해가 갈수록 애플은 아이폰 출하량에는 관심을 덜 보이...

해가 갈수록 애플은 아이폰 출하량에는 관심을 덜 보이면서, 대신에 애플 ID 별 수익이나 고객 생애 가치 customer lifetime value, CLV(앞으로 고객과 관계를 이어 가는 전체 기간 동안 발생할 것으로 예상되는 순이익 - 옮긴이), 그리고 그런 애플 ID의 기반과 가치를 확대하기 위한 효율성 지표에 더 많은 신경을 쓰고 있다. 애플은 ID를 교묘하게 소매 경험과도 통합시켰다. 어떤 애플 매장이든 들어가 내 ID를 제시하면 제품을 받아 나올 수 있다. 정말 놀라운 일이다. 스타벅스도 ID 제도를 시행하고 있다. 스타벅스에 로그인하면 내가...마신 커피 내역을 볼 수 있다. - P49

인공지능과 일자리의 관계에 대한 탐구. 인공지능은 직...

인공지능과 일자리의 관계에 대한 탐구. 인공지능은 직무를 구성하는 과업 중 일부를 특히 예측과 관련된 과제의 비용을 낮춘다. 그것은 직무의 다른 과제의 가치를 높인다. 일자리를 단순 대체한다고 뭉뜽그려 말하기 어렵다.

1970년대 말에 미국에는 40만 명의 회계원이 활동하고 있었다. 스프레드시트는 그들의 주업무였던 연산을 불필요한 것으로 만들었다. 그렇다면 회계원들이 일자리를 잃었을까? 그들이 일자리를 잃었다는 소문은 어디에도 없었다. 그렇다고 스프레드시트가 어떤 이유로 인기를 잃어 수작업을 하던 옛날로 되돌아간 것도 아니었다. 왜 스프레드시트는 회계원들에게 위협이 되지 않았을까?

비지칼크가 오히려 그들을 더욱 소중한 존재로 만들었기 때문이었다.  - P196

전산화된 스프레드시트에 제대로 된 질문을 던질 수 있는 사람은스프레드시트가 등장하기 전에 열심히 답을 계산하던 바로 그 사람이었다. 그들은 대체되지 않았다. 그들은 오히려 막강한 권한을 부여받았다.
- P196

스쿨버스 기사라고 불리는 사람들이 학교를 오가는 버스를 더 이상 운전하지 않으면, 지방정부는 그로 인해 절약된 이들의 급여를 다른 용도로 전환하게 될까? 

버스가 자율주행으로 바뀌어도, 현재의 스쿨버스기사는 단순히 운전하는 것 외에 다른 많은 일들을 하게 될 것이다. 첫째, 그들은 버스 밖에서 일어날 수 있는 위험으로부터 학생들을 보호하는 감독 책임을 맡는다. 둘째, 버스 안에서 질서와 규율이 유지되도록한다. 특정 아이를 다른 아이들로부터 보호하고 관리하는 일에도 여전히 인간의 판단이 필요하다. 버스가 스스로 주행한다고 해도 이런 과제들은 사라지지 않는다. 오히려 버스에 탄 어른이 세심하게 주의를 기울여야 할 과제는 더 많아질 것이다. 그래서 아마도 스쿨버스 기사라는 고용인‘의 기능은 바뀔 것이다.

그들은 요즘보다 좀 더 교사에 가까운 행동을 하게 될 것이다.  - P206

정말????? 믿기지 않는 내용이다. 사실 초창기...

정말?????

믿기지 않는 내용이다.
사실 초창기 아이폰을 쓰면서 다른 것에 비해 오타가 적다고 느끼고 있었는데 이런 비밀이 있었다니!

궁금하면 아래의 비디오를 확인해보라.

˝How the iPhone Was Born,˝ Wall Street Journal video, June 25, 2017

https://www.wsj.com/video/how-the-iphone-was-born-inside-stories-of-missteps-and-triumphs/302CFE23-392D-4020-B1BD-B4B9CEF7D9A8.html

아이폰 "최대의 과학 프로젝트"는 소프트 키보드였다. 그러나 2006년까지도 (아이폰은 2007년에 출시되었다) 키보드 문제는 돌파구가 보이지 않았다. 블랙베리와 경쟁이 안 될 뿐 아니라 너무 불편해서 이메일은 물론이고 누구도 그것으로 문자를 보내려 하지 않을 것이 뻔했다. 무엇보다 4.7인치 LCD 화면에 맞추다 보니 키가 너무 작아지고 말았다. 따라서 오타가 나기 쉬웠다. 애플 엔지니어들은 쿼티와는 다른 디자인을 생각해 냈다.

3주 만에 해결책을 찾아내자(찾아내지 못했다면 프로젝트 전체가 사장되었을 것이다), 모든 아이폰 소프트웨어 개발자들은 다른 옵션을 생각해볼 여유를 갖게 되었다. 3주가 끝났을 때 그들은 색다른 방식으로 작은 쿼티처럼 보이는 자판을 만들었다. 사용자가 보기에는 달라진 것이 없지만, 키를 누를 때 특별한 키 세트 주변의 표면이 확대되는 방식이었다. ‘t‘를 누르면 다음 글자가 ‘h‘가 될 확률이 높기 때문에 그 키 주변이 확대된다. 
- P180

리엔지니어링이라 하면 보통 인원 감축부터 생각하지만 ...

리엔지니어링이라 하면 보통 인원 감축부터 생각하지만 그것이 전부는 아니었다. 넓은 의미에서 리엔지니어링은 서비스의 질을 향상시키는 문제였다. 예를 들어 대형 생명보험사인 뮤추얼베네핏라이프 Mutual Benefit Life는 보험 가입 업무를 처리할 때 다섯 개 부서에서 열아홉명의 인원이 동원되어 30단계를 거쳤다. 아무리 미로 같은 절차라도 한사람이 처리하면 하루 만에 끝낼 수 있는 일이었다. 그러나 보통 5일에서 25일 걸렸다.

 왜 그럴까? 서류의 이동 시간 때문이었다. 

설상가상으로 그들은 느리게 움직이는 표적에 매달렸기 때문에 여러 가지 비효율적인 업무들이 누적되는 경우가 많았다. 

결국 그들은 기업용 컴퓨터 시스템을 도입해 공유 데이터베이스를 강화함으로써 의사결정 과정을 개선하고 업무 처리량을 줄여 생산성을 극적으로 향상시킬 수 있었다. 그들은 가입 절차 업무 권한을 한 사람에게 위임해 처리 기간을 길게는 며칠, 짧게는 네 시간까지로 단축시켰다.
- P173

인공지능을 실제로 현장에 적용할 수 있었던 것은 그에 맞는 툴이개발되었기 때문이었다. 인공지능 툴의 설계 단위는 ‘직무‘나 ‘직업이나 ‘전략‘이 아니라 과제였다. 7장의 [그림 7-1]에서 확인했듯이 과제는 결정의 집합체다. 결정은 예측과 판단을 기반으로 하고 데이터에서 정보를 받는다. 하나의 과제 안에서 이루어지는 결정은 보통 이런 요소들을 공유한다. 차이가 있다면 그 뒤의 행동이다([그림 12-1] 참조).
- P174

과학을 기반으로 하는 기업의 성장을 돕는 CDL에는 이제 150개가넘는 인공지능 기업들이 들어와 있다. 이들 기업은 모두 특정 워크플로에서 특정 과제를 다룰 인공지능 툴의 개발에 초점을 맞춘다. 어떤 스타트업은 서류에서 가장 중요한 부분을 예측해 강조한다. 또 어떤 스타트업은 제조 과정의 결함을 예측해 알린다. 또 어떤 기업은 고객에 대한 적절한 대응을 예측해 질문에 답한다. 이런 목록은 일일이 열거하기어려울 정도다. 대기업들은 워크플로의 다양한 과제를 향상시키기 위해 수백 가지의 다양한 인공지능을 실행하고 있다. 실제로 구글은 이메일이나 수송이나 운전 등 1,000종이 넘는 갖가지 과제를 돕는 인공지능툴을 개발하고 있다.
- P175

판단과 행동까지 인공지능이 대신하는 것이 유리한 경우...

판단과 행동까지 인공지능이 대신하는 것이 유리한 경우

사고 예방과 자동화된 스포츠 카메라의 공통점은 무엇일까? 둘 다판단을 코드화할 수 있거나 예측할 수 있고, 예측에 신속하게 반응할경우의 보상이 크다는 점이다. 모든 기능을 기계가 맡아 처리할 때의 보상이 인간이 개입했을 때의 보상보다 클 경우에 자동화는 가속화된다.
- P162