[디지털데일리 홍하나기자] “인공지능(AI)은 앞으로도 혁신적인 기술이 될 것이지만, 다양한 실패 사례에 봉착하기도 합니다. 때문에 성공적인 AI 활용을 위해서는 AI 그 이상의 지식이 있어야 합니다”

크리스 헤이허스트 매스웍스 컨설팅 이사<사진>는 23일 서울 삼성동 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 진행된 ‘매트랩 엑스포 2019’ 기자간담회에서 AI 활용법에 대해 소개하며 이같이 밝혔다.

그는 “실제로 AI를 적용하려는 회사들은 어려움에 봉착했다”며 “매스웍스가 AI 기술이 왜 실패하는지 조사한 결과 인력부족, 데이터 부족 및 과다 등 다양한 문제가 있었다”고 설명했다.

매스웍스가 조사한 AI 실패 원인은 데이터의 부족, 데이터 과다, 잘못된 툴 사용, 다양한 툴 통합의 어려움, 비즈니스 자체 문제 등으로 나타났다. 이러한 이유로 AI를 활용하지 못할 경우, 데이터 인사이트를 이끌어 내지 못하는 문제가 발생한다.

또 데이터 편향성 문제가 생길 수도 있다. 크리스 이사는 뉴질랜드의 한 분유공장 사례를 소개했다. 매스웍스는 이 공장의 분유 품질의 예측을 위해 모든 공장의 데이터를 모은 뒤 AI로 분석했다. 하지만 예상과 달리 AI는 제대로 된 예측을 하지 못했다. 이에 매스웍스가 다시 분석한 결과 AI가 분유공장의 데이터 중 결과치가 좋은 수치로만 분석한 것을 발견했다.

따라서 AI 자체 도입에만 집중할 것이 아니라, 그 이면의 다른 부분에 대해 집중해야 한다고 크리스 이사는 강조했다. 그는 매스웍스 소프트웨어(SW) 사용 시 인사이트, 전체 구현, 연결성에 중점을 둬야 한다고 전했다.

먼저 회사 내에 있는 엔지니어나 공학자가 가지고 있는 인사이트를 활용해야 한다. 이 인사이트와 데이터를 전체 디자인 플로우에 구현할 수 있어야 한다. 또 기업 내에서 사용하고 있는 다른 시스템에 연결하고 통합하는 것이 중요하다.

회사 측에 따르면, 매트웍스는 AI 기술을 각 회사에 적용할 수 있는 매트랩과 시뮬링크를 개발했다. 이 기술은 기존에 회사가 사용하고 있는 다양한 시스템이나 제3자 기술에도 통합될 수 있어 효과적이다.

크리스 이사는 “AI나 데이터 그 자체가 아니라 활용에 대한 인사이트, 이해가 중요하다”며 “구현을 통해 더 큰 세계의 기술과 AI 기술을 통합할 수 있다”고 강조했다.

<홍하나 기자>hhn0626@ddaily.co.kr