인공 지능(AI)은 공상 과학 소설과 신기한 로봇에서 시작하여 먼 길을 걸어왔습니다. AI가 이미 다양한 산업의 작동 방식을 변화시키고 있는 지금도 전문가들은 인류가 AI가 제공할 수 있는 것의 표면에만 간신히 접근하고 있다고 믿습니다.
공급이 아직 인공 지능에 대한 수요를 충족시키지 못하고 있다고 말하는 것이 타당하지만, 많은 산업이 AI의 혜택을 누리고 있으며 인공 지능 개발을 계속해서 옹호할 것입니다.
건강
AI는 이전에는 상상할 수 없었던 방식으로 의료에 혁명을 일으켰습니다. 이제 기계 학습 알고리즘은 질병 발생을 예측하고, 복잡한 생물정보학 데이터 세트를 분석하고, 약물 발견을 지원할 수 있습니다.
게다가 이제 알고리즘은 질병을 정확하게 진단할 수 있으며 때로는 전문가를 능가할 수도 있습니다. 웨어러블 장치는 생체 신호를 실시간으로 모니터링하고 사용자와 의료 전문가에게 불규칙성을 경고합니다. AI는 또한 로봇 수술을 지원하여 더 높은 정밀도를 제공하고 인적 오류를 줄입니다.
예를 들어 PathAI라는 스타트업은 머신러닝을 사용하여 다음을 수행합니다. 병리학자가 질병을 발견하는 데 도움을 줌 티슈 슬라이드로. AI 솔루션은 질병 진단의 정확성을 높이고 환자가 적절한 치료를 더 빨리 받을 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.
재무
금융 부문은 항상 데이터 중심이었으며 AI는 분석 프로세스를 향상시켰습니다. 자동화된 거래 시스템은 시장 동향을 분석하고 초인적인 속도로 거래를 실행할 수 있습니다.
"AI 기반 챗봇과 가상 비서가 고객 문의에 응하고, 사기 탐지 시스템은 고급 알고리즘을 사용하여 불규칙한 거래를 탐지하여 금융 운영의 보안과 신뢰를 보장합니다."
예를 들어 JPMorgan은 상업 대출 계약을 해석하는 AI 시스템인 COIN(Contract Intelligence)을 도입했습니다. 이전에는 법무 직원이 이 작업을 수행하는 데 수천 시간이 걸렸습니다. COIN 소프트웨어는 오류를 줄이고 몇 초 만에 작업을 완료합니다.
소매
소매 분야의 AI는 고객 경험을 향상하고 공급망을 최적화하는 데 중점을 둡니다. 증강현실(AR)과 AI를 기반으로 한 가상 공간을 통해 고객은 가상으로 제품을 사용해 볼 수 있습니다.
예측 분석을 통해 매장에 필요한 제품이 구비되어 있는지 확인합니다. AI가 고객의 선호도를 분석하고 제품을 제안하는 개인화된 쇼핑 경험이 표준이 되고 있습니다.
뷰티 소매업체 세포라(Sephora)는 증강 현실과 AI를 사용해 자사 앱에 가상 아티스트 기능을 출시했습니다. 고객은 구매하기 전에 수천 가지 립스틱 색상, 아이섀도, 속눈썹을 가상으로 시험해 볼 수 있어 쇼핑 경험이 향상됩니다.
농업
정밀 농업에서는 AI 기반 로봇과 드론을 사용하여 작물을 모니터링하고 유지하여 최적의 수확량을 보장합니다. 기계 학습 모델은 질병 발생이나 해충 침입을 예측하고 시정 조치를 제안합니다. AI는 작물 수확량을 예측하고 파종 및 수확에 가장 적합한 시기를 결정하는 데 도움을 줍니다.
존디어(John Deere)의 자회사인 블루리버 테크놀로지(Blue River Technology)는 머신러닝을 사용해 잡초를 인식하고 표적화해 정확한 양의 제초제를 뿌리는 '시 앤 스프레이'라는 로봇을 개발했다. 이 기계는 화학물질 사용을 최적화하고 비용을 절감합니다.
자동차
자율주행차는 더 이상 꿈이 아닙니다. AI 시스템은 센서에서 수집한 방대한 양의 데이터를 실시간으로 처리하여 사고를 피할 수 있는 순간적인 결정을 내립니다.
이러한 시스템은 방대한 데이터 세트로부터 지속적으로 학습하여 시간이 지남에 따라 운전 능력을 향상시킵니다. 또한 AI 기반 예측 유지 관리는 잠재적인 문제가 심각한 문제로 발전하기 전에 운전자에게 경고합니다.
예를 들어 Tesla 자동차에는 자동 조종 장치라는 고급 운전자 지원 시스템이 있습니다. 센서, 카메라 및 AI 알고리즘은 차선 중앙 조정, 적응형 크루즈 컨트롤, 특정 조건에서의 완전 자율 주행과 같은 기능을 제공합니다.
엔터테인먼트
AI는 스트리밍 플랫폼의 맞춤형 추천부터 플레이어의 스타일에 따라 게임이 발전하는 AI 기반 게임 디자인에 이르기까지 사람들이 콘텐츠를 소비하는 방식을 변화시키고 있습니다.
"게다가 이제 영화에서는 후반 작업 편집, 특수 효과, 심지어 실물과 같은 캐릭터 제작에도 AI를 사용합니다."
Netflix는 정교한 기계 학습 알고리즘을 사용하여 가입자의 시청 습관과 선호도를 분석합니다. 이 분석을 기반으로 맞춤형 추천을 제공하여 사용자 참여를 강화하고 시청자가 좋아할 콘텐츠를 찾을 수 있도록 합니다.
제조
AI 기반 로봇은 조립 라인을 최적화하여 정밀도와 효율성을 보장합니다. AI를 기반으로 하는 예측 유지 관리는 가동 중지 시간을 줄이는 동시에 품질 관리 AI 시스템은 설정된 표준을 충족하는 제품을 지속적으로 제공합니다. 사물인터넷(IoT)과 AI를 기반으로 하는 스마트 팩토리는 수요나 생산 변화에 실시간으로 적응합니다.
Siemens는 AI를 활용하여 공장과 창고를 최적화합니다. 공장 중 하나에서 AI 시스템은 특정 합금 생산에 영향을 미치는 온도 및 습도와 같은 변수를 모니터링합니다. 그런 다음 시스템은 생산 이상 현상이 언제 발생할지 예측하여 실시간 조정이 가능합니다.
AI가 비즈니스 환경을 바꾸는 방법
AI를 비즈니스 환경에 통합하면 조직의 운영, 경쟁 및 가치 제공 방식이 바뀌고 있습니다. AI는 방대한 데이터 세트를 빠르고 효율적으로 분석하여 이전에는 얻을 수 없었거나 시간이 많이 걸리는 통찰력을 제공합니다.
소매업체와 물류업체는 다양한 AI 도구를 사용하여 공급망 중단 예측, 재고 수준을 최적화하고 물류 계획을 강화합니다. 이를 통해 비용이 절감되고 리소스 활용도가 향상됩니다.
AI 기반 분석은 기업이 정보에 입각한 결정을 내리고, 패턴과 이상 현상을 식별하고, 추세를 보다 정확하게 예측하는 데 도움이 됩니다. 기업은 개인화된 마케팅 메시지부터 맞춤형 제품 추천까지 맞춤형 소비자 경험을 제공할 수 있습니다. 이러한 수준의 개인화는 고객 참여, 충성도 및 판매를 향상시킵니다.
AI를 기반으로 하는 로봇 프로세스 자동화는 반복 작업을 처리하여 운영 비용과 인적 오류를 줄일 수 있습니다. 이를 통해 효율성이 향상되고 인적 자원이 더욱 전략적이고 창의적인 노력에 집중할 수 있게 됩니다.
AI 기반 챗봇과 가상 비서가 XNUMX시간 내내 이용 가능해 고객 문의 사항을 해결하고 솔루션을 제공하며 사용자를 안내하여 고객 경험과 만족도를 향상시킵니다. AI는 또한 혁신적인 비즈니스 모델을 위한 길을 열어줍니다. 예를 들어 사람들은 구독 기반 서비스, AI 기반 마켓플레이스 및 컨설팅을 사용할 수 있습니다.
HR 부서는 이력서 심사, 직원 감원 예측, 사기 측정과 같은 작업에 AI를 사용합니다. AI는 더욱 다양하고 효과적인 팀을 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.
공급이 마침내 수요를 충족시키는가?
AI를 통해 적응하고 혁신하는 기업은 업계의 최전선에 서게 될 가능성이 높습니다. 반대로, 이를 수용하는 데 느린 기업은 보다 민첩한 경쟁업체에 의해 압도될 수 있습니다. 비즈니스의 미래는 여러 면에서 AI의 진화 및 적용과 얽혀 있을 것입니다.
확립된 AI 도구와 소프트웨어는 아직 다양한 산업의 요구를 충족하지 못하고 있습니다. 더 많은 부문에서 비즈니스 프로세스를 간소화하기 위해 AI가 필요할 것입니다. 이는 가까운 미래에 더욱 발전된 도구에 대한 수요가 증가함을 나타냅니다.
또한, 생성적 AI가 데이터 센터 구축 방식을 바꾸고 있습니다.
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