AI가 비즈니스를 혁신하는 방법

새로운 시대를 준비하세요! AI가 작업, 위치 및 전체 작업 환경을 재구성하는 방식을 탐구하세요. 기업이 어떻게 적응하고 성장할 수 있는지 알아보세요.

일부에서는 여전히 인공 지능(AI)을 미래의 종말론적 시나리오와 연결하지만, 기술이 발전하고 일상 생활에 널리 퍼짐에 따라 이러한 개념은 점점 사라지고 있습니다. 요즘 AI는 잘 알려진 이름이며 때로는 가정에서 정기적으로 존재하기도 합니다. 중요한 것은 다양한 부문에 걸쳐 광범위한 영향을 미치는 중요한 비즈니스 도구가 점점 더 많아지고 있다는 것입니다.

AI와 그 비즈니스 의미, 그리고 AI 기술 통합이 경쟁 우위를 유지하는 데 중요한 이유에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

AI는 무엇으로 구성되나요?

AI는 학습, 계획, 문제 해결 등 인간과 유사한 행동을 모방하는 컴퓨터 소프트웨어를 포함합니다. 특정 애플리케이션을 "인공 지능"이라고 부르는 것은 자동차에 "차량"이라는 라벨을 붙이는 것과 유사합니다. 정확하지만 구체성이 부족합니다.

기계 학습(ML)과 딥 러닝은 비즈니스에서 AI의 주요 애플리케이션 시나리오를 나타냅니다.

ML

ML은 상업적 목적으로 개발된 가장 널리 사용되는 AI 유형 중 하나입니다. 주요 역할은 신속한 데이터 처리입니다. ML 기반 AI는 시간이 지남에 따라 "학습"하는 기능을 나타내는 알고리즘을 통합합니다. 본질적으로 ML 알고리즘에 더 많은 데이터를 공급하면 모델링이 향상됩니다.

ML은 상호 연결된 장치와 사물 인터넷(IoT)을 통해 점점 더 많이 수집되는 광범위한 데이터 세트를 사람이 해석할 수 있는 이해 가능한 형식으로 상황에 맞게 조정할 수 있습니다.

ML 데모:
생산 공장을 감독하는 경우 장비가 네트워크에 연결될 가능성이 높습니다. 연결된 장치는 기능, 출력 등에 관한 지속적인 데이터 스트림을 중앙 허브로 전송합니다. 그러나 데이터는 인간이 조사하기에는 너무 방대하며, 설사 가능하더라도 대부분의 패턴을 간과할 가능성이 높습니다.

반면 ML은 들어오는 데이터를 신속하게 분석하여 패턴과 이상 징후를 감지할 수 있습니다. 제조 시설의 기계가 효율성이 저하된 상태로 작동하는 경우 ML 알고리즘은 문제를 식별하고 의사 결정자에게 예방 유지 관리를 위해 팀을 파견하도록 경고할 수 있습니다.

ML은 반복적인 교육 작업에 집중하는 자동화와는 다른 반면, ML은 예측 측면을 도입하여 발전합니다.

딥러닝

딥 러닝은 비선형 추론을 위해 신경망을 사용하는 보다 특수한 형태의 ML을 나타냅니다. 광범위한 변수를 동시에 분석할 수 있는 능력으로 인해 사기 탐지와 같은 더 높은 수준의 활동을 실행하는 데 매우 중요해졌습니다.

딥러닝은 비즈니스에서 상당한 잠재력을 갖고 있습니다. 특정 양의 데이터를 수집한 후 정체될 수 있는 기존 ML 알고리즘과 달리 딥 러닝 모델은 데이터가 축적됨에 따라 지속적으로 성능을 향상시킵니다. 뛰어난 확장성, 디테일 및 자율성을 제공합니다.

딥 러닝 시나리오:

자율주행자동차가 기능하기 위해서는 다양한 요소를 동시에 식별, 분석, 대응해야 합니다. 딥 러닝 알고리즘은 자율주행차가 물체 거리, 속도, 다음 5~10초 내에 위치 예측과 같은 센서의 데이터를 상황에 맞게 파악하는 데 도움을 줍니다. 이러한 집단 정보는 자율주행차가 언제 차선을 변경해야 하는지와 같은 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

AI가 비즈니스 혁신에 미치는 영향

AI는 인간의 지능과 창의성을 대체하는 것이 아니라 지원 도구로 기능합니다. AI는 물리적 영역에서 실질적인 작업을 완료할 수는 없지만 인간의 정신에 비해 방대한 데이터 세트를 신속하게 처리하고 분석하는 데 탁월합니다.

ML 기업 SparkCognition의 설립자인 Amir Husain은 "인공 지능은 소프트웨어의 차세대 진화로 간주될 수 있습니다."라고 말했습니다. “예기치 못한 상황에서도 자율적으로 의사결정을 내릴 수 있는 소프트웨어 형태입니다. 인공지능은 기존 소프트웨어에 비해 더 폭넓은 의사결정 능력을 갖고 있다”고 말했다.

AI의 기능은 특히 다음 영역에서 귀중한 비즈니스 자산으로 자리매김합니다.

• ML
• 사이버 보안
• 고객관계관리(CRM)
• 인터넷 및 데이터 분석
• 디지털 개인 비서

ML

비즈니스에서 ML은 광범위한 데이터 볼륨을 관리하는 시스템에 자주 사용됩니다. 예를 들어, 지능형 에너지 관리 시스템은 다양한 자산에서 센서 데이터를 수집합니다. ML 알고리즘은 에너지 소비 및 유지 관리 요구 사항에 대한 이해를 높이기 위해 회사의 의사 결정자에게 전달하기 전에 이를 상황에 맞게 조정합니다.

ML은 위험 평가 및 사기 식별을 가속화하여 보험 업계의 보험 인수를 방해합니다.

사이버 보안

AI는 네트워크 보안 위험을 방지하고 방지하는 데 있어 귀중한 동맹자입니다. AI 시스템은 데이터 입력 패턴을 모니터링하여 사이버 공격과 보안 위협을 식별할 수 있습니다. 위협이 감지되면 데이터를 다시 추적하여 소스를 추적하고 향후 위협을 방지하여 인프라를 강화하는 부지런하고 흔들리지 않는 추가 눈 역할을 할 수 있습니다.

Husain은 “이러한 문제의 복잡성과 규모로 인해 풍부한 사이버 보안 전문가가 필요합니다.”라고 강조했습니다. "인공지능은 여기서 점점 더 중요한 역할을 맡고 있습니다."

CRM

AI는 CRM 시스템도 재구성하고 있습니다. 전통적으로 CRM 소프트웨어는 정확성과 관련성을 위해 상당한 사람의 입력이 필요합니다. 그러나 최신 CRM 소프트웨어는 AI를 활용하여 고객 관계 관리와 관련된 백그라운드 작업을 처리하는 자동 업데이트, 자체 수정 시스템으로 전환합니다.

CRM에서 AI의 예시적인 적용은 금융 분야에서 분명합니다. AI 컨시어지 회사인 Flybits의 CEO이자 MIT의 객원 교수인 Hossein Rahnama 박사는 TD Bank와 협력하여 AI를 표준 은행 업무에 통합했습니다.

Rahnama는 "이 기술을 통해 90일 이내에 갱신 예정인 모기지를 은행에 보유하고 있는 경우 지점을 통과하는 동안 계약 갱신을 요청하는 개인화된 메시지를 받게 됩니다"라고 설명했습니다. "매매할 부동산에서 10분 이상 머무르면 잠재적인 모기지 제안을 받게 됩니다."

Salesforce 평가를 살펴보고 이 CRM 플랫폼이 어떻게 AI 기반 Einstein GPT 기술을 구현하고 독점 AI 모델과 ChatGPT를 활용하여 자동화와 개별화된 AI 생성 콘텐츠를 제작하는지 알아보세요.

인터넷 및 데이터 분석

AI는 방대한 데이터 볼륨을 조사하여 검색 행동 패턴을 인식하고 사용자에게 보다 적절한 정보를 제공함으로써 온라인 데이터 연구에 뚜렷한 영향을 미칩니다. 개인이 더 많은 장치를 활용하고 AI 기술이 발전함에 따라 사용자는 더욱 개인화된 경험을 즐길 수 있습니다. 이러한 기능은 중소기업이 원하는 고객에게 효율적으로 접근하는 데 도움이 될 것입니다.

Rahnama는 “사용자는 더 이상 Google와 같은 검색 엔진에서 지속적으로 검색할 필요가 없습니다.”라고 지적했습니다. "적절한 순간에 적절한 사용자에게 관련 정보가 어떻게 전달되는지에 대한 역학이 변화하고 있습니다."

디지털 개인 비서

AI는 개인 도우미 역할을 하는 AI 챗봇을 통해 내부 비즈니스 기능을 혁신할 수 있으며 이메일 관리, 일정 유지를 지원하고 운영 합리화를 위한 제안을 제공합니다. 또한, 챗봇은 온라인으로 고객 문의 사항을 해결함으로써 비즈니스 성장을 촉진할 수 있습니다.

다양한 업무를 챗봇에 위임함으로써 고객 서비스 향상은 물론 비즈니스 확장 전략에 더 많은 시간을 집중할 수 있습니다.

AI의 미래

AI의 전망은 사실상 무한합니다. 기술의 몇 가지 잠재적인 발전은 다음과 같습니다.

• AI는 점점 더 많은 일상적인 작업을 수행합니다. 전문가들은 AI가 더 많은 "상식" 작업을 관리하기 위해 발전할 것으로 예상합니다. 이는 로봇이 일상적인 시나리오에서 매우 유용할 것임을 의미합니다.
• AI는 달성할 수 없는 것을 현실로 바꿔줍니다. Curation Zone의 CEO이자 설립자인 Russell Glenister는 “AI는 이제 자율주행차처럼 이전에는 달성할 수 없다고 간주되었던 목표를 달성하고 있습니다.”라고 말했습니다. 그는 “자율주행 자동차의 존재는 주로 중요한 촉진제인 훈련 데이터와 빠른 GPU(그래픽 처리 장치)에 대한 액세스에 기인합니다. 자율주행차를 훈련시키기 위해서는 방대한 양의 정밀한 데이터가 필요하며, 훈련의 핵심은 속도입니다. 5년 전만 해도 프로세서는 충분히 빠르지 않았지만 GPU의 등장으로 모든 것이 가능해졌습니다.”
• AI는 기존 활동을 변화시킵니다. Nara Logics의 공동 창립자이자 최고 기술 책임자인 Nathan Wilson 박사는 AI가 식사와 같은 친숙한 작업에 혁명을 일으킬 것이라고 믿습니다. Wilson은 레스토랑에서 AI를 사용하여 참석한 손님의 선호도에 따라 재생할 음악을 결정할 수 있을 것으로 예상했습니다. 또한 AI는 예상되는 군중의 미적 성향에 따라 벽지 디자인을 변경할 수도 있습니다.
• AI는 3D 만남의 토대를 마련할 것입니다: Rahnama는 AI가 기존의 2차원 화면 기반 형식을 넘어 디지털 기술을 전면적으로 개편할 것으로 예상합니다. Rahnama는 “우리는 게임을 하거나 웹페이지와 상호 작용하거나 전자책을 읽을 때 항상 2차원 화면에 의존해 왔습니다.”라고 설명했습니다. “인공 지능과 [사물 인터넷]의 융합을 통해 우리가 직면하게 될 것은 디스플레이가 주요 인터페이스가 아니라 환경이 될 것이라는 점입니다. 사람들은 상호 연결된 건물이든 회의실이든 자신을 중심으로 경험을 만들어 나갈 것입니다. 이는 실질적인 3D 경험이 될 것입니다.”

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AI는 근로자에게 무엇을 의미합니까?

AI가 부문에 혁명을 일으키면서 인간 노동을 대체하는 기술 및 작업장 자동화에 대한 우려가 제기됩니다. 합의는 분열되어 있습니다. 일부 전문가는 AI가 너무 많은 작업을 자동화하여 수백만 명이 실업 상태가 된다는 개념을 격렬하게 일축하는 반면, 다른 전문가는 이를 다가오는 문제로 보고 있습니다.

AI의 상승이 인력을 어떻게 재구성할지에 대한 논쟁이 계속되는 동안 전문가들이 예상하는 눈에 띄는 추세가 있습니다.

AI는 분석가 역할에 영향을 미칠 수 있습니다. 

Rahnama는 광범위한 일자리 손실을 예상하지 않습니다. Rahnama는 “인력 구조가 진화하고 있지만 인공지능이 주로 일자리를 대체한다고는 보지 않습니다.”라고 말했습니다. "이를 통해 우리는 지식 중심 경제를 구축하고 이를 활용하여 삶의 질을 향상시키는 향상된 자동화를 구현할 수 있습니다." 

그럼에도 불구하고 Rahnama는 분석가와 관련된 역할에 잠재적인 영향을 미칠 것으로 예상합니다. “다소 추측적이지만 인공지능과 로봇이 우리 일자리를 대체한다는 우려가 제기된다면 알고리즘이 비즈니스 분석가, 헤지펀드 매니저, 변호사 등 사무직 직종을 대체할 가능성이 높습니다.”

AI는 추가 고용을 창출할 수 있습니다. 

일부 전문가들은 AI를 인력에 통합하면 적어도 단기적으로는 더 많은 일자리가 창출될 것이라고 믿습니다. 

Wilson은 AI 기반 시스템으로의 전환이 경제를 촉진하여 이러한 전환을 촉진하는 일자리를 창출할 것이라고 제안합니다. 윌슨은 “인공지능은 근절하는 것보다 더 많은 부를 창출할 것입니다. 그러나 특히 초기에는 이러한 부의 분배가 공평하지 않을 것입니다. 변화는 명백하지 않고 미묘하게 느껴질 것입니다. 세무사가 어느 날 잠에서 깨어나 자신의 책상을 차지하고 있는 로봇을 발견하지 않을 것입니다. 대신, 다음에 세무사가 일자리를 구할 때 일자리를 확보하는 것이 조금 더 어려울 수 있습니다.”

Wilson은 또한 직장의 AI가 기존의 워크플로를 세분화하여 이러한 워크플로를 통합하기 위한 수많은 인간 역할을 생성할 것이라고 예측합니다.

AI 생성 작업은 결국 줄어들 수 있습니다. 

AI가 고용에 영향을 미치는 경우 이러한 전환은 수십 년은 아니더라도 다양한 인력 부문에 걸쳐 수년에 걸쳐 발생할 것입니다. 그럼에도 불구하고 Husain과 같은 전문가들은 AI가 보편화되면 기술(및 기존 일자리)로 창출된 일자리가 줄어들 수 있다고 우려하고 있습니다.

후세인은 이 노동자들의 미래를 걱정하고 있습니다. “과거에는 농업에서 제조업, 서비스업으로의 전환이 가능했습니다. 현재는 그렇지 않습니다. 왜? 산업은 완전히 자동화되었으며 자동화가 경제적으로 더 실용적이라는 것을 알게 되었습니다.” 

Husain은 자율주행 트럭과 Siri 및 Cortana와 같은 AI 보조자와 같은 예를 인용했습니다. 그는 이러한 기술이 널리 채택되면 미국에서만 최대 800만 개의 일자리가 사라질 수 있다고 추측했습니다.

“이러한 역할이 사라지기 시작하면 '무엇이 우리를 생산적으로 만드는가? 생산성을 정의하는 것은 무엇일까요?'” 후세인은 고민했습니다. “오늘날 우리는 사회의 기본 가정에 의문을 제기하면서 변화하는 현실과 씨름하고 있습니다. 우리는 이를 진심으로 성찰하고 사회의 생산성과 개인의 가치를 촉진하는 것이 무엇인지 신속히 판단해야 합니다. 기술은 우리를 기다려주지 않기 때문에 우리는 이 담론에 즉각 참여해야 합니다.”

AI는 보다 전문적인 전문 지식으로의 전환이 필요할 수 있습니다.

AI가 인력 내 입지를 확고히 함에 따라 모든 인간 일자리가 사라질 가능성은 거의 없습니다. 대신 많은 전문가들은 인력이 전문화 쪽으로 방향을 바꿀 것이라고 예측합니다. 이러한 역할에는 창의성, 문제 해결, 질적 역량 등 직장 내 자동화가 아직 제공할 수 없는 기술이 필요합니다.

AI는 미래입니다

유망하든 도전적이든 미래는 빠르게 다가오고 있으며 AI는 분명히 그 역할을 담당할 것입니다. 이 기술이 발전함에 따라 새로운 스타트업, 다양한 비즈니스 애플리케이션 및 소비자 용도가 등장하여 일부 일자리를 대체하고 완전히 새로운 기회를 가져올 것입니다. AI는 사물 인터넷과 함께 경제를 근본적으로 재편할 준비가 되어 있지만 정확한 영향은 여전히 남아 있습니다.