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THE TWO-SECOND ADVANTAGE

세상을 지배할 ‘2초 경쟁력’의 시대


THE TWO-SECOND ADVANTAGE
    | Vivek Ranadive 외
ǻ | Crown Business
    | $25.00
| 2011�� 09��


세상을 지배할 ‘2초 경쟁력’의 시대

전설적인 하키선수 웨인 그레츠키(Wayne Gretzky)는 “나는 퍽이 있는 곳으로 가지 않는다. 나는 퍽이 갈 곳으로 가 그곳에서 기다린다”는 유명한 말을 남겼다. 해설가들은 마치 그레츠키가 다른 사람들보다 2초 앞서 행동하는 것 같다는 점에 주목했는데, 이는 그레츠키가 아이스하키 슈퍼스타가 되고 에드먼튼 오일러스(Edmonton Oilers) 팀을 이끌어 4차례나 스탠리컵 챔피언십(Stanley Cup Championships)을 차지하기에 충분한 강점이었다. 그레츠키처럼 자신의 분야에서 큰 성공을 거둔 사람들은 다른 이들보다 좀 더 빠르게 수준 높은 정확한 예측 능력을 보여준다. 즉, 그들은 앞으로 일어날 일을 예상하고 그에 따라 행동한다.

알려진 바와 같이, 오늘날은 신경과학과 기술이 합쳐져 보다 많은 분야에서 보다 정확한 예측이 가능한 시대다. “예측분석(predictive analysis)”이라는 과학은 더욱 확실하게 자리를 잡고 응용되고 있다. 그리고 이렇게 발전된 역량이 RFID 센서 및 정보 기술로 생성된 대량의 데이터와 결합하면서, 기업들은 웨인 그레츠키와 같이 2초 경쟁력 기술을 활용하기 시작하고 있다.

인간의 두뇌처럼 생각하는 컴퓨터를 만들겠다는 시도는 잊어라. 미래의 과제는 우수한 두뇌와 우수한 시스템의 결합을 통한 예측분석을 더욱 잘하는 일이다. 방법은 충분한 시간을 두고 적절한 정보를 적절한 시기에 적절한 맥락에서 결합하는 데 있다.




인간의 우수한 두뇌를 모방하라!
인간의 두뇌는 대단히 뛰어난 예측 기계다. 큰 성공을 거둔 사람들 대다수는 실제로 다음에 일어날 일을 매우 정확하게 예측하는데 능숙하며 이를 자신의 경쟁력으로 활용한다. 기업 역시 이와 비슷한 일을 해야 한다. 전개되는 다양한 사건들을 탐지하고 다음 일어날 일을 예측한 다음 이를 토대로 행동을 개시할 수 있는 실시간 시스템을 개발해야 한다. 이제는 그레츠키의 두뇌를 기술에 도입해야 할 때다.

사우스웨스트 에어라인(Southwest Airlines)을 보자. 이들은 폭풍이나 다른 천재지변과 같은 상황에 대처하기 위해 항상 운항을 모니터링하고 지속적으로 자동 조정을 시행하는 시스템을 테스트하고 있다. 사우스웨스트의 모든 운항일정과 비행기 노선 배정은 상황이 발생하면 실시간으로 바뀐다. 이렇게 해서 사우스웨스트는 화물량, 그리고 궁극적으로는 수익을 극대화할 수 있다.

이제 컴퓨터 과학은 단지 더 많은 데이터를 처리할 수 있는 시스템을 구축하려는 데 있지 않다. 그 대신 앞서 나가는 기업들은 관료주의 조직보다는 우수한 개인에 가깝게 가동되는 시스템을 개발하려 하고 있다. 이들은 이러한 기술을 활용해 시장에서 벌어지는 일들을 감지하고 계속해서 신속한 조정을 가한다. 이는 적절한 약간의 정보를 정확하게 판독하면 수많은 미가공 데이터를 활용하는 것보다 훨씬 실용적인 것이다.

오늘날의 경쟁은 모든 기업이 보다 신속하게 대처하도록 유도하고 있다. 기업들이 최신 정보를 토대로 결정을 내려야 한다는 사실이 그 어느 때보다도 절실한 시대인 것이다. CEO만 봐도 그렇다. 오늘날 점점 더 많은 기업에서, CEO는 매일 때로는 분 단위로 고객과 경쟁사에 관해 개인적인 판단에 따른 결정을 내릴 필요가 있다. 성공을 거두려면, CEO는 대부분의 경우 일어나는 일들을 신속하게 예측할 수 있는 정확한 멘털 모델(mental model)을 가지고 있어야 한다. 이러한 CEO들은 일어나는 모든 상황을 이해하고 거시적인 관점에서 그것을 바라볼 수 있다. 하지만 실제를 보면, CEO가 내리는 모든 결정은 불완전한 정보를 바탕으로 한다. 하버드비즈니스스쿨의 신뢰도 높은 사례 연구에 따르면, 실제로 의사결정의 순간, CEO가 가지는 정보는 전체의 10% 미만이다. 결정을 내리기 위해 필요한 모든 정보를 수집하기에는 시간적 여유가 충분하지 않다. CEO는 대개 1주일 동안 크고 작은 수백 건의 결정을 내려야 한다. CEO가 그 한 가지 결정을 내리기 위해 만사를 제쳐두고 광범위한 데이터를 수집해서 철저한 분석을 할 수는 없는 노릇이다.

이러한 사실들을 종합해보면, 이제 미래의 성공 비결은 데이터베이스를 크게 만들어 통찰력을 얻는 일이 아니라는 점이 분명하다. 대신, 인간의 두뇌와 더욱 유사하게 기능하는 기술을 활용할 현명한 방법에 대한 수요가 증가할 것이다. 그렇다면 컴퓨터 기반의 우수한 두뇌는 어떻게 작동할까? 이것은 현재 신경과학을 이끌고 있는 주요 문제다. 과학자들은 인간 지능이 작동하는 방식을 파악해 이와 비슷한 일을 하게끔 기계에 프로그램을 설정할 수 있는 방법을 알아내려 노력하고 있다.

이것은 하드웨어의 문제가 아니다. 비즈니스 관점에서 보면, 컴퓨터 과학이 머지않아 인간의 두뇌와 대적할 수 있는 하드웨어를 만들어낼 것 같지는 않다. 그러기 위해서는 컴퓨터 처리 능력에서 비약적인 발전이 필요하겠지만 현재의 마이크로프로세서 디자인이 이미 부딪히고 있는 물리적 제약으로 인해 그럴 가능성은 희박하다. 따라서 미래에 고객을 설득하는 법을 계속해서 배우는 일은 하드웨어가 아닌 소프트웨어의 문제가 될 것이다. 평범한 지능을 가진 사람이라도 10,000시간 동안 주도면밀한 계획을 통해 자신의 분야에서 스타 성과자가 될 수 있는 것처럼, 정보를 나누고 예측 멘탈 모델을 구축하는 능력과도 같은 두뇌의 프로그래밍 기술 일부를 활용하는 소프트웨어에 투자하는 기업들은 성공 확률이 아주 높을 것이다. 이는 첨단 하드웨어라기보다는, 기업들이 상황을 파악하고 상당히 정확하게 단기 예측을 하고 그 결과 고객을 설득할 수 있는 스마트 소프트웨어일 것이다.

우수한 시스템을 개발하라!
그렇다면 우수한 인간의 두뇌처럼 기능하는 소프트웨어 시스템을 어떻게 구축할 것인가. 인공 지능의 차기 분야는 슈퍼스타 성과자들의 성장 경로를 반영한 우수하고 예측 가능한 소프트웨어를 개발하는 것이다. 소프트웨어에게 10,000시간에 상당하는 주도면밀한 연습을 제공하면, 소프트웨어는 방대하게 비축된 정보를 활용해 머지않은 미래에 세상에 닥칠 일에 관해 단기적인 예측을 하는데 활용할 수 있는 효율적인 모델을 구축할 수 있다.

오늘날 전 세계적으로 인터넷을 사용하는 20억 명 가량의 사람들은 이런 저런 컴퓨터 시스템에 데이터를 입력한다. 2011년을 기준으로, 매일 디지털 트래픽을 발생시키는 휴대전화의 수는 50억 대가 넘는다. GPS로부터 얻은 데이터를 활용하는 위치기반서비스 역시 시시각각 데이터베이스로 흘러들어가고 있다. 하지만 디지털 센서가 1000분의 1초마다 시스템에 반영되면서 인간이 만들어낸 이 모든 디지털 데이터는 소소해보이기까지 한다.

이러한 센서는 강의 유속, 도심 도로의 교통량, TV 쇼 시청률, 포도밭 포도의 당도, 연필 수송, 화물열차에서 바다의 고래에 이르기까지 모든 것의 움직임을 살펴보며 그보다 훨씬 많은 일들을 한다. 국경을 넘는 비행기 보잉 737기에 달린 센서는 약 240테라바이트의 정보를 생성한다. 운항중인 모든 제트기의 데이터가 컴퓨터 저장 시스템에 저장되면, 전 세계 모든 항공사의 데이터 센터는 감당할 수 없을 것이다.

이러한 모든 것의 의미는, 현재 생성되고 있고 이용 가능한 ‘세계의 움직임에 대한 디지털 데이터’가 폭우처럼 쏟아져 내려, 그 수문이 이제 열리고 있다는 것이다. 가트너그룹(Gartner Group)은 2012년부터 2017년 사이 기업 데이터가 650% 증가할 것으로 예측하고 있다. 리서치 그룹인 IDC는 세계 데이터가 이미 18개월마다 두 배씩 증가하고 있으며 기업과 정부가 더 많은 물건에 센서를 부착하고 전자 활동을 통해 더 많은 데이터를 수집하면서 가까운 미래에도 이러한 추세는 지속될 것으로 예측한다.

그렇다면 이 모든 데이터가 기업에게 의미하는 바는 무엇인가? 바로 더 많은 기업들이 예측의 중요성을 깨닫고 준비해야 한다는 것이다. 몇몇 기업들은 자신만의 2초 경쟁력을 갖추기 위해 기술을 수용하고 있다. 데이터를 분석하고 며칠 혹은 몇 달 뒤에서야 사용할 수 있었던 통찰력은 이제 의사 결정자들에게 즉시 그리고 지속적으로 제공된다. 비즈니스 속도는 빨라지고 있으며 예측 역량은 빠르게 게임 체인저가 되고 있다.

하나의 예를 들어보자. 1990년대 후반, 인도에는 휴대폰 시스템이 없었다. 2010년 봄, 인도에서는 5억 5,000만 명이 핸드폰을 휴대하고 있으며 1달에 약 2,000만 명의 고객들이 신규 휴대폰 사용자로 가입하고 있다. 릴라이언스 커뮤니케이션즈(Reliance Communications)는 인도 최대의 휴대폰 기업이다. 릴라이언스는 매일 150,000명의 신규 고객들이 증가하지만 또한 경쟁사에게 수만 명의 고객을 빼앗기기도 한다. 고객 이탈률을 줄이기 위해, 릴라이언스는 고객이 불만을 품고 다른 통신사로의 이동을 고려하는 때를 예측하는 소프트웨어를 개발했다. 이탈 시기는 통화량 감소 또는 다른 경고 신호로 알아차릴 수 있다. 그러한 상황이 발생하면, 릴라이언스는 고객에게 할인혜택을 제공하거나 뿌리치기 힘든 판촉 상품을 제공한다. 이로 인해 고객 이탈은 눈에 띄게 줄었고 릴라이언스는 이제 프로그래머가 명시한 정확한 규칙에 의존하지 않고서도 상황을 파악하고 실시간으로 이를 조정하는 차세대 시스템을 개발하고 있다. 릴라이언스의 새로운 시스템은 고객을 파악하고, 예측하고, 일어나는 일에 대해 그런 예측을 테스트하고, 외부적인 투입 없이 이런 사이클을 계속해서 반복할 것이다.

또 다른 사례도 있다. 뉴저지의 이스트오렌지(East Orange) 경찰서는 기술을 활용해서 범죄가 발생하는 시기를 예측하고 이를 미연에 방지하려는 노력을 기울인다. 예를 들면 어떤 사람이 한밤중에 혼자 거리를 걷고 있는데, 그 거리가 과거 그 시간대에 강도사건이 발생했던 장소라면 스마트 카메라가 이를 감지한다. 자동차가 다가와 행인 근처에서 속도를 늦추면 시스템에 내장된 스마트 카메라는 그 즉시 1분 이내에 위치한 GPS가 장착된 순찰차로 경보신호를 보낸다. 경찰차에 타고 있는 경찰은 사이렌을 켜고 범죄 우려가 있는 장소로 달려가는데 이 자체만으로도 강도짓을 시도하려던 사람들을 겁주어 쫓아버리기에 충분하다. 또한 시스템은 경찰차를 파견해서 마약 거래가 이루어지려는 찰나 공터를 순찰하거나, 차를 훔치려는 것처럼 보이는 사람을 저지하고 심문할 수 있다. 이런 예측 치안활동은 개인의 사생활 연구에서는 뜨거운 논란거리일지도 모르겠지만, 적어도 이스트오렌지에서는 범죄율이 줄어들고 있다. 소문이 퍼져나갔고 범죄자들이 다른 곳에서 범죄를 저지른다는 일화적 증거는 많다. 이스트오렌지 경찰관은 기술을 활용했으며 그들을 검거하는데 기술이 어떻게 도움을 줬는지를 반드시 체포한 사람들에게 설명함으로써, 친구들이나 다른 사람들에게 이 사실이 알려지도록 하고 있다.

스마트시그널(SmartSignal)은 아르곤국립연구소(Argonne National Laboratory)가 주도하는 연구를 실시한 회사다. 스마트시그널은 항공기 제트엔진 내의 온도센서, 진동센서, 스트레인 게이지 및 다양한 센서에서 데이터를 수집하고 고장을 나타내는 변화를 알려주는 소프트웨어를 개발했다. 실제로 스마트시그널은 고장이 발생하기 최대 6주 전에 문제를 탐지할 수 있으며, 따라서 항공기는 비행 도중 엔진에 결함이 발생하기 전에 미리 정비를 해둘 수 있다. 스마트시그널은 이제 기술을 석유가스 산업과 전력회사에서도 사용한다. 발전소의 고장을 미연에 방지하면 회사는 수백만 달러를 절약할 수 있다. 앞으로 일어날 일뿐만 아니라 그 이유와 시기 또한 예측하는 스마트시그널의 “예측”은 자동차, 가정 난방시스템, 교량 등으로 확대되고 있다.

오늘날 기술은 더욱 더 인간의 두뇌를 닮아간다고 말하는 편이 정확하다. 인간이 그런 일을 하도록 기계를 프로그램한다는 한다는 의미이다. 과학자들은 현재 두뇌와 같은 능력을 기계에 부여하기 위해 인간 두뇌가 기능하는 방식에서 아이디어를 빌려오는 일을 벌이고 있다. 이는 하드웨어 문제라기보다는 소프트웨어 문제에 가깝다. 하지만 인간처럼 사고하는 컴퓨터는 단기적 또는 장기적으로라도 등장하기 힘들 것이다. 따라서 컴퓨터와 인간은 파트너처럼 행동할 것이다.

예측분석의 시대
2초 경쟁력 기술은 이미 널리 응용되기 시작했으며 이 트렌드는 앞으로 수년 뒤에는 더욱 강력해질 것이다. 현명한 리더들은 이미 예측이 가능한 보다 현명한 컴퓨터 시스템으로 바꿀 계획을 세우고 있다. 즉, 2초 경쟁력 기술의 유효성은 게임 체인저가 될 수 있으며, 일단 이 기술이 보다 널리 보급되면 기업의 기존 경영 방식과 업무 방식이 재고되어야 할 것이다. 이러한 2초 경쟁력 기술은 세계적으로 중대한 정보 문제를 해결하는데도 도움이 될 수 있다.

세계적인 대테러전쟁을 보자. 때로 테러 대응 팀은 테러 공격을 계획하고 있는 사람들에 대한 수많은 정보를 취득한다. 비상 상황을 알려주는 그러한 조각 정보들을 조합하는 일은 쉽지 않다. 소스가 매우 다양하기 때문이다. 예측 분석 기술은 이 상황에서 탁월한 효과를 발휘할 것이다. 수십 곳, 심지어는 수백 곳의 다양한 출처로부터 모은 데이터가 시스템으로 흘러 들어올 수 있다. 사람들이 비행기 티켓을 현금으로 지불할 때, 테러리스트 훈련 캠프가 있는 것으로 알려진 지역을 방문할 때와 같이 데이터 흐름에서 주목해야 할 부분에 관한 규칙을 개발할 수 있다. 유명 테러리스트들의 프로필은 주목할 만한 패턴을 만드는데 사용될 수 있다. 시간이 지나면서, 시스템은 폭력을 행사할 가능성이 높은 사람을 예측하기 시작할 것이다.

독감 유행의 예방도 가능하다. 2초 경쟁력 기술은 독감 바이러스에 노출되었던 사람들을 보다 자세하게 추적하기 위해 활용될 수 있다. 일반적으로, 질병의 발생은 이를 파악하기도 전에 확산되는 시간이 있다. 예측 분석 기술을 활용하면, 독감 발발을 훨씬 일찍 파악하고 세력이 확대될 기회를 얻기 전에 치료로 근절할 수도 있을 것이다. 다중 데이터 흐름을 추적 관찰하고 얼마나 많은 항바이러스 약품이 필요할지, 그리고 누가 우선적으로 면역력을 가져야 할지 예측할 수 있다.

기업 차원에서도 몇몇 흥미로운 가능성이 2초 경쟁력과 더불어 시작되고 있다. 예를 들어, 프로 스포츠 팀은 이미 첨단 기술을 적극 사용하고 있다. 지금까지 이러한 기술 대부분은 특정 선수의 기록과 다른 선수의 것을 비교하는 과거 지향적 방식이었다. 전문 스포츠 팀이 예측 분석을 사용해 막 일어나려는 일에 관해 순간적인 예측이 가능한, 실시간 상황에 응용할 수 있는 모델을 만들 수만 있다면, 이는 엄청난 경쟁력이 될 것이다. 상대 팀의 패턴을 분석하고 팀의 2초 경쟁력 시스템과 연결된 아이패드(iPad)를 사용하는 보조 코치는 경기 동안 패턴을 사용하고 파악하면서 선수들에게 다음 경기에서 예상되는 부문과 다양한 결과를 이끌어내는 법을 알려줄 수 있다.

구글은 지금까지 수년 동안 차세대 검색 엔진을 개발해왔다. 가만히 뒤에 앉아 사람들이 뭔가 검색하길 기다리는 대신, 차세대 구글 - 사내에서는 “세렌디피티(Serendipity)”라고 부른다 - 은 당신이 하려는 일을 주시하면서 다음에 필요할만한 것을 예측한다. 이것은 마치 풀타임 가상 비서와 비슷할 것이다.

넷플릭스(Netflix) 추천 엔진에서 힌트를 얻은 예측 분석 기술은 당신이 좋아하는 TV 프로그램이 무엇인지 알고 이를 검색해 녹화해두는 디지털 비디오 녹화기기를 선보일 수 있다. 두 번 다시 DVR을 설정할 필요가 없다.

리아덴 커머스(Rearden Commerce)는 이미 똑똑한 개인 여행비서처럼 기능하는 시스템을 마련했다. 며칠 동안의 도시 여행을 예약하면, 시스템은 당신이 좋아할 만한 상황에 적합한 티켓이 있는지 검색한 다음 여행 시기에 이를 제안한다.

시스터즈 오브 머시(Sisters of Mercy) 병원은 “핏비트(Fitbit)”라 불리는 개인 의료 센서를 개발해 99달러에 판매한다. 센서는 움직임을 추적하고 연소한 칼로리와 활동량에 대한 정보를 컴퓨터로 무선 전송한다. 또한 체온, 심박, 혈압, 산소 수치 등 바이탈 사인에 대한 일련의 데이터를 전송할 것이다. 미래에 예측 분석 시스템은 개인 의료 정보, 가족력 및 더 많은 요소들을 고려해서 맞춤형 의료 및 웰빙 모델을 구축할 것이다. 시스템은 본인이 자각하기도 전에 잠재적인 건강 문제에 대한 적신호를 감지할 수 있다. 섬뜩하게 여겨질 수도 있겠지만, 이런 시스템은 증상을 느끼기 전에 발병하려고 할 때 이를 알려줄 것이다.

페이스북(Facebook)은 예측 분석을 활용해 소셜 라이프 모델을 구축하고 만남을 즐기거나, 함께 일하거나, 프로젝트에 공동으로 참여할 만한 사람들을 소개해준다. 또한 포스퀘어(Foursquare)가 업그레이드된 버전처럼, 친구들이 가까운 곳에 있을 때 이를 알려줄 수도 있다. 2초 경쟁력 기술은 소셜 네트워킹을 훨씬 개개인에 맞게 생산적으로 만들 수 있다.

앞으로 2초 경쟁력 기술은 엄청난 영향을 미칠 것이다. 이 기술은 기업들이 경영을 더욱 잘하게 하고, 정부나 지자체가 더욱 안전하고 살기 좋은 도시를 만들게 하며, 경제가 더욱 원활하게 돌아가는데 도움을 준다. 또한 테러리즘과 질병을 저지하는데 도움을 주면서 인명을 구할 것이다. 또한 일상적인 사생활을 개선하고, 더욱 생산적으로 활동하는데 도움을 주고, 여가 시간을 즐기고, 중요한 다른 사람들과 교류하게 만들어줄 것이다. 기술은 이제 막 등장하기 시작했으며, 그 잠재력을 충분히 깨닫는 수고와 획기적인 발전이 필요하겠지만, 이는 세상의 흐름이다.