인공지능(AI)이 많은 산업의 구조를 바꾸고 있다. AI를 도입한 기업은 업무운영을 자동화해 보다 효율적이고 효과적으로 성과를 창출할 수 있다.

McKinsey Technology Trends Outlook 2022 보고서에서 AI와 다양한 활용 사례에 대해 자세히 분석하고 있는데, 이것을 읽어보면 그 영향이 IT업계 이외에도 널리 미치고 있음을 알 수 있다. 다음은 AI 활용으로 중대한 변화를 가져올 주요 산업 몇 가지를 소개한다.

1. 농업

AI는 농업을 최적화할 수 있는 가능성이 있다. 정밀 농업이 가능해지거나 일부 기능을 자동화할 수 있기 때문이다. 정밀농업은 농가의 세세한 요구에 맞춰 작물에 주는 농약이나 비료를 조정하는 농업을 말한다. AI와 머신런닝를 이용하여 데이터를 수집하고 패턴을 특정하면 농가가 무엇을 얼마나 해왔는지 파악할 수 있다. McKinsey의 엑스퍼트 파트너인 로거 로버트 씨는 데이터에서 패턴을 발견해 정밀 농업을 가능하게 할 수 있다고 주장한다.

예를 들어 밭의 적절한 장소에 적절한 양의 비료만 주도록 하면 농가 비용을 줄이면서 수확도 최적화할 수 있다고 말한다.

사람이 운전해야 하는 일부 농기계도 AI에 의해 자동화될 수 있다. 예를 들어 농장에서 무인 트랙터를 이용하는 것이 가능해질 것이다. 작업의 일부를 자동화할 수 있으면 농사를 효율적으로 하면서 더 중요한 작업에 힘을 쏟을 수 있게 된다.

다만, AI는 농가를 지탱해주는 도구이지 농가를 대신할 수는 없다.

AI가 대신할 수 있는 작업은 있어도 직업인 농가를 대체할 수는 없다. AI가 대체할 수 있는 작업은 지금까지 농가를 힘든 직업으로 만들었던 요인이기도 하다. AI와 머신런닝으로 인력이 일부 작업에서 해방되어 더 중요한 일에 주력할 수 있게 될 것이다.

2. 교육

최근의 교육 분야는 이미 극적인 변혁이 진행되고 있다. 코로나19로 인한 원격교육과 재택근무로 학생과 교육자는 새로운 기술을 도입할 수밖에 없기 때문이다. 하지만 아직도 AI로 학생이 배우는 방법과 교육방법이 개선될 여지는 여전히 남아 있다.

학교 커리큘럼은 일반적으로 상당히 경직적이며 학생 개개인의 맞춤형 요구가 고려되어 있지 않다. AI를 이용하면 학생 개인의 학습 요구나 학습 능력 및 진척 상황에 따라 그에 맞는 학습 계획을 세울 수 있게 될지도 모른다.

의료세계에서 인구집단 전체만 보는 것이 아니라 환자 개인의 건강이력을 살펴봄으로써 개인 맞춤형 의료가 가능해진 것처럼 학생 개인별로 맞춤형 학습의 속도와 과목 선택 방법을 실현할 수 있을 것이라고 로버트 씨는 주장한다.

3. 의료

병리 인식 자동화와 진단에 데이터 이용으로 많은 업무효과를 누릴 수 있다. 

환자 입장에서 생각해보면 의사의 진찰이나 의사가 가진 전문 능력을 자동으로 처리하는 것을 별로 좋다고는 생각하지는 않을 것이다. 의료 분야에서 AI 이용은 새로운 기술이 현재의 프로세스를 대체하는 것이 아니라 그 일부를 지원하는 기술이 될 수 있음을 보여주는 수준의 사례이다. 데이터 해석과 진단은 앞으로도 의사나 훈련을 받은 전문가가 하여야 한다. AI는 의료 전문가들의 업무를 효율적으로 할 수 있도록 도와주는 역할에 불과하다.

로버트 씨는 그가 관심을 갖는 것은 인간의 노동을 대신 시키는 것이 아니라 의료 분야에서 의료 전문가에게 슈퍼 파워를 주는 것이라고 말한다. 의료 프로바이더에게 얼마만큼의 데이터를 집약해 전달될 수 있는지를 생각해 보길 바란다. 다만 그것은 답이 아니라 참고하기 위한 정보로서다. 이를 치료에 도입할지는 프로페셔널의 판단에 맡겨진다.

4. 소매업과 포장소비재 상품 

인공지능은 소매업계나 패키지 제품 업계가 소비자의 소비 패턴을 이해하고 공급량을 조절해 이익을 극대화하기 위해서도 도움이 된다. 머신런닝은 기업이 방대한 데이터를 분석하고 패턴을 특정해 소비자의 구매 데이터를 파악하여 맞춤형 쇼핑으로 제안 할 수 있게 한다.

그 데이터를 이해할 수 있다면 기업은 매장 선반에 고객들이 원하는 필요한 제품을 놓아 둘 수 있고, 그것이 고객의 수요를 충족시키는 데 도움이 되어 매출 신장에 기여하게 된다. 상품이 품절되면 소매점과 소비자 모두 기회를 손실하게 된다.

필요한 때에 선반에 데이터로 분석한 상품을 진열해 둘 수 있다면 소매업자와 소비재 메이커 모두에게 도움이 된다. 

5. 부동산

부동산 매물 찾기가 자동화되면 부동산업자, 부동산 매수자, 매도자 모두에게 혜택을 줄 수 있다. 매수자는 원하는 매물을 찾을 수 있고 매도자는 가장 관심이 많은 매수자를 찾을 수 있어 매매 프로세스가 빨라진다. 또 보고서에 따르면 AI는 부동산 개발업자가 시장 분석을 해 리스크와 가격 변동을 관리하고 투자 대비 효과를 최적화하는 데도 도움이 된다.

Century21과 Cold웰뱅커, Sotheby의 International Realty 등 미국의 대형 부동산 서비스 기업들은 AI를 사용해 사업을 최적화하고 있다.

Anywhere의 테크놀로지 담당 바이스 프레지던트를 맡고 있는 Damian Ng씨는, 「AI를 사용해 수년 단위로 가장 매출을 높일 부동산 에이전트(부동산 거래 자격을 가지고 있는 개인)를 예상해, 채용 활동에 활용하고 있다. 따라서 부동산 중개회사는 동일 에이전트 풀을 놓고 다른 모든 기업과 채용 경쟁하는 것이 아니라 성장 가능성이 있는 인재에게 자원을 집중할 수 있다」고 말했다.

출처 : japan.zdnet

출처 : zdnet​