세계경제포럼이 발표한 내용에 따르면 2025년에 이르면 다양한 분야에서 인공지능 기술이 활용될 것으로 전망한다. 가까운 미래에 우리가 일하는 방식은 어떻게 바뀔까?
1. 행정서비스, 대한민국 1호 인공지능 사무관 탄생
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빅데이터 활성화 전략 계획 수립을 진행 중인 김 사무관은 국내외 빅데이터 시장 규모 전망, 빅데이터 기업 개수, 국내외 성공 사례 등 기본 데이터 검색에 상당한 시간을 소요한다. 통계청, 구글, 네이버, 각종 보도자료, 성공 사례집, 관련 기관 인터뷰 등을 통해 데이터를 수집한다. 데이터, 경제모형을 기반으로 한 경제효과와 기대효과를 산출해야 하나 데이터 수집 한계로 컨설팅 기관 등이 전망한 수치를 활용한다.
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빅데이터 활성화 전략 계획 수립을 진행 중인 김 사무관은 텍스트 분석에 특화된 딥러닝 시스템인 ‘인공지능 사무관’과 협업을 진행한다. 인공지능 사무관 시스템은 정부 및 공공기관에서 생산된 문서와 경제효과 산출을 위한 수리모형을 기반으로 학습한다.
인공지능 시스템 개발자는 빅데이터 시장과 관련된 각종 선·후행 지표를 분석해 빅데이터 시장에 영향을 미치는 요인을 파악하고, 요인별로 과학적인 시나리오를 제공하는 시스템을 개발한다. 개발된 시나리오를 인공지능 시스템을 통한 시뮬레이션으로 경제적 효과, 발생 가능한 문제점을 사전에 파악해 전략 계획에 반영한다.
2. 금융서비스, 국내 로보어드바이저 투자 비율 약 4~7% 차지
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공공은행에서 투자 상품 개발 업무를 담당하고 있는 김투자 씨는 주식, 채권 등에 미치는 요인들이 점점 다양해지고 복잡해지면서 상품개발 및 수익률 확보의 어려움에 봉착했다. 새로운 경제이론, 수학모형 등이 개발되고 빠르게 상품개발에 적용하고 있지만, 이미 경제상황이 변해 이론을 현실에 정확히 반영하는 데 한계가 있다.
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공공은행에서 투자상품 개발 업무를 담당하고 있는 김투자 씨는 최근 알고리즘을 기반으로 하는 퀀트 상품 개발자와 협업을 진행한다. 물리학을 전공한 퀀트 개발자는 데이터 분석을 기반으로 정확한 요인 분석과 상품 매매 및 매도 시기를 자동으로 정해주는 프로그램을 개발한다.
김투자 씨는 본인의 강점인 경제 및 수리적인 이론지식을 바탕으로 퀀트 프로그래밍에 새로운 모형을 지속적으로 적용시키며 좀 더 정확하고 수익률 높은 상품을 개발해 진행한다.
3.운수 서비스, 완전자율주행차 상용화 시작
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시내버스 회사를 경영하고 있는 김버스 씨는 고령화되는 버스운전기사와 신규 운전기사 지원자 부족 이슈에 직면했다. 버스기사가 부족하나 배차 간격은 준수해야 하는 문제로 인해 버스기사의 피로감 및 과속 등 안전운행에 심각한 문제가 발생한다.
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시내버스 회사를 경영하고 있는 김버스 씨는 정부의 지원을 받아 기존 버스를 자율주행버스로 교체하고 자율주행버스를 버스 차선에서 테스트하고 데이터를 관리할 개발자를 채용했다. 기존 버스운전기사는 자율주행버스와 함께 동승해 발생할지 모르는 위험에 대비한다. 회사 내부적으로 자율주행버스 모니터링 시스템을 구축하고 관련 전문가를 채용한다.
4. 의료서비스, 병원마다 클라우드 기반 인공지능 서비스 활용
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동료 의사들과 연합병원을 운영하는 의사 김닥터 씨는 최근 영상 의료 장비를 구매, 대학병원과 종합병원 수준의 경쟁력을 확보했다. 환자 중 영상 판독으로 초기암이 의심되는 경우가 종종 있으나 동네 병원은 상대적으로 임상 경험이 부족하다는 선입견때문에 환자들이 대학병원에서 재검사 및 추가 진료를 받는 것이 현실이었다.
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동료 의사들과 연합병원을 운영하는 의사 김닥터 씨는 최근 영상의료 장비 구매와 함께 클라우드 기반의 영상판독 인공지능 서비스에 가입했다. 촬영된 이미지는 클라우드 시스템에 자동 업로드되고 인공지능 시스템이 자동 판독한다. 인공지능 시스템은 의심스러운 질환에 대한 확률과 함께 유사 패턴 이미지를 증거 자료로 제공한다. 김닥터 씨는 인공지능 분석 결과를 바탕으로 최종 확진 판정을 하며 관련 데이터를 환자에게 제공해 신뢰도를 높였다.
5.법률서비스 대형 로펌과 경쟁하는 법률 스타트업
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김 변호사는 수년간 대형 로펌에서 근무 중이나 변호사 시장의 경쟁이 치열해지고 의뢰 건수가 최근 몇 년간 감소하는 등 법률서비스 시장 내 변화가 심화되었다. 기존 대형 로펌의 경우 기업을 대상으로 한 법률서비스가 핵심 업무였으나 최근 개인 간 소송까지 서비스를 제공하였다.
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수년간 대형 로펌에서 근무했던 김 변호사는 인공지능 기술 개발 전문가인 친구 이지능 씨와 법률서비스 스타트업을 창업했다. 변호사인 김 씨와 인공지능 개발자인 이 씨는 소송과 관련된 수십 년간의 판례분석 및 간단한 소장 작성이 가능한 인공지능 시스템을 개발했다.
인공지능 시스템과의 협업을 통한 변호사 수가 대형 로펌에 비해 부족하지만 판례 분석 등에 시간 투자를 없애면서 자신의 전문 분야인 공정거래 부분에 특화된 소송에 더욱 집중하게 됐다. 온라인을 통한 법률 자문 서비스에까지 진출해 다양한 분야의 법률 데이터 수집이 가능해졌다.
