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2019/11 주요일간지 추천도서

출판사 리뷰

세계 일류 기업은 인공지능으로 어떻게 문제 해결에 성공했을까? 금융 · 서비스 · 통신 · 자동차 · 항공 · 의료, 제조 · 소매 · 식품 · 연예 · 4차산업 등 페이스북의 안면인식 알고리듬과 딥텍스트, 알리바바의 시티 브레인, 아마존의 배송 드론, 월마트의 실시간 재고를 관리하는 자율 스캐닝 로봇, 유니레버의 신입사원 면접시간을 7만 시간 줄여준 유나봇! 어떤 기업이든 인공지능 응용방법을 모색하다보면 사업모델을 새롭게 하거나 사업방식을 완전히 바꾸게 된다. 제4차 산업혁명 시대에 기업은 더 이상 타당성이 없는 사업모델을 자동화하고 개선하려고 AI를 이용하지는 않는다. AI를 사용하는 출발점은 AI 데이터 전략을 통해 가장 큰 전략적 기회와 위협을 밝혀내고 가장 효과가 큰 응용방법을 정확히 찾기 위해서다. 단순 인공지능 실험으로는 사업 성공에 필요한 효과를 낳지 못한다. 이 책의 1부는 인공지능 개척자의 사례들을 소개한다. 이 기술기업들은 인공지능이 제시한 기회를 포착해 산업을 변모시키고 남들이 부러워할 만한 사업성과를 도출해낸 기업들이다. 이 기업들은 대부분 인공지능을 자사의 사업 모든 측면에 혁신적으로 응용해왔으므로 인공지능 기술로 무엇이 가능한지를 파악하도록 해준다. 나머지 사례들은 인공지능의 응용방법이나 산업별로 분류했다. 2부에서는 소매업, 소비재, 식품, 음료회사들의 사례를 살펴보고, 3부에서는 매체, 연예와 통신기업들이 인공지능을 어떻게 활용하는지 알아본다. 4부에서는 금융서비스와 의료서비스를 비롯해 서비스 부문을 살펴본다. 마지막으로 5부에서는 제조업, 자동차, 항공, 4차 산업혁명 사례들을 소개한다. 독자들은 책을 처음부터 차례대로 읽어도 되고 가장 관심 있는 사례나 산업부터 무작위로 골라서 읽어도 된다.

알리바바 시티 브레인은 인구 950만인 도시 항저우에서 이미 교통의 흐름을 추적하고 관리한다. 이 시스템은 교통체증을 15퍼센트나 줄인 것으로 알려져 있고, 곧 말레이시아 수도 쿠알라룸푸르에도 설치될 예정이다. 시티 브레인은 교통의 흐름을 감시하고 언제 체증이 일어날지 예측하는 데 사용할 모델을 구축한다. 교통체증이 일어날 확률이 높다는 징후를 인식하면 교통신호 등 패턴을 바꾸어서 교통의 흐름을 촉진하거나 통제해 체증이 일어날 확률을 줄인다. 알리바바의 인공지능은 상하이 지하철역에서 탑승권을 파는 스마트 매표소도 운영한다. 매표소는 고객이 길을 물으면 정보를 제공해주고 안면인식 기술을 이용해 고객의 신원을 확인한다.

‘알리바바_스마트 시티 프로젝트로 대륙을 책임지다’(본문 23~24쪽 중에서)

페이스북은 인공지능을 이용해 사용자들이 서비스를 이용하는 방식을 모니터하고 사용자가 우울증에 빠졌거나 자기 자신을 해칠 위험이 있는지 단서를 찾아낸다. 그것은 예전에 자살할지도 모르는 지표를 내포하고 있다는 경고딱지가 붙었던 다른 포스트들과 사용자의 포스팅 행동 패턴을 비교함으로써 가능하다. 고통을 호소하거나 불행함을 드러내는 표현과 친구들로부터 걱정스러워하는 메시지를 많이 받거나 도움이 필요한지 묻는 메시지를 받는지 여부가 모두 자살의 위험한 징후들이다. 일단 경고가 뜨면, 어떻게 도움을 받을 수 있는지 사용자에게 정보를 제공함으로써 개입 여부를 결정하기 전에 인공지능이 아닌 해당 전문가가 그 문제를 검토하도록 한다. 페이스북은 현재로서는 직접 사용자들과 접촉하지 않고 사용자들에게 제때에 정보를 제공하는 쪽을 선호한다. 페이스북은 현실 세계에서 사용자의 ‘친구와 가족 네트워크’에 귀띔을 해줄지 여부를 탐색해왔으나 그 방법은 개인 사생활을 심각하게 침해할 여지가 있다.

‘페이스 북_안면인식을 하고 우울증, 자살 위험을 찾아낸다’(본문 57~58쪽) 중에서

해마다 180만 건의 지원 서류들을 처리해야 하는 유니레버의 최고 인력 관리 책임자 리나 네어가 말하기를, 지원자를 걸러내는 절차로 면접시간을 7만 시간가량 줄였다고 한다. 이 시스템은 지원자들에게 자동으로 피드백을 제공하기 때문에 불합격한 지원자들도 이득을 본다. 이에 대해 그녀는 다음과 같이 설명한다.
“이 절차에서 마음에 드는 점은 우리 회사에 지원하는 사람은 하나같이 일정 정도 피드백을 얻는다는 것이다. 사람들이 대기업에 지원 서류를 제출하면 보통 이력서는 ‘블랙홀’에 빠져 어디론가 사라지고 만다. ‘이력서를 제출해주셔서 감사합니다. 곧 연락드리겠습니다.’ 그러고는 다시는 연락이 오지 않는다. 반면 우리 회사에 지원하는 이들은 한두 쪽 길이의 피드백을 받는다. 게임 성적이 어떤지, 비디오 면접 결과는 어떤지, 지원한 직책에 적합한 특성들은 무엇이었고 본인이 그 직책에 적합한지 그렇지 않은지, 적합하지 않은 이유는 무엇인지, 앞으로 일자리에 지원할 때 채용되려면 어떻게 해야 한다고 우리 회사가 생각하는지 등에 대한 피드백을 보내준다. 이는 인공지능을 이용해서 기업이 지원자들을 훨씬 인간적으로 대우할 수 있다는 본보기다.”

‘유니레버_신입사원 채용부터 조직사회화까지 AI가 담당하다’(본문 136~137쪽) 중에서

들어가는 말
인공지능은 구세주가 아니라 삶의 실제다

1부 인공지능의 개척자

1 알리바바(Alibaba)
‘스마트 시티’ 프로젝트로 대륙을 책임지다

2 알파벳(Alphabet)·구글(Google)
세계 최초로 자율주행 자동차를 상업화하다

3 아마존(Amazon)
배송 드론과 딥러닝으로 실적을 높이다
4 애플(Apple)
상품과 개인정보 보호를 통합시키다

5 바이두(Baidu)
9억 명의 검색엔진으로 방대한 데이터에 접근하다

6 페이스북(Facebook)
안면인식을 하고 우울증, 자살 위험을 찾아낸다

7 IBM
인간과 토론하는 프로젝트 디베이터를 만들다

8 제이디닷컴(JD.com)
10년 안에 직원 수를 반으로 줄이려는 목표를 세우다

9 마이크로소프트(Microsoft)
해안도시 해저에 수중 데이터 센터를 구축하다

10 텐센트(Tencent)
의사보다 업무 수행력이 높은 AI를 사업화하다

2부 소매업·소비재·식품·음료수 제조업체

11 버버리(Burberry)
부유하고 까다로운 고객을 온라인 매장에서 사로잡다

12 코카콜라(Coca-Cola)
자판기 데이터와 SNS 분석으로 업계 1위를 유지하다

13. 도미노(Domino’s)
매일 수만 판씩 품질이 관리된 피자를 대접하다

14. 킴벌리클라크(Kimberly-Clark)
고객의 일상과 경험을 파악해서 제품을 팔다

15 맥도널드(McDonald’s)
로봇과 자동화 공정으로 맞춤형 서비스를 제공하다

16 삼성(Samsung)
가정과 직장을 AI로 자동화하다

17 스타벅스(Starbucks)
고객을 위한 맞춤형 프로모션을 제안하다

18 스티치 픽스(Stitch Fix)
패션 소매업 시장에서 혁신적으로 반품을 줄이다

19 유니레버(Unilever)
신입사원 채용부터 조직사회화까지 AI가 담당하다

20 월마트(Walmart)
자율 스캐닝 로봇이 매장 진열대 재고를 관리하다

3부 매체·연예·통신기업

21 월트디즈니사(The Walt Disney Company)
매직밴드 데이터로 방문객의 취향을 맞추다

22 인스타그램(Instagram)
괴롭힘 방지 시스템으로 사용자를 보호하다

23 링크트인(LinkedIn)
저비용으로 구직자와 고용주를 짝지어주다

24 넷플릭스(Netflix)
프로필과 선호도 분석으로 체험의 격을 높이다

25 프레스 어소시에이션(Press Association)
지역의 특화된 뉴스를 보도하다

26 스포티파이(Spotify)
스트리밍 서비스로 원하는 곡을 골라 듣는다

27 텔레포니카(Telefonica)
인터넷 접속이 단절된 지역에 혜택을 주다

28 트위터(Twitter)
가짜 뉴스와 스팸봇에 맞서다

29 버라이즌(Verizon)
머신러닝으로 서비스 품질을 평가하다

30 바이어컴(Viacom)
비디오 전송 속도와 품질을 높이다

4부 서비스·금융·의료업체

31 아메리칸 익스프레스(American Express)
실시간으로 금융사기를 적발하다

32 엘스비어(Elsevier)
더 나은 의료 진단을 내리고 과학연구 성과를 높이다

33 엔트러피(Entrupy)
4,500억 달러 규모의 진품 같은 모조품을 찾아내다

34 익스피리언(Experian)
담보대출의 절차와 승인을 간편하게 만들다

35 할리데이비슨(Harley-Davidson)
온라인 타깃 광고로 매출 성장을 달성하다

36 하퍼(Hopper)
원하는 항공권을 가장 싸게 살 수 있다

37 인퍼비전(Infervision)
암과 뇌졸중을 조기에 진단하다

38 마스터카드(Mastercard)
매년 수십조 원 손실을 내는 ‘결제 거부 오류’를 줄이다

39 세일즈포스(Salesforce)
기업고객에게 아인슈타인 플랫폼을 제공한다

40 우버(Uber)
과감한 투자로 무엇에든 인공지능을 이용하다

5부 제조업·자동차·항공·4차산업 기업

41 BMW
미래의 자동차를 설계하고 구동하다

42 제너럴일렉트릭(GE)
디지털 발전소 개발과 에너지 인터넷을 구축하다

43 존 디어(John Deere)
농업에서 살충제 오염을 줄이다

44 콘(Kone)
엘리베이터 이용자의 대기시간을 줄여주다

45 다임러 AG(Daimler AG)
명품 고급 자동차에서 드론 택시 서비스까지 진출하다

46 미국 항공우주국(NASA)
우주와 머나 먼 세계를 탐험하다

47 셸(Shell)
에너지 전환 문제를 해결하다

48 지멘스(Siemens)
열차에 사물인터넷을 응용하다

49 테슬라(Tesla)
지능적인 자동차를 생산하다

50 볼보(Volvo)
머신러닝으로 가장 안전한 자동차를 만들다

맺음말
인공지능이 우리에게 던지는 과제

후주