[헬로티]
우리는 경영 혁명의 초기 단계를 지나고 있습니다. 혁명의 대변동은, 특히 IoT를 통해 데이터 세트를 미세하게 조정함으로써 인간과 시스템 활동에 대한 정보를 수집 및 측정한 후 디지털 형식으로 기록할 수 있는 능력이 유례를 찾아볼 수 없을 정도로 커지면서 가능해졌습니다. 이러한 신기원의 특징 중 하나는 기업 내 데이터 중심 의사결정의 가속화입니다.
하지만 점차 디지털 시대로 접어들면서 예상되는 진보적 변화를 수용하는 일은 사회 전반적으로 어려운 과제이자 더욱 광범위한 문제가 될 것입니다. 특히 기업이 대용량의 IoT 데이터 세트를 기계 학습 알고리즘 시스템에 적용하기 시작하면 예측과 의사결정이 대규모로 점차 자동화되면서 이러한 문제는 더욱 극명하게 드러납니다.
기계학습과 인공지능(AI) 기술은 최근 몇 년간 놀라운 발전을 거듭하였습니다. 이러한 기술의 진정한 의미는 복잡한 의사결정을 자동화하여 효율을 높일 수 있는 능력에서 나타납니다.
IoT 및 AI 기반 의사결정이 소매업계에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지 생각해보십시오.
대형 소매업체들은 매장 진열대, 재고 및 고객 구매 등을 통해 정보를 바로 수집하여 분석함으로써 예측 및 의사결정 속도가 매우 빨라질 뿐만 아니라 규모의 정보 경제를 통해 많은 이점을 거둘 수 있습니다. 고객 행동에 대한 세부 정보를 바탕으로 소규모 매장과 같은 고객 밀착 경영이 가능합니다.
대용량의 정량적 데이터 세트에 대한 프리미엄이 증가할수록 예측(think) 기반 의사결정에서 사실(know) 기반 의사결정으로 전환하려는 기업들이 계속 늘어날 것입니다.
IoT와 AI의 결합은 특히 보안 및 개인 정보와 관련하여 각종 사회 문제를 쏟아내기 시작했습니다. 오늘날 개인의 구매 습관, 시간 활용 또는 개인 생활에 대한 수많은 정보는 휴대전화 같은 커넥티드 장치를 통해 얼마든지 구할 수 있습니다. 디지털 세상으로 바뀌면서 정보에 접근할 수 있는 사람을 결정하는 것은 물리 법칙이 아닌 인간 법칙인 셈입니다.
이제 누구에게 이러한 정보의 접근 권한을 부여할 것인가 생각해봐야 합니다. 경찰관일까요? 마케터일까요? 아니면 데이터 생성자 본인일까요? 극단적으로 가면 어느 누구도 데이터에 접근하지 못하도록 할 수 있습니다. 하지만 그럴 경우 범죄 예방이나 질병 치료 같은 잠재적 혜택에서 멀어질 뿐만 아니라 훌륭한 고객 서비스나 맞춤형 제품 같이 일상적인 혜택도 얻지 못할 것입니다.
개인정보 문제는 다양한 각도에서 접근할 필요가 있습니다. Amazon CEO인 제프 베조스(Jeff Bezos)는 올해 주주에게 보내는 연례 서신에서 “의사결정은 돌이킬 수 있는 의사결정과 그렇지 못한 의사결정, 2가지가 있습니다. 이 두 가지를 구분할 수 있어야 한다”고 말했습니다.
브랜드, 평판 및 고객 신뢰에 영향을 미치는 의사결정은 후자에 속합니다. IoT 데이터가 사람들의 삶과 행동에 얼마나 밀접하게 연관되어 있는지 생각해보았을 때 IoT의 오용은 돌이킬 수 없는 결과로 이어지기 때문에 기업은 IoT 채택에 따른 위험을 최소화해야만 합니다.
유례를 찾아볼 수 없을 정도의 데이터 접근과 의사결정 자동화의 시대에 성공하는 기업이 되기 위해서는 데이터 관리, AI 및 분석 노하우는 물론이고 사회적 관심에 대한 민감성과 이처럼 강력한 역량이 공공의 선에 미칠 수 있는 영향을 발전시켜 나아가야 합니다.
에릭 비욘욜프슨(Erik Brynjolfsson) _ MIT Sloan 경영 대학원 교수 겸 MIT Initiative on the Digital Economy 본부장
