Q.반갑습니다. 우선 박사님의 사회 첫 시작이 궁금하군요. 대학에서 어떤 전공을 했는지, 또 어떤 분야에 관심이 있었는지 궁금합니다.

A.제가 대학을 다닌 때는 1970년대 중반입니다. 컴퓨터 과학에 관련된 학교는 당연히 없었습니다. 컴퓨터 관련된 코스는 응용 수학(Applied Mathematics) 학과에서 그나마 비슷한 것을 가르쳤죠. 이 응용 수학이 저의 주 관심사였습니다. 취미로 체스나 퍼즐에도 관심이 많았는 데, 저는 이후에 '퍼즐 기반의 학습'이란 책도 냈습니다.

Q.초기의 AI와 현재의 AI에 대해서 소회가 듣고 싶습니다.

A.AI는 60여 년도 더 된 역사를 갖고 있습니다. 그러나 울퉁불퉁한 역사입니다. 극도의 놀라운 발전과 기대도 있었지만, 후퇴도 많았던 그런 역사입니다. 하지만 목표는 늘 똑같았던 것 같습니다. 머신이 인텔리전트 행위를 하도록 하는 것입니다. 그것이 게임, 추론, 자연어, 검색, 의사결정 지원, 컴퓨터 비전 혹은 로봇이든 간에 그렇습니다.

최근 AI 기술의 진보는 많은 비즈니스 이슈를 돕고 있는데, 흔히 빅데이터라고 하죠. 대량의 데이터에 접근할 수 있고, 컴퓨터 성능이 발전하고 머신러닝 기술이 더 진화하면서 촉발되었습니다. 그러나 AI는 아직 초기 단계에 있다는 것을 기억하는 게 중요한 것 같습니다.

Q.박사님은 스타트업도 계속 만들었고, 성공적인 기업으로 키우기도 했습니다. 어떤 계기로 AI를 실제 비즈니스로 연결하는 데 흥미를 갖게 됐습니까? 

A.저는 학문적으로는 매우 만족스러운 커리어를 가졌었습니다. 국제적으로도 번역이 많이 된 (폴란드, 중국어, 한국어, 그리스 어등) 6권의 책을 썼고, 17권의 책을 편집했으며, 51권의 공동 책, 85개의 저널, 154개의 콘퍼런스 발표 페이퍼, 그리고 이러한 연구 결과들은 구글 학자를 비롯 5만 번 이상 인용됐습니다.

국제적인 저널이나 컨퍼런스에서도 일을 했었고, 수많은 키노트 강연을 했었죠. 몇 달 전에는 혁신적 컴퓨테이션(Evolutionary Computation) 분야에서 2019 IEEE Pioneer 상을 수상했습니다.

그러나 핵심 질문은 여전했습니다. 이러한 연구가 실제 세계에 어떤 의미인가였습니다. 이것이 어떤 차이를 만드는가? 이것이 궁극적인 실험이었죠. 연구의 결과가 세상의 문제를 풀 수 있는가? 아니면 리서치 수준에 머무는가? 정말 그걸 알아야만 했습니다. 그래서 저의 연구가 실제 비즈니스 현장에서 반영되도록 노력했습니다.

Q.어떤 계기로 이 분야에 연구를 하게 됐는지, 또 왜 AI는 인간의 판매하는 방식에 영향을 줄 것이라고 생각하나요?

A.대부분의 세일즈맨들은 세일즈는 예술이며 과학이 아니라고 생각합니다. 더 나아가서 대부분의 세일즈맨들은 테크놀로지에 친숙하거나 유능하지도 않습니다. 그래서 새로운 테크놀로지를 잘 수용하려 하지를 않죠.

분명히 세일즈 프로세스는 어떤 예술적인 측면이 있습니다. 그러나 과학적인 측면이 점점 더 중요하게 된 것이 과거와는 차이입니다. 제가 이미 언급해 드렸듯이, 오늘날의 데이터에 대한 접근의 용이성, 빠른 컴퓨터, 그리고 진화된 머신 러닝 기술은 과거와는 매우 다른 환경을 만들어 내고 있습니다.

우선 AI는 대량의 데이터로부터 소비자에 대한 인사이트를 얻도록 도와줍니다. 그래서 고객과의 커뮤니케이션과 로열티 관리에 더욱 유리하게 해 줄 수 있습니다. 예를 들면, 요즘은 고객군을 세분화하는 그룹핑 기술이 점점 발전하는 데(마이크로 세그멘테이션), 행위 패턴을 포함한 다양한 요소들을 활용합니다.

이러한 마이크로 세그먼트는 개인화된 마케팅과 세일즈 엔게이지먼트에 있어서 중심이라고 할 수 있습니다. 각각의 고객과의 교감과 상호 작용을 가능하게 하죠. 그래서 고객 개개인의 취미, 니즈, 욕구에 맞춰서 마케팅을 가능하게 합니다.

AI는 복잡한 분석과 연구 과제를 자동화할 것이며, 자원의 할당, 메세징, 프라이싱 등을 통해서 세일즈와 마케팅에 더 나은 ROI를 가져오게 될 것입니다.

예를 들어, 영업 사원을 더 확실한 영업 기회에 배치하고, 그들에게 고객에 대한 더 나은 정보로 무장시키며, 고객에게 제품, 서비스, 프라이싱에 대해서 최적의 조합을 추천할 수 있도록 도와주게 됩니다. 이러한 분야에 AI 테크놀로지가 더 큰 역할을 하게 될 것입니다.

Q.글로벌 기업들이 실제 어떻게 AI를 그들의 비즈니스 프로세스에 수용하는지 궁금하군요. 어떤 예가 있을까요? 또 어떤 AI 테크놀로지가 가장 많이 적용되고 있습니까? 

A.올해 10월, IT 기업 Globant에서 680명의 미국 기업 중역들을 대상으로 한 조사에서, AI를 대응하는 데 있어서 여러 차이를 보이고 있음을 지적했습니다. 40%는 디스커버리 단계 즉, 이제 알아가는 단계, 33%는 AI의 벤더(테크놀로지 공급자)를 고려하는 단계, 21%는 벤더를 선택한 단계, 그리고 7%는 벤더를 연락해본 단계입니다. 모든 회사가 AI를 수용함에 있어서 모두 각각 다른 상황에 있다는 의미입니다.

제 경험은 그것이 AI기반이든 아니든, 효과적인 소프트웨어 애플리케이션은 글로벌 기업의 비즈니스 프로세스와 로컬 비즈니스의 목적에 부합해야 한다는 것입니다. 세일즈 & 마케팅을 위한 AI 소프트웨어의 경우, 특히 시장과 경쟁자 등 데이터가 로컬 시장에서 제공 가능한가란 면이 중요합니다. 그래야만 사용하는 직원들이 다시 프로세스를 만들어야 하는 일을 하지 않습니다. 그 결과로 세일즈 & 마케팅 담당자들이 각각의 시장과 고객에게 맞는 일을 할 수 있습니다.

Q.박사님이 설립한 컴플렉시카(Complexica)라는 기업의 솔루션이 제약회사인 화이자에 공급됐다고 들었습니다. 어떤 기술을 바탕으로 하고 있는 솔루션인가요? 화이자의 기대는 어떤 것인가요?

A.컴플렉시카의 AI기반의 ‘What-if Simulator’는 대량의 내외부 데이터에 기반을 둔 복잡한 What if 시나리오를 테스트하고 최적화하는 솔루션입니다. 이 솔루션을 호주의 화이자에 공급했는데, 아래와 같은 기능을 제공합니다.

예를 들면 세일즈 & 마케팅의 다양한 전략의 영향을 시뮬레이션하는 것, 예측 관점에서 상호 영향을 주는 변수의 질문에 답하는 것,  실제 비즈니스 현장에 바로 테스트하기 어려운 가설을 조사하는 것, 시뮬레이션 결과를 분석하고, 차이점을 보인다면 그 배경의 핵심 요소를 분석하는 것, 그리고 비즈니스 운영 관점에서 결정하거나, 보류해야 하는 요소에 대한 이해 같은 것입니다.

화이자와 같은 큰 기업의 세일즈 & 마케팅은 각각의 세일즈 전략에 다양한 변수를 사전 시뮬레이션하기를 원합니다. 그리고 전략적 판단에 위험요소를 낮추고, 더 원하는 결과에 다가가기를 바랍니다. AI는 이러한 시뮬레이션을 돕는 역할을 하게 됩니다.

Q.AI가 점점 정교한 일을 해내고 자동화한다면, 전통적인 역할과 충돌이 일어날 거라 예상합니다. AI가 만드는 세일즈 & 마케팅 담당자들에게 어떤 어드바이스를 주고 싶습니까?

A.1980년대를 생각해 보십시오. 대부분의 세일즈맨들은 그들이 파는 제품에 대해서 고객보다 훨씬 많은 정보를 갖고 있었습니다. 사실상 고객에게 정보를 주는 어떤 유리한 입장에 있었죠. 1990년대 인터넷의 발견과 함께 그것은 끝났습니다. 세일즈맨들이 갖고 있던 정보와 그들을 전문가로 보이게 했던 그 정보의 소유권이 정보를 접하는 모든 사람들, 즉 고객들에게 넘어갔습니다.

인터넷이 확대되자, 세일즈맨과 고객 사이의 정보 비대칭성이 약화되고, 반대 상황으로 흘러갔습니다. 요즘은 고객들이 세일즈맨들보다 더 많이 아는 경우도 많습니다. 이 이유는 고객들이 정보를 미리 탐색하고 접할 수 있기 때문입니다.

이러한 세일즈맨에서 고객으로의 정보 비대칭성의 변화 현상은 대부분 산업에서 일어나고 있고, 매스 퍼스널리제이션(Mass Personalization) 즉 대량 개인화 현상으로 이어지며 강화되고 있습니다. 현대의 고객들은 B2B 고객이든, 일반 소비자이든, 더 많은 교육을 받았고, 더 많은 정보를 접하면서, 더 개인화된 정보를 요구하고 있습니다. 그들이 원하는 것을 더 잘 알고 있고, 그래서 그들이 제품을 구매할 때, 더 개인화된 서비스를 요구하는 거죠.

세일즈맨들에게 기대하는 것은 더 높은 차원의 교육을 해주고, 관련성이 높은 정보를 제공해 주길 바란다는 것입니다. 뻔히 아는 질문과 답을 반복하면서 시간을 낭비하지 않길 바랍니다. 이러한 트렌드는 영업 & 마케팅 부서에게 압박이 됩니다. 이러한 트렌드를 잘 못 해석하고 준비가 안 된 조직은 어려움에 봉착하게 됩니다. 이러한 시대적 조류를 바꾸기는 힘듭니다. 그래서 세일즈맨들은 과거에는 멋진 일들이었을 텐데, 이제 점점 셀프서비스 모델에 잠식당하고 있고, 고객들은 최고의 딜을 위해서 더 나은 정보를 찾고 무장하여, 영업 사원을 위협하게 됩니다.

이러한 상황들, 오늘날의 비즈니스 세계의 시끄럽고, 복잡하고, 다이내믹한 현상들을 보면서, 저는 AI가 우리가 마케팅하고 판매하는 방식을 혁명적으로 바꿀 것이라 생각합니다. AI는 일자리를 더 생산적으로 만들 수 있습니다. 특히 영업 & 세일즈 부서도 그렇습니다.

AI는 대량의 데이터를 처리하고 분석하며 일반적으로 보였던 정보들을 쓸모 있는 지식으로 바꿔주고, 액션이나 의사결정을 해주는 능력을 갖고 있고, 이러한 특징이 많은 산업의 세일즈 & 마케팅 부서원의 모습을 바꿀 것이라 생각합니다. 그리고 세일즈의 매니저, 중역, 경영진들은 이러한 기술적인 진화를 잘 수용해서, 세일즈 팀이 더 경쟁적이고, 생산적이며 가치 중심적이 되도록 도와주어야 합니다. 이것이 미래의 경쟁력이며, 많은 변화 속에 있는 디지털 트랜스포메이션 시대의 관점에서 성공적인 조직 변화의 핵심이라 할 수 있습니다.