2011년 7월,
미국 뉴욕타임즈(NYT)는
"왓슨(Watson)의 원대한 비전은 사라졌고,
AI에 대한 과장과 오만함을 일깨우는 사례가 됐다"
라고 보도함으로써 충격을 주었다.

전 세계에 'AI시대'가 도래했다고 흥분했던,
AI혁명의 선두주자이자
컴퓨터 사업을 대체할 IBM의 강력한 무기가
10년 만에
IBM의 골치덩이로 전락하고 말았다는 사실에
공허함이 앞선 이유는 무엇일까?

NYT의 지적처럼
'경영진의 잘못된 판단'이 가장 큰 이유였지만
너무 '왓슨 헬스'에 의지해서
의료(헬스케어) 분야에만 집중한 것이
실패의 원인으로 부각되었다.

인공지능(AI)이
1950년 영국의 수학자 앨런 튜링에서 시작된 이래
기대와 다르게 사용화에 번번히 실패하였고,
2000년 대 중반 딥러닝 알고리즘이 발표되면서
비로소 기술적으로 급물살을 타게 되었다.

50년 만에
AI가 부각된 가장 큰 원동력으로
1) 알고리즘 2)데이터 분석 능력을 갖춘 컴퓨팅 기술
3)클라우드 같은 인프라가 뒷받침되었지만
산업화에 미진한 주된 원인은
여전히 생태계 확산에만 머물렀기 때문이다.

실질적인 제품이나 서비스에
AI를 적응시키는 것은 어렵지 않으나
의료(헬스케어)나 생명공학, 우주항공과 같은
복잡하고 정밀한 분야에서는
여전히 기술적 한계를 보이게 되는데
50년 동안 답보한 AI가
10년 만에 완벽하게 산업에 적응되기에는
다소 무리가 있지 않을까 사료된다.

특히 AI가 가지는 잠재력은 무한한데
개별 기업(IBM)이
너무 단독적으로 혁신을 선보이려고
협업에 충실하지 못한 점에서도
원인을 찾을 수 있었다.

융복합적인 데이터를 바탕으로
플랫폼(Platform) 기반 하에서
생태계를 조성하고
적용 가능한 산업분야를 단계적으로 시도했어야 함에도
시장의 눈치를 너무 보다
오염된 데이터와 시간이 지난 허접한 데이터가
장애가 되어
거품을 만들지 않았을까 생각된다.

자연어 처리마저 완벽하지 못한 현실에서
AI만 갖다붙이면 자금이 모이고
사람이 들끓는 세태를 딛고
한 단계 더 성장하려면
시장(관련 산업)을 먼저 파악한 뒤
많은 참여자를 끌어모아서
반복된 학습 데이터 기반의 AI플랫폼을 구축,
산업을 혁신시키는데
모든 역량을 집중시켜야 할 것이다