꿈으로만 여겨졌던 인공지능(AI)이 현실로 들어왔다. 스마트폰은 물론 자동차, 공장, 금융 등 모든 산업계가 AI를 탐내고 있지만 수많은 AI 개발 프로젝트가 실패의 벽에 부딪히고 만다.

실패의 원인은 여러 가지다. 인력이 부족할 수도 있고, 데이터가 지나치게 많거나 반대로 너무 적어 모델링이 어려울 수 있다. 소프트웨어 도구를 잘못 선택했을 수도 있고, 적합하지 않은 모델로 알고리즘을 만들었을 수 있다.

하지만 기업들에게 이 모든 걸 일일이 따져가며 개발할 여유는 없다. 이 중 꼭 염두에 둬야하는 것은 무엇일까.

크리스 헤이허스트(Chris Hayhurst) 매스웍스(MathWorks) 컨설팅 서비스 사업부 이사는 23일 열린 기자간담회에서 “AI는 단순히 AI 알고리즘만 만든다고 해서 끝나는 게 아니다”며 “엔지니어들의 통찰력과 이를 구현하는 것, 그리고 기존 혹은 주변 시스템에의 통합 이 세 가지를 생각해야한다”고 말했다.

매스웍스는 소프트웨어 개발 도구 업체다. 이동통신부터 자동차, 항공, 방산, 의료 등 다양한 기기에 매트웍스의 솔루션을 활용한 임베디드 소프트웨어가 적용돼있다. 특히 이 회사의 모델링 툴 솔루션 매트랩(MATLAB)과 시뮬레이터 툴 솔루션 시뮬링크(Simulink)는 AI 알고리즘을 만드는 데 유용하게 쓰인다.

크리스 헤이허스트 이사가 몸 담고 있는 컨설팅 서비스 사업부는 툴 관련 업무는 물론, AI 알고리즘 개발 과정을 만드는 것도 지원한다. 장비회사로 따지면 현장 엔지니어로, 고객사가 어떤 점에서 어려움을 겪는지 누구보다 잘 안다.

아무리 뛰어난 인력이 있어도 그들의 지식과 경험을 AI에 활용할 수 없다면 무용지물이다. 수많은 데이터 중 유용한 것을 선택하고, 각 변수 간의 상충 관계를 설정하고, 결과값을 평가하는 것 모두 엔지니어의 역할이기 때문이다.

헤이허스트 이사는 툴의 사용 유무를 떠나 엔지니어들이 AI 모델에 과학적인 통찰력(Insights)을 결합할 수 있어야 프로젝트의 실패를 막을 수 있다고 조언한다.

구현(Implementation)은 AI 알고리즘 설계의 전(全) 단계에 이같은 통찰력을 적용하는 것을 뜻한다.

예를 들어 자율주행 3단계 차량을 개발한 보야지(Voyage)의 경우 수많은 툴을 써가며 주변의 환경을 감지하는 AI 인식 시스템을 만들었다. 하지만 자율주행차는 AI 인식 시스템뿐만 아니라 이를 통해 차량의 제어 시스템에 접근, 명령을 내려 제동장치를 움직일 수 있어야 한다.

헤이허스트 이사는 “보야지는 매스웍스의 시뮬레이션 툴 ‘시뮬링크와 로봇 시스템 툴 솔루션 ‘ROS’를 결합, 3개월도 안되는 시간에 이를 개발할 수 있었다”고 설명했다.

마지막으로 유념해야 하는 것은 통합(Integration)이다. AI 알고리즘은 단순히 신제품에만 적용되지 않는다. 기존 제품에도 적용할 수 있어야 하고, 나아가 해당 기기의 상·하위 시스템과도 연결돼야한다. AI를 활용한 좋은 헬스케어 기기가 나왔다 해도 병원의 기존 시스템에 결합할 수 없다면 무용지물이다.

그는 “AI는 영국의 산업혁명을 일으켰던 와트의 증기기관의 수 배에 해당하는 변화를 불러일으킬 것”이라며 “성공적으로 AI를 활용하기 위해서는 AI 그 이상의 지식이 있어야 한다”고 말했다.