"AI와 IoT의 결합, 미래 사회 바꿀 잠재력 커"

마르시오 도발 SAS 인스티튜트 아시아 태평양 지역 부사장/사진제공=SAS

디지털 경제가 심화하면서 빅데이터 분석을 통한 비즈니스 인텔리전스를 얻는 것이 생존의 필수조건이 됐다. 이는 생존에 필요한 수준이라는 것 뿐, IoT(사물인터넷), 로보틱스, 블록체인 등으로 현란하게 바뀌어가는 비즈니스 환경에 모두 적응할 수 있다는 이야기는 아니다.

디지털 경제전환이 급진전 되는 이때 세계 최고의 비즈니스 분석 소프트웨어 기업은 급변하는 기술환경, 이로 인해 변화하는 비즈니스 환경을 어떻게 전망하고 대처하고 있을까? 마르시오 도발 SAS 인스티튜트 아시아 태평양 지역 부사장과 이메일을 통해 SAS의 관점을 들어봤다.


-기술발전은 사회의 복잡성을 야기한다. 하지만 이를 해결하기 위해 또 새로운 기술이 나온다. 이 같은 연결고리를 어떻게 해석하나?
▶기술발전에 따른 가능성은 크게 열려 있다고 본다. 그 동안 항상 새로운 질문과 문제가 있었다. 그리고 이 문제를 해결할 수 있는 새로운 접근법과 방법도 등장했다. 기계학습이나 AI(인공지능)와 같은 용어는 새로운 것이 아니다. 이 분야는 수십 년 동안 지속돼 왔으며 SAS는 오랫동안 전문가이기도 했다. 새로운 점은 데이터가 과거보다 증가했다는 점이다. 이에 더해 까다로운 문제를 신속하게 해결할 수 있는 계산능력도 발전했다. 인간의 통계적 사고와 기계학습의 계산능력이 함께 하면 밝은 미래가 있다고 생각한다.

-어떤 기술이 가장 영향력이 클 것으로 보나?
▶잠재력이 큰 분야는 AI를 활용한 분석 기술을 IoT와 결합하는 것이다. IoT는 데이터가 훨씬 많아진다는 것을 의미한다. 또한 AI와 기계학습의 발전은 궁극적으로 기업 영역에서뿐만 아니라 개인의 의사 결정에도 도움이 될 수 있다. 특히 이를 통해 인간보다 더 스마트한 시스템을 만들어 낼 수 있다. 스마트 공장, 스마트 시티, 자율주행차 등도 결국 AI와 IoT의 결합으로 발전한다.

-혁신에는 시행착오가 따른다. 이를 어떻게 받아들이고 있는가?
▶시행착오는 지식습득의 가장 빠른 방법 중 하나다. 따라서 실패 자체는 반드시 나쁜 것은 아니다. 그것은 학습과정의 필수부분으로서 많은 가치를 지닌다. 일반적으로 실패는 주어진 상황에서의 변수를 모르기 때문에 발생한다. 그러나 원칙적으로 시도하고 실패하며 배워나가는 적극적 자세가 혁신에 도움이 된다. 혁신을 위해 적절한 분석으로 계산된 위험을 감수하고 예상한 수익을 얻을 때까지 결정을 세밀하게 조정하는 접근법이 필요하다.


-SAS의 성장 과정에서 도전 과제들은 무엇이었으며 어떻게 극복해왔나?
▶경영에서 가장 큰 과제는 항상 올바른 인재를 찾고 그들을 격려하는 것이다. SAS는 언제나 협업과 복지를 육성하려는 문화를 갖췄다. 이는 SAS의 성장과정에서 도약의 계기를 만든 강력한 요인이 됐다. 이를 고객을 위한 열정과 결합해 결과를 극대화한다. 고객의 목소리를 듣는 것을 중요하게 여기는 문화도 회사 성장에 큰 역할을 했다. 우리 비즈니스 모델은 고객과 소프트웨어 간의 커뮤니케이션이라고 생각한다. 고객으로부터 요청이 있을 때 R&D(연구개발)를 포함한 전 팀이 이를 해결하기 위해 협력한다. 이것이 SAS가 혁신을 지속적으로 이끌어낸 동력이다.