Why People and AI Make Good Business Partners | Shervin Khodabandeh | TED

번역: Yeonji Seo 검토: Hyeryung Kim

I've been working in AI for most of my career,

저는 인공 지능 분야에서 오랜 시간을 일해왔습니다.

helping companies build artificial intelligence capabilities

기업이 인공 지능 기술을 구축하여 사업을 성장시킬 수 있게 도왔죠.

to improve their business,

which is why I think what I'm about to tell you

그래서 제가 지금 해드릴 얘기가 꽤 놀라울 거라고 생각합니다.

is quite shocking.

Every year, thousands of companies across the world

매년 전 세계 수천 개의 기업이

spend collectively tens of billions of dollars to build AI capabilities.

인공 지능 기술 구축에 수십억 달러를 투자합니다.

But according to research my colleagues and I have done,

하지만 제 동료들과 함께 한 연구 결과를 보면,

only about 10 percent of these companies get any meaningful financial impact

투자로 인해 실제로 의미있는 재정적 영향을 받는 기업은

from their investments.

약 10%밖에 안됩니다.

These 10 percent winners with AI have a secret.

이 10%의 승자들은 비결이 있습니다.

And their secret is not about fancy algorithms or sophisticated technology.

그것은 멋진 알고리즘이나 정교한 기술이 아닙니다.

It's something far more basic.

훨씬 더 기본적인 데에 있죠.

It's how they get their people and AI to work together.

바로 사람들과 인공 지능이 함께 일할 수 있게 하는 방법에 있습니다.

Together, not against each other,

서로 충돌하거나 대체하는 게 아니라

not instead of each other.

Together in a mutually beneficial relationship.

서로에게 도움을 주며 함께 일하는 것입니다.

Unfortunately, when most people think about AI,

사람들은 보통 인공 지능이라고 하면

they think about the most extreme cases.

극단적인 경우들을 생각합니다.

That AI is here only to replace us

인공 지능이 인간을 대체하거나

or overtake our intelligence and make us unnecessary.

인간의 지능을 추월하고 불필요하게 만들 거라고 생각하죠.

But what I'm saying

하지만 제가 생각하기에

is that we don't seem to quite appreciate the huge opportunity that exists

우리는 엄청난 기회를 제대로 인지하지 못하고 있는 것 같습니다.

in the middle ground,

where humans and AI come together

인간과 인공지능이 함께 중간 지점에서 만나

to achieve outcomes that neither one could do alone on their own.

혼자서는 하지 못하는 과제를 해낼 수 있는 기회를요.

Consider the game of chess.

체스 게임을 생각해 보세요.

You probably knew that AI today can beat any human grandmaster.

오늘날 인공 지능이 어떤 인간 선수도 이길 수 있다는 건 다들 아실 겁니다.

But did you know that the combination of a human chess player and AI

그런데 인간 체스 선수와 인공 지능이 합쳐지면

can beat not only any human but also any machine.

어떤 인간뿐 아니라 그 어떤 기계도 이길 수 있다는 것도 아셨나요?

The combination is much more powerful than the sum of its parts.

그 둘을 합친 힘이 각각의 힘보다 훨씬 셉니다.

In a perfect combination, AI will do what it does best,

환상의 조합이 이루어졌을 때 인공 지능은 가장 잘하는 일을 합니다.

which is dealing with massive amounts of data and solving complex problems.

많은 양의 자료를 처리하고 복잡한 문제를 해결하는 것이죠.

And humans do what we do best

인간도 가장 잘하는 일을 합니다.

using our creativity, our judgment, our empathy, our ethics

창의력, 판단력, 공감, 윤리,

and our ability to compromise.

그리고 타협하는 능력을 이용하죠.

For several years,

지난 몇 년간, 제 동료들과 저는

my colleagues and I have studied

and worked with hundreds of winning companies

이러한 인간과 인공 지능 관계를 성공적으로 구축한

수백 개의 회사들과 연구하고 협력했습니다.

who are successfully building these human-AI relationships.

And what we've seen is quite interesting.

그리고 매우 흥미로운 사실을 발견했죠.

First of all, these companies get five times more financial value

우선, 이 기업들은 인공 지능을 사람을 대체하는 데 사용하는 기업보다

than companies who use AI only to replace people.

다섯 배 이상의 재정적 가치를 얻습니다.

Most importantly, they have a happier workforce.

가장 중요한 것은 직원들이 더 행복하다는 것입니다.

Their employees are more proud, more fulfilled,

이곳의 직원들은 자부심이 더 강하고, 더 높은 성취감을 느끼며

they collaborate better with each other, and they're more effective.

서로 더 잘 협력하고, 더 좋은 성과를 냅니다.

Five times more value and a happier workforce.

다섯 배 더 많은 재정적 가치를 얻고 직원들은 더 행복한 거죠.

So the question is, how do these companies do it?

그럼 이 기업들은 어떻게 이런 일을 해내는 걸까요?

How do they achieve these symbiotic human-AI relationships?

어떻게 인간과 인공 지능이 이렇게 조화로운 관계가 될 수 있을까요?

I have some answers.

몇 가지 답이 있습니다.

First of all, they don't think of AI in the most extreme case

우선 그들은 인공 지능이 인간을 대체할 뿐이라는

only to replace humans.

극단적인 생각을 하지 않습니다.

Instead, they look deep inside their organizations

대신, 그들은 조직 내부와 직원들이 수행하는

and at the various roles their people play.

다양한 역할을 자세히 살펴봅니다.

And they ask:

그리고 물어보죠.

인공 지능이 어떻게 사람들의 성취감과 효율을 높이고

How can AI make our people more fulfilled, more effective,

more amplified?

성장을 도울 수 있을까?

Let me give you an example.

예를 들어보겠습니다.

Humana is a health care company here in the US.

휴마나는 미국의 의료 회사입니다.

It has pharmacy call centers where pharmacists work with patients

이 회사에는 약사와 환자가 소통하는 약국 전화 상담실이 있습니다.

over the phone.

It's a job that requires a fair amount of empathy and humanity.

상당한 공감과 인간애가 필요한 직업이죠.

Humana has developed an AI system

휴마나에서 개발한 인공 지능은

that listens to the pharmacists' conversation

약사들의 대화를 듣고 감정과 말투를 포착해

and picks up emotional and tone signals

and then gives real-time suggestions to the pharmacists

약사들이 어떻게 대화의 질을 향상 시킬 수 있을지

on how to improve the quality of that conversation.

실시간으로 제안합니다.

For example, it might say “Slow down” or “Pause”

예를 들어 “천천히 하세요” 또는 “쉬세요” 라든지

or "Hey, consider how the other person is feeling right now."

“지금 상대방의 감정을 생각해보세요.” 라고 할 수도 있죠.

All to improve the quality of that conversation.

이렇게 대화의 질을 높일 수 있습니다.

I'm pretty sure my wife would buy me one of these if she could,

제 아내도 저한테 이걸 사주고 싶어 할 거예요.

just to help me in some of my conversations with her.

이런 게 있으면 말이 더 잘 통할 테니까요.

(Laughter)

(웃음)

Turns out the pharmacists like it quite a lot, too.

약사들도 이것을 꽤 좋아한다고 합니다.

They're more effective in their jobs,

일을 더 효과적으로 할 수 있고

but they also learn something about themselves,

예전에 몰랐던 자신의 행동과 편견을 알게 될 수 있기 때문이죠.

their own behaviors and biases.

The result has been more effective pharmacists

그 결과, 약사들의 업무 효율이 높아졌고

and much higher customer satisfaction scores.

고객 만족도도 훨씬 높아졌습니다.

Now, this is just one example of many possibilities where human AI collaborate.

이것은 인간과 인공 지능 협업의 수많은 가능성의 한 예일 뿐입니다.

In this example, AI was a recommender.

이 경우 인공 지능은 조언자였으며

It didn't replace the human or make any decisions of its own.

인간을 대체하지도 스스로 결정하지도 않았습니다.

It simply made suggestions,

단순히 제안을 했고

and it was up to the person to decide and act.

결정하고 행동하는 것은 인간의 몫이었습니다.

And at the heart of it is a feedback loop,

그리고 그 중심에는

which, by the way, is very critical for any human-AI relationship.

어떤 인간-인공 지능 관계에서도 매우 중요한 순환 고리가 있습니다.

By that I mean that in this example,

다시 말하면, 이 사례에서

first AI had to learn from humans the qualities that would make up a good

인공 지능은 먼저 질 높은 대화나 그렇지 않은 대화를 구분하는 법을

or not so good conversation.

인간에게서 배워야 했습니다.

And then over time, as AI built more intelligence,

그리고 시간이 지나며 인공 지능이 더 똑똑해져서

it would be able to make suggestions,

제안을 할 수 있게 된 거죠.

but it would be up to the person to decide and act.

그러나 결정과 행동은 인간에게 달려있습니다.

And if they didn't agree with the recommendation

만약 이해가 되지 않아서 제안에 동의하지 않는다면

because it might have not made sense to them,

they didn't have to.

따르지 않아도 됩니다.

In which case AI might learn something and adapt for the future.

이 경우 인공 지능은 또 다른 걸 배워 미래에 더 좋은 제안을 할 수 있죠.

It's basically open, frequent, two-way communication,

개방적이고 빈번한 상호 의사소통은

like any couples therapist will tell you,

모든 부부 상담사들이 말하는 것처럼

is very important for any good relationship.

좋은 관계를 위해 매우 중요합니다.

Now the key word here is relationship.

여기서 핵심 단어는 관계입니다.

Think about your own personal relationships with other people.

당신과 다른 사람들의 개인적 관계를 생각해 보세요.

You don't have the same kind of relationship with your accountant

당신과 회계사와의 관계와

or your boss or your spouse, do you?

당신과 상사나 배우자와의 관계는 다르죠?

Well, I certainly hope not.

같지 않길 바랍니다.

And just like that,

마찬가지로

the right relationship between human and AI in a company

회사 안에서 인간과 인공 지능과의 관계도

is not a one-size-fits-all.

다 같지 않습니다.

So in the case of Humana, AI was a recommender

휴마나의 경우, 인공 지능은 조언자였고

and a human was decision-maker and actor.

인간은 결정권자이자 행동하는 자였습니다.

In some other examples, AI might be an evaluator

다른 상황에서는 인공 지능이 평가자일 수도 있습니다.

where a human comes up with ideas or scenarios,

인간이 아이디어나 시나리오를 생각해내고

and AI evaluates the complex implications and tradeoffs of those ideas

인공 지능은 이러한 아이디어의 복잡한 의미와 균형을 평가합니다.

and makes it easy for humans to decide the best course of action.

인간이 최고의 결정을 내릴 수 있게 도와주죠.

In some other examples, AI might take a more creative role.

또 다른 상황에서는 인공 지능이 더 창의적인 역할을 할 수 있습니다.

It could be an illuminator where it can take a complex problem

복잡한 문제를 해결하고

and come up with potential solutions to that problem

그 문제에 대한 잠재적 해결책을 제시하고

and illuminate some options

인간들은 인지하지 못했을

that might have been impossible for humans to see.

다른 선택지를 추천할 수도 있습니다.

Let me give you another example.

다를 예를 들어볼까요?

During the COVID pandemic,

코로나가 유행했을 때

if you walked into a retail or grocery store,

어떤 가게나 시장에 들어가면

you saw that many retailers were struggling.

많은 소매업체들이 고군분투하는 모습을 보셨을 것입니다.

Their shelves were empty,

선반은 텅 비어있고

their suppliers were not able to fulfill the orders,

공급자들은 주문량을 충당할 수 없었고

and with all the uncertainties of the pandemic,

전염병의 불확실성 때문에

they simply had no idea how many people would be walking into what stores,

어떤 가게에 몇 명의 손님이 와서

demanding what products.

어떤 물건을 살지도 예상할 수 없었죠.

Now, to put this in perspective,

이렇게 한번 생각해 보세요.

this is a problem that's already quite hard when things are normal.

이 문제는 모든 게 정상인 상황에서도 이미 어려운 문제입니다.

Retailers have to predict demand

소매업체들은

매일 수천 개의 지역에서 수천 개의 공급 업체를 거쳐오는

for tens of thousands of products across thousands of locations

수만 개의 제품에 대한 수요를 예측해야

and thousands of suppliers every day

to manage and optimize their inventory.

재고를 유지하고 최적화할 수 있습니다.

Add to that the uncertainties of COVID and the global supply chain disruptions,

여기에 전염병의 불확실성과 세계 공급망의 중단이 더해지면

and this became 100 times more difficult.

100배는 더 어려워진 셈이죠.

And many retailers were simply paralyzed.

그 결과 많은 소매업체들이 마비되었습니다.

But there were a few who had built strong foundations with AI

그러나 몇몇 업체들은 인공 지능을 통한 강력한 기반,

and the human-AI feedback loop that we talked about.

그리고 아까 말씀드렸던 인간과 인공 지능의 순환 고리를 쌓아왔습니다.

And these guys were able to navigate all this uncertainty

그래서 이들은 이런 불확실성을

much better than others.

남들보다 잘 다룰 수 있었습니다.

They used AI to analyze tens of billions of data points

그들은 인공 지능을 통해 수천억 개의 자료를 분석했습니다.

on consumer behavior and global supply chain disruptions

소비자 행동과 글로벌 공급망 붕괴,

and local government closures and mandates

지방 정부 폐쇄와 통제,

and traffic on highways

고속도로 교통과 해상 화물 운송로 등 여러 가지 요인들을 분석해

and ocean freight lanes and many, many other factors

and get a pretty good handle on what consumers in each unique area

각 분야에서 소비자들이 가장 원하는 것이 무엇인지,

wanted the most,

what would have been feasible,

무엇이 가능한지,

and for items that were not available,

불가능한 것들을 대체할 수 있는 건 무엇인지를 알아낼 수 있었습니다.

what substitutions could be made.

But AI alone without the human touch wouldn't work either.

그러나 인간의 도움 없이 인공 지능만으로는 할 수 없었습니다.

There were ethical and economic tradeoffs that had to be considered.

윤리적, 경제적 상충 관계를 고려해야 했기 때문이죠.

For example, deciding to bring in a product

예를 들어 제품을 가져올 때

that didn't have a good margin for the retailer

소매 업체에게는 큰 이익이 없지만

but would really help support the local community

지역 사회를 지원하는 데에는 실제로 도움이 되는 경우가 있는데

at their time of need.

After all, AI couldn't quite understand

인공 지능은 결국 이런 것들을 이해하지 못했습니다.

the uniquely human behavior of panic-buying toilet paper

화장지를 사재기하거나 수십 갤런의 술을 사서

or tens of gallons of liquor,

only to be used as hand sanitizer.

손 소독제로 사용하는 사람들의 행동을요.

It was the combination that was the key.

여기서 관건은 조합이었습니다.

And the winning companies know this.

그리고 승리한 기업들은 이것을 알고 있습니다.

They also know that inside their companies,

그들은 인간과 인공 지능이 힘을 합칠 수 있는

there's literally hundreds of these opportunities for human-AI combination,

수백 가지 기회가 있다는 것을 알고

and they actively identify and pursue them.

수시로 이런 기회를 찾아내고 실행하려 합니다.

They think of AI as much more broadly a means to replace people.

인공 지능으로 단순히 인간을 대체하지 않고 더 큰 그림을 그리죠.

They look inside their organizations

그들은 조직을 더 자세히 들여다 보고

and re-imagine how the biggest challenges and opportunities of their company

어떻게 그들의 가장 큰 문제와 기회를

can be addressed

인간과 인공 지능의 조합으로 다룰 수 있을지에 대해 재고합니다.

by the combination of human and AI.

And they put in place the right combination for each unique situation.

그리고 각각의 상황에 맞는 조합을 찾아 씁니다.

Whether it's the recommender or the evaluator

추천인 역할이든 평가자 역할이든

or the illuminator or optimizer or many, many other ones.

교화자 역할이든 낙관자 역할이든 어떤 역할이든 상관 없이

They build and evolve the feedback loops that we talked about.

저희가 이야기한 순환 고리를 만들고 발전시킵니다.

And finally and most importantly, they don't just throw technology at it.

그리고 마지막이지만 중요한 건 막무가내로 기술을 던져 넣지 않습니다.

In fact, this has been the biggest pitfall of companies

사실 이것이 인공 지능에 투자해도 수익을 얻지 못하는 기업들의

who don't get their return from their AI investments.

가장 큰 맹점이었습니다.

If they overinvest in technology

기술 하나가 모든 문제를 해결할 것이라 믿고

expecting a piece of tech to solve all their problems.

과도하게 투자하는 경우죠.

But there is no silver bullet.

하지만 묘책이란 건 없습니다.

Technology and automation can only go so far,

기술과 자동화에도 한계가 있습니다.

and for every one automation opportunity inside a company,

한 회사 내부에서 한 가지 작업을 자동화 할 때마다

there's literally ten for collaboration.

그야말로 열 가지에 달하는 협업이 필요합니다.

But collaboration's hard.

그러나 협업은 어렵습니다.

It requires a new mindset

새로운 마음가짐이 필요하고

and doing things differently than how we've always done it.

늘 해왔던 방식이 아닌 다른 방법을 생각해야 하죠.

And the winning companies know this, too,

성공하는 기업들은 이것 또한 알고 있습니다.

which is why they don't just invest in technology,

그래서 그냥 기술에 무작정 투자하지 않고

but so much more on human factors,

인간적 요소에 더 투자합니다.

on their people, on training and reskilling

직원들을 훈련하고 재교육하는 동시에

and reimagining how their people and AI work together in new ways.

인간과 인공 지능이 어떻게 새롭게 협력할 수 있을지 끊임없이 고민합니다.

Inside these companies, it's not just machines replacing humans.

이런 기업에서는 단순히 기계가 인간을 대체하는 게 아닙니다.

It's machines and humans working together,

기계와 인간이 함께 일하고

learning from each other.

서로에게 배우면서

And when that happens,

기업의 전체 학습 비율이 증가하고,

the organization's overall rate of learning increases,

which in turn makes the company much more agile,

그 결과 기업은 더 민첩해지고 회복력이 생겨서

much more resilient,

ready to adapt and take on any challenge.

쉽게 적응하고 도전할 수 있습니다.

It is the human touch that will bring the best out of AI.

인공 지능이 최고의 능력을 발휘하게 하는 것은

바로 인간입니다.

Thank you.

감사합니다.

(Applause)

(박수)