현재 한국의 중소기업들은 원하던, 그렇지 않든 간에 4차산업혁명이라는 변화의 물결을 맞이하고 있다. 몇 년 전까지만 해도 생소하게 느껴졌던 빅데이터, 인공지능, 메타버스 같은 개념들도 이젠 제법 익숙한 단어가 되어 버렸다. 그런데, 중요한 것은 이런 변화가 실제 중소기업들에도 영향을 미칠 것인가? 만약 그렇다면 우리는 어떻게 이 상황에 맞게 대처해야 할 것인가? 라는 것이다.

먼저 세계적인 흐름을 보자. 2021년 3월 시가총액 기준으로 전 세계 기업의 순위을 보면, 1~10등 기준으로 미국기업이 7개, 중국기업이 2개, 사우디 아라비아 기업이 1개이다. 특이한 점은, 이 중 석유회사인 Saudi Aramco와, 부동산 회사인 Berkshire Hathaway를 제외한 8개 기업 중, 미국 IT회사 (Apple, Microsoft, Amazone, Alphabet (Google), Facebook, Tesla)가 6개이며 나머지 2개 기업 역시 중국회사이자 IT 기반회사인 Tencent, Alibaba이다.

이들 IT 기업들은 전통적인 오프라인 기반회사들과 그 성격이 매우 다른데, 얼마 전까지만 해도 전 세계적인 불경기와 중국의 성장으로 인해 발생한 수주절벽으로 큰 타격을 입었던 한국의 건설, 조선, 항만, 해운과 달리, 다양하게 발생하는 빅데이터를 통해 끊임없는 가치를 창출해 내고 있으며, 계속해서 이 분야에 어마어마한 투자를 하고 있다는 점이다. 이러한 데이터는 지금 현재에도 쌓이고 있으며, 앞으로도 쌓일 것이고, 이 데이터들은 기업의 가치로 직결될 것이다.

구글의 예를 들어보자, 현재도 구글을 검색회사라고 생각하는 분들은 없으리라 생각한다. 구글은 알파고를 만든 딥마인드와 같은 회사들을 인수하면서 인공지능회사로 진화하고 있으며, 양자 컴퓨터와 같은 최첨단 컴퓨터 관련 선두주자이며, 스마트 도시 관련 사업 확장에도 투자하고 있다. 또한, 우리가 잘 아는 유튜브 사업을 확장함과 동시에 놀랍게도 인공지능 기반 헬스케어 회사이기도 하다. 예를 들어, 구글은 이미 눈 망막 사진만으로 당뇨망막병증, 심혈관질병, 성별, 나이, 건강 상태 등을 알 수 있는 인공지능기반 알고리즘을 개발했고, 스마트폰으로 사진만 찍어도 피부의 트러블이 어떤 종류인지 알려주는 앱을 이미 출시했다.

이외에도 수많은 IT 기업들은 벌써, 우리의 상상력을 뛰어넘은 기술들을 선보이고 있는데, 영화 The player one에서 나오는 메타버스 역시 그중 하나이다. 단순히 VR을 통해 다른 국가의 도시를 경험하는 범위를 벗어나, 화성에 탐사선을 조정하는 기술을 선보인 업체도 존재한다. 어떤 사람이 진짜인지 모를 정도로 인공지능을 통해 가짜 사람의 모습을 구현하거나, 영화 배우의 얼굴을 완벽하게 다른 사람 얼굴로 둔갑시키는 프로그램도 이미 나와 있는 상태이다. 이런 기술력을 가진 기업들이 유니콘이 되는 것이고, 우리가 뉴스에서 보듯 어마어마한 금액의 투자들 받는 기업들이다.

그렇다면, 이제 우리의 현실로 돌아와 보자. 이렇게 변화하는 세상에서 IT관련회사를 제외한 대부분 중소기업은 어떤 식으로 빅데이터나 인공지능을 응용하고 접근해야 할지 막막한 것이 현실이다. 어쩌면, 앞서 언급한 내용은 머나먼 미래의 일이나 우리와 전혀 관계없는 일들이라고 생각 할 수 있다.

하지만, 과연 그럴까? 전 세계적인 흐름에 자연히 한국의 대기업도 체질을 바꾸기 시작하고 있다. 삼성, 현대, LG, 롯데 등등 수많은 대기업들은 이미 빅데이터 인공지능 관련 사업을 시작했으며, 직원 채용 역시 이 분야에서 가장 활발하게 이루어지고 있다. 또한, 이들 대기업은 인공지능기반 기술력으로 승부하는 회사들과의 인수 합병을 시도하고 있으며, 전망이 밝은 유니콘 기업들도 분명히 이들 분야에서 나올 것이다. 반대로 기존의 영업방식을 고수하는 기업들은 기존 현 상태를 유지하거나, 이번 코로나 사태로 인해 손실을 보았을 확률이 높다.

그렇다면, 우리 중소기업들은 현재 상황을 어떻게 대처해야 할까? 우선, 경영진들의 ‘빅데이터-인공지능’ 기술에 대한 수용력을 갖춰야 한다. 현실적으로 많은 중소기업 임원진들은 빅데이터 인공지능 기술에 대해서 부정적인 것이 사실이다. 회사의 최고 경영자가 빅데이터 인공지능관련 일을 추진하려 해도, 임원진들 반대 때문에 포기하는 경우가 많은데, 일단 임원진들이 분야에 대해서 정확히 알지 못할 뿐만 아니라, 소프트웨어 보다는 주로 설비나 부동산 같은 하드웨어에 집중하려는 성향이 강하기 때문이다. 더 나아가 ‘빅데이터 인공지능관련 프로젝트를 해보니 막상 별거 없더라’는 의견도 이미 주위에서 들은 상태이기도 하다.

하지만, 어떠한 시도를 했던, 그것에 관한 결과가 만족스럽지 못하다 하더라도 인내심을 가지고 투자를 해야 한다. 구글도 실패한 프로젝트가 존재하며, 어떠한 알고리즘이나 시스템도 영화에서처럼 100% 정확하지 않다. 이 세상에 완벽한 성공이 어디에 있겠나? 그러면서 배우고 그러면서 발전해 가는 것이다. 어떤 알고리즘이든 시스템이든 데이터가 쌓이고 많은 실패를 거듭하면서 예측률이 높아지게 되고, 기술의 혁신이 일어나게 된다.

다음으로, 빅데이터나 인공지능을 기업 경영에 접목하고 싶은 기업이라도, 막상 제대로 된 데이터가 존재하지 않는 경우가 많다. 이런 경우, 기업들은 먼저 측정 가능한 모든 데이터를 모으는 작업을 해야 한다. 아무리 허접해 보이는 데이터라고 해도, 그 가치를 아직은 모르기 때문이다. 그 다음으로, 데이터가 전무한 섹터에선 가능한 한 업무를 데이터화 하는 작업이 필요하다. 물론 이런 작업에 들어가는 비용이 만만치 않겠지만, 그렇다고 언제까지 내버려 두는 것은 그만큼 경쟁사에 밀리는 상황이 될 수 있다.

예를 들어보자, 어떤 플라스틱 성형제품을 만들기 위해서는 수많은 종류의 플라스틱 원료와 성형제품의 두께, 압력, 온도, 시간, 각기 다른 작업자등 여러 요인들이 존재한다. 하지만 아무리 원칙에 맞게 작업한다고 해도 불량은 발생하게 된다. 그런데 문제는 언제, 어디서, 어느 과정에서 불량이 발생하게 되는지 예측하기는 쉽지 않다는 점이다. 특히 기존의 제품이 아닌 신제품을 만들 경우라면 더 그렇다. 그런데 만약, 그 회사에서 모든 작업을 데이터화 하고 인공지능을 통해 불량률 예측 알고리즘을 개발한다면, 이론적으로 하루에 수백번 수천번의 실험이 가능하다. 이 얼마나 효율적인 업무인가? 현재 이런 알고리즘 개발을 이미 대기업에선 도입하고 있으며, 이에 대한 다양한 개발이 이루어지고 있다. 이런 과정을 데이터화 한 기업과 그렇지 않은 기업의 격차는 시간이 지날수록 커질 것이다. 단, 주의해야 할 점은 이러한 시스템 구축을 위해선 반드시 데이터 관련 전문가와 상의를 해야 한다. 그렇지않으면, 투자가 중복으로 되거나, 기본 설계부터 다시 해야 하는 경우가 발생하기도 하기 때문이다.

마지막으로, 회사 내 빅데이터 인공지능 업무관련 데이터 과학자를 양성해야 한다. 실제로 큰 비용을 들여 빅데이터 인공지능 기반 시스템을 구축한 후에라도, 내부 인력이 아닌, 업무에 대해서 잘 모르는 외부 전문가를 관리 인력으로 채용하기에, 기업의 수익이나 업무 효율성으로 연결하지 못하는 경우가 많다.결국, 이러한 부작용을 최소화 하기 위해선 회사 내부의 고급인력 양성에 대해 장기적인 안목으로 투자를 해야 한다.

이제 마무리 하려 한다. 역사적으로 시대의 흐름을 무시하고 폐쇄적인 정책으로 망국의 길을 걸었던 나라가 어디 한둘이었던가? 제국주의 국가들에게 하루아침에 무너졌던 청나라가 그랬고 쇄국정책을 고집했던 조선이 그랬다. 그렇다면 기업은 어떤가? 디지털카메라의 흐름을 무시하고 아날로그 필름 사업을 고수했던 100년 전통의 아그파가 파산했고, 온라인 시장의 파괴력을 무시했던 토이자러스가 그랬고, 아날로그에서 디지털 음원으로의 시장 전환을 무시했던 타워레코드 등이 역사의 뒤안길로 사라졌다.

그런데 거꾸로 생각해 보면, 중소기업들에겐 지금처럼 전 세계의 판이 바뀔 때, 그 분야에 선두가 되어 앞서가는 기업으로 탈바꿈 할 좋은 기회이기도 하다. 어차피 모두가 원점에서 시작하기 때문이다. 스마트폰이 처음 나왔을 때, 다양한 앱들을 보고, 이것의 사업 가치를 알아본 CEO들이 몇이나 되었을까? 하지만 현재는 어떤가? 앱을 사용하지 않고는 아무것도 할 수 없는 시대이며, 쿠팡, 야놀자, 배민의 기업들이 성장한 이유 역시 바로 이 때문이다.

앞으로 5년 ~10년 후, 그때 왜 우리 회사가 빅데이터 인공지능 분야에 투자하지 않았나...라는 후회를 하지 않는 기업들이 되었으면 하는 바람이며, 그 결정 역시 여러분의 몫이라 할 수 있다(중소기업신문, 2021. 11. 1).