2023년 인공지능 발전 전망 기업이 어떻게 AI를 성공적으로 도입할 수 있을까?

인공지능(AI)의 도입과 그것이 비즈니스에 미치는 영향은 이제 중요한 변곡점에 있습니다. AI가 가져오는 실질적인 이점을 기업이 목격하면서 AI 채택이 매년 증가하고 있습니다.

PricewaterhouseCoopers가 발표한 조사 보고서에 따르면 AI가 세계 경제에 잠재적으로 기여하는 금액은 2030년까지 15조 7천억 달러에 이를 것입니다. 최근 IBM 설문 조사에서는 비용 절감, 주요 프로세스 자동화, 경쟁 압력 증가, 고객 기대치 변화 등 AI 채택을 촉진하는 주요 요인이 확인되었습니다.

AI 투자로 성공적인 수익을 얻으려면 비즈니스 관리자가 AI 분야의 발전 동향과 방향을 이해해야 합니다.

2023년 AI 개발 동향 예측

글로벌 AI 투자가 계속 증가함에 따라 사람들은 2023년 AI 개발 동향과 기업에 미치는 잠재적 영향을 이해해야 합니다.

1. 산업 응용 분야의 큰 발전

AI 모델의 개발 프로세스는 복잡하고 힘들며 반복적이며 좋은 모델을 구축하려면 며칠, 수천 번의 실험이 필요합니다. 로우 코드 AI/데이터 사이언스 플랫폼은 실험을 더 빠르게 만드는 데 도움이 되는 드래그 앤 드롭 인터페이스를 제공하여 모든 것을 변화시킵니다. 직관적인 그래픽 사용자 인터페이스(GUI), 시각적 재현성 및 협업은 데이터 과학 팀이 수많은 실험을 신속하게 수행할 수 있게 해주는 로우코드 플랫폼의 가장 큰 장점입니다. 로우 코드 AI 플랫폼은 데이터 엔지니어와 비즈니스 분석가를 시민 데이터 과학자로 승격시키는 데에도 이상적이며, 다양한 산업 분야에서 부족한 전문 데이터 과학자에 대한 의존도를 줄입니다.

2. AI 모델링의 핵심은 분산 모델입니다

데이터 과학팀은 수천 개의 모델을 대상으로 실험을 수행해야 합니다. 요즘 AI 모델은 수백만 개의 매개변수로 인해 상당히 복잡해졌습니다. 그리고 로우코드의 제어 하에 여러 실험을 동시에 수행할 수 있는 능력이 몇 배로 향상됩니다. 그러나 이러한 수천 가지 실험을 가능하게 하려면 데이터 과학 팀에는 수요에 따라 확장되는 비용 효율적인 컴퓨팅 시스템이 필요합니다. 기존 방법을 사용하여 이러한 복잡하고 메모리 집약적인 실험을 교육하는 것은 큰 과제입니다. 분산 컴퓨팅 기반 모델 교육은 이러한 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있으며 확장 가능한 엔터프라이즈 AI를 활성화하는 데 핵심입니다.

3. 머신러닝 운영(MLOps) 적용이 빠르게 성장하고 있습니다

McKinsey는 2021년 발표된 설문조사 보고서에서 MLOps의 활용이 기업이 AI로부터 성공적인 수익을 얻는 데 결정적인 요소라고 지적했습니다. MLOps는 실험 단계부터 생산 단계까지 기계 학습을 수행하고 엔터프라이즈 데이터 과학 프로세스의 주요 부분을 다루기 때문에 AI 리더와 데이터 과학자 사이에서 인기가 높아지고 있습니다. 이는 데이터 과학 책임자가 버전 제어, 신속한 확장 등과 같은 기능을 사용하여 프로덕션에서 수백 개의 모델을 관리하고 정리해야 할 때 더 나은 거버넌스를 보장합니다.

4. AI의 신뢰와 설명 가능성

AI는 더 이상 블랙박스로 간주되지 않습니다. 점점 더 많은 사람들이 중요한 비즈니스 결정을 내리기 위해 AI에 투자하고 있습니다. 따라서 AI를 신뢰하여 민감한 프로세스를 자동화하는 과제를 극복하는 것이 중요합니다. 이 전체 시나리오는 의사 결정에 필요한 요소를 이해하는 데 도움이 되는 설명 가능한 AI의 출현으로 이어졌습니다. 설명 가능한 AI의 투명성은 AI에 대한 신뢰를 구축하고 채택을 늘리는 데 핵심입니다.

5. 사이버 보안에 AI 적용

사이버 위협의 복잡성이 증가함에 따라 기업은 AI를 보안 솔루션에 통합하고 있습니다. AI는 이제 사이버 위협 예방 및 보호를 자동화하는 다음 단계로 민감한 데이터의 일상적인 저장 및 보호를 처리하고 있습니다. 잠재적 위협이나 패턴을 탐지하고 사이버 공격자의 잠재적 의도를 식별하기 위해 인텔리전스 분석 기능을 더욱 강화하는 데 사용됩니다.

성공적인 AI 채택의 비결

Accenture의 조사에 따르면 AI를 전략적으로 확장하는 기업은 단일 개념 증명을 추구하는 기업에 비해 성공률은 2배, 수익은 3배 더 높은 것으로 나타났습니다.

AI 도입 초기 단계의 기업에 대한 투자 수익률은 높지 않을 수 있는 것으로 나타났습니다. 기술이 비즈니스에 크게 기여할 수 있도록 AI를 조직 전체로 확장해야 합니다.

AI를 핵심 비즈니스 프로세스, 워크플로 및 고객 여정에 통합함으로써 일상적인 운영 및 의사 결정 작업을 최적화할 수 있습니다. McKinsey는 연구 보고서에서 이 접근 방식을 채택한 기업이 가치와 규모의 성장을 달성할 가능성이 높으며 일부 기업은 수익이 약 20% 증가할 것으로 예측합니다.

AI의 성공적인 확장

AI의 성공적인 확장의 주요 동인은 사람, AI 소프트웨어, 컴퓨팅 인프라와 같은 특정 요소에 따라 달라집니다. AI 성숙도를 높이려면 기업은 데이터 통찰력의 모든 것을 이해하고 이를 비즈니스 프로세스에 통합해야 합니다.

결제, 거래량, 매출 등 일상 업무를 효과적이고 효율적으로 지원하고 분기별 보고서도 생성할 수 있는 AI 시스템을 도입하는 것이 중요한 요구 사항 중 하나입니다. 기업 내 모든 부서의 사람들은 AI를 사용하여 어떤 부서의 제한도 받지 않고 데이터 인사이트에 쉽게 접근할 수 있습니다. 회사가 확장됨에 따라 AI는 새로운 영역을 탐색하거나 기존 제품에 대한 새로운 제품을 개발하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

결론

기업은 AI의 이점과 가능성을 탐색하고 AI 투자에 전략적 접근 방식을 취해야 합니다. AI를 채택함으로써 기업은 기존 프로세스를 가속화하거나 자동화하는 것 이상의 일을 할 수 있으며, 새로운 기회를 최대한 활용하고 직원, 고객 및 이해관계자 사이에서 AI의 영향력을 높일 수도 있습니다.

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