알파고^AlphaGo가 또 이겼다. 구글 딥마인드가 개발한 인공지능(AI) 알파고는 약 1년 전 이세돌 9단을 꺾은 데 이어 이번에는 커제 9단을 완파하면서 인간보다 더 뛰어난 바둑 실력을 자랑했다. 커제 9단 뿐만이 아니다. 현재 세계 타이틀을 갖고 있거나 세계대회를 우승한 바 있는 중국 프로기사 5인이 팀을 이뤄 함께 수를 토론하면서 대결한 상담기에서도 무리없이 승리하면서 인공지능의 전성시대를 예고했다.

인공지능과 관련 마이크로소프트의 움직임도 주목의 대상이다. 정보통신기술진흥센터에 따르면, 마이크소프트는 전세계에서 가장 많은 인공지능 특허를 보유한 기업이다. 지난 20년간 1142건의 인공지능 관련 특허를 등록하여 특허보유 수에서 구글·IBM을 두 배 이상 상회하고 있다.

인공지능 기반의 데이터베이스인 SQL Server 2017을 발표한 마이크로소프트는 클라우드인 마이크로소트 애저^Azure에서 머신러닝을 간편하게 이용할 수 있는 애저 머신러닝 서비스를 선보이고 있다. 애저 머신러닝 서비스는 클라우드 상에서 예측 분석 모델을 수립하고 테스트할 수 있는 머신러닝 스튜디오^{Machine Learning Studio}, 웹 서비스 모델을 손쉽게 실행할 수 있도록 한 머신러닝 API 서비스^{Machine Learning API Service} 등으로 구성되어 기업이 인공지능 기반의 혁신 서비스와 솔루션을 개발할 수 있도록 지원한다.

나아가 마이크로소프트는 인텔리전트 사물인터넷(IoT) 솔루션도 선보이고 있다. 기기의 연결·모니터링·제어 등을 위한 애저 IoT 허브^{Azure IoT Hub}, 실시간 데이터 분석을 위한 스트림 애널리틱스^{Stream Analytic}, 머신러닝·빅데이터 등을 제공하는 IoT 센트럴^{IoT Central} 등으로 구성되어 빠르게 IoT를 도입 활용할 수 있게 한다. 이와 함께 마이크로소프트의 IoT 제품군은 산업표준 프로토콜인 OPC-UA를 기본 지원하는 동시에 온프레미스 및 클라우드 기반의 기기를 연결해 운영 활용도를 높일 수 있는 커넥티드 팩토리^{Connected Factory} 등을 발표하면서 제조 산업군에 대한 공략을 확대하고 있는 상황이다.

일례로 LG CNS는 애저 IoT 허브와 애저 머신러닝, 애저 서비스 패브릭 등을 생산 관리 솔루션에 더하여 데이터를 기반으로 효율적인 공장 운영을 위해 전반적인 생산 과정을 실시간으로 관리하는 ezUMS를 선보였다. ezUMS는 생산 이력 등의 제조 현장의 데이터를 애저 IoT 허브로 수집하고, 분석하여 즉각 활용 가능한 인사이트를 제공한다.

애저 머신러닝과 IoT를 결합해 농작이 까다로운 딸기를 보다 손쉽게 재배할 수 있도록 한 IoT 딸기재배 시스템도 애저 머신러닝의 대표 사례 중 하나다. 국내 IoT 디바이스 개발 업체 퓨처텍이 애저 머신러닝 기반으로 개발한 이 시스템은 IoT 센서로 농장의 상태를 실시간으로 모니터링하고, 모바일로 온도 및 조명 제어 등을 수행함으로써 딸기재배에 들어가는 시간과 노력을 줄이면서 생산성을 높인다.

제조 산업과 인공지능을 보여주는 사례로 GE도 빼놓을 수 없다. GE에 따르면, 소프트웨어 플랫폼 프레딕스^Predix를 위하여 분야별 전문지식을 더 빠르고 효율적으로 수집할 수 있도록 지원하는 인공지능 시스템을 구축했다. GE는 분석에도 인공지능을 활용하여 데이터 기반의 스마트 팩토리를 구현한다는 계획이다. 프레딕스와 대화하고 정보를 교환하면서 최적의 판단을 내릴 수 있는 인공지능 기반의 데이터 팩토리로 프레딕스를 자리매김시키겠다는 것이다.

인공지능 비서로 제품 가치 더한다
인공지능은 생산 현장을 효율화할 수도 있지만, 생산 제품과 결합하여 제품의 가치를 더할 수 있다. 전등·보일러 등에 인공진능을 더하고, 인간과 커뮤니케이션할 수 있게 함으로써 제품의 가치를 높이고, 경쟁 우위를 확보할 수 있는 것. 아마존의 알렉사^Alexa를 활용한 기기들은 이를 위한 대표 사례들이다.

아마존은 2015년 알렉사용 API와 SDK를 공개하고, 알렉사를 탑재한 스마트 홈스피커의 레퍼런스 디자인을 발표하는 등 알렉사 생태계 확산에 힘을 쏟았다. 이 결과 2017년 초 개최된 CES에서는 알렉사 기반의 각종 제품이 대거 등장하면서 화제를 모았다. LG전자와 화웨이가 각각 냉장고와 스마트폰에 알렉사를 연결하여 더 편리한 사용을 지원했으며, 알렉사 기반의 램프와 인공지능 스피커 등도 등장한 것. 심지어 포드자동차는 운전 중 음성을 통해 오디오 재생이나 내비게이션 조작은 물론 운전 중 쇼핑까지 지원하며, 차량의 연료량과 주행거리 등을 알려주는 차량 전용 비서 서비스를 선보여 자율주행과 함께 새로운 차량 서비스를 기대하게 했다.

아마존 알렉사와 같은 인공지능 비서는 음성을 기반으로 다양한 서비스와 연계되어 비즈니스를 일으키는 사용자 접점으로 역할할 수 있다. 이번 CES 2017에서 선보인 다양한 알렉사 기반 기기는 사용자 접점으로 제품의 가치를 높임을 증명하는 사례로, 아마존 외에도 구글·마이크로소프트 등이 관련 API를 선보이면서 생태계 확산을 꾀하고 있다. 구글의 경우, 인공지능 비서 서비스인 구글 어시스턴트^{Google Assistant} API를 비롯하여 번역·동영상 분석·이미지 분석 등 다양한 인공지능 기반 서비스의 API를 공개했다. 마이크로소프트 또한 인공지능 비서 코타나^Cortana의 API와 인공지능 챗봇의 API를 발표하기도 했다.

인공지능의 시대는 가까이에 와 있다. 따라서 산업의 혁신이 논의되는 상황에서 인공지능을 활용한 경쟁력 강화 방안은 선택이 아닌 필수로 지목된다. 인공지능을 통하여 제조 현장의 효율성을 더하고, 혹은 인공지능을 결합하여 자시 제품의 경쟁력을 높여야 새로운 시대에서 생존의 경쟁력을 담보할 수 있는 것이다.
인공지능의 접목을 어렵게 생각할 필요는 없다. 대부분 제조 기업의 경우, 비 핵심 영역인 인공지능에 직접 뛰어들 필요성은 없다. 인공지능 시장의 패권을 노리는 기업들은 생태계 확산을 위하여 간편하게 접목시킬 수 있는 API를 공개하고 있기에 이를 활용하는 것이 보다 효과적인 방법이다.

심지어는 무료로 사용할 수 있는 오픈소스 인공지능 소프트웨어도 존재한다. 구글은 머신러닝 시스템인 텐서플로우^TensorFlow를 오픈소스로 풀었으며, 마이크로소프트는 인공지능 테스트용 플랫폼 AIX와 인공지능 툴킷인 코그너티브 툴킷^{Microsoft Cognitive Toolkit}을 오픈소스 라이선스로 공개하고 있다.