검색 결과가 없습니다

검색어와 일치하는 결과가 없습니다

인공 지능이란?

인공 지능이란?

AI(인공 지능)는 쉽게 말해, 인간의 지능을 모방하여 작업을 수행하고 수집한 정보를 토대로 자체 성능을 반복적으로 개선할 수 있는 시스템을 말합니다. AI의 형태는 매우 다양합니다. 몇 가지 예를 들면 다음과 같습니다.

  • 챗봇은 AI를 통해 고객 문제를 보다 신속히 파악하여 보다 효과적인 답변을 제공합니다.
  • 지능형 어시스턴트는 AI를 통해 대규모 무료 텍스트 데이터 세트에서 중요한 정보의 구문을 분석하여 일정을 효율적으로 조정합니다.
  • 추천 엔진은 사용자의 시청 습관에 따라 TV 프로그램을 자동으로 추천할 수 있습니다.

AI의 핵심은 특정 형식이나 기능이 아닌 매우 강력한 사고 방식과 데이터 분석력을 지원하는 프로세스와 기능입니다. AI는 전 세계를 장악할 인간과 유사한 고성능 로봇의 이미지를 만들어내지만 인간을 대체하지는 못합니다. AI는 인간의 역량과 기여도를 크게 증진할 수 있도록 고안되었습니다. 따라서 매우 중요한 비즈니스 자산입니다.

 
전문가들은 앞으로 수년 간 AI에 많은 관심을 갖고 투자할 것을 권유

AI는 온라인으로 고객과 소통하거나 체스 게임을 하는 등 한때는 인간의 정보 입력이 필요했던 복잡한 작업을 수행하는 어플리케이션을 일컫는 포괄적인 용어가 되었습니다. 이 용어는 흔히 머신 러닝과 딥 러닝을 포함하는 하위 분야와 바꿔서 사용되기도 합니다. 그러나 여기에는 차이점이 있습니다. 예를 들어 머신 러닝은 사용하는 데이터를 기반으로 학습하거나 성능을 개선하는 시스템을 구축하는 데 초점이 맞춰져 있습니다. 모든 머신 러닝이 AI이지만 모든 AI가 머신 러닝이 아니라는 점에 유의해야 합니다.

AI의 가치를 극대화하기 위해 많은 기업들이 데이터 과학 팀에 대대적인 투자를 감행하고 있습니다. 데이터 과학은 데이터에서 가치를 추출하기 위해 과학적 방법 등을 사용하는 통합 학문 분야로서 통계나 컴퓨터 과학과 같은 여러 분야의 기술과 비즈니스 기술을 접목시켜 여러 출처에서 수집한 데이터를 분석합니다.

AI의 핵심은 인간이 세상을 인지하고 반응하는 방식을 모방한 후 이를 능가하는 것입니다. AI는 빠르게 혁신의 초석이 되고 있습니다. AI는 데이터 패턴을 인식하여 예측을 수행하는 다양한 형태의 머신 러닝을 활용하며 다음과 같은 방식으로 비즈니스에 가치를 더합니다.

  • 사용 가능한 풍부한 데이터를 보다 폭넓게 파악
  • 예측 기능을 활용하여 과도하게 복잡한 작업과 일상적인 작업을 자동화

기업에 구축된 AI

기업에 구축된 AI

AI 기술은 한때는 인간의 작업이 필요했던 프로세스나 작업을 자동화함으로써 기업의 성과와 생산성을 개선하고 있습니다. 또한 인간이 수행하기 어려운 엄청난 규모로 데이터를 파악할 수 있습니다. 이러한 기능은 상당한 비즈니스 이점을 가져올 수 있습니다. 예를 들어 넥플릭스(Netflix)는 머신 러닝을 사용하여 높은 개인화를 지원함으로써 2017년에 고객 기반을 25% 이상 성장시킬 수 있었습니다.

대부분의 회사는 데이터 과학을 우선 순위에 두고 여기에 상당한 투자를 감행하고 있습니다. 가트너에서 최근 CIO 3,000명 이상을 대상으로 실시한 조사에 따르면 응답자들은 조직의 가장 차별화된 기술로 분석과 비즈니스 인텔리전스를 지목했습니다. 설문 조사에 참여한 CIO들은 이러한 기술들을 자사에 가장 전략적인 기술로 평가하고 있으며 이에 따라 신규 투자를 유치하고 있습니다.

AI는 대다수 직무, 비즈니스 및 업계에 유용합니다. 여기에는 다음과 같은 일반 및 산업별 어플리케이션이 포함됩니다.

  • 거래 및 인구 통계 데이터를 사용하여 특정 고객이 한 기업과 관계를 맺는 과정이나 고객의 평생 가치를 구축하는 과정에서 지출할 금액 예측
  • 고객 행동 및 선호도에 따른 가격 최적화
  • 이미지 인식을 사용하여 X선 이미지 분석 후 암 징후 파악

기업이 AI를 활용하는 방법

기업이 AI를 활용하는 방법

하버드 비즈니스 리뷰에 따르면, 기업들은 AI를 주로 다음과 같은 용도로 사용합니다.

  • 보암 침입의 탐지 및 차단(44%)
  • 사용자의 기술 문제 해결(41%)
  • 생산 관리 작업 감소(34%)
  • 승인된 벤더를 이용하여 내부 규정 준수 평가(34%)

AI 채택을 촉진하는 요소는?

다음 세 가지 요소가 업계 전반에서 AI 개발을 촉진하고 있습니다.

  • 합리적인 가격의 고성능 컴퓨팅 기능을 손쉽게 사용할 수 있습니다. 다양한 클라우드 컴퓨팅 기능의 제품이 출시되면서 경제적인 고성능 컴퓨팅 성능을 손쉽게 이용할 수 있게 되었습니다. 과거 AI에서 사용할 수 있는 유일한 컴퓨팅 환경은 비클라우드 기반이였으며 비용 또한 높았습니다.
  • 교육 과정에서 대량의 데이터를 사용할 수 있습니다. AI는 보다 정확한 예측을 위해 대량의 데이터를 처리하는 훈련을 받아야 합니다. 데이터 라벨을 지정하는 다양한 툴이 출시되고 조직에서 정형 데이터와 비정형 데이터를 저장하고 처리할 수 있는 용이성과 경제성이 더해지면서 많은 조직에서 AI 알고리즘을 구축하고 훈련할 수 있게 되었습니다.
  • 응용 AI는 경쟁력을 실현합니다. 기업들은 비즈니스 목표에 AI 분석 정보를 적용하는 데 따른 경쟁력을 점차 인식하면서 AI를 기업 전반의 우선 순위로 삼고 있습니다. 예를 들어 AI가 제공하는 타겟팅된 추천은 의사 결정을 효과적으로 신속히 내릴 수 있도록 해줍니다. AI의 많은 기능을 통해 비용 절감, 위험 감소, 출시 기간 단축 등의 이점을 누릴 수 있습니다.

AI 운영상 이점과 과제

AI의 가치를 입증하는 성공 사례는 무수히 많습니다. 기존의 비즈니스 프로세스와 어플리케이션에 머신 러닝과 인지 상호 작용을 추가한 조직에서는 사용자 경험을 크게 개선하고 생산성을 높일 수 있습니다.

그러나 여기에는 몇 가지 걸림돌이 있습니다. 여러 가지 이유로 인해 AI를 대규모로 배포한 회사는 소수에 불과합니다. 예를 들어 클라우드 컴퓨팅을 사용하지 않는 경우 AI 프로젝트에 계산상 비용이 많이 발생하는 경우가 많습니다. 또한 수요가 많은데 공급이 부족한 전문 기술을 구축하고 이를 사용하기가 복잡합니다. 타사 제품을 이용하는 시기와 더불어 AI를 적용할 시기와 영역을 파악한다면 이러한 문제를 최소화할 수 있습니다.

AI 성공 사례

AI는 일부 의미 있는 성공 사례의 원동력이 되고 있습니다.

  • 하버드 비즈니스 리뷰에 따르면, Associated Press(AP)는 AI 소프트웨어가 짧은 수익 관련 뉴스 기사를 자동으로 작성하도록 훈련함으로써 12배 더 많은 기사를 작성한 것으로 밝혀졌습니다. 이러한 노력 덕분에 기자들은 더욱 심층적인 내용의 기사를 작성하는 데 집중할 수 있게 되었습니다.
  • 마운트 사이나이 아이칸 의과대학(Icahn School of Medicine)에서는 AI 지원 툴인 Deep Patient를 사용하면서 의료진들이 질병을 진단하기 전에 고위험 환자를 파악할 수 있게 되었습니다. insideBIGDATA에 따르면 이 툴은 환자의 병력을 분석하여 발병 1년 전까지 약 80가지의 질병을 예측합니다.

즉시 사용 가능한 AI를 통한 AI 운영 간소화

AI 기반 솔루션과 툴이 출시되면서 점차 많은 기업들이 저렴한 비용으로 빠른 시간에 AI를 활용하고 있습니다. 즉시 사용 가능한 AI는 AI 기능이 내장되어 있거나 알고리즘 의사 결정 프로세스를 자동화하는 솔루션, 툴, 소프트웨어를 말합니다.

즉시 사용 가능한 AI에는 머신 러닝을 사용하여 자가 복구를 수행하는 자율 데이터베이스에서부터 이미지 인식 및 텍스트 분석 등의 문제를 해결하기 위해 다양한 데이터 세트에 적용할 수 있는 사전 구축된 모델에 이르기까지 그 유형이 다양합니다. 또한 기업이 가치 실현 시간을 단축하고, 생산성을 높이고, 비용을 절감하고, 고객과 관계를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

챗봇을 통해 고객과 소통합니다. 챗봇은 자연어 처리를 사용하여 고객을 이해하고 고객이 질문하고 정보를 얻을 수 있도록 해줍니다. 이 챗봇은 시간이 지나면서 학습하므로 고객과의 상호 작용에서 그 유용성이 더 커질 수 있습니다.

데이터 센터를 모니터링합니다. IT 운영 팀은 임계값을 자동으로 모니터링하고 이상을 탐지하는 하나의 클라우드 기반 데이터 플랫폼에 모든 웹, 어플리케이션, 데이터베이스 성능, 사용자 경험, 로그 데이터를 배치하여 시스템 모니터링에 소요되는 막대한 시간과 에너지를 절약할 수 있습니다.

전문가 없이도 비즈니스 분석을 수행합니다. 시각적인 사용자 인터페이스가 적용된 분석 툴을 사용하면 비기술직 일반 직원들도 시스템을 쉽게 쿼리하고 이해할 수 있는 답변을 얻을 수 있습니다.

AI의 잠재력을 모두 실현하는 데 방해가 되는 요소

AI(인공 지능)의 장미빛 전망에도 불구하고 많은 기업들이 머신 러닝과 여타 AI 기능의 잠재력을 모두 실현하지 못하고 있습니다. 그 이유는 무엇일까요? 공교롭게도 문제는 대부분 사람인 것으로 밝혀졌습니다. 비효율적인 워크플로우로는 AI 구현에 따른 가치를 최대한 끌어낼 수 없습니다.

예를 들어 데이터 과학자는 머신 러닝 모델을 구축하는 데 필요한 리소스와 데이터를 얻는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 또한 팀원들과 협력하는 데 문제가 있을 수도 있습니다. 그리고 이들은 다양한 오픈 소스 툴을 관리하고, 이와 동시에 어플리케이션 개발자는 때로는 데이터 과학자가 개발하는 모델을 완전히 다시 코딩한 후 이 모델을 어플리케이션에 포함해야 하기도 합니다.

오픈 소스 AI 툴의 목록이 늘어남에 따라 IT 부서는 작업 환경을 계속 업데이트하여 데이터 과학 팀을 지원하는 데 더 많은 시간을 할애하게 됩니다. 이 문제는 데이터 과학 팀이 선호하는 작업 방식에 대한 제한적인 표준화로 인해 가중됩니다.

마지막으로 고위 임원진은 회사의 AI 투자에 대한 전체 잠재력을 시각화하지 못할 수도 있습니다. 따라서 이들은 AI가 성공하는 데 필요한 협업 및 통합 에코시스템을 조성하는 데 충분한 후원 및 리소스를 제공하지 못합니다.

최적의 문화 조성

AI를 최대한 활용하고 성공적인 구현에 방해가 되는 문제를 피하려면 AI 에코시스템을 완벽하게 지원하는 팀 문화를 구현해야 합니다. 이러한 유형의 환경에서는 다음과 같은 이점을 누릴 수 있습니다.

  • 비즈니스 분석가는 데이터 과학자와 협력하여 문제와 목표를 정합니다.
  • 데이터 엔지니어는 데이터와 기본 데이터 플랫폼을 관리하므로 이 플랫폼은 완벽한 분석 기능이 가능합니다.
  • 데이터 과학자는 데이터 과학 플랫폼에서 데이터를 준비, 탐색, 시각화 및 모델링합니다.
  • IT 설계자는 온-프레미스 또는 클라우드 등에서 데이터 과학을 대규모로 지원하는 데 필요한 기본 인프라를 관리합니다.
  • 어플리케이션 개발자는 모델을 어플리케이션에 배포하여 데이터 기반 제품을 구축합니다.

데이터 과학 팀이 보다 효율적으로 협력할 수 있는 방법을 알아보십시오.

AI(인공 지능)에서부터 유연한 인텔리전스까지

AI 기능이 주류 기업 운영에 진입하면서 새로운 용어가 등장하고 있습니다. 바로 유연한 인텔리전스입니다. 기업에서는 유연한 인텔리전스 어플리케이션을 통해 실시간 내부 및 외부 데이터의 강력한 기능을 의사 결정 과학 및 확장성이 우수한 컴퓨팅 인프라와 결합함으로써 보다 현명한 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

이러한 어플리케이션은 기본적으로 비즈니스 효율성을 높여줍니다. 따라서 고객에게 더 나은 제품, 추천 및 서비스를 제공할 수 있습니다. 이 모든 것이 결합되어 비즈니스 성과를 개선해 줍니다.

AI가 내장된 오라클 SaaS 어플리케이션의 혁신적인 기능에 대해 자세히 알아보십시오.

전략상 필수적인 경쟁력을 가져다 주는 AI

AI는 효율성 개선, 새로운 매출 기회, 고객 충성도 제고 등 다양한 이점을 얻고자 하는 모든 기업에게 전략상 필수적입니다. AI는 많은 조직에서 빠르게 경쟁력으로 자리잡고 있습니다. 기업에서는 AI를 사용하여 업무 효율성을 높이고, 개인화된 유용한 고객 환경을 구현하고, 비즈니스 성과를 예측하여 수익을 높일 수 있습니다.

그러나 AI는 여전히 새롭고 복잡한 기술입니다. 이를 최대한 활용하려면 AI 솔루션을 대규모로 구축하고 관리하는 방법에 대한 전문 지식이 필요합니다. AI 프로젝트에서 성공하려면 단순히 데이터 과학자를 채용하는 것 이상의 노력이 필요합니다. 기업은 AI로 성공을 보장할 수 있는 최적의 툴, 프로세스 및 관리 전략을 실행해야 합니다.

AI를 최대한 활용하기 위한 최고의 방법

Harvard Business Review는 AI를 시작할 때 다음과 같은 권장 사항을 따를 것을 추천합니다.

  • 수익 및 비용에 가장 크고 직접적인 영향을 미치는 작업에 AI 기능을 적용합니다.
  • AI를 사용하면 인원을 없애거나 추가하지 않고 동일한 인원으로 생산성을 높일 수 있습니다.
  • 프론트 오피스가 아닌 백 오피스에서 AI 구현을 시작합니다(IT와 회계 부서가 최대 수혜자).

AI 여정에서 지원 받기

AI 혁신은 이제 필수가 되었습니다. 경쟁력을 유지하기 위해 모든 기업은 결국 AI를 수용하고 AI 에코시스템을 구축해야 합니다. 앞으로 10년 동안 AI를 어느 정도 채택하지 않은 기업들은 뒤쳐질 것입니다.

귀사가 예외가 될 수도 있지만, 대다수 회사는 AI 기능을 극대화할 수 있는 에코시스템과 솔루션 유형을 개발할 수 있는 사내 인재와 전문성이 없습니다.

AI 혁신 여정을 성공적으로 마칠 수 있도록 최적의 전략을 세우고 최적의 툴을 이용하면서 도움이 필요하면 깊이 있는 전문성과 폭넓은 혁신적인 파트너를 AI 포트폴리오를 갖춘 혁신적인 파트너를 찾아야 합니다.

인공 지능 학습 라이브러리

데이터 과학에 대해 자세히 알아보기
데이터 과학에 대해 자세히 알아보기

기업들은 머신 러닝이나 인공 지능과 같은 컴퓨터 과학 개념을 통계에 적극적으로 접목시켜 빅데이터에서 분석 정보를 추출하여 혁신을 촉진하고 의사 결정 과정을 혁신하고 있습니다.

머신 러닝에 대해 자세히 알아보기
머신 러닝에 대해 자세히 알아보기

인공 지능(AI)의 부분 집합인 머신 러닝은 의사 결정 과정을 자동화하고 단축하며 가치 실현 시간을 단축한다는 목표 아래 데이터 학습 시스템을 구축하는 데 중점을 둡니다.

뉴스 및 의견
뉴스 및 의견

인공 지능과 머신 러닝 및 데이터 과학을 통해 기업이 복잡한 문제에 접근하는 방식이 변화하면서 각 산업의 궤도가 수정되고 있습니다. 최신 기사를 읽고 업계 및 동료들이 이러한 기술에 어떻게 접근하고 있는지 살펴보십시오.