AI란? 인공 지능에 대해 자세히 알아보기

인공 지능 용어

AI는 사람의 입력이 필요했던 복잡한 작업을 자동으로 수행하는 애플리케이션들을 포괄적으로 지칭하는 용어가 되었습니다. 온라인에서 고객과 소통하거나, 체스를 두는 것과 같은 작업들이 그것이죠. 또한 머신러닝(ML) 및 딥 러닝과 같은 AI의 하위 분야를 지칭할 때에도 AI라는 용어를 범용적으로 사용하기도 합니다.

그러나 AI와 하위 분야 간에는 분명한 차이점이 있습니다. 예를 들어, 머신러닝은 사용하는 데이터를 기반으로 성능을 학습하거나 개선하는 시스템을 구축하는 데 중점을 둡니다. 모든 머신러닝이 AI이지만 모든 AI가 머신러닝은 아닙니다.

AI의 가치를 극대화하고자 많은 기업들이 산하의 데이터 과학 팀에 큰 투자를 하고 있습니다. 데이터 과학을 활용하면 통계, 컴퓨터 과학, 비즈니스 지식을 결합한 다양한 데이터 소스로부터 가치있는 데이터를 추출할 수 있습니다.

AI와 개발자

개발자는 인공 지능을 사용하여 수동으로 수행하거나, 고객과 연결하고, 패턴을 식별하고, 문제를 해결하는 작업을 더 효율적으로 수행합니다. AI를 시작하려면 개발자는 수학에 대한 배경 지식을 갖고 알고리즘을 다루는 데 익숙해야 합니다.

인공 지능을 사용하여 애플리케이션을 구축하기 시작하면 소규모로 시작할 수 있습니다. 예를 들어, tic-tac-toe와 같은 비교적 간단한 프로젝트를 구축함으로써 인공 지능의 기초를 배울 수 있습니다. 학습은 모든 기술을 레벨 업하는 좋은 방법이며 인공 지능 역시 다르지 않습니다. 한 개 이상의 소규모 프로젝트를 성공적으로 완료한 후에는 인공 지능이 귀하를 취할 수 있는 제한이 없습니다.

AI 기술이 기업 활동에 기여할 수 있는 방법

AI의 핵심 원칙은 인간이 세상을 인식하고 반응하는 방식을 복제한 다음 이를 능가하는 것입니다. 이는 빠르게 혁신의 초석이 되고 있습니다. 데이터 패턴을 인식하여 예측을 수행하는 다양한 머신러닝 모델을 기반으로 구동되는 AI는 다음과 같은 방법으로 귀사의 비즈니스에 가치를 더해 줄 수 있습니다.

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

엔터프라이즈용 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 Netflix는 머신러닝 기반의 개인화 기술을 활용하여 2017년 고객 기반을 25% 이상 증가시켰습니다.

대부분의 기업은 데이터 과학을 우선 순위로 삼고 여기에 많은 투자를 하고 있습니다. AI에 대한 2021년 McKinsey 조사 결과에 따르면, 적어도 하나 이상의 사업부에 AI 기술을 적용했다고 응답한 기업 수는 전년도 대비 50%에서 56%로 증가했습니다. 또한 총 수익 중 최소 5% 이상이 AI를 활용한 결과일 수 있다고 응답한 기업 수는 전년도 대비 22%에서 27%로 증가했습니다.

AI는 거의 모든 사업부, 비즈니스, 산업에 가치를 더해 줄 수 있습니다. AI의 범용적인, 또는 산업별로 특수한 적용 사례는 다음과 같습니다.

• 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

기업이 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?

오늘날의 산업군별 AI 개발을 주도하는 세 가지 요인은 다음과 같습니다.

• 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.
• 대량의 학습 데이터를 사용할 수 있게 되었습니다. AI는 올바른 예측을 수행하기 위해 대량의 데이터를 학습해야 합니다. 간편한 데이터 레이블링, 경제적 스토리지, 구조적/비구조적 데이터 프로세싱을 바탕으로 과거보다 많은 알고리즘을 구축 및 학습시킬 수 있습니다.
• AI를 도입한 기업들은 실질적인 경쟁 우위를 확보하고 있습니다. 갈수록 많은 기업들이 비즈니스 목표 달성을 위해 AI 기반 인사이트를 활용함으로써 경쟁 우위를 확보할 수 있다는 사실을 깨닫고 있으며, AI 도입을 전사적인 우선 순위로 지정하고 있습니다. 예를 들어 AI가 제공하는 타기팅된 권장사항은 기업이 보다 나은 결정을 더욱 빨리 내릴 수 있도록 지원합니다. AI의 많은 기능들이 기업의 비용 절감, 위험 감소, 출시 시간 단축 등에 기여합니다.

AI 모델 학습 및 개발

머신러닝 모델을 개발하고 배포하기까지는 학습 및 추론을 비롯한 여러 단계를 거치게 됩니다. AI 학습 및 추론이란 머신러닝 모델을 활용하여 문제 해결 실험을 수행하는 프로세스를 의미합니다.

예를 들어 머신러닝 엔지니어는 X선 이미지를 통한 골절 진단과 같은 컴퓨터 비전 관련 문제 해결을 위해 여러 가지 후보 모델들�� 실험해 볼 수 있습니다.

해당 모델들의 정확도를 높이기 위해 엔지니어는 모델에 데이터를 입력하고, 사전 정의된 임계값을 충족할 때까지 매개변수를 조정합니다. '모델 복잡도'라는 지표로 측정되는 이과 같은 방식의 AI 학습에 대한 니즈는 매년 기하급수적으로 증가 중입니다.

대규모 AI 학습에 핵심적인 역할을 하는 인프라 기술로는 RDMA 및 InfiniBand와 같은 클러스터 네트워킹, 베어메탈 GPU 컴퓨팅, 고성능 스토리지 등이 있습니다.

AI 운영의 이점과 과제

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

그러나 몇 가지 걸림돌이 있습니다. 아직까지 AI 기술을 대규모로 배포한 기업은 많지 않습니다. 그 이유는 다음과 같습니다. 예를 들어 클라우드 컴퓨팅을 사용하지 않는 경우, 머신러닝 프로젝트용 컴퓨팅 비용이 크게 상승하게 됩니다. 또한 AI 모델의 개발은 복잡하고, 관련 전문가들에 대한 수요는 많지만 공급은 부족한 상황입니다. 직접 AI 기술을 적용해야 하는 시점 및 분야, 타사의 AI 서비스를 대신 이용할 수 있는 분야를 정확히 파악한다면 그와 같은 문제들을 최소화할 수 있습니다.

AI 성공 사례

AI를 활용해 뛰어난 성과를 거둔 성공 사례들을 소개합니다.

• 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.

기초적인 AI 사용 사례

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 운영팀은 모든 데이터를 통합해 주고 임계값 및 예외값을 자동으로 추적하는 클라우드 플랫폼을 활용하여 모니터링 절차를 간소화할 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.

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 과학자는 데이터 과학 플랫폼에서 데이터를 준비, 탐색, 시각화 및 모델링합니다.
• IT 설계자는 온프레미스 또는 클라우드에서 데이터 과학을 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 적응형 인텔리전스라는 새로운 용어가 등장하고 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 우위를 차지하고 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 여정은 전략 개발 및 관련 도구들에 대한 액세스와 같은 다양한 요소들을 필요로 합니다. 귀사의 성공적인 여정을 지원해 줄 전문 지식과 포괄적 AI 포트폴리오를 제공하는 파트너사를 찾는 것이 중요합니다.

인공 지능 학습 라이브러리

• 데이터 과학이란?
  기업들은 머신러닝이나 인공 지능과 같은 컴퓨터 과학 개념을 통계에 적극적으로 접목시켜 빅데이터에서 분석 정보를 추출하여 혁신을 촉진하고 의사 결정 과정을 혁신하고 있습니다.
• 머신러닝이란?
  인공 지능(AI)의 하위 집합인 머신러닝은 자동화와 의사 결정 시간 단축, 가치 창출 시간 단축을 목표로 데이터를 통해 학습하는 시스템을 구축하는 데 초점을 맞추고 있습니다.
• AI 뉴스 및 오피니언
  인공 지능과 머신러닝 및 데이터 과학을 통해 기업이 복잡한 문제에 접근하는 방식이 변화하면서 각 산업의 궤도가 수정되고 있습니다. 업계와 동료가 이러한 기술에 어떻게 접근하고 있는지 이해하려면 최신 기사를 읽어보십시오.

AI 성공 사례

AI를 활용해 뛰어난 성과를 거둔 성공 사례들을 소개합니다.

• 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 머신러닝을 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.

기초적인 AI 사용 사례

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 모니���링하고 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 모든 잠재력 실현의 장애물

AI의 약속에도 불구하고 많은 기업들이 머신러닝 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 머신러닝 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 과학자는 데이터 과학 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 적응형 인텔리전스라는 새로운 용어가 등장하고 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 우위를 차지하고 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.

인공 지능 학습 라이브러리

• 데이터 사이언스란?
  기업들은 머신러닝이나 인공 지능과 같은 컴퓨터 과학 개념을 통계에 적극적으로 접목시켜 빅데이터에서 분석 정보를 추출하여 혁신을 촉진하고 의사 결정 과정을 혁신하고 있습니다.
• 머신러닝이란?
  인공 지능(AI)의 하위 집합인 머신러닝은 자동화와 의사 결정 시간 단축, 가치 창출 시간 단축을 목표로 데이터를 통해 학습하는 시스템을 구축하는 데 초점을 맞추고 있습니다.
• AI 뉴스 및 오피니언
  인공 지능과 머신러닝 및 데이터 과학을 통해 기업이 복잡한 문제에 접근하는 방식이 변화하면서 각 산업의 궤도가 수정되고 있습니다. 업계와 동료가 이러한 기술에 어떻게 접근하고 있는지 이해하려면 최신 기사를 읽어보십시오.