[동우상의 What to make(3)] 4차 산업혁명의 핵심은 인공지능, AI 유망 사업분야 베스트 5

취재2팀 2017-04-03  
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4차 산업혁명에 대한 관심이 뜨겁다. 칼럼과 사설에서는 다양한 분야의 전문가들이 4차 산업혁명 정의를 내리고 파급효과를 이야기한다. 글로벌 기업들은 분주히 4차 산업혁명을 준비한다. 특히 AI(인공지능) 전문기업을 인수합병하기 위해 애쓰고 있다.

4차 산업혁명의 핵심 기술을 꼽으라면 단연 인공지능(AI)이다. IOT, 스마트팩토리, 로봇은 계속 발전돼 왔으며 새로운 혁신의 파급력도 제한적일 수 있으나 AI는 전방위적인 혁신을 일으킬 것이다.


(출처 : Pixabay, geralt)

다만 개인적으로는 4차 산업혁명이라기보다는 3.4차 산업혁명으로 부르고 싶고 그 주인공을 AI로 본다. 3.4차 산업혁명인 이유는 개인적으로 아래와 같이 3차 산업혁명을 정의하기 때문이다.
- 3.1차 PC의 등장
- 3.2차 인터넷의 등장
- 3.3차 아이폰(스마트폰)의 등장
- 3.4차 AI의 등장 -> 4차 산업혁명 초입

4차 산업혁명으로 불리울 수 있는 이유는 3.3차 산업혁명의 산물인 아이폰(스마트폰)으로 초연결성이 강화됐으며 이제 3.4차 산업혁명으로 AI가 접목되고 있기 때문이다. 이제 AI는 거스를 수 없는 흐름이 되었다. 하지만 그 파급효과와 전망이 낙관적인 것만은 아니다. 가장 큰 문제는 기술발전으로 일자리가 줄어들 확률이 높기 때문이다. 이미 미국 금융시장에서는 AI를 도입하면서 선물, 주식 시장에서 본격적인 해고가 일어나고 있다. 문제는 일시적인 구조조정이 아니라는 점이다. 이런 문제를 예견한 '제4차 산업혁명'의 저자 '클라우스 슈밥'은 그는 저서에서 4차 산업혁명의 핵심기술로 AI, 로봇, 자율주행차, 스마트팩토리 등을 꼽고 다양한 분야의 기술발전과 전망을 소개하면서, 이를 어떻게 공익적으로 사용할지 연구해야 한다고 강조한다.

지난 3월에 미국 10대 소년이 만든 '랩하는 AI'가 화제가 된 적이 있었다. 주인공은 미국 중동부 웨스트버지니아주에 사는 17세 소년 로비 배럿이다.(위 사진) 그는 일주일 만에 파이썬 기초 지식과 오픈소스만을 갖고 프로그래밍했으며 랩퍼가 사용했던 6천여 개의 랩 라인을 학습시켜 미국 유명 랩퍼의 노래를 흉내 내는 AI를 만들었다. 이 AI에 텍스트를 입력하면 랩퍼처럼 리듬을 타면서 읽어준다.

AI의 발전속도는 점차 빨라지고 있다. 이번 칼럼에서는 4차 산업혁명의 핵심이라 할 수 있는 AI, 특히 일상에서 AI 접목을 통해 정보의 비대칭성을 문제를 해결할 수 있는 유망사업을 소개하고자 한다.

1. 부동산 매매
2. 중고차 매매
3. 상권분석
4. 입시정보
5. 취업상담

1. 부동산 매매
AI가 좋은 성능을 발휘하기 위해서는 머신러닝이 필요하고 이를 위해서는 많은 데이터가 필요하다. 다른 분야에 비해 부동산은 대량의 데이터를 확보해 왔다. 직방, 다방 등의 경우 이미 유리한 선상에 서있다고 볼 수 있고 앞으로 AI 서비스를 통해 매출이 증대될 수 있다. 이미 일본에서는 야후, 소니 그리고 게임회사로 알려진 그리(GREE)도 이 일에 앞장서고 있다.


(소니그룹 계열사 '소니부동산' 홈페이지(sony-fudosan.com))

소니부동산(소니그룹 계열사)과, 소니는 부동산 가격을 추정할 수 있는 서비스를 제공하고 중개인 없이 거래할 수 있도록 지원한다. 참고로 일본은 한국에 비해 부동산 중개수수료 부담이 크다. 이러한 서비스가 제공되면 매매가 정보에 대한 투명성, 신뢰성은 높아질 것이다. 사실 부동산 시세는 자신의 이해관계에 따라서 부풀려지기 때문이다. 그러나 만일 특정 기업이 머신러닝을 통해 각종 데이터를 취합해 실제 매매가에 가까운 정보를 제공해준다면 어떨까. 100% 의사를 신뢰하지 못해 IBM 왓슨을 찾는 것처럼 명확한 수요가 있을 것이다. 당분간 사라지지 않을 이 시장에 뛰어들고 선점한다면 구글처럼 20년 이상 해당 시장을 석권할 수 있으리라 본다.

2. 중고차 매매
상기 부동산처럼 일상 생활에서 많이 거래되는 것이 또 무엇이 있을까. 금액도 크고 정보의 비대칭성이 큰 매물은 바로 자동차다.

새차는 가격이 고정이지만, 중고차 매매가는 변수가 너무나 많다. 아마 중고자동차를 거래해 보신 분들은 공감할 것이다. 새차가 3년이 지나면 반값이라는 중개인의 말을 그대로 믿어야할까. 차종마다 비율도 다르고 나아가 사고여부에 따라 변수가 생긴다.

만약 엑스레이 사진을 보고 판독하는 AI처럼 나의 중고차를 보고 적정 판매가를 알려주는 AI서비스가 있다면 어떨까. 관련 정보를 많이 보유한 중고차 서비스업체 예를 들어 엔카, 보배드림 등이 일단 유리할 것으로 보인다. 해당 시장에 대한 경험과 노하우가 많은 중고자동차 딜러들의 경우는 특정 차를 매입해야할지 말아야할지 판단이 어려운 경우가 많다. 이러한 경우 도움을 줄 수 있는 B2B형태의 AI서비스도 수요가 클 것이다. 끝으로 스마트폰 연동 비즈니스하는 분들 중에 자동차에 ODB를 부착하고 셀프체크 서비스를 제공하는 경우가 있었다. 이를 보다 공격적으로 배포하고 자동차들의 데이터를 수집, 판매하는 비즈니스도 생각해볼 수 있다.

3. 상권분석
한국만큼 치킨집, 삼겹살집이 많은 곳이 있을까? 하지만 외식 창업 이후 평균 생존기간은 3.1년이라고 한다. (아주경제신문 17-03-21자) 그럼에도 매년 많은 이들이 창업전선에 뛰어든다. 창업을 할 때 가장 큰 고민은 바로 몫이다.

유동인구, 인구유입, 연령층 등 다양한 정보를 통해 가장 적절한 곳에 가게를 열어야 돈을 벌 수 있다. 따라서 이 분야에서의 정보 비대칭성이 엄청나다. 특히 권리금 그리고 명당자리에 대한 정보들은 대충 감을 잡을 수는 있지만 정량적인 근거를 찾기는 어렵다. 이러한 점을 이용해 예비 창업자들에게 피해를 주는 일부 창업정보회사, 프랜차이즈들이 사회문제가 되기도 한다. 부동산, 자동차 거래는 자산을 매매하는 과정에서 일부 손실이 발생할 수도 있지만 창업정보의 경우 잘못된 거래로 생계가 위협받을 수 있으므로 특히 주의가 필요하다.


(소상공인시장진흥공단의 '상권정보시스템' 메인화면)

소상공인시장진흥공단에서 운영하는 '상권정보시스템(sg.sbiz.or.kr)'은 이러한 문제를 해결하기 위해 만든 유용한 포털이다. 소상공인 및 예비창업자를 위한 지도기반 데이터서비스로 약 11종의 DB를 활용해 상권정보, 점포평가, 점포이력 및 창업과밀지수 등의 정보를 제공한다. 이 서비스의 빅데이터를 분석해 AI 서비스가 특히 필요한 분야를 발굴해보자.

4. 입시상담
2018학년도 대입에서 모집인원수는 352,325명이다. 이중 수시모집비율은 73.7%로 전년대비 3.8%가 늘었다. 학교는 좋은 학생을 뽑고 싶고 학생은 학생대로 적성에 맞는 학교에 들어가고 싶어한다. 이 양쪽의 니즈를 어떻게 하면 해결할 수 있을까.

언젠가 신뢰할 수 있는 AI가 개발되는 날이 온다면 이런 상상이 가능하다. 결론부터 말하자면 수능 한 번으로 대학을 결정하는 일은 없어질 것이다. 또 매년 AI가 인터뷰를 통해 해당 학생의 대학진로에 관해 상담한다. AI는 학생의 고등학교까지 모든 학업성적과 취미활동 기록은 물론 매일 보는 유튜브, 구글링하는 키워드에 대한 정보들을 바탕으로 진로상담을 한다. 상상이지만 충분히 가능한 일이다.

5. 취업상담


(출처 : Pixabay, geralt)

금번 칼럼의 마지막 주제는 취업상담이다. 입시문제처럼 동일한 프레임으로 해결할 수 있을까. 취업문제는 입시보다 훨씬 복잡하다. 회사의 경우 일단 업종도 다양하고 근무환경, 필요로 하는 근로자의 역량, 보수체계까지 고려할 요소가 많다. 취업 희망자의 경우 근무방식, 근무조건, 희망보수 등 역시 고려할 요소가 많다. 이를 공공의 문제로 해결하기는 쉽지 않을 것이다.

일반 사기업(취업, 아르바이트 사이트)이 컨설팅 서비스 형태로 AI서비스를 제공하거나 또는 인재를 채용하는 기업을 위해 인재선발 AI가 활용될 것으로 전망한다. 다만 취업, 아르바이트 사이트의 현재 수익모델은 광고비다. AI를 통한 컨설팅 서비스가 메인이 되기 어려울 확률이 높다. 따라서 AI 역량을 갖춘 스타트업 또는 잡테크 기업에게 먼저 기회가 갈 수 있다. 아마도 일정 수준의 혁신성, 사업성만 입증된다면 대형 취업, 아르바이트 사이트의 러브콜을 쉽게 받을 수 있을 것이다.

(결론)
4차 산업혁명은 우리에게 매우 중요한 기회가 될 수 있다. 수많은 기회 중에 AI, 특히 우리 일상 생활과 밀접한 부동산, 중고차, 상권, 입시 그리고 취업문제의 측면에서 사업기회를 살펴보고 어떤 서비스가 필요한지 살펴봤다. 상기 분야에서 기회를 먼저 잡는다면 향후 10년 이상 안정적인 먹거리를 만들 수 있을 것이다. 개인이라면 상기에서 언급한 분야에 도전해보길 추천한다. 단, 기술 사업이 늘 그렇지만 공부가 필요하다. 가능하다면 5~10년을 내다보고 빅데이타, 알고리즘, 프로그래밍까지 학습해보길 바란다. 부동산 또는 입시처럼 특정 비즈니스 카테고리에 필요한 공부를 한다면 전문성이 강화될 것이다.

기업이라면 AI분야 인재를 확보하는 것이 관건이다. 국내 모 포털기업은 한국에서 AI분야 인재를 찾기 어려워 미국 실리콘벨리에 지사를 설립한다고 한다. 삼성, 바이두, 애플, 인텔 등 글로벌 기업들은 AI 경쟁력을 높이기 위해 M&A 경쟁에 나서고 있다. 중소기업은 신규 채용도 좋지만 내부 직원들의 교육에 투자하는 것을 권하고 싶다. 그동안의 테크 비즈니스가 늘 그랬지만 해당 분야의 비즈니스 프로세스, 알고리즘, 시나리오 설계가 핵심이다. 이런 역량을 강화하는 것 자체가 AI경쟁력을 높이는 계기가 될 것이다.

동우상 칼럼니스트

동우상 칼럼니스트는 ICT스타트업, 중소/중견기업의 아이디어, 기술 혁신사업화 전문가다. 스타트업 인큐베이팅 전문 (주)위너스랩의 대표로 재직중이다. 2012년부터 매년 100여 개 이상의 스타트업 컨설팅 및 지원사업 PM, 30억원 이상의 투자/정부지원사업유치 컨설팅 실적을 갖고 있다. 이메일 brucedong@winnerslab.kr

 

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