간단히 말해서 인공 지능(AI)은 인간 지능을 모방하여 작업을 수행하고 수집한 정보를 기반으로 반복적으로 개선할 수 있는 시스템 또는 기계를 의미합니다. AI는 다양한 형태로 나타납니다. 몇 가지 예는 다음과 같습니다.
AI는 특정 형식이나 기능보다는 초강력 사고 및 데이터 분석을 위한 프로세스와 기능에 훨씬 더 가깝습니다. AI가 세상을 장악하고 있는 인간처럼 생긴 고기능 로봇의 이미지를 생각나게 하지만 AI는 인간을 대체하기 위한 것이 아닙니다. 이는 인간의 능력과 기여를 크게 향상시키기 위한 것입니다. AI는 매우 귀중한 비즈니스 자산입니다.
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.
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.
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.
Harvard Business Review에 따르면 기업들은 주로 다음과 같은 목적으로 AI를 이용하고 있습니다.
세 가지 요인이 산업 전반에 걸쳐 AI 개발을 주도하고 있습니다.
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.
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.
AI는 몇 가지 중요한 성공 사례의 원동력입니다.
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.
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.
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.
AI를 최대한 활용하고 성공적인 구현을 방해하는 문제를 피하는 것은 AI 생태계를 완전히 지원하는 팀 문화를 구현하는 것을 의미합니다. 이 유형의 환경에서:
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.
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.
Harvard Business Review는 AI를 시작하기 위해 다음과 같은 권장 사항을 제공합니다.
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.
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