인공 지능과 기계 학습은 더 이상 공상 과학 소설의 요소가 아닙니다. 그것이 오늘날의 현실입니다. 이러한 기술은 다양한 산업을 변화시켰으며 IT 세계도 예외는 아닙니다.

AI/ML 기반 도구는 방대한 양의 데이터를 실시간으로 분석하고, 패턴을 식별하고, 이상 징후를 탐지하는 기능을 통해 IT 부문 비즈니스의 운영 효율성을 향상시키고 있습니다.

AI/ML이 현대 세계의 미래가 될 자격이 있는 이유는 무엇입니까? 비즈니스 운영 방식을 어떻게 바꾸고 있나요? 기술 산업에서 AI/ML의 중요한 역할을 이해해 보겠습니다.

AI와 ML의 부상

AI와 ML의 여정은 그야말로 놀랍습니다. 최근 몇 년 동안 우리는 IT 부문에서 AI와 ML의 놀라운 성장을 목격했습니다. 이러한 인기는 주로 빅데이터의 확산과 알고리즘의 발전에 기인합니다.

AI가 단순히 미래의 비전과 연관되었던 시대부터 ML 알고리즘이 일상 생활을 원활하게 탐색하는 오늘날의 현실로 되돌아갑니다. 이러한 기술은 엄청난 발전을 거쳤습니다.
에 따르면 선행 연구에 따르면, 머신러닝의 세계 시장 규모는 CAGR 35%라는 놀라운 성장률을 보이며 771.38년에는 약 2032억 19천만 달러에 이를 것입니다. 마찬가지로 AI도 CAGR 2,575.16%로 성장하여 2032년에는 XNUMX조 XNUMX억 XNUMX천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

따라서 이러한 기술은 기술 중심 세계에서 중심 무대를 차지했지만 자동화 및 기계 학습 알고리즘은 여기서 멈추지 않습니다. AI와 머신러닝은 지속적으로 개발되어 자금 지원과 혁신적인 사고 덕분에 프로세스를 간소화하고 생산성을 높이고 있습니다.

IT 산업에서 AI와 ML의 중요한 역할

정보 기술을 통해 컴퓨터는 데이터 저장, 전송, 검색 및 조작과 같은 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. AI는 이러한 컴퓨터에 지능의 징후를 삽입합니다. 결과적으로 이러한 컴퓨터는 이전에는 인간만이 처리할 수 있었거나 처리할 수 있었던 복잡한 작업을 수행합니다. 그들을 능가하다.

2023년 보고서에 따르면 Rackspace 기술, 조사 대상 기업의 72%가 AI와 ML을 IT 및 비즈니스 전략의 일부로 사용하고 있으며, 69%는 이를 가장 중요한 기술로 간주합니다. 이들 기업은 AI와 ML을 사용하여 기존 프로세스를 개선하고 위험을 줄이며 비즈니스 성과와 산업 동향을 예측하고 있습니다.

정보 기술에서 AI의 역할에 관해서는 딥 러닝 기능을 갖춘 머신 러닝이 최고의 사용 사례입니다.

기계 학습 알고리즘은 데이터 내의 연결과 패턴을 찾아내도록 설계되었습니다. 그들은 과거 데이터를 활용하여 결과를 예측하고, 정보를 분류하고, 데이터 포인트를 그룹화하고, 복잡성을 단순화하고, 심지어 새로운 콘텐츠를 생성합니다. ChatGPT, Dall-E 2 및 GitHub Copilot과 같은 최신 애플리케이션은 혁신적인 콘텐츠를 생성하는 기계 학습 기능을 보여줍니다.

IT 분야의 AL/ML 사용 사례

다음은 IT 부문에서 AI 및 ML의 일반적인 사용 사례입니다.

IT 지원 및 헬프데스크 자동화

AI 기반 챗봇, 가상 비서, 스마트 티켓 관리 시스템은 일상적인 요청을 신속하게 처리하여 사용자 만족도를 높입니다. 이러한 도구는 비밀번호 재설정부터 복잡한 하드웨어 구성까지 모든 문제를 해결합니다.

A에 따라 공부, AI는 95년까지 온라인 대화와 실시간 전화를 포함하여 모든 고객 상호 작용의 2025%를 촉진할 것입니다. 또한 기업은 AI를 고객 서비스에 통합함으로써 운영 비용을 30% 절감할 수 있습니다.

데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스

기업이 디지털 혁신을 선택하면서 이제는 엄청나게 가치가 있지만 수집, 분석, 처리하기가 부담스러운 데이터의 쓰나미에 직면하게 되었습니다. 패턴을 식별하고, 추세를 파악하고, 예측할 수 있는 능력을 갖춘 AI 및 ML 알고리즘은 IT의 데이터 분석에 혁신적인 이점을 제공합니다.

게다가 자연어 처리(NLP)를 통해 사용자는 ChatGPT와 같은 대화식 방식으로 데이터 통찰력을 얻을 수 있어 데이터에 더욱 쉽게 접근할 수 있습니다. Microsoft는 27%를 보고했습니다. 이익 증가 클라우드 컴퓨팅과 인공지능에 대한 투자에 중점을 두고 있기 때문입니다. 게다가 회사는 월 $US30를 청구할 예정입니다. 제너레이티브 AI 기능을 제공합니다.

클라우드 가격 최적화

AI 도구는 이러한 기업이 클라우드 사용 방법을 분석하고, 비용을 보다 정확하게 예측하고, 비정상적인 사용 패턴을 파악하고, 비용을 절약할 수 있는 방법을 찾고, 보다 저렴한 사용 리소스를 제안하는 데 도움이 됩니다.
예를 들어, Airbnb는 AWS 기반 AI를 사용하여 필요한 클라우드 용량을 효율적으로 관리하고, 비용 추적을 위한 도구를 만들고, 스토리지 및 컴퓨팅을 더욱 비용 효율적으로 만듭니다. Dropbox는 또한 AI를 사용하여 클라우드 서비스를 사용하면서 비용을 절감하고 AWS에 대한 의존도를 줄이며 약 75만 달러 절약.
IT 문서

NLP와 머신러닝을 통해 문서 분류 및 구성을 자동화하여 관련 정보를 더 쉽게 검색할 수 있습니다. 또한 AI는 문서에서 중요한 통찰력을 추출하고 이를 사용하여 필요한 세부 정보에 빠르게 액세스할 수 있습니다.

AI 기반 도구는 반복 작업을 자동화하고, 코드 조각을 생성하고, 디버깅을 지원하여 개발자를 지원합니다. 또한 AI는 코드 검토를 수행하여 코딩 표준을 준수하는지 확인하고 문제가 확대되기 전에 잠재적인 문제를 정확히 찾아냅니다. 또한 ML 알고리즘은 테스트 데이터에서 패턴을 감지할 수 있으므로 보다 효과적인 버그 감지가 가능하고 최종 제품의 결함 위험을 줄일 수 있습니다.

IT 운영 관리

IT 운영 관리(AIOps)의 AI 도구의 인기가 높아지고 있습니다. 에 따르면 신고이러한 도구는 스마트 알림 제공(70%), 문제의 주요 원인 파악(57%), 비정상적인 활동이나 위협 감지(52%), 자동 문제 해결(50%), 자원 사용 방법을 최적화합니다(27%).

델타 항공 AIOps를 사용하여 글로벌 운영에 대한 디지털 시뮬레이션을 만듭니다. 이 고유한 설정은 데이터를 분석하고 다양한 시나리오를 시뮬레이션하여 특히 악천후 중에 신뢰성을 유지하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 Delta 팀은 중대한 중단 전, 도중, 이후에 중요한 결정을 내릴 수 있습니다.

재무 보고 및 회계

AI 알고리즘은 여러 가지 방법으로 보고 및 회계에 도움이 됩니다. 주목할만한 방법 중 하나는 AI가 주어진 데이터 세트를 기반으로 보고서를 생성하는 데 도움이 되는 자동화된 보고서 생성입니다. 점점 더 많은 기업들이 재무 보고 및 회계에 AI를 사용하는 이점을 깨닫고 있습니다.
Intuit는 AI를 사용하여 고객의 재무 계획을 더 쉽게 만듭니다. Generative AI라는 플랫폼이 있습니다.

대규모 언어 모델을 사용하여 세금, 회계, 현금 흐름 관리 등의 작업을 처리하는 운영 체제(GenOS)입니다. 마찬가지로 PwC는 AI를 사용하여 자연어 처리, 기계 학습 및 기타 AI 기술을 통해 컨설팅 서비스를 강화하고 있습니다. 회사는 자사의 역량을 강화하기 위해 1억 달러 이상을 투자하고 있습니다. AI 기능.

사이버 보안 및 위협 탐지

방대한 양의 데이터를 실시간으로 분석하는 능력을 갖춘 AI 기반 시스템과 ML 알고리즘은 기존 보안 조치로는 눈에 띄지 않을 수 있는 시스템의 이상 현상과 의심스러운 활동을 감지할 수 있습니다. AI 및 ML에 대한 이러한 사전 예방적 접근 방식을 통해 조직은 위험을 완화하고, 응답 시간을 단축하고, 민감한 데이터를 보호할 수 있습니다.

하드웨어에 대한 예측 유지 관리

AI 알고리즘은 센서, 과거 성능 등의 데이터 분석을 수행하여 IT 하드웨어(예: 서버 또는 네트워킹 장비)에 문제가 발생할 수 있는 시기를 예측합니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 조직이 유지 관리 또는 교체 일정을 계획하고 문제를 조기에 발견하고 예상치 못한 가동 중지 시간을 방지하는 데 도움이 됩니다.

AI/ML 이니셔티브에 대한 최근 지출

AI/ML 이니셔티브의 급격한 증가는 이 기술의 혁신과 확산을 뒷받침하고 있습니다. 현대 기업은 프로세스를 혁신하고 효율성을 향상하며 혁신을 위한 새로운 길을 열어주기 위해 이러한 기술에 상당한 예산을 할당하고 있습니다.

미국과 중국 AI 투자의 선두주자인 미국은 2013년부터 250개 기업에 약 4,643억 달러를 투자하며 전반적인 선두를 차지하고 있습니다. 2022년에만 미국에서 524개의 AI 스타트업이 설립되어 비정부 자금으로 47억 달러라는 인상적인 자금을 확보했습니다. Govini 데이터에 따르면 연방 정부의 AI 이니셔티브에 대한 총 지출은 2.5년 이후 2017배 증가했습니다.

한편, 중국은 2022년에 가장 높은 평균 기업 투자를 기록했으며, 새로 설립된 160개의 AI 스타트업이 각각 평균 ​​71만 달러를 받았습니다. 게다가 영국의 첫 번째 개최에 대응하여 AI 안전에 관한 글로벌 서밋, 과학, 혁신 및 기술부 장관은 AI 프로젝트에 37만 파운드를 투자한다고 발표했습니다.

이러한 자금 조달 급증으로 인해 AI가 국경을 넘어 전 세계적으로 영향을 미치게 되었습니다. 특히, 게이츠 재단 는 저소득 및 중간 소득 국가에서 50개의 생성 AI 프로젝트를 지원하고 있습니다.

AI/ML의 미래

AI와 ML을 IT 산업에 통합하는 것은 선택의 문제가 아니라 디지털 시대의 과제에 대한 대응입니다. 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅, 고급 분석의 융합에는 AI와 ML의 혁신적인 힘을 활용할 수 있는 적응형 솔루션이 필요합니다.

따라서 AI는 더 이상 일시적인 유행이 아닙니다. 그것은 기술 세계의 미래입니다. 데이터 기반 통찰력, 예측 분석 및 투명한 모니터링을 제공하여 기업의 사회적 책임(CSR)을 혁신하는 능력은 밝은 미래를 의미합니다.

이러한 미래형 기술의 중요성을 인식하는 조직은 얼리 어답터일 뿐만 ​​아니라 미래 지향적인 IT 환경의 설계자로서 자리매김합니다.

최근 메타의 CEO는 인간 지능과 동등한 도구를 만들어 대중에게 공개하겠다는 계획을 밝힌 뒤 '무책임하다'는 비난을 받았다. 또한 OpenAI의 ChatGPT와 같은 생성 AI 도구가 직면하고 있습니다. 저작권 소송.

따라서 AI/ML 기술은 이러한 과제를 극복하고 장기적으로 입지를 유지하기 위해 IT 운영에서 책임 있는 통합을 보장해야 합니다.

최종 단어

한때 유행어에 불과하다고 생각되었던 AI는 이제 현대 비즈니스의 필수적인 부분이 되었습니다. 일상적인 작업 자동화부터 심층 분석 수행에 이르기까지 AI는 많은 발전을 이루었습니다. 이제 조직은 이러한 기술의 혁신적인 잠재력을 인식했습니다.

이러한 기술 혁명에 대응하여 현대 기업은 AI/ML을 운영에 통합하기 위해 상당한 예산을 할당했습니다. 그러므로 우리는 AI와 머신러닝의 빛나는 미래를 예측할 수 있습니다.
윤리적 고려와 법적 테스트가 확실히 광범위한 채택을 방해하려고 시도하겠지만, 이러한 강력한 기술은 이제 직면할 수 있는 모든 문제를 극복할 수 있는 능력을 보유하고 있습니다.

추천 이미지 크레딧: 벤조익스/Freepik.

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• 출처: https://dataconomy.com/2024/02/06/navigating-tomorrow-role-of-ai-and-ml-in-information-technology/