[전화성의 기술창업 Targeting]30. 인공지능 창업의 적기! 어떻게 스타트업을 시작할까

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30. 인공지능 창업의 적기! 어떻게 스타트업을 시작할까

[전화성의 기술창업 Targeting]30. 인공지능 창업의 적기! 어떻게 스타트업을 시작할까

지금만큼 인공지능(AI) 분야 창업 뛰어들기에 적기가 없다는 것이 수많은 전문가들의 공통 의견이다. 환경이 만들어졌는데 도전하지 않을 이유가 없다. AI 분야 스타트업 창업의 첫걸음은 AI를 학습시킬 수 있는 방대한 데이터 수집과 분석에 있다.

인간의 학습 능력, 추론 능력, 지각 능력, 자연 언어 이해 능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 AI 기술은 우리 삶과 산업 전반을 변화시키고 있다. 혁신 분야 창업을 꿈꾸는 사람이라면 절대 놓치지 말아야 할 시대 흐름이다.

온·오프라인연계(O2O) 시장도 불과 몇 년 전에 생겨났지만 이제는 AI를 접목하지 않으면 투자가 잘 되지 않을 정도로 AI는 가능성과 시장성이 높은 분야다. AI 기술은 이미 우리 생활 깊숙이 들어와 통·번역, 상품 추천, 커머스, 음성 비서, 자율 주행 자동차, 금융, 의학, 공공 서비스 등 다양한 분야에 접목돼 일상을 더욱 편리하게 만들어 나가고 있다. 놀라운 것은 적용 범위가 무궁무진하다는 것이다. 그만큼 AI 기술을 활용한 새로운 창업 기회도 무한대로 열려 있다고 볼 수 있다.

사실 AI 관련 기술은 약 20년 전인 2000년대 초에도 많은 벤처기업가가 도전한 분야다. 그러나 복잡하고 방대한 분량의 정보를 처리하기에는 당시 여러 기술상의 한계가 있어서 AI 시장이 지금처럼 성장하지 못했다. 그러나 빅데이터와 클라우드 컴퓨팅 기술 발전 등에 힘입어 AI 시장은 이제야 제대로 된 첫발을 내디디게 됐다. 눈여겨볼 것은 이를 바탕으로 한 딥러닝이라는 새로운 기술 등장이다. 알파고를 통해 잘 알려진 딥러닝은 인공 신경망 기반으로 컴퓨터가 사람처럼 스스로 학습하는 기술이다. 수많은 기업은 딥러닝이 탑재된 AI를 통해 지금까지 불가능한 영역에서 괄목할 성과를 내기 시작했다.

AI 서비스에 있는 공통 특징은 개인화다. 여기에서 가장 중요한 핵심 역량은 '데이터'에 있다. 지속된 데이터 축적과 분석, 상호작용을 통해 AI 능력이 향상되기 때문이다. 앞에서 제시한 여러 사례처럼 AI를 학습시킬 정형 데이터를 만들어 낼 수 있어야 더 나은 서비스, 더 나은 제품을 만들어 낼 수 있다. 충분한 데이터가 쌓이지 않으면 서비스 시작도, 발전도 있을 수 없다.

참고로 지금 기술 확보 측면에서 원천 알고리즘을 논하지 않는 이유가 있다. AI 알고리즘은 IBM 왓슨, 구글 같은 글로벌 기업의 AI 알고리즘을 사용할 것을 권한다. 스타트업이 AI 원천 기술 영역까지 도전하는 것은 만만치 않은 일이다. 시간, 비용, 노력이 상상 이상으로 어마어마하게 들어가기 때문이다. 그 대신 그 노력을 소프트웨어 영역에서 자신의 전문 분야에 쏟는다면 가성비 높은 결과를 가져올 수 있다.

사업 모델의 경우 AI 자동화를 통해 클라이언트 비용을 절감하고, 그 비용 일부를 청구할 수 있는 것을 권한다. AI에 투자하고 싶어 하는 분위기는 조성돼 있지만 그렇다고 불확실한 예산에 투자하는 분위기는 아니다. 클라이언트에게 절감할 수 있는 비용과 서비스 개선을 명확히 제시하고, 그 부분에 대한 가치를 스타트업 서비스 매출로 잡는다면 시작을 열어 가기가 한층 수월할 것이다.

이 밖에 개인정보 보호 및 보안 논란 등 여러 우려의 시각도 있지만 이에 대한 솔루션도 점차 개발되고 있는 추세다. 어떻게 보면 이 시장 또한 또 다른 창업의 기회라고 볼 수 있다. 결론을 말하면 AI 시대를 두려워할 필요가 없다. 적극 도전하려는 자세만 있다면 새로운 창업 기회는 얼마든지 열려 있다.

전화성 씨엔티테크 대표이사 glory@cntt.co.kr