디지털 혁신은 인간 행위의 통제와 증강

디지털 혁신은 본질적으로 데이터를 기반으로 인간의 행위를 통제하고 증강하는 일입니다. 그 목표는 대개 기업이 더 적은 자원으로 더 빠르게 더 큰 가치를 얻는 것이고 대상은 업무의 수행입니다. 정보화 시대의 토대 위에서 4차 산업혁명의 입구에 선 AI는 시대의 필연입니다.

기업의 수명은 짧아지고 있습니다. 1980년 이전에 존재하던 기업의 80퍼센트는 이미 사라졌고 약 17퍼센트가 5년 안에 사라질 수 있습니다. 다트머스대의 아누프 스리바스타바 교수와 비제이 고빈다라잔 교수는 상장 연대별로 기업을 묶어 5년 뒤 생존율을 셌습니다. 1970년 이전 상장 기업의 5년 생존율은 92퍼센트였지만 2000년에서 2009년 사이 상장 기업은 63퍼센트에 그쳤습니다. 오래된 기업이 약해져서가 아니라 새로운 기업이 더 빨리 무너지고 있기 때문입니다.

젊은 기업은 빠르게 출시하고 유통할 수 있는 디지털 서비스나 새로운 사업 모델 위에 세워지는 경우가 많고 이는 양날의 검입니다. 공장과 제품, 공급망을 가진 기업보다 디지털 기업은 빠른 모방에 훨씬 취약합니다. 드롭박스는 누구나 쓸 수 있는 클라우드 스토리지를 열었지만 마이크로소프트와 애플, 아마존, 구글이 핵심 기능을 거의 곧바로 따라 했습니다. 고빈다라잔 교수는 “기술 기반 영역에서는 그 주기가 훨씬 짧아졌다”고 말합니다. 민첩함은 젊음의 장점이고 끊임없는 혁신 없이는 오래가지 못한다는 점은 단점입니다.

공장과 제품, 공급망 위에 세워진 전통 기업도 더 이상 예외가 아닙니다. 팬데믹과 디지털 네이티브 세대는 디지털 접점에서의 새로운 편의를 요구했습니다. 사람들은 손끝으로 여행을 계획하고 물건을 사는 데 익숙해졌습니다.

기업과 공공 서비스는 가치를 만들어 사용자에게 전달하고 각자 파트너와 사용자라는 외부 접점을 가집니다. 놓치기 쉬운 가장 큰 사실은 그 모든 일을 내부의 구성원이 수행한다는 점입니다. 그러므로 가치의 창출과 전달, 실행은 하나로 이어진 업무로 다루어야 합니다. 기업과 공공 서비스의 대상은 파트너와 사용자, 구성원이라는 세 접점을 가진 하나의 업무입니다. 각 접점에서 만들어지는 데이터도 독립적이지 않으며 하나의 목적으로 연결된 데이터입니다.

AI가 빛을 발하는 지점이 여기입니다. 각 접점의 통찰에서 정확한 예측을 만들고 패턴과 패턴을 이어 조직 전체를 위한 통찰과 예측을 내놓을 수 있습니다. 생성형 AI는 조직 내부에서 쓰는 용어와 행위, 매체를 학습해 동료의 언어로 우리를 돕게 됩니다. 지속적인 혁신은 이제 생존의 조건이고 사람이 그것을 관리하고 계속 끌어올리는 데에는 한계가 있습니다. 업무를 하나로 이어진 일로 다루는 것이 AI가 스스로를 개선하는 가장 빠른 길입니다.

데이터의 관점에서 주목할 사실이 하나 있습니다. 우리가 데이터라고 부르는 것은 과거에 완결된 것입니다. 현재는 그 안에 존재할 수 없고 포착하기도 매우 어렵습니다. 현재를 붙잡으려면 인간의 행위가 실시간으로 디지털 데이터가 되어야 하는데 그 전체 범위라면 뉴런의 신호를 디지털로 바꾸는 신경 인터페이스 같은 것이 필요할 것입니다.

그러나 범위를 업무의 수행으로 좁히면 이야기가 달라집니다. 업무는 대체로 양식과 패턴의 집합이고 그 절차는 디지털 업무 공간으로 옮길 수 있습니다. AI가 통화 내용을 업무 공간에 요약하고 담당자가 다음 단계로 넘기며 다음 단계가 처리되지 않으면 AI가 우선순위에 따라 자동으로 실행합니다. 업무 공간의 디지털 혁신은 현재를 포착하는 일을 훨씬 쉽게 만듭니다. 과거에 완결된 데이터와 현재 진행 중인 데이터가 함께 존재하면 지속적인 혁신은 굴러가는 눈덩이처럼 커집니다.