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[SCM 보고서 소개] AI혁명: AI는 비즈니스를 어떻게 변화시키는가 by McKinsey&Company

The AI revolution: How artificial intelligence will change business in Poland by McKinsey&Company

 

산업계에서 AI(Artificial Intelligence)에 대한 기대감은 갈수록 증가하고 있다. AI 전문가 앤드류 응

(Andrew Ng)은 “AI는 21세기의 전기”라고 하였을 뿐 아니라 2016년 미디어에서 AI를 언급한 횟수는

2015년의 2배, 2014년의 4배 가까이 증가하였다. 이러한 가능성에 기반하여 AI는 비즈니스 현장에

사용되기 시작하여 업무를 수행하고 의사소통하는 방법을 변화시키고 있다. 실제로 AI는 Google의

AlphaGo, Apple의 Siri, Amazon의 Alexa 및 Kiva 등에 적용되었을 뿐 아니라, 다수 기업에서 챗봇

(Chatbot)으로 개발되어 고객을 응대하고 있다. 이에 McKinsey&Company(2017)는 AI를 선도적으로

적용한 기업들의 특징과 유통·제조·헬스케어·전기에너지 산업에서 AI의 활용 사례를 제시하고,

앞으로 AI의 활발한 적용을 위해 정부와 기업들이 나아갈 방향을 제시하였다.

 

 

AI는 1950년대 후반부터 개발되기 시작하였으나, 개발 초기에는 산업계에서 주목받지 못하는

기술이었다. 최근 고성능 GPU(graphics processing unit)의 개발과 데이터 분석 알고리즘이 고도화

되었으며, 데이터의 양이 증가함에 따라 AI의 적용이 활발해지고 있다. 이러한 환경 변화는 AI의

시장 규모를 확대하였다. 현재의 AI 기술 시장은 미국과 중국이 주도하고 있으며, 시장 규모는 미국에서

5조~7조원, 중국은 2조~3조 2천억 원 사이로 평가된다. 또한, 최근 AI 의 주요 연구기관은 학계에서

산업계로 변화하고 있는데, 전 세계적으로 디지털 기반 기업들이 다양한 AI 기술에 투자하고 있다.

대표적인 사례로 Amazon에서는 로봇 및 음성인식 기술을, Toyota는 자율주행 기술을, Bosch 및

GE에서는 기계학습 및 로봇 기술을, IBM에서는 자연어를 사용하는 Watson 시스템 등에 투자하고

있다. 그러나, 아직까지 AI를 공급망에 대규모로 투자한 회사는 거의 없으며, AI 기술을 채택한 주요

회사들은 AI 기술을 테스트중이거나 공급망에서 부분적으로만 적용하고 있다.

 

 

McKinsy Global Institute(MGI)의 설문조사에 따르면, AI를 적용하고 있는 기업들 중 20%만이 핵심

비즈니스 부문에서 AI 관련 기술을 적용하고 있으며, 많은 기업에서 AI가 산업 현장에 어떻게 적용될 수

있는지에 확신하지 못하였다. 이에 따라 본 보고서에서는 AI를 산업 현장에 선도적으로 적용한 기업들의

특징을 제시하였다. 주요 특징은 과거에 디지털 기술을 적용한 기업이나 산업에서 AI 기술을 선도적으로

적용하였으며, 산업 분야와 무관하게 대기업은 AI 기술에 더 빨리 투자하는 경향이 있었다. 또한,

선도적으로 AI 기술을 적용한 기업의 경우 기업의 다양한 비즈니스 분야에 AI기술을 적용하여 기술의

적용을 확산시켰으며, 기업의 핵심 분야에 AI 기술을 적용하는 경우가 많았다. 마지막으로, AI를 성공적으로

도입한 기업은 그렇지 않은 기업에 비해 임원급에서 AI 기술에 대한 지원에 대해 긍정적인 평가가

다수를 이루었다.

 

 

MGI의 설문조사 결과와 AI를 선도적으로 기업의 핵심 분야에 적용한 기업의 재무성과의 연관관계를

살펴보면 AI 기술을 선도적으로 적용한 기업이 그렇지 않은 기업보다 높은 수익률을 보였다.

이러한 결과는 AI가 경쟁 우위를 제공할 수 있음을 시사한다. 이에 따라 본 보고서에서는 4가지 산업분야

(유통·제조·헬스케어·전기에너지 산업)에서 AI가 어떻게 적용될 수 있는지를 제시하였다.

 

 

유통산업에서는 이미 글로벌 업체에서 AI 기술을 활발히 적용하고 있다. 유통산업에서 AI를 적용하면

수요예측의 개선, 물류 최적화, 동적 가격 결정, 개별 프로모션 등이 가능할 뿐만 아니라, 일부 업체에서는

AI 기반의 예측배송을 테스트하고 있다. AI가 적용된 사례를 살펴보면, 수요예측 분야에서는 고객 거래 데이터,

소셜미디어, 온라인 검색기록, 일기예보 등의 데이터를 기반으로 수요 패턴을 파악하고 학습함으로써

예측오차를 감소시킬 수 있다. 실제로 한 유럽의 소매업체에서는 내부 거래데이터 및 날씨, 휴일 정보 등의

데이터를 기계학습 알고리즘을 사용하여 과일·채소 판매량을 예측하고, 판매 손실을 고려하여 총 이익을

향상시켰으며, 독일의 전자상거래 업체 Otto는 거래 정보를 딥러닝으로 분석하여 재고를 20% 감소시키기도

하였다. 또한, AI는 자동화 분야에도 적용이 가능한데, Swisslog는 물류센터에 AI기술을 활용한 AGV를

적용하여 적재 시간을 30% 단축시킨바 있다.

 

 

제조산업에서 AI를 활용하게 되면 비용을 보다 효율적으로 관리할 수 있고, 변화하는 환경에 빠르게

대응할 수 있다. 또한, 공급망이 연결되고 확장되면서 AI 기술은 공급망 내 시스템들의 가용성을 파악하여

공급망을 최적화시킬 수 있다. 실제로, Siemens와 같은 시장을 선도하는 기업의 경우 공급망 관리를 지원하는

AI 솔루션에 투자하고 있다. 이 외에도 반도체 제조업체의 경우 기계학습을 사용하여 자재 납품시간을

30% 단축하고, 수율을 3~5% 향상시킨 바 있다. 철강업체 POSCO는 초정밀 도금제어기술에 AI기술을

도입하여 불량률을 낮추기도 하였다. 이 외에도 화학 산업에서의 가스 품질 예측, 항공 MRO 산업에서의

예방정비, 철도 운영회사에서의 철도 스케쥴링 및 유지보수에서 AI 기술이 활용되고 있다.

 

 

헬스케어 산업에서는 AI를 적용하여 환자 입원기록, 의료 데이터를 활용하여 질병을 예측하고 예방

진료를 계획할 뿐 아니라 병원 서비스를 최적화할 수 있다. AI는 진단시간을 현저하게 줄여 의료 인력과

설비 활용률을 증가시킬 수 있고, 환자에게는 치료 방법을 맞춤화할 수 있다. 실제로 MindMaze에서는

기계학습을 적용하여 뇌졸중 환자의 재활 활동을 최적화하고, Ginger.io는 기계학습을 사용하여

각 환자의 신진대사 데이터를 기반으로 약물 투약에 가장 좋은 시간을 추천한다. 하지만 의료산업의 경우

의료 기록의 특성상 민감한 소지가 있으며, 생명과 관련한 활동이기 때문에 다양한 규제가 존재하여

AI 기술이 적용되기에는 아직 장애물이 존재하는 분야이다.

 

 

에너지 산업은 국가 경제의 경쟁력을 형성하는데 중요한 역할을 하는 산업분야로, 생산라인이 자동화되고

데이터센터 및 컴퓨팅 장치의 수가 증가함에 따라 에너지, 특히 전기 가격이 경제에 미치는 영향이 크다.

전기에너지 산업에서도 발전부터 최종 소비자까지의 공급망 전 분야에서 AI가 적용되고 있다. AI가 주로

사용되는 분야는 수요예측 분야로, DeepMind는 National Grid와 함께 현재 날씨와 관련 변수, 스마트

미터기 정보를 바탕으로 영국 내 전력의 수요를 예측하고 있다. 발전 분야에서는 GE Renewables가

풍력 발전을 위한 터빈 센서에 기계 학습을 적용하여 설비 가동률을 최적화하고 있다.

 

 

이러한 AI 기술을 제공하는 기업의 경우 수요를 정확히 파악하여 기술을 개발하고 개선하여야 한다.

이와 반대로 AI 기술을 필요로 하는 기업은 AI의 작동 방식과 기존 기술의 접근 방식에 대한 이해를

바탕으로 기술에 접근해야 한다. 또한, 공급망 관점에서 AI 기술이 누구에게, 어느 부문에서 필요한지에

대한 정확한 파악 후 기술을 적용할 필요가 있고, 이와 관련한 통합적인 접근이 필요하다.

AI기술은 비즈니스 환경을 바꿀 뿐 아니라, 사회에까지 영향을 미칠 수 있다. 정부는 AI 기술 확산에

대비하기 위해 데이터 표준의 제정 등 AI 생태계를 위한 정책을 구성하고, 윤리적·법적 규제 및 이슈에

대한 사회적 논의를 시작해야 한다. 또한, AI로 인해 영향을 받는 산업 내 인력을 재교육하는 프로그램을

준비해야 한다.

 

 

출처: McKinsey&Company(2017), The AI revolution: How artificial intelligence will change business in Poland

 

http://mckinsey.pl/wp-content/uploads/2017/09/AI-revolution_McKinsey_Forbes_EN.pdf