책 소개
AI, 메타버스, NFT… 기술 르네상스의 시대
넥스트 빌리언 달러, 그 대담한 도전이 시작된다!
“인공지능은 어떻게 1조의 가치를 만들어내는가”
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AI는 지금가지 우리가 활용해온 그 어떤 기술보다 더 강력한 힘으로 파괴적 혁신을 이끌고 있다. 산업 전반에 영향을 미치는 것은 물론 우리의 삶까지 송두리째 바꾸고 있는 것이다. 그런 가운데 글로벌 시장에서는 거대한 부의 이동이 진행되고 있다. 아크 인베스트먼트 매니지먼트에 따르면 AI 기업들의 시가총액이 2019년에는 1조 달러에 불과했지만 2037년이 되면 30조 달러를 넘어설 것으로 전망되고 있다. 바야흐로 AI 비즈니스가 거대한 임팩트를 만드는 시기가 온 것이다.
《3년 후 AI 초격차 시대가 온다》를 통해 앞으로 AI 비즈니스의 대폭발기를 예언했던 정두희 한동대 교수는 신간 《넥스트 빌리언 달러》를 통해 2022년 AI 비즈니스가 본격적으로 수익화하는 시점에 맞춰 새로운 비즈니스 임팩트를 창출해내는 방법에 대한 내용을 소개한다.
“대전환기의 수많은 AI 비즈니스 모델들
왜 어떤 기업은 떠오르고 어떤 기업은 사라져가는가”
미국의 IT 및 통신, 컨수머 테크놀로지 부문 시장조사 및 컨설팅 기관인 인터내셔널 데이터 코퍼레이션의 조사에 따르면 이미 2021년 글로벌 시장에서 기업들이 AI를 통해 거둔 매출은 2,418억 달러로 전년 대비 15.7퍼센트 증가했다. 2022년은 18.8퍼센트의 성장을 예측하며 2024년에는 매출이 5,000억 달러를 돌파할 것으로 전망하고 있다. AI가 글로벌 시장의 자본을 강력한 흡입력으로 흡수하고 있는 것이다.
이처럼 AI는 기업에게 새로운 성장의 기회를 줄 수 있는 거대한 잠재성이 있는 기술임에 틀림없다. 하지만, AI를 도입했다고 모든 기업이 기적의 주인공이 되는 것은 아니다. 현재 AI를 통해 실질적인 수익을 얻는 기업은 소수에 불과하다. 대표적인 기업은 중국의 바이트댄스로 AI 기반의 사용화 맞춤화 콘텐츠를 제공해 대표적인 AI 유니콘 기업으로 성장했다. 미국의 핀테크 기업인 스프라이트도 머신러닝 기반의 사용자 실시간 인증 및 거래 분석 등 고도화된 서비스를 제공함으로써 950억 달러의 기업 가치를 지닌 AI 유니콘 기업으로 인정받았다.
이 기업들은 모두 설립된 지 얼마 안 된 신생 기업들이고 AI를 전략 도구로 사용해 서비스를 고도화하는 데 성공했다. 그렇다면 AI 도입에도 불구하고 성장하지 못한 기업들은 어떤 특징을 가지고 있을까? AI라는 혁신적인 기술을 도입하는 데 의의를 두고 기술의 잠재성을 비즈니스에 잘 접목해 뚜렷한 가치를 창출해내지 못한 대부분의 기업들은 지금 고전을 면치 못하고 있다. 얼마 전까지는 AI를 도입하는 것만으로도 업계의 주목을 받았지만 지금은 상황이 달라졌다. 실질적인 가치를 창출해내야만 한다. 그렇다면 왜 기업들은 가치를 창출해내지 못한 것일까?
바로 3차 산업혁명 시대의 오래된 방식으로 4차 산업혁명의 기술을 다루기 때문이다. 4차 산업혁명 상황에서는 데이터에 기반해 사람이 인지하지 못하는 문제를 시스템이 스스로 파악한다. 게다가 그동안 생각지도 못한 창조적인 해결 방법까지 제시한다. 이렇게 해서 우리가 지금까지 상상도 하지 못했던 가치를 창출해내는 것이다. AI는 이 모든 것을 가능하게 만든다.
“앞으로 10년, 지금까지 본 적 없는 거대한 AI 임팩트가 몰려온다!”
AI는 기업에게 거대한 성장의 기회를 주지만 그것은 이 도구를 노련하게 사용할 줄 아는 소수 기업에게만 해당되는 이야기다. 앞으로 이러한 소수 기업이 시장의 이익을 독차지할 가능성이 크다. 시간이 지나면서 AI 선도자와 후발자의 임팩트 격차는 더욱 커질 것이다.
이 책에서 말하는 임팩트는 고객이 지닌 문제를 해결함으로써 고객 만족도를 높이고 우리 삶의 질을 향상시켜 긍정적인 변화를 유도하는 것을 말한다. 결과적으로 기업은 매출, 수익률, 기업 가치 등을 높일 수 있게 된다. AI 임팩트는 ‘기업이 임팩트를 추구하는 과정에서 AI 기술을 기업 경영 전반에 도입하여 실질적인 가치 증가를 결과적으로 얻게 되는 것’이라고 정의 내릴 수 있다. 정두희 교수는 신간 《넥스트 빌리언 달러》에서 기업이 AI를 통해 임팩트를 창출하는 방법을 설명한다. 더불어 AI가 가져오는 무한한 기회를 획득하기 위한 중요한 전략을 소개하고 있다.
가치를 만들어내려면 회사에 IT 시스템을 들여놓는 것에 그쳐서는 안 된다. AI가 제공하는 기능들이 제품에 적용되면서 제품의 개념을 파괴하여 증강제품을 만들어내고, 새로운 시장을 창출해내는 작업이 필요하다. 이를 위해서는 AI의 잠재성을 극대화할 뚜렷한 전략이 있어야 한다. 바로 I·M·P·A·C·T, 즉 임팩트 전략이다.
● IDENTIFICATION: 거대 임팩트가 숨어 있는 문제를 찾으라.
AI는 많은 영역의 문제를 해결하지만 모든 문제에 AI를 적용할 필요는 없다. 기존 사업이 가진 문제를 해결하는 것만이 아니라 새로운 시장을 창출할 문제를 발견할 수 있도록 시야를 넓혀야 한다.
● MODELING: 데이터 학습을 기반으로 하는 모델링을 통해 AI의 탁월한 기능을 구현하라.
기업에서 추진하는 AI 프로젝트들이 갖고 있는 가장 중요한 문제는 기술적 모델링에만 초점을 맞춘다는 점이다. AI가 지닌 기술적 잠재성을 사람들이 열광할 만한 가치로 만들고 이를 일상에서 즐겁게 누릴 수 있도록 사용자 경험 혁신을 구현해야 한다. 기술이 아닌 가치를 모델링하라.
● PRODUCTION: AI 기반의 파괴적 혁신 제품을 개발하라.
이는 AI의 기술적 가능성을 극대화하고 시장의 수용성을 높이는 방향으로 나아가야 한다. 따라서 기존의 신제품 개발 방법을 그대로 적용해서는 안 된다. 테크놀로지 푸시와 마켓 풀을 동시에 적용하는 양손잡이 접근의 신제품 개발 방식을 따라야 한다.
● AVAILABLE DATA: AI 경쟁력의 핵심은 데이터에 있다.
중요한 것은 활용 가능한 데이터다. 좋은 알고리즘을 마련했다 하더라도 모델 학습에 필요한 데이터가 충분치 않으면 기대하던 기능을 만들어내지 못한다. 단순히 보유한 데이터를 확보하는 것만이 아니라 존재하지 않던 데이터를 창출하는 것도 필요하다. 필요한 데이터가 통째로 주어지는 경우는 없다. 창조적으로 데이터를 창출할 전략을 기획해야 한다.
● CONVERGENCE: AI가 커다란 임팩트를 창출하기 위해서는 거대한 시장과 융합해야 한다.
AI는 그 자체가 생소한 기술이기 때문에 이질적인 융합을 잘할 수 있어야 한다. 창조는 자연스러움이 아닌 이질적 융합이다. AI는 여러 기술과 융합이 가능하지만 특별히 메타버스와의 융합은 거대한 기회를 만들어낼 잠재성이 크다는 점에 주목해야 한다.
● TEAM BUILDING: AI 기술을 가지고 노는 슈퍼팀을 만들어라.
AI 혁신을 추진하고 실현하는 것은 사람이다. 결국 임팩트를 만들어내는 것은 기술 자체가 아니라 이 기술을 다루고 적용하는 팀이다. 반드시 확보해야 할 AI 인재를 슈퍼팀에 구성해야 한다.
“지금 당장 상상 그 이상의 가치를 만들어내는 넥스트 빌리언 달러, AI에 주목하라”
골프공에 AI 기술이 접목되면 어떤 일이 벌어질까? 스피커에 AI 기술이 접목되면 어떤 일이 벌어질까? 상상도 할 수 없던 일들이 우리 일상에서 펼쳐지고 있다.
그래프 골프라는 스마트 골프공은 공 안에 6축 가속도 센서가 내장되어 있다. 이 센서는 골퍼의 모든 기록을 측정하는데 이 기록이 쌓여 골퍼의 습관을 파악한다. 그래프 골프는 골프공이 측정하는 데이터의 패턴에 기반해 사용자가 고쳐야 할 자세까지 정밀하게 읽어내고 알려준다. 샷을 많이 할수록 데이터가 많이 쌓여 더 정확하게 분석할 수 있다. 모든 정보는 스마트폰을 통해서 확인한다. 전문가에게 얻기 어려운 고급 정보를 골프공 하나가 자세히 알려주는 것이다. 이 골프공은 이제 소모품이 아니라 골프 코치가 되어주는 것이다.
아마존의 에코는 음향이 나오는 기기라는 스피커라는 인식을 깨고 가상 비서로서의 역할을 수행한다. 말을 알아듣고 생각하고 대답하는 기기가 탄생한 것이다. 스피커라는 기기에 AI 기반의 소통 기능이 적용되자, 소리를 듣는 기기라는 기존 개념은 파괴되었고, 가상 비서와 소통하고 다양한 일을 처리하며 엔터테인먼트를 즐길 수 있는 전혀 다른 만능머신으로 탈바꿈했다.
이처럼 AI는 우리가 사는 세계를 뛰어넘는 잠재성을 가진 기술이다. 대담한 목표를 가지고 이 시장에 뛰어든 자만이 기회를 얻을 수 있을 것이다. 정두희 교수는 이 책을 통해 상상할 수 없는 가치를 만들어낼 기업을 꿈꾸며 독자들에게 당부한다. AI가 가진 잠재성을 비즈니스를 통해 극대화하는 데 성공할 경우 매출액 1조 원을 달성하는 게 꿈만은 아니라고 말하며 “1조 매출 기업을 10년 내 1000개 만들자”는 새로운 목표를 제안하고 있다. 그리고 이 목표를 달성하기 위한 현실적이고 정교한 전략들과 사례들을 책에 담았다.
독자들의 이해를 돕기 위해 이 책은 다양한 국내외 AI 유니콘 기업의 사례와 도식화된 전략들, 그리고 다양한 문헌들을 통한 자료를 제공하고 있다. 더불어 가장 큰 시장으로 떠오르는 메타버스 시대에 AI가 어떤 영향을 미칠 수 있는지에 대한 사례와 전략도 함께 제공한다. 구체적인 사진 자료와 실질적인 전략을 함께 제시하고 있는 《넥스트 빌리언 달러》는 기업 리더와 새로운 시장을 개척하고자 하는 창업가, 그리고 새로운 비즈니스 투자처를 찾고자 하는 투자자에게 큰 기회를 줄 것이다. 지금부터 넥스트 빌리언 달러, AI 임팩트를 창출해나가는 향한 여정을 함께 시작해보자.
작가 소개
정두희
국내 대표적인 AI 전문가다. 현재 한동대학교 ICT창업학부 교수로 학생들을 가르치고 있으며, 코리아 편집장으로도 활동하고 있다. AI 컨설팅 기업인 ㈜임팩티브AI의 대표를 맡아 국내 기업의 AI 혁신을 지원하는 데 힘쓰고 있다. LG그룹의 AI 자문교수로 활동했으며, 300여 개 기업에서 AI 혁신에 대한 특강 및 자문을 해오며, AI 기술과 비즈니스 통찰력을 동시에 보유한 융합형 전문가로 평가받고 있다.
서울대학교에서 기술경영을 전공으로 박사학위를 취득했고, 삼성경제연구소 SERI와 SERI CEO에서 1만 명의 경영자들에게 기술 및 경영 인사이트를 전하며 국내 CEO들의 경영혁신을 도왔다. 세계적인 혁신 대학교인 미네르바스쿨 객원교수(Minerva Trained Fully Active Learning Professor)로도 참여한 바 있다.
저자는 수천 건의 기술 및 비즈니스 혁신 케이스를 분석해왔으며, AI를 비롯한 신기술 혁신과 전략에 대한 연구를 지속해왔다. 그 결과로 국제학술지에 다수의 논문을 게재했고, 한국기술혁신학회, 기술경영경제학회, 벤처창업학회에서 수차례 최우수논문상을 수상했다. 저서로는 《한 권으로 끝내는 AI 비즈니스 모델》, 《3년 후 AI 초격차 시대가 온다》, 《기술지능 TQ》, 《미장세(美長勢)》가 있다.
목 차
프롤로그 넥스트 빌리언 달러, 그 대담한 도전
1장 : AI의 배신
기업 현장에 들어온 AI
왜 AI 기업의 90%는 수익 창출에 실패하는가
3차 산업혁명 전략에 멈춘 기업들
우리에게 다가오는 7가지 변화
2장 : 무명 스타트업의 반격
AI 유니콘은 언제 어디서나 탄생할 수 있다
개념을 파괴하면 임팩트가 터진다
AI는 10%가 아닌 10배 혁신하는 도구
경험하지 못한 세상을 선사하라
소수의 AI 기업만이 시장을 만들어낸다
3장 : 10억 달러짜리 문제를 찾아라
왜 10억 달러짜리 기술로 100달러짜리 문제를 푸는가
거대한 기회를 찾을 넓은 시야를 갖추었는가
AI로 임팩트를 폭발시키는 6가지 영역
4장 : 기적을 모델링하라
AI 냉장고가 아무 감흥을 주지 못하는 이유
기술이 아닌 가치를 구현하라
5장 : 임팩트를 터트릴 AI 신제품을 개발하라
새 술은 새 부대에 담아라
파괴적 AI 제품을 만드는 새로운 프로세스
임팩트를 창출하는 AI 신제품 디자인
펩시가 과자를 개발하는 방법
탁월한 수익 모델 없이 임팩트 없다
6장 : 데이터, 확보하지 말고 창조하라
당신의 기업은 ‘찐’ 데이터를 가지고 있는가?
데이터에도 창조성이 필요하다
데이터 없는 출판업에서 찐 데이터가 샘솟는 비밀
없던 데이터를 만드는 기술
7장 : 메타버스 시대, AI로 융합하라
AI가 거울을 재창조하는 방법은 100가지 이상
메타버스가 가져오는 3가지 기회
AI가 메타버스와 만나면 임팩트가 터진다
8장 : 기술을 가지고 노는 슈퍼팀을 만들어라
인재 확보가 우선이다
외부 AI 인재를 활용하는 법
임팩트를 창출하는 슈퍼팀의 5가지 조건
보랏빛 브릿지가 필요하다
AI와 함께 일하는 법을 터득하라
에필로그 임팩트를 만드는 6가지 공식, IMPACT
참고문헌
역자 소개
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