1.
요즘 열심히 읽고 있는 책이 ‘생각하지 않는 사람’입니다. 나온지 좀 되었지만 읽으면서 네트워크와 컴퓨터가 만든 인간의 변화를 고민합니다. 그런 와중에 본 월스트리트저널 한글판에 올라온 재미있는 기사.
맥킨지 ’50년 후 경영 리포트’(1) 제2의 기계시대 온다
맥킨지 ’50년 후 경영 리포트’(2) 민첩한 기업이 보상받는다
유명한 맥킨지가 분기별로 발행하는 Mckinsey Quartly 50주년 기념호를 설명하고 있습니다. 원문을 찾아보니까 다룬 주제가 방대합니다. 권두 칼럼입니다.
Redefining capitalism
The power of enduring companies
‘The art of management’에 딸린 꼭지들입니다.
Management intuition for the next 50 years
Tom Peters on leading the 21st-century organization
Lou Gerstner on corporate reinvention and values
그리고 한글판에서 소개한 ‘Brilliant machines’의 꼭지입니다.
Manager and machine: The new leadership equation
Artificial intelligence meets the C-suite
The Great Decoupling
한글판 두번째 편에서 소개한 ‘The future of lean’입니다.
Next frontiers for lean
(Still) learning from Toyota
When Toyota met e-commerce: Lean at Amazon
마지막 주제는 여성입니다. ‘Women in the economy’의 꼭지입니다.
Realizing the power of talented women
Can women fix capitalism?
Why gender diversity at the top remains a challenge
2.
기사중에서 눈길이 갔던 주제는 ‘Brilliant machines’입니다. 한글판 월스트리트 저널은 제2의 기계시대라고 표현을 했습니다. 산업혁명은 인간이 지닌 육체적인 한계를 극복하도록 했고 제2의 기계시대는 인간의 정신적 한계를 넘어서도록 한다, Andrew McAfee가 인터뷰에서 한 말입니다. 2011년을 전후로 기계가 하는 역할이 인가을 뛰어넘었다고 합니다.
The exact moment when computers got better than people at human tasks arrived in 2011, according to data scientist Jeremy Howard, at an otherwise inconsequential machine-learning competition in Germany. Contest participants were asked to design an algorithm that could recognize street signs, many of which were a bit blurry or dark. Humans correctly identified them 98.5 percent of the time. At 99.4 percent, the winning algorithm did even better.
단순노동을 대체하던 기계가 이러한 변화 – 진화(?)를 겪는 원인은 어디에 있을까요? 빅데이타와 이를 기반으로 분석력입니다. 나아가 의사결정을 지원합니다.
How things have changed. After years of promise and hype, machine learning has at last hit the vertical part of the exponential curve. Computers are replacing skilled practitioners in fields such as architecture, aviation, the law, medicine, and petroleum geology—and changing the nature of work in a broad range of other jobs and professions. Deep Knowledge Ventures, a Hong Kong venture-capital firm, has gone so far as to appoint a decision-making algorithm to its board of directors.
기업의 경영자는 생각하는 기계의 도움을 받아서 Asking questions, Attacking exceptions, Tolerating ambiguity, Employing ‘soft’ skills와 같은 역할을 하여야 한다고 맥퀸지 보고서는 강조합니다. 이와 관련하여 Pew Research Center가 내놓은 Digital Life in 2025은 이렇게 시작합니다.
In their responses, these experts foresee an ambient information environment where accessing the Internet will be effortless and most people will tap into it so easily it will flow through their lives “like electricity.” They predict mobile, wearable, and embedded computing will be tied together in the Internet of Things, allowing people and their surroundings to tap into artificial intelligence-enhanced cloud-based information storage and sharing. As Dan Lynch, founder of Interop and former director of computing facilities at SRI International, wrote, “The most useful impact is the ability to connect people. From that, everything flows.”
같은 연구소가 내놓은 AI, Robotics, and the Future of Jobs은 로봇이 노동에 미치는 영향을 아래와 같이 예상하고 있습니다.
퓨리서치센터는 IT 전문가 1,900명에게 ‘로봇은 향후 10년 간 인간의 노동력에 보탬이 될까, 아니면 해를 끼칠까’ 물었다. 절반에 가까운 전문가들(48%)이 앞으로 로봇이 상당히 많은 사람들의 일자리를 빼앗을 것으로 내다봤다. 나머지(52%)는 2025년까지 업무 자동화 때문에 없어진 일자리보다 업무 자동화 때문에 새로 생긴 일자리가 더 많을 것이라고 예상했다.
로봇, 인류의 일자리 뺏을까?중에서
3.
이와 다른 관점이지만 한겨레신문 도서평에 실린 ‘제2의 기계시대’는 아래와 같이 분석하고 있습니다.
지은이들의 기본 생각은, 인류 역사의 궤적에 가장 급격한 변화를 가져다준 요인이 ‘기술’이란 것이다. 증기기관의 개발로 인간의 육체적 능력을 강화했던 것이 ‘제1의 기계시대’라면, 정보통신기술의 발전으로 인간이 정신적 능력을 강화하는 것이 ‘제2의 기계시대’다. 지은이들은 “우리는 체스판의 후반부에 와 있다”고 말한다. 앞서 일어난 일들이 더이상 앞으로 일어날 일들을 제대로 안내해주지 못하는 상황을 직시하라는 것이다.
범용기술은 보완기술들과 무한정 결합하면서 예측하기 힘든 변화를 만든다. 기하급수적 성장, 디지털화, 다양한 조합을 만들어내는 혁신이 지속된 결과, 지금은 10년 전만 해도 현실화할 수 없었던 기술들이 마구 쏟아져나올 수 있게 됐다. 구글의 ‘쇼퍼 프로젝트’(자율 주행 자동차)나 복잡한 의사소통을 필요로 하는 게임쇼 <제퍼디!>에서 슈퍼컴퓨터가 우승한 것 따위가 대표적인 사례다.
문제는 이런 변화가 장밋빛이 아니란 사실이다. 지은이들은 불편한 진실을 끄집어낸다. 생산성이 증가하고 경제가 성장해도 고용은 늘지 않고 중산층의 임금은 하락하는 이유는 무엇인가? 소득과 기대수명은 왜 갈수록 불균형이 심해지는가? 지은이들은 “‘제2의 기계시대’의 기술이 경제의 추진력이 되어가면서 나타나는 현상”이라고 본다. 경제학자들은 기술 발전을 단순히 생산성을 높여주는 ‘곱수’로 봤다. 그러나 지은이들은 ‘편향적 기술 변화’를 강조한다. 기술 변화는 모든 사람에게 동등한 영향을 주지 않으며, “숙련·자본·재능” 등에 편향적인 부를 가져다준다는 것이다.
‘제2 기계시대’ 불평등 심화는 숙명인가 중에서
맥킨지는 인간과 기계가 서로 보완하는 방정식을 만들 수 있다고 주장하지만 C자를 단 경영자라고 기계로부터 자유롭지 않을 듯 합니다. 맥킨지가 인간의 영역이라고 했던 것도 어느 순간 기계의 영역으로 전환할지 알 수 없습니다.
전통적인 의미로 기업의 사회적 역할은 ‘일자리’입니다. 그렇지만 로봇이 일자리를 대체하여 나가고 있습니다. 기업의 사회적 역할이 사라집니다. 산업혁명때처럼 기계파괴운동을 하지 않으려면 빅데이타, 인공지능처럼 제 2의 기계시대에 좀더 깊은 고민이 필요할 듯 합니다.
