산업계 디지털 전환이 화두로 떠오른 가운데 현장에서 활용할 수 있는 인공지능(AI) 솔루션 개발과 솔루션 활용인력을 양성해야 한다는 목소리가 높다. 이를 통해 산업계 디지털 전환을 촉진해야 한다는 것. 전자신문은 이 같은 업계 의견을 수렴하고 대안을 모색하기 위한 좌담회를 개최했다. 좌담회에서 참석자들은 산업계 디지털 전환은 이제 막 시작이라는 데 의견을 같이했다. 또 디지털 전환은 코딩역량을 가진 디지털 기술 인력과 이를 활용하는 산업전문가를 균형 있게 공급해야 가능하다고 주장했다. 비 SW 전공 학생과 산업계 재직자를 디지털 인재로 양성해 AI 솔루션 기반 디지털 전환 시장을 확대해야 한다는 의견도 제시됐다.
◆참석자(가나다순)
◇김진형 인천재능대 총장
◇박재현 아일리스 대표
◇장하영 써로마인드 대표
◇최우식 딥노이드 대표
◇하세정 NIPA 연구위원
◇사회=윤대원 전자신문 부장
◇사회=AI솔루션 활용이 산업계 전반의 디지털 전환 촉진에 어떻게 기여할 수 있다고 보나.
◇김진형(인천재능대 총장)=AI는 IT의 뒷받침으로 피는 꽃이라 할 수 있다. 어려운 문제를 AI를 이용해 해결하기 때문이다. 인지작용을 모방해 기계 사용을 편하게 해주고, 정밀한 최적 판단을 도출하고, 고도의 자동화를 가능하게 한다. AI가 디지털 전환의 강력한 도구이자 목표다. AI가 성공적 사례를 보이자 산업계에서는 이를 솔루션화해 디지털 전환을 촉진하고 있다.
◇하세정(NIPA 연구위원)=산업계 디지털 전환이 성공하려면 산업계에서 먼저 디지털 전환 수요가 제기되고 SW 개발자를 보유한 기술기업이 이를 지원해야 한다. 그러나 AI 기술 인력은 IT기업에서 먼저 선점해버리기 때문에 전통산업 분야 기업들은 AI 인력 채용이 어렵다. 산업현장 경험이 없는 SW 개발자가 주도한 디지털 전환은 실패할 가능성이 높다. AI 솔루션을 활용해 재직자들이 디지털 전환을 주도하고 SW 개발자와 협력하면 디지털 전환이 촉진될 것이다.
◇사회=AI 솔루션을 활용한 산업계 디지털 전환 사례와 성과에 대해 분야별 대표기업에서 설명해 달라.
◇최우식(딥노이드 대표)=의료 분야의 경우 AI 솔루션을 바로 적용하기 어려운 분야 중 하나다. 시간이 오래 걸리고 규제에서 자유롭지 못한 부분이 있다. 모 대학교 교수가 노코드 플랫폼으로 디지털 전환 효과를 낸 사례가 있다. 이에 향후 기술 이전 및 사업화를 추진할 계획이다. 현재 인공지능 노코드 플랫폼을 통해 연구하고 논문까지 나오고 있다. 실제 젊은 의사들이 연구 결과를 기업에 기술을 이전하거나 노코드 플랫폼으로 사업기회를 창출하는 경우도 늘고 있다. 아울러 정규과목에 노코드 플랫폼 들어가기 시작하고 전문대학이나 중학교에서도 과목 추가 요청이 오고 있다.
◇박재현(아일리스 대표)=금융 분야는 속도가 빠르다. 타 산업 분야에 비해 데이터 상태가 좋았기 때문으로 풀이된다. 금융 분야는 은행, 카드, 증권, 보험, 저축은행, 대부업 등으로 구성된다. 각 금융 분야가 이미 데이터 관련 마케팅이나 리스크 관리시스템을 도입해 쓰고 있다. 금융 분야에서는 전사 역량을 갖추기 위한 방안으로 AI솔루션을 활용한다.
데이터 회사 신설도 있었는데 각자 이해관계 충돌과 각 부서 간 쓰는 언어가 달랐다. 기술자의 말, 비즈니스 전문가의 말이 서로 달랐다. 이에 서로 협업이 가능한 모델 구축이 중요하다고 판단했고 서로 같은 언어로 협업할 수 있는 사례를 만들고 있다.
◇장하영(써로마인드 대표)=제조 분야는 AI 도입에 신중하기도 하지만 이를 통해 객관적이고 정확한 결과를 도출할 수 있는 분야기도 하다. 그렇기에 정확한 결과가 나올 것으로 확신하면 대단위 투자가 이뤄지기도 한다. 제조야말로 AI를 통한 노코딩 솔루션 개발에 적합하다고 본다. 이를 통해 불량을 차단하고 대기업은 생산기술 연구소에서 활용할 수 있다. 이미 산업계 각 라인에서 다양한 요청이 오고 있다. 문제는 사내 한정적 인원으로 이를 커버하기가 어렵다는 점이다. 예컨대 전사적 일을 두 명의 인력으로 관리할 수는 없다. 이 같은 경우 노코드 플랫폼을 활용하면 효율적으로 대처할 수 있다.
◇사회=시장의 잠재력이 크다는 얘기를 했다. 그렇다면 국내 AI솔루션 기업이 유니콘 기업으로 성장하는데 기회와 위협은 어떻게 보나.
◇최우식=유니콘 기업으로의 성장성은 충분하다고 본다. 우리나라는 교육 열정 높고 빠른 전환이라는 강점을 갖췄다. 신사업과 제조업을 골고루 갖춘 유일한 국가다. 기본적으로 글로벌 기업은 내수를 바탕으로 해외시장에 나가고 있다. 걸림돌은 '규제'다. 규제를 좀 풀어주면 좋겠다. 규제 완화와 적절한 재교육만 있다면 충분히 시장이 만들어지고 좋은 인력이 산업으로 유입되지 않을까 생각한다.
의료 규제사업인데 A병원에서는 잘 돼도 B병원은 안되는 게 의료산업이다. 그래서 교육에서 길을 찾고 있다. 의사들에게 노코드 플랫폼 제공하니까 4년 지나니 의과 정규수업에 노코드 플랫폼이 들어갔다.
◇박재현=기업가치가 8조원이 넘는 일본 기업들이 우리 솔루션을 사용하고 있다. 이는 우리 기술력이 글로벌 유수 기업과 경쟁할만하다는 것을 보여준다.
국내 디지털 전환은 전통제조업에 새로운 기술을 얹는다는 관점으로 봐야 한다. 동시에 산업현장에서 느끼는 고통을 이해해야 한다. 아주 극소수 대기업 정도가 디지털 전환을 했지만, 그 외에는 사실상 방향도 못 잡고 있다. 이 시장을 공략하기 위해 우선 노코드 기반의 분석역량을 제공하는 것이 주효해 보인다. 비즈니스 임팩트를 높이는 KPI를 제시하고, 이를 달성할 수 있는 기술을 제공해야 한다.
◇하세정=산업계 디지털 전환율이 2020년 기준 평균 2.5% 수준이다. 생각보다 낮다. 디지털 전환에 성공한다면 글로벌 시장 진출을 위한 좋은 레퍼런스가 될 것이다. 예로 SW 업체가 삼성에 제품을 납품했다면 상당한 인증 효과가 있을 것이다.
다만, 아마존이나 마이크로소프트 등 글로벌 대기업이 대규모 자금을 가지고 국내 시장 진입을 시도 중이다. 우리 AI 솔루션이 이들과 협력·경쟁하고 시장을 만들려면 AI솔루션에 대한 경쟁력이 있어야 한다. 동시에 레퍼런스도 지속 확보해야만 한다. 디지털 전환 시장을 만들어 내려면 산업부문에서 수요를 만들어야 한다. 이 과정에서 AI 솔루션이 디지털 전환에 주효한 역할을 수행할 수 있다. 다만 디지털 전환은 산업 부문에 있는 전문가가 주도해야 한다. SW 전문가가 산업에 대한 세세한 이점을 알 수 없다. 산업부문 전문가가 목표를 수립·수행해야만 성공적 전략 수립이 가능하다.
◇장하영=공장 쪽은 생각이 다르다. 흔히들 볼 때 위에서 찍어 누르면 될 줄 아는데 현장 실무자 반발이 의외로 크다. 그 때문에 못하는 경우도 많다. 현장 실무자 반대로 안 되는 경우도 많다. 현장에서는 필요성을 못 느끼기 때문이다. 인건비와도 관련돼 실제 아주 아랫단까지는 어렵다. 유니콘이 문제가 아니라 살아남는 게 문제다.
일본 첫 유니콘 기업은 SI, R&D 용역사업을 주로 했다. 한국에서는 이런 방식으로는 먹고살기 힘들다. 한국은 사업 출발은 AI인데 돈 낼 때 되면 SI로 바뀌는 현실이다. 최근 국내 대표 농기계 업체와 논의했는데 조 단위 회사인데 작년에 ERP 깔았다더라. 기본적으로 제조업 마인드 자체가 디지털 마인드가 없다.
◇사회=AI 솔루션을 활용한 디지털 전환을 촉진하기 위해 해결되어야 할 과제들이 많을 것으로 본다.
◇김진형=결국에는 도메인에 밀착해야 하는 게 아닐까 생각한다. 의료, 금융, 제조 등 각 분야에 집중해야 할 것으로 본다. 각 회사가 도메인에 특화된 모델에 힘을 모아야 한다는 의미다.
동시에 AI의 본질을 이해는 물론 AI 능력과 한계를 이해해 당면 문제를 해결할 수 있는 능력을 갖춘 개발자 양성이 시급하다. 이론도 알아야 하지만 현장에서 문제를 잘 파악하고, 사용할 수 있는 도구를 잘 사용하는 인재가 필요하다. 특히 중요한 것은 현재의 AI로 해결할 수 있는 것과 해결할 수 없는 것을 명확히 구분하는 것이다. 정확하게 지금 AI 기술로 할 수 있는 것과 할 수 없는 것을 아는 것이 중요하다.
소프트웨어 개발을 한 번도 해보지 않은 교수들에게 한 달 만에 개인화된 통역 앱을 자기 휴대폰에 개발하도록 지도한 경험이 있다. 처음에는 코딩하는 것을 두려워했지만, 완성한 후에는 너무나 자랑스러워했다. 만들어보는 것에 재미를 갖도록 유도하고 시작하게 도와주는 것이 중요하다고 본다.
전문대학생, 문과 출신 비 SW 직무 재직자, 비 SW 전공 대학생 모두가 원하는 AI 응용시스템을 만들 수 있다. 인천재능대학교는 JAIBC라는 AI-SW 특별과정에서 인텔이 개발한 AI 커리큘럼을 국내 최초로 도입했다.
◇하세정=이제까지는 SW 기술 기업 중심으로 IT시장이 만들어지고 성장해왔다면 이제부터는 기존 산업의 디지털 전환 시장이 확대될 것이다. SW 개발자 부족 문제가 이슈화되는 산업의 디지털 전환 인력 부족은 더 심각하다. 산업의 디지털 전환을 위해서는 SW 개발자보다 도메인 전문가의 역할이 더 중요하다. 도메인 전문가들이 코딩을 배워 디지털 기술을 이용하는 데 어려움이 있다. 쉽고 빠르게 배우고 익혀서 실제 현장에 적용할 수 있도록 인력양성 정책을 추진해야 한다. 다행히 다양한 산업 분야에 적용할 수 있는 국내기업들의 AI 솔루션이 있다. AI 솔루션 기업들이 다양한 레퍼런스를 확보하고 기능과 성능을 고도화할 수 있도록 지원이 필요하다.
◇최우식=문과 출신 직원을 개발자로 변화시킨 사례가 있다. 결국 태어날 때부터 문과·이과가 아니고 어디에서 어떤 경험을 했느냐가 중요한 것 같다. 문과 출신도 흥미를 돋워주면 자기 학습을 통해 성장하게 된다.
기업에서는 고급인력도 필요하지만, 단계별 필요 인력이 있다. 중간 역할부터 초기부터 다 필요하다. 그 다양한 계층에 맞는 개발자가 필요하다. 뛰어난 엔지니어는 교육이 필요 없다. 관심만 있으면 다한다. 그게 안 되는 사람들한테는 쉬운 방법을 통해 관심을 이끌어내는 것이 필요하다.
◇사회=끝으로 주제와 관련해 추가로 주시고 싶은 말씀 있으면 달라.
◇박재현=인재 양성 고민이 많이 됐다. SW 생태계가 기본적으로 SI 파견구조다 보니 뛰어난 인재들이 파견 나가서 험한 상황 견디고 싶지 않아 한다. 아무리 뛰어나도 이 상황이 안 바뀌면 인재 양성의 의미가 있을까 하는 생각이 든다. SI 기준으로 SW 교육이 가면 안 된다고 본다.
한국에서 초점 맞춰야 하는 것은 애플리케이션 개발이라고 본다. 특정 도메인에 표준화된 무엇인가를 개발하면 부가가치를 창출할 수 있을 것이다. 우리나라의 대부분 사업은 노동 집약적이다. 따라서 SW산업에 대한 인식 전환과 함께 우리가 가진 산업별 특화 애플리케이션 개발을 위한 인재 양성이 현실적이라고 생각한다.
◇장하영=AI 분야의 특징 중 하나는 현장과 밀접하다는 점이다. 현장에서는 현장의 문제를 풀어야 한다. 복잡한 문제다.
도메인에 대한 능력이 중요하지만 구하기 힘들고 비싸다. 결국 데이터사이언스를 쓰기 마련이다. 인공지능이나 코딩 둘 다 배우면 못한다. 현장에서는 운영 능력이 필요하고, 개발자는 개발 능력이 필요하다. 국내 대부분 인력양성사업은 구체적이지 못하다는 점이 아쉽다.
◇김진형= 대학에서 AI-SW 교육을 책임지도록 해야 한다. 기업에서 취업 후에 재교육시키는 것도 문제고, 사설학원이 AI-SW 교육을 책임진다는 것도 말이 안 된다. 아카데미라고 해서 정부가 비정규 교육과정에 큰 예산을 투입하는 것도 비판의 여지가 있다. 대학이 제 역할을 할 수 있도록 정부·기업·대학이 힘을 합쳐야 한다.
정리=
임중권기자 lim9181@etnews.com
