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4차 산업혁명의 특징은 기술뿐만 아니라 기능을 제공하는 고객 경험이 중요하다. 그 까닭은 선진국일수록 인문학을 중시하는 이유를 생각해보면 답이 보인다. 물론 인문학을 가르치는 것은 장기적인 투자다. 인문학적 소양은 인간과 세계에 대한 깊은 이해와 통찰력을 갖게 한다. 예측 불가한 패러다임의 변화를 읽게 해 주고 서로 관계가 없어 보이는 것들을 연결해 준다. 기존의 것을 관점을 달리해서 보면 유기적이고 통합적인 안목을 갖게 해 준다. 인문학적 소양이 미흡하면 산업이든 기업이든 개인이든 최고가 될 수 없다. 인문학이든 자연과학이든 이제는 학문 영역의 장벽을 허물어 수준 높은 통합형, 융합형 인재를 키워내는 정책을 통해 아날로그와 디지털 분야를 융합한 질적 성장에 관심을 기울여야 한다.
제조 산업은 지금까지 세계 수준의 생산 현장을 강력하게 안정시키면서 성장해왔다. 특히 중소기업들은 대기업이 요구하는 납기 준수를 지켜왔고, 효율적으로 조업을 실현하여 글로벌 제조 경쟁력을 유지해왔다. 그러나 최근의 제조 환경 변화로 “소부장” 원천기술 및 산업 연구 개발, 그리고 생산기술의 강점을 상실할 위험에 처해 있다. 4차 산업혁명을 맞이하여 첨단 디지털 기술 관점에서 엇 박자가 나타나고 있다. 대표적인 것이 퍼스트 무버(first mover)의 오해다. 디지털 기술의 활용이 목표가 아니고 새로운 수익원을 발굴하는 것이 목표여야 한다. 효율적인 어프로치(approach) 방법 및 절차는 우선, 제조 현장과 아날로그 영역의 현황 분석을 철저히 해야 한다. 그다음이 현황 분석을 기반으로 과제화와 해결책을 입안하여 첨단 디지털 기술 활용을 제조 현장의 전문가에 의해서 선정해야 한다. 마지막으로 전사적인 차원에서 디지털 설계 도입이라는 흐름을 조직원에게 공유시키는 엄격한 절차가 중요하다는 것을 제안한다.
이런 절차를 통해 인공지능(AI)과 IoT(Internet of Things : 사물인터넷)를 비롯한 디지털 기술을 기존의 아날로그 기술이 발전할 수 있도록 접목화(接木化) 기술로 융합했을 때 이러한 문제를 해결할 수 있다. 즉 아날로그 기술 수준이 디지털 기술 수준을 결정한다. 제조 산업은 디지털 기술을 이용한 정성적인 프로세스·설비 상태의 모델화, 방대한 베테랑 직원의 노하우의 효율적인 공유를 위한 형식지화(形式知化), 연구 개발에 있어서의 시장과 고객 탐색의 디지털화 등 지금까지의 강점이었던 부분을 살려내는 데 주안점을 가져야 한다. 그 이유는 아날로그 기술 수준이 디지털 기술이기 때문이다.
베테랑 직원의 퇴직 관리는 아날로그 기술 관리이다. 그러므로 지혜로운 아날로그 기술 관리 영역이 되도록 해야 한다. 아날로그 기술은 제조 현장의 축적된 힘에서 나오기 때문이다. 그들은 운전·설비 보전·연구 노하우를 소유하고 있는 세대라고 불리는 50, 60년생 세대가 은퇴를 맞이하면서 그때까지 담당해 온 업무가 잘 후임에 계승되지 않고 문제가 다발한다는 사건은 제조 산업에서 흔히 볼 수 있다. 생산 현장에서는 베테랑 직원이 자신의 경험을 뒷받침하는 노하우로 안정적인 조업을 해왔다. 최근 몇 년 동안 그들의 퇴직을 계기로 문제가 급증하고 있다. 이러한 노하우 단절을 방지하기 위해 모든 제조업에서는 운전 절차가 준비되어있는 것이 일반적이다. 그러나 운전 절차서에는 “이런 상황에서는 안정적입니다. 운전할 수 있습니다.”라는 절차를 작성할 수 있다. 그러나 예상치 못한 상황에 대한 절차는 작성할 수 없다.
이 암묵적 지식은 베테랑 직원의 은퇴와 함께 사라지고 단번에 문제를 일으키는 요인이 될 수 있기 때문에 그들의 노하우 관리가 중요해지고 있다. 설비의 보전 업무뿐만 아니라 연구 개발 현장에서도 연구 노하우가 축적되어야 하는데 퇴직 관리 미숙으로 그것이 손실되는 경우가 증가하고 있다. 자료는 디지털화되어 있어도 미세한 노하우는 필기 노트에만 기재되어 있거나, 원래 언급되지 않은 연구소가 많다. 따라서 노하우의 전달은 도제 시스템과 같은 개인 간의 관계에 의존하는 기업이 많다. 따라서 베테랑 직원의 노하우를 경시하는 디지털화는 공염불(空念佛)이 될 것이다.
그러므로 베테랑 직원의 노하우는 다양한 정보와 데이터를 활용하여 형식지화(形式知化)를 지속적으로 실현해야 한다. 예를 들어, 연구 개발 영역에서, 연구 노트가 그 원천이 될 수 있다. 베테랑 직원들은 어떤 시행착오를 반복하고, 다시 연구 개발을 진행하고 있는지 연구 노트에서 추출하고 경험이 없는 직원에게 그것을 제시함으로써 효율적인 연구 개발의 목표를 관리할 수 있다. 또한 생산에서도 베테랑 종업원의 일거수일투족을 보면서 왜 그 행동에 이르렀는지 판단을 깊이 파고들어 가 볼 수 있다. 즉 기록은 모든 사람이 볼 수 있는 형식지(形式知)이다. 그러나 이러한 방식으로 암묵적인 지식화의 문제점은 큰 공수가 걸린다. 또한 베테랑이 인식하지 못하는 노하우에 대해서는 추출하기 어렵다. 더 나아가 형식지화가 될 수 있다고 모든 것이 다 되지 않는다. 양이 엄청나거나 현장의 가시성에 빠져서 사용할 수 없다는 사태도 생기고 있다. 디지털 기술은 편리성만 존재하는 것이 아니라 오히려 복잡성도 동기화되어 나타난다. 쉬운 것은 없다. 그러나 이런 것을 실현해야 글로벌 수준에 도달할 수 있다. 즉 이와 같은 과정을 통해 흉내 낼 수 없는 차별화된 제조 역량을 형성하게 될 것이다. 그 시작이 스마트 팩토리이다.
이러한 과제와 복잡한 문제를 해결해야 하는 까닭은 시장과 고객이 원하기 때문이다. 제조업이 직면한 과제와 문제는 기하급수적으로 급증하고 있는 빅데이터 관리와 이를 활용한 수익원 창출을 어떻게 해야 하는지, 개인화된 맞춤 요구에 어떻게 대응해야 하는지, 갑자기 이탈하는 고객을 어떻게 잡아야 하는지 등 아날로그적인 기능과 디지털 기술을 접목하여 문제를 해결하기 위한 도전이 요구되고 있다. 특히 빅데이터와 인공지능 기술을 활용한 고객 경험 관리가 주목받고 있으며 이를 통해 과제를 극복하기 위한 새로운 시도가 진행되고 있다.
4차 산업혁명에 접어들면서 기업들은 새롭게 부상하는 인공지능(AI) 활용하기 위한 기술에 더 많은 투자를 하고 있다. 이러한 기술이 어떻게 고객 경험을 향상하고 비즈니스를 혁신할 수 있을까? 기업은 AI 기반 기술을 도입할 때 직면한 문제를 어떻게 극복할 수 있을까? 개인화-프라이버시 패러독스를 해결할 수 있을까? 고객 여정(customer journey) 매핑 분석이 고객 이탈을 줄이는 데 어떻게 도움이 될까?
오늘날 고객은 디지털 경험(DX)에 익숙해지고 있다. 이는 기업의 가장 큰 성장 기회로 부상할 뿐만 아니라 준비가 부족한 기업은 고객의 이탈과 외면을 감당해야 할 것이다. 이제 그들은 그 어느 때보다 훨씬 더 영향력 있는 고객 경험을 만들 수 있게 되었다. 복잡하고 시간이 많이 소요되는 일들이 클릭 한 번으로 케이크워크(cakewalk)가 된다. 실무자들은 4차 산업혁명 시대에 향상된 고객 경험을 위해 인공지능(AI)으로 이동하고 있다. AI는 자동화, 개인화, 미래 예측, 추천 등 다양한 기능을 제공한다. 인공지능은 경쟁 우위를 위한 길을 열었지만, 도전에서 자유롭지 않다. 예를 들어, AI 기반 기술로 전체 시스템을 재설계하는 것은 쉽지 않다. 인공지능(AI)은 개인화를 제공하지만 개인 정보가 침해되는 대가를 치르게 될 것이다(개인화-프라이버시 역설). 브랜드와 고객 간의 소비자 이동은 이러한 기술 구현에 대한 높은 자본 투자 후에도 수익성에 구멍을 낼 수 있다.
제조업의 미래 경쟁력을 확보하기 위해 준비해야 할 핵심 기능은 디지털 기술을 고객 경험을 강화하는 빅데이터와 인공지능(AI) 기반 기술을 기존의 아날로그 기능과 접목시키는 융합 역량을 주목해야 한다. 특히 디지털 혁신에 앞서 데이터 과학과 같은 AI 기반 접근 방식과 확장 현실, 로봇, 추천 시스템, 행동 인터넷, 사물 인터넷 및 대화형 에이전트 등과 같은 신기술은 고객 경험을 개선하는 방법이다. 따라서 대부분의 조직은 지속 가능한 경쟁 우위를 위해 인공지능(AI) 기반 고객 경험 도구를 통합해야 한다. 아래 그림은 고객 경험(CX)을 지속적으로 혁신할 수 있는 7가지 인공지능(AI) 지원 기술을 보여주고 있다.
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빅데이터 분석과 관리 역량은 인공지능을 지원하는 핵심이다. 온라인 쇼핑 및 디지털 마케팅의 인기가 높아짐에 따라 고객 건강, 거래, 위치, 선호도, 선택, 좋아요, 싫어요, GPS 신호 및 피드백과 같은 빅 데이터를 통해 고객 통찰력을 추적할 수 있다. 빅 데이터 분석은 설명, 예측 및 규정 분석을 통해 관리자가 의사 결정, 예측 및 기타 관리 활동을 수행할 수 있도록 지원할 수 있어야 한다. Amazon의 예상 배송은 고객이 미래에 구매할 수 있는 제품을 분석하여 미리 배송하여 고객 경험을 혁신하고 있으며, 분석과 학습 경쟁 시대에 Apple, Amazon, Google과 같은 선도적인 기업은 빅데이터 분석(BDA)을 기반으로 한 뉴 노멀(new normal) 경쟁 우위를 선점하고 있다.
고객에게 편리성을 제공하기 위해 추천 시스템(RS)을 활용해야 한다. 예를 들어, 전자 상거래는 풍부한 정보와 선택권을 제공하지만, 많은 양의 정보에 액세스 하면 의사 결정에서 정보 피로와 불만족으로 이어질 수 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해 인공지능(AI) 기반 추천 시스템은 고객이 올바른 선택을 할 수 있도록 도우미 역할을 한다. 추천 시스템은 기본 알고리즘을 기반으로 다양한 형태를 취할 수 있다. 특히 콘텐츠 기반 추천 시스템은 행동 데이터를 사용한다. 반면 협업 추천 시스템은 커뮤니티의 과거 데이터를 사용하여 추천한다. 그리고 하이브리드 추천 시스템은 다양한 알고리즘 조합을 사용하여 추천을 최적화한다.
비즈니스에 혁명을 일으킨 또 다른 인공지능(AI) 기반 기술은 대화형 에이전트(CA)이다. 이는 디지털/음성 비서가 소비자와 상호 작용하는 브랜드와 소비자 간의 새로운 형태의 커뮤니케이션이다. 소비자의 구매 활동이 디지털 비서를 통해 이루어질 때 이를 대화형 커머스라고 한다. 미래 고객은 음식 주문, 음악 감상, 제품 구매 등과 같은 일상적인 집안일을 위해 디지털 비서를 사용할 것이다. Apple의 Siri, Microsoft의 Cortana, Amazon의 Alexa 및 Google의 비서는 사용자 경험(UX)과 고객 경험(CX) 향상을 위해 편리함을 제공하도록 돕는 지능형 개인 비서이다. 더 나은 경험이나 요구 사항에 따라 디지털 비서는 동반자 또는 친구, 가정 또는 사무실 비서 등으로 작동할 수 있다.
행동 인터넷(IoB)은 사람의 습관과 행동 전반을 데이터로 수집해 분석, 예측 후 특정 행동을 유도하는 것을 의미한다. 디지털 마케팅에 활용 시에는 제품이나 서비스에 관심이 있는 특정 개인, 그룹을 식별하고 타깃팅(targeting) 하는 용도로 쓰인다. 최근 이를 이용한 기업들은 조직 내부는 물론 공공데이터, SNS 콘텐츠, 위치 정보 등 여러 행동 소스에서 데이터를 수집하여 이를 고객 경험 관리에 반영하고 있다. 특히 인공지능을 구축할 때, HITL(Human-in-the-loop)은 시스템이 보다 안정적인 결과를 도출할 수 있도록 훈련과 테스트 또는 조정을 수행하는 사람이다. 인간은 AI 시스템에 학습할 데이터를 제공하고 그 시행착오 과정을 검증함으로써 평생 동안 쌓아온 지혜를 공유하고 이를 컴퓨터 작업 속도와 결합한다. 이러한 팀워크를 통해 사람과 기계 모두의 단점을 극복하여 보다 정확한 결과를 얻을 수 있게 된다.
인공지능(AI) 기능, 생체 인식, 이미지 처리 등이 내장된 서비스 로봇과 같은 기술은 고객 경험을 개선할 수 있는 엄청난 기회를 가지고 있다. 서비스 로봇은 물리적으로 구현된 로봇일 수 있으며 미래에는 가상 형식이 될 수 있다. 예를 들어, 쇼핑몰, 병원, 호텔, 공항, 철도 및 지하철 역 등에 홀로그램 기반 서비스 로봇을 설치하여 소비자가 일반적인 질문을 처리할 수 있도록 지원할 수 있다. 홀로그램은 공간을 차지하지 않으며 고가의 하드웨어가 필요하지 않다. 또한 배달 드론과 봇은 소비자의 집 앞에 음식 소포나 가벼운 제품을 신속하게 배달할 수 있다.
사물 인터넷(IoT)은 인터넷을 통해 상호 작용하는 연결된 사물, 장치 및 사람 네트워크이다. 세탁기, 텔레비전, 냉장고, 전자레인지, 에어컨 등과 같은 미래의 장치 및 가전제품은 복잡한 센서를 통해 자동으로 작동한다. 특정 용기에 남아 있는 재고에 따라 냉장고가 온라인으로 과일, 우유, 계란, 빵, 버터 및 야채를 자동으로 주문한다고 상상해 보자. 곧 모든 장치가 사물 인터넷을 통해 더 발전되고 더 똑똑해질 것이다. 따라서 사물 인터넷(IoT)은 쇼핑 경험을 변화시킬 엄청난 잠재력을 가지고 있다.
증강 현실(AR), 가상현실(VR) 및 혼합현실(MR)은 현실 세계에 대한 우리의 시각을 향상하며 확장 현실로 알려져 있다. AR은 컴퓨터 생성 정보, Instagram 필터, Lenscart 3D 미러, IKEA 애플리케이션의 도움으로 실제 보기를 향상한다. VR은 사용자의 시각을 대체하고 3D 웨어러블 프레임에 가상 환경을 제공합니다. VR은 게임 및 엔터테인먼트와 같은 무수한 영역에서 응용 프로그램을 발견했으며 점차적으로 교육, 교육 및 의료 서비스에서 그 사용이 확대되고 있다. VR 장치를 사용하여 거주지 자체에서 여행 경험을 가능하게 함으로써 VR은 관광 산업에도 길이 열리고 있다. MR은 현실 세계와 가상 세계를 병합하여 자연환경에서 가상현실 환경을 투영할 수 있다. 증강 휴먼(HA)은 인간의 육체적 능력 향상, 지적 능력 향상, 사회적 능력 향상을 증강현실(AR)로 확장해 나가려 하는 증강 휴먼 개념은 이러한 의문점에서 출발하고 있다. 고객이 야채 가게에 들어가 농장의 혼합 현실에서 자신을 발견하는 쇼핑 경험을 상상해 보자. 그들은 혼합 현실로 만든 가상 환경의 일부일 뿐인 작물과 나무에서 과일과 채소를 따낼 수 있다.
위에서 언급한 기술들은 고객 구매 여정 전반에 걸쳐 고객 경험을 향상할 수 있는 엄청난 가능성을 보여주고 있다. 또한 스마트 팩토리와 스마트 엔터프라이즈(smart enterprise) 구축 목적은 고객 경험을 혁신하여 지속 가능한 수익원을 창출하는 것이다. 기업은 고객에게 마법과 같은 경험과 체험을 제공하기 위해 인공지능(AI) 기반 고객 여정(customer journey)을 개발해야 한다. 그 과정은 힘든 여정이다. 하지만 그런 어려움을 극복하고 살아남아야 강한 기업이다.
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