인지솔루션이 접목된 IBM Training서비스

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IBM( International Business Machines Corporation; IBM)은 1911년에 설립한 100년 기업이다. 다들 알다시피 IBM은 1980년대 초, 사무용 대형 컴퓨터, 전자계산기, 플로피디스크 등의 상품으로 세계 IT 산업 매출의 70%를 차지했던 IT업계에서는 빅브라더다.
그러나 1980년대 후반부터 시장이 PC 중심으로 재편되는 상황에서 고객의 요구와 시장의 트랜드 변화를 제대로 읽지 못하면서 마이크로소프트와 같은 (당시) 스타트업에게 시장을 내주게 되었다.
IBM은 슬럼프를 타계하기 위해 맥킨지와 아메리칸 익스프레스 CEO를 거친 루이 거스너로를 영입(1993)했다. 그는 ‘변하지 않으면 죽는다’는 위기감 고취와 성과 중심의 문화와 성과보상체계 도입을 통해서 회사를 기적적으로 부활 시켰다.
하지만 이것이 시련의 끝은 아니었다.
2011년 IBM이 주도하던 하드웨어 시장이 클라우드로 급변하고 있었고, 아마존, 마이크로소프트, 구글에 비해 경쟁에서 뒤쳐진 IBM에게는 또 다시 위기가 찾아왔다. 루이 거스너로부터 바통을 이어받은 지니 로메티(Ginni Rometty)는 편안함과 성장은 절대 공존 할 수 없다는 가치 철학을 기반으로 AI, 빅데이터, 클라우드, 사물인터넷, 블록체인 등 Cognitive Solution를 기반으로 한 온디맨드 기반의 IT서비스 회사로 변화와 혁신을 통해 위기를 극복 하고 있다.

IBM 지니 로메티 “안락과 성장은 공존 불가··· 위기감이 성장 열쇠다”

인공지능과 로봇이 직업의 70%를 대체하게 될 시대, 이제는 화이트 컬러, 블루 컬러로 양분할 수 없는 새로운 컬러(New Collar)의 인재가 필요한 때다.  New Collar의 인재, 그들에게는 더 이상-실무를 하는데 있어 아무짝에도 소용없는-학위 자체가 필요한게 아니라 실무에서 적용가능한 실용적인 역량이 필요하고, 빠른 시도와 실패 그리고 피보팅하는데 있어 요구되는 역량을 언제든 학습 할 수 있어야 하며, 다른 영역의 전문가들과도 네트워킹과 협업을 잘 할 수 있어야 한다.
산업 전반에 걸친 (인류 역사상 가장 빠르게 진행되는)기술의 변화로 경영의 위기를 경험하고 있는 현대 비즈니스 환경에서, 시장의 요구에 신속히 대응하는데 필요한 지식과 역량을 구성원들에게 보다 신속하고 효율적으로 전달할 필요성이 높아지고 있다.
이러한 인재의 역량 개발을 위해서는 ADDIE와 같은 전통적인 교육과정 개발방식의 교육이나 이러닝 방식으로 한계가 있다.
Cognitive Solution을 기반으로 한 On Demand IT 서비스 기업 IBM 역시, 전세계 380,000 임직원들의 스킬, 기술에 대한 지식과 각 산업 영역에 특화된 정보와 노하우를 적시에 신속하게 학습하여 고객에게 필요한 가치를 전달하는 것이 핵심 경쟁력이다.
IBM은 아래 세가지 핵심 기술요소를 활용해 전통적인 역량개발 방식을 혁신하여 새로운 역량 개발 프로그램으로 진화발전 시키고 있다.
  1. Watson 인지 컴퓨팅
  2. 클라우드 플랫폼, 오픈 API 아키텍쳐
  3. 끊김없는 사용자 경험
“IBM’s Your Learning and Watson-Together a game changer in learning” 보고서에서 IBM Your Learning과 Skill Gateway에 적용했다고 언급된 기술 통해 전통적인 이러닝 플랫폼과 어떤 영역을 강화해서 New Collar에게 필요한 학습환경을 제공하는지 면밀히 살펴볼 필요가 있다.
  1. Technology Stack : 서비스는 IBM 블루믹스 환경에서 구동된다. IBM 블루믹스는 IBM에서 제공하는 PaaS(Platform As A Service) 클라우드 서비스로 아마존과 같은 서비스가 VM을 제공하는 IaaS(Infra as a service)라면, 블루믹스는 node.js, Java와 같은 런타임을 미리 깔아놓고, 거기에 소스코드를 넣어서 돌리는 구조다.
  2. Watson Data Platform : 다양한 학습 시스템으로부터 수집된 데이터가 왓슨 데이터 플랫폼에서 분석하여 유의미한 시사점을 도출한다.
  3. Watson Tag Advisor : 콘텐츠의 태깅에 왓슨의 Natural Language Classfier가 사용된다. 이는 콘텐츠 추천과 검색에도 아주 유용하게 활용된다. |Watson Tag Advisor는 토픽에서 학습 활동도 구분해 낼 수 있으며 기계 학습을 통해 자동적으로 콘텐츠에 적정 태그를 추가할 수 있다.  이 기술로 SME들은 더이상 직접 태그를 개발할 필요가 없어졌으며, 기계가 태깅한 결과를 검수하는 역할로 전환되었다.
  1. Smarter Recommendations : 아마존이 책을 추천하는 것과 유사하다. 과거 학습자의 학습 기록, 업무 역할 그리고 사용자 패턴을 기반으로 한 연관 관계와 같은 데이터와 인지컴퓨팅을 통해 최적의 콘텐츠를 식별하여 추천한다.
  2. Amplify : Watson Natural Language Classfier와 IBM의 Sentimental Analysis(감성분석)를 활용해서 학습자의 코멘트를 큐레이션/ 분류해주는 서비스다. Amplify를 활용하면 학습자의 코멘트를 분석해서 학습 중 Dead Link나 오류를 빨리 식별하고 챗봇을 통해서 즉시적인 응답을 할수 있다.
  3. Watson Anlytics : 왓슨의 분석을 활용해서 끊김없이 학습자의 패턴과 상관관계, 의미 그리고 시사점을 발견할 수 있다. IBM Watson을 활용하게되면 대용량의 데이터를 마이닝과 연산을 보다 강력하게 할 수 있다.
  1. Watson Conversation Services : IBM Watson 기반의 챗봇 서비스는 인간의 90% 수준에 가까운 자연스러운 대화를 할 수 있고, 무엇보다 24시간/일주일 내 즉시적인 답변이 가능하다.
IBM Skill Gateway 서비스는 이미 구조화된 교육과정 뿐만 아니라 비정형적 학습, 비구조화된 콘텐츠, OER 자료와의 연계, 마이크로러닝 서비스를 인지 솔루션을 기반으로 적용하고 있으며, 학습자의 학습 과정을 안내해주는 학습 경로를 제공하고 모든 학습 과정을 트래킹/분석을 통해 학습자의 경험을 진화 시키고 있다.
최근 학습 관리 시스템에서 빅데이터, 인공지능 기술의 도입이라 함은 적응적 학습(Adaptive Learning), 중도포기자(Drop Out), 개인별 맞춤형 학습 콘텐츠 추천(Recommendation) 정도로 생각해볼 수 있는데, IBM이 접목한  Watson Natural Language Classfier기반의  Amplifier, Tag Advisor 기술은 보다 적시적 학습이 요구되는 마이크로 학습 환경, 대단히 많은 지식 중에서 나에게 최적화된 학습 경험을 제공하는데 있어 한 걸음 더 나갔다고 평가 할 수 있다.
학습관리 시스템(LMS, Learning Management System), 학습 콘텐츠 관리시스템(Learning Contents Management System), 학습 디자인(LD, Learning Design) 도구, 학습표준…
예나 지금이나 학습 환경에서 IT 시스템의 역할은 크게 다르지 않지만, 적용 기술은 4차 산업혁명의 바람과 함께 불과 몇년 사이에 크게 발전했고, 지금도 그 발전은 진행중이다. 더 이상 에듀테크가 Low Technology라고 폄하해서는 안되겠다.
참고자료

IBM Open Learning Platform Elements

  1. Easy Contents Integration
  2. Cognitive Recommendation Engine
  3. E-Learning Launcher
  4. Learning Plan Builder
  5. Events Systems
  6. Watson Tagging Advisor
  7. Video Services
  8. Watson Feedback Advisor
  9. Reports Dashboard
  10. Rich APIs Web Service

 관련 Videos

https://www.youtube.com/watch?v=AztQKQIjQB8

https://www.youtube.com/watch?v=q98TPAhqr2Y