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일상 곳곳에서 인공지능이 조용한 변화를 만들어가고 있습니다.
병원에서 의사가 놓칠 수 있는 암을 찾아내고 은행에서 사기 거래를 즉시 차단하며 공장에서 기계 고장을 미리 예측하는 일들이 벌어지고 있습니다. 각 분야에서 AI가 어떤 방식으로 활용되고 있는지, 그리고 이를 통해 어떤 변화가 일어나고 있는지 살펴보겠습니다.
의료영상 판독, 응급환자 감지, 질병 예측
응급실에 뇌졸중 환자가 오면 의사가 CT 스캔을 직접 판독하는 과정이 필요합니다. 하지만 Viz.ai라는 AI 시스템은 CT 촬영이 끝나자마자 곧바로 뇌졸중 여부를 판단하고 뇌졸중 전문의의 휴대폰으로 알림을 보냅니다. 뇌졸중은 1분만 늦어도 뇌세포 190만 개가 죽어가는 질병으로 골든타임이 굉장히 중요한데, 이 시스템이 보편화 된다면 단 몇 초 차이만으로 생명의 목숨을 구할 수 있게 됩니다.
또한 환자의 병리 검사 결과나 유전자 정보, 과거 병력을 모두 종합해서 14가지 다른 종류의 암을 한 번에 진단하는 AI 기술도 있습니다. 미국 브리감 여성 병원에서는 5,720명의 환자 데이터로 학습시킨 시스템으로 정확하고 면밀한 결과를 제공하고 있습니다.
이상거래 차단, 대출심사, 투자분석
금융 AI는 수십만 건의 거래 데이터를 실시간으로 분석합니다. 평소와 다른 지역에서의 거래가 이뤄지거나 평소와 다르게 갑작스러운 대액이 결제 되는 경우, 단시간 내 반복 거래가 이뤄지는 경우 등 패턴을 찾아내 사기 행위를 사전에 차단합니다.
AI는 단순히 사기를 막는 것을 넘어 개인에게 꼭 맞는 금융 상품도 추천합니다. 고객의 소득, 지출 패턴, 투자 성향을 분석해서 적금, 대출, 보험 상품을 제안하는 것입니다. 다양한 고객의 상황에 따라서 딱 맞는 상품을 적극적으로 추천할 수 있게 됩니다.
기계 고장 예측, 불량품 검사, 물류 자동화
공장에서 갑자기 기계가 고장 나면 생산이 중단되고 큰 손실이 발생합니다.
하지만 AI 시스템이 도입되면 기계에 달린 수백 개의 센서가 온도, 진동, 소음 등을 24시간 측정하고, AI가 이 데이터를 분석해서 고장 징후를 미리 포착합니다. 정기 점검을 하지 않아도 특정 기계가 며칠 뒤 고장날 가능성이 높으니 미리 부품을 교체하라고 알림 역할을 해줄 수 있습니다. 뿐만 아니라 많은 인력을 투입하지 않아도 물류 자동화를 실현시키고 효율적인 불량품 검사까지 시행할 수 있습니다.
개인별 학습 관리, 숙제 자동 채점, 학습 상태 분석
교육 현장에서 AI는 학생 개개인의 학습 패턴을 분석해서 맞춤형 교육을 제공합니다. 수학을 어려워하는 학생에게는 기초부터 차근차근 학습시키고 빠르게 이해하는 학생에게는 심화 문제를 제공하는 식입니다. 교육용 AI 기술은 시험 점수, 과제 제출 시간, 문제를 푸는 방식 등을 종합 분석하여 구체적으로 안내합니다. 또한 한 명의 선생님이 여러 학생들의 과제를 채점하고 피드백 하는 대신, AI 기술은 발 빠르게 객관적인 평가와 개선점을 제시할 수 있을 것입니다.
산업이 아닌 사용자의 일상에서 활용되는 AI는 음성 인식 기술로 명령을 이해하고 다양한 작업을 처리합니다. 알람 설정부터 날씨 예측 및 음악 추천은 기본입니다.
AI는 구체적이고 세부적인 알고리즘을 통해 사용자의 쇼핑 목록을 관리하고 넷플릭스와 쿠팡의 제품을 추천하며 집안의 조명과 온도까지 조절할 수 있습니다.
AI 도입으로 인한 일자리 변화도 주목할 만합니다. 세계경제포럼은 2025년까지 AI로 인해 8,500만 개의 일자리가 사라지지만, 동시에 9,700만 개의 새로운 일자리가 창출될 것으로 전망한다고 발표했습니다.
향후 3-5년 내 AI 기술은 더욱 정교해질 것으로 예상됩니다. 의료 분야에서는 현재 단일 질환 진단에 특화된 AI가 다중 질환 동시 진단이 가능한 통합 AI로 발전할 예정입니다.
제조업에서는 현재의 사후 대응형 AI에서 사전 예측형 AI로 진화해, 제품 설계 단계부터 생산, 유통, 사후관리까지 전 과정을 AI가 최적화하게 될 것입니다.
ㄷ또한 교육 분야에서는 VR, AR과 결합된 AI 튜터가 등장해 학생 개개인에게 완전히 맞춤화된 몰입형 학습 경험을 제공할 것으로 전망됩니다.
AI가 인간의 일자리를 빼앗는다는 우려와 달리, 실제 현장에서는 인간과 AI가 각자의 강점을 살린 협력 관계를 구축하고 있습니다. 골드만삭스 연구에 따르면 AI와 협업하는 직장인들의 생산성이 평균 40% 향상되었지만 업종별로는 더 세밀한 차이를 보입니다. 법무팀의 경우 계약서 검토 시간이 80% 단축되어 생산성 증가폭이 가장 컸고, 마케팅팀은 고객 데이터 분석 시간 절약으로 캠페인 기획에 더 많은 시간을 투자할 수 있게 되었습니다.
맥킨지 연구소의 추가 조사에서는 AI 도구를 활용하는 지식 근로자들이 하루 평균 2.4시간의 업무 시간을 절약하는 것으로 나타났습니다. 절약된 시간은 주로 창의적 기획(35%), 고객 상담(28%), 팀원 교육(22%), 전략 수립(15%) 순으로 활용되고 있습니다.
이런 변화는 직무 만족도 향상으로도 이어지고 있습니다. 딜로이트 조사에 따르면 AI와 협업하는 직장인들의 86%가 "업무가 더 의미 있어짐"이라고 응답했으며, 78%는 "스트레스 감소"라고 대답했습니다. 반복적인 작업에서 벗어나 사람만이 할 수 있는 업무에 집중할 수 있게 되었기 때문입니다.
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