AI의 발전으로 ‘예측’의 비용이 급감하면서 운전, 질병 진단 등 그동안 예측의 문제가 아닌 것들까지 모두 예측의 문제로 바뀌고 있다. 예측 정확도가 나날이 높아지는 상황에서 먼저 사용자 데이터를 선점하고, 데이터를 통해 학습하고, 정확도를 높여 더 많은 사용자 데이터를 확보하는 기업만이 AI 시대에 승기를 잡을 수 있다. AI는 인류 역사상 처음으로 스스로 학습하는 기술이기 때문에 한 번 이 ‘피드백 순환 고리(feedback loop)’가 시작되는 순간 그 어떤 경쟁사도 따라잡을 수 없는 격차가 벌어질 수 있다. 따라서 기업은 방관하기보다는 선제적으로 AI 전략을 도입해야 하며 예측 업무의 일부만 AI로 대체하고 시스템은 그대로 유지하는 1차선(Lane 1) 방식이 아니라 시스템 전체를 재설계하는 2차선(Lane 2) 방식을 과감하게 추진해야 한다.
아제이 아그라왈 토론토대 로트만 경영대학원 교수
캐나다 토론토대 로트만경영대학원 석좌교수이자 기업가정신 및 혁신 부문 의장으로 AI와 혁신 전문가다. AI 기술이 지닌 파괴적 경제학이 어떻게 오랜 업무 방식을 깨고 새로운 작업 방식을 생성하는지 등을 조명한 베스트셀러 『힘과 예측(Power and Prediction: The Disruptive Economics of Artificial Intelligence)』과 『예측 기계(Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence)』의 저자이며 HBR(하버드비즈니스리뷰) 등 학술지와 경영 전문지에 챗GPT와 AI가 어떻게 비즈니스를 바꾸는지에 대한 다수의 글을 기고했다. 글로벌 스타트업 액셀러레이터인 ‘창조적 파괴 랩(Creative Destruction Lab)’을 설립해 2012년부터 200개가 넘는 신생 기업을 육성했으며 글로벌 창업 프로그램 넥스트36(Next 36)과 넥스트AI(Next AI)의 공동 설립자이기도 하다. MIT(매사추세츠공대)가 2017년 ‘가장 주목해야 할 기업’ 중 하나로 언급한 인공지능 및 로보틱스 회사 킨드레드 AI(Kindred AI)를 창업한 바 있다.
