기업에서 인공지능의 15가지 주요 응용 사례
인공 지능의 비즈니스 활용은 이제 주류가 되었으며, 많은 조직들이 특수한 사용 사례를 위한 독립적인 기술로 AI를 사용하거나, 핵심 비즈니스 과정을 처리하는 일반적인 기업 소프트웨어 시스템에 이를 포함하고 있습니다.
그리고 최근의 설문조사는 AI를 실험하고 있는 기업의 수가 늘고 있다는 것을 보여줍니다. 예를 들어, 2023년 4월에 전문 서비스 회사인 EY에 의해 실시된 254명의 기술 리더들에 대한 조사에서 응답자의 90%가 ChatGPT와 Bing Chat과 같은 AI 플랫폼을 검토하고 있음을 발견했습니다. 그리고 80%는 다가오는 해에 AI 투자를 늘릴 계획이라고 하였습니다.
임원들은 EY의 연구원들과 다른 사람들에게 효율성을 높이고, 생산성을 향상하고, 비용을 낮추며, 경쟁 우위를 창출하고, 빠르게 변화하는 시장 기대치를 충족하기 위해 AI를 보고 있다고 지적했습니다. 또한 그들은 조직에 기술을 더 접근하기 쉽게 만드는 AI 도구의 발전을 인정하였습니다.
기업 리더들은 데이터 보안, 프로세스 자동화, 고객 서비스가 그들의 회사에서 AI를 적용하고 있는 주요 분야라고 말했습니다. 자연어 처리(NLP)는 AI 채택의 최전선에 있습니다.
그러나, 경영진들은 또한 AI의 사용이 초기 채택 영역에서 벗어나 기업의 거의 모든 부분으로 이동하고 있다고 언급했습니다.
다음은 기업에서 인공지능의 15가지 주요 응용 사례입니다.
1. AI 기반 혁신, 제품 및 서비스
조직들은 인공 지능의 잠재력을 활용하기 시작한 초기 단계에 있지만, 일부 조직들은 이미 이 기술을 사용하여 혁신을 촉진하고 새로운 제품 및 서비스를 창출하고 있습니다.
아마존 알렉사와 같은 가상 조수는 가장 잘 알려진 예시지만, 전문가들은 다양한 산업의 기업들이 AI를 그들의 제품에 통합하거나 AI를 사용하여 새로운 프로덕트를개발하는 방법을 찾고 있다고 말합니다.
예를 들어, 세스 얼리는 AI로 통신 플랫폼을 개선하는 기업을 언급했습니다. 이 기업은 또한 머신러닝과 다른 AI 기술을 사용하여 스피커의 목소리 및 이미지 품질을 개선하고 화면에서 이미지가 왜곡되지 않게 유지하고 있습니다.
2. 반복적인 인지 작업 자동화
조직들은 수년 동안 데이터 입력과 같은 많은 수동 작업을 자동화하기 위해 AI를 사용해 왔습니다. 이제 그들은 보고서를 요약하고 커뮤니케이션을 작성하는 등의 인지 작업을 처리하기 위해 생성적 AI와 같은 차세대 지능을 사용하고 있습니다.
3. 직원 업스킬링을 위한 AI
작업이 자동화될 수 없더라도 전문가들은 AI가 조언과 지침을 제공함으로써 직원들이 성능을 향상시키는 데 도움이 될 수 있다고 말했습니다.
4. 창조적 힘으로서의 AI
인공지능은 이제 시각 예술, 음악, 시, 산문, 컴퓨터 코드 등 모든 종류의 구성을 생성할 수 있는 능력이 있습니다.
일부는 AI가 훈련을 위해 제공된 데이터를 분석하고 학습하는 방식으로 작동하기 때문에 AI 생성 작품이 법적 또는 예술적 의미에서 파생된 것인지(또는 둘 다인지) 의문을 제기했습니다. 하지만 답변에 관계없이, AI는 조직에 의해 다양한 작품을 생성하는 데 사용되고 있습니다.
5. AI를 통한 지식 접근 및 구성
지식 접근 및 구성은 AI, 특히 생성적 AI가 조직과 그들의 직원들에게 잠재력을 보여주는 또 다른 영역입니다.
이 기술을 사용하면 직원들이 기관 파일이나 특정 산업 데이터와 같은 많은 정보를 검색하여 관련 요소를 찾을 수 있을 뿐만 아니라, 그 요소들을 구성하고 요약할 수 있습니다.
이 AI 응용은 기존에 비해 변화를 가져올 수 있지만, Earley는 이 기술이 아직 사람의 감독이나 검토 없이는 사용하기에 충분히 신뢰할 수 없다고 경고했습니다. 그는 ChatGPT 같은 AI 시스템은 항상 정확하고 완전한 결론을 도출하는 데 필요한 모든 데이터 세트를 가지고 있지 않으며, 종종 올바르지 않은 가정을 만들기도 한다고 설명했습니다.
예를 들어, 2023년 초 두 명의 변호사들이 ChatGPT를 사용하여 작성한 법원 서류를 제출했는데, 이 기술이 법적 문서에서 인용한 일부 사례를 꾸며냈다는 것을 발견했습니다.
6. 최적화를 위한 AI
최적화는 AI의 또 다른 사용 사례로, 산업과 기업 기능을 가로질러 확장됩니다.
AI 기반의 비즈니스 응용 프로그램은 알고리즘 모델링을 사용하여, 조직이 데이터를 기반으로 작업 스케줄부터 제품 가격 결정에 이르기까지 다양한 기능을 사용할 수 있습니다. 또, 비즈니스 프로세스를 최적화하는 방법을 실행 가능한 인사이트로 전환할 수 있습니다. AI 시스템은 데이터를 사용하여 병목 현상을 식별하고 최적화된 옵션을 제공할 수 있습니다.
"조직은 반복적인 작업의 자동화를 통해 AI를 이용하여 수동 노력을 줄이고 정확성을 높일 수 있다."라고 회계 및 컨설팅 회사 BPM의 CIO인 Moe Asgharnia가 말했습니다.
7. 더 높은 생산성과 효율적인 운영
조직이 AI를 채택하는 또 다른 주요한 이유는 생산성을 향상시키고 더 많은 효율성을 창출하기 위해서입니다. 전문 서비스 회사 KPMG의 미국 AI 리더인 Sreekar Krishna가 이렇게 말했습니다.
그는 AI가 인간 노동이 필요한 많은 과정에 적용될 수 있으며, 그 과정을 전적으로 또는 부분적으로 수행할 수 있으며, 빠르고, 정확하게, 그리고 어떤 사람보다 더 많은 양을 처리할 수 있다고 말했습니다.
8. AI를 통한 보다 효과적인 학습 및 교육
많은 조직들이 사람들이 어떻게 배울 수 있는지를 개선하기 위해 지능형 소프트웨어를 사용하거나 사용하는 방법을 탐구하고 있습니다.
지능형 도구를 사용하면 각 직원의 학습 필요성과 이해 수준에 따라 교육 계획을 맞춤화할 수 있습니다. Asgharnia는 이를 통해 조직이 더 효과적인 훈련 프로그램을 구현할 수 있다고 말했습니다.
9. AI를 코치 및 모니터로 사용
관련 응용 프로그램에서, 조직들은 직원들을 코치하는 AI 구동 시스템을 배포하고 있습니다. 전문가들은 이 기술이 거의 실시간으로 행동을 모니터링하고 분석하며 피드백을 제공함으로써 작업을 수행하는 직원들을 코치하거나 안내할 수 있는 능력을 가지고 있다고 설명했습니다.
예를 들어, 많은 물류 및 운송 회사들이 카메라, 눈 추적 기술 및 기타 AI 알고리즘을 특징으로 하는 시스템을 사용하여 방해받는 운전을 모니터링하고, 문제의 행동에 대해 직원들에게 알리고, 수정 조치를 제안하고 있습니다.
10. 결정 지원
AI가 기업에서 사용되는 유사한 방법은 지능형 결정 지원 시스템(DSS)의 사용입니다. 이러한 시스템들은 데이터를 분류하고 분석하며, 그 분석에 근거하여 인간이 결정을 내릴 때 제안하고 지침을 제공합니다.
Asgharnia는 의사, 회계사, 연구원 등이 이러한 소프트웨어를 사용하는 전문가 중 일부라고 말했습니다. 예를 들어, 그는 회계사가 고객에게 가장 유리한 세금 전략을 식별하기 위해 세법을 파악하는 데 도움을 주는 DSS를 지적했습니다.
11. AI를 활용한 품질 관리 및 품질 보증
제조업자들은 수십년 동안 AI의 한 형태인 기계 시각을 사용해 왔습니다. 그들은 이제 품질 관리 소프트웨어에 딥러닝 기능을 추가하여 품질 관리 기능의 속도와 정확성을 향상시키고 비용을 절감하는데 앞장서고 있습니다.
이러한 시스템들은 딥러닝 모델이 품질을 결정하는 데 사용되는 규칙을 스스로 생성함으로써, 점점 더 정밀하고 개선되는 품질 보증 기능을 제공합니다.
12. 개인화된 고객 서비스, 경험, 지원을 위한 AI
개인화된 고객 서비스와 경험 제공은 AI가 기업에서 가장 널리 사용되는 사용 사례 중 하나입니다.
Earley는 "고객에 대한 식별자를 사용하고 여러 시스템에서 신호를 통합하여 그들이 누구인지, 그들을 무엇으로 설명하는지, 그들을 움직이게 하는 것이 무엇인지 이해하고 개인화된 경험을 생성하고 있습니다."라고 설명했습니다.
그러나 AI를 이러한 목적으로 사용하는 것이 널리 퍼져 있지만, Earley는 회사들이 더 효과적일 수 있다고 말했습니다. "나는 개인화가 오늘날 잘 이루어지고 있지 않다고 생각하고, 아직 가능한 수준에 이르지 않았다고 생각합니다."라고 그는 말했습니다.
13. 안전한 작업
AI는 여러 산업에서 안전을 향상시키기 위해 사용되고 있습니다.
건설 회사, 공공기관, 농장, 광산 등이 외부 지역이나 넓은 지리적 지역에서 작업하는 다른 엔터티들은 카메라, 온도계, 모션 감지기, 날씨 센서와 같은 엔드포인트 장치에서 데이터를 수집합니다. 조직들은 이 데이터를 문제의 행동, 위험한 조건, 또는 비즈니스 기회를 식별하고 권고하거나 예방적 또는 수정 조치를 취하는 지능형 시스템에 입력합니다.
다른 산업들도 AI가 활성화된 소프트웨어 응용 프로그램을 사용하여 안전 조건을 모니터링하는 비슷한 방식을 사용하고 있습니다. 예를 들어, 제조업자들은 AI 소프트웨어와 컴퓨터 비전을 사용하여 작업자의 행동을 모니터링하고 그들이 안전 프로토콜을 따르고 있는지 확인합니다.
모든 종류의 조직들은 현장 IoT 생태계에서 수집한 데이터를 처리하기 위해 AI를 사용할 수 있습니다. 이 경우, 지능형 시스템들은 배달 트럭에서 산만한 운전과 같은 위험한 조건을 감시하고 회사에 알립니다.
14. 기능 영역 개선을 위한 AI
일반적인 기업 내 기능 영역들도 그들만의 특정 필요성을 충족시키기 위해 AI를 잘 활용하고 있습니다.
l 고객 서비스는 머신 러닝 알고리즘과 NLP로 구동되는 챗봇을 사용하여 고객 요청을 이해하고 인간 직원보다 더 빠르고 저렴하게 응답합니다. AI는 또한 추천 기능을 지원하는데, 이는 고객 데이터와 분석을 사용하여 고객이 필요하거나 원하고 따라서 구매할 가능성이 높은 제품을 제안합니다. 지능형 시스템은 챗봇과 추천 엔진에서 사용되는 분석에 기반하여 직원들이 고객에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있도록 제안을 제공할 수 있습니다.
l 마케팅은 지능형 시스템을 사용하여 사용자와 그들의 구매 패턴을 이해함으로써, 일반적인 대응보다 더 높은 성공률을 가진 타겟팅 마케팅 캠페인을 생성할 수 있습니다. 일부 조직들은 얼굴 인식, 지리공간 소프트웨어, 분석 등의 지능형 기술을 결합하여 매장 고객을 식별하고 그들의 개인적인 취향에 맞는 제품, 서비스, 판매를 홍보하고 있습니다.
l 공급 체인 기능은 언제 무엇이 필요하며 언제 공급품을 이동시키는 것이 최적인지를 예측하기 위해 알고리즘을 사용합니다. 이 경우, AI는 과잉 재고와 인기 있는 제품 부족의 위험을 최소화하거나 심지어 완전히 없애기 위해 비즈니스 리더들이 더 효율적이고 경제적인 공급 체인을 만드는 데 도움을 줍니다.
l HR 기능은 더 흥미롭고 정확한 채용 공고를 작성하고, 잠재적인 후보를 식별하고 스크린하며, 직원을 위한 개인화된 훈련과 개발 프로그램을 생성하는 데 AI를 활용합니다.
l 사이버 보안은 AI를 사용하여 기업 IT 환경을 더 효과적이고 효율적으로 모니터링하여 사이버 위협을 나타낼 수 있는 이상징후를 감지합니다.
l IT는 AI 시스템을 사용하여 코드를 작성하고 문서화할 수 있습니다.
l C-suite 및 이사회는 위험을 식별하고 분석하고 평가하는 데 AI를 사용하여 더 나은 위험 관리 전략을 만들 수 있습니다.
15. 특정 산업의 요구를 충족시키기 위한 AI
많은 AI 애플리케이션들이 산업 부문을 아우르지만, 다른 사용 사례들은 개별 산업의 특정한 요구에 맞춰져 있습니다. 다음은 몇 가지 예시입니다:
l 의료. 의료 산업은 인공 지능과 머신러닝 제품을 사용하여 최근 수십 년 동안 수집된 방대한 데이터를 분석하고, 인간이 혼자서는 찾아낼 수 없는 패턴과 통찰을 발견합니다. 진단 도구의 알고리즘은 의료진이 질병의 진행 초기에 더 정확한 진단을 내릴 수 있도록 돕습니다. 다른 지능형 도구들은 각 환자에게 최대의 효율성을 보장하도록 설계된 개별화된 치료 계획을 의료진이 개발하는 데 도움을 줍니다.
l 금융 서비스. 금융 서비스 업계는 사기 탐지, 디지털 및 데이터 보안을 위해 AI와 머신러닝을 사용하며, 과거의 데이터와 실시간 데이터를 분석하여 개별 거래의 적법성에 대해 거의 즉시 결정을 내릴 수 있습니다. 또한, 금융 서비스 회사들은 재산 관리, 대출 승인 및 거래 결정과 같은 더욱 특화된 응용 분야에 AI를 사용하고 있습니다.
l 산업 유지 보수. 산업 부문은 장비가 서비스를 필요로 할 가장 가능성이 높은 시기를 파악하고 유지보수 작업의 일정을 최적화하기 위해 예측적 기계 유지 보수에 AI를 사용합니다. 또한, AI는 공장에서 효율성을 높이는 데 사용되고 있습니다.
l 교통. AI는 늘어나는 자율주행 차량을 가능하게 하며, 이들 차량은 네비게이션 경험을 쌓음에 따라 더욱 똑똑해지고 있습니다. AI는 또한 더욱 똑똑한 교통 관리 작업과 교통물류에 사용되고 있습니다.
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