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  [시금치] '짜릿해 늘 새로워' 100년 기업 디즈니의…

  미키마우스부터 겨울왕국 엘사까지. 월트디즈니 컴퍼니(이하 디즈니)는 여러 세대를 걸쳐 사랑받는 캐릭터를 가진 종합 엔터테인먼트 기업입니다. 올해로 창립 100주년을 맞이한 디즈니는 AI로 새로운 100년을 준비하고 있습니다. 존 스노디(Jon Snoddy) 디즈니 수석 부사장은 “AI가 차세대 엔터테인먼트의 핵심이 될 것”이라고 강조했죠. 디즈니의 AI는 영화·애니메이션 제작과 함께 발전했습니다. 관객의 표정을 분석해 영화평을 예측하는 AI, 대중의 인기를 끌 만한 스토리를 골라내는 AI 등을 개발했는데요. 디즈니는 AI 기술을 활용해 새로운 영화를 기획하고 마케팅 메시지를 만들고 있습니다.지난해 11월에는 영상 속 배우의 나이를 단 몇 초 만에 바꿀 수 있는 AI 기술인 ‘FRAN(Face Re-Aging Network)’을 공개했습니다.영화나 드라마 속 배우의 얼굴을 젊어 보이게 하거나 늙어 보이게 하기 위해 CG 처리하는 경우가 많은데요. CG는 프레임 단위로 작업해야 해서 영상에 따라 며칠 또는 몇 주가 걸린다고 합니다. 반면에 FRAN은 나이에 따라 얼굴의 어떤 부분이 변할지 예측해 한 프레임당 5초 만에 자동 조정해 줍니다.전문가들은 FRAN과 같은 AI 기술이 영화 제작 비용과 시간을 대폭 줄여줄 것으로 전망합니다. FRAN이 자동으로 사람의 나이를 조절하는 모습을 아래 영상으로 확인해 보세요. 페이스 리에이징 ⓒDisney Research Hub 디즈니와 테슬라 사이에 공통점이 있습니다. AI 로봇 개발에 공을 들인다는 것인데요. 디즈니에선 ‘이매지니어링(Imagineering)’ 부서가 이를 담당하고 있습니다. 이매지니어링은 ‘상상력(Imagination)'과 ‘기술력(Engineering)'의 합성어로, 디즈니 캐릭터와 스토리에 기술을 합쳐서 현실 세계에 구현한다는 뜻입니다. 지난 3월, 이매니지어링은 연례 엔터테인먼트 페스티벌인 SXSW2023에서 새로운 AI 로봇을 시연했습니다. 애니메이션 ‘주토피아’의 토끼 캐릭터 ‘주디 홉스’를 닮은 로봇은 롤러블레이드를 탄 채 무대 위를 달리고 공중제비 묘기도 선보였습니다. 조시 디아마로(Josh D'Amaro) 디즈니랜드 회장은 “로봇은 사랑받는 디즈니 캐릭터에 생명을 불어넣어 테마파크 방문객들에게 잊을 수 없는 경험을 선사하는 새로운 방법”이라고 말했습니다. 이번 로봇은 실제로 디즈니랜드에 투입될 예정이라고 하니 아래 영상을 통해 미리 만나 보세요. SXSW 2023 ⓒDisney Parks (6:25부터 로봇이 등장해요)   이렇듯 디즈니는 콘텐츠뿐만 아니라 기술 혁신에도 중점을 두고 있습니다. 기술 혁신은 100년 전 월트 디즈니(Walt Disney)가 회사를 설립한 이래로 디즈니 DNA로 살아 숨 쉬고 있죠.월트 디즈니는 “꿈꿀 수 있다면, 그 꿈을 실현하는 것 또한 가능하다(If you can dream it, you can do it)”라고 말했습니다. 앞으로 디즈니는 AI 기술로 어떤 꿈을 실현할까요? 디즈니의 다음 100년도 함께 기대해 봅시다!* 매주 금요일, IGM 시금치를 메일로도 받아볼 수 있습니다. 뉴스레터 구독하기

  작성자 작성일 04-14 조회 1767
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  [시금치] 일하는 시간 반으로 줄여주는 챗GPT 기반 …

  초거대 AI 시장은 오픈AI(+투자사 MS)와 구글의 대결구도를 넘어서 모든 테크 기업들의 격전지가 됐습니다. 오픈AI가 만든 ‘챗GPT’의 대항마로, 구글의 바드(Bard), 메타의 라마(LLaMA), 네이버의 하이퍼클로바, 카카오의 KoGPT, LG의 엑사원 등 국내외 테크 기업들이 초거대 AI 모델을 출시하면서 치열한 경쟁을 벌이고 있는데요.​ AI 모델들이 오픈소스로 공개되면서 많은 기업들은 AI 제품·서비스를 홍수처럼 쏟아내고 있습니다. 식료품 커머스 기업 ‘인스타카트’, 여행 플랫폼 ‘마이리얼트립’, 건강관리 앱 ‘굿닥’, 세금환급도우미 ‘삼쩜삼’ 등 스타트업 뿐 아니라, MS, 세일즈포스, 쇼피파이와 같은 대기업들도 자사 제품·서비스에 챗GPT를 통합해 발전시키고 있습니다. 최근 현대백화점은 네이버 하이퍼클로바를 적용해 맞춤형 카피라이팅 문구를 뽑아내면서 업무 효율성을 크게 높였다고 하죠.​ 챗GPT가 쏘아 올린 AI 서비스 대중화 덕분에, 이제 언제 어디서나 AI를 아주 쉽게 활용해 볼 수 있습니다. 실제 업무와 생활에 쓰면 유용할 몇 가지 무료 툴을 소개 드립니다. (*광고 아닙니다!)​ 1. 챗GPT를 카카오톡으로 불러온 AI 서비스가 있습니다. AI 스타트업 업스테이지가 챗GPT에 자사 기술을 결합해 만든 ‘아숙업(AskUp)’인데요. 이미지 속 글자까지 읽어내는, 일명 눈 달린 인공지능입니다. 카카오톡에서 아숙업 채널을 추가해서 채팅창에 이미지를 올린 후, “텍스트로 옮겨줘”, “내용을 100자 이내로 요약해줘” 등 요청사항을 입력하면 수행합니다. 지난 주 출시 이후, 1주일 만에 채널 친구 수가 10만 명을 돌파했다고 하네요. (아숙업 써보기)​ 2. 국내 AI 기업 뤼튼테크놀로지의 플랫폼 ‘뤼튼’은 사업계획서, 보고서와 같은 전문적 글쓰기부터 광고 문구, 채용공고, 블로그 등 콘텐츠 창작을 도와줍니다. 주제나 핵심 키워드 같은 최소 정보를 입력하면 문장을 만들어주는데요. 뤼튼에 스스로 SNS 홍보문구를 적어보라고 하니, “뤼튼은 글쓰기에서 발생할 수 있는 각종 문제점을 개선해주며, 창의적이고 전문적인 글쓰기 능력을 함께 성장시켜주는 솔루션입니다. 당신의 글쓰기에 도움을 줄 수 있는 최상의 도우미입니다.”라고 하네요. 글감 아이디어부터, 단어 선택, 초안 작성, 퇴고까지 글 쓰는 전 과정에서 활용하면 업무 효율을 끌어 올릴 수 있습니다. 이 서비스는 올해 세계 가전·IT 전시회 CES에서 혁신상을 수상했습니다.(뤼튼 써보기) 3. 번역기하면, 흔히 파파고나 구글을 떠올리실 텐데요. 2017년 독일 AI 기업이 출시한 번역기, ‘딥엘(DeepL)’도 주목할 만합니다. 전 세계 10억 명 이상이 사용하고 있는데, 최근 한국어도 추가되었습니다. 장점은, 텍스트 뿐 아니라 pdf, ppt, 워드 파일까지도 문맥을 파악하면서 자연스럽고 매끄러운 문장으로 번역해 준다는 겁니다. 예를 들어, 포브스 기사 제목 “What You Need To Know About GPT-4 The Just Released Successor To Generative AI ChatGPT, Plus AI Ethics And AI Law Considerations”을 파파고, 구글, 딥엘 각각 번역해 보면 이렇습니다.​ - 파파고: GPT-4에 대해 알아야 할 것은 최근 출시된 생성적 AI ChatGPT의 후속 제품과 AI 윤리 및 AI 법률 고려 사항입니다​ - 구글: GPT-4에 대해 알아야 할 사항 Generative AI Chat의 후속 제품 GPT 및 AI 윤리 및 AI 법률 고려 사항​ - 딥엘: 방금 출시된 제너레이티브 AI ChatGPT의 후속 제품인 GPT-4에 대해 알아야 할 사항과 AI 윤리 및 AI 법률 고려 사항​ 서비스를 종합적으로 봤을 때 무엇이 더 낫다고 말할 순 없지만, 이 번역에선 딥엘이 가장 자연스럽네요. (딥엘 써보기)​ 오픈AI는 또 불과 며칠 전(3월 14일) GPT-4를 출시했는데요. 챗GPT에 쓰인 기존 모델(GPT-3.5)에 비해 발전한 것을 몇 가지 꼽자면, 그래프 사진을 보고 문제를 푸는 등 이미지 속 글자를 이해하는 능력이 생겼고요. 변호사 시험 성적을 하위 10%에서 상위 10%까지 끌어올릴 만큼 더 똑똑해졌다고 합니다.앞으로 AI는 훨씬 더 발전되어 텍스트, 음성, 영상, 이미지 등 다양한 형태로 창작물을 내놓으면서 사람의 업무를 도울 텐데요. 앞으로 또 어떤 새로운 기회와 활용점들이 생길지 지켜 봅시다!​ * '챗GPT가 뭐였더라…' 깜빡 잊으셨다면?   ☞ 앱에서 “인공지능”을 검색해 보세요!​ * 매주 금요일, IGM시금치를 메일로도 받아볼 수 있습니다. 뉴스레터 구독하기

  작성자 작성일 03-17 조회 1593
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  [프리즘] '이커머스(E-commerce)' 지우고 '…

  코로나19 팬데믹은 유통업계를 송두리째 흔들었다. 비대면 소비 경향에 따라 이커머스(E-Commerce) 시장이 급성장했고, 매출 하락의 직격탄을 맞은 오프라인 기반 유통업체들은 디지털 전환을 가속화하며 본격적으로 이커머스 시장에 가세해 치열한 각축전을 벌여오고 있다. 그리고 최근, 엔데믹 전환을 앞두고 온라인 거래가 자연스레 감소하면서 세계 최대 전자상거래 업체, 아마존(Amazon)은 성장성 둔화로 2022년 1분기 부진한 실적을 기록했다. 한편, 오프라인 기반의 유통업체들은 리오프닝(Reopening, 경제활동 재개)을 통한 수요 증가에 기대감을 키우던 중, 이번에는 인플레이션의 공포에 휩싸였다. 미국 최대 유통사인 월마트(Walmart)는 인플레이션으로 인한 수익성 악화로 2022년 1분기 어닝쇼크(Earning shock)를 기록했고, 불확실한 경영 환경에 대비하기 위해 지난 8월 인원 감축을 단행했다. 온·오프라인 할 것 없이 위기가 반복되는 상황에서, 유통업계는 어떻게 위기를 극복하고 새로운 기회를 찾을 수 있을까?  유통시장의 새로운 패러다임, ‘리테일 4.0’   ‘마케팅의 아버지’ 필립 코틀러(Philip Kotler)는 팬데믹의 충격, 장기화된 경기침체 등 혼란에 빠진 유통업계의 현 상황과 패러다임의 변화를 ‘리테일 4.0’으로 정의했다. 그에 따르면, ‘리테일 1.0’은 다양한 상품을 정찰제로 판매하는 백화점의 탄생, ‘리테일 2.0’은 고객이 공간에서 시간을 보내도록 한 쇼핑몰의 탄생, ‘리테일 3.0’은 인터넷의 확산을 통한 전자상거래의 보편화를 말한다. 그리고 지금, 디지털 기술과 코로나19로 가속화된 ‘리테일 4.0’은 온·오프라인 융합으로 고객 경험을 강화하는 것이 특징이다.     차별화된 고객 경험 구현의 핵심, 리테일’테크’   이커머스 성장 둔화, 인플레이션으로 인한 수익성 제고의 필요로 유통기업들은 생존을 위해 다양한 고객 경험 제공에 집중하고 있다. 이에 따라, ‘리테일테크’가 유통시장의 판을 바꿀 게임체인저로 주목받고 있다. 리테일테크란, 소매·유통(Retail)+기술(Technology)의 합성어로, 다시 말해 유통산업에 적용되는 기술을 뜻한다.   2018년 1월, 아마존이 선보인 무인 매장, ‘아마존고(Amazon Go)’가 대표적이다. 카메라, 센서, 컴퓨터 비전, 딥러닝 등 첨단 기술을 적용한 ‘Just Walk Out(그냥 나가세요)’ 시스템 덕에 고객은 아마존고 앱을 켜고 QR코드로 입장한 후, 필요한 물건을 담고 계산대에 줄 설 필요 없이 바로 가게를 나가면 된다. 5초 후 등록된 신용카드로 자동결제 되기 때문이다. 당시 혁명적으로 여겨졌던 이 시스템은 현재 전 세계적으로 확산되고 있다.월마트는 창고형 매장 내 상품 위치를 정확히 찾고, 장바구니에 담은 물건을 자동으로 결제하는 ‘Scan & Go’ 앱을 선보였다. 일본 편의점 체인 ‘로손(Lawson)’도 아마존고와 비슷한 시스템을 적용했으며, 우리나라에서는 백화점 ‘더현대서울’이 ‘아마존웹서비스(AWS)’와 협업해 만든 무인 라이프스타일 매장, ‘언커먼스토어’를 소개했다.[한국판 아마존고, 언커먼스토어]천장에 달린 40여 대의 AI 카메라가 고객 동선과 상품이동을 추적한다. (Source: 현대백화점)  <References> · Deloitte Digital, <Retail Tech Report 2022 by Deloitte and UST> · McKinsey Insights, “The tech transformation imperative in retail” May 20, 2022 · McKinsey Insights, “RFID’s renaissance in retail” May 7, 2021 · Bain & Company, “Luxury and technology: The beginning of a new era” September 15, 2022 · Fortune, “Beyond Bored Apes, NFTs will revolutionize customer engagement” September 14, 2022 · Harvard Business Review, “The Future of Contactless Commerce”, November 22, 2021 · Harvard Business Review, “How E-Commerce Fits into Retail’s Post-Pandemic Future” May 11, 2021

  작성자 작성일 12-22 조회 2304
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  [칼럼] 진정한 AI 기업으로 거듭나려면 내부 직원 교…

  진정한 AI 기업으로 거듭나려면 내부 직원 교육부터 무엇보다 우리 기업에 필요한 AI 전문가를 양성하는 일도 필요하다. 외부 인력을 통해서는 문제 해결에 한계가 있기 때문에 내부 직원을 시티즌 데이터 사이언티스트로 키워야 한다. 사진 셔터스톡 구글 딥마인드가 개발한 인공지능(AI) ‘알파고’가 이세돌 9단과 바둑 대결에서 압승한 지 5년이 지났다. ‘AI가 세상을 삼킬 것이다’라며 전 세계인은 AI가 변화시킬 삶을 기대 반 두려움 반으로 지켜보고 있다. 우리는 이미 온갖 기업이 내놓은 AI 서비스를 누리고 있다.전기가 발명된 후 문명이 바뀐 것처럼, 머신러닝(기계학습)과 딥러닝 기술은 AI 기반 사회를 만들고 있다. 전기·전자와 금융 분야는 물론, 항공과 철강, 조선 등 주요 산업에 AI 기술이 활용돼 제조 공정 속도를 빠르게 하거나 품질을 높이고 있다. 생산량을 조절하거나 생산 라인을 예측해 유연성을 가미하기도 한다. 특히 제조업에서는 생산 능력 관리나 비용 상승, 공급망 병목현상과 에너지 낭비 등 문제를 획기적으로 해결하는 데 AI가 기여하고 있다.이런 AI발(發) 혁신을 위해 많은 기업이 AI 기술 개발에 사활을 걸었다. 2017년 삼성리서치는 사내에 AI센터를 뒀고 SK그룹은 가우스랩스를, 현대차그룹은 에어랩을 만들었다. LG그룹은 2020년 12월 계열사별로 흩어져 있던 AI 역량을 한곳으로 모은 AI 연구소를 만들어 AI와 빅데이터 기술 역량을 강조하며 그룹 차원에서 경쟁력을 강화하겠다고 선언했다. 그야말로 각 기업은 AI 주도(AI-driven)의 기업이 되기 위해 자체 AI 연구소를 설립하거나 AI팀을 신설해 선행적 연구에 박차를 가하고 있다.그렇다면 진정으로 AI를 주도하는 회사는 어떤 회사인가. 구글을 면밀히 살펴보자. 구글은 회사 솔루션과 서비스부터 조직, 일하는 방법, 내부 의사결정에 이르기까지 AI가 관여하지 않는 곳이 없다. 구글은 심지어 회사 인수합병(M&A) 전략도 데이터와 연결한다.현시점에서 다른 기업들도 구글처럼 전략적으로 데이터를 적극적으로 인수해야 한다. 데이터 창고(data warehouse)를 두고, 회사 엔지니어와 직원이 회사 내 모든 데이터에 접근할 수 있어야 한다. 막상 막대한 예산을 써 만들어 둔 데이터 창고는 데이터 사일로(silo·격납고)로 그 활용률이 낮아 고심에 빠져 있다. 이것을 통합할 수 있어야 한다시티즌 데이터 사이언티스트 양성을 위해서는 이론과 프로그래밍은 기본적인 내용만 다루고 실제문제를 해결하면서 필요한 만큼만 이론을 설명하는 ‘문제 해결형 교육’이 적합하다. 사진 셔터스톡AI는 비즈니스 혁신과 연결해야일반적으로 IT 기술을 필두로 한 ‘자동화’와 머신러닝을 합쳐 ‘DT(디지털 전환) 혁신’이라고 말한다. 이러한 DT 혁신이 자동차 엔진이라면, 비즈니스 혁신은 핸들이다. 엔진과 핸들이 조화를 이루지 못하면 움직일 수 없는 자동차인 것처럼, DT 혁신과 비즈니스 혁신이 조화를 이루지 못하면 기업은 결코 혁신할 수 없다.어떻게 하면 이 둘을 잘 어우러지게 할 수 있을까. 이를 위해서는 AI를 올바르게 이해할 필요가 있다. 혹자는 ‘AI를 잘 개발하면 모든 문제가 해결될 것’이라며 AI를 과대평가하고, 혹자는 반대로 ‘AI 없이도 우리는 잘 되고 있다’고 AI를 과소평가한다. 결론적으로 말하자면 두 가지 관점 모두 위험한 관점이다. 이런 두 측면을 피하기 위해서는 AI를 정확히 알고 우리 비즈니스 혁신의 목적과 연결된 기술이 적정한지부터 먼저 제대로 진단해야 한다.또 무엇보다 우리 기업에 필요한 AI 전문가를 양성하는 일도 필요하다. 이런 전문가를 ‘시티즌 데이터 사이언티스트(Citizen Data Scientist)’라고 한다. 처음 빅데이터를 도입했던 기업들은 주로 그동안 모아 놓은 데이터를 전문 기업에 준 다음 대신 분석하도록 했다. 그러나 모두 실패했다. 외부 인력을 통해서는 문제 해결에 한계가 있기 때문이다. 그렇다고 이를 담당할 인력을 채용하려고 해도 적합자를 찾기가 쉽지 않다. 결국 내부 직원을 빠르게 시티즌 데이터 사이언티스트로 양성하는 것이 답이다.글로벌 리서치 업체 가트너에 따르면 시티즌 데이터 사이언티스트는 데이터 분석을 통해 예측모델을 만들지만, 이들은 통계나 분석을 전담하는 부서가 아닌 본인 업무를 수행하면서 이런 분석 업무를 하는 전문가로 정의된다. 한마디로 도메인 지식(Domain Knowledge)이 있는 회사 임직원을 데이터를 분석할 수 있는 AI 전문가로 만들자는 것이다.시티즌 데이터 사이언티스트로 거듭나기 위한 세 가지시티즌 데이터 사이언티스트 양성을 위해서는 크게 세 가지에 집중해야 한다. 먼저 AI 문제해결에 꼭 필요한 내용을 교육해야 한다. 족집게 커리큘럼을 추천한다. 사내 시티즌 데이터 사이언티스트를 양성한다는 이유로 통계학, 선형대수, 빅데이터, 클라우드 기술 등 기본 이론과 프로그래밍 기술을 배우는 것부터 교육을 시작하는 기업이 종종 있다. 이런 방식은 너무 방대한 지식을 배워야 하므로 본교육을 시작하기도 전에 직원의 에너지가 금세 소진된다. 그러다가 결국엔 포기로 이어지는 일도 많다. 따라서 이론과 프로그래밍은 기본적인 내용만 다루고 실제 문제를 해결하면서 필요한 만큼만 이론을 설명하는 ‘문제해결형 교육’이 적합하다. 이는 교육생이 성취감까지 들게 해 두 마리 토끼를 모두 잡는 방법이다.둘째, 코딩을 이해해야 한다. 데이터 수집, 처리부터 최종 서비스까지의 전 과정이 코딩으로 이뤄지기 때문에 시티즌 데이터 사이언티스트를 꿈꾼다면 프로그래밍 언어를 알아야 한다. 마치 영어나 수학처럼 말이다. 코딩을 너무 두려워하지 않았으면 한다. 문과 출신이어서 또는 나이가 많아서 프로그래밍 언어를 배우기 어려우리라 생각하는 이들이 많은데, 파이선 같은 프로그래밍 언어는 초등학생들도 배울 수 있을 만큼 어렵지 않다. 또 코딩을 배워야 현업에서 코딩과 관련한 얘기를 할 때 이해할 수 있다. 고난도 기술을 배우는 것이 아니라 문제를 푸는 데 필요한 몇 가지 코딩만 배우는 것이기 때문에 일단 부딪혀봤으면 한다. 자전거 타는 방법을 책으로만 배우면 절대 자전거를 탈 수 없는 것과 같은 이치다.셋째, AI 교육은 직원의 DT 수준에 대한 명확한 목표가 있어야 한다. 한때 기업이 정보화 시대를 맞아 액셀 교육을 대대적으로 시켰던 것처럼 요즘은 파이선으로 데이터 분석 교육을 신입사원 때부터 시키고 있다. 이제 어느 정도 DT에 관한 이해도가 높아진 기업은 무작정 열심히 하기보다는 우리 기업의 객관적이고 종합적이며, 정량적으로 측정할 수 있는 DT 목표와 직원 수준을 고려해야 한다.또한 AI 교육은 업무나 생산성의 효율을 높였는지, 단순 작업 자동화로 창의적 활동 시간을 확보할 수 있는지, 고객 경험을 어떻게 개선할 수 있는지, 새로운 상품이나 서비스 개발이 가능한지 등을 성공 지표로 삼아야 한다. 기업마다 받아들이는 문화나 인적 자원 수준, 보유하고 있는 데이터, IT 자원이 매우 다르다. 그래서 똑같은 솔루션으로는 각 기업 문제를 해결할 수 없다. 치열한 DT 경쟁에서 승리하기 위해서는 개발자만 교육해서는 안 된다. 세상이 바뀌는 걸 이해하고 적용하려면 의사결정자를 꼭 참여시켜야 한다. 기획자든 관리자든 AI를 제대로 알아야 한다는 얘기다.안미현 IGM 세계경영 연구원 디지털인재혁신본부 주임교수** IGM세계경영연구원은 이코노미 조선에 해당 컬럼을 연재하고 있습니다. http://economychosun.com/client/news/view.php?boardName=C06&t_num=13612044   

  작성자 작성일 02-11 조회 2625