선형 및 비선형적 사고 (Linear & Non-Linear Thinking)
몇 가지 정의부터 시작하겠습니다:
“선형적 사고는 직선처럼 알려진 단계별 진행을 따르는 체계적이고 분석적인 사고 과정입니다. 선형적 사고자는 문제를 일련의 연결된 직렬을 따라 궁극적으로 해결책으로 이어지는 정해진 시작점이 있는 과정으로 봅니다. 생각은 간단하고 논리적인 방식으로 흐르며 단계적으로 진행됩니다. 좌뇌는 체계적이고 분석적인 사고와 관련이 있기 때문에 선형적 사고자는 좌뇌형 인간으로 간주됩니다.”
“비선형적 사고는 본질적으로 구조가 없기 때문에 창의적인 측면을 마음껏 발휘할 수 있도록 덜 제한적입니다. 마치 강아지가 산을 오를 때 마음껏 뛰어놀게 하는 것과 비슷합니다. 관심 있는 것들은 무엇이든 다음으로 넘어가지 전에 철저히 조사해 보고 (떄론 오줌을 싸기도 하고), 어쩌면 관련 없는 것들로 넘어갈 수 있습니다! 이는 브레인스토밍과 매우 유사하며, 그 과정에서 특별한 무언가에 도달하기 위해 방해받지 않고 생각이 흐르도록 허용합니다. 비선형적 사고는 논리 과정의 시작점을 확신하지 않음으로써 가능한 결과를 증가시킵니다.”
이러한 정의에는 측면적 사고, 시스템 사고, 디자인 사고, 단편적 사고 등 여러 가지 변형이 있지만, 여기서는 단순한 선형과 비선형으로 구분해도 괜찮습니다.
항상 컨텍스트에 맞게
선형적 사고와 비선형적 사고는 문제 해결 맥락에 따라 좋을 수도 있고 나쁠 수도 있습니다. 선형적 사고는 일반적으로 시작점을 알 수 있기 때문에 “더 쉽다”고 할 수 있습니다. 또한 점진적 사고의 재료이며 비즈니스 관점에서 더 안전하고 이해하기 쉬우며 (따라서 더 방어하기 쉽고) 훨씬 더 예측 가능합니다(물론 틀릴 수도 있지만). 대부분의 관리자와 리더는 선형적 사고를 합니다. 우리 모두는 상사가 단순한 선형적 사고를 한다는 이유로 모욕적인 말을 들어본 적이 있습니다!
“선형적 사고자의 두뇌는 비선형적 사고자와는 다르게 연결되어 있습니다. 엔지니어(소프트웨어, 화학, 기계 또는 전기), 정보 기술 전문가, 회계사 및 기타 연구 기반 전문가로서 선형적 사고 방식은 일반적으로 자신이 선택한 직업에서 잘 활용됩니다. 하지만 직급이 올라가고 리더십 역할을 맡게 되면 이러한 사고 방식이 바뀔 수 있습니다.” 또한 새로운 기술이 등장할 때 그만의 “사고방식”을 가지고 현장에 등장할 때도 달라질 수 있습니다.
사고 및 AI
간단한 머신러닝 도구를 사용하면 잘 정립된 많은 선형 프로세스를 더 빠르고, 더 저렴하고, 더 잘 수행할 수 있습니다. 회귀(Regression) + 지도 학습( supervised learning)은 어디에나 존재하고 작동하는 AI의 작은 비밀입니다. 그러나 획기적인 기회는 비선형적 사고와 문제 해결을 위한 제너레이티브 AI와 그 잠재력에 있습니다. 지도 학습에서 비지도 학습(사고)으로의 도약은 그 잠재력에 대해 생각하는 한 가지 방법입니다. 하지만 이는 단순한 애플리케이션 그 이상입니다. 제미니(Gemini)에 따르면 “제너레이티브 AI의 응용 분야가 선형적일까요, 아니면 비선형적일까요?”라는 질문에 대한 답변으로 다음과 같이 설명합니다. – 잠재력에 대해 생각하는 방법은 다음과 같습니다:
“제너레이티브 AI의 애플리케이션은 비선형 모델에 의해 구동됩니다.
“그 이유는 다음과 같습니다:
“실제 데이터는 복잡한 관계를 가지고 있습니다: 생성형 AI는 이미지, 텍스트, 음악과 같은 것을 다룹니다. 이러한 데이터의 특징(예: 이미지의 색상, 문장의 단어) 간의 연결은 복잡하고 종종 컨텍스트에 따라 달라집니다. 선형 모델은 이러한 복잡성을 포착하는 데 어려움을 겪습니다.
“신경망은 핵심입니다: 제너레이티브 AI는 인간의 뇌에서 영감을 받은 신경망에 의존합니다. 이러한 네트워크는 비선형 활성화 함수를 사용하여 정보를 처리하고 패턴을 학습합니다. 이를 통해 실제 데이터의 뉘앙스를 처리할 수 있습니다.
“비선형성을 강조하는 예시가 있습니다: 새로운 노래를 생성한다고 생각해 봅시다. 선형 모델은 무작위로 음을 조합하는 데 그칠 수 있습니다. 하지만 생성형 AI는 멜로디, 화음, 리듬 사이의 복잡한 관계를 학습하여 음악적으로 들리는 무언가를 만들어낼 수 있습니다.”
그런 다음 Gemini에게 “AI가 아주 잘 해결하는 선형적인 비즈니스 문제에는 어떤 것이 있나요?”라고 질문했습니다.
“선형적인 비즈니스 문제는 최적화에 강점을 가진 AI의 강점에 딱 들어맞는 문제입니다. 다음은 AI가 비즈니스 세계에서 선형적인 문제를 해결하는 방법의 몇 가지 예입니다:
- 재고 관리
- 가격 최적화
- 경로 계획
- 마케팅 캠페인 최적화
- 재무 비율 분석
하지만 ROI는 어떨까요? 기업이 어떤 종류의 AI에 투자해야 하는지 알고 싶다면 어떻게 해야 할까요? 저는 이렇게 물었습니다: “어떻게 하면 GenAI 투자에서 최고의 수익을 얻을 수 있을까요? 선형적 또는 비선형적 비즈니스 문제?”
“GenAI의 강점은 비선형 비즈니스 문제를 해결하는 데 있습니다. 비선형 문제에 집중하는 것이 더 높은 잠재적 수익을 제공하는 이유는 다음과 같습니다:
“숨겨진 가치 실현: 많은 복잡한 비즈니스 과제에는 선형 모델로는 포착할 수 없는 복잡한 관계가 얽혀 있습니다. 비선형 접근 방식을 사용하는 GenAI는 데이터의 미묘한 패턴과 연결을 식별하여 혁신적인 솔루션으로 이끌고 숨겨진 가치를 발견할 수 있습니다.
“창의성과 혁신 촉진: GenAI는 새로운 아이디어를 창출하고, 창의적인 작업을 자동화하며, 경험을 개인화할 수 있습니다. 이는 선형적 사고로는 불가능했던 완전히 새로운 제품 컨셉, 마케팅 전략 또는 고객 서비스 접근 방식으로 이어질 수 있습니다.
“인간의 전문성 강화: GenAI는 방대한 양의 데이터를 분석하고 사람이 놓칠 수 있는 패턴을 식별할 수 있습니다. 이를 통해 인간 직원은 더 나은 의사 결정을 내리고, 더 창의적으로 문제를 해결하며, 더 높은 수준의 전략적 업무에 집중할 수 있습니다.
“하지만 그렇다고 해서 선형적인 문제를 완전히 무시해야 한다는 의미는 아닙니다. 다음은 수익을 극대화하기 위한 복합적인 접근 방식입니다:
“병목 현상을 파악하세요: 가격 전략 최적화나 재고 수준 관리와 같이 선형 모델에 적합한 작업에 AI를 사용하는 것부터 시작하세요. 이렇게 하면 리소스를 확보하고 추가 투자를 위한 탄탄한 기반을 마련할 수 있습니다.
“비선형 기회에 집중하세요: 그런 다음, 비선형적 요소로 복잡한 비즈니스 과제를 GenAI가 어떻게 해결할 수 있는지 살펴보세요. 여기에는 고객 경험을 개인화하거나, 새로운 콘텐츠 형식을 개발하거나, 디자인 작업을 자동화하는 것이 포함될 수 있습니다.
“전략적 영향력에 우선순위를 두세요: GenAI 투자를 전반적인 비즈니스 목표에 맞춰 조정하세요. AI를 통해 상당한 경쟁 우위를 확보하거나 새로운 수익원을 창출할 수 있는 분야에 집중하세요.
“선형 AI의 효율성과 GenAI의 혁신적인 성능을 결합하면 투자 수익을 극대화하고 실질적인 비즈니스 혁신을 추진할 수 있습니다.”
장애물
투자 전략은 명확하지만 대부분의 관리자와 리더는 선형적인 사고방식을 가지고 있으며, 제너레이티브 AI에 대한 이해가 제한적이기 때문에 문제가 얼마나 클까요?
“비즈니스 전문가들은 종종 선형적 사고에 대한 훈련과 보상을 받습니다. 따라서 GenAI 애플리케이션에 비선형적 사고를 도입하는 것이 어려울 수 있습니다. 다음은 이들이 직면할 수 있는 몇 가지 구체적인 장애물입니다:
“안전지대: 많은 전문가들은 선형 모델의 예측 가능성과 구조에 익숙합니다. 비선형적 사고의 보다 유동적이고 탐색적인 접근 방식으로 전환하는 것은 불확실하고 위험하게 느껴질 수 있습니다.
“메트릭과 측정: 비선형 솔루션의 성공 여부를 측정하는 것은 까다로울 수 있습니다. 효율성과 비용 절감에 초점을 맞춘 기존의 지표는 GenAI가 창출하는 창의적인 솔루션의 가치를 온전히 포착하지 못할 수 있습니다.
“경험 부족: GenAI로 작업하려면 새로운 기술과 지식이 필요합니다. 기업은 이러한 비선형 모델의 기능을 충분히 활용할 수 있는 내부 전문 지식이 부족할 수 있습니다.
“기존 솔루션에 대한 편견: 기존 프로세스와 솔루션은 비록 최적이 아니더라도 기업 문화에 뿌리내릴 수 있습니다. 비즈니스 전문가들은 AI의 새로운 비선형적 접근 방식을 받아들이는 것을 주저할 수 있습니다.
“실패에 대한 두려움: 비선형적 사고는 예상치 못한 결과를 초래할 수 있으며, 그 중 일부는 성공하지 못할 수도 있습니다. 위험을 회피하는 전문가들은 이러한 가능성을 받아들이는 것을 주저할 수 있습니다.
다음 단계
첫째, 비선형적 사고와 투자의 우선순위를 정하세요. 기업가들은 특히 이런 식으로 생각해야 합니다. 파스칼 피네트는 이를 명쾌하게 설명합니다:
“선형적 사고는 새로운 벤처를 파멸로 이끄는 길입니다. 선형적 사고가 기하급수적인 트렌드와 충돌하는 세상에서 우리는 많은 기회를 잃고 있습니다.”라고 말합니다.
머신러닝과 제너레이티브 AI는 비용을 절감하고 수익을 창출할 수 있는 엄청난 기회를 제공합니다. 이러한 기회를 파악하고 최적화하기 위해 기업은 내재된 선형적 사고를 찾아 파괴해야 합니다. 그렇다고 해서 선형적 문제 해결에 대한 보상이 없다는 뜻은 아니지만, 분명 존재하지만 제너레이티브 AI를 충분히 활용하려면 ‘사고’에 대한 새로운 접근 방식을 채택해야 한다는 뜻입니다. 이는 필연적으로 기존 방식을 버려야 한다는 것을 의미하며, 이것이 바로 Marriott가 Airbnb나 VRBO를 ‘발명’하지 않은 이유일 것입니다. 또는 맥도날드가 ‘임파서블 미트’를 발명하지 않은 이유나 맥플랜트 이니셔티브 전체를 포기하는 대신 매력을 높이거나 생산 비용을 낮추는 방법을 고안하지 않은 이유도 마찬가지입니다. 아니면 Uber가 어떻게 탄생하게 되었을까요? 또는 자율 농업 비즈니스가 큰 수익을 내고 있는 이유는 무엇일까요?
비선형성은 궁극적으로 혁신에 관한 것일까요? 물론이지만 혁신과 제너레이티브 AI의 결합에 관한 것이기도 합니다. 제미니에게 “혁신, 제너레이티브 AI, 비선형적 사고의 관계”에 대해 물어보세요. 그 답은 바로 AI가 어떻게 선형적 사고를 죽이는지 다시 한 번 생각해 볼 수 있는 플레이북입니다.
출처 : www.forbes.com