AI기업들이 빠르게 늘어나고 있다. 사실 그간 AI 분야는 그 중요도에 비해 관련 분야 스타트업의 활발한 움직임이 저조했던 것이 사실이다. 물론 많은 기업이 AI 관련 기업임을 자칭하며 활동하지만 AI 분야 핵심 기술에 접근하기보다는 AI 기술을 바탕으로 한 비즈니스 모델만을 제시하는 수준에 국한됐다. 그러나 최근 자연어처리(NLP), 비전 컴퓨팅 등 AI 기술 성숙도가 올라가면서 관련 인공지능(AI) 스타트업 수가 급속도로 늘고 있다.
이러한 상황은 AI 관련 투자 규모에서도 쉽게 확인할 수 있다. 한국정보화진흥원(NIA) '정보기술과 미래 전략' 보고서에 따르면 AI 관련 투자 규모는 2017년 107건 753억원에서 2018년 189곳 3599억원 투자로 크게 증가했다. 이후 2019년 205곳에 7339억원 투자가 단행됐고 코로나19 이후 거의 매달 1000억원 투자가 유입되는 상황이다.
투자 규모 못지않게 활동 분야 역시 다양화 추세에 있다. 과거 AI 기업은 AI 플랫폼 및 AI 시각 정보 기능 분야가 큰 비중을 차지했다. 하지만 최근에는 교육, 반도체, 자율주행, 구독형 AI 서비스까지 다양한 분야에서 AI 기술을 기반으로 활동하는 기업이 증가하고 있다.
한 예로 의료 분야에서는 딥러닝을 의료 분야에 접목해 의료 영상 데이터 분석으로 질병을 진단하는 기술을 개발 중인 회사라든가, 임상 실험에 15년 가까이가 소요되는 신약 개발 분야에 AI 기술을 도입해 신약 개발 기간을 대폭 단축하고자 하는 기업 등 국내에서도 다양한 시도가 전개되고 있다. AI를 사용해 기존에 정확도가 크게 떨어지는 희귀질환 유전자 진단 성능을 높이고 진단 시간과 비용을 크게 절감하고자 시도 중인 기업도 있다.
코로나19 이후 가장 크게 대두되는 분야는 교육 분야다. 방역으로 인해 비대면 교육이 활발해지면서 비대면 교육 특성을 활용하기 위한 다양한 시도가 AI를 기반으로 전개되고 있다. 자연어처리 기술을 접목해 기존 3일 이상 소요되던 채점 기간을 단 30초 수준으로 대폭 축소하기 위한 노력도 펼쳐지고 있다. 과거 온라인 시험은 불가피하게 객관식 형태로 진행될 수밖에 없었으나, 이제는 자연어처리를 통해 다수 사람을 대상으로 주관식 시험 형태로 가능해졌다. 안면 인식 기술 등을 활용해 학습자 태도 내지 학습 몰입도를 확인하기 위한 기술을 개발 중인 업체도 등장했다.
최근에는 특정 분야에서만 AI 기술을 활용하는 것이 아니라 AI와 메타버스 기술을 접목해 가상 공간에서 공연을 하거나 가상 인물을 내세워 드라마와 영화를 제작하기 위한 시도도 이어지고 있다. 근간 우리가 TV 앞에서 드라마를 볼 때, 저 주인공은 실제 사람일까 아니면 가상 인물일까를 고민해야 할 시점이 도래한 것이다.
이러한 분위기는 비단 국내만이 아니다. 미국은 이미 2018년 이후 '모바일 우선(Mobile First)'에서 '인공지능 우선(AI First)'으로 사업전략을 전환한 글로벌 정보기술 기업은 AI스타트업 인수합병 및 제휴를 통해 AI 플랫폼을 선제적으로 구축하고 있다. 우리보다 먼저 AI 분야에서 의미 있는 성과를 내고 있는 미국과 중국 경우 최근 더더욱 관련 인재 양성에 고삐를 죄는 상황이다. C레벨 인력들이 창업을 한 이후, 사업 규모가 본격적으로 커지기 시작했지만 이를 뒷받침해 줄 실무형 인력이 대거 부족한 실정이기 때문이다.
이러한 상황을 고려할 때, 국내도 머지않아 관련 분야 인력 부족 현상과 이를 해결하기 위한 기업 간 이합집산이 대거 이뤄질 것으로 전망된다.
박정호 명지대 특임교수aijen@mju.ac.kr
