AI가 규칙을 다시 쓰고 있습니다. 전통 산업은 어떻게 변화할 수 있을까요?-일체 포함-php.cn

과학기술이 발달하면서 AI 기술이 시장의 대부분을 점유하고 있는 상황이라면, 전통산업은 어떻게 대처해야 할지 고민해야겠죠? 다음 글은 전통 산업이 AI 물결의 영향에 어떻게 적응할 수 있는지에 대해 저자가 편집하고 공유한 것입니다.

AI가 규칙을 다시 쓰고 있습니다. 전통 산업은 어떻게 변화할 수 있을까요?

디지털화 시대, AI 기술이 거대한 파도처럼 휩쓸고 있습니다. 신흥 산업과 전통 산업 모두 전례 없는 도전과 기회에 직면해 있습니다. 전통 산업의 경우 이러한 흐름에서 어떻게 기반을 찾고 변화를 수용할 것인지는 모든 기업가와 의사 결정자가 생각해 봐야 할 문제가 되었습니다.

1. 전통산업의 딜레마와 기회

제조, 농업, 소매, 서비스 산업 등 전통 산업은 깊은 역사적 축적과 독특한 문화적 전통을 가지고 있습니다. 이들 산업은 오랜 개발 기간에 걸쳐 고유한 운영 모델, 비즈니스 프로세스 및 시장 전략 세트를 형성해 왔습니다. 그러나 과학기술의 급속한 발전과 세계화의 진전으로 이들 산업 역시 유례없는 도전에 직면해 있습니다.

딜레마:

생산 효율성의 병목 현상: 오랫동안 많은 전통 산업에서는 생산과 관리를 인력과 경험에 의존해 왔습니다. 그러나 시장 규모가 확대되고 소비자 요구가 다양해짐에 따라 이러한 의존도는 현대 생산의 고효율 요구 사항을 충족할 수 없게 되었습니다.
시장 수요의 급격한 변화: 디지털화와 세계화의 맥락에서 소비자의 요구와 취향은 전례 없는 속도로 변화하고 있습니다. 이는 오랫동안 고정 시장 전략에 의존해 온 전통적인 기업들에게는 의심할 여지 없이 큰 도전입니다.
경쟁 심화: 기술의 발전과 다국적 기업의 유입으로 인해 전통 산업의 경쟁자는 더 이상 지역 기업이 아닌 전 세계의 거대 기업이 되었습니다. 이로 인해 시장 경쟁은 더욱 치열해지고, 전략을 제때에 조정하지 못하는 기업은 도태될 위험에 직면하게 됩니다.

기회:

기술 중심 혁신: 전통 산업은 다양한 어려움에 직면해 있지만 엄청난 기회도 있습니다. 오늘날 가장 혁신적인 기술 중 하나인 AI 기술은 전통 산업에 전례 없는 혁신 공간을 제공합니다. AI 기술을 도입함으로써 기업은 생산 효율성을 향상시킬 수 있을 뿐만 아니라 시장 수요를 더 깊이 파고들어 소비자에게 더욱 개인화된 제품과 서비스를 제공할 수 있습니다.
세계화의 시장 기회: 세계화가 진행됨에 따라 전통 산업도 해외로 진출하고 국제 시장에 진출할 수 있는 기회를 갖게 되었습니다. AI 기술을 통해 기업은 글로벌 시장의 요구와 동향을 보다 정확하게 분석하고, 보다 합리적인 시장 전략을 수립할 수 있습니다.
국경 간 협력 가능성: AI 물결 속에서 서로 다른 산업 간의 경계가 점차 흐려지고 있습니다. 이는 전통 산업에 다른 산업과 국경을 초월한 협력 가능성을 제공하여 보완적인 이점을 달성하고 함께 더 큰 시장 가치를 창출할 수 있는 가능성을 제공합니다.

2. AI 기술의 핵심가치

AI 기술이 어떻게 전통 산업에 변화를 가져올 수 있는지 논의하기 전에 먼저 AI 기술의 핵심 가치를 깊이 이해할 필요가 있습니다. AI, 즉 인공 지능은 단순한 기술이 아니라 데이터, 의사 결정 및 혁신에 대한 우리의 이해를 근본적으로 변화시키는 새로운 사고 방식입니다.

데이터의 힘:

전통적인 비즈니스 모델에서 데이터는 비즈니스 운영을 기록하고 보고하기 위한 보조 도구로 간주되는 경우가 많습니다. 하지만 AI 시대에는 데이터가 기업의 가장 귀중한 자산이 됐다. AI는 딥러닝과 머신러닝 기술을 통해 대량의 데이터에서 귀중한 정보를 추출하고 기업에 전례 없는 통찰력을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 제조 산업에서는 생산 데이터를 분석하고 장비의 작동 상태를 실시간으로 모니터링하여 예측 유지 관리를 달성하고 가동 중지 시간과 수리 비용을 크게 줄일 수 있습니다.

의사결정의 혁명:

AI의 도움으로 의사 결정은 더 이상 인간의 경험과 직관에만 의존하지 않습니다. AI 기술은 의사결정자에게 보다 정확하고 포괄적인 데이터 지원을 제공하여 의사결정 과정을 보다 과학적이고 합리적으로 만들 수 있습니다. 예를 들어, 소매업계에서는 소비자의 쇼핑 데이터를 분석하여 향후 판매 동향을 정확하게 예측할 수 있으며 이를 통해 재고 관리, 판촉 전략 등에 대한 강력한 데이터 지원을 제공할 수 있습니다.

혁신의 원동력:

AI 기술은 기업이 기존 비즈니스 프로세스를 최적화하는 데 도움을 줄 뿐만 아니라 기업에 새로운 비즈니스 영역을 열어줍니다. AI 기술을 통해 기업은 시장 수요를 더 깊이 이해하고 잠재적인 비즈니스 기회를 탐색하며 제품 및 서비스 혁신을 달성할 수 있습니다. 예를 들어 농업에서는 드론과 이미지 인식 기술을 사용하여 농지를 정밀하게 모니터링하고 농부들에게 보다 과학적인 식재 제안을 제공할 수 있습니다.

3. 변화를 수용하기 위한 세 가지 전략

AI 물결에 직면하여 전통 산업의 기업가와 의사 결정자는 혼란스럽고 불안감을 느낄 수 있습니다. 그러나 실제로 올바른 전략을 채택하는 한 전통 산업은 이 기술 혁명에서 충분히 자리를 찾을 수 있습니다. 다음은 전통 산업이 AI로 인한 변화를 더 잘 수용할 수 있도록 고안된 세 가지 핵심 전략입니다.

심층적인 협력과 공동 창작:

기술과 산업의 통합: AI 기술의 적용은 고립되지 않고 특정 산업 시나리오와 결합되어야 합니다. 따라서 전통산업계가 주도적으로 AI 기술 기업과 심도 있는 협력관계를 구축하고 AI 기술을 자국 사업과 접목시키는 방안을 공동으로 모색해야 한다. 예를 들어 섬유업계는 AI 기업과 협력해 머신러닝 기술을 활용해 섬유 소재에 대한 품질 검사를 실시해 제품 품질과 생산 효율성을 높일 수 있다.
개방형 혁신 플랫폼: 기업은 개방형 혁신 플랫폼 구축을 고려하고 외부 기술 팀, 연구 기관 및 스타트업을 초대하여 자체 산업에 적합한 AI 솔루션을 공동 개발할 수 있습니다. 이는 기술 연구 및 개발 프로세스를 가속화할 뿐만 아니라 기업에 더 혁신적인 아이디어와 기회를 제공할 수 있습니다.

훈련 및 교육:

내부 교육: AI 기술을 도입하려면 회사 직원에게 특정 기술 지식과 능력이 필요한 경우가 많습니다. 따라서 기업은 직원들이 관련 기술을 능숙하게 습득하고 적용할 수 있도록 AI 기술 교육을 늘려야 합니다. 이는 회사의 기술 적용 능력을 향상시킬 뿐만 아니라 직원의 혁신에 대한 인식과 열정을 향상시킬 수 있습니다.
학계와의 협력: 기업은 대학 및 연구 기관과 협력 관계를 구축하여 AI 기술에 대한 연구 및 교육 프로젝트를 공동으로 수행할 수 있습니다. 이를 통해 기업에 많은 기술 인재를 제공할 수 있을 뿐만 아니라 기업과 학계 간의 교류와 협력을 강화할 수 있습니다.

혁신적인 사고와 문화:

시행착오를 장려하세요: AI 기술을 적용하는 과정에서는 실패와 좌절이 불가피합니다. 기업은 직원들이 실패를 두려워하지 않고 도전하고 혁신할 수 있도록 격려해야 합니다. 시행착오를 장려하는 문화를 확립해야만 기업이 AI 물결을 계속 탐색하고 발전시킬 수 있습니다.
국경을 초월한 사고: AI 기술을 적용하려면 국경을 초월한 사고와 관점이 필요한 경우가 많습니다. 기업은 직원들이 자신의 전문 분야를 넘어 다른 산업, 분야의 전문가들과 소통하고 협력하여 더 많은 혁신 영감과 기회를 얻을 수 있도록 독려해야 합니다. 4. 구체적인 사례분석: 유통산업의 변화 소비자와 가장 직접적으로 접촉하는 산업으로서 유통산업의 변화가 특히 눈길을 끈다. AI 기술에 힘입어 소매 산업은 오프라인에서 온라인으로, 전통에서 현대까지 모든 연결 고리에 혁신과 기회가 가득합니다. 오프라인 소매의 인텔리전스:
스마트 선반: 스마트 선반은 센서와 카메라를 설치하여 선반에 있는 상품의 수량과 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있으며, 상품이 품절되거나 잘못 배치되었을 때 시스템이 자동으로 알림을 보내므로 효율성이 향상됩니다. 그리고 진열대 관리의 정확성.
무인 슈퍼마켓: RFID, 컴퓨터 비전 및 딥 러닝 기술을 사용하여 소비자는 무인 슈퍼마켓에서 자유롭게 제품을 선택할 수 있습니다. 계산대에 줄을 설 필요가 없으며 시스템이 자동으로 금액을 공제하여 소비자에게 더욱 편리한 쇼핑을 제공합니다. 경험.
온라인 소매의 개인화:
맞춤형 추천: AI 시스템은 소비자의 쇼핑 기록, 검색 기록, 소셜 네트워크를 분석하여 소비자에게 개인화된 제품 추천을 제공하여 전환율과 고객 만족도를 높일 수 있습니다.
Virtual Fitting : AR 기술을 통해 소비자는 온라인몰에서 제품을 직접 착용해보고 제품의 실제 효과를 직접 확인할 수 있어 구매 결정의 효율성이 크게 향상됩니다.
공급망 최적화:
지능형 재고 관리: AI 시스템은 판매 데이터, 시장 동향 및 공급망 정보를 분석하여 소매업체에 보다 정확한 재고 예측을 제공하여 재고 비용을 줄이고 자본 사용 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
동적 가격 책정: AI 시스템은 시장 수요, 경쟁사 가격, 재고 상황을 실시간으로 분석하여 소매업체에 동적 가격 제안을 제공함으로써 가격을 최적화하고 판매 수익을 높일 수 있습니다.