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[Book Review] Iansiti, Marco & Lakhani, Karim R. 2020. Competing in the Age of AI


2022.5.9. Phil S. Yang


Iansiti, Marco & Lakhani, Karim R. 2020. Competing in the Age of AI: Strategy and Leadership When Algorithms and Networks Run the World. Harvard Business Review Press. Boston, MA.





31. [영문책 소개] Competing in the Age of AI (인공지능시대의 경쟁)

32. 보다 예쁘고 건강하게 만드는 인공지능


The age of AI has been coming, probably just begun. Its new digital economy entails the economies of scale, scope, and learning. With big data, algorithms, software, and computing power, digital companies attempt to transform themselves into those that have AI factory on the basis of AI-powered and data-centric operating models; industrializing data gathering, analytics, and decision making, they include Amazon, Ant Financial, Ocado, a grocery delivery, Peloton (fitness), and more established Google. “While Ant financial is exclusively a set of information-based services, Ocado delivers products with a remarkably efficient supply chain, and Peloton provides a rightly integrated product-service combinations” (p.49). They are engaged in more than one specific industry; rather they are expanding beyond the industrial boundaries. However, although the production of traditional companies was industrialized, their analysis and decision making remained largely traditional, idiosyncratic processes; they include Nokia, Motorola, BlackBerry in phone, Blockbuster, Viacom in video distribution and production, shopping malls, big box retailers in retail, and digitally half-succeeded GE. In fact, “Amazon and Tencent are able to compete in industries as disparate as messaging and financial services, video gaming and consumer electronics, health care and credit scoring”(p.207). As a result, “Emphasis on primary differentiation on the basis of cost, quality, and brand equity is shifting from specialized, vertical expertise to the firm’s position in the network, its accumulation of differentiated data, and its deployment of a new generation of analytics.“ (p.207). Now new challenges come to them and as well to the whole society, such as consumer privacy, cyber threat disinformation, and economic disparity. In particular, privacy and antitrust spaces is highly challenging to hub companies. In order to prevent the dominance of hub companies, open source software will need to continue, as it has powered a huge variety of popular products from databases like MySQL to user interface libraries like REACT of Facebook, to the now almost ubiquitous machine learning framework TensorFlow of Google. Another good trend for the future might be cloud services to allow for anyone with less costs of transition to transform into data-driven AI companies. On the other hand, open participation in crowds and innovation community will be another road to solve those problems; for example, “Wikipedia bias tends to erode over time as multiple contributors make corrections” (p.225). In this context, the leadership of collective wisdom is necessary; in particular, it must bring about the collective health of their ecosystems, firm’s network health by hub companies, such as Alphabet, Microsoft, Facebook, Alibaba, Amazon, and Tencent.


AI의 시대가 오고 있습니다. 아마도 이제 막 시작되었을 것입니다. 새로운 디지털 경제는 규모, 범위 및 학습의 경제를 수반합니다. 빅데이터, 알고리즘, 소프트웨어 및 컴퓨팅 파워를 통해 디지털 기업은 AI 기반 및 데이터 중심 운영 모델을 기반으로 AI 공장(factory)를 보유한 기업으로 스스로를 전환하려고 시도합니다. 데이터 수집, 분석 및 의사 결정을 산업화하는 기업에는 전자상거래업체 Amazon, 알리바바의 금융기업 Ant Financial, 영국 식품배달업체 Ocado, 미국 피트니스기업 Peloton 및 Google이 포함됩니다. "Ant Financial이 독점적으로 정보 기반 서비스 제공 기업인 반면 Ocado는 매우 효율적인 공급망으로 제품을 제공하고 Peloton은 올바르게 통합된 제품-서비스 조합을 제공” 합니다(p.49).


그러나 이들 기업은 하나 이상의 특정 산업을 수행하고 있습니다. 오히려 산업 경계를 넘어 확장되고 있습니다. 반면 전통적인 회사의 생산이 산업화되었지만 분석 및 의사 결정은 여전히 전통적이고 고립적인 프로세스로 유지됩니다. 여기에는 핸드폰 분야의 Nokia, Motorola, BlackBerry, Blockbuster 등, 비디오 배포 및 제작 부문의 Viacom, 쇼핑몰, 소매 부문의 대형 소매업체, 디지털 부문에서 절반 정도 성공한 GE가 포함됩니다. 실제로 "Amazon과 Tencent는 메시징 및 금융 서비스, 비디오 게임 및 소비자 전자 제품, 건강 관리 및 신용 평가와 같은 상호 이질적인 산업에서도 경쟁력”을 갖추었습니다(p.207). 이들을 AI시대의 허브기업이라 보면 됩니다. 결과적으로 "비용, 품질 및 브랜드 자산 측면에서의 차별화에 대한 강조는 전문화된 수직적 전문성에서 네트워크에서의 기업위상, 차별화된 데이터의 축적 및 차세대 분석의 배포로 이동”하고 있습니다(p.207).


이제 개별 소비자의 정보보호, 사이버 위협과 허위 정보, 경제적 불평등과 같은 새로운 도전이 허브기업과 사회 전체에 들이닥쳤습니다. 특히 프라이버시 및 독점 금지 같은 이슈는 허브 기업에게 매우 어려운 과제입니다. 허브기업의 독과점 지배를 방지하기 위해, MySQL과 같은 데이터베이스에서 Facebook의 REACT와 같은 사용자 인터페이스 라이브러리, 현재 거의 유비쿼터스인 기계 학습 프레임워크 TensorFlow에 이르기까지 매우 다양한 대중적 제품의 형태로 오픈 소스 소프트웨어는 계속하여 등장할 것입니다. 미래에 대한 또 다른 긍정적 추세는 클라우드 서비스가 더 적은 비용으로 데이터 기반 AI기업으로 전환할 수 있도록 유도할 수 있다는 사실입니다.


다른 한편으로, 일반인들과 혁신 커뮤니티의 열린 참여는 이러한 문제를 해결하는 또 다른 길이 될 것입니다. 예를 들어, "Wikipedia에서 편견은 여러 투고자가 수정함에 따라 시간이 지나면 약화되는 경향”이 있습니다(p.225). 이러한 맥락에서 집단지혜의 리더십이 필요합니다. 특히 알파벳, 마이크로소프트, 페이스북, 알리바바, 아마존, 텐센트와 같은 허브 기업의 건강한 네트워크는 전체 생태계의 집단적 건강을 가져올 수 있기 때문에 대단히 중요합니다.


지은이 양필승: 1957년생. 미국 UCLA 중국현대사 박사. 전 건국대학교 교수와 현 한국뉴욕주립대 석좌교수, 현 중국 칭화대학 겸임교수, 현 중국 지린 메트로폴리탄 기술교육대학 총장, 1999년 CKT그룹 설립, 2018년 매경 세계지식포럼 AI부문 좌장, 2019년 MAILab 메일랩 설립 CEO.


MAILab (메일랩) www.mailab.co.kr: 자체 엔진인 i2Brain과 Vision AI Framework, MEGA Image AI Platform 및 MEGA Industrial AI Platform에 터잡아 QSS 통합 솔루션으로 방역, 보안 및 안전에 대한 인공지능 솔루션을 상품화하고, 미국, 캐나다, 중국, 인도에 엔지니어링과 마케팅 조직을 통해 QSS Integrated Solution 등 Industrial AI, 선천성 심장병 알고리즘 등 Medical AI, Robotic Intelligent Fulfilment Service 등 Logistic AI, 스킨케어와 메이크업 제품의 판매 및 생산을 위한 Beauty AI 등을 개발하고 있습니다.


문의: sryoo@ckt21.com

010-2058-6585 (류성렬)




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