엔터프라이즈 AI란 무엇입니까?

엔터프라이즈 AI 소개

시간이 가장 중요하며 자동화가 답입니다. 지루하고 일상적인 작업, 사람이 주도하는 오류, 난잡한 경쟁, 그리고 궁극적으로 모호한 결정의 투쟁 속에서 Enterprise AI는 기업이 기계와 손을 잡고 보다 효율적으로 작업할 수 있도록 지원합니다. 그렇지 않으면 Netflix에서 자신의 종류의 프로그램을 탐색하거나 Amazon에서 원하는 액세서리를 찾고 구입하려면 어떻게 하시겠습니까? 자동차의 Waymo에서 마케팅의 빠른 분석에 이르기까지 인공 지능은 이미 남아있을 충분한 이유를 제공했습니다. 그러나 조직을 어떻게 돕고 있습니까? 또는 조직에서 어떻게 사용하고 있습니까? 정답은 엔터프라이즈 AI입니다.

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차례

엔터프라이즈 AI의 정의

엔터프라이즈 AI는 다양한 기능을 개선하기 위해 대규모 조직 내에서 인공 지능 기술 및 기술을 적용하는 것으로 정의됩니다. 이러한 기능에는 데이터 수집 및 분석, 자동화, 고객 서비스, 위험 관리가 포함되며 목록은 계속됩니다. AI 알고리즘, 기계 학습(ML), 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전 및 기타 도구를 사용하여 복잡한 비즈니스 문제를 해결하고 프로세스를 자동화하며 대량의 데이터에서 통찰력을 얻습니다.

엔터프라이즈 AI는 다양한 영역에서 구현될 수 있습니다. 여기에는 공급망 관리, 재무, 마케팅, 고객 서비스, 인사 및 사이버 보안이 포함됩니다. 이를 통해 조직은 데이터 기반 의사 결정을 내리고, 효율성을 높이고, 워크플로를 최적화하고, 고객 경험을 개선하고, 시장에서 경쟁 우위를 점할 수 있습니다.

엔터프라이즈 AI의 주요 특성

엔터프라이즈 AI는 데이터 분석에서 자동화에 이르기까지 조직의 여러 측면에 기여합니다. 그것은 모든 산업이나 비즈니스에 따라 다를 수 있는 다양한 기술과 기술 및 방법의 산물입니다. 작동 방식은 다음과 같습니다.

엔터프라이즈 애플리케이션을 위한 AI 기술의 결합

엔터프라이즈 애플리케이션에 활용할 수 있는 AI 기술은 많지 않습니다. 엔터프라이즈 AI 회사는 머신 러닝, 자연어 처리, 에지 컴퓨팅, 딥 러닝, 컴퓨터 비전 등의 기술을 사용합니다. 이러한 기술은 강력한 기능을 촉진하여 기업이 예측 분석, 이미지 인식 등과 같은 작업을 수행하도록 지원합니다. 딥 러닝과 같은 기술을 사용하는 Netflix의 개인화된 추천은 이에 대한 두드러진 예 중 하나입니다.

조직의 요구 사항을 충족하도록 맞춤화되고 설계됨

AI 엔터프라이즈는 다양한 기술의 조합입니다. 이제 조직이 시스템에서 접근하는 올바른 방법과 기술을 결정하는 것은 비즈니스 요구 사항에 달려 있습니다. 결국 공급망 관리에 효과가 있는 것이 전자 상거래의 경우에는 필요하지 않을 수 있습니다.

예를 들어 의료 분야의 엔터프라이즈 AI 회사는 영상 분석, 환자 모니터링 등과 같은 기술을 사용합니다. 이는 의료 행위의 효율성을 높이기 위해 수행됩니다. 에너지 산업은 예측 유지 관리, 재생 에너지 통합 등과 같은 기술과 기술을 사용하여 에너지 생성 및 소비를 최적화합니다. 레버리지의 차이는 인공 지능의 다른 지점을 탐색하는 조직으로 이어집니다.

엔터프라이즈 AI의 이점 및 적용

엔터프라이즈 AI의 주요 이점은 다음과 같습니다.

운영 효율성 및 생산성 향상

Enterprise AI의 궁극적인 기능 중 하나는 반복적이고 지루한 작업을 자동화하여 직원의 시간을 덜어주고 보다 전략적이고 가치가 높은 활동에 집중할 수 있도록 한다는 것입니다. 프로세스를 간소화하고 수동 오류를 줄이며 인적 자원 및 공급망 관리를 비롯한 다양한 부서 및 기능 전반에서 운영 효율성을 개선합니다. 결국 생산성의 생명의 은인입니다.

향상된 의사 결정 및 예측 기능

엔터프라이즈 AI 회사는 최소 시간에 대규모 데이터 세트를 분석하고 추세와 위험을 예측함으로써 포괄적인 인사이트를 기반으로 정보에 입각한 의사 결정을 내립니다. 표면에 보이지 않을 수 있는 패턴, 추세 및 상관 관계를 발견하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 보다 정확하고 효과적인 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 전자 상거래는 인공 지능을 사용하여 고객의 행동, 검색 및 구매에서 통찰력을 얻는 일반적인 예입니다. 전자 상거래 기업이 고객에게 개인화된 제안 및 검색 옵션을 제공하여 전반적인 경험을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

반복 작업 및 워크플로우 자동화

테슬라의 자율주행차 버즈부터 아마존의 알렉사에 이르기까지 일반 대중에게 더 빠르고 편리한 솔루션을 제공하기 위해 AI가 어떻게 사용되고 있는지에 대한 많은 증거가 있습니다. 조직의 경우 Enterprise AI는 기업이 데이터 수집 및 처리 시간을 줄이는 데 도움을 줍니다. 시간을 절약할 뿐만 아니라 워크플로를 간소화하여 관련 팀이 사람의 개입이 필요한 작업에 집중할 수 있습니다.

간소화된 데이터 분석 및 인사이트

AI 알고리즘은 실시간으로 방대한 양의 데이터를 분석하고 추세와 잠재적 위험을 나타내는 이상 징후와 패턴을 찾아내는 것으로 유명합니다. 엔터프라이즈 AI 회사는 추세를 살펴보고 심층 분석을 통해 실행 가능한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이는 현재의 데이터 세계로는 인간이 할 수 없는 일입니다. 궁극적으로 의사 결정을 촉진하고 직원이 다른 중요한 작업에 시간을 할애할 수 있도록 하며 경쟁업체보다 우위를 점하도록 돕습니다. 이는 잠재적인 위협에 더 취약한 산업, 즉 금융 부문에서 매우 유용한 것으로 입증되었습니다.

엔터프라이즈 AI 도구 및 플랫폼은 조직의 리소스와 기능을 촉진하여 AI 역량을 최대한 활용할 수 있도록 지원합니다. 이러한 도구에는 일반적으로 데이터 준비, 모델 교육 및 통합을 위한 기능이 함께 제공되므로 기업이 AI 솔루션을 채택하고 운영에서 효과적으로 혁신을 추진할 수 있습니다.

엔터프라이즈 AI 도구의 주요 특징 및 기능

엔터프라이즈 AI 도구 및 플랫폼은 고급 기술의 도움을 받아 다양한 비즈니스 프로세스를 분석, 해석, 예측 및 최적화하도록 설계되었습니다. 엔터프라이즈 AI 도구의 주요 기능은 다음과 같습니다.

데이터 분석- 엔터프라이즈 AI 도구는 정형 및 비정형 데이터를 비롯한 다양한 소스에서 방대한 양의 데이터를 수집하고 분석할 수 있습니다. 이는 관련 추세 및 패턴을 식별하기 위해 수행됩니다.
예측 분석- AI 모델은 기계 학습 알고리즘을 활용하여 기업이 미래 추세를 예측하고 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 도움이 되는 예측 모델을 개발합니다.
개인화- AI 모델은 기업이 고객의 선호도, 요구 사항 및 행동 패턴에 따라 고객과 맞춤형 상호 작용을 제공할 수 있도록 지원합니다.

이 메모에서 전문적 또는 개인 작업에서 MidJourney 및 Stable Diffusion과 같은 놀라운 혁신을 접한 적이 있습니까? 이것들 획기적인 기술 폭풍으로 세상을 사로 잡았고 우리 삶의 필수적인 부분이되었습니다. 작동 방식이 궁금하시다면 저희 워크숍- 확산 모델로 생성 AI 탐색 DataHack Summit 2023에서 귀하에게 딱 맞습니다. 여기에서 우리는 미스터리를 풀고 그들의 매혹적인 세계로 뛰어들 것입니다! 비밀은 확산 모델의 힘에 있습니다. 이러한 모델은 기계가 정보를 인식하고 처리하는 방식을 혁신하면서 현대 컴퓨터 비전의 중추로 부상했습니다. 판도를 바꾸는 Dalle 2에서 놀라운 Midjourney에 이르기까지 확산 모델은 새로운 이해의 시대를 열었습니다.

엔터프라이즈 AI 구현

Enterprise AI를 구현하려면 아이디어에도 아이디어가 필요합니다. 광대한 기술 세계에서 조직이 대가로 가치를 얻기 시작하기 전에 엔터프라이즈 AI에 대해 해결해야 할 것이 많습니다. 알아야 할 사항은 다음과 같습니다.

엔터프라이즈 AI 채택 및 배포와 관련된 단계

조직에서 엔터프라이즈 AI를 구현하는 프로세스에는 일반적으로 다음 단계가 포함됩니다.

조직 목표 및 목표 정의: 무엇보다도 AI를 통해 활용하려는 비즈니스 기회 또는 해결하려는 문제를 식별하십시오. 성공을 측정하기 위한 구체적인 목표와 메트릭을 설정합니다.
데이터 준비 상태 평가 및 데이터 전략 개발: 데이터의 품질, 가용성 및 관련성을 평가합니다. AI 이니셔티브를 지원하기 위해 추가 데이터 수집, 정리 또는 통합이 필요한지 결정합니다. 또한 AI 목적을 위해 데이터를 수집, 저장, 관리 및 보호하는 방법을 평가하는 것이 중요합니다. 데이터 프라이버시, 보안 및 규정 준수 요구 사항을 고려하십시오. 적절한 데이터 거버넌스 관행을 구현합니다.
다기능 팀 구성: 데이터 과학자, 엔지니어, 도메인 전문가 및 비즈니스 이해 관계자를 포함하여 다양한 전문 지식으로 팀을 구성하십시오. 협력하여 문제에 대한 전체적인 이해와 효과적인 구현을 보장합니다.
개발 계획 수립: AI 모델을 개발하고 미세 조정하는 프로세스를 시작합니다. 이를 위해서는 데이터 전처리, 모델 선택, 교육 및 평가를 포함한 작업을 거쳐야 할 수 있습니다. 피드백 및 성능 메트릭을 기반으로 모델을 계속 개선하십시오.
파일럿 : AI 모델의 효율성을 검증하고 의도한 사용 사례에 미치는 영향을 평가하기 위해 한 입 크기의 파일럿을 수행하는 것이 항상 현명합니다. 피드백과 실제 테스트를 기반으로 이러한 모델을 개선해야 합니다.
완성: 가장 중요한 단계 중 하나! 파일럿 단계가 모두 설정되면 AI 솔루션을 더 넓은 조직 범위로 확장해야 합니다. 따라서 AI를 기존 시스템 및 워크플로우에 통합하여 채택 및 영향을 극대화하십시오.
유지 관리 : 설정이 조정되면 AI 모델의 성능을 주시할 때입니다. 새로운 데이터를 사용할 수 있게 되거나 비즈니스 요구 사항이 발전하면 모델을 계속 업데이트하십시오. AI 배포로 생성되는 영향과 가치를 정기적으로 평가합니다.

성공적인 구현을 위한 고려 사항

엔터프라이즈 AI 구현은 까다로울 수 있습니다. 상세한 도로 지도 작성뿐만 아니라 숙련된 전문가도 필요합니다. 조직은 데이터 과학, AI, ML 및 기타 기술적 조각에 대해 더 깊이 이해하고 있는 개인을 찾습니다. Enterprise AI의 구현이 성공하려면 다양한 기술과 다음 요소를 갖춘 사람들로 구성된 팀이 있어야 합니다.

사업 목표: AI 전략을 미세 조정하고 회사의 광범위한 목표 및 목적과 일치하도록 하는 것이 엔터프라이즈 AI를 구현하는 첫 번째이자 가장 중요한 경로입니다. 적절한 사용 사례와 메트릭을 식별하는 것이 필수적입니다. 이것은 성공을 측정하고 최적화할 비즈니스 영역의 우선 순위를 지정하기 위한 것입니다.
데이터 품질 및 접근성: 기업은 데이터의 품질, 가용성 및 관련성을 평가하여 AI 알고리즘 및 도구와 호환되는지 확인해야 합니다.
보안 및 개인 정보 보호 정책: 조직은 보안 및 개인 정보 보호 문제에 주의를 기울여야 하며 잠재적인 위험을 방지하기 위해 모범 사례를 채택해야 합니다. 강력한 보안 프로토콜을 통해 가능하며 잠재적 위반 또는 무단 액세스로부터 고객 데이터를 보호합니다.
책임: Enterprise AI는 조직에 놀라운 일을 할 수 있지만 시스템이 투명하고 설명 가능하며 책임이 있는지 확인하는 것이 중요합니다. 모든 사람이 AI 권장 사항이 만들어지는 방법을 이해하고 의도하지 않은 결과나 편견의 위험을 줄이는 데 도움이 될 것입니다.
규정 준수 : Enterprise AI를 구현할 때 고려해야 할 가장 중요한 요소 중 하나는 규정 준수입니다. 조직은 법적 위험이나 평판 손상을 방지하기 위해 GDPR 또는 CCPA와 같은 규제 프레임워크를 준수해야 합니다.

기존 시스템 및 워크플로우와의 통합

엔터프라이즈 AI를 기존 워크플로우 및 시스템과 통합하는 것은 시행착오가 뒤섞인 것입니다. 거둘 수 있는 보상은 엄청나지만 성공의 큰 정도는 엔터프라이즈 인공 지능 문화 이전과 이후 사이에 발생하는 전환에 달려 있습니다. 따라서 조직이 이를 수행하기 위한 적절한 지침을 만드는 것이 필수적입니다. 필요한 도구와 기술을 제공하는 솔루션을 제공하는 서비스 제공업체와 파트너 관계를 맺는 것부터 시작됩니다. 또한 조직은 기존 시스템과 AI 모델 간의 완벽한 균형을 유지하기 위한 전략을 준비해야 합니다. 전환은 여기서 끝나지 않습니다. 사실 거기서 시작됩니다. 통합이 시작되면 기업은 AI 시스템의 성능을 지속적으로 감시하고 그에 따라 필요한 변경을 해야 합니다.

엔터프라이즈 AI의 과제와 위험

엔터프라이즈 AI 회사는 효율성, 디지털 변환을 개선하고 경쟁 우위를 확보할 수 있는 상당한 범위를 가지고 있습니다. 그러나 이를 구현할 때 조직이 인식해야 하는 고유한 일련의 문제와 위험이 따릅니다.

윤리적 고려 및 책임 있는 AI 관행

붐 이후로 AI는 혁신적인 기술뿐만 아니라 그것이 의도하지 않은 것일지라도 그것이 암시하는 편견에 대해서도 헤드라인을 장식했습니다. AI가 부상하면서 데이터 프라이버시, 투명성, 공정성 등 윤리적 기준에 대한 우려도 주목받고 있다. 그것은 확고한 규정에 의존하는 조직으로 이어졌습니다.

데이터 프라이버시 및 보안 문제

AI 시스템은 일반적으로 민감한 개인 또는 고객 데이터를 저장합니다. 이는 미래의 관행에 좋을 수 있지만 동시에 사이버 범죄자가 데이터베이스에 침입하여 침입할 수 있는 길을 열어줍니다. 엔터프라이즈 AI 회사는 개인 정보 보호 정책 및 암호화 프로토콜을 포함하여 강력한 데이터 보안 조치를 보장해야 합니다.

일자리와 인력에 대한 잠재적 영향

AI는 일상적인 작업을 자동화하고 있습니다! 따라서 인간의 직업 위험에 대한 질문은 전적으로 이치에 맞습니다. AI 채택의 급속한 증가는 일자리 감소로 이어져 잠재적으로 경제적, 사회적 문제를 야기할 수 있습니다. 점점 더 많은 개인이 가입하는 동안 데이터 과학 과정 AI 분야에서 경력을 계획하고 있지만 실업에 대한 두려움은 여전히 신선합니다.

엔터프라이즈 AI의 과제와 위험 — 출처: Analytics Vidhya

향후 동향 및 전망

많은 극적인 변화가 이미 진행되고 있는 가운데 세상은 Enterprise AI가 가져올 미래에 대해 궁금해하고 있습니다. 글로벌 엔터프라이즈 AI 시장은 16.81년 2022억 XNUMX천만 달러에서 102.9년까지 미화 2030억 달러, CAGR 47.16%를 기록했습니다. 즉, 등장할 기술과 다양한 산업에 제안하는 영향에 주목하고 있습니다.

엔터프라이즈 AI의 진화하는 기능 및 발전

엔터프라이즈 AI의 최신 개발 사항은 다음과 같습니다.

향상된 자동화 기능: 로봇 프로세스 자동화(RPA)와 같은 AI 시스템은 점점 더 정교해지고 반복 작업을 자동화하고 효율성을 높이고 비용을 낮추고 있습니다.
향상된 예측 및 의사 결정: 정확성에 대한 협상 없이 실시간으로 복잡한 데이터를 분석하여 미래 결과를 예측하고 정보에 입각한 결정을 내리는 것이 매우 쉬워졌습니다. 이는 고급 기계 학습 알고리즘 덕분에 가능했습니다.
이미지 및 음성 인식: AI는 이미지 인식 및 자연어 처리와 같은 복잡한 시각 및 언어 데이터를 해석할 수 있습니다. 이것은 마케팅, 고객 서비스 및 자동화를 위한 중요한 기회를 창출합니다.
개인 : AI는 이제 고객의 행동, 선호도 및 인구 통계를 기반으로 개인화된 제품, 서비스 및 콘텐츠를 고객에게 추천하고 있습니다. 이는 보다 개인화된 고객 경험을 제공합니다.

AI와 신흥 기술의 통합

인공 지능이 급증함에 따라 조직은 인공 지능의 기능을 활용하는 새로운 방법을 모색하고 있습니다. 이를 수행하는 가장 강력한 방법은 물론 다른 기술과의 통합입니다. 다음은 인공 지능이 AI 엔터프라이즈 구현을 촉진하는 통합 기술입니다.

IoT : IoT와 AI의 결합으로 연결된 장치에서 생성되는 방대한 양의 데이터를 수집하고 분석할 수 있습니다. AI 알고리즘은 이 데이터를 실시간으로 분석하여 사전 예방적 유지 관리, 스마트 홈 및 자율 주행 차량을 가능하게 합니다.
빅 데이터: 빅 데이터 조직에서 생성되는 엄청난 양의 데이터입니다. AI 알고리즘은 이 데이터를 신속하게 분석하여 인사이트를 추출하고 정보에 입각한 의사 결정을 가능하게 하여 비즈니스 결과를 개선할 수 있습니다.
블록 체인 : 블록체인과 AI는 공급망 관리를 혁신할 수 있습니다. IoT 장치는 제조업체에서 고객까지의 제품 여정에 대한 실시간 데이터를 제공할 수 있으며, 블록체인은 공급망의 투명성과 신뢰성을 보장할 수 있습니다. AI 알고리즘은 데이터를 분석하여 물류를 최적화하고 지연을 완화하며 자원의 효율적인 사용을 보장할 수 있습니다.
엣지 컴퓨팅: 엣지 컴퓨팅은 현재까지 가장 강력한 AI 트렌드 중 하나입니다. 데이터 전송 대기 시간을 크게 줄이고 AI를 통해 실시간으로 자동화된 의사 결정을 가능하게 합니다. 이 조합은 산업 자동화, 자율 주행 차량 및 스마트 홈에서 사용할 수 있습니다.

산업 및 부문에 미치는 영향

엔터프라이즈 AI는 산업과 분야 전반에 걸쳐 상당한 영향을 미치며 운영을 혁신하고 혁신을 주도하고 있습니다. 의료 산업에서 IBM Watson과 같은 AI 기반 진단 시스템은 방대한 양의 의료 데이터를 분석하고 정확한 진단을 위한 통찰력을 제공함으로써 의사를 지원하는 엄청난 잠재력을 보여주었습니다.

금융 부문에서 JP Morgan Chase와 같은 회사는 사기 탐지를 위한 AI 알고리즘을 성공적으로 구현했습니다. 이를 통해 의심스러운 거래를 더 정확하게 식별하여 수백만 달러를 절약했습니다. Amazon과 같은 거대 소매업체는 개인화된 추천과 효율적인 공급망 관리를 위해 AI의 힘을 활용했습니다. 그 결과 고객 경험이 개선되고 운영이 간소화되었습니다.

또한 제조 분야에서 General Electric과 같은 회사는 AI 및 기계 학습을 활용하여 생산 프로세스를 최적화하여 가동 중단 시간을 줄이고 품질 관리를 개선했습니다. 이는 기업용 AI가 산업을 어떻게 변화시켰는지, 기다릴 가치가 있는 미래를 약속하는 몇 가지 실제 시나리오에 불과합니다.'

엔터프라이즈 AI가 산업에 미치는 영향 — 출처: Analytics Vidhya

결론

엔터프라이즈 AI는 하나의 솔루션에 포함된 여러 인공 지능 기술 및 기술입니다. 한 비즈니스에서 채택하고 배포하는 AI 기업의 유형은 서로 다를 수 있습니다. 올바른 도구와 올바른 인적 자원에 대한 필요성도 마찬가지입니다. 글로벌 AI 시장 진출이 예상되는 가운데 1.59 조 달러 2030년까지 일자리와 고용의 행방을 조명하는 것이 공정하다.

경쟁은 더 이상 AI에 의해 촉진되지 않지만 접근 방식과 혁신 비즈니스는 이 혁명을 활용하기 시작했습니다. 이 기능을 유리하게 작동시키기 위해 기업은 실제 유리한 지점에서 기술을 알고 있는 전문가를 찾고 있습니다. 인공 지능에서 경력 경로를 만들기 위해 자신을 준비하고 있다면 다음과 같은 종합 프로그램에 등록하십시오. AI 및 ML 블랙벨트 플러스 Analytics Vidhya가 갈 길입니다. 개인화된 세션과 실제 프로젝트를 통한 학습 외에도 이 프로그램은 최상위 이름에 대한 배치 지원을 용이하게 하여 군중에서 눈에 띄게 할 뿐만 아니라 가장 수익성이 좋은 직업으로 가는 길을 닦도록 도와줍니다.

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자주 묻는 질문

Q1. AI와 엔터프라이즈 AI의 차이점은 무엇입니까?

A. 엔터프라이즈 AI는 조직에서 비즈니스별 요구 사항을 충족하는 대규모 AI 시스템을 개발, 배포 및 실행하는 데 사용됩니다. 반면에 Generative AI는 기업이 다양한 유형의 콘텐츠를 생산할 수 있도록 돕는 일종의 인공 지능입니다.

Q2. 엔터프라이즈 AI 플랫폼이란 무엇입니까?

A. 엔터프라이즈 AI 플랫폼은 조직에서 비즈니스 지향적이고 보다 광범위한 규모로 AI 기능을 활용하기 위해 사용하는 기술 그룹입니다. 솔루션은 맞춤형이며 비즈니스의 특정 요구 사항을 충족합니다.

Q3. 얼마나 많은 기업이 AI를 사용합니까?

A. TechJury 기사에 따르면 기업의 35%가 인공 지능을 사용하고 있으며 약 42%가 잠재력을 탐색하고 있습니다.

Q4. 기업에서 AI의 역할은 무엇입니까?

A. 기업은 인공 지능을 사용하여 대량의 데이터를 보다 효율적으로 수집, 처리 및 분석합니다. AI는 정확하고 빠른 데이터 분석을 촉진하기 때문에 기업이 패턴을 식별하고 미래 추세를 예측하여 정보에 입각한 의사 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

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