The power of creative measurement in AI innovation

성공하는 AI 기업들이 중시하는 한가지

우리가 무언가를 잘 모르는 이유는 대체로 그것을 측정해보지 않았기 때문이다. AI의 활용에 있어서 측정은 더욱 중요한 문제가 된다.

노련한 골프 코치는 초보자의 스윙 한번만 보고 실력을 꿰뚫는다. 자세만 보고도 비거리를 가늠하고, 실력을 늘리기 위해 고쳐야 할 습관까지 알려준다. 자신도 모르는 잘못된 습관을 코치는 예리한 눈으로 캐치해낸다. 동작만 보고 이런 통찰을 할 수 있으려면 왠만한 경력으로는 어림없다. 그런데 최근에 골프 업계를 놀라게 한 코치가 등장했다. 이 코치는 다름 아닌 골프공이다. 바로 그래프골프(Graff Golf)라 불리는 스마트 골프공!

<그림> 그래프 골프(Graff Golf) ※ 출처: Graff Golf

생긴 건 여느 골프공과 같지만 범상치 않은 구석이 있다. 공 안에 6축 가속도 센서가 내장되어 있다. 이 센서가 모든 샷을 기록한다. 골프공을 치면 타구속도, 스핀량, 비거리뿐만 아니라 론치 각도까지 분석하고, AI 알고리즘이 나름대로의 패턴을 파악한다. 알고리즘은 사용자가 고쳐야 할 습관까지 정밀하게 읽어내고 알려준다. 샷을 많이 할수록 데이터가 쌓여 보다 정확한 분석이 가능해진다. 모든 정보는 스마트폰을 통해서 확인하게 된다. 전문가로부터 얻기 어려운 고급 정보를 골프공 하나가 자세히 알려준다.

AI 창조적 활용의 출발점

이 골프공은 우리에게 AI의 창조적 활용에 대한 중요한 인사이트를 준다. AI 분야에서는 하루가 멀다고 고급 알고리즘들이 계속 나오고 있다. 하지만 뛰어난 알고리즘이 등장했다고 우리 삶이 드라마틱하게 바뀌지 않는다. 혁신적 기술이 연구실에서야 환영받지만, 세상을 바꾸는 것은 사람들이 일상 속에서 사용하는 제품과 서비스다. 좋은 기술은 사람들에게 쓰임 받는 창조적 제품으로 만들어질 때 빛을 발할 수 있는 법이다. 그럼 무슨 수로 AI 기술을 창조적으로 적용할 수 있을까?

그래프골프는 ‘측정(measurement)’이야말로 AI의 창조적 적용의 시작임을 알려준다. 측정은 통찰의 기반이다. 내가 친 골프공의 스핀량이 어느 정도인지를 정확히 알지 못하는 이유는 아무도 이를 측정해보지 않았기 때문이다. 어느 각도로 스윙을 할 때 나의 샷이 가장 정확한지를 알지 못하는 이유는 공이 날라가는 각도를 측정해본 일이 없었기 때문이다. 하지만 지름 4.3cm의 골프공이 이를 측정하자 그동안 알 수 없었던 나 자신을 보게 된 것이다. 세밀한 측정은 심오한 통찰을 가능케 한다.

우리가 무언가를 잘 모르는 이유는 대체로 그것을 측정해보지 않았기 때문이다

특별히, AI를 활용하는 데 있어서 측정은 더욱 중요해진다. 상용화되고 있는 AI의 대부분은 데이터에 기반하는데, 데이터는 측정을 통해 만들어진다. 바꿔 말하면, 측정이 잘 되면 정교한 AI 알고리즘으로 분석할 수 있는 데이터를 마련할 수 있다는 얘기다. 문제는 무엇을 측정해야 할지 모른다는 것이다. 여기서 창조성이 필요해진다. 누구도 측정해본 적이 없는 대상을 창조적 방식으로 측정하여 새로운 통찰을 이끌어 내는 것, 그것이 바로 AI의 창조적 적용의 시작이다. 지금까지 없던 혁신적 비즈니스를 일구는 방법이 될 수도 있다.  

베스트셀러 90%의 기적

인키트(Inkitt)라는 출판사가 바로 그런 예다. 보통 출판사가 10권의 책을 출간하면 1권 베스트셀러 만들기가 어렵다. 홍수처럼 쏟아지는 책들과의 경쟁도 만만치 않고, 독자들의 취향에 적중하는 것도 여간 어려운 일이 아니다. 베스트셀러 하나가 출판사의 1년 농사를 책임질 정도이기 때문에 베스트셀러 한권 내는 것은 모든 출판사의 로망이다. 그런데 2016년 독일에서 설립된 인키트는 베스트셀러의 비율이 전체 출간 도서의 90%가 넘는다. 어떻게 이런 일이 가능할까?

인키트는 AI 알고리즘을 이용해 책 판매에 대한 예측을 한다. 그런데 잘 생각해보면 출판사에는 판매와 관련된 통찰을 하기에 쓸 만한 데이터가 마땅히 없다. 하지만 인키트는 그 어떤 출판사도 하지 않은 시도를 통해 유용한 데이터를 만들어냈다. 책을 출간하기 전 칼럼 하나 분량의 짧은 스토리를 독자들에게 연재 방식으로 공유한다.

100만명 넘는 회원 독자들은 이 스토리를 접하면서 나름대로의 행동을 보이게 된다. 연재되는 각각의 글에 몇 분 동안 머물렀는지, 언제 읽었는지, 밤을 샜는지, 내용이나 문법에 대한 피드백 등을 세세히 기록한다. 독자들이 글을 본 것도 행동이지만, 보지 않는 것도 (수요가 적다는 표시이기 때문에) 중요한 행동이다. 이러한 기록에 기반하여 AI 알고리즘이 흥행 가능성을 예측한다. 그리고 흥행이 보장된 책만 출간하는 것이다.

사업을 하는 데 있어서 흥행 가능성 높은 제품들만 골라서 출시할 수 있다면 얼마나 좋을까? 인키트의 흥행 비결에는 AI가 있었지만 그 효과를 극대화하는 결정적 역할을 한 것은 바로 측정이었다. 독자들의 행위를 측정해서 흥행을 예측하겠다는 것은 그 누구도 가져보지 않은 발상이다. 그래서 이를 창조적 측정이라 부르는 것이다.

운전 사고를 예측하는 법

이런 창조적 시도를 단지 골프나 출판업에만 적용할 수 있는 게 아니다. 자동차 보험회사의 수익률을 높이는 데에 적용해보면 어떨까? 자동차 보험사의 수익률을 높이는 방법은 사고를 많이 낼 고객에게는 보험료를 많이 받고 사고가 발생하지 않을 모범 고객에게는 보험료를 조금 받는 것이다. 보험사는 이를 사전에 알 수 없기 때문에 몇 가지 선택 하에 일률적 보험료를 적용하고 추후 사고가 일어나게 되면 그 다음 갱신시 보험료를 늘린다.

보험료를 산정하는 그 시점에 고객들의 사고율을 예측할 수는 없을까? 루트 인슈어런스(Root Insurance)는 운전자의 운전 습관을 분석해서 차등화된 보험료를 산정한다. 운전자가 앱을 다운받은 후 2~3주 정도 시험 운전을 하면, 인공지능이 이 운전자의 운전 습관과 사고 위험성을 분석한다. 사고 위험의 가능성이 낮은 운전자, 즉 보험료 청구율이 낮은 모범 운전자에게는 최대 50%의 보험료 할인 혜택을 준다. 이를 통해 운전을 잘 하는 모범 고객은 가격 혜택을 얻을 수 있고, 보험사는 수익률을 높일 수 있게 된다. 측정할 대상은 자연히 주어지는 것이 아니다. 창조적 발상을 통해 새로운 측정의 대상을 찾아내야 하는 것이다.

우리는 이제 AI 알고리즘을 노련하게 이용하는 법에 대해 눈을 떠야 한다. AI 기술은 지속적으로 발전하고 있고 기술에 대한 접근성은 눈에 띄게 좋아졌다. 선도 기업이 개발한 고급 알고리즘을 쉽게 가져다 쓸 수 있는 시대에 살고 있다.

문제는 이를 어떻게 활용할 것인지에 대해 대부분 문외한이라는 점이다. AI가 산업계에 들어온 지 얼마 되지 않았기 때문에, AI를 활용해본 기업이 많지 않다. 무엇보다도 데이터를 어떻게 확보해야 할 지에 대한 가이드라인조차 존재하지 않는다.

창조적 측정은 우리가 스스로 해야 할 몫이다. 측정이 잘 이뤄지면, 이미 준비되어 있는 AI 알고리즘이 우리에게 심오한 통찰을 가져다 줄 것이다. 지금껏 누구도 측정해보지 않은 영역, 그러나 문제를 해결하기 위해 반드시 측정이 되어야 할 영역을 찾아내자. 이를 창의적 방식으로 측정해보자. AI를 통한 혁신은 이러한 창조적 측정에서 시작된다.

※ 정두희 MIT 테크놀로지 리뷰 코리아 편집장이며, 한동대학교 ICT창업학부 교수다. LG그룹 AI 자문교수와 교육부 AI 인력양성 정책 자문위원 등으로 활동했다. <한권으로 끝내는 AI 비즈니스 모델>, <3년후 AI 초격차 시대가 온다>, <TQ 기술지능> 등을 저술했다.

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