숫자는 명확해 보이지만

숫자는 강력한 신호처럼 보인다. 논문 수, 특허 수, 경제 지표, 시험 점수, 근무시간, 명중율, 지원사업 실적 등 겉으로 보면 명확하고 객관적인 기준처럼 느껴진다.

하지만 숫자만 믿으면 본질을 놓치기 쉽다. 환경, 조건, 변수, 체감 등 현실과 숫자 사이에는 언제나 갭이 존재한다. 이것이 바로 숫자의 함정이며, 숫자가 높거나 긍정적으로 보여도 실제 결과가 기대와 달라지는 현상이 숫자의 역설이다.

숫자가 크다고 성공은 아니다

과거 중소기업 정보화 지원사업, 스마트팩토리 지원사업, 데이터·AI 바우처 사업 등도 비슷한 구조를 보여준다. 양적 성과가 강조되지만, 기업의 지속 가능한 혁신 역량 강화나 문제 해결로 이어진 경우는 제한적이었다. 무기체계 성능 평가나 시험에서도 단일 지표에 집중하면 운용 적합성, 현장 체감, 실패 가능성을 간과하기 쉽다.

MOE와 체계적 검증의 중요성

숫자 그 자체가 중요한 것이 아니라, 숫자 뒤의 의미를 이해하는 것이 핵심이다. 측정 지표(MOE, Measure of Effectiveness)를 명확히 설정하고, 연구·개발·평가 과정에서 검증, 분석, 최적화를 거쳐야 숫자가 현실과 맞닿는 의미를 갖는다. MBSE(Model-Based Systems Engineering)와 M&S(모델링·시뮬레이션)는 이러한 과정을 지원하며, 단순 성과 지표를 넘어서 실제 운용 환경에서 의미 있는 결과를 만들어낸다.

AI 성과와 현실 체감

AI 분야에서도 마찬가지다. 세계적 논문 수나 기술 지표는 눈에 띄지만, 진정한 경쟁력은 문제를 해결하는 능력과 산업·사회 체감 효과로 확인된다. 숫자는 시작점일 뿐, 그 뒤에 숨은 구조, 체감, 지속 가능성까지 살펴야 진정으로 성과를 이해하고 지혜롭게 활용할 수 있다.

마무리: 실질적 효과 중심의 목표

AI 3강의 목표는 단순히 세계 순위에서 1~3위를 달성하는 것이 아니다. 중요한 것은 AI를 잘 활용하여 국민이 체감할 수 있는 행복과, 국가 발전에 실질적인 효과를 만들어내는 것이다. 숫자와 지표는 그 과정을 점검하고 방향을 잡는 도구일 뿐, 진정한 성공은 현실과 체감, 문제 해결 역량 속에서 실현된다.