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평균의 개념, 디지털 경제에선 개인 맞춤형 중시
19세기 초, 평균의 개념이 등장했다. 당시 여러 국가가 대규모 관료체제와 군대를 갖추면서 월별 출생아 및 사망자 수, 연간 수감되는 범죄자 수, 도시별 발병자 수 등 막대한 규모의 데이터를 만들어 발표했다. 하지만 현대 자료 수집의 초창기였던 당시 그 누구도 이런 자료를 적절히 해석하지 못했다. 인간 관련 자료는 워낙 뒤죽박죽 엉켜 있어 분석이 불가능하다고 여겼던 탓이다.평균의 개념이 공감받기 시작한 것이 이때쯤이다. 학자들은 평균을 통해 오류를 최소화할 수 있다고 믿었다. 각 측정값은 모두 예외 없이 어느 정도의 오류가 있지만, 일단 개별 측정값 전반에 걸쳐 축적된 전체 오류값은 평균을 통해 최소화할 수 있다고 생각했다. 인간의 행태에 평균 개념이 도입되자 평균적 인간은 ‘참 인간’이라는 개념으로 이어졌다. 기대 가능한 오류가 가장 작은 인간으로 해석됐기 때문이다. 이런 시각은 모든 분야로 확산됐다. 평균 체중, 평균 결혼 연령, 연간 평균 범죄 건수, 평균 교육 수준 등 참 인간을 찾아내기 위한 시도가 이어졌다.한편 이상적인 인간을 의미하던 평균은 평범함을 구분 짓는 기준으로 변하기 시작했다. 찰스 다윈의 사촌이자 성공한 상인이었던 프랜시스 골턴은 평균을 최대한 향상시키는 것이 인류의 의무라고 주장했다. 그는 평균을 이상으로 평가해 평균에서 벗어나는 것을 기형이라고 평가한 아돌프 케틀레 의견에 빅토리아 여왕과 뉴턴 같은 사례를 거론하며 평균을 훌쩍 뛰어넘는 것은 ‘우월층’에 해당한다고 주장했다. 동시에 평균에 미치지 못하는 사람들을 ‘저능층’이라고 칭했다. 평균에서 벗어난 개개인을 ‘오류’라고 여겼던 케틀
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혁신 아이디어, 벤처에선 살고 대기업선 죽는 이유
레이더의 발견은 우연이었다. 미국 해군의 무선통신 과학자인 리오 영과 호이트 테일러가 고주파를 활용한 통신을 실험하던 중 ‘탐지장비’를 발견한 것이다. 하지만 해군은 현실성이 없다는 이유로 개발을 거절, 전담인력을 배치하는 데만 5년이 걸렸다. 1941년 12월 7일 레이더 조기 경보 시스템은 하와이에서 테스트 중이었고, 그날 일본군의 항공기 353대가 진주만을 기습 공격해 2403명이 전사했다.‘배아 단계’의 아이디어가 묵살된 사례는 비단 레이더뿐만이 아니다. 수륙양용 트럭을 포함한 많은 무기도 마찬가지였다. 혁신 초기의 아이디어는 허점투성이기 때문이다. 오늘날에도 이런 모습이 만연한다. 노키아 직원들이 발견했던 스마트폰과 앱스토어 아이디어는 경영진이 코웃음치며 묻어버렸고, 의학 연구 분야에서 가장 존경받는 기업인 머크 역시 유전공학 기술을 우습게 여겼다가 업계 판도가 바뀌는 것을 지켜볼 수밖에 없었다. 흔히 기업의 이 같은 실책을 두고 대기업은 보수적이고 리스크를 회피하는 사람이 많기 때문이라고 평가한다. 반면 스타트업은 위험을 기꺼이 감수할 열정이 가득한 사람들이 모인 집단이어서 흥미진진한 아이디어가 많이 나온다고 믿는다. 하지만 대기업에 다니던 직원이 스타트업으로 이직하면 과격한 아이디어를 옹호하고 설득하기 위해 그 누구보다 적극적으로 변한다. 분명 ‘똑같은’ 사람이 맥락에 따라 보수주의자가 되기도, 혁신가가 되기도 하는 것이다. 문화가 아닌 구조의 문제물리학자인 사피 바칼은 그의 책 《룬샷》을 통해 맥락에 따라 달라지는 행동 변화를 상전이 현상으로 설명한다. 얼음덩어리 위에 물 한 방울을 떨어뜨
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빅테크의 불공정 논란, 데이터 격차서 비롯
알고리즘 공개에 대한 요구가 거세다. 미국과 유럽에서는 적극적인 규제 움직임마저 나타난다. 유럽연합(EU)은 플랫폼 기업이 알고리즘을 활용해 자사 서비스를 우대하지 못하도록 디지털시장법 및 디지털서비스법을 마련 중이며 미국 하원에서도 플랫폼에 대한 반독점 법안 5개가 법제사법위원회를 통과했다. 모두 불공정 경쟁의 중심에 알고리즘이 있다는 관점이다.알고리즘 공개로 불공정 여부를 확인할 수 있다 해도 시장을 경쟁 상태로 되돌리는 것은 다른 이야기다. 플랫폼 기업의 불공정행위는 데이터로 인해 가능해지기 때문이다. 프로그램만 있다고 해서 특정 기업이 경쟁우위를 가질 수 없다. 데이터가 있어야 우위를 획득할 수 있다. 그것도 빅데이터를 보유해야 한다. 구글이 개발한 인공지능 알고리즘의 일부는 공유하면서도, 데이터는 공개하지 않는 이유다. 데이터는 결핍이 아니라 편중이 문제다. 할 베리언 구글 수석 이코노미스트는 데이터를 칼로리에 비유해 “과거 데이터가 많이 결핍됐지만 지금은 데이터 비만이 문제”라고 표현한다. 일부 기업은 데이터 과잉 상태지만, 대부분의 기업은 ‘데이터 영양실조’ 상태라는 것이다. 많은 빅테크 기업이 클라우드 분야에 진출하는 이유도 데이터 때문이다. 클라우드 서비스를 이용하는 기업들은 자체 데이터 기반시설을 구축하고 서버를 두지 않아도 아마존웹서비스나 구글클라우드 플랫폼, 마이크로소프트의 애저 클라우드를 통해 데이터를 업로드하고 안정적으로 관리할 수 있다. 하지만 데이터가 클라우드에 한번 업로드되고 나면 클라우드 주인은 해당 데이터에 마음대로 접근할 수 있다. 데이터를 보기 위해 따로 정리할
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'경쟁'이 촉매…기술 발전해도 일자리는 계속 늘죠
‘목욕물을 버리면서 아기까지 버려서는 안 된다.’ 본질을 간과해선 안 된다는 서양 격언이다. 빠른 기술 변화로 특정 기업의 시장지배와 인공지능(AI)에 의한 일자리 파괴 등 전에 없던 문제들이 생겨나지만, 장기적으로 기술은 성장과 발전의 유일한 동력원이다. 특히 일자리 위협에 대한 우려는 종종 기술 발전의 혜택을 간과하도록 만드는 요인이다.기술혁신은 대부분 노동력 절감으로 이어진다. 주차장 주인이 자동 차단기와 함께 주차증 자동 발급기를 설치할 때 분명 안내원을 줄여 기계 설치비용을 충당했을 것이다. 이런 혁신은 기업에 이득으로 돌아간다. 문제는 일자리를 잃은 노동자들이다.조지 오웰은 사회주의와 비교해 자본주의는 실업자를 낳는다고 주장했다. 그 배경에는 ‘노동 총량의 오류’가 자리 잡고 있다. 노동의 양이 고정돼 있어 기술 발전이 일자리를 줄인다는 것이다. 하지만 주장과 달리 1930년대 초 대공황 당시 실업률이 비정상적으로 높았던 것을 제외하면 자본주의 경제에서 기술 발전 이후 실업률이 끝없이 상승한 경우는 없다.자동 차단기와 주차증 자동 발급기 설치로 안내원은 사라질 것이다. 하지만 다른 일을 하지 못한다는 의미는 아니다. 게다가 중요한 건 이들이 새로운 직업을 찾을 때 다른 누군가의 일자리를 빼앗는 게 아니라는 점이다. 만약 노동 총량이 정해져 있다면 현재 실업률은 99%가 넘었을 것이다. 불과 60~70년 전만 해도 거의 모든 인구가 농업에 종사했지만, 오늘날 농업인구는 1%에도 미치지 못한다.역사상 계속된 혁신은 새로운 직업의 탄생으로 이어졌고, 헨리 조지는 이를 두고 인간만이 할 수 있는 일이라고 강조했다. 매와 인간 모두
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다양한 시장 선점한 아마존의 성공 열쇠는 데이터
아마존의 욕심은 끝이 없어 보인다. 1994년 제프 베이조스의 사비 1만달러를 털어 마련한 작은 사무실에서 시작된 온라인 서점 아마존은 3년 뒤 3500억원 규모의 기업공개에 성공한다. 이후 2004년에는 전자상거래 시장 매출 1위를 달성했으며, 2006년에는 클라우드와 인공지능 분야의 유망함을 깨닫고 오늘날 막대한 수입원이 된 ‘아마존웹서비스’도 시작했다.다양한 분야에서 혁신적인 서비스를 선보이며 시장을 선점하는 아마존의 노력은 계속됐다. 2017년 신선매장인 홀푸드를 인수하고, 2018년에는 인공지능 무인편의점을 오픈했으며, 헬스케어산업에도 진출했다. 이 모든 행보는 세세한 고객 데이터 수집으로 이어져 서비스 개선으로 나타났다. 데이터는 아마존의 성장모델로 유명한 ‘플라이휠’ 작동 방식의 핵심이다. 고객 경험 개선이 플라이휠의 핵심으로 알려져 있지만, 그 이면에는 데이터가 있다. 플라이휠은 두 개의 선순환 바퀴로 구성된다. 많은 제품은 더 높은 고객 경험을 이끌고, 이는 더 많은 방문자를 유인하며, 더 많은 판매자 수를 끌어들여 다시 더 많은 제품이 아마존 플랫폼에 모여들어 회사가 성장한다. 이것이 첫 번째 바퀴다. 두 번째 바퀴는 성장으로 가능해진 낮은 비용 구조가 가격 인하로 이어져 고객 경험이 개선되는 선순환을 의미한다. 데이터 확보와 경쟁의 둔화《아마존 미래전략 2022》의 저자 다나카 미치아키는 아마존이 홀푸드나 아마존고 같은 오프라인 사업에 진출하는 이유가 오프라인에서의 구매 데이터를 통해 고객의 위치정보를 수집하는 데 더 큰 목적이 있다고 주장했다. 고객의 행동 범위, 시간대별 데이터 정보가 수집되면 보다 정교한 프로파
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기술 발전할수록 CEO 연봉이 오르는 이유는
2차 세계대전이 한창이던 1942년 많은 미군이 영국에 주둔했다. 모든 것이 부족하던 시기 미군들은 담배와 스타킹, 초콜릿 등을 가지고 왔다. 그리고 그들의 봉급은 영국 군인보다 세 배나 높았다. 이는 영국 여성들의 눈길을 사로잡기 충분했다. 당시 영국의 데이트 시장은 순식간에 판도가 바뀌었다. 짧은 기간 동안 약 300만 명의 젊은 영국 남성이 그들보다 세 배나 수입이 많은 미국 남성으로 대체된 것이다.오늘날 엄청난 연봉을 받는 최고경영자(CEO)와 이를 채용하는 기업의 관계도 이와 유사하다. 고용시장에 나온 경영인들은 분명 가장 큰 기업에서 근무하는 걸 선호한다. 높은 기업 인지도는 향후 경력에도 도움이 되지만, 높은 연봉과 상여금, 스톡옵션 등을 제공받을 수 있기 때문이다. 애플은 그중 상위권에 놓인 기업 중 하나다. 애플 역시 가능한 한 최고의 경영인을 CEO로 모셔오고 싶을 것이다. 문제는 채용해야 하는 CEO 자리는 하나라는 점이다. 기업들이 탁월한 CEO 채용을 위해 경쟁하는 과정에서 CEO 연봉은 계속 높아진다. 이는 엄청난 급여의 양극화를 초래하지만, 어디까지나 시장원리의 결과이며 비효율적이라 평가할 수 없다. 기술발전과 승자독식급여의 양극화가 시장집중에서 비롯된 것이라면 효율적인 자원배분으로 평가하기 어렵다. 이 경우 그 비용은 상품가격에 반영돼 소비자는 높은 가격을 치러야 할 것이기 때문이다. 높은 가격은 지배적 기업의 더 큰 수익으로 이어지고, 기업의 입장에서 능력 있는 CEO의 매력은 더 크게 느껴지게 된다. CEO의 연봉이 노동자의 몇백 배에 달하게 되고, 임금쏠림으로 인해 더 낮아진 임금을 받는 근로자들은 소비자로서도 더 높은 상품 가격에 직면
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세계 2대 맥주기업이 합치니 일자리가 줄어드네
칼도어가 찾아낸 규칙성은 오랜 기간 유지됐다. 헝가리 태생이면서 영국 런던경제대 교수였던 니콜라스 칼도어는 전체 국내총생산(GDP)에서 노동과 자본이 차지하는 몫은 언제나 각각 3분의 2와 3분의 1 수준이라는 점을 밝혀냈다. 경제구조가 농업에서 제조업 중심으로 변할 때도 이 규칙은 변하지 않았다. 경제학에서는 이 놀라운 규칙성을 ‘정형화된 사실’이라고 표현해왔다. 낮아지는 노동의 몫하지만 1980년대를 지나며 다른 양상이 전개되기 시작했다. 1970년대 65% 수준이었던 노동의 몫은 2017년 59%로 크게 떨어졌다. 이는 특정 국가를 넘어 다른 많은 국가에서 관찰되는 현상이었다. 1980년대 이전까지는 칼도어의 정형화된 사실에서 벗어나는 경우가 거의 없었다는 점에서 경제학자들은 당황했다. 많은 경제학자가 이를 설명하려 했지만, 설득력 높은 근거를 찾지 못했다.하지만 최근 시장지배력이 노동과 자본에 돌아가는 몫을 줄이고 있다는 주장이 제기된다. 판매상품에 대해 시장지배력을 지닌 기업은 더 적게 생산해 더 높은 가격에 판매할 수 있게 된 것이다. 이를 통해 기업은 임금을 낮추고, 채용노동자 수를 줄일 수 있다. 맥주시장의 사례가 대표적이다. 세계 맥주산업의 두 거인인 앤하이저부시와 인베브는 합병을 통해 시장지배력을 높인 뒤 더 비싼 가격에 더 적은 수량의 맥주를 판매한다. 합병 전 앤하이저부시는 ‘버드와이저’를, 인베브는 ‘스텔라 아르투아’를 판매했다. 합병 전 맥주 한 병을 2달러에 판매할 때 버드와이저 수요는 2000병이었고, 스텔라 아르투아 수요는 3000병이었다. 합병 후에는 맥주 가격을 3달러로 올렸다. 그러자 수요는 각각 1500병과 2500병으
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플랫폼기업, 공짜 서비스 대가로 내 데이터 얻어가죠
돈을 버는 것은 당연히 나쁘지 않다. 기업 설립의 기본적인 목적이며, 자본주의 시스템이 유지되는 동력이라는 점에서 그렇다. 문제는 돈을 버는 방법이다. 일부 기업은 고객이 항상 이성적일 수 없다는 점을 이용해 돈을 번다. 증명되지 않은 유사과학을 그럴듯하게 소개한 책을 판다거나, 가짜 약을 판매하는 행위는 시장의 역사만큼이나 오래된 속임수다.하지만 한 번만 주의 깊게 살펴보면 알아차릴 수 있는 가짜 약 판매 전략과는 달리 오늘날의 정보통신기술력은 기업들의 부정행위가 눈에 띄지 않도록 도와준다. 기업들은 사람의 행동 데이터를 폭넓게 수집하고, 이를 분석해 행동편향을 찾아낸다. 최근 찾아낸 소비자 행동편향은 한번 가입하면 좀처럼 서비스를 해지하지 않는다는 점이다. 넷플릭스로 대표되는 많은 OTT(온라인동영상서비스) 제공 기업은 이러한 편향을 효과적으로 활용한다. 장기적인 거래유도를 위해 매력적인 제안으로 소비자를 가입시킨 이후 점차 가격을 올린다. 다른 방법으로도 콘텐츠를 소비할 수 있기 때문에 어쨌든 취소하는 것이 맞지만, 소비자는 언제나 합리적으로만 행동하지 않는다. 공짜라는 착각을 주는 서비스기업들이 고객의 행동편향을 활용해 시장 지배를 확대하기 위해서는 데이터 확보가 필수다. 이를 위해 많은 상품을 ‘무료’로 제공한다. 분명 스마트폰에 구글 맵을 설치했을 때 이전에 경험하지 못했던 서비스를 누리게 된다. 특히 지역이 낯선 해외라면 더더욱 그렇다. 구글 맵은 실시간 위치기반 정보를 바탕으로 낯선 장소에서도 가고 싶은 장소로 길을 안내해줄 뿐만 아니라 검색창에 주소만 입력하면 해외에 거주하는 가족의 집 문 앞까지