하버트 머스트 리드 / 마이클 포터

Lesson 01 실생활 속 AI
ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOR THE REAL WORLD
- 토머스 H. 대븐포트 & 라지브 로난키

기업은 AI 기술을 대할 때 변혁적 접근법보다는 점진적 접근법을 취해야 하고, 인간의 능력을 대체하기보다는 증강하는 쪽에 무게를 둬야한다.

AI를 최대한 활용하려면 어떤 기술이 어떤 업무를 수행할 수 있는지 알아야 한다. 그리고 업무상의 필요에 따라 프로젝트 포트폴리오의 우선순위를 정하고, 프로젝트를 조직 전체에 확대 적용하기 위한 계획을 수립해야 한다.

• AI를 둘러싼 과대 선전 혹은 과대 포장이 심했고, 실제로 여기에 속아 휘둘린 기업도 적지 않다.

• AI의 3가지 주요업무 사항 지원

1) 업무 처리 자동화
RPA 로봇 업무 처리 자동화 Robotic Process Automation
RPA는 앞으로 다루게 될 인지 기술 가운데 비용이 가장 저렴하고 실행하기도 쉽다. 또한 대체로 빠른 투자금 회수와 높은 수익률이 기대된다.

2) 인지적 통찰력

3) 인지적 관여

• 성공의 핵심요인은 바로 직원들의 학습의지다. 배우려는 의지가 있느냐에 따라 성패가 갈린다.

• 작업 흐름의 체계적 재설계가 필수적이다.

[AI, 지금 이 순간 어떻게 준비해야 하나] 언젠가 때가 되면 인지 기술이 기업의 사업 방식을 크게 변화시킬 것이다. 그러나 현재로서는 지금 이용할 수 있는 기술을 활용해 차분히 단계를 밟아나가는 한편 머지않은 장래에 혁신적 변화를 꾀하는 것이 바람직하다. 예를 들어 최종적으로 고객과의 상호작용 업무는 로봇에 맡기고 싶을 테지만, 지금으로서는 이 최종 목표를 향해 가는 한 단계로서 IT 부서 내 업무 지원 서비스를 자동화하는 쪽이 더 현실적이고 또 더 합리적이라 하겠다

Lesson 02 스티치픽스 CEO가 직접 말하는, AI 스타일링 기술
STITCH FIX’ CEO ON SELLING PERSONAL STYLE TO THE MASS MARKET
- 카트리나 레이크

예를 들어 앞으로 10년 후에는 사람들이 청바지를 어떤 식으로 구매할까? 오늘날의 전자 상거래 방식과도 다르리라고 봤다.

데이터 과학 덕분에 결국 그것은 현실화되었다.

• 머신러닝이 제 기능을 다하려면 3가지 필수

1. 데이터 과학자가 CEO에게 직접 보고한다.
2. 데이터 과학으로 혁식을 이룬다.
3. 사람도 중요하다 - 분석적 성향

Lesson 03 알고리즘도 관리자가 필요하다
ALGORITHMS NEED MANAGERS, TOO
- 마이클 루카 & 존 클라인버그 & 센딜 멀레이너선

• 알고리즘은 기획의 필수 도구지만, 의사결정자를 잘못된 길로 이끌기 쉽다.

• 알고리즘에는 공통적으로 두 가지 특성
  1)외골수라서 명령받은 그대로만 업무를 수행
  2)도무지 속을 알수 없는 블랙박스라서 추천 사항을 내놓으면서도 그 이유를 설명하지 않는다.

• 알고리즘을 만들 때 달성하고자 하는 목표 전부를 정확히 지정한다. 조사 대상 데이터가 장기적으로 어떤 영향을 미치는지 고려한다. 입력할 데이터를 제대로 선택했는지 확인한다.

• 알고리즘의 역량, 즉 답변을 하는 질문과 답변을 하지 못하는 질문이 무엇인지 분명히 알아야 한다.

• 알고리즘은 근시안적인 경향
• 단기적 결과와 관련된 데이터에 초점을 맞춘다.
• 데이터의 길이, 즉 데이터의 양이 늘어나도 예측력이 증가하지만, 빅데이터의 위력은 데이터의 폭, 즉 폭넓은 데이터 수집에서 나온다. 포괄적인 활용이야말로 예측력의 핵심이다.
• 데이터는 다양해야 한다. 데이터의 출처 간에 상호 연관성이 적어야 한다.
• 상관관계가 곧 인과관계라는 등식은 성립하지 않는다.

[데이터는 ‘길이’보다 ‘넓이’가 중요하다] 고객 정보를 표로 만들어 정리한다고 가정하자. 표에서 가로행으로 표시되는 항목이 고객이고 고객이 많을수록 세로 줄이 늘어나면서 표가 길어진다. 그리고 각 고객에 대한 정보가 많을수록 각 정보 유형이 세로 열 하나씩을 차지하면서 표의 가로 폭이 넓어진다. 데이터의 길이, 즉 데이터의 양이 늘어나도 예측력이 증가하지만, 빅데이터의 위력은 데이터의 폭, 즉 폭넓은 데이터 수집에서 나온다. 포괄적인 정보의 활용이야말로 예측력의 핵심이다. 상세 정보가 하나둘 늘 때마다 예측 단서가 하나둘 추가되는 셈이고 그 하나하나가 또 이미 수집한 단서와 결합된다. 문자 정보는 폭넓은 데이터 수집의 주요 원천이다. 말하자면 단어 하나하나가 하나의 단서가 된다.

Lesson 04알렉사 시대의 마케팅
MARKETING IN THE AGE OF ALEXA
- 니라즈 다와르

[Pull 마케팅보다 Push 마케팅이 더 중요해진다] 소비자를 대상으로 하는 기업이라면 AI 플랫폼이 고객과의 관계를 획기적으로 변화시키리라는 예측이 가능할 것이다. 소비자의 관심이 AI 비서 쪽으로 옮겨짐에 따라 제조 역량이나 브랜드 같이 전통적으로 중요시해온 자산의 중요성은 줄어드는 반면 소비자 데이터와 AI의 예측력에 대한 가치는 급등할 것이다. 또 플랫폼에 제품의 판매를 맡기는 ‘푸시 마케팅Push Marketing(기업 위주로 진행하는 밀어붙이기 식의 고압적인 마케팅-역주)’은 더 중요해지고 반면 자사 제품을 사달라고 소비자를 설득하는 ‘풀 마케팅Pull Marketing(고객 위주의 마케팅 전략으로서 최종 소비자를 대상으로 적극적 판촉을 벌여 소비자가 자사 제품을 찾게 만드는 방식-역주)’의 중요성은 그만큼 줄어들 것이다.

• 플랫폼이 신뢰성 있게 일처리를 잘할수록 자연히 사용자 충성도가 높아지고 더불어 사용자는 더욱 늘어나기 때문이다. 시간이 지날수록 소비자의 선호도와 습관을 더 알게 되므로 사람들의 니즈를 예측해 이를 충족시키기가 훨씬 수월해진다. 이로 말미암아 플랫폼 사용자는 더욱 늘어난다.
• 궁극적으로 고객을 만족시키는 일은 고객 자신보다는 AI비서가 더 잘할지도 모른다.
• 가장 중요한 일은 신뢰를 구축하는 것이다- 정확성, 균형감, 사생활보호 이 3가지를 충족시켜야 한다.
• 브랜드가 던져야 하는 질문
  1)플랫폼은 누구를 위해 일하는가?
  2)플랫폼을 통해 얻으려는 것이 무엇인가?
  3)플랫폼이 우리를 선택하게 하려면 어떻게 해야 하는가?
  - 포지셔닝에 대한 대가를 지급
  - 데이터를 기초로 고객의 명시적, 묵시적 니즈에 부합하도록 계속해서 제품을 혁신하는 것

Lesson 05모든 조직에 증강현실 전략이 필요한 이유
WHY EVERY ORGANIZATION NEEDS AN AUGMENTED REALITY STRATEGY
- 마이클 E. 포터 & 제임스 E. 헤플만

• 디지털 이미지 + 물리적 세계= 중첩
• 증강현실의 핵심은 데이터 및 데이터 분석 내용을 이미지나 동영상으로 전환해 실제 세계에 겹쳐 놓는다는 것이다.
• 머리에 착용하는 디스플레이 HMD Head Mounted Display -> 스마트 안경 or 핸즈프리 Wearable
• 증강현실 자체가 제품의 일부가 된다.
• 제품개발, 제조, 마케팅, 서비스 등 가치 사슬 전반에 걸쳐 성과를 개선한다.
• 제조업체는 차세대 인터페이스가 자사 제품과 경쟁적 포지셔닝에 미칠지 모를 파괴적 영향력을 매우 진지하게 생각해볼 필요가 있다.
• 증강현실은 다양한 차별화 수단을 제시한다.
• 새로운 효율성
• 증강현실 경험에는 적절한 컨텐츠가 필요하다. 따라서 콘텐츠를 만들고 이를 관리할 줄 아는 사람들도 필요하며 이 역시 중요한 기술 인력이다.
• 증강현실 포트폴리오를 확대하려면 캐드와 기타 모든 출처에 있는 기존3차원 디지털 자산의 목록을 만들고 디지털 모형화 역량을 구축하는 부문에 투자해야 한다.
• 헤드업디스플레이 - '미등록' 증강현실
• 스마트폰보다 화면이 더 크고 그래픽 처리 능력이 훨씬 나은 태블릿을 사용한다.
• 서비스, 제고, 더 나아가 제품 인터페이스용 증강현실 애플리케이션 대부분이 두부 장착형 디스플레이를 활용하는 추세가 되리라 본다. 머지 않아 저렴한 스마트 안경
• 조직은 인터넷에 연결하지 않아도 되는 앱을 만들수 있다.
• 사용자는 절반은 현실이고 절반은 가상인 세계를 보게 된다.
• 클라우드에 있는 사물의 디지털 쌍둥이, 즉 사물과 똑같은 디지털 이미지로 존재하는 3차원 디지털 모형은 스마트 사물과 증강현실 사이를 연결하는 다리 역할을 한다. 이 모형은 대체로 제품 개발 단계에서 캐드, 즉 컴퓨터를 이용한 설계 혹은 물리적 사물을 디지털화하는 기술을 만들어 낸다.
• 정확한 위치에 정확한 크기 비율로 나타낸다.
• 이러한 미래 세계에 인간의 역할을 잘못 이해한 부분이 있다. 인간은 기계와 알고리즘으로는 단기간에 따라잡을 수 없는 고유한 장점이 있다. 우리 인간은 지금의 로봇 능력을 훨씬 능가하는 정교한 운동 기능을 보유하고 있다.
• 아마도 꽤 오랜 시간이 걸리리라 본다.
• 인간 인터페이스 - 인간과 기계의 합리적 접점

Lesson 06드론, 일터로 가다
DRONES GO TO WORK
- 크리스 앤더슨

• 드론의 진정한 위력은 하드웨어가 아니라 소프트웨어에 있다 - 비행하는 스마트폰

• 쿼드콥터 Quadcopter - 4날개
• 별 다를 것 없어 보이는 지극히 평범한 일상 속에서 진정한 혁명이 움트고 있다.
• 측정할 수 있어야 관리할 수 있다 - 드론이 등장하면서 이 일이 훨씬 쉬워졌다.
• 드론은 비행하는 사물 인터넷 - Internet of Flying Things
• 인간은 정복자가 아니라 한낱 여행자
• 드론 앱에 더 주목해야 한다.
• 약 1주일 단위로 새로운 기능이 자동으로 업데이트되는 테슬라 - 이러한 기기를 기술적 용어로 '엑소트로픽 Exotropic,
  Entropic:시간이 갈수록 가치가 감소하는 엔트로픽
  Exotropic: 시간이 지날수록 가치가 상승하는 경향
• 오버디에어 OTA Over The Air 무선 업데이트 방식
• 스프링클러는 인터넷에 연결돼 데이터를 수집하고 자동으로 작동한다.

Lesson 07블록체인에 관한 진실
THE TRUTH ABOUT BLOCKCHAIN
- 마르코 이안시티 & 카림 R. 라카니

• 수많은 사람이 주장하는 것보다 훨씬 오랜 시간이 걸릴 것이다.
• 블록체인의 작동 원리
  1)분산형 데이터베이스
  2)P2P 전송
  3)익명성과 투명성
  4)기록의 비가역성
  5)전산 논리
• 어떤 사업이든 간에 거래 내역을 꼼꼼히 기록하는 것이 핵심이다.
• 참신성 + 복잡성

[블록체인, 아직 시간 있다] 블록체인은 기반(Foundational) 기술로서 우리의 경제적·사회적 체계의 새로운 토대를 만들어낼 잠재력이 있다. 그러나 그 잠재력이 엄청나다 하더라도 블록체인이 경제·사회적 기반 시설에 확실히 스며들기까지는 수십 년이 걸리리라 본다. 기술적 그리고 제도적 변화 추세에 가속도가 붙으면서 블록체인 체계를 돌연 채택한다기보다는 점진적으로 서서히 도입하는 상황이 전개될 것이다.

Lesson 083D 프린팅 전략 교본
THE 3-D PRINTING PLAYBOOK
- 리처드 A. 다베니

• 적측가공 - 경우에 따라 대량 생산 additive manufacturing
• 독일 정부 industry 4.0
• 3D 프린팅은 전통적 사출 성형 가공과 어꺠를 나란히 하는 수준은 된다.
• 기존 공장에서 사용하던 값비싼 조립 라인을 대대적으로 변경하거나 공장 시설을 확장 혹은 재편성하는 동안 공장 문을 닫지 않아도 된다.
• 스미토모 3D 프린터 구매/ 인수
• 사업 모형을 결정하는 일이 가장 중요하다.
• 3D 프린터 자체가 금형 Tool and die

Lesson 09협업지능: 인간과 AI가 힘을 합치다
COLLABORATIVE INTELLIGENCE: HUMANS AND AI ARE JOINING FORCES
- H. 제임스 윌슨 & 폴 R. 도허티

[3D 프린팅, 어디까지 왔나] 수많은 기업이 적층 가공의 잠재력에 주목하면서도 그에 따른 위험 요소를 경계하는 상황이다. 그래서 현재는 주로 시제품과 틈새시장을 노린 소량 제조품에 적용하는 정도다. 그러나 이제 대규모 상업용 제품으로 적용 범위를 넓히는 방안을 고려해야 할 시점이다. 요컨대 적층 가공을 대규모 상용 제품을 생산하는 또 하나의 방식으로 채택하는 것을 진지하게 생각해봐야 한다. 기업은 이제 강 건너 불구경하듯 방관만 할 것이 아니라, 새로운 기술을 익혀서 경쟁 판도를 어떻게 바꿔나갈지 방법을 적극 모색해야 한다.

• 기계가 인간을 대체한다는 것은 불가피하지도 않고, 가능성이 높지도 않다. 지금처럼 디지털 도구가 인간의 요구에 잘 반응한 적도, 인간이 디지털 도구에 잘 대응한 적도 없었다.
• 협업의 가치
  1)비지니스 프로세스 재설계하라
  2)실험과 직원 참여를 수용하라
  3)AI전략을 적극적으로 지휘하라
  4)책임감 있게 데이터를 수집하라
  5) AI가 통합되도록 업무를 재설계하고 직원의 관련 능력을 개발하라.
• 협업지능 collaborative intelligence을 통해 인간과 AI
• 인간의 3가지 중요역할
  1)특정 작업을 수행하도록 기계를 훈련
  2)작업결과를 설명
  3)기계가 인간에게 피해를 끼치지 않고 지속될 수 있도록 관리해야 한다.
• 고객 및 직원과의 상호작용을 담당
• 인간의 신체적 능력을 확대
• 후속질문 - 고객의 어조(짜증이 났는지 또는 고마운지)
• 상호작용을 모니터링 하여 향후 비슷한 문제가 발생했을 때 해결하는 방법을 학습한다.
• 도널드 럼스펠드, 전 미국 국방부 장관
  1) 아는 것을 아는 것 Known Knowns
  2) 모르는 것을 아는 것 Known Unknowns
  3) 모르는 것을 모르는 것 Unknowns Unknowns
• 모르다는 것을 모르는 것을 알아해기 위해

• 융합기술 Fusion Skill
• 어느 한쪽의 기술로만 얻어지는 결과보다 더 나은 결과

Lesson 10상사가 로봇이라면
WHEN YOUR BOSS WEARS METAL PANTS
- 월터 프릭

• 인간은 이렇게 마치 살아 있는 듯한 로봇이 우리에게 내보내는 사회적 단서에 반응한다. 정말로 살아 있는 것이 아닌, 그냥 기계라는 사실을 다 알고 있고 있어도 말이다.
• 생각하는 기계 Thinking Machine
• 기계가 우리보다 더 많이 알 때도 있다는 사실을 인정해야 하는 상황
• 사람들은 알고리즘이 실수한 것을 보면 이에 대한 신뢰를 잃는다. 하지만 인간이 실수했을 때는 신뢰를 잃지 않는다.
• 인간을 닮은 휴머노이드 Humanoid 로봇

Lesson 11허브 경제의 관리
MANAGING OUR HUB ECONOMY
- 마르코 이안시티 & 카림 R. 라카니

• 극소수인 허브 기업이 시장을 장악하고 이윤을 독점하는 세상
• 현 추세가 계속된다면 허브 경제는 더 많은 산업 부분으로 영역을 넓혀갈 것이고 소수 인력을 고용하는 소수 기업이 방대한 데이터와 가치, 권력을 장악하게 될 것이다.
• 가치와 부의 편중화 - 이러한 추세가 반전될 수 있을까? 그렇지 않으리라 생각한다.
• 현재 부의 불평등이 모두에게 해를 입히는 수준
• 허브기업이 전체 경제에서 창출된 가치를 독식하는 이른바 도미노 효과로 귀결된다.
• 구글과 애플은 스마트폰 산업에서 창출된 가치의 상당부분을 챙기고 있다. 다수를 차지하는 나머지 참가자들은 기껏해야 그럭저럭 꾸려나갈 정도만 이익을 챙겨갈 뿐이다.
• Connected Car - 커넥티드 카 생태계

• 수확체감의 법칙 Decreasing Returns to Scale - 규모 증가 - 수익 감소
• 수확체증의 법칙 Increasing Returns to Scale - 규모 증가 - 수익 증가

• 멀티 호밍 Multihoming: 한 허브 생태계 참여자가 다른 생태계로 쉽게 이동하게 해주는
• 그렇지 않으면 우리 모두 헤어나오지 못할 곤경에 빠질지 모를 일이다.

[더욱 격화하는 허브 권력] 아이러니하게도 세계 경제 전반에 걸쳐 유례없는 기회를 창출했던 디지털화 그리고 디지털화가 만들어낸 추세가 이제는 이미 위험 수준에 이른 소득 불평등을 더욱 악화시키고, 경제 기반을 약화시키며, 심지어 사회적 불안을 초래하는 상황에까지 이를지 모른다. 이러한 추세가 반전될 수 있을까? 그렇지 않으리라 생각한다. 앞으로 설명하겠지만, ‘허브 경제’는 아마도 당분간은 계속되리라 본다. 그러나 현실적으로 허브가 되지 못할 기업이 대다수이므로 점점 격화하는 허브 권력의 집중화에 기민하게 대응해야 한다. 운영 역량의 디지털화만으로는 충분치 않다

• 글
• 블록

블럭이 선택되지 않았습니다.

공개하기 패널 열기

• 문서