IBM Watson의 임원인 David Kenny는 인공지능을 서비스 형태로 제공하는 ‘AI as a Service’ 시대를 예견했습니다. 소프트웨어나 서버 인프라 등을 기업이 직접 구현하거나 구축하지 않고 서비스 형태로 제공된 ‘SaaS(Software as a Service)’ 와 ‘IaaS(Infrastructure as a Service)’를 활용하는 것과 같은 개념인데요. 인공지능이 전문 기업에 의해 구현되고, 플랫폼 형태의 서비스로 활용하는 환경이 될 것이라고 예견한 것입니다.
최근 인공지능은 그동안의 기술적 한계를 극복하며 급속히 발전하고 있습니다. 특히 인공지능의 발전은 전자•IT 산업 내에 그치지 않고 제조, 금융, 의료, 자동차 등 거의 모든 산업에 그 영향력을 미칠 수 있다는 점에서 엄청난 잠재력이 있는데요.
이러한 파급력을 일찍이 인지한 구글, 페이스북, 아마존 등 주요 IT 기업들은 인공지능을 미래의 핵심 기술 중 하나로 정의하고 관련 역량을 빠르게 확보해 가고 있습니다. 이들 기업은 자신들의 기존 사업을 고도화하는 수단으로 인공지능을 활용하는 것은 물론이고, 향후 다양한 산업에서 혁신을 일으킬 핵심 요소로 활용하기 위해 인공지능 개발에 박차를 가하고 있습니다.
스마트폰 시대에 구글과 애플은 모바일 OS를 통해 산업을 혁신시키고, 이를 플랫폼화하여 생태계를 만들며 관련 산업을 주도해 왔습니다. 마찬가지로 주요 IT 기업들은 인공지능을 플랫폼화하여 다양한 산업에서 혁신을 만들며 산업 생태계를 주도하려고 하는데요. 각 산업 내 기업들은 IT 기업들의 인공지능 플랫폼을 활용하여 생태계 속에서 새로운 기회를 만들어 갈 수 있습니다.
반대로 주도권을 가졌던 기업들은 인공지능을 활용한 새로운 기업들에게 기존 영향력을 빼앗기며 도태될 수도 있습니다. 인공지능의 플랫폼화를 통해 이러한 변화를 만들어 가려는 거대 IT기업들을 비롯한 주요 기업들의 준비는 이미 시작되었고, 다양한 산업 영역으로 확산될 것으로 보입니다.
실제 구글은 2016년 3월 ‘Machine Learning Platform’이라는 이름으로 음성 인식, 이미지 분석, 번역 기능을 수행하는 플랫폼을 공개했습니다.
음성인식, 영상 처리, 번역 등과 같이 오랜 시간과 높은 개발 역량이 요구되는 부분을 구글의 인공지능 플랫폼이 대신 처리해 주는 것인데요. 개발자들은 플랫폼을 활용해 처리된 영상의 결과를 가지고 가상현실 게임을 만들거나 번역된 정보로 다국어 안내 서비스를 제공하는 등 서비스 자체에만 역량을 집중해 고차원의 서비스를 구현할 수 있습니다.
이러한 지능을 제공하는 영역이 점차 다양한 영역으로 확대되며 구글은 전 산업 영역을 포괄하는 범용 인공지능 플랫폼을 확산시킬 것으로 전망됩니다.
이러한 개개인의 성향, 특성이 구체적으로 반영된 정보가 인공지능의 기계 학습 과정에 활용될 경우 매우 정교한 수준으로 개인화된 가치를 제공할 수 있다는 점에서 큰 의미가 있습니다. 페이스북이 지난 개발자 콘퍼런스에서 공개한 대화형 인공지능 플랫폼인 ‘챗봇(Chatbot)’을 보면 사용자의 상황과 선호도를 정교하게 분석해 정보 검색, 쇼핑, 예약 등의 서비스에서 최적의 맞춤형 서비스를 제공하는 모습을 보입니다.
비록 구글 대비 공공 데이터(Public Data) 영역에서 페이스북의 상대적인 경쟁력은 낮지만, 페이스북은 개별 사용자의 특성과 성향을 누구보다 정확히 분석할 수 있기 때문에 인공지능 플랫폼을 통해 개인화, 맞춤화된 가치를 제공할 수 있을 것입니다.
l GE의 산업용 클라우드 플랫폼 ‘Predix Platform’(출처: https://www.ge.com/digital/predix)
GE는 Predix를 자사의 500개 공장에 2년 동안 시범적으로 적용하면서 얻을 수 있는 비용 절감 효과를 약 6조 원으로 추정합니다. 검증된 내부 사례를 활용해 GE는 Intel, Accenture, Softbank, TATA 등 현재 약 30여 개에 이르는 파트너사를 확보하며 Predix 기반의 산업용 인공지능 생태계를 확장하고 있습니다.
실제 P&G와 볼보 등에서는 GE의 Predix 플랫폼을 활용한 ‘Brilliant Factory(생각하는 공장)’를 각 사의 제조 현장에 도입했습니다. 연간 20% 이상의 비용 절감 효과를 달성할 것으로 예측하고 있는데요. 대형 파트너사 확보와 동시에 GE는 3rd Party 개발자 참여를 통한 Predix 플랫폼 생태계 확대를 위해 노력 중입니다. 이와 병행하며 4,000명인 수준인 개발자 수를 2016년 말까지 2만 명으로 늘리겠다고 선언하며, 산업용 인공지능 플랫폼을 선점하기 위해 노력하고 있습니다.
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