2018.10.17

"데이터가 모든 것이다" 한국 IDG, IT 로드맵 2018 성료

이대영 기자 | ITWorld
"머신러닝은 코딩없이도 문제를 해결할 수 있는 좋은 방법이다. 구글뿐만 아니라 수많은 기업이 인공지능과 머신러닝을 적극적으로 활용해 많은 문제를 해결하고 있다."

구글 프로덕트 스트레티지 & 오퍼레이션 디렉터 아비나브 바트나거는 10월 17일 한국IDG가 개최한 'IT 로드맵 2018 컨퍼런스' 기조 연설에서 AI와 머신러닝이 비즈니스에 미치는 영향에 대해 설명했다.



바트나거는 거시적으로 기업에 어떤 변화가 일어나고 있는지를 간략하게 설명하면서 머신러닝에 대한 통찰력 있는 이해와 구글과 다른 기업들이 자사의 문제를 어떻게 해결하는지, 그리고 리더로서 문제를 해결할 수 있는 방법에 대해 설파했다.

바트나거는 "데이터는 기업의 핵심이자, 모든 것이라 할 수 있다"며, "머신러닝은 인공지능의 일부분으로, 코딩을 하지 않고도 문제를 해결할 수 있는 방법이다"고 말했다.

코딩의 경우, 입력한 명확한 정의와 룰에 따라 문제를 해결하는 데 비해 머신러닝은 학습에 의해 룰과 목적을 파악하고 스스로 해결 방법을 찾아낸다. 구글은 검색뿐만 아니라 번역, 통역 등 이미 굉장히 많은 상품에 머신러닝을 적용하고 있으며, 자체 데이터센터 운영에도 머신러닝을 적용해 수백만 달러의 비용을 절감했다.

바트나거는 "머신러닝을 이용해 많은 것을 해결할 수 있다. 수많은 기업이 다양한 분야에서 이미 효과를 보고 있다. 이제 기업은 머신러닝이 자사에는 어떤 영향을 줄 것이며, 어떻게 적용해야 할 것인가를 생각해야 한다"고 주장했다. 바트나거는 "시간에 따른 혁신의 곡선과 채택의 곡선은 항상 격차가 있다"면서, "이런 격차야말로 기업에 있어서는 기회와 수익이 될 수 있다"고 말했다.

2025년에는 기업의 80%가 머신러닝을 도입할 것이라고 예상되지만 막상 도입하려면 많은 문제가 발생한다. 우선 머신러닝을 할 수 있는 인재 확보가 쉽지 않으며, 스킬셋을 찾는 것도 어렵다.

바트나거는 "기업이 자체적인 모델링을 만들 필요는 없다. 많은 업체가 모델링을 갖고 있기 때문에 이를 활용하면 좀더 쉽게 활용할 수 있다"며, "기업이 머신러닝을 성공적으로 활용하기 위해서는 필요한 문제와 해결 과제를 명확히 해야 하며, 개방된 학습 문화를 갖고 있어야 한다. 또한 인재 확보와 스킬 습득에 투자해야 하며, 무엇보다 지금 바로 시작해야 한다"고 권고했다.

바트나거는 "중소기업이나 B2B 분야에서 머신러닝을 적용한다는 것은 상당히 어려운 일"이라며, "아웃소싱 업체들도 제대로 모르는 경우가 많다. 이들도 이제서야 스킬을 확보하기 위해 노력하고 있다"고 말했다.

특히 B2B의 경우, 우선 데이터 확보가 어려워 적용하기가 어렵고 투자하기도 쉽지 않다. 글로벌 시장에서도 스킬셋을 보유하고 있는 업체가 그리 많지 않다는 점이다. 바트나거는 "이를 위해 우선 머신러닝에 대해 쉽게 사용할 수 있는 모델이나 알고리즘이 나와있기 때문에 이를 먼저 시도해보는 것이 좋다"고 덧붙였다.

이어 두번째 기조 연설에서 익스피디아 그룹(Expedia Group) 기술분야 부사장 수부 알라마라주는 "익스피디아 그룹의 클라우드 여정"이라는 주제로 디지털 트랜스포메이션에 대한 노하우를 전파했다.

알라마라주는 "지난 수년간 디지털 트랜스포메이션을 추진하면서 많은 고통과 고민이 뒤따르며 예상치 못한 문제가 발생하기도 했다. 이를 실행하는 데 필요한 것은 기술적인 것보다는 문화, 학습적인 것이 더 많다는 것을 깨달았다"고 말했다.

또한 "디지털 트랜스포메이션은 하나의 가이드북으로 진행될 사안이 아니며, 각사마다 각자의 해결 방법이 필요하기 때문에 많은 문제와 과제들을 나름의 방법을 찾아야 한다"고 말했다.

알라마라주는 익스피디아 그룹의 디지털 트랜스포메이션 노하우를 7가지로 정리하면서, "이것이 각 기업에게 맞지 않을 수도 있다. 각사의 환경에 맞는 방법을 찾아야 한다"고 말했다.

알라마라주가 정리한 7가지 노하우는 다음과 같다.
- 변화의 속도에 대한 투자
- 처해있는 자사의 환경 파악
- 클라우드 서비스 생태계 포용
- 클라우드 경제학 내재화
- 보안을 기반으로 한 운영
- 취약점에 대한 투자
- 궁지에 몰리지 않는 방법 파악


알라마라주는 "대규모 프로젝트는 실패할 수 밖에 없는 여러 원인이 있으며 알수 없는 불확실성이 많다"며, "소규모 프로젝트를 통해 쉽고 빠르게 진행하라"고 권유했다. 특히 "트랜스포메이션에 대해 기술적으로는 많은 방법이 생겼다. 하지만 각사마다 수많은 제약이 가로막고 있을텐데, 이것에 도전해야 한다. 한번도 시도하지 않은 것에 굴복하지 않고 도전하는 자세가 필요하다. 학습의 기업 문화를 만드는 것이야말로 어려운 일이며 필수적인 과제다"고 말했다.

한국IDG 박형미 대표이사는 "디지털 환경으로 변화함에 따라 기업의 민첩성과 혁신은 비즈니스의 화두이자 경쟁력이 됐다. 인공지능과 머신러닝에 주목하는 이유도 이와 같다. 기업은 혁신에 대해 깊은 고민이 필요하며, 자사의 당면한 IT 과제를 어떻게 해결할 수 있는지 파악해야 한다"고 말했다.

300여 명의 참석한 이번 IT 로드맵 컨퍼런스는 민첩한 기업 강화(Powering the Agile Enterprise)라는 주제로 한국IBM, HPE, 효성인포메이션시스템, 베스핀글로벌, 씨앤토트, 맨텍, 알서포트 등의 업체들이 각사의 디지털 트랜스포메이션 전략과 혁신 사례를 선보였다. editor@itworld.co.kr  


2018.10.17

"데이터가 모든 것이다" 한국 IDG, IT 로드맵 2018 성료

이대영 기자 | ITWorld
"머신러닝은 코딩없이도 문제를 해결할 수 있는 좋은 방법이다. 구글뿐만 아니라 수많은 기업이 인공지능과 머신러닝을 적극적으로 활용해 많은 문제를 해결하고 있다."

구글 프로덕트 스트레티지 & 오퍼레이션 디렉터 아비나브 바트나거는 10월 17일 한국IDG가 개최한 'IT 로드맵 2018 컨퍼런스' 기조 연설에서 AI와 머신러닝이 비즈니스에 미치는 영향에 대해 설명했다.



바트나거는 거시적으로 기업에 어떤 변화가 일어나고 있는지를 간략하게 설명하면서 머신러닝에 대한 통찰력 있는 이해와 구글과 다른 기업들이 자사의 문제를 어떻게 해결하는지, 그리고 리더로서 문제를 해결할 수 있는 방법에 대해 설파했다.

바트나거는 "데이터는 기업의 핵심이자, 모든 것이라 할 수 있다"며, "머신러닝은 인공지능의 일부분으로, 코딩을 하지 않고도 문제를 해결할 수 있는 방법이다"고 말했다.

코딩의 경우, 입력한 명확한 정의와 룰에 따라 문제를 해결하는 데 비해 머신러닝은 학습에 의해 룰과 목적을 파악하고 스스로 해결 방법을 찾아낸다. 구글은 검색뿐만 아니라 번역, 통역 등 이미 굉장히 많은 상품에 머신러닝을 적용하고 있으며, 자체 데이터센터 운영에도 머신러닝을 적용해 수백만 달러의 비용을 절감했다.

바트나거는 "머신러닝을 이용해 많은 것을 해결할 수 있다. 수많은 기업이 다양한 분야에서 이미 효과를 보고 있다. 이제 기업은 머신러닝이 자사에는 어떤 영향을 줄 것이며, 어떻게 적용해야 할 것인가를 생각해야 한다"고 주장했다. 바트나거는 "시간에 따른 혁신의 곡선과 채택의 곡선은 항상 격차가 있다"면서, "이런 격차야말로 기업에 있어서는 기회와 수익이 될 수 있다"고 말했다.

2025년에는 기업의 80%가 머신러닝을 도입할 것이라고 예상되지만 막상 도입하려면 많은 문제가 발생한다. 우선 머신러닝을 할 수 있는 인재 확보가 쉽지 않으며, 스킬셋을 찾는 것도 어렵다.

바트나거는 "기업이 자체적인 모델링을 만들 필요는 없다. 많은 업체가 모델링을 갖고 있기 때문에 이를 활용하면 좀더 쉽게 활용할 수 있다"며, "기업이 머신러닝을 성공적으로 활용하기 위해서는 필요한 문제와 해결 과제를 명확히 해야 하며, 개방된 학습 문화를 갖고 있어야 한다. 또한 인재 확보와 스킬 습득에 투자해야 하며, 무엇보다 지금 바로 시작해야 한다"고 권고했다.

바트나거는 "중소기업이나 B2B 분야에서 머신러닝을 적용한다는 것은 상당히 어려운 일"이라며, "아웃소싱 업체들도 제대로 모르는 경우가 많다. 이들도 이제서야 스킬을 확보하기 위해 노력하고 있다"고 말했다.

특히 B2B의 경우, 우선 데이터 확보가 어려워 적용하기가 어렵고 투자하기도 쉽지 않다. 글로벌 시장에서도 스킬셋을 보유하고 있는 업체가 그리 많지 않다는 점이다. 바트나거는 "이를 위해 우선 머신러닝에 대해 쉽게 사용할 수 있는 모델이나 알고리즘이 나와있기 때문에 이를 먼저 시도해보는 것이 좋다"고 덧붙였다.

이어 두번째 기조 연설에서 익스피디아 그룹(Expedia Group) 기술분야 부사장 수부 알라마라주는 "익스피디아 그룹의 클라우드 여정"이라는 주제로 디지털 트랜스포메이션에 대한 노하우를 전파했다.

알라마라주는 "지난 수년간 디지털 트랜스포메이션을 추진하면서 많은 고통과 고민이 뒤따르며 예상치 못한 문제가 발생하기도 했다. 이를 실행하는 데 필요한 것은 기술적인 것보다는 문화, 학습적인 것이 더 많다는 것을 깨달았다"고 말했다.

또한 "디지털 트랜스포메이션은 하나의 가이드북으로 진행될 사안이 아니며, 각사마다 각자의 해결 방법이 필요하기 때문에 많은 문제와 과제들을 나름의 방법을 찾아야 한다"고 말했다.

알라마라주는 익스피디아 그룹의 디지털 트랜스포메이션 노하우를 7가지로 정리하면서, "이것이 각 기업에게 맞지 않을 수도 있다. 각사의 환경에 맞는 방법을 찾아야 한다"고 말했다.

알라마라주가 정리한 7가지 노하우는 다음과 같다.
- 변화의 속도에 대한 투자
- 처해있는 자사의 환경 파악
- 클라우드 서비스 생태계 포용
- 클라우드 경제학 내재화
- 보안을 기반으로 한 운영
- 취약점에 대한 투자
- 궁지에 몰리지 않는 방법 파악


알라마라주는 "대규모 프로젝트는 실패할 수 밖에 없는 여러 원인이 있으며 알수 없는 불확실성이 많다"며, "소규모 프로젝트를 통해 쉽고 빠르게 진행하라"고 권유했다. 특히 "트랜스포메이션에 대해 기술적으로는 많은 방법이 생겼다. 하지만 각사마다 수많은 제약이 가로막고 있을텐데, 이것에 도전해야 한다. 한번도 시도하지 않은 것에 굴복하지 않고 도전하는 자세가 필요하다. 학습의 기업 문화를 만드는 것이야말로 어려운 일이며 필수적인 과제다"고 말했다.

한국IDG 박형미 대표이사는 "디지털 환경으로 변화함에 따라 기업의 민첩성과 혁신은 비즈니스의 화두이자 경쟁력이 됐다. 인공지능과 머신러닝에 주목하는 이유도 이와 같다. 기업은 혁신에 대해 깊은 고민이 필요하며, 자사의 당면한 IT 과제를 어떻게 해결할 수 있는지 파악해야 한다"고 말했다.

300여 명의 참석한 이번 IT 로드맵 컨퍼런스는 민첩한 기업 강화(Powering the Agile Enterprise)라는 주제로 한국IBM, HPE, 효성인포메이션시스템, 베스핀글로벌, 씨앤토트, 맨텍, 알서포트 등의 업체들이 각사의 디지털 트랜스포메이션 전략과 혁신 사례를 선보였다. editor@itworld.co.kr  


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