아직 ‘아재’의 향기가 남아있는 분들이라면 ‘2020년 우주의 원더키디’라는 만화를 기억하실 겁니다. 자동주행으로 하늘을 나는 머신, 인공지능이 탑재된 무인 로봇 등이 나오며 미래에 대한 환상을 담고 있던 그 만화. 2020년까지 2년정도를 앞둔 지금, 우리는 어디까지 왔을까요?
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이미 꽤 예전부터 ‘IoT’, ‘RFID’, ‘5G’ 등의 기술 단어가 심심치 않게 들려왔고 관련된 사업 역시 해외뿐만 아니라 국내에서도 익숙하게 접할 수 있어, 원더키디에서 나온 기술들이 더 이상 낯설지만은 않습니다. 근래들어 차이점이라 하면 이러한 기술의 발전이 새로운 사업 모델에 국한되지 않고 개인들의 삶으로 가까이 다가왔다는 것인데요. 과거보다 쉽고 빠르게, 심지어는 모든 것을 모바일을 통해 쉽게 관리할 수 있는 시대에 와있습니다.
앞선 참관기에서는 모바일, 5G, 로봇 등의 다양한 이야기들을 했는데, 오늘은 새로운 기술들을 업무와 연관 지어 이야기를 해볼까 합니다. 이는 이수시스템이 현재 고민하고 있는 이슈들과도 연계되어 있으며, 지난 이야기에서 잠깐 언급된 인공지능과도 유사한 ‘예측’에 대한 이야기입니다.
| 대응. 어떤 일이나 사태에 맞추어 태도나 행동을 취함
기술이 생활과 업무를 유용하게 하는 시대에 와있습니다. ‘불 켜줘’, ‘가스 꺼’ 라는 사람의 음성 명령을 이해하고, 그에 상응하는 동작을 수행하는 것은 이제 그다지 놀라운 기술도 아닙니다. 사실 이런 식의 1:1 매핑은 데이터의 형태를 어떻게 가지고 올 것이냐에 대한 문제 일뿐 동작 알고리즘 자체는 크게 어렵지 않습니다. 스마트폰등에서 IFTTT(if this, then this)를 활용해 업무에 필요한 기사나 메일을 자동으로 분류하고, 캘린더의 일정을 to-do list에 자동으로 등록해서 관리하기도 하니까요.
현재의 자동화 제품들은 비교적 간단한 알고리즘으로 이루어져 있지만, 기술의 발전으로 동작 이행에 따른 위험도가 높은 서비스들도 자연스럽게 많이 나타나고 있습니다. 자율 주행 자동차를 예로 들어 보겠습니다. MWC에서 만난 Qualcomm 자율주행 자동차는 단순하게 앞에 물체가 있으니 속도를 줄이는 알고리즘이 아니라 앞에 나타난 물체의 크기를 파악하고, 해당 물체는 어느 방향으로 어떤 속도를 가지고 움직이고 있으며 전후-좌우 역시 어떤 구조와 물체가 있는지에 대한 다각적 데이터 수집과 분석을 합니다. 대상이 되는 한 대의 차에 대한 통제에 그치지 않고 주변 차량과 구조물들과의 5G 네트워킹(C-V2X(Cellular Vehicle-to-Everything))을 통하여 실시간으로 데이터를 수신, 분석, 대응 하며 주행하는 것이지요. 이렇게 다양한 데이터를 기반으로 인지->판단->제어 과정이 순식간에 이루어 지며, 사용자는 해당 행위들이 마치 ‘자동’으로 되는 것처럼 인지하는 것입니다.
[출처 : HMG Journal. 자율주행 프로세스]
나아가 활용할 수 있는 데이터의 종류도, 음성, 움직임뿐만 아니라 온도, 색, 상황 등 주변의 모든 것이 데이터화 될 수 있는 단계에 까지 이르렀습니다.
문자 형태를 분석하여 해석하는 갤럭시9의 bixby, 눈동자의 움직임을 인지하여 VR의 형태로 제공하는 기능, 음성을 듣고 행동 대답하는 로봇, 영업 시 업체와의 통화량, 움직임, 수익성을 계산하는 기능(벤처기업 박람회에서 참조)까지. 정보의 활용 범위와 영역은 점차 넓어지고 있습니다.
[출처 : 이수시스템]
이런 기술의 진화로 인해, 사람들은 자신들의 일자리가 점점 줄어들게 될 것이란 불안감을 느낍니다. 미국 옥스포드 대학(칼 프레이와 마이클 오스본 교수)에서는 미국 내 일자리 중 47%가 인공지능에 의해 대체될 것이라는 연구를 내 놓았는데요, 이와 대조적으로 지난 4월 OECD 에서는 인공지능이 기존 일자리의 14%만 대체 할 것이라는 발표를 하기도 했습니다. 결국 인공지능에 의한 기존 일자리의 대체는 기정 사실이나, 기계와 사람의 일은 여전히 구분될 것이다 라고 해석 될 것 같습니다.
실제로 지난 3월, 엔씨소프트는 게임 개발에 스스로 프로그래밍 하는 인공지능을 도입하겠다고 선언했습니다. 게임을 보조/해설하는 기능에서 나아가, 게임을 직접 개발하는 단계에 까지 이른 것인데요. 일련의 보고들을 접하면서, 과연 나의 업무는 언제까지 안전할 것인가 하는 개인적인 생각도 들었습니다.
| 예측. 미리 헤아려 짐작함.
[출처 : 일본 후지 TV ‘원피스’]
일본의 유명한 애니메이션 원피스의 명대사 중 “인간이 상상하는 것들은 모두 실행 가능한 현실이다(It is impossible to imagine what is impossible / 원피스 24권 18페이지).” 라는 대사가 있습니다.
다양한 기술 변화들을 보고 있으면, 실제로 상상하던 모든 것들이 현실로 다가오고 있음을 느끼게 됩니다. 물론 아직은 더딘 영역도 있지만, 어릴 때 상상해 오던 그 미래 세계가 점점 실현되고 있는 것을 지켜보는 것도 재미있습니다.
이수시스템은 인사솔루션 사업을 하고 있습니다. 얼마 전, 건축분야 CAE(computer aided engineering) SW 솔루션으로 유명한 ‘마이다스아이티’에서 ‘인공지능 채용 시스템’을 출시하며 인사 담당자들과 관련 업계 사람들의 주목을 한 눈에 받은 일이 있습니다. 실제로 채용 전형을 보면, 서류와 짧은 시간의 면접만으로 회사와 함께 성장해 나갈 인재를 뽑는 다는 것은 여간 어려운 일이 아닙니다. 이렇게 복잡한 채용 과정을 뇌 공학을 적용해 ‘보다 신뢰 있고 기업에 적합한 인재를 뽑을 수 있도록 하겠다’라는 출사표를 던졌지요. 인공지능과 발전한 과학 기술이 업무 단까지 깊숙이 들어온 좋은 사례라고 볼 수 있습니다.
채용 과정에서 IT가 사용된 것은 새로운 일은 아닙니다. 지원자와 적합한 인재를 자동으로 매칭 시켜주는 프로그램에서부터(그리고 그 프로그램에 맞게 이력서를 제출하는 방법이라는 tip도 있죠) CRM을 통한 고객 분석 역량을 채용 분야에 적용한 HR Bot 이라는 서비스도 있습니다. SK C&C가 출시한 ’에이브릴 HR’ (AI기반의 자기소개서 분석 솔루션)도 있구요. 많은 정보를 객관적으로 판단하고, 조직에 맞는 인재를 골라야 하는 채용 업무의 특성상 다양한 기술들이 빠르게 적용되고 있음을 알 수 있습니다.
[출처: SBS News, 일본 시장 선거에 등장한 AI]
Harvard Business Review의 발표 자료에 의하면, 채용과정에 있어 채용 담당자의 인터뷰 보다 컴퓨터에 의한 판단을 활용할 경우 50% 이상의 성과 향상이 가능했다고 합니다. 그래서 기업에서는 채용뿐만 아니라 성과평가, 퇴사자 예측, 조직문화 개선 등의 다양한 분야에 IT 기술을 접목한 많은 기술들을 도입하고 있습니다.
이수시스템에서도 ‘채용 솔루션’을 서비스하고 있습니다. 아직은 채용진행 과정을 업무 단위로 UI를 설계하여 채용절차를 도와주는 성격이 강하지만, 장기적으로는 조기 퇴사율, 조직 적응력, 우수 인재들의 역량 분석을 위해 인사 솔루션이 어떻게 활용되어야 할 지에 대한 고민을 담아내야 한다고 생각하고 있습니다.
예를 들어 인사 팀의 골치거리인 퇴사 및 임직원들의 업무 및 근태 행태 등을 분석하여 특정 조직, 시기에 대해 높은 수치가 나오는 것을 찾을 수 있을 것이며 이는 좀더 세부적으로 그 조직은 어떠한 특이사항(근무현황, 관련직종)이 있는지, 그 시기(4분기 혹은 상하반기)는 언제인지, 혹시 어떤 업무나 직무에 대해 편중되어있지는 않은지 등 다양한 방면으로 파악할 수 있습니다. 그리고 채용 시점부터 조기 퇴사 율을 낮추고, 각 사의 핵심 인재상에 맞는 채용을 통해 채용 관련 비용 절감 및 조기 수익 창출을 가능하게 할 수 있습니다.
근로자가 평소와 다른 업무 형태를 보일 때 미리 알람을 보내고 해당 신호를 받은 인사팀은 사전적으로 대응할 수 있다면, 업무 효율을 증가하고 조직 분위기를 관리할 수 있는 좋은 시너지를 낼 수 있을 것 입니다. 단순히 ‘이 조직의 성향은 항상 이래왔고, 이 시기는 항상 이랬어’ 라는 두루뭉실한 감으로 판단을 하는 것이 아닌 정량적 수치와 데이터를 근간으로 이를 수치화 하고 표현한다면 이 또한 하나의 자원으로써 가치가 있을 수 있을 것이라고 생각합니다.
다만, 자율 주행차와는 달리 ‘인지-판단’을 위한 사전 정보와 결과물을 어떻게 매칭시켜야 할 지, 그리고 개인에 대한 지나친 간섭과 통제가 이루어 지는 문제는 어떻게 해결해야 하는지 등에 대한 고민은 여전히 남았습니다.
2020년을 2년여 앞둔 지금, 기계(인공지능)의 편리함과 인간미 사이에서의 갈등은 점점 깊어 지는 것 같습니다. 다만, 이제까지 그래왔듯 또 해답을 찾아 낼 것이라 생각합니다.
[참조자료 및 기사]
http://www.ciokorea.com/news/37086
https://brunch.co.kr/@yjk9793/12
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