휴를 맺는다고 응답했다. 약한 혁신기업들은 이 모든 영역에서 일관되게 뒤쳐졌다.
플랫폼은 다양한 상품 제안 개발의 토대를 마련해주는 기술이다. 지멘스(Siemens)(16위)와 보잉(Boeing)(11위) 등 무수히 많은 산업재 기업들이 예측 유지보수 분야에서 플랫폼 비즈니스를 상당한 규모로 구축해 전통적인 엔지니어링 및 제조를 보완하고 있다. 특히 아마존, 마이크로소프트, IBM 등은 클라우드 플랫폼을 통해 다양한 소프트웨어와 서비스를 제공 중이다.
보기 2. 디지털 혁신은 가장 유망하고 기업들이 가장 많이 목표로 추구하는 분야이다.
보기 3. 강력한 혁신기업들은 플랫폼 및 AI에 대해 낙관적이며 적극적인 태도를 보인다.
생태계는 한 단계 더 나아가 다양한 파트너들을 활용해 기본적인 기술, 어플리케이션, 소프트웨어 플랫폼, 통합 솔루션 구축에 필요한 서비스를 한 데 모은다. (2019년 1월 BCG 기사 ‘The Emerging Art of Ecosystem Management‘ 참조.) 두 주요 모바일 운영 시스템인 구글의 안드로이드와 애플의 iOS는 이동통신, 기기 제조업체, 서비스 제공업체, 어플리케이션 개발업체 등이 함께 하는 복잡한 생태계로 성장했다. 급변하는 기술과 고도로 맞춤화된 사용자 경험에 대한 고객들의 수요가 날로 커지면서 파트너십의 필요성이 더욱 증폭된다.
혁신을 통해 완전히 새로운 매출원, 비즈니스 모델, 지속적인 우위의 원천을 만들어 낼 수 있는 가능성이 B2B 비즈니스의 경우에 특히 강력하다. 사물인터넷(IoT)에 연결된 기기들이 만들어내는 어마어마한 데이터 덕분이다. 데이터 생태계는 많은 B2B 산업들에서 미래의 경쟁구도를 결정짓는 데 있어 핵심적인 역할을 할 것이다. (2018년 7월 BCG 기사‘ How IoT Data Ecosystems Will Transform B2B Competition‘ 참조.)
이제 당면한 도전과제는 생태계를 효과적으로 구성하고 관리하며 전략적으로 이용해 가치를 극대화하고 경쟁우위를 달성하는 것이다. 선도기업들이 어떻게 자체 협업 네트워크를 구축하거나 기존 네트워크에 참여해 경쟁력을 제고하는지에 대해서는, 세 번째 장, ‘플랫폼과 생태계가 어떻게 혁신을 변화시키는가‘ 참조.
그 외 고려사항
마지막 분석내용은 이미 전에 기술한 바 있는 것이데, 특히 올해의 혁신 10대 기업 중 4개사가 2005년에도 10대 기업이었음을 생각할 때 반복할만한 가치가 있다. 이 기업들은 끊임없는 자기혁신 기업이다. 구글은 끊임없이 알고리즘과 상품 및 서비스 제안을 수정한다. 아마존은 쉬지않고 새로운 카테고리, 서비스, 모델, 고객대응방식을 새롭게 한다. 마이크로소프트는 PC분야에서 오랫동안 의지해 온 윈텔(Wintel)과의 파트너십에서 벗어나 클라우드 기반 기술기업으로 성공적으로 변모했다. IBM은 스스로 반복적인 변혁을 통해 메인프레임에서 PC로, 서비스로, 그리고 클라우드, AI, 플랫폼과 생태계로 변화했다.
혁신의 도구와 기술은 진화한다. 하지만, 변화를 향한 기본 원칙-결코 현상에 만족하지 않고 항상 스스로 새로운 모습이 될 것-은 계속해서 이 기업들의 피에 흐르고 있다.
AI 는 새로운 혁신 기계의 동력이 된다
혁신이 자동화와 만난다. 이는 실로 아름다운 우정의 시작일 것이다.
불과 몇 년 사이에, 인공지능(AI)과 그 하위분야인 머신러닝(ML)은 상상 속의 미래기술에서 많은 대기업에서 혁신 프로그램에 포함되어 있는 거의 주류에 가까운 기능이 되었다. BCG의 2019년 50대 혁신기업 명단만 보더라도, 최고의 혁신기업들은 곧 AI 선두기업들(구글, 아마존, 애플, 마이크로소프트, 넷플리스(Netflix), IBM 등)이며 다른 많은 기업들- 전통적으로 비디지털 산업에 속하는 많은 기업들(보잉, 지멘스, 매리어트(Marriot), BP, 다수의 자동차제조사 등)도 AI를 적극 활용하고 있음을 알 수 있다.
여느 강력한 신기술들과 마찬가지로, AI에 대한 과대선전이 있었던 것도 사실이다. 하지만, 이 경우에는 아닌 땐 굴뚝에 연기가 난 것은 아니다. 비즈니스에서 AI의 급부상은 BCG와 MIT슬로안매니지먼트리뷰(SMR)가 실시한 두 개의 보고서1에 잘 설명되어 있다. 이 중 더 최근 보고서에 따르면 AI 선두기업들은 이 기술에 대해 더욱 강력한 추진의지(투자를 통해 드러나는)를 보이며 AI를 확장 적용하기 위한 방안을 모색 중이다. 혁신관련 AI에 대한 BCG의 최근 연구조사 역시 비슷한 경향을 확인해 준다. 혁신 설문조사에 대해 응답자 10명 중 9명이
그들의 기업이 AI에 투자하고 있다고 답했다. 30% 이상이 혁신영역 중 AI가 향후 3-5년 후에 비즈니스에 가장 큰 영향을 줄 것으로 예상하고 있다. 또한, 약 30%가 AI 를 목표로 혁신프로그램을 적극 추진 중이다. 강력한 혁신기업들이 특히 적극적인 태도를 보인다.
2018 SMR-BCG 보고서는 이 핵심 신기술과 관련해 격차가 있음을 발견했다. AI ‘개척업체‘들이 덜 적극적인 타업체들과의 격차를 ‘더욱 벌리는 것‘처럼 보인다고 표현했다. 우리는 혁신에서의 AI에 대해서도 비슷한 경향을 확인했고, 이는 두 가지 중요한 점을 시사한다. 첫째, AI는 플러그만 꽂으면 되는(plug-and play) 기술이 아니다. 둘째, ML 은 귀납적이다. 즉, 기계는 실행을 통해 학습하며, 더 스마트해지기 위해서는 더 많은 양의 데이터가 입력되어야 한다. 거북이가 경주에서 토끼를 따라잡는 것은 어렵겠지만, 토끼도 안심하고 있을 여유는 없다. AI는 굉장히 파괴적이며 대대적인 도약을 가능하게 할 수 있는 기술이기 때문이다.
선두기업들은 무엇을 하고 있는가?
강력한 상관관계
BCG의 최근 혁신 설문조사에 따르면, 스스로 강력한 혁신기업이라고 생각하는 기업들과 스스로 AI에 능숙하다고 생각하는 기업들 간에는 강력한 상관관계가 있었다. (보기 4 참조.) 30%의 응답자들이 스스로를 강력한 혁신기업이라고, 25%가 AI차원에서 평균보다 우수하다고 평가했다. 약 20%는 스스로 이 두 가지 모두에 해당한다고 봤으며, 우리는 이 그룹을’AI 선두기업‘ 이라고 부른다. 이 설문조사에서 응답자 중 약 17%가 그들의 조직이 AI에 관해 평균 이하라고 평가했고, 우리는 이 그룹을’ AI 후발기업‘ 이라고 부른다. AI 선두기업들은 후발기업들에 비해 AI가 조직의 미래 성장에 중요하다고 보는 비율이 더 높았으며(94% 대 56%), 이는 후발기업 중 절반 이상이 AI 경쟁에서 분발하지 않는 한 경쟁열위를 더욱 확대할 것이라는 점을 시사한다.
보기 4. 약 20%의 기업들이 스스로를 강력한 혁신기업이며, AI 역량이 평균 이상이라고 평가한다.
AI 선두기업들은 스스로를 AI와 같은 신기술을 활용해 고객제안을 개선하거나 개발프로세스를 간소화하는 데에 능숙(89% 대 24%)하다고 본다. AI 선두기업과 후발기업들은 급진적인 혁신들에 대해 지출을 거의 동등하게 분배한다. 즉, 주요 신상품, 서비스, 내부 프로세스 변화와 기존 상품 서비스 프로세스 개선에 대해 동등한 비율로 투자하고 있다.
하지만, AI 선두기업들은 후발기업들에 비해 새로운 주제 선정(선두기업 91%, 후발기업 30%)에서 투자결정에 정보반영(92% 대 27%)에 이르기까지 혁신 프로세스 전반에 걸쳐 빅데이터와 고급분석기술을 적용하는 비율이 훨씬 높다. (보기 5 참조.) 또한, 각각 42%대 19%, 42%대 24%의 격차로, AI 선두기업들은 후발기업들에 비해 더 적극적으로 빅데이터 및 기술 플랫폼 관련 매출원을 찾으려고 노력하고 있다.
보기 5. AI선두기업들은 혁신 프로세스 전체에 데이터를 활용한다.
어느 분야에 집중할 것인가?
모든 기업들은 어느 분야에 자원을 적용하고 어느 분야에서 AI가 가장 큰 효과가 있을지 선택해야 한다. 새로운 사례가 매일 등장한다. BP (2019 혁신기업 순위 46위)는 ML을 이용해 석유 및 가스 회수율 예측 모델을 개선시켰다. 제네럴모터스(General Motors) (40위)는 AI 이용 설계를 통해 전통적인 방식으로 설계 및 제조되는 부품의 무게를 40% 줄이고 강도는 20% 강화시켰다. 또한, 전문가들은 AI가 방사선 진단 개선, 의료기술 기기 스마트화, 새로운 감염경로 발견 등 다양한 보건의료 분야에 영향을 미칠 것으로 예상한다. 금융업에서는 중국의 디지털 네이티브 보험회사 평안(Ping An)이 예측 모델을 개발하고 안면 및 음성인식 기능을 비즈니스의 토대로 삼았다. 또다른 중국의 디지털 금융 부문 선두기업인 앤트파이낸셜 (Ant Financial)의 부사장이자 CDS(chief data scientist)는 SMR과의 인터뷰에서, “AI는 앤트파이낸셜 비즈니스의 거의 모든 부분에서 사용되고 있다. 우리는 이를 이용해 비즈니스를 최적화하고 신상품을 만들어낸다.” 고 말했다.
일반적으로 초기 AI 프로그램은 운영효율성 개선에 초점을 맞추기 마련이다. 아마도 기업들이 이런 영역에서 상대적으로 빠르게 성공할 수 있기 때문일 것이다. 2018년 SMR-BCG 보고서에 따르면 많은 초기 AI 이니셔티브들이 특정 문제 해결을 위해 고안된 파일럿이나 테스트들이다. 기업들이 AI 추진노력을 시작하면서 쉽게 달성가능한 목표를 이루는 것과 단기결과가 있는 것들에 집중한 결과이다. 우리의 연구조사에서 AI 선두기업들의 약 3분의 2는 AI 관련 혁신의 목표가 내부 프로세스 개선이라고 밝혔다.
AI가 비즈니스 프로세스에 미치는 영향이 크기는 하지만, 가장 큰 잠재력은 장기적으로 주요 매출원으로 발전할 수 있는 신상품 및 서비스 개발 분야에 있다. SMR-BCG 조사에서 AI 개척기업들 대대수가 매출증대 어플리케이션에 우선순위를 두고 있었고, 응답자의 72%가 이 부분에서AI를 통해 큰 이익이 창출될 것으로 기대하고 있다. 우리의 설문조사에서, AI 선두기업들은 지난 3년간
도입된 AI 를 이용한 상품 및 서비스로 인한 매출 비중이 훨씬 더 높다고 응답했다. (AI 선두기업들 중46%가 AI 를 이용한 상품 및 서비스가 매출의 16% 이상을 차지한다고 답했고, 이는 후발기업들의 경우 10%이다.) 또한 AI 선두기업들은 AI 이용 상품이나 서비스의 도입으로 인한 매출이 향후 5년 동안 훨씬 더 큰 비중을 차지할 것으로 전망한다. (선두기업의 54%가 매출의 16% 이상이 AI이용 상품 및 서비스에서 창출될 것으로 예상했으며, 후발기업의 경우에는 22%였다.)
그 영향력에 대한 수많은 증거에도 불구하고, 여전히 AI에 대한 회의적인 시각이 존재하며 이는 후발주자들이 뒤쳐지는 이유이기도 하다. BCG와 구글이 소비재 부문에서 실시한 연구에 따르면, AI및 고급 분석기술을 확대 적용할 경우, 소비재(CPG)기업들은 수요예측 개선, 로컬 상품구성 개선, 소비자 서비스 및 경험 개인맞춤화, 마케팅 및 홍보 ROI 최적화, 혁신주기 단축 등 다양한 수단을 통해 매출성장을 10% 이상 할 수 있다. (2018년 10월 BCG 기사 ‘Unlocking Growth in CPG with AI and Advanced Analytics‘ 참조.) 하지만, 우리의 혁신 설문조사에서 CPG 응답자의 23%만이 향후 3-5년간 AI가 이 산업의 혁신과 상품개발에서 가장 큰 영향이 있을 것이라고 답했으며, 비슷한 정도의 비율로 혁신 프로그램에서 AI를 적극적으로 목표로 하고 있다고 말했다. 이 두 수치는 모두 전체 산업평균을 약 10% 포인트 밑도는 수준이다.
확장형 AI
AI로 인해 경영진들은 기술 인프라와 함께 보다 전통적인 비즈니스 이슈를 동시에 다뤄야 하는 상황에 놓이게 됐다. 데이터 입력, 툴, 데이터 출력으로 구성된 전형적인 IT 시스템은 모듈화하고, 압축하고 확장하는 것이 상대적으로 간단하다. 하지만, AI 시스템은 그렇게 간단하지가 않다. AI 알고리즘은 데이터를 분석하면서 학습하며, 이 트레이닝 데이터가 AI 툴과 전체 시스템에 반드시 필요하다. 이런 얽힘은 파일럿과 개별 사용 단계에서는 관리가 가능하지만 여러 AI 시스템들이 중첩되고 상호작용하게 되면 해결하는 것이 기하급수적으로 어려워진다. 이는 BCG가 명명한 소위’AI 역설‘로 이어지는데, AI 파일럿 프로그램에서 강력한 결과를 도출하는 것은 쉽지만 이 결과를 확대 재생산하는 것은 어려움을 일컫는다. (2018년 6월 BCG 포커스’The Big Leap Toward AI at Scale‘ 참조.)
인력문제는 대부분의 조직에서 중요한 이슈이다. 데이터 과학자와 소프트웨어 엔지니어만 수요가 높은 직업이 아니다. 기업들은 비즈니스 스킬을 갖춘 동시에 AI를 이해하는 인력이 필요하다. AI중심 혁신 프로세스를 추구하는 기업들은 이 변혁이 그들의 인력구성에 어떤 영향을 미치는지- 역량 부족, 일자리 상실 혹은 그 둘 다인지- 고려해야 한다. 예를 들어, 제약분야의 경우 AI 알고리즘은 학습을 통해 임상실험에 가장 적합한 유형의 사람이나 조건을 찾아내게 되면 – 중요한 프로세스 혁신임- 이런 중요한 기능에 인간이 개입해야 하는 필요성 변화할 것이다. 은행 및 금융업체들은 이미AI기술을 이용해 고개서비스를 자동화하는 음성인식 및 신용평가시스템의 영향을 절감하고 있다.
AI가 혁신에서 더욱 중요한 요소가 됨에 따라, 이 인력문제는 강력한 혁신기업과 약한 혁신기업 간의 간극을 더욱 크게 할 수도 있다. 결국, 보기 4는 강력한 혁신기업들 중 65% 이상이 이미 스스로를 AI 분야에서 평균이상의 수준으로 평가하고 있음을 보여준다. 약한 혁신기업의 경우 겨우 2%인 것과 대조된다.
자체개발 대 외부조달
즉각적인 영향이 있는 인력관련 이슈 중 하나는 AI 역량을 자체개발할 지 외부조달할 지에 대한 문제이다. 우리의 설문조사에서, AI 선두기업의 55%는 AI 프로젝트에 대해 외부업체를 광범위하게 이용하고 있다고 답했다. – 36%는 전적으로 외부업체에 의존하고, 19%는 대부분의 경우 의존한다고 밝혔다. 이런 접근법은 전문기술의 공급이 계속 부족한 상황에서, 선두기업들이 AI 곡선을 빠르게 상승하는데 도움이 된다. 하지만, AI의 높은 데이터 의존도에 따라 기업들은 공급업체 및 협력사와 계약을 체결함에 있어 세심한 주의를 기울여야 한다. 내부 데이터의 소유권을 보호하고 외부업체가 그 데이터를 어떻게 사용하는지 통제하고 외부 출처에서 수집한 데이터에 대해 기업이 자체적으로 계속해서 접근할 수 있도록 해야 한다. (2018년 1월 BCG 기사 ‘The Build-or-Buy Dilemma in AI‘ 참조.)
AI 선두기업들은 종종 생태계에 의존한다. BCG의 혁신기업 명단에서 선두를 달리는 기업들처럼 디지털 네이티브 기업들은 생태계를 통해 성장했다. 아마존, IBM, 마이크로소프트 등의 기업들은 AI 기능을 판매하거나 클라우드기반 플랫폼을 통해 대여한다. 몇몇 산업기업들-자동차 제조업체와 비행기제조업체 등-은 다양한 기업들과 광범위한 파트너십을 맺고, 이 파트너십을 기초로 협업 및 기술과 데이터 공유 등을 통해 일하는 것에 익숙하다. 또 어떤 기업들은 관련 경험이 상대적으로 부족하다. 하지만, 다음 장, ‘플랫폼과 생태계가 어떻게 혁신을 변화시키는가’ 에서 살펴볼 내용에 따르면, AI 등 기술의 중요성이 급상승함에 따라 이들도 관련 파트너십을 염두에 둘 수 밖에 없게 될 것이다.
“알렉사(Alexa), 혁신해!”
AI를 이용한 스마트홈 시스템을 둘러싼 흥미진진한 경쟁이 한창이다. 아마존(알렉사(Alexa)), 구글(구글 어시스턴트(Google Assistant)), 애플(시리(Siri)), 마이크로소프트(코르타나(Cortana)) 등 많은 기업들이 음성인식 기술로 최종소비자 가구 점유율 1위를 노리며 치열하게 경쟁 중이다. 이 경쟁은 이 시스템이 앞으로 어떻게 어떤 목적으로 사용될 지를 결정할 기나긴 전쟁의 서막이 되는 중요한 첫 번째 전투이다. 지금으로서는 음악재생기능이 가장 많이 사용되는 어플리케이션이지만 한 세대가 지나면 새로운 경쟁의 장이 결정될 것이다. 모든 회사들이 스마트홈 플랫폼을 모두에게 개방함으로써, 소비자 테스팅을 통해 실제 사용사례를 혁신할 수 있다. 이 전쟁의 승자는 순식간에 규모를 확장할 것이고 패자 역시 순식간에 밀려나게 될 것이다.
알렉사와 구글 어시스턴트의 예를 들어보자. 이 대표적인 플랫폼들은 경쟁자들이 그들을 참고해 저렴한 비용으로 혁신할 수 있도록 해 준다. 이 플랫폼을 모두에게 공개함으로써, 아마존과 구글은 다른 이들의 혁신을 이용할 수 잇다. 마치 애플과 구글이 모바일 플랫폼으로 그랬던 것이나, 마이크로소프트가 윈도우로 그랬던 경우와 같다. 앱 개발자들에게 아주 싼값에 혹은 아예 무료로 제공되는 이 플랫폼들은 기본적인 배관(plumbing)을 관리하며, 플랫폼 소유자들은 자체 앱 단독이었을 때에 비해 가용한 서비스가 훨씬 더 풍부해짐으로 인해 가치를 얻을 수 있다. 이 경우, 현재 젊은 세대가 이 기기들과 대화하고, 학습하고, 의존하면서 스마트홈 시스템의 사용이 기하급수적으로 증가할 것으로 예상됨에 따라, 얻을 수 있는 가치는 더욱 클 것이다.
중국에서는, 바이두(Baidu)가 유사한 개방형 AI 플랫폼 전략을 B2B 혹은 산업 인터넷 마켓플레이스에서 사용한다. 바이두를 통해 음성 및 영상 기술과 자연언어 프로세싱 등 다양한 AI 서비스에 대한 접근이 가능하게 되어 기업들이 농업, 제조업, 보건의료 등 다양한 분야에서 활용할 수 있다. 보건 의료분야에서는 이 같은 혁신으로 인해 당뇨 관련 눈 질환에 대한 오진율이 5% 미만으로 감소할 수 있었다. (2019년 1월 BCG 기사, ‘Get Ready for the Chi¬nese Internet’s Next Chapter‘ 참조.) 이와 같은 개방형 플랫폼은 소비자와 기업체가 AI 어플리케이션에 접근하는 방식뿐 아니라 기업들이 자체 AI 역량을 구축하는 방법에도 영향을 미칠 것이다.
AI는 아직 초기 단계에 있다. 하지만, 수 년간 발전한 이후, 이 기술의 실제 사용이 급속하게 확산되는 추세이다. 후발주자들은 이 경쟁에 뛰어들어야 하고 선두기업들은 노력을 배가해야 한다. 아마존, 구글, 바이두 및 다양한 기업들이 제공하는 플랫폼 덕분에 여러 가지 실험과 테스팅, 학습이 더욱 쉽게 이루어 질 수 있다. 하지만, 데이터와 인재 확보라는 중요한 문제는 시간이 흘러도 여전히 쉽게 해결되지 않을 것이다. 사실, 이 귀중한 자산들에 대한 경쟁은 더욱 심화될 것이다. 미래에 가장 혁신적인 기업에 속하고 싶은 기업이라면 AI에 대한 투자를 당장 시작해야 한다.
참조
1. 2018년 9월S. Ransbotham, P. Gerbert, M. Reeves, D. Kiron, M. Spira 의 ‘Artificial Intelligence in Business Gets Real‘ , 2017년 9월MIT Sloan Management Review 과 Boston Consulting Group 보고서 S. Ransbotham, P. Gerbert, M. Reeves, D. Kiron의 ‘Reshaping Business with Artificial Intelligence‘ 참조.
