인공 지능 용어

AI는 온라인에서 고객과 의사 소통하거나 체스를 두는 것과 같이 사람의 입력이 필요했던 복잡한 작업을 수행하는 애플리케이션의 포괄 용어가 되었습니다. 이 용어는 종종 머신 러닝 및 딥 러닝을 포함하는 하위 필드와 같은 의미로 사용됩니다. 그러나 차이점이 있습니다. 예를 들어, 머신 러닝은 사용하는 데이터를 기반으로 성능을 학습하거나 개선하는 시스템을 구축하는 데 중점을 둡니다. 모든 머신 러닝이 AI이지만 모든 AI가 머신 러닝은 아닙니다.

AI의 가치를 극대화하기 위해 많은 기업이 데이터 사이언스 팀에 상당한 투자를 하고 있습니다. 데이터에서 가치를 추출하기 위해 과학 및 기타 방법을 사용하는 학제간 분야인 데이터 사이언스는 통계 및 컴퓨터 과학과 같은 분야의 기술을 비즈니스 지식과 결합하여 여러 소스에서 수집된 데이터를 분석합니다.

AI가 조직을 돕는 방법

AI의 핵심 원칙은 인간이 세상을 인식하고 반응하는 방식을 복제한 다음 이를 능가하는 것입니다. 이는 빠르게 혁신의 초석이 되고 있습니다. 데이터의 패턴을 인식하여 예측을 가능하게 하는 다양한 형태의 머신 러닝으로 구동되는 AI는 다음과 같은 방법으로 비즈니스에 가치를 더할 수 있습니다.

• 사용 가능한 풍부한 데이터에 대한 보다 포괄적인 이해 제공
• 예측에 의존하여 지나치게 복잡하거나 일상적인 작업을 자동화

엔터프라이즈의 AI

AI 기술은 한때 인력이 필요했던 프로세스 또는 작업을 자동화하여 기업의 성능과 생산성을 향상시키고 있습니다. AI는 또한 인간이 할 수 없는 규모의 데이터를 이해할 수 있습니다. 이러한 기능은 상당한 비즈니스 이점을 가져다 줄 수 있습니다. 예를 들면 넷플릭스는 머신 러닝을 사용하여 개인화 수준을 제공하며, 이 회사는 2017년에 고객 기반을 25% 이상 늘릴 수 있었습니다.

대부분의 기업은 데이터 사이언스를 우선 순위로 삼고 여기에 많은 투자를 하고 있습니다. Gartner의 최근 설문 조사에 참여한 3,000 명 이상의 CIO 중 응답자들은 분석 및 비즈니스 인텔리전스를 조직에서 가장 차별화된 기술로 꼽았습니다. 설문 조사에 참여한 CIO는 이러한 기술을 회사에 가장 전략적인 것으로 보고 있습니다. 따라서 이들이 가장 새로운 투자를 유치하고 있습니다.

AI는 대부분의 모든 기능, 비즈니스 및 산업에 가치가 있습니다. 여기에는 다음과 같은 일반 및 산업별 애플리케이션이 포함됩니다.

• 거래 및 인구 통계 데이터를 사용하여 특정 고객이 비즈니스(또는 고객 평생 가치)와의 관계 과정에서 지출할 금액을 예측합니다.
• 고객 행동 및 선호도에 따라 가격 최적화
• 이미지 인식을 사용하여 암 징후에 대한 X선 이미지 분석

엔터프라이즈가 AI를 사용하는 방법

Harvard Business Review에 따르면 기업들은 주로 다음과 같은 목적으로 AI를 이용하고 있습니다.

• 보안 침입 탐지 및 저지(44%)
• 사용자의 기술 문제 해결(41%)
• 생산 관리 작업 감소(34%)
• 승인된 공급업체 사용시 내부 규정 준수 측정(34%)

AI 채택의 원동력은 무엇입니까?

세 가지 요인이 산업 전반에 걸쳐 AI 개발을 주도하고 있습니다.

• 경제적인 고성능 컴퓨팅 기능을 즉시 사용할 수 있습니다. 클라우드의 풍부한 상용 컴퓨팅 성능을 통해 저렴한 고성능 컴퓨팅 성능에 쉽게 액세스할 수 있습니다. 이 개발 이전에는 AI에 사용할 수 있는 유일한 컴퓨팅 환경은 클라우드 기반이 아니고 비용이 엄청났습니다.
• 훈련에 많은 양의 데이터를 사용할 수 있습니다. AI는 올바른 예측을 하기 위해 많은 데이터에 대해 학습을 해야 합니다. 데이터 레이블 지정을 위한 다양한 도구가 있고 조직이 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 모두 저장하고 처리할 수 있는 용이성과 경제성의 출현으로 인해 더 많은 조직이 AI 알고리즘을 구축하고 학습할 수 있게 되었습니다.
• 응용 AI는 경쟁 우위를 제공합니다. 기업은 AI 통찰력을 비즈니스 목표에 적용하는 경쟁 우위를 점점 더 인식하고 있으며 이를 비즈니스 전반의 우선 순위로 삼고 있습니다. 예를 들어 AI가 제공하는 표적 추천은 기업이 더 나은 결정을 더 빨리 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. AI의 많은 기능은 비용 절감, 위험 감소, 출시 시간 단축 등으로 이어질 수 있습니다.

엔터프라이즈 AI에 대한 5가지 일반적인 오해

많은 기업이 AI 기술을 성공적으로 채택했지만 AI 및 AI가 할 수 있는 것과 할 수 없는 것에 대한 잘못된 정보도 많이 있습니다. 여기에서는 AI에 대한 5가지 일반적인 신화를 살펴 봅니다.

• 신화 1: 엔터프라이즈 AI에는 자체 구축 방식이 필요합니다.
  현실: 대부분의 기업은 사내 솔루션과 즉시 사용 가능한 솔루션을 결합하여 AI를 채택합니다. 사내 AI 개발을 통해 기업은 고유한 비즈니스 요구에 맞게 맞춤화할 수 있습니다. 사전 구축된 AI 솔루션을 사용하면 보다 일반적인 비즈니스 문제에 바로 사용할 수 있는 솔루션으로 구현을 간소화할 수 있습니다.
• 신화 2: AI는 즉시 마법 같은 결과를 제공합니다.
  현실: AI 성공으로 가는 길에는 시간, 신중한 계획, 달성하려는 결과물에 대한 명확한 아이디어가 필요합니다. 연결이 끊긴 AI 솔루션 세트를 무작위로 제공하지 않으려면 전략적 프레임워크와 반복적인 접근 방식이 필요합니다.
• 신화 3: 엔터프라이즈 AI는 사람이 실행할 필요가 없습니다.
  현실: 엔터프라이즈 AI를 사용한다고 하여 로봇이 인간을 대체하는 것은 아닙니다. AI의 가치는 인간의 능력을 강화하고 직원이 보다 전략적인 작업을 할 수 있도록 해방시킨다는 것입니다. 또한 AI는 올바른 데이터를 제공하고 올바른 방식으로 작업하기 위해 사람들에게 의존합니다.
• 신화 4: 데이터는 많을수록 좋습니다.
  현실: 엔터프라이즈 AI에는 스마트 데이터가 필요합니다. AI에서 가장 효과적인 비즈니스 통찰력을 얻으려면 데이터가 고품질이고 최신 상태이며 관련성이 높고 풍부해야 합니다.
• 신화 5: 엔터프라이즈 AI는 성공하기 위해 데이터와 모델만 필요합니다.
  현실: 데이터, 알고리즘 및 모델은 시작이지만 AI 솔루션은 변화하는 비즈니스 요구 사항을 충족할 수 있도록 확장 가능해야 합니다. 현재까지 대부분의 엔터프라이즈 AI 솔루션은 데이터 사이언티스트가 직접 제작했습니다. 이러한 솔루션은 광범위한 수동 설정 및 유지보수가 필요하며 확장되지 않습니다. AI 프로젝트를 성공적으로 구현하려면 AI로 나아갈 때 새로운 요구 사항을 충족하도록 확장되는 AI 솔루션이 필요합니다.

AI 운영의 이점과 과제

AI의 가치를 입증하는 수많은 성공 사례가 있습니다. 머신 러닝 및 인지 상호 작용을 기존 비즈니스 프로세스 및 애플리케이션에 추가하는 조직은 사용자 경험을 크게 개선하고 생산성을 높일 수 있습니다.

그러나 몇 가지 걸림돌이 있습니다. 몇 가지 이유로 AI를 대규모로 배포한 기업은 거의 없습니다. 예를 들어 클라우드 컴퓨팅을 사용하지 않는 경우 AI 프로젝트는 종종 계산 비용이 많이 듭니다. 또한 구축이 복잡하고 전문 지식에 대한 수요는 많지만 공급이 부족합니다. AI를 언제 어디서 통합해야 할지, 그리고 언제 제3자에게 의지해야 하는지 아는 것은 이러한 어려움을 최소화하는 데 도움이 됩니다.

AI 성공 사례

AI는 몇 가지 중요한 성공 사례의 원동력입니다.

• Harvard Business Review에 따르면 Associated Press는 짧은 수익 뉴스 기사를 자동으로 작성하도록 AI 소프트웨어를 훈련시켜 12배 더 많은 기사를 제작했습니다. 이러한 노력으로 언론인들은 더 심도있는 글을 쓸 수 있게 되었습니다.
• Mount Sinai의 Icahn School of Medicine에서 만든 AI 기반 도구인 Deep Patient를 사용하면 의사는 질병이 진단되기 전에 고위험 환자를 식별할 수 있습니다. insideBIGDATA에 따르면 이 도구는 환자의 병력을 분석하여 발병 1년 전까지 거의 80개의 질병을 예측합니다.

즉시 사용 가능한 AI로 AI 운영이 더 쉬워집니다

AI 기반 솔루션 및 도구의 출현은 더 많은 기업이 더 적은 비용으로 더 짧은 시간에 AI를 활용할 수 있음을 의미합니다. 즉시 사용 가능한 AI는 AI 기능이 내장되어 있거나 알고리즘 의사 결정 프로세스를 자동화하는 솔루션, 도구 및 소프트웨어를 의미합니다.

즉시 사용 가능한 AI는 머신 러닝을 사용하여 자가 치유하는 자율 운영 데이터베이스에서 이미지 인식 및 텍스트 분석과 같은 문제를 해결하기 위해 다양한 데이터 세트에 적용할 수 있는 사전 구축된 모델에 이르기까지 다양합니다. 기업이 가치 창출 시간을 단축하고 생산성을 높이며 비용을 절감하고 고객과의 관계를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI를 시작하는 방법

챗봇을 통해 고객과 소통하세요. 챗봇은 자연어 처리를 사용하여 고객을 이해하고 고객이 질문하고 정보를 얻을 수 있도록 합니다. 이러한 챗봇은 시간이 지남에 따라 학습하므로 고객 상호 작용에 더 큰 가치를 추가할 수 있습니다.

데이터 센터를 모니터링하세요. IT 운영 팀은 모든 웹, 애플리케이션, 데이터베이스 성능, 사용자 경험 및 로그 데이터를 임계값을 자동으로 모니터링하고 이상을 감지하는 하나의 클라우드 기반 데이터 플랫폼에 배치하여 시스템 모니터링에 대한 엄청난 시간과 에너지를 절약할 수 있습니다.

전문가 없이 비즈니스 분석을 수행하세요. 시각적 사용자 인터페이스가 있는 분석 도구를 사용하면 비전문가가 쉽게 시스템을 쿼리하고 이해할 수 있는 답변을 얻을 수 있습니다.

AI 잠재력의 최대 실현을 방해하는 장애물

AI의 약속에도 불구하고 많은 기업들이 머신 러닝 및 기타 AI 기능의 잠재력을 완전히 실현하지 못하고 있습니다. 그 이유는 무엇일까요? 아이러니하게도 문제는 대부분 사람이라는 것이 밝혀졌습니다. 비효율적인 워크플로는 기업이 AI 구현의 전체 가치를 얻지 못하게 할 수 있습니다.

예를 들어 데이터 사이언티스트는 머신 러닝 모델을 구축하는 데 필요한 리소스와 데이터를 얻는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 팀원과 협력하는 데 문제가 있을 수 있습니다. 또한 관리해야 할 다양한 오픈 소스 도구가 있지만 애플리케이션 개발자는 데이터 사이언티스트가 개발한 모델을 애플리케이션에 포함하기 전에 완전히 다시 코딩해야 하는 경우가 있습니다.

오픈 소스 AI 도구 목록이 증가함에 따라 IT는 작업 환경을 지속적으로 업데이트하여 데이터 사이언스 팀을 지원하는 데 더 많은 시간을 소비하게 됩니다. 이 문제는 데이터 사이언스 팀이 작업하는 방식에 대한 제한된 표준화로 인해 더욱 복잡해집니다.

마지막으로, 고위 경영진은 회사의 AI 투자에 대한 모든 잠재력을 시각화하지 못할 수 있습니다. 결과적으로 그들은 AI가 성공하는 데 필요한 협력적이고 통합된 생태계를 만드는 데 충분한 후원과 자원을 빌려주지 않습니다.

올바른 문화 만들기

AI를 최대한 활용하고 성공적인 구현을 방해하는 문제를 피하는 것은 AI 생태계를 완전히 지원하는 팀 문화를 구현하는 것을 의미합니다. 이 유형의 환경에서:

• 비즈니스 분석가는 데이터 사이언티스트와 협력하여 문제와 목표를 정의합니다.
• 데이터 엔지니어는 데이터와 기본 데이터 플랫폼을 관리하므로 분석을 위해 완벽하게 작동합니다.
• 데이터 사이언티스트는 데이터 사이언스 플랫폼에서 데이터를 준비, 탐색, 시각화 및 모델링합니다.
• IT 설계자는 온프레미스 또는 클라우드에서 데이터 사이언스를 대규모로 지원하는 데 필요한 기본 인프라를 관리합니다.
• 애플리케이션 개발자는 모델을 애플리케이션에 배포하여 데이터 기반 제품을 구축합니다.

인공 지능에서 적응형 인텔리전스로

AI 기능이 주류 엔터프라이즈 운영으로 발전함에 따라 새로운 용어인 적응형 인텔리전스가 진화하고 있습니다. 적응형 인텔리전스 애플리케이션은 실시간 내부 및 외부 데이터의 힘을 의사 결정 과학 및 고도로 확장 가능한 컴퓨팅 인프라와 결합하여 기업이 더 나은 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

이러한 애플리케이션은 기본적으로 비즈니스를 더 스마트하게 만듭니다. 이를 통해 고객에게 더 나은 제품, 권장 사항 및 서비스를 제공할 수 있으며 이 모든 것이 더 나은 비즈니스 성과를 가져옵니다.

전략적 명령 및 경쟁 우위로서의 AI

AI는 효율성을 높이고 새로운 수익 기회를 얻고 고객 충성도를 높이려는 모든 비즈니스에 전략적 필수 요소입니다. 따라서 많은 조직에서 빠르게 경쟁 우위로서 자리매김하고 있습니다. AI를 통해 기업은 더 짧은 시간에 더 많은 것을 달성하고, 개인화되고 매력적인 고객 경험을 생성하고, 비즈니스 결과를 예측하여 수익성을 높일 수 있습니다.

그러나 AI는 여전히 새롭고 복잡한 기술입니다. 이를 최대한 활용하려면 AI 솔루션을 대규모로 구축하고 관리하는 방법에 대한 전문 지식이 필요합니다. 성공적인 AI 프로젝트에는 단순히 데이터 사이언티스트를 고용하는 것 이상이 필요합니다. 기업은 AI를 통한 성공을 보장하기 위해 올바른 도구, 프로세스 및 관리 전략을 구현해야 합니다.

AI를 최대한 활용하기 위한 모범 사례

Harvard Business Review는 AI를 시작하기 위해 다음과 같은 권장 사항을 제공합니다.

• 수익과 비용에 가장 크고 즉각적인 영향을 미치는 활동에 AI 기능을 적용합니다.
• 인력을 제거하거나 추가하는 대신 AI를 사용하여 동일한 수의 인력으로 생산성을 높일 수 있습니다.
• AI 구현을 프론트 오피스가 아닌 백 오피스에서 시작합니다(IT 및 회계가 가장 큰 혜택을 누릴 것입니다).

AI 여정에 대한 도움 받기

AI 변환은 거부할 수 없습니다. 경쟁력을 유지하려면 모든 기업이 결국 AI를 수용하고 AI 생태계를 구축해야 합니다. 향후 10년 동안 AI를 어느 정도 도입하지 못한 기업은 뒤쳐질 것입니다.

귀하의 회사가 예외일 수 있지만 대부분의 회사는 AI 기능을 극대화할 수 있는 생태계 및 솔루션 유형을 개발할 수 있는 사내 인재와 전문 지식이 없습니다.

AI 혁신 여정에서 성공하기 위해 올바른 전략을 개발하고 올바른 도구에 액세스하는 데 도움이 필요하면 깊은 산업 전문 지식과 포괄적인 AI 포트폴리오를 갖춘 혁신적인 파트너를 찾아야 합니다.