이미지 목록

• 23

  [칼럼] 스포츠의 미래, AI가 답하다

  선수 발굴과 전략 수립 돕는 ‘AI 감독’이제 감독의 직감과 경험에 더해, AI에 기반한 의사 결정이 승부를 결정짓는 시대다. AI는 선수 발굴과 배치에서부터 경기 전략과 전술 수립까지 감독 역할을 폭넓게 지원하고 있다. 스페인 프로축구 구단인 세비야 FC는 ‘스카우트 어드바이저(Scout Advisor)’라는 생성 AI(Generative AI) 스카우팅 시스템을 개발해 기존 영입 방식을 완전히 변화시켰다. 기존에는 한 선수를 검토하는 데만 200~300시간이 필요했고, 유망주를 대상으로 20만 개 이상의 보고서를 정리해야 했다. 이제 생성 AI 덕분에 검색 한 번으로 적합한 인재를 찾을 수 있다.예를 들어, 스카우터가 “드리블 능력이 뛰어난 ‘측면 공격수(winger)’를 찾아줘”라고 원하는 선수의 특징을 검색하면 AI가 관련된 선수 목록을 생성하고 각 선수에대한 스카우팅 보고서까지 요약해 준다. 자연어 처리와 거대 언어 모델(LLM)을 사용해 선수 발굴의 정확성과 효율성을 높인 것이다. 특히 슈팅 시도, 패스 성공률 같은 정량적 데이터뿐 아니라, 선수의 태도나 팀 철학과 일치 여부 등 정성적 데이터까지 모두 쉽게 분석할 수 있어서 구단은 수백만달러에 달하는 투자를 보다 자신 있게 결정할 수 있다.AI는 상대적으로 디지털 기술 활용에 대한 저항이 큰 테니스 종목에서도 혁신을 일으키고 있다. 특히 경기 전략을 수립하는 데 AI 힘이 크게 발휘되고 있는데, 그 예로 세계 여자테니스 국가 대항전인 ‘빌리 진 킹 컵(Billie Jean King Cup)’이 있다. 이 대회는 다른 테니스 대회와 달리, 경기 중 코칭받는 것을 허용하고 있고 선수도 교체할 수 있다. 그래서 선수 경기력을 실시간으로 분석하면서, 상황에 맞춰 전략이나 전술을 조정하는 게 매우 중요하다. 국제테니스연맹(ITF)은 마이크로소프트(MS)와 협업해 개발한 AI 기반 실시간 분석 플랫폼을 활용하고 있다.AI는 공 추적 카메라와 3D 레이더 시스템을 통해 선수의 움직임과 공의 속도 등에 대한 데이터를 생성한다. 팀은 사전에 준비한 전략으로 얼마나 성과를 거두고 있는지 대시 보드를 통해 확인하고, 경기 중 중요한 순간마다 어떻게 작전을 변경할지 더 나은 의사 결정을 할 수 있다. AI 기반의 테니스 경기력 분석 플랫폼(Source: Microsoft)선수의 경기력을 극대화하는 ‘AI 코치’AI는 코치처럼 선수의 훈련 방식과 영양 섭취를 최적화하고, 부상 예방, 장비 개선 등 다양한 방식으로 경기력을 향상하는 데 도움을 준다. 선수 간 격렬한 충돌이 잦은 미국 프로풋볼리그(NFL)는 AI 기반 플랫폼인 ‘디지털 애슬릿(Digital Athlete)’을 통해 선수의 부상 가능성을 예측하고 있다. 가상공간에서 선수의 디지털 복제본을 생성하고, 헬멧과 장비에 부착된 RFID(무선 주파수 식별 장치), 경기장 내 추적 카메라 등에서 추출한 데이터를 기반으로 수백만 개의 시뮬레이션을 실행한다. 예를 들어, 다른 헬멧을 썼을 때 결과는 어떻게 달라지는지, 다른 경기장이나 다른 날씨 상황에서 경기했다면 어떤 차이가 있는지 등 선수 안전에 미치는 영향을 분석한다. 이를 통해 개인화된 부상 예방 솔루션을 제공하거나 이상적인 훈련 양을 결정해 부상 가능성을 줄일 수 있다.또한, 디지털 애슬릿의 핵심 기술 중 하나인 AI 기반의 ‘3D 자세 추정(Pose Estimation)’ 기술은 선수의 관절 위치를 3D로 보여주는데, 선수가 어떻게 움직일 때 특정 부상으로 이어질 수 있는지 그 원인을 효과적으로 파악할 수 있다. 디지털 애슬릿은 지난해 시즌부터 처음으로 NFL의 32개 모든 팀에 도입돼 선수가 최상의 경기력을 발휘하는 데 도움을 주고 있다.선수 부상 가능성 예측 플랫폼, '디지털 애슬릿'(Source: NFL)팬의 관람 경험을 혁신하는 ‘AI 중계’AI 기반 중계 기술은 스포츠 방송과 관중의 경험까지도 변화시키고 있다. AI가 접목되는 중계 영역은 다양한데, △득점 가능성 등을 예측해서 보여 주는 ‘실시간 예측 시스템’ △팬의 관심사에 맞춰 주요 장면을 알아서 편집해 주는 ‘하이라이트 영상’ △사람 중계진을 보조하는 ‘AI 캐스터’ △카메라가 경기 촬영부터 송출까지 척척 하는 ‘무인 중계 시스템’ 기술 등이 있다.올여름에 프랑스 파리에서 열린 올림픽 기간, 미국의 올림픽 독점 중계사인 NBC는 맞춤형 중계 요약 서비스인 ‘일일 올림픽 하이라이트’를 제공했다. 구독자는 NBC의 온라인 동영상 서비스(OTT) 플랫폼인 ‘피콕(Peacock)’에서 관심 있는 경기를 선택하고, 경기의 비하인드 스토리나 화제가 된 순간 등 보고 싶은 하이라이트 유형을 미리 설정했다. 이렇게 하면 경기 다음 날 바로, AI가 편집한 나만의 하이라이트 영상을 볼 수 있다.특히 AI로 재현한 미국의 전설적인 스포츠 캐스터인 알 마이클(Al Michael)의 목소리가 담겨 경기 영상의 몰입도를 더욱 높였다. 피콕 직원은 이 AI 음성이 선수 이름을 정확히 발음하는지, 중계 흐름이 자연스러운지를 사전에 검토해 품질을 높였다. 피콕 사장인 켈리 캠벨(Kelly Campbell)은 “스포츠와 기술을 결합해 팬에게 그 어느 때보다 개인화된 올림픽 경험을 제공한다”며 초개인화 시대에 맞춘 새로운 경험을 강조했다.AI 기반의 하이라이트 영상 서비스(Source: Peacock, NBC Universal)앞으로 스포츠 팬덤이 커지고 기술이 발전하면서 스포츠와 AI의 융합은 더욱 가속화될 것이다. 각본 없는 드라마인 스포츠가 각본이 있어야 힘을 발휘하는 AI와 만나 앞으로또 어떤 시너지를 낼까. 우리가 속한 산업은 스포츠 산업과 만나면 어떤 힘을 발휘할 수 있을까. 무궁무진한 기회를 상상해 보자.이정민 IGM세계경영연구원 인사이트연구소 책임연구원* IGM 이코노미조선 칼럼을 정리한 글입니다.

  작성자 작성일 11-18 조회 108
• 22

  [칼럼] 생성 AI 업무 혁명! 성공적인 도입을 위한 …

  2016년, 구글 딥마인드 인공지능(AI) 프로그램 ‘알파고’와 이세돌 9단의 바둑 대결은 AI 시대의 본격적인 도래를 알린 중요한 사건이다. 당시 일각에선 AI가 인간 능력을 넘어설 뿐만 아니라, 인간 일자리까지 위협할 수 있다는 두려움을 품었다. 그러나 시간이 지나면서 AI는 위협이 아닌 혁신의 도구로 자리 잡기 시작했다. 특히 최근 등장한 생성 AI(Generative AI)는 혁신을 더욱 가속화하고 있다.과거에는 기술 개발과 도입에 높은 수준의 전문성과 자원이 필요했기 때문에, 기술혁신은 주로 대기업과 전문가의 전유물이었다. 하지만 생성 AI는 기술적 장벽을 허물며 중소기업과 일반인도 혁신의 주체가 될 기회를 제공하고 있다. 이처럼 생성 AI는 이제 다양한 산업 분야에서 기업과 일반인 모두가 업무 혁신을 실현하는 데 중요한 역할을 하고 있다. 다음 사례는 이러한 변화를 잘 보여주고 있다.중소기업 경쟁력 강화하는 AI한 철강 중소기업 A사는 생성 AI를 활용해 스마트 팩토리를 구축하고, 설비 관리 시스템을 고도화해 불순물 관리를 더욱 정교하게 진행하고 있다. 철강 생산에서 불순물 제거는 제품 품질을 좌우하는 핵심 과정으로, 이 기업은 생성 AI 기반의 실시간 데이터 분석과 예측 모델을 통해 설비 고장이나 성능 저하를 사전에 감지하고 신속하게 예방 조치를 하고 있다. 또한, AI 통합 제어 시스템을 통해 철강 생산의 연속 작업을 효율적으로 관리해 생산 중단을 최소화하고 있다. 이로써 수율을 향상하는 동시에 인건비 절감 효과도 크게 거뒀다.또한, 한 전자상거래(이커머스) 중소기업 B사 역시 생성 AI를 적극 활용해 수요 예측과 배송 효율성을 크게 개선하고 있다. 이커머스에서 빠르고 정확한 배송은 중요한 경쟁 요소다. 이커머스 업체가 자체적으로 데이터 수집 및 분석 시스템을 구축해 날씨, 요일, 프로모션 등 다양한 데이터를 분석하고, 지역별 주문량을 정확하게 예측하고 있다. 이를 통해 불필요한 상품 폐기를 줄이고, 재고 관리의 효율성을 높여 손실을 최소화하고 있다. 생성 AI 도입으로 주문과 배송 과정의 정확도를 높여 고객 만족도 또한 크게 향상할 수 있었다. 이 두 사례는 중소기업이 생성 AI를 활용해 생산성과 효율성을 높인 구체적인 방법을 보여준다.개인 업무 혁신과 효율성 제고생성 AI는 기업뿐만 아니라 개인의 업무 혁신에서도 중요한 역할을 하고 있다. 예를 들어, 한 물류 회사의 직원은 생성 AI를 도입해 기존에 8시간이 걸리던 업무의 대부분을 자동화했다. 생성 AI가 주문 및 재고 관리, 보고서 작성 같은 반복적인 작업을 대신 처리하면서 그 직원은 더 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있었다. 이는 생성 AI가 단순히 시간을 절약하는 도구를 넘어, 업무 질을 높이는 역할을 하고 있음을 보여준다.또한, 한 금융그룹의 직원은 생성 AI 기반의 챗봇을 사용해 내부 고객 응대 업무를 자동화했다. 챗봇이 자주 묻는 말에 신속하게 답변해 주면서, 직원은 더 복잡한 문제 해결에 집중할 수 있었다. 이로 인해 업무 효율성이 크게 높아졌고, 고객 응대의 품질 또한 향상됐다. 더불어 K자동차그룹의 엔지니어링팀은 챗GPT 같은 생성 AI를 활용해 복잡한 물리 문제 해결 도구를 개발했다. 이를 통해 복잡한 계산과 시뮬레이션 작업을 자동화하면서, 차량 설계와 시험 과정에서 발생하는 문제를 빠르게 해결할 수 있게 됐다.생성 AI는 이제 선택이 아니라, 기업이 살아남고 성장하기 위한 필수 도구가 되고 있다. 2024년 딜로이트 조사에 따르면, 응답자의 79%가 향후 3년 이내에 생성 AI가 기업 변화를 주도할 거라고 답했다. 이는 생성 AI가 단순한 기술적 선택을 넘어서, 기업 경쟁력의 핵심 요소로 자리 잡고 있는 것을 보여준다. 하지만 생성 AI 도입은 기술 자체의 잠재력만으로는 그 효과를 발휘할 수 없다. 기업이 이 기술을 성공적으로 정착시키고 그 성과를 극대화하기 위해서는 명확한 교육 전략이 뒷받침돼야 한다.맥킨지의 성공적 AI 도입 위한 조언맥킨지는 지난 5월 ‘사회적 이익을 위한 AI (AI for social good)’라는 제목의 보고서에서 기업이 성공적으로 AI를 도입하려면 ① 생성 AI 리터러시 확장 ② 기술적 전문성 및 데이터 활용 역량 강화 ③ 윤리적 리스크 관리 교육, 세 요소에 집중해야 한다고 강조했다. 이에 필자는 맥킨지가 제시한 이 세 요소를 실제 기업 환경에 맞게 적용할 수 있는 구체적인 교육 방안을 제안하고자 한다.우선, 생성 AI 리터러시는 단순히 AI의 개념적 이해를 넘어서, 실질적으로 이를 업무에 적용하는 능력을 의미하는 말이다. 기업 내 모든 직원이 생성 AI의 핵심 개념과 활용 방법을 충분히 이해하고 실무에 적용할 수 있어야만 기술 도입의 효과를 극대화할 수 있다. 이를 위해 단순한 이론 학습을 넘어 부서별 역할에 맞춘 맞춤형 교육 프로그램이 필수다.초기 단계에서 직원이 AI 기술에 대한 신뢰를 구축하고, 실제 업무에 적용할 수 있도록 실습과 워크숍을 중심으로 구성된 체계적인 학습이 이뤄져야 한다. 특히, 단계별로 설계된 교육 커리큘럼을 통해 직원이 AI 시스템의 작동 원리와 그것이 기업의 비즈니스 프로세스에 미치는 영향을 명확히 이해할 수 있도록 해야 한다. 기본 개념에서부터 고급 활용까지 유연하게 설계된 학습 체계는 기업의 전략적 요구와 상황에 맞춰 조정될 수 있으며, 이를 통해 AI 도입 초기부터 실질적인 성과를 도출할 수 있다.기술적 전문성과 데이터 활용 역량 강화도 중요하다. AI 도입 성공 여부는 기술적 전문성을 확보하고 이를 실제 비즈니스 환경에 적용할 수 있는 역량에 크게 좌우된다. 기술적인 이해와 함께, AI의 한계와 가능성을 명확히 파악하는 것이 중요하다. 이를 위해 고급 AI 기술을 학습하고 실질적인 문제 해결 능력을 배양하는 맞춤형 교육 프로그램이 필요하다. 이 프로그램은 단순히 이론적인 교육에 그치지 않고, 프로젝트 기반의 실무 중심 학습을 통해 직원이 실제로 AI 기술을 업무에서 활용할 수 있도록 설계돼야 한다. 특히 데이터 관리 역량은 AI 성과에 중요한 변수로 작용한다. 데이터 품질은 AI 성능에 직접적인 영향을 미치기 때문이다. 윤리적 리스크 관리 교육도 필요하다. AI가 편향된 데이터를 학습할 경우 그 결과는 왜곡될 수 있으며, 이는 기업의 평판과 신뢰도에 심각한 영향을 미칠 수 있다. 따라서 AI 시스템을 도입하는 기업은 편향된 데이터의 식별과 교정 방법에 대한 체계적인 교육을 필수적으로 시행해야 한다. 실무 중심의 사례 학습을 통해 실제 발생한 윤리적 문제를 분석하고, 이를 예방할 수 있는 실질적인 방법을 제공하는 것이 윤리 교육의 핵심이다. 더 나아가 AI와 관련된 법적 규제와 사회적 책임에 대한 교육을 강화해, 직원이 AI 사용 시 발생할 수 있는 윤리적 문제를 명확히 인식하고 이에 대비할 수 있도록 해야 한다.결국, AI 도입을 성공으로 이끄는 핵심 요소는 단순한 기술 도입이 아닌 그 기술을 활용할 수 있는 조직 역량의 강화에 있다. 앞에서 언급한 세 가지 핵심 교육 요소를 통해 기업은 생성 AI의 잠재력을 극대화하고, 이를 통해 실질적인 비즈니스 성과를 창출할 수 있다. 이러한 교육 전략은 기업의 장기적인 경쟁력 확보와 디지털 전환의 성공을 위한 초석이 될 것이다. 생성 AI의 도입은 단순한 기술혁신을 넘어 조직과 개인 모두에게 새로운 가능성을 열어주는 중요한 전환점이다. 생성 AI가 반복적이고 소모적인 업무를 처리하는 동안 우리는 더 창의적이고 전략적인 문제에 집중할 수 있게 된다. 진정한 혁신은 생성 AI 자체에 달린 것이 아니라, 이를 얼마나 효과적으로 활용해 가치를 창출하느냐에 달려 있다. 생성 AI와 인간의 협력은 미래를 이끌어갈 필수적인 동력이며, 이를 잘 활용하는 이들이 결국 새로운 경쟁력을 갖게 될 것이다.장유정 IGM세계경영연구원 디지털인재혁신본부 책임연구원* IGM 이코노미조선 칼럼을 정리한 글입니다.

  작성자 작성일 10-21 조회 338
• 21

  [프리즘] 스포츠테크 혁명(2/2) : AI 심판, 중…

  * ‘스포츠테크 혁명, AI in Sports’는 2회차로 연재됩니다. 이전 글은 1편을 참고해주시기 바랍니다.경기장 안팎에서 활약하는 AI 사례(3) 공정한 판정을 돕는 ‘AI 심판’오심도 경기의 일부일까? 이제 그 말이 통하지 않을 수 있다. AI 기술은 인간 심판의 눈으로 볼 수 없는 찰나의 순간까지도 포착하여 더욱 공정하게 판정하도록 보조하고 있기 때문이다. 특히 0.0001초 차이로 희비가 엇갈리는 스포츠이기에 승부를 가리는 데 있어서 AI의 역할은 더욱 중요해질 전망이다.그동안 야구에서 판정 논란이 많은 것 중 하나는 ‘스트라이크-볼’ 판정이었다. 스트라이크인지 볼인지 판단하는 것은 전적으로 인간 심판의 감각에 의존하기 때문에 일정할 수도, 객관적일 수도 없기 때문이다. 특히 스트라이크존은 3차원(3D) 공간인데, 심판은 인간이기에 2차원으로 볼 수밖에 없어서 포수의 포구 시점에서 판정을 내릴 수밖에 없는 한계가 있었다. 우리나라 프로야구리그 KBO는 2024년 시즌부터 ‘스트라이크-볼’ 판정을 AI에게 맡겨 일관성과 공정성을 높이고 있다. 이 기술은 ‘자동투구판정 시스템(Automatic Ball-Strike System, ABS)’으로, 1군 리그에 도입하는 것은 전 세계 최초이다.ABS란, 야구장에 설치된 3대의 카메라가 공 궤적을 추적하면 AI가 스트라이크존 기준에 따라 스트라이크인지 볼인지 판독하는 기술이다. 주심은 이어폰을 통해 ABS 판정을 실시간으로 전달받은 뒤, 사인을 내린다. KBO는 ABS 도입 전, 19개의 시범경기에서 ABS 추적 성공률이 99.9%에 달한다고 밝혔다. 심판들은 판정 실수가 생중계될 때마다 쏟아지는 비난과 심리적 압박감에서 벗어날 수 있어서 도입을 지지하는 추세다. 야구팬들 또한 억울한 볼 판정이 없어질 것이라는 기대감을 안고 있다. ABS가 스트라이크-볼을 측정(Source: KBS News)체조도 판정시비가 많은 종목이다. 빠르게 움직이는 선수의 기술 수행도와 예술성을 평가하는 종목 특성상, 인간의 편향이나 불완전함이 점수에 반영될 수 있기 때문이다. 이에 체조계에서는 심판을 보조하여 판정 논란을 줄이고자 2019 세계선수권 대회부터 AI 심판인 ‘판정지원시스템(Judging Support System, JSS)’을 도입했다. JSS는 AI 기반으로 선수의 미세한 움직임까지 포착하고, 점프나 회전수 등 기술 수행 정확도를 분석하여 채점한다. 이 기술은 올림픽 최초로, 이번 2024 파리 올림픽에 등장했다. 다만, 전적으로 JSS에게 평가를 맡기지 않고, 심판의 판정에 대해 이의를 제기하거나, 심판의 의견이 나뉠 경우 JSS에게 도움을 받을 수 있다. 국제체조연맹과 일본 IT사 ‘후지쯔(Fujitsu)’가 공동 개발한 AI 기반의 ‘판정지원시스템’(Source: Fujitsu)(4) 팬의 관람 경험을 극대화하는 ‘AI 중계’AI 기반 중계 기술은 스포츠 방송과 관중의 경험까지도 변화시키고 있다. AI가 접목되는 중계 영역은 다양한데, ▲득점가능성 등을 예측해서 보여주는 ‘실시간 예측 시스템’, ▲팬의 관심사에 맞춰 주요 장면을 알아서 편집해주는 ‘하이라이트 영상’, ▲사람 중계진을 보조하는 ‘AI 캐스터’, ▲카메라가 경기 촬영부터 송출까지 척척 하는 ‘무인 중계 시스템’ 기술 등이 있다.다채로운 중계 화면으로 팬들의 눈길을 사로잡고 있는 사례가 있다. 아마존 프라임 비디오(Amazon Prime Video)는 미국 NFL 경기 중 하나인 ‘Thursday Night Football(TNF)’에서 AI 기반으로 각 팀의 득점 찬스 기회, 패스 성공확률 등 경기상황을 실시간으로 예측해 보여준다. AI는 3만 5천여 개의 경기와 선수들의 움직임 패턴 데이터를 학습했으며, 선수의 어깨패드에 삽입된 RFID(무선 주파수 식별장치)를 통해 가속도, 방향, 위치 등 데이터를 활용한다. 구체적으로 어떤 기능이 팬의 관람 경험을 극대화하고 있는지 살펴보자.경기 중 수비수들이 어떻게 움직일지 예측해서 빨간 원으로 표시하는 ‘수비 알림(Defensive Alert)’ 기능이 있다. 가령, 공격팀의 최전방 포지션인 ‘센터’ 선수가 경기의 사령관인 ‘쿼터백’에게 공을 전달할 때, 이 공격을 방해하려는 수비수를 예측해 빨간 원으로 표시해준다. 특히, 공격을 자주 방해하는 수비수보다는, 평소 방해하지 않다가 예상치 못하게 방해하려는 수비수를 찾아내도록 설계되었다. 이를 통해 팬들은 경기 중 상대 선수의 의외의 움직임을 잘 예측할 수 있어 더욱 흥미진진하게 관람할 수 있다.빨간 원과 비슷하게 녹색 원으로 표시되는 ‘주요 타겟(Prime Targets)’ 기능도 있는데, 이는 패스를 받으려는 공격수 선수를 예측해서 보여준다. 수비수와의 거리를 벌려 패스 받을 공간을 만들어내는 선수를 추적해 이 원을 표시한다. 아마존 프라임 비디오의 수석 코디네이팅 프로듀서인 베시 라일리는 “AI 기술을 활용해 경기의 숨은 디테일을 전달해서 팬들이 경기를 더 잘 이해하도록 하는 것이 목적이다"라며, 단순히 경기 결과의 승패를 떠나 경기 과정 그 자체에서 더 즐거운 경험을 주는 데 초점을 맞추고 있다.NFL 경기 중 AI가 선수들의 움직임을 분석해 중계 화면에 실시간으로 표시해줌(Source: Amazon)AI로 무장할 미래 스포츠, 어떤 기회를 발견할 것인가?이제 스포츠 현장은 AI를 필두로 신기술이 펼쳐지는 무대가 되었다. AI가 진화할수록 스포츠 산업에서의 영향력이 커지고 있는 것은 자명한 사실이다. 위 사례에서 보았듯이, AI는 이미 많은 분야에서 사람을 뛰어넘는 성과를 보여주고 있다.이와 동시에, 스포츠 산업의 AI 활용에 따른 한계점과 과제들도 새롭게 떠오르고 있다.- 개인화된 스포츠 경험을 위해 데이터 활용과 보호 사이의 균형은 어떻게 맞출 것인가?- 편향된 데이터는 사용되지 않았는가?- 변수가 많은 스포츠 상황에서 AI의 판단 정확성을 어떻게 높일 것인가?향후 AI 과제를 해결해 나가면서 스포츠와 AI의 융합은 더욱 가속화될 전망이다. 각본 없는 드라마인 ‘스포츠’가 각본이 있어야 힘을 발휘하는 ‘AI’와 만나 앞으로 또 어떤 시너지를 낼까? 우리가 속한 산업은 스포츠 산업과 만나면 어떤 힘을 발휘할 수 있을까? 무궁무진한 기회를 상상해보자.<References>· “Three ways AI is changing the 2024 Olympics for athletes and fans”, 2024.7.25, Nature· “IOC and Olympic Movement using the transformative power of AI to redefine the sports landscape”, 2024.7.24, International Olympic Committee· “Artificial intelligence — The MVP for personalizing sports (Sports Industry Outlook 2024)”, PwC· “How AI-powered recruiting helps Spain’s leading soccer team score”, 2024.5.21, IBM· Artificial Intelligence in Sports Market Size, Share, Competitive Landscape and Trend Analysis Report, by Component, by Deployment Model, by Technology, by Application, by Game Type : Global Opportunity Analysis and Industry Forecast, 2023-2032, 2024.2, Allied Market Research· “Building a digital athlete: Using AI to rewrite the playbook on NFL player safety”, 2024.2.1, National Football League· “Transforming Player Scouting With IBM’s Generative AI”, 2024.1.23, Sevilla FC· “Judging Support System Co-development with FIG”, Fujitsu· “Can AI Score Big In The Future Of Sports? Five Key Trends Shaping The Industry”, 2023.9.27, Forbes· “올림픽 경기의 시간 측정을 책임져 온 오메가의 자긍심”, OMEGA· “모빌리티 기술로 금빛 물든 1.3초의 승부”, 현대자동차그룹

  작성자 작성일 09-23 조회 578
• 20

  [프리즘] 스포츠테크 혁명(1/2) : AI 감독, 코…

  스포츠 역사를 뒤바꾼 역대 기술들이 있다. 1948년 생모리츠 올림픽에서 처음 등장한 ‘전자계측’ 기술은 센세이션을 불러 일으켰다. 이때부터 인간 심판 대신 기계가 선수의 결승 통과 시간을 알려주면서, 심판이 리본을 들고 결승선에 서있는 일은 사라졌다. 1964년 인스부르크 올림픽에서는 시청자가 스포츠를 즐기는 방식을 완전히 바꾸었다. 중계 화면에 선수들의 기록을 ‘실시간으로 보여주는 기술’이 처음 도입되었기 때문이다. 1968년 멕시코시티 올림픽에서는 수영 종목에 ‘전자식 터치패드’가 등장하면서 또 한 번의 혁신이 일어났다. 심판이 아닌, 선수가 직접 시간을 멈춰 기록하는 시대가 열린 것이다. 이미 보편화된 ‘VAR(비디오 판독 기술)’도 2018년 러시아 월드컵에서 처음 도입되어 판정 정확도를 한층 높였다. 이처럼 스포츠 역사는 수많은 기술과 함께 발전해왔다. 앞으로 스포츠 역사를 뒤흔들 기술은 무엇일까?바로 인공지능(AI)이다. AI 기술은 감독, 선수, 심판, 중계진, 팬덤은 물론, 테크기업, 광고계 등 스포츠 생태계 전반에서 활약하고 있다. 스포츠 산업이 AI로 어떻게 디지털 변신을 꾀하고 있는지, 실제 어떻게 스포츠 경험을 향상시키고 있는지 살펴보자.스포츠, AI와 만나다!AI가 이끄는 스포츠테크 시장의 성장그동안 스포츠 산업에 다양한 신기술을 접목하려는 시도는 늘 있어왔다. 하지만 2022년 오픈AI의 챗GPT가 출시된 후, 여느 산업처럼 스포츠 산업에서도 AI의 활용 시도가 더욱 활발해지면서 스포츠 산업은 진정한 ‘스포츠테크’의 모습으로 탈바꿈하고 있다. AI 기술은 스포츠 산업의 전 영역에서 활용되면서, 감독의 전략, 선수의 경기력, 관중 경험, 심지어 평가방식까지도 뒤바꾸고 있다.국제올림픽위원회(IOC) 토마스 바흐 위원장은 “올림픽 역사상, 2024 파리 올림픽에서 처음으로 AI가 주목받을 것입니다.” 라고 발표한 바, 실제 올림픽에서 AI 활용 사례를 180건 이상 선보이며 AI를 통한 스포츠 산업의 발전 가능성을 열어주었다.글로벌 리서치 기업, 얼라이드 마켓 리서치(Allied Market Research)에 따르면, 스포츠 분야에서 글로벌 AI 시장은 2023년부터 연평균 30.1%씩 성장해 2032년에는 297억 달러(약 41조원) 규모로 커질 것으로 전망한다. 스포츠 산업에서의 글로벌 AI 시장 규모 (Source: Allied Market Research/ IGM 이미지 구성)경기장 안팎에서 활약하는 AI 사례AI는 선수발굴부터, 전략 및 전술 결정, 경기력 향상, 판정과 중계, 팬들의 스포츠 경험까지 전 영역에 걸쳐 혁신을 일으키고 있다. 각 영역별 AI 활용 사례를 살펴보자.(1) 선수발굴부터 전략수립까지 판단에 도움주는 ‘AI 감독’이제 감독의 직감과 경험만이 아닌, 디지털 기술에 기반한 의사결정으로 승부가 갈리는 시대다. AI는 뛰어난 선수를 발굴하고 배치하는 것부터 경기 전반의 전략과 전술을 수립하는 것까지 감독의 역할을 지원하고 있다.스페인 프로축구 구단인 세비야 FC는 그동안 엄청난 양의 스카우팅 보고 서류들로 골머리를 앓아왔다. 20~25명으로 구성된 스카우트 팀은 매일 선수의 훈련과 경기를 관찰하면서 데이터를 기록하는데, 한 선수당 40여개의 보고서가 나오고 이를 검토하는 데만 200~300시간이 소요됐기 때문이다. 세비야 FC는 영입방식을 혁신하고자, 글로벌 IT사 IBM과 함께 생성형 AI 스카우팅 시스템인 ‘스카우트 어드바이저(Scount Advisor)’를 개발했다.AI는 득점시도, 패스 성공률, 속도와 같은 정량적 데이터는 물론, 선수의 태도, 팀 철학과의 일치여부 등 정성적 데이터까지 모두 분석하여 유망주를 식별한다. 특히 자연어 처리와 대규모 언어모델(LLM)을 사용해 선수 식별의 정확성과 효율성을 높였다. 예를 들어, 스카우터가 “드리블 능력이 뛰어난 측면 공격수(윙어, Winger)를 찾아줘.” 라고 원하는 선수의 특징을 검색하면, AI가 관련된 선수 목록을 생성하고 각 선수에 대한 스카우팅 보고서까지 요약해준다.세비야 FC 디렉터 빅토르 오르타(Victor Orta)는 “우리는 절대 데이터만으로 선수를 영입하지 않겠지만, 그렇다고 데이터를 사용하지 않고 영입할 일도 없을 것이다.”라며 인간의 판단력과 데이터 기반의 AI 분석을 결합해 인재영입에 대해 더 나은 결정을 내릴 수 있음을 강조했다. ”드리블 능력이 뛰어난 측면 공격수” 입력 시, AI가 선별한 선수 리스트 (Source: IBM, Sevilla FC)AI 기술이 고도화되면서 모바일 폰 하나로 전 세계 어디에서나 스포츠 유망주를 발견할 수 있게 됐다. 국제올림픽위원회(IOC)과 인텔(Intel)이 공동 개발한 AI 기반의 ‘스카우팅 앱’이 대표적인 사례다. 사용자가 휴대폰이나 태블릿으로 달리기, 점프, 팔굽혀펴기 등 운동 동작을 수행한 영상을 앱에 업로드하면, 이 영상은 클라우드로 전송되고, AI가 운동 능력을 분석해 올림픽 선수가 될 잠재력 있는 유망주를 가려낸다.이 기술은 2026년 청소년 올림픽이 개최되는 세네갈에서 지난 3월에 시범 도입되어, 세네갈 청소년 1000여명 중에서 48명이 선발되었다. 이들은 앞으로 세네갈 국가올림픽위원회가 운영하는 훈련 프로그램에 참여할 예정이다. IOC와 인텔은 이 기술을 통해 외딴 지역에서도 재능 있는 인재를 쉽게 발굴 및 육성할 수 있고, 아이들도 꿈을 실현할 기회를 얻음으로써 스포츠 접근성이 늘어날 것으로 예상한다고 밝혔다.스포츠 인재를 발굴하는 AI 스카우팅 앱 (Source: IOC, Intel)(2) 선수 경기력을 강화하는 ‘AI 코치’AI 기술은 마치 코치처럼 선수의 훈련방식이나 영양섭취를 최적화하는 것부터 부상 예방, 맞춤형 스포츠웨어 제작 및 장비 개선까지 다양한 방식으로 퍼포먼스 향상에 도움을 주고 있다.손에 땀을 쥐게 하는 1.3초의 찰나의 순간에 승패가 갈리는 양궁. 이번 2024 파리 올림픽에서 사상 최초로 한국 양궁 대표팀은 5종목 모두 석권했다. 한국 양궁이 강한 것은 공정한 선발, 훈련비용 지원 등 여러 비결이 있지만 AI 기술을 활용한 훈련도 메달 획득을 도왔다. 현대자동차그룹이 로봇팔에서 영감을 받아 개발한 ‘AI 슈팅로봇’은 바람 세기와 방향, 화살 점수 분포를 감지해 조준점을 스스로 조정하면서 활을 쏜다. 로봇의 적중률은 평균 9.65점 이상으로, 선수들은 훈련 파트너가 부재하더라도 로봇과 일대일로 겨루면서 실전 감각을 키울 수 있다.극도의 압박감 속에서 평정심을 유지하는 능력도 양궁 종목에서 매우 중요한 요소다. 미세한 흔들림 없이 활시위를 당길 수 있기 때문이다. 2020 도쿄올림픽에서 심박수가 160BPM 이상 치솟던 김제덕 선수, 2024 파리 올림픽에서는 60~90BPM으로 휴식 상태의 심박수를 유지하며 많은 사람들의 관심을 끌었다.그 비결은 시끄러운 경기장에서의 소음 적응 훈련, 체력단련, 명상 등 반복적인 훈련과 더불어, AI 기반의 심박수 측정 장치가 마인드 컨트롤 능력을 향상시키는 데 큰 도움을 준 것이다. 이 장치는 선수에게 센서를 부착하지 않고, 미세하게 변하는 얼굴색을 카메라로 감지하여 심박수를 측정한다. 심박수는 실시간으로 화면에 표시되기 때문에, 선수들은 자신도 알아차리지 못했던 긴장상태를 파악할 수 있고, 누적된 데이터를 바탕으로 개인별 맞춤 훈련을 할 수 있다. ‘개인 훈련용 슈팅 로봇’과 ‘비전 기반 심박수 측정장치’ (Source: 대한양궁협회, 현대자동차그룹)이제 스포츠를 즐기는 아마추어 선수도 AI 기술 덕분에 쉽게 코칭 받으면서 실력을 키울 수 있다. 골프 스윙분석기로 북미 시장 점유율 1위를 차지하는 ‘플라이트스코프(flightscope)’는 세계 최대 골프전시회 2024 PGA 쇼에서 ‘배저(Badger AI)’를 공개했다.배저 AI는 전 세계 골프장의 온도, 습도, 바람 등을 분석해 코스를 어떻게 공략할지, 클럽(골프채)을 무엇으로 선택할지 조언한다. 또한 스윙 데이터 기반으로 개선점을 진단하여 맞춤 트레이닝을 제공한다. 예를 들어, “방금 이 세션을 두 달 전 첫번째 레슨과 비교해줄래?” 등과 같이 질문하면, 누적된 데이터 기반으로 대답해준다. 이처럼 정교해진 AI 코칭 덕분에 아마추어 골퍼도 프로 골퍼처럼 언제 어디서든 체계적인 훈련을 받을 수 있게 됐다. 플라이트스코프의 헨리 존슨(Henri Johnson) 회장은 "사람들이 직접 데이터를 보고 이해하는 것은 너무 어렵다.”면서 “골프 천재인 AI 친구에게 물어보면서 레슨까지 받을 수 있다.”고 강조했다.* AI 감독과 코치 사례에 이어서, AI 심판 및 중계와 관련된 사례는 다음 글에서 보실 수 있습니다.

  작성자 작성일 09-23 조회 540
• 19

  [시금치] "이제 편파판정은 없다!" 사람보다 시력 좋…

  우리나라 프로야구(KBO)가 역대급 흥행몰이를 하고 있다는 사실을 아시나요?올림픽 기간에도, 역대급 폭염에도 KBO 관중 수는 오히려 늘었다고 합니다. 역대 최소 경기로 벌써 800만 관중을 돌파했는데요. 아직 171경기가 남았으니 1000만 관중을 돌파하지 않을까 기대됩니다. 구단 순위가 계속 뒤바뀌는 치열한 경쟁도 볼거리인데, AI 기반의 판정 시스템을 도입한 것도 재미를 한층 더했습니다.그동안 야구에서 판정 논란이 많은 것 중 하나는 ‘스트라이크-볼’ 판정이었습니다. 투수가 던지는 공이 스트라이크인지, 볼인지 판단하는 것은 전적으로 인간 심판의 눈에 의존하기 때문에 일정할 수도, 객관적일 수도 없기 때문이죠. 특히 스트라이크존은 3차원(3D) 공간인데, 심판은 인간이기에 2차원으로 볼 수밖에 없어서 포수의 포구 시점에서 판정을 내릴 수밖에 없는 한계가 있었는데요. KBO는 올 시즌부터 ‘스트라이크-볼’ 판정을 AI에게 맡겨 공정성을 높이고 있습니다.이 기술은 바로, ABS(Automatic Ball-Strike System, 자동투구판정 시스템)로, 1군 리그에 도입하는 것은 전 세계 최초입니다. 야구팬이라면 ABS가 아주 익숙하실 텐데요. ABS란, 야구장에 설치된 3대의 카메라가 공 궤적을 추적하면, AI가 스트라이크존 기준에 따라 스트라이크인지 볼인지 판독하는 기술입니다. 주심은 이어폰을 통해 ABS 판정을 실시간으로 전달받은 뒤, 사인을 내립니다.KBO는 ABS 도입 전, 19개의 시범경기에서 ABS 추적 성공률이 99.9%에 달한다고 밝혔습니다. 심판들은 판정 실수가 생중계될 때마다 쏟아지는 비난과 심리적 압박감에서 벗어날 수 있어서 도입을 지지하는 추세이고요. 야구팬들 또한 억울한 볼 판정이 없어질 것이라는 기대감을 안고 있습니다.AI가 ‘스트라이크-볼’을 측정해 화면에서 보여줌 ⓒKBS News이제 야구 보실 때, 이 기술도 한 번 눈 여겨 보시면 한층 더 재밌지 않을까요? 아는 만큼 보이고, 보이는 만큼 체감할 수 있을 테니까요!* 매주 금요일, IGM 시금치를 메일로도 받아볼 수 있습니다. 뉴스레터 구독하기

  작성자 작성일 08-16 조회 488
• 18

  [칼럼] 생성형 AI가 가져올 리더십의 미래

  챗GPT의 등장 이후 생성형 인공지능(AI)에 대한 관심은 폭발적으로 증가했다. 일과 인력의 미래에 대한 논쟁은 전 세계적으로 뜨거운 주제가 됐다.초기에는 많은 인력이 AI에 의해 대체될 것이라는 암울한 전망이 주를 이루었지만 시간이 지나면서 AI의 가능성과 한계가 함께 인식되기 시작했다.이제는 AI가 인간 노동을 일부 대체할 수는 있겠지만 AI를 효과적으로 활용하는 인간이 그렇지 않은 인간을 대체할 것이라는 주장이 더 설득력을 얻고 있다. 조직을 이끄는 리더의 경우는 어떨까. 실제로 폴란드의 한 음료 회사는 AI 최고경영자(CEO)를 실험해 화제가 된 바 있다. 그 결과 데이터 기반의 의사결정에서는 AI의 역할이 클 수 있지만 AI로 대체될 수 없는 인간만의 역할도 존재한다는 것이 드러났다.예를 들어 구성원들에게 동기부여나 영감을 주는 역할은 여전히 인간의 몫이다. 따라서 이러한 면에서는 인간 리더의 중요성이 오히려 더 커질 것으로 예측된다.AI 시대에 성공적인 리더가 되기 위해서는 AI의 장점을 최대한 활용하면서도 인간만이 할 수 있는 역할에서 확실한 차별화를 이뤄야 한다. AI는 반복적이고 데이터 중심적인 작업에서 뛰어난 성과를 낼 수 있지만 창의적이고 감성적인 소통이나 동기부여 역할에서는 한계가 있다. 다음에서는 어떻게 AI의 도움을 받으면서 리더십을 더욱 효과적으로 발휘하고 개발할 수 있을지 자세히 살펴보겠다.자신과 구성원에 대한 객관적 인식리더십은 구성원과의 관계 및 상호작용을 통해 발휘될 수밖에 없다. 리더십 발휘의 출발점은 자신이 어떻게 구성원들에게 인식되고 있는지, 그리고 구성원 각각의 성향과 현재 상태를 객관적으로 인식하는 것이다.이를 위해 많은 기업이 리더십 다면 진단이나 직원 만족도 조사를 시행하지만 이런 조사는 주로 연례행사로 끝나는 경우가 많다. 리더와 구성원들의 인지적, 정서적 상태는 상황에 따라 계속 변화하기 때문에 특정 시점에 꼭 필요한 사항을 제때 인식하기는 매우 어렵다.생성형 AI는 다양한 데이터 소스를 통해 의사소통, 의사결정, 리더십 스타일의 패턴을 분석한다. 이를 통해 리더는 자기 행동과 그 영향에 대해 깊이 이해할 수 있다.이는 전통적인 리더십 코칭에서 놓칠 수 있는 부분을 보완해주며 리더의 강점과 약점을 명확히 파악할 수 있게 한다. 이를 통해 리더는 구체적인 행동 변화를 꾀할 수 있다. 구체적으로 생성형 AI는 이메일과 회의 기록을 분석해 리더의 의사소통 패턴을 파악하고 개선이 필요한 부분을 도출할 수 있다. 이는 리더가 구성원들과의 소통 방식을 조정하여 보다 효과적인 커뮤니케이션을 가능하게 한다. 또 생성형 AI는 특정 리더십 스타일이 팀의 성과에 미치는 영향을 객관적으로 평가해 리더가 자신에게 맞는 스타일을 확립하는 데 도움을 준다.생성형 AI는 팀 성과 데이터, 직원 만족도 조사 결과, 직원 개인별 인사 데이터 등 방대한 양의 데이터를 분석해 구성원 개인 맞춤형 리더십 전략을 제안할 수 있다.이는 리더가 각 구성원의 동기부여 요인과 발전 가능성을 정확히 파악하고, 효과적으로 지원하는 데 큰 도움이 되며, 구성원에 대한 주관적 판단을 배제하고 객관적인 데이터를 기반으로 한 판단 또는 의사결정을 가능하게 한다.구성원들의 정서가 조직의 분위기에 많은 영향을 미치고 이것이 성과에도 영향을 미치지만 이런 부분까지 민감하게 파악해 대처하는 리더는 매우 드문 것이 현실이다. 생성형 AI는 리더의 감정 상태를 분석하고 팀원들의 감정 상태까지 실시간으로 파악해 리더에게 전달한다. 예를 들어 AI는 이메일과 메시지를 분석하여 팀원들의 스트레스 수준을 파악하고 리더에게 이를 전달해 적절한 대응을 할 수 있게 돕는다. 이를 통해 리더는 팀원들과의 공감과 소통 능력을 향상할 수 있다. 지속적인 피드백과 개발특정 상황과 시점에서 유능했던 리더라도 다른 상황이나 시점에서는 어려움을 겪을 수 있다. 이는 리더십이 단기적으로 배울 수 있는 스킬이 아니라 상황에 맞게 지속적인 피드백과 개선이 필요한 영역이기 때문이다.지속적인 피드백과 코칭을 통해 자신의 리더십 스타일을 발전시키고 때로는 상황에 맞게 변화도 시켜야 하지만 기업이 이를 위해 지속해서 투자하는 것은 쉽지 않다.피드백과 개선을 위해 많이 활용되는 리더십 코칭은 경험 많은 코치들이 조직의 리더에게 질문을 통해 자신의 성찰을 유도하는 방식으로 이뤄져 왔다. 진단, 일대일 코칭 세션, 실행 계획 수립 등의 일반적인 코칭 방법은 그 나름대로 효과성이 있지만 시간 소모가 크고 즉시성 및 확장성이 부족하다는 한계가 있다.생성형 AI는 리더의 일상적인 업무 활동을 실시간으로 모니터링하고 즉각적인 피드백을 제공한다. 이는 리더가 자기 행동을 빠르게 조정하고 개선할 수 있도록 돕는다. 예를 들어 생성형 AI는 미팅 시 녹음을 분석해 리더가 사용하는 단어의 감정 톤, 발언 빈도 등을 파악하고 구성원에 대한 영향력 측면에서 더욱 효과적인 커뮤니케이션 방법을 제안할 수 있다. 또 생성형 AI는 다양한 리더십 시나리오를 만들어 리더가 이런 시뮬레이션을 통해 경험하도록 하고 적절한 대처 방법을 연습할 수 있도록 지원할 수 있다.이는 실제 위기 상황에서의 대응 능력을 강화하는 데 큰 도움이 된다. 특히 가상현실(VR)과 증강현실(AR) 기술을 활용한 코칭은 몰입형 학습 환경을 제공해 실제 상황과 유사한 경험을 통해 리더의 역량을 향상할 수 있다. 이는 리더가 보다 현실감 있게 학습하고 실질적인 상황에서의 대응 능력을 기를 수 있도록 돕는다.리더 코치로서의 AI기업이 직면한 가장 큰 도전 과제 중 하나는 조직과 구성원에게 긍정적인 영향을 미칠 수 있는 강력한 리더십을 확보하는 것이다. 이를 위해 생성형 AI는 기존에는 개인의 인지적 역량의 한계로 깊이 있게 파악하지 못했던 조직 구성원, 그리고 본인 자신의 리더십 스타일과 그 영향에 대한 이해도를 높이는 데 큰 도움을 줄 수 있다.이를 통해 리더는 구성원들과의 관계와 상호작용을 보다 효과적으로 관리할 수 있다. 리더십의 핵심은 결국 구성원들의 신뢰를 확보하는 데 있다. 이는 구성원들의 상태를 정확히 파악하고 적절히 대응하는 능력에 달려 있다. 또 다양한 데이터에 기반한 지속적인 피드백과 개선을 통해 리더십을 더욱 다듬고 본인만의 스타일로 만들어 나가는 데 생성형 AI는 큰 역할을 할 수 있다.결국 생성형 AI는 리더를 대체한다기보다는 리더가 기존에 발휘하지 못했던 수준의 리더십을 발휘할 수 있도록 도와주는 코치 또는 지원자 역할을 수행하게 되는 것이다. AI 시대의 리더는 AI를 통해 일의 효율성을 높이면서도 인간만이 할 수 있는 역할에 집중해 조직을 이끌어야 하는데 이러한 원칙은 리더십 발휘와 개발에도 예외 없이 적용되는 것이다.정철 IGM세계경영연구원 교수* IGM 한경비즈니스 칼럼을 정리한 글입니다.

  작성자 작성일 07-31 조회 1012
• 17

  [칼럼] 불확실한 AI 시대, 기업을 이끄는 남다른 리…

  AI발(發) 혁신과 민첩한 성장이 요구되는 지금의 비즈니스 상황과 조직 문화 환경에서 리더십에 대한 고민은 중요하다. 루틴한 리더십에 대한 반복 학습이 아니라, 새로운 가치와 탁월함 그리고 진정성이 담긴 남다른 리더십의 클래스를 갖추기 위해 노력해야 한다. 최근 캐즘(chasm⋅혁신적인 제품이 대중화되기 전 일시적으로 수요가 정체되는 것) 현상이 몇몇 산업을 흔들고 있다. 불과 몇 개월 전만 해도 게임체인저로서 시장을 이끌던 K배터리가 성장에 대한 의구심을 받고 있다. 관련 비즈니스인 광물자원의 가격도 하락하면서 역래깅(원재료 투입과 실적 간 시차로 발생하는 이익 감소) 현상도 우려 단계를 넘어서고 있다.또 한쪽에서는 엄청난 영향력을 갖고 시장을 주도하던 인공지능(AI) 비즈니스 성장세에 대한 우려로 AI 거품론까지 거론되고 있다. AI 산업이 미래에 큰 영향을 줄 것임은 분명하다. 그럼에도 많은 전문가가 이를 반박하는 목소리를 높이고 있다.지난 십수 년을 돌아보면 어느 한 해도 비즈니스 환경은 만만하지 않았고 변화무쌍했다. 이런 불확실성의 빠른 흐름이 일상이 돼버린 요즘, 기업은 불확실성에 대응하면서 생존하기 위한 게임을 하고 있다. 이는 세 가지 상황으로 연출되고 있다.불확실성 겪는 기업의 세 가지 상황첫 번째 상황은 미래 성장을 위한 새로운 동력을 찾기가 어려워졌다는 점이다. 지금 영위하고 있는 비즈니스의 생명력이 점점 짧아지고 있는 만큼 미래의 성장 동력으로서 무엇에 집중하고 어떻게 내다보며 준비해야 하는지가 좀처럼 잡히지 않는다는 것이다. AI에 의존하고 협업해야 하는 것이 필수가 돼버린 상황에서 속 시원하게 제시되는 방향이 없는 경우가 대부분이다. 해법을 찾기 위한 경영진과 리더들의 전략 워크숍은 매년 진행하고 있는데도 말이다.AI를 활용한 비즈니스의 새로운 가치, AI로 인해 변화되는 환경 속에서 가치를 찾아 나서야 하는데 AI 자체가 목적인 경우도 있다. 그리고 대부분 처방은 현장 중심의 적시적인 대응이고 기능별⋅부서별 각자도생을 하는 모습도 꽤 보인다.두 번째 상황은 디지털 혁신에 대한 피로도가 크다는 점이다. 빠른 속도를 요구하는 디지털 혁신의 특성 때문에 그 피로도를 더욱 크게 느끼고 있다. 분명 중요하고 가야 할 길이기에 그 진통이 가볍지 않다. 웬만한 기업이라면 조직의 디지털 역량을 높이기 위해서 파이썬과 프롬프트 엔지니어링 교육 같은 AI 관련 디지털 교육을 하고 있지만, 실제 현업에서 디지털 혁신 성과를 보면 기대만큼 나오지 않는다는 의견이 꽤 많다.이는 기술과 사업의 괴리에서 발생하는 이슈일 수도 있고, 기술을 활용하는 사람과 문화의 문제일 수도 있다. 어쨌든 많은 인풋이 있었음에도 그 성과와 효과는 드라마틱하지 않다는 게 사실이다.최근 마이크로소프트(MS)에서 발간한 ‘업무동향지수보고서’를 보면, 디지털 혁신 과정에서 겪는 비생산적 필수 업무를 ‘디지털 부채(digital debt)’라고 표현한다. 이 보고서에 따르면, 디지털 부채 때문에 혁신 역량이 고갈되고 피로감은 더욱 높아질 수 있는데, 생산성을 높이고 피로감을 낮추기 위해 ‘AI 적성’을 활용해야 한다고 주장한다. AI 적성은 조직 구성원이 AI를 자신의 ‘유능한 조수’ 로 삼고 효과적인 디지털 혁신을 실행하기 위한 기술 활용 능력을 뜻한다.세 번째 상황은 기업이 생존을 위한 차별적 가치를 고객에게 둔다는 점이다. 결국 비즈니스 성과와 기업 성장은 고객이 만들어 주기 때문이다. 대표적인 사례가 미국의 전자상거래 업체 아마존이다. 30년 전 설립된 이 회사를 현재까지 성장시킨 비결 중 가장첫 번째 원칙이 ‘고객 집착(customer obses-sion)’이다. 지구상에서 가장 ‘고객 중심적’인 회사가 되려는 원칙을 아마존의 모든 임직원이 지켜내고 있다.AI 시대 더욱 큰 리더십 필요최근 필자가 한 기업 강의에서 용기를 내고 던진 질문이 있다. “현재의 비즈니스에서 70%를 버려야 하는 상황이라면 무엇을 선택하겠는가. 나머지 30% 비즈니스에서 고객이 우리 것을 돈을 내고 사용해야 할 차별적인 가치는 무엇인가.”이 질문에 대부분의 임원과 리더의 표정이 당황스러움으로 바뀌었다. 쉽지 않은 질문이지만 지금 같은 비즈니스 환경과 위기감 속에서 반드시 생각해 봐야 하는 질문이다.최근 필자 눈에 두드러지는 점은 ‘리더십의 차이’가 보인다는 것이다. 직급이 높고 낮음에 상관없이 말과 행동 그리고 생각에서 리더십 ‘격’이 다름을 느낄 수 있다. 정말 본질적인 문제를 알고자 하는 강한 욕구를 갖고 그 문제를 풀려고 행동하는 리더십이 필요하다. 그리고 그 문제를 찾고 풀어내기 위해 정말 핵심적인 질문(key question)을 제시한다.우리 조직에 그리고 우리 고객에게 어떤 질문을 던져야 하는가. 사실 우리는 문제를 푸는 데는 익숙하다. 대부분 교육과 학습 그리고 일을 하는 과정에서 문제를 해결하는 것을 해 왔다. 방법과 프로세스도 탄탄하다. 그런데 “문제는 풀리고 있는가”라고 물으면 대답은 신통치 않다. 왜 그럴까.암묵적으로 조직에 있는 문제를 피하거나 문제의 본질을 다루지 않거나 가장 심각한 상황의 문제가 무엇인지를 모르기 때문이다. 다르게 표현하면 풀어 볼 만한 문제만 풀고 있는 것일 수도 있다.와튼스쿨의 애덤 그랜트 교수가 말한 합리적인 의심(reasonable doubt)이 필요하다. 알고 있는 것에 대한 확신과 편안함을 선택하지 말고 합리적인 의심의 불편함을 선택해야 한다는 의미다. 알고 있는 것을 버리고 문제를 다시 봐야 한다.AI발(發) 혁신과 민첩한 성장이 요구되는 지금의 비즈니스 상황과 조직 문화 환경에서 리더십에 대한 고민은 중요하다. 루틴한 리더십에 대한 반복 학습이 아니라, 새로운 가치와 탁월함 그리고 진정성이 담긴 남다른 리더십의 클래스를 갖추기 위해 노력해야 한다. 사람은 명품을 좋아한다. 그 가치를 귀하게 여기고 인정한다. 가격이 비싸지만, 돈을 아끼지 않는다. 리더십에도 명품이 있다고 본다.격이 다른 리더십의 클래스가 있고, 우리는 그것을 느낄 수 있다. 그런 사람의 조직에는 그 리더십이 좋은 향기로 영향력을 미친다. 격이 다른 사람을 만나고 오는 길은 항상 배움이 풍성하고 즐겁고 기분이 좋다. 그 향기가 오래간다. 그리고 나에게 변화와 성장을 제시한다. 이제부터 남다른 ‘리더십의 격’을 업그레이드해 보자.* IGM 이코노미조선 칼럼을 정리한 글입니다.

  작성자 작성일 07-23 조회 589
• 16

  [시금치] 창작은 AI가 할게, 리더는 뭐할래?

  만화 좋아하시나요? 예전에는 종이 만화책이 전부였다면, 요새는 핸드폰으로 언제 어디서나 보는 웹툰이 대세죠. K-웹툰 산업은 글로벌에서도 존재감을 드러내고 있습니다. 지난 6월 우리나라 대표 웹툰 플랫폼 ‘네이버웹툰’이 미국 증시 나스닥에 상장했거든요. 2005년 정식 서비스를 시작한지 채 20년이 안되어 이뤄낸 결과인데요. 한국 콘텐츠 기업으로서는 첫번째 글로벌 상장이라, ‘자랑스럽고, 놀랍다’며 많은 축하와 관심을 받고 있습니다.네이버웹툰은 AI 지각변동에 빠르게 올라탄 기업으로도 잘 알려져 있는데요. 2022년 업계 최초로 ‘AI팀’을 신설해 활발하게 연구 개발하고 있습니다. 당시에는 무슨 웹툰 회사가 따로 AI부서를 만드냐는 반응도 있었죠. 하지만 불법 복제 콘텐츠를 추적하는 ‘툰레이더’, 딥러닝 기술로 콘텐츠 채색 단계를 자동화하는 ‘웹툰 AI 페인터’ 등 AI 서비스를 속속 상용화하며 성과를 보였습니다. AI 기술 접목이 창작자들에게 위협이 될 거라는 우려의 목소리도 많았지만, 최근에는 기술 덕분에 아마추어 창작자들이 가장 선호하는 플랫폼으로 꼽히고 있습니다. 또, AI 학습에 사용되는 콘텐츠 저작권 문제 등의 리스크도 하나씩 해결해 나가기 위해 노력하는 모습입니다.이 대단한 성장을 만들어낸 주역 중 한 명으로, ‘웹툰 계의 위인’으로 불리는 김준구 대표가 있습니다. 김 대표는 초창기 만화 서비스 담당 개발자로 입사해 대표까지 올랐는데요. 그는 인터뷰를 통해 웹툰 플랫폼을 만들고, 끊임없이 새로운 도전을 하게 된 계기를 밝혔습니다.요약해보면, 시작은 ‘자신의 니즈’를 위해서 였다고 합니다. 만화를 너무 좋아하는데 더 볼 만화가 없으니, 신규 작가들이 계속 데뷔할 수 있는 플랫폼을 꿈꾸게 된 거죠. 두번째는 ‘창작자들’을 위해서 였는데요. 금방 서비스가 종료될지도 모르는 신규 플랫폼과의 계약을 꺼리는 창작자들에게 믿음을 주기 위해, ‘20년 내 전세계인이 이용하는 글로벌 콘텐츠 플랫폼으로 키우겠다’는 비전을 어필했다고 하죠.그 다음은, ‘전세계 서비스 이용자’ 였습니다. 플랫폼을 제대로 즐기기 위해서는 이용과 참여가 자유로워야 하는데요. 웹툰 창작의 허들은 꽤나 높습니다. 아이디어를 내고, 연출을 하고, 스케치까지... 게다가 윤곽선이나 채색은 중노동에 가깝죠. 이 어려움을 없애, 그림을 잘 그리지 못하거나 다른 직업이 있는 사람도 누구나 콘텐츠를 만들어 공유할 수 있는 플랫폼을 목표로 하게 되었다고 하죠. 그래서 선택한 기술이 바로 AI였다고 합니다. 색만 고르면 알아서 채색해주는 서비스 ‘웹툰 AI 페인터’ (출처: 네이버웹툰) 김준구 대표와 네이버 웹툰을 통해, AI 시대 경영과 리더십에 대해 다시 한 번 생각해보게 됩니다. 혁신 기술이 계속 등장하고, 세상이 바뀌지만 리더십의 본질은 여전히 ‘사람’ 그리고 ‘공감’이 아닐까요? 사람에게서 출발해, 그들에게 더 나은 환경, 더 좋은 경험, 더 높은 만족을 줄 수 있는 방법을 고민하는 것이 바로 리더의 몫입니다. 기술은 어디까지나 ‘아주 똑똑한 실무자’에 불과하니까요.* 매주 금요일, IGM 시금치를 메일로도 받아보실 수 있습니다. 뉴스레터 구독하기

  작성자 작성일 07-05 조회 587
• 15

  [프리즘] 책임 있는 사용을 위한 AI TRiSM (2…

  * ‘책임 있는 사용을 위한 AI TRiSM’은 2회차로 연재됩니다. 이전 글을 보지 못하셨다면 1편을 참고해주시기 바랍니다.AI TRiSM 실현하는 글로벌 선도 기업 사례1) 설명 가능한 AI로 과학적 발견을 가속화하는 스타트업, 압주(Abzu)2018년에 설립된 덴마크 AI 스타트업, 압주는 설명 가능한 AI인 ‘QLattice’을 개발해 RNA 치료와 신약개발 분야를 선도하고 있다. QLattice는 수학적으로 인과관계를 식별하여, 어떻게 결론에 도달했는지에 대한 명확한 근거를 제공한다. 기존의 의료 분야 AI는 결과 도출 과정과 근거를 설명할 수 없는 ‘블랙박스(Blackbox)’ 현상 때문에 연구를 실제 임상 현장에서 활용하기에 한계가 있었는데, QLattice가 이를 해결하고 있는 것이다.가령 QLattice은 유방암 사망률을 예측할 수 있는 진단 모델을 만들어 냈다. 핵심은 ‘왜 그 결과가 나왔는지’ 근거를 정확히 알 수 있다는 것이다. 자세히 살펴보자.압주는 유방암 사망자 100명을 포함해 환자 총 705명의 게놈 데이터를 수집하여, QLattice에게 이 데이터를 설명할 수 있는 가장 간단한 모델을 제공하도록 요청했다. 그러면 QLattice는 수백만 개의 잠재적 모델을 탐색한 후 최적의 모델을 찾아준다. 이 모델은 환자들의 데이터를 분석해 오직 2가지 유전자(APOB, MYOC)의 수준을 보고 사망률을 진단한다. 가장 간단한 모델임에도 불구하고, 2천 개 특징을 모두 고려한 고급 모델(0.68)과 비슷한 수준(0.65)의 예측 성능을 보였다.이 모델을 통해 새로 발견한 과학적 사실은, 유방암의 종류에 따라서 발병 원인과 그에 따른 결과가 다를 수 있다는 것이다. 즉 같은 유방암이라도 종류에 따라 치료 전략이나 예방 방법을 다르게 결정할 수 있음을 시사한다. 이외, 간암이나 알츠하이머를 앓을 확률이 높은 특정 환자를 예측하는 모델 등 설명 가능한 AI로 압주는 가트너의 ‘Cool Vender(2022)’사로 인정받으면서 차세대 과학 혁명을 선도하는 기업으로 자리매김했다.2) AI에 진심인 월마트(Walmart)의 AI 신뢰 가이드‘사람 중심의 기술 혁신’을 선도하는 글로벌 유통사, 월마트는 AI로 쇼핑 및 업무 경험을 혁신하고 있다. 예를 들어, 고객이 AI 챗봇에게 “종이 타월 3개”라고 채팅을 보내거나, “헤이 구글, 내 장바구니에 우유 2개 넣어줘”라고 말하면 AI가 고객의 선호 품목을 알아서 장바구니에 넣어준다.문자 메시지를 통해 상품 검색/장바구니 추가/재주문/배송/픽업 예약을 할 수 있는 Text to Shop 기능(Source: Walmart 홈페이지)또한, 직원들은 공급업체와의 협상에서도 AI를 활용하고 있으며, 월마트 자체 생성 AI 도구인 ‘Playground’에서 마음껏 생성 AI를 실험해보고 있다. 월마트의 AI 투자는 계속되고 있다. 2024년 1월, 글로벌 IT·가전박람회 CES 2024에서 월마트 CEO 더그 맥밀런(Doug McMillon)은 카트에 담긴 상품을 AI로 모두 감지해 고객의 결제 대기 시간을 줄일 것이며, MS와 협업해 생성 AI 기반의 상품 검색 기능을 강화할 것이라 예고한 바 있다. 월마트는 2018년부터 가장 신뢰받는 기업이 되겠다는 목표를 세우고, 2023년 3월, 윤리적인 데이터 사용과 책임 있는 기술 사용 원칙을 담은 ‘디지털 시민의식 지침서’를 발표했다. 그리고 지난 10월, 월마트는 책임 있는 AI 사용을 위해 6가지 약속을 공개했다. AI에 대한 접근 방식 또한 투명성, 공정성 및 신뢰에 기반한다.<월마트의 책임 있는 AI 서약 (Walmart Responsible AI Pledge)>1. 투명성: 데이터와 기술(AI 포함)이 어떻게 사용되고 있는지 고객, 회원, 협력사가 이해할 수 있도록 돕고, 활용 목표에 대해서도 명확히 설명할 것을 약속한다.2. 보안: 우리는 고객의 데이터를 보호하기 위해 첨단 보안 조치를 취할 것이다. 또한 현재와 미래의 위협을 완화하기 위해 보안 관행을 지속적으로 검토한다.3. 개인정보 보호: 우리는 민감하거나 기밀 정보를 사용할 때 개인정보 보호에 중점을 두고 AI 시스템을 평가할 것을 약속한다.4. 공정성: 고객, 회원, 협력사의 삶에 영향을 미칠 수 있는 AI의 편향성을 정기적으로 평가하고, 완화할 것이다.5. 책임: 우리는 사람이 관리하는 AI를 사용할 것이다. 그리고 AI가 가져오는 영향에 대해 스스로 책임진다.6. 고객 중심: AI 상호 작용에 대한 고객 만족도를 측정하고 피드백을 듣는다. 고객이 더 나은 삶을 살 수 있도록 정확하고 유의미하고 도움이 되는 기술인지 확인하기 위해 AI 도구를 지속적으로 검토할 것이다.(Source: Walmart 홈페이지)예를 들어, 월마트는 고객을 대상으로 AI를 사용할 때, 시간이 지나면서 모델 성능이 저하되는 현상인 모델 드리프트(Model Drift)를 막기 위해 배포 전후에 계속해서 테스트를 진행한다. 또한 인재 채용처럼 사람과 관련된 AI 활용 상황에서는 정책과 거버넌스 기준을 철저히 준수하고 있는지 검토한다. 월마트는 자동화를 사용해 채용 후보자를 선별하는데, 의도하지 않은 편향이 개입되면 잘못된 결과를 초래할 수 있기 때문이다.월마트의 디지털 시민권 책임자이자 수석 법률 자문인 누알라 오코너(Nuala O'Connor)는 "혁신 속도가 빨라지고 정교한 AI 모델이 비즈니스에 통합될수록 고객과 직원이 기술 사용에 대해 확신과 안정감을 느끼는 것이 중요하다."고 강조했다.AI 시대를 혼란 없이 맞이할 준비를 마쳤는가?역사적으로 새로운 기술은 항상 혁신과 함께 혼란과 부작용을 가져왔다. AI 기술도 마찬가지다. 생성 AI가 주류로 자리 잡은 지금, 기업은 이 기술을 윤리적으로 활용하는 동시에 잠재적인 피해를 최소화할 책임도 있다. 이 때 AI TRiSM이 안내자 역할을 할 것으로 기대된다. AI TRiSM를 통해 AI의 신뢰, 안전 및 보안을 지속적으로 강화하는 조직은 기회만큼이나 도전이 만연한 AI의 역동적인 환경에 잘 대응할 수 있을 뿐 아니라 지속 가능한 성장을 이룰 수 있을 것이다.<References>· “Navigating The Future With AI TRiSM For Secure Innovation”, 2024.1.3, Forbes· “Our Responsible AI Pledge: Setting the Bar for Ethical AI”, 2023.10.17, Walmart· “Gartner Says More Than 80% of Enterprises Will Have Used Generative AI APIs or Deployed Generative AI-Enabled Applications by 2026”, 2023.10.11, Gartner Newsroom· "Tackling Trust, Risk and Security in AI Models", 2023.9.5, Gartner· "Building a Value-Driving AI Strategy for Your Business", Gartner· “Managing the Risks of Generative AI”, 2023.6.6, Harvard Business Revies· “Digital Citizenship: Ethical Use of Data & Responsible Use of Technology”, 2023.3.17, Walmart· “Accelerating scientific discoveries with explainable AI: A breast cancer example”, Abzu· “교육도 안하고 생성형 AI 활용하라고? 세일즈포스 설문에서 드러난 기업 현주소”, 2023.12.11, 매일경제

  작성자 작성일 06-17 조회 652