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동우상 대표는 ICT스타트업, 중소/중견기업의 아이디어, 기술 혁신사업화 전문가이다.
2012년부터, 매년 100여 개 이상의 스타트업 컨설팅 및 지원사업 PM, 30억원 이상의 투자/정부지원사업유치 컨설팅 실적을 갖고 있다.

동우상 대표는 AVING NEWS에서 칼럼니스트로 활동 중이며,
네이버 블로그 “동우상의 e성공학 스쿨”을 통하여 많은 스타트업과 소통하고 있다.


[동우상의 What to make] 4차 산업혁명의 핵심은 AI! AI 유망 사업분야 베스트 5

작성자
WinnersLab
작성일
2017-04-03 14:53
[동우상의 What to make(3)] 4차 산업혁명의 핵심은 AI! AI 유망 사업분야 베스트 5

<서론>
4차 산업혁명에 대한 관심이 뜨겁다.
각종 신문의 칼럼, 사설에서 다양한 분야의 전문가들이 그 정의와 파급효과를 이야기한다.
혹자는 ‘3차 산업의 연장으로 보면 되는데 과장된 것 아닌가’ 또는 ‘많이 들어왔던 IT용어들인데 왜 갑자기 4차 산업혁명이라는 거창한 선물세트처럼 이야기 하는가’ 하는 비판을 하기도 한다.

그러나, 3차 또는 4차가 되었든 글로벌 기업들은 그 어느 때보다 바쁘게 뛰고 있고 특히 AI(인공지능) 전문기업의 M&A에 혈안이 되어있다는 것만큼은 확실하다.
또한 개인적인 생각으로도 4차 산업혁명에 언급되고 있는 기술들 중 핵심을 꼽으라면 단연코 AI라고 생각한다. 사실 IOT, 스마트팩토리, 로봇은 계속 발전되어왔으며 새로운 혁신의 파급력도 제한적일 수 있다.
그러나 AI만큼은 알파고를 필두로 해서 전방위적으로 혁신의 물결을 일으킬 중심이다.
AI는 스마트팩토리, 무인자동차, 드론 등의 두뇌로서 자율운전까지 가능하게 한다.
결국 4차 산업혁명의 주역은 AI를 쥐고 흔드는 기업, 국가가 될 것이다.

<출처 : Pixabay, geralt>

다만, 개인적인 의견임을 전제로 4차 산업혁명의 네이밍에 대해서는 다른 주장을 하고 싶다.
4차 산업혁명으로 불리우기에는 앞서 1, 2차 산업혁명에 비해 무언가 모자라 보인다. 다만 3차 산업혁명의 정점에 다다른 것만은 공감한다.
다만 그 정점을 3.4차 산업혁명으로 부르고 싶고 그 주인공이 AI인 것이다.
3.4차 산업혁명인 이유는 개인적으로 아래와 같이 3차 산업혁명을 정의하고 있기 때문이다.
- 3.1차 PC의 등장
- 3.2차 인터넷의 등장
- 3.3차 아이폰(스마트폰)의 등장
- 3.4차 AI의 등장 -> 4차 산업혁명 초입

그럼에도 불구하고, 4차 산업혁명으로 불리울 만한 이유는 3.3차 산업혁명의 산물인 아이폰(스마트폰)으로 초연결성이 강화되었으며 이제 3.4차 산업혁명으로 AI가 접목되고 있는데 그 파급효과와 중장기 전망이 낙관적인 것만 아니기 때문이다.
가장 큰 문제는 기술의 발전으로 인간의 일자리가 본격적으로 줄어들 확률이 매우 높기 때문이다.

총을 만들 때 원칙적인 목표는 적군을 쏘고 아군을 살리기 위해서이다.
그동안 기술은 인간을 무지막지한 노동에서 해방시켜주었고 특히 3차 산업혁명의 진행과정에서 일부 일자리가 줄어드는 문제가 있었지만 인터넷, 스마트폰 등을 통해 새로운 일자리도 많이 생겨났다.
그러나 이미 미국의 금융시장에서는 AI를 도입하면서 선물, 주식 시장에서 본격적인 해고가 일어나고 있다.
문제는 일시적인 구조조정이 아니라 그렇게 고착화된다는 것이다.
앞으로 진행될 AI의 도입이 사회 전반에 본격적으로 진행된다면 일자리 창출효과가 없는, 오히려 사람의 일자리를 줄이는 암울한 기술혁신의 시대가 될 것이다.

다행히 이런 문제를 인식한 선각자가 있었으니 바로 '제4차 산업혁명'의 저자 '클라우스 슈밥'이다.
그는 저서에서 4차 산업혁명의 핵심기술로 AI, 로봇, 자율주행차, 스마트팩토리 등 다양한 분야의 기술발전과 전망을 소개하면서, 이를 어떻게 공익에 활용할지 연구해야한다고 강조하고 있다.

금번 칼럼에서는 이들 중 4차 산업혁명의 핵심이라 할 수 있는 'AI' 에 대해 이야기하고자
한다.



<본론>
지난 3월에 미국의 10대 소년이 만든 ‘랩하는 AI’가 화제가 된 적이 있었다.
미국 중동부 웨스트버지니아주의 17세 소년 로비 배럿이다.

(출처 : Robbie Barrat)


그는 일주일 만에 미국의 유명 랩퍼의 노래를 흉내 내는 AI를 만들었다.
파이썬 기초 지식과 오픈소스만을 갖고 프로그래밍 했으며 랩퍼가 사용했던 6천여 개의 랩 라인을 학습시켰다.
이 AI에 텍스트를 입력하면 랩퍼처럼 리듬을 타면서 읽어주는 것이다.

금번 칼럼에서는 상기의 ‘랩하는 AI'와 같은 맥락이지만, 우리 일상 속에서 정보의 비대칭성 또는 특정 분야 전문가에 대한 불신을 해결할 수 있는, AI 접목을 통해 문제를 해결할 수 있는 유망사업을 소개한다.
특정 가사를 입력하면 ‘다이나믹듀오’ 또는 ‘싸이’ 처럼 랩을 들을 수 있다면 재미있을 것이다.
그러나 특정 주소를 입력하면 해당 지역에서 가장 성사될 가능성이 높은 아파트 매매가를 알 수 있다면 더 유용하지 않을까?
아래와 같이 5가지 분야에서 살펴보도록 하겠다.

1. 부동산 매매
2. 중고차 매매
3. 상권분석
4. 입시정보
5. 취업상담



1. 부동산 매매
AI가 좋은 성능을 발휘하기 위해서는 머신러닝이 필요하고 이를 위해서는 또한 많은 데이터가 필요하다.
다른 분야에 비해 부동산은 대량의 데이터를 확보해 왔다.
직방, 다방 등의 경우, 이미 유리한 선상에 서있다고 볼 있고 어쩌면 앞으로 AI 서비스를 통한 매출이 더 클지도 모른다.
이미 일본에서는 야후, 소니 그리고 게임회사로 알고 있는 그리(GREE)도 이 일에 앞장서고 있다.

<소니그룹 계열사 ‘소니부동산’ 홈페이지(sony-fudosan.com)>


소니부동산(소니그룹 계열사)과, 소니는 부동산 가격을 추정할 수 있는 서비스를 제공하고 중개인 없이 거래할 수 있도록 지원하고 있다.
참고로 일본은 한국에 비해 부동산 중개수수료 부담이 크다.
이러한 문제 때문에 나왔을지도 모르지만 최소한 이러한 서비스가 나온다면 매매가 정보에 대한 투명성, 신뢰성은 높아질 것이다.
왜냐하면 사실 부동산 시세는 자신의 이해관계에 따라서 부풀려지기도 하기 때문이다.
그러나 만일 특정 기업이 머신러닝을 통해 각종 데이타를 취합해 실제 매매가에 가까운 정보를 제공해준다면?
100% 의사를 신뢰하지 못해 IBM의 왓슨을 찾는 것처럼 명확한 수요가 있을 것이다.
당분간 사라지지 않을 이 시장에 뛰어들고 선점한다면 구글처럼 20년 이상 해당 시장을 석권할 수 있지 않을까?


2. 중고차 매매
상기 부동산처럼 일상 생활에서 많이 거래되는 것이 또 무엇이 있을까?
금액도 크고 정보의 비대칭성이 큰 매물은?


<출처 : Pixabay, Gellinger>

바로 자동차이다.
집이라는 부동산에 대비해 일반인들이 거래하는 금액 큰 동산(動産)은, 자동자!
그러나 문제가 있다. 새 차는 가격이 고정이지만, 중고차 매매가는 변수가 너무나 많다.
중고자동차 딜러들과 거래해보신 분들은 공감할 것이다.
새 차가 3년이 지나면 반값이라는 중개인의 말을 어떻게 믿을 수 있을까?
차종마다 그러한 비율도 다르고 나아가 살짝 ‘사고기록’ 이라도 있으면 또다시 큰 변수가 생긴다.
마치 엑스레이 사진을 보고 판독하는 AI처럼 나의 중고차를 보고 적정 판매가를 알려주는 AI서비스가 있다면?
관련 정보를 많이 보유한 중고차 서비스업체, 예를 들어 엔카, 보배드림 등이 일단 유리할 것으로 보인다.
해당 시장에 대한 경험과 노하우가 많은 중고자동차 딜러들의 경우는 특정 차를 매입해야할지 말아야할지 판단이 어려운 경우가 많았다.
이러한 경우에 도움을 줄 수 있는 B2B형태의 AI서비스도 수요가 클 것이다.
끝으로 스마트폰 연동 비즈니스하는 분들 중에 자동차에 ODB를 부착하고 셀프체크 서비스를 제공하는 경우가 있었다.
이를 보다 공격적으로 배포하고 자동차들의 데이터를 수집, 판매하는 비즈니스도 생각해볼 수 있다.



3. 상권분석
한국만큼 치킨집, 삼겹살집이 많은 곳이 있을까?
외식 창업의 평균 생존기간이 3.1년이라고 한다. (아주경제신문 17-03-21자)
그래도 매년 많은 이들이 창업전선에 뛰어든다.
외식업뿐만 아니라 휴대폰대리점, 빵집, 학원 등 다양한 분야의 창업을 할 때 가장 큰 고민은 무얼까?
바로 몫이다. 유동인구, 인구유입, 연령층 등 다양한 정보를 통해 가장 적절한 곳에 가게를 열어야 돈을 벌 수 있다.
그러나 이 분야에서도 정보의 비대칭성이 엄청나다.
특히 권리금 그리고 명당자리에 대한 정보들은 대충 감을 잡을 수는 있지만 정량적인 근거를 찾기는 어렵다.
이러한 점을 이용해 정보에 어두운 예비 창업자들에게 피해를 주는 일부 창업정보회사, 프랜차이즈들이 사회문제가 되기도 했다.
부동산, 자동차 거래는 자산을 매매하는 과정에서 일부 손실이 발생할 수도 있겠지만 창업정보의 경우 잘못된 거래로 생계가 위협받을 수 있으므로 특히 주의가 필요하다.

<소상공인시장진흥공단의 ‘상권정보시스템’ 메인화면>

‘소상공인시장진흥공단’에서 운영하는 ‘상권정보시스템(sg.sbiz.or.kr)은 이러한 문제를 해결하기 위해 만든 유용한 서비스이다.
소상공인 및 예비창업자를 위한 지도기반 데이터서비스로서 약 11종의 DB를 활용하여 상권정보, 점포평가, 점포이력 및 창업과밀지수 등의 정보를 제공한다.
이 서비스의 빅데이터를 분석해보고 AI 서비스가 특히 필요한 분야를 발굴해보자!

4. 입시상담
2018학년도 대입에서 모집인원수는 352,325명이다. (교육부)
이중 수시모집비율은 73.7%로 전년대비 3.8%가 늘었다.
본 칼럼을 쓰기위해 여기 저기 입시전형 자료를 보면서 느낀 점은 역시 어렵다는 것!
학교는 학교대로 좋은 학생을 뽑아 이들을 잘 지도해 좋은 직장에 취업시키고 싶고
학생은 학생대로 적성에 맞는 학교, 학과에 들어가 희망하는 일자리를 찾아갈 수 있는 기초를 다지고 싶다.
이 양쪽의 니즈를 어떻게 하면 만족도 높게 해결할 수 있을까?
현재까지의 입시전형의 문제점은 어떻게 해서도 최선이 될 수 없는 시험을 통해 학생을 선발하는 것, 그리고 학생들도 자신의 적성보다는 취업과 미래 전망에 따른 선택을 하는 것이다.


AI로 어떻게 바꿀 수 있을까?
언젠가 신뢰할 수 있는 AI가 개발되는 날이 온다면 이런 상상이 가능하지 않을까?
결론부터 말하자면 고등학교 3학년에 한 번의 시험으로 대학을 결정하는 바보같은 짓은 없어질 것이다.
매년 AI가 인터뷰를 통해 해당 학생의 대학진로에 대한 상담을 한다.
진학상담 교사들이 싫어할 수도 있지만 전국 40여만명의 입시생 정보, 그리고 200여 대학교 입시전형 정보를 모두 암기할 수도 없으므로 1년에 한 번은 동의할 것이다.

이미 고등학교까지의 모든 학업성적과 취미활동 기록은 물론 매일 보는 유튜브, 구글링하는 키워드에 대한 정보들을 AI가 알고 있다.
개인정보까지 보게 하는 것은 정확한 판단을 위해 부모가 동의했기 때문이다.

상상이었지만, 충분히 가능하지 않을까?
교육시장은 IBM의 왓슨같은 AI가 큰 역할을 할 수 있을 것으로 생각한다.
더 나아가 한 번의 시험으로 진로를 결정해야하는 현실, 부모들의 과욕으로 인해 근절되지 않는 선행학습 등이 사라지는 계기를 입시상담전문 AI가 만들어 주었으면 좋겠다.


5. 취업상담
금번 칼럼의 마지막 주제, ‘취업상담’ 이다.
입시문제에서처럼 대학과 학생처럼 동일한 프레임으로 해결할 수 있을까?
기업과 취업희망자의 구도로?


<출처 : Pixabay, geralt>

그러나 입시보다 훨씬 복잡하다. 회사의 경우, 일단 업종도 다양하고 회사의 근무환경, 필요로 하는 근로자의 역량, 보수체계까지 고려할 요소가 많다.
취업 희망자의 경우는 근무방식, 근무조건, 희망보수 등 역시 고려할 요소가 많다.
결국, 이를 공공의 문제로 해결하기는 쉽지 않을 것이다.
일반 사기업(취업, 알바 사이트)이 컨설팅 서비스의 형태로 AI서비스를 제공하거나 또는 인재를 채용하는 기업을 위해 인재선발 AI가 활용될 것으로 전망한다.
다만 취업, 알바 사이트의 현재 수익모델은 광고비다.
AI를 통한 컨설팅 서비스가 메인이 되기 어려울 확률이 높다.
따라서 AI 역량을 갖춘 스타트업 또는 잡테크 기업에게 먼저 기회가 갈 수 있다고 생각한다.
아마도 일정 수준의 혁신성, 사업성만 입증한다면 대형 취업, 알바 사이트의 러브콜을 쉽게 받을 수 있을 것이다.



<결론>
4차 산업혁명은 우리에게 매우 중요한 기회가 될 수 있다.
수많은 기회 중에 AI, 특히 우리 일상 생활과 밀접한 부동산, 중고차, 상권, 입시 그리고 취업에 대한 접목이라는 면에서 사업기회를 살펴보고 어떤 서비스가 필요한지 살펴 보았다.

상기 분야에서 기회를 먼저 잡는다면 향후 10년 이상의 안정적인 먹거리가 만들 수 있을 것이다. 개인이라면 상기에서 언급한 분야에 도전해보길 추천하며 단, 기술 사업이 늘 그렇지만 공부가 필요하다. 가능하다면 5~10년을 내다보고 빅데이타, 알고리즘, 프로그래밍까지 학습해보길 바란다.
다만, 전방위적인 학습보다는 부동산 또는 입시 처럼 특정 비즈니스 카테고리에 필요한 공부를 한다면 전문성이 더 강력해질 것이다.

기업이라면 AI분야 인재를 확보하는 것이 관건이다.
들리는 소문에, 국내 모 포털기업은 한국에서 AI분야 인재를 찾기 어려워 미국 실리콘벨리에 지사를 설립한다고 한다.
삼성, 바이두, 애플, 인텔 등 글로벌 기업들은 AI 경쟁력을 단숨에 높이기 위해 M&A 경쟁에 나서고 있다.
중소기업이라면 신규 채용도 좋지만 내부 직원들의 교육에 투자하는 것을 권하고 싶다.
그동안의 테크 비즈니스가 늘 그랬지만 프로그래밍도 중요하지만 해당 분야의 비즈니스 프로세스, 알고리즘, 시나리오 설계가 사실 더 핵심이다.
이런 역량을 강화하는 것 자체가 자사의 AI경쟁력을 높이는 계기가 될 것이다.

한편으로 염려가 된다.
4차 산업혁명의 사업기회를 이야기한다면서 AI 만 언급하니 편향된 것 아니냐고!
하지만 그 만큼 4차 산업혁명의 중심에 AI가 있다는 걸 강조하고 싶었다.
그리고, 4차 산업혁명의 거창한 이야기에 빠져있기보다는 하루 빨리 그 핵심에 동참하길 바라는 마음으로 이 글을 썼다.

끝으로 가능하다면 일자리 창출을 고심하는 4차 산업혁명의 주역이 되길 바란다.
비록 대세를 바꾸기는 어렵겠지만 조금씩 힘을 보태면 우리 다음 세대들이 우릴 고마워하지 않겠나
<끝>

이 글은 "AVING NEW" '[동우상의 What to make(3)] 4차 산업혁명의 핵심은 인공지능, AI 유망 사업분야 베스트 5'에 기고된 글입니다.