LG CNS 영문블로그(www.lgcnsblog.com)에는 해외 석학들이 참여하여 앞선 IT 트렌드와 IT 세상에 대한 깊이 있는 통찰을 담은 글을 연재하고 있는데요. 미국과 영국, 핀란드 저명 필진의 수준 높은 글을 국문블로그에도 소개하여 여러분과 나누고자 합니다. 많은 관심과 호응 부탁드립니다.
지난 편의 클라이브 기포드(Clive Gifford) 작가의 ‘컴퓨터의 탄생, 시대를 앞서간 찰스 배비지’ 글에 이어(http://blog.lgcns.com/950) 이번 시간에는 미국 일리노이 대학의 존 간트(Jon Gant) 교수의 지식경영을 발전시키는 디지털 세상 이야기를 전해드리겠습니다.
전세계적으로 지식을 통한 조직의 디지털화가 진행되고 있습니다. 그렇다면 지식을 조직의 능력 향상에 필요한 정보로 변화시키는 것이 가능할까요?
저는 최근에 인지컴퓨팅(Cognitive Computing)이 지식 관리 전략을 발전시킬 수 있다고 생각하는지에 대한 질문을 받은 적이 있습니다. 우리가 어려운 의사결정을 돕기 위해 정보시스템을 개발하는 IT 전문가라고 상상해 볼까요? 복잡한 병력을 가지고 있는 림프 환자를 치료해야 하는 암전문의, 전국 생산 시설에 적용할 지속 가능한 발전 전략을 결정하는 정부 결정자, 혹은 치열한 경쟁 속에서도 안전프로그램을 개선해야 하는 항공사 임원 등의 의사결정을 돕는 시스템을 생각해 봅시다.
시간의 압박뿐만 아니라 수백 가지의 법, 규정, 조직 및 기술상의 문제, 그리고 사람들 사이에서 발생하는 변수까지 고려해야 하는 아주 어려운 결정들일 텐데요. 정형•비정형 자료에 포함된 지식을 비롯하여 시간•장소와 같은 요소도 파악해야 하고, 또한 의사결정과 관련된 과거의 사건들도 자세히 살펴보아야겠죠.
최상의 결정을 내리기 위해 필요한 지식들을 빠르고 정확하게 찾아낼 수 있을까요? 의사결정에 도움이 되는 지식을 찾기 위한 ‘적합한 질문’ 과 통찰력을 의사결정자가 갖추고 있을까요? 결정을 내리는 데에 필요한 모든 데이터와 지식을 이용하고 접근할 수 있을까요?
새로운 컴퓨팅 시대로의 진화 : 인지 컴퓨팅
인간의 생각과 기능을 흉내 낸 컴퓨터시스템을 개발하기 위해서 오랫동안 인지컴퓨팅(Cognitive Computing)을 개발하고 이용하기 위한 연구들이 계속 되어왔습니다.
인공지능의 발전 내용만 보아도 그 역사를 알 수 있는데요. 저는 대학원에서 지능적으로 행동하는 컴퓨터를 만들기 위해 사이먼(Simon)과 뉴웰(Newell) 등이 보여주었던 초기과학•엔지니어링 아이디어에 대해 배운 적이 있습니다.
그것에 대해 배우면서 기계로 하여금 인간과 비슷한 결정을 내리도록 하는 프로그래밍 기법들에 매료되었는데요. 데이터•텍스트마이닝, 의료진단, 작업계획, 공급망과 물류, 컴퓨터보안 등에 사용 된 인공지능의 자취는 심지어 1950년대 중반까지 거슬러 올라갑니다.
인지컴퓨팅은 모호하고 불확실한 상황에서도 결정을 내릴 수 있도록 도와주는 컴퓨터시스템 구축을 이해하는데 매우 중요한데요. 인지컴퓨팅은 다양한 데이터소스에서 정보를 합성해 내고 이를 맥락적 요소 및 인간과 기계의 통찰력과 결합합니다. 뛰어난 성능을 기반으로 암 치료 등 어려운 문제들에 적용할 수 있도록 만들어진 IBM 왓슨(Watson)이 저에게는 인상 깊은 예입니다.
IBM을 이끄는 인지과학자들은 인지컴퓨팅을 ‘유연하게 배우고, 목적을 갖고 생각하며, 자연스럽게 인간과 상호작용 할 수 있는 시스템’이라고 설명하는데요. 확정된 프로그래밍 보다는 인간과의 상호작용 그리고 자신이 처한 환경을 통해 배우고 생각하는 것입니다.
(참조 http://www.research.ibm.com/cognitive-computing/#fbid=XzumD7Y4MNR).
인지과학자들에 따르면 “인지시스템은 확률적인 판단에 근거합니다. 인지시스템은 단순히 숫자와 관련된 문제들에 대해 답을 제시하는 것이 아니라, 가정이나 근거에 따른 주장, 그리고 더 복잡하고 의미 있는 자료에 대한 제안까지 제공합니다.
또한 인지시스템은 전세계에 존재하는 비정형데이터 중 80% 이상을 이해할 수 있습니다. 인지시스템이 늘어만 가는 정보 및 시스템의 양, 복잡성 그리고 예상 불가능성에도 뒤떨어지지 않고 진화할 수 있는 것은 이와 같은 능력들 덕분입니다. (Kelly, 2015:2)1
기술과 사람에 영향을 주는 지식 관리
인지컴퓨팅의 진화에서 볼 수 있듯이, 알고리즘을 만들고 정보 관리방식을 구성하는 과정은 지식 관리를 가능하게 하는데 있어 중요한 역할을 담당하는데요. 지식 관리는 지식을 수집하고 분배하며 효과적으로 사용하는 과정입니다. 이 정보는 직원들을 아우르는 폭넓고 필수적인 정보자원 역시 포함하고 있습니다.
조직의 성과와 전략에 대한 기존 연구들은 지식이 더 나은 성과를 내는데 있어 주요한 요소가 된다고 설명합니다.
각 조직은 다양한 종류의 지식을 갖고 있는데요. 높은 성과를 내는 조직들은 이러한 지식을 관리하기 위해 구조화된 순서와 방법, 도구 그리고 시스템을 마련해 두고 있죠.
조직의 성과수준을 파악하는데 있어 중요한 것은 노동이나 자본과 같은 전통적인 생산요소보다는 지식을 만들고 공유하는 능력인데요. 여기에서 핵심은 그 때 그 때 사용되는 지식을 활발하게 이용 가능한 자원으로 발전시킬 수 있는가 입니다.
이쿠지로 노나카(Ikujiro Nonaka)교수와 히로타카 타케우치(Hirotaka Takeuchi) 교수가 쓴 『지식을 창조하는 기업(The Knowledge-Creating Company)』에 따르면, 좋은 성과를 내는 조직은 조직의 지식을 창조하는 데 뛰어난 기술과 전문성을 갖고 있습니다. 여기에서 조직의 지식 창조란 기업 전체의 차원에서 새로운 지식을 생산하고 전파하는 능력, 그리고 이 지식을 제품, 서비스 그리고 시스템에 적용하는 능력을 의미합니다. (Nonaka and Takeuchi, 1995:3)2
조직은 이미 존재하는 지식에 대한 능력보다는 새로운 지식을 만들어 냄으로써 지식 기반 자원의 측면에서 경쟁적 우위를 차지하는” 능력을 통해 뛰어난 성과를 얻게 된다는 것입니다. (Alavi, Kayworth and Leidner 2001, p.108)3
이렇듯 지식 관리는 기술뿐만 아니라 사람과 조직의 과정까지 변화시키고자 하는 사회기술적 과정인데요. 지식 관리 전략들은 아래와 같은 방법으로 의사결정과정과 조직의 성과를 개선시키고자 합니다.
● 지식의 가시화
● 직원들간의 연결
● 직원들간의 연결망(a web of connections)을 변화시킬 IT 인프라 개발
● 숫자와 텍스트의 ‘린(lean)’ 데이터뿐만 아니라 멀티미디어 이미지, 사운드, 혹은 의미론적이고 상관적인 포맷으로 존재하는 ‘리치(rich)’ 데이터를 모두 포함하는 다양한 소스에서 다량의 정보 수집
● 이들 데이터를 인간의 통찰력 및 전문성과 결합
마지막으로, 조직이 디지털화되는 시대에 혁신적인 지식 관리 방식을 구현할 수 있는지에 대해 생각해 보겠습니다.
우리는 마우스 클릭, 대화, 거래, 이동, 검색 등을 통해 매우 큰 규모의 데이터를 만들어내고 있는데요. 우리의 관계를 역동적이고 디테일한 방식으로 디지털화하고 있습니다. 정형데이터와 비정형데이터를 가려내기 위해 더 좋은 컴퓨터 도구들 역시 계속 개발되고 있습니다. 그리고 컴퓨팅 파워는 이와 같은 데이터를 처리하는데 있어 새로운 지평을 계속해서 열어줍니다.
그러나 문제는 의사결정을 도울 데이터 수집과 인간과 유사한 인지방식 지원에 많은 시간과 돈이 요구된다는 것인데요. 이러한 지식관리를 가능하게 하는 것이 바로 인지컴퓨팅입니다.
인지컴퓨팅은 인간의 생각을 모방하기 위해 자연스러운 언어처리, 머신러닝, 지식표현을 통해 진화하는 ‘스마트 머신’ 기능을 하는데요. 조직은 자신의 대규모 데이터 저장소를 구축하면서, 동시에 활발하게 협동, 협업 및 지식 공유를 할 수 있도록 기업소셜 네트워크 도구용 소프트웨어를 다양하게 탐구합니다. 이들은 기계에 기반한 지식관리 방식에 대한 통찰력을 제공하죠.
남겨진 문제들
결론적으로 더 나은 의사결정을 위하여 인지컴퓨팅을 이용하여 지식관리를 한다고 볼 수 있는데요. 이를 위해 IT기업들이 고려해야 할 문제들을 다음과 같이 정리하며 이 글을 마무리합니다.
● 지식관리는 기술뿐만 아니라 사람과 조직과정 역시 변화시키는 사회기술적 과정이다.
● 지식경영관리는 성공의 필수적인 요소이다.
● 조직들은 사용자의 동의를 얻어야 한다.
● 지식 관리의 성숙도를 측정할 수 있는 방법을 개발해야 한다.
● 메타 데이터에 대한 공동 관리 방식을 개발해야 한다.
● 지식을 공유하는 문화를 형성해야 한다.
글 ㅣ 존 간트(Jon Gant)
- John Kelly III, “Computing, cognition and the future of knowing: How humans and machines are forging a new age of understanding”, IBM Corporation (2015), retrieved from http://www.research.ibm.com/software/IBMResearch/multimedia/Computing_Cognition_ WhitePaper.pdf [본문으로]
- IkujiroNonaka and Hirotaka Takeuchi, The Knowledge Creating Company: How Japanese Companies Create the Dynamics of Innovation (Oxford: Oxford University Press, 1995) [본문으로]
- Maryam Alavi, Timothy Kayworth, and Dorothy E Leidner, “An Empirical Examination of the Influence of Organizational Culture on Knowledge Management Practices,” Journal of Management Information Systems 22, no. 3 (Winter /2006 2005): 191-224. [본문으로]
