조직에 인공지능 솔루션 통합

인공지능은 우리가 살고 일하는 방식 전체를 혁신할 잠재력을 가지고 있다. 과학자들은 AI를 계속 발전시킬 것이며, 기술이 여전히 초기 단계에 있지만 큰 가능성을 보여주고 있다. 그동안 조직은 어떤 애플리케이션이 AI에 적합한지 결정해야 할 것이다.

조직은 전통적으로 상위 수준의 의사 결정을 지원하기 위해 비즈니스 인텔리전스(BI) 보고서와 내장형 데이터 분석에 의존해 왔습니다. 최근에는 인공 지능 및 기계 학습 도구와 기술이 데이터 분석 결과를 향상시키기 위해 조직이 사용할 수 있는 더 광범위한 데이터 분석 기능 제품군에 통합되었습니다. 의사 결정을 개선하기 위해 AI를 사용하는 것은 오랜 아이디어였지만, 조직은 AI를 적용할 위치에 대해 더 광범위하게 생각해야 합니다.

덜 이해되고 있는 것은 비즈니스 기능을 수행하는 역할을 담당하는 운영 서비스 라인의 애플리케이션입니다. 이미 고전적인 알고리즘 프로그래밍이 필요한 정교한 스크립팅 기술을 활용하여 인적 노동을 증강하는 자동화 추세가 있습니다. 스크립팅 기술이 많은 FTE 시간을 절약하지만, AI는 자동화를 다음 단계로 끌어올려 기계가 인간처럼 인간보다 더 많은 노동 집약적인 작업을 수행할 수 있게 할 것입니다.

증가하는 자동화 양으로 인한 일자리 대체에 대한 타당한 우려가 있지만, 기술의 발전은 확실성이며 관련 정치 구조가 미래에 그러한 상황을 해결할 것입니다. 자유 시장과 점점 더 세계화되는 세계에서 조직은 경쟁자가 그럴 가능성이 높고 우위를 차지할 것이기 때문에 그러한 기술을 채택하지 않을 여유가 없습니다. 동시에 정부 및 비영리 단체도 마찬가지인데, 동료에 비해 그러한 기술에 접근하지 못하면 영향력을 잃을 것이기 때문입니다.

이 기사에서는 인공지능 시스템이 해결한 일반적인 문제와 이를 조직의 애플리케이션을 해결하는 데 어떻게 적용할 수 있는지 탐구할 것입니다.

인공 지능을 통해 구현된 최근 응용 프로그램

다음 애플리케이션은 인공지능을 사용하며 현재 프로덕션 시스템에서 표준으로 활성화되어 있습니다:

인공 지능 솔루션이 활발히 탐색되고 있는 애플리케이션

다음 애플리케이션은 인공지능을 사용하며 현재 활발한 R&D, 따라서 프로덕션 시스템 사용에 제한이 있었습니다:

비즈니스 내에서 인공지능이 적합한 새로운 문제를 식별하는 방법

기술의 참신성을 고려할 때 조직 내에서 수행되는 작업 중 인공지능 시스템을 활용하는 데 적합한 작업을 직접 결정하는 방법이 유리할 것이며, 일반적인 의사결정 프레임워크는 여전히 개발 중입니다.

Telemus AI™에서의 당사의 경험에 따르면 인공 지능으로 가능한 것을 보여주는 것은 전략적 의사 결정권자가 자신의 조직을 가장 잘 알기 때문에 이를 어디에 적용해야 할지 가장 잘 이해하는 데 일반적으로 큰 도움이 됩니다.

위의 목록과 다양한 사례 연구를 검토하고, AI가 도움이 될 수 있는 조직 내의 적절한 문제를 식별한 다음, AI 전문가와 상담하여 AI를 해당 특정 분야에 적용할 수 있는지 논의할 것을 권장합니다.

식별된 문제에 대한 올바른 인공 지능 솔루션 선택

주어진 애플리케이션에 가장 적합한 인공지능을 선택하는 데 있어 정확한 과학은 없습니다. 대부분의 연구자들은 AI가 적합한 도메인에 대한 지식, 무엇이 잘 작동하는지에 대한 인간의 직관을 결합한 탐구적 접근 방식을 사용하며, 어떤 시스템이 가장 잘 작동하는지 결정하기 위해 여러 방법론을 사용한 일련의 실험을 실행합니다. 이 과정은 모든 연구와 마찬가지로 비용이 많이 들고 위험할 수 있으며 원하는 결과가 달성될 것이므로, 오버헤드를 최소화하기 위해 풍부한 경험을 가진 AI 제공자를 선택할 것을 권장합니다.

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