마크 피셔(Marc Fischer), 도그타운 미디어(Dogtown Media) 공동 창립자 겸 CEO
충격에 대비하십시오. 인류는 기계 학습 덕분에 4차 산업 혁명의 위기에 처해 있습니다. 이 인공 지능(AI)의 하위 집합은 모든 산업에서 전례 없는 가치를 창출하고 있으며, 이를 어떻게 수용하느냐에 따라 파괴적 혁신의 어느 쪽에 서게 될 것입니다.
무시하기에는 너무 큰 영향
AI에 대한 기업의 투자는 기하급수적으로 증가하고 있습니다. International Data Corporation의 예측에 따르면 2017년에 AI 및 머신 러닝 개발에 120억 달러가 지출되었으며 2021년에는 570억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 딜로이트 글로벌(Deloitte Global)의 리서치에서도 머신러닝 프로그램이 2017년에서 2018년 사이에 두 배로 증가했으며 2020년까지 다시 두 배로 증가할 것으로 예상됩니다.
그러나 기계 학습의 경제적 효과를 진정으로 이해하려면 미래로 시야를 더 넓혀야 합니다. 프라이스워터하우스쿠퍼스(PricewaterhouseCoopers)는 AI가 2030년까지 전 세계 GDP 성장의 15조 7천억 달러를 차지할 것으로 예상하며, 이는 현재 중국과 인도의 GDP 생산량을 합친 것보다 많습니다. 액센츄어(Accenture)는 2035년까지 AI가 생산성과 수익성을 각각 40%와 38% 높일 것으로 추정합니다.
이러한 수치는 의심할 여지 없이 인상적이지만, 기계 학습이 모든 산업에 제공하는 주요 이점(비용 절감, 수익 증가, 고객 만족도의 급격한 향상)을 고려할 때 놀라운 일은 아닙니다. 이러한 장점은 모든 부문에서 더 나은 비즈니스 결과를 낳습니다.
기계 학습이 이미 몇 가지 주요 산업에 어떤 영향을 미치고 있는지 살펴보겠습니다.
보다 지능적인 의학
머신 러닝은 의료 서비스 제공자에게 X선 및 MRI의 종양과 같은 다양한 불규칙성을 인간 방사선 전문의보다 더 효과적으로 진단할 수 있는 획기적인 도구를 제공하고 있습니다. 예를 들어, 스탠포드 대학의 연구진은 단일 흉부 X-레이에서 14가지 유형의 의학적 상태를 감지할 수 있는 기계 학습 알고리즘을 만들었습니다.
이것이 McKinsey가 빅 데이터 및 의료 앱 개발과 결합된 기계 학습이 의료 분야에서만 연간 1,000억 달러의 가치가 있을 수 있다고 예측하는 큰 이유입니다. 기계 학습이 의학 분야의 빅 데이터를 분석하여 어떤 통찰력을 제공할 수 있는지 상상해 보십시오. 조지아 공과대학(Georgia Institute of Technology)은 이미 딥 러닝 알고리즘을 활용하여 심부전이 발생하기 전에 예측하고 있습니다. 기계 학습은 예방 의료의 새로운 시대를 열고 있습니다.
제조 효율성 극대화
창고와 공장은 공급망에서 기계 학습의 기능을 활용하기 위해 경쟁하고 있으며 그 이유를 쉽게 알 수 있습니다. 기계 학습은 병목 현상을 제거하고, 재고 관리를 간소화하고, 생산 및 물류를 최적화함으로써 낭비를 최소화하고 탁월한 효율성을 제공합니다.
McKinsey는 머신 러닝을 통해 공급망 예측 오류를 50% 제거하고, 운송 비용을 10% 절감하며, 관리 비용을 40% 절감할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다. 이 중 상당 부분은 기계 학습을 통해 시설이 하루 24시간, 일년 365일 운영될 수 있기 때문입니다. 그러나 품질은 양만큼이나 큰 역할을 합니다. 현재 사용 가능한 기술을 통해 물리적 작업의 78% 를 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 근로자는 더 많은 가치를 제공하는 더 안전하고 육체적으로 덜 힘든 역할을 맡을 수 있습니다.
운송 수단의 혁신
아마도 최근 몇 년 동안 Lyft 및 Uber와 같은 승차 공유 서비스보다 도로에 더 많은 혁명을 일으킨 것은 없을 것입니다. 그러나 이는 자율주행차가 가져올 변화에 비하면 미미한 수준이다. 우버는 승차 당 매출의 20%를 벌어들이지만, 자율주행차로 전환하면 이 수치는 100%로 증가할 것이다.
자동차는 기계 학습에 의해 중단되는 유일한 교통 수단이 아닙니다. 비행기는 또한 지능이 크게 향상되고 있습니다. 보잉(Boeing)은 AI를 활용하여 상업용 항공기에서 조종사의 투입을 줄여 인적 오류를 줄이는 데 주력하고 있습니다. 이것이 당신을 놀라게 한다면, 글쎄요, 여기 놀라운 것이 있습니다. 공기 중의 AI는 이미 일어나고 있습니다. 한국의 주요 항공사인 아시아나는 조종사가 고도 3,000피트에 도달하면 비행기를 수동으로 조종하는 것을 금지합니다. 이 임계값을 넘어서면 AI가 필요한 곳으로 데려갑니다.
혁신을 위한 기회 창출
기계 학습 앱 개발의 영향을 받게 될 각 산업에 대해 자세히 살펴보는 것은 불가능합니다. 이 기술이 산업 전반에 미치는 영향은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 위의 예를 통해 기계 학습이 업계에 어떤 영향을 미치는지 더 잘 이해하셨기를 바랍니다.
어쩌면 이 파괴적인 기술을 오늘날 귀사에 어떻게 적용할 수 있을지 생각해 보셨을 수도 있습니다. 이제 한 가지 질문만 남았습니다: 기계 학습에 대한 준비가 되셨습니까?
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