2016년 3월, 인공지능 프로그램 알파고와 프로기사 이세돌이 벌인 바둑 대국 ‘구글 딥마인드 챌린지 매치’가 대중들에게 적지 않은 충격을 주었다. 체스도 아닌 바둑에서 컴퓨터가 사람을 이겼다는 사실은 SF영화에서 보던 인공지능이 더 이상 상상 속의 일만은 아니라는 것이 각인되었다. 5년이 지난 지금, 인공지능은 영화보다는 덜 충격적이지만 더 현실적으로 우리 삶 속에 스며들고 있다.
변화의 흐름이 현실에서
산업에서는 이미 인공지능이 깊숙이 발을 들여놓았다. 인공지능에 포함되는 머신러닝, 인공신경망, 딥러닝은 모두 빅데이터를 그 재료로 한다. 그동안 소규모 데이터로 추론하던 방식에서 벗어나 많은 데이터를 활용하고자 했던 꿈이 이제는 이루어지고 있다. 또한 수치 데이터 뿐 아니라 텍스트 데이터, 이미지 데이터 등 기존에 정량화가 어려웠던 데이터 분석 기법도 속속 등장하고 있다. 알파고 이후 기업들은 저마다 방식으로 이러한 데이터를 분석할 역량(Data Science)을 확보해나가고 있지만 그러한 인력을 확보하는 것은 여전히 어려운 상황이었다.
흐름을 타고 길을 나서다
Data Science 역량에는 통계 지식, 코딩 능력, 현업 지식, 커뮤니케이션 스킬, 비판적 사고 능력 등이 있다. 신규로 채용하는 Data Scientist는 통계/코딩에 능한 반면 현업 지식이 부족하고, 기존 직원들은 그 반대이다. 한국앤컴퍼니는 기존 직원들에게 통계 지식, 코딩 능력 등 디지털 역량을 확보하게끔 Digital Transformation(DT) 전략을 수립하였다. 먼저 임직원에게 DT를 소개하고 데이터로 일하는 문화 확산을 시도했다. DT가 중요하지만 구체적으로 무엇을 해야 할지 잘 모르는 임원을 대상으로는 ‘디지털 비즈니스 인사이트’ 과정을 개설해서 외부 전문가를 통해 최신 디지털 기술, 우수 사례를 소개하고 당사 접목 방향에 대해 토론하게 하였다. 주어진 업무를 수행하기에도 벅찬 사원들을 대상으로는 DT 관련 의무교육을 추진하고, 사내 포털 홈페이지에 DT관련 컨텐츠를 게시하여 관심도를 높이고자 하였다. 임직원의 실제 디지털 역량 확보에도 관심을 두었다. ‘디지털 자격 인증 제도’를 만들어 기준을 충족하는 직원을 디지털인재로 선발하여 인센티브를 지급하였고, ‘디지털 경연 대회’를 통해 현업에서 DT 이슈 주제를 발굴하게끔 지원하고 있다. 또한 카이스트와 연계한 ‘Digital Expert 교육’을 조직별로 주제를 특화하여 진행하고 있다. 마지막으로 DT추진팀은 조직별로 보유한 데이터를 파일럿 분석하여 의미 있는 결과를 도출하고 분석 기법과 함께 현업 팀에 소개하여 DT를 견인하는 역할을 하고 있다.
수평선 너머에 펼쳐질 세상
이러한 Data Science 역량 확보를 위한 당사의 transformation이 향후 어떤 결과로 나타날지는 미지수이다. 인공지능과 관련한 사회 전반의 모든 현상들이 일시적인 유행처럼 지나가는 것일 수도 있다. 하지만 그러기엔 이미 인공지능은 우리 삶 속 깊이 들어와 있다. 또한 인공지능이 일상이 되면서 점점 다루기 쉬워질 수도 있다. 하지만 PC가 처음 대중화되었을 때, DOS 명령어를 공부하던 사람들과 PC를 멀리했던 사람들 사이에서는 오늘날 PC 활용 능력에 차이가 있는 것처럼 오늘 우리가 어떠한 노력을 하느냐에 따라 미래의 인공지능을 다룰 수 있는 역량이 달라질 것이다.
