AI(인공 지능)는 기계와 컴퓨터 시스템이 인간과 유사한 지능으로 작업을 수행할 수 있도록 하는 다양한 기술을 의미합니다. 여기에는 의사 결정, 문제 해결, 학습 등이 포함되며, 이를 통해 사용자는 효율성과 생산성을 높일 수 있습니다.
AI(인공 지능)는 기계와 컴퓨터 시스템이 인간과 유사한 지능으로 작업을 수행할 수 있도록 하는 다양한 기술을 의미합니다. 여기에는 의사 결정, 문제 해결, 학습 등이 포함되며, 이를 통해 사용자는 효율성과 생산성을 높일 수 있습니다.
AI라는 개념은 오래전부터 존재해 왔습니다. 1700년대 후반 Mechanical Turk에서 구상한 초기 개념부터 1950년대에 도입된 최초의 AI 관련 알고리즘, 그리고 2000년대 지능형 소프트웨어 솔루션(예: 지능형 자동화, AIOps, 하이퍼오토메이션)에 이르기까지 학습 시스템의 적용은 개념 구상부터 실제 제작까지 꾸준히 발전해 왔습니다.
그리고 2022년 11월 ChatGPT의 출시는 새로운 AI 시대의 시작을 알렸습니다. 갑자기 대규모 조직과 기업은 물론 개인 사용자들도 첨단 지능형 기술을 폭넓게 사용할 수 있게 되었습니다. 지능형 챗봇 및 생성형 AI 시스템과 상호작용하는 것이 검색 엔진을 사용하는 것만큼이나 자연스러운 일이 되었습니다. 더 중요한 것은 최신 AI가 단순히 인간의 상호작용을 모방하는 수준을 넘어 이미지, 동영상, 음악, 코딩 등을 학습하고 높은 정확도로 시뮬레이션할 수 있게 되었다는 점입니다.
새로운 발전으로 인공 지능의 지형이 바뀌고 있습니다. 오늘날의 AI는 전례 없이 탁월한 컴퓨팅 성능, 방대한 양의 데이터, 정교한 알고리즘으로 대표됩니다. 이러한 요소들이 결합되어 데이터로부터 학습하고 패턴을 식별하며 인적 개입을 최소화하면서 정보를 바탕으로 의사 결정을 내릴 수 있는 시스템을 만듭니다. 사전 정의된 규칙을 구현하는 데 국한되었던 이전의 AI와 달리 최신 AI 시스템은 역동적이며 지속적으로 학습하고 시간이 지남에 따라 성능을 개선합니다. 이러한 변화로 한때 공상 과학 소설에서나 나올 내용으로 여겨졌던 자율 주행 차량, 여러 언어 간의 정확한 실시간 번역, 연중무휴 24시간 의료 모니터링과 같은 AI 애플리케이션을 향한 길이 열렸습니다.
AI의 접근성이 광범위해진 부분적인 이유 중 하나는 클라우드 컴퓨팅과 오픈 소스 소프트웨어 덕분에 이러한 많은 기술을 사용하기 위한 진입 장벽이 낮아졌기 때문입니다. 오늘날의 AI는 단순히 일상적인 작업을 자동화하는 것이 아니라 인간의 역량을 강화하고 혁신과 창의성을 위한 새로운 기회를 창출합니다.
AI 연구의 목표는 진정한 인간 수준의 지능을 가진 인공 시스템을 만드는 것인데, 이는 아직 AI가 도달하지 못한 이정표입니다. 따라서 모든 혁신은 그 방향으로 나아가는 한 걸음입니다. 두 가지 유형의 인공 지능, 즉 약한 AI와 강한 AI 간의 관계를 고려해 보세요.
약한 AI(좁은 의미의 AI 또는 ANI라고도 함)는 특정 작업 또는 일련의 작업을 지능적으로 수행하도록 설계되었습니다. 챗봇, 추천 시스템, 음성 인식 기술 등 오늘날 사용되는 대부분의 AI 시스템이 이 범주에 속합니다. 이러한 시스템은 특정 영역에서는 "지능적"이지만 인간의 경우 자연스럽게 발달하는 일반적인 이해나 의식이 부족합니다.
오늘날 가장 진보된 형태의 지능형 솔루션도 "약한" AI로 분류될 수 있습니다. 특정 작업에서 인간을 능가할 수 있지만 주어진 기능을 넘어 다른 영역으로 확장하고 지능을 적용하기에는 복잡성이 부족합니다.
강한 AI(범용 인공 지능 또는 AGI라고도 함)는 AI 연구의 최전선을 대표하며, 인간에 필적하는 일반적인 인지 능력을 갖추고 광범위한 작업에 걸쳐 지식을 완벽하게 학습, 이해, 적용할 수 있는 시스템을 구축하는 것을 목표로 합니다. 강한 AI는 인간이 할 수 있는 모든 지적 작업을 수행할 수 있습니다.
이것이 가능성의 영역 밖의 일처럼 들린다면 현재로서는 그렇기 때문입니다. 오늘날 AGI는 실질적 현실이 아닌 이론적 개념으로 남아 있지만, 그 경계가 모호해지기 시작했습니다. 어쨌든 강한 AI의 개발은 우리가 기술과 사회에 접근하는 방식을 혁신할 것입니다. 또한 기계가 스스로 생각할 수 있는 세상에서는 지능과 의식의 본질, 그리고 인간의 역할에 대한 심오한 윤리적, 철학적 질문을 제기할 수도 있습니다.
또 다른 중요한 차이점은 인공 지능과 증강 지능의 차이입니다. 둘 다 방대한 양의 데이터를 처리하기 위해 AI 알고리즘을 사용하지만, 인간과의 상호작용에 미치는 영향과 적용 범위는 크게 다릅니다.
인공 지능은 자율적으로 작동하며 최소한의 인적 개입으로 데이터를 분석하여 의사 결정을 내립니다. 인공 지능은 기계가 지능적인 인간의 행동을 모방할 수 있도록 지원하는 광범위한 기술과 기법을 포괄합니다. AI 시스템은 복잡한 데이터 세트 분석, 음성 인식, 미디어 생성 등의 작업을 독립적으로 수행할 수 있습니다. 이러한 역량은 자동화된 시스템이 생산성과 효율성을 크게 높일 수 있는 분야에서 AI의 가치를 높여줍니다.
반면, 증강 지능은 인간의 의사 결정 프로세스를 대체하는 것이 아니라 개선하도록 설계되었습니다. 또한 인사이트와 추천을 제공하여 인간이 보다 효과적으로 행동할 수 있도록 지원합니다. 예를 들어, 소매업에서 증강 지능은 구매자 데이터를 분석하여 판매자에게 상품 배치 전략을 추천할 수 있습니다. 이러한 공동 작업 접근 방식은 인간의 전문성과 창의성을 머신 인텔리전스로 보완하여 인간이 입력한 정보와 기술과 간의 균형을 유지합니다.
증강 지능은 AI보다 덜 발전된 것처럼 보일 수 있지만, 그럼에도 불구하고 가치 있는 기술입니다. 소셜 인텔리전스로 가득 찬 증강 지능은 인간의 의도와 요구를 이해하고 예측할 수 있습니다. 이러한 구분은 인간과 기계 간의 미묘한 차이에 대한 이해와 공동 작업이 필요한 분야에서 매우 중요합니다.
증강 지능과 인공 지능을 결합하면 기술을 사용하기 위한 포다 포괄적인 프레임워크가 생성되는데, 여기서 AI는 데이터 중심의 세부 관점을 제공하는 반면 증강 지능은 인간의 이해와 직관이라는 중요한 맥락을 제공합니다.
AI 내의 다른 차이점도 살펴봐야 합니다. 인공 지능은 많은 지원 기술을 기반으로 구축되는데, 두 가지 가장 필수적인 기술은 ML(머신 러닝)과 DL(딥 러닝)입니다. 여기서는 이러한 기술을 비교하고 AI와의 관계를 살펴봅니다.
- AI
인공 지능은 기계가 인간 지능을 모방할 수 있도록 하는 모든 기술을 포괄하는 광범위한 개념입니다. 여기에는 학습, 추론, 문제 해결, 인식, 언어 이해 등이 포함됩니다. AI 시스템은 단순한 규칙 기반 알고리즘부터 자율적으로 학습하고 적응할 수 있는 복잡한 신경망 다양한 유형이 존재합니다. - ML
머신 러닝은 데이터를 통해 학습하는 시스템을 구축하는 데 중점을 둔 AI의 한 분야입니다. 이러한 시스템은 작업을 수행하도록 명시적으로 프로그래밍되는 대신 패턴을 학습하고 의사 결정을 내립니다. ML은 작업별 규칙을 직접 코딩하는 것에서 더 많은 데이터에 노출되면서 시간이 지남에 따라 성능이 향상되는 알고리즘을 만드는 것으로의 전환을 의미합니다. - DL
딥 러닝은 머신 러닝의 보다 구체적인 하위 집합으로, 데이터를 분석하기 위해 계층적(또는 "심층") 신경망을 사용합니다. 이러한 신경망은 인간 두뇌의 구조와 기능에서 영감을 받아 기계가 보다 복잡한 계층적 방식으로 데이터를 처리할 수 있도록 합니다. 딥 러닝은 이미지 및 음성 인식, NLP(자연어 처리), 자율 주행 차량 등 최근 AI의 많은 발전을 이끈 원동력이었습니다. DL은 방대한 양의 비정형 데이터를 통해 학습할 수 있는 능력 덕분에 인간의 능력이나 기존 ML 기술로는 불가능한 인사이트와 패턴을 추출하는 데 특히 강력합니다.
AI는 그 개념 자체로도 매력적이지만, 진정한 의미는 다양한 분야에 걸쳐 제공하는 혜택에 있습니다. AI는 우리가 기술과 상호작용하는 방식을 혁신하고 최적화합니다. 그 결과 인공 지능의 혁신을 통해 몇 가지 분명한 이점을 얻을 수 있습니다.
AI는 반복적인 대량의 작업을 안정적이고 효율적으로 자동화하는 데 탁월합니다. 이 역량은 인간이 단조로운 작업에서 벗어나 창의적인 활동과 전략적으로 보다 중요한 작업에 집중할 수 있도록 해줍니다. AI 시스템은 24시간 내내 지치지 않고 작동할 수 있으며, 인력으로는 불가능한 속도와 규모로 데이터 분석, 워크플로우 관리, 복잡한 계산 등을 수행합니다.
AI는 기존 제품의 기능을 크게 향상시킵니다. 음성 명령을 이해하는 스마트폰부터 선호도와 습관을 학습하는 스마트 홈에 이르기까지, AI는 점점 더 많은 소비자 기술에 탑재되고 있습니다. 이를 통해 사용자 경험을 개선하는 동시에 일상적인 장치의 편의성과 접근성을 대폭 강화할 수 있습니다.
AI 시스템은 점진적 학습 알고리즘을 통해 시간이 지남에 따라 개선될 수 있습니다. 이러한 적응성을 바탕으로 온라인 쇼핑의 맞춤형 상품 추천부터 소셜 미디어 플랫폼의 맞춤형 콘텐츠 피드에 이르기까지 사용자 지정된 경험을 제공할 수 있습니다. 사용자 행동과 선호도를 분석하면 AI가 관련성이 높은 상호작용을 제공할 수 있습니다.
딥 러닝 기술로 방대한 양의 데이터를 분석하는 AI의 능력은 사기 탐지, 재무 모델링, 의료 진단과 같은 분야에서 새로운 가능성을 열어주었습니다. AI는 여러 레이어로 구성된 신경망을 사용하여 데이터 깊숙이 숨겨진 인사이트를 발견할 수 있으므로 연구자, 비즈니스, 의료 전문가에게 강력한 도구가 될 수 있습니다.
AI 애플리케이션의 정확성은 지속적으로 개선되고 있습니다. 이러한 정밀도는 의료 진단과 같은 분야에서 매우 중요한데, 예를 들어 현재 AI는 그 어느 때보다 높은 정확도로 암과 같은 질병을 발견하는 데 도움을 주고 있습니다. 이러한 발전은 환자의 치료 결과를 개선하고 잠재적으로 복잡한 헬스케어 프로세스를 간소화하는 데 도움이 됩니다.
AI는 다른 어떤 기술보다도 데이터를 전략적 자산으로 변환합니다. AI가 데이터를 통해 학습할 수 있게 됨으로써, 기업이 보유한 데이터의 품질이 상당한 경쟁 우위가 될 수 있습니다. 데이터를 지능적으로 수집, 분석, 적용하는 것은 이제 경쟁에서 중요한 차별화 요소가 되었습니다.
AI는 매우 어렵고 시간도 오래 걸리는 복잡한 문제를 해결할 수 있는 독보적인 역량을 갖추고 있습니다. 여기에는 실시간 물류 최적화부터 기후 패턴 예측, 복잡한 과학 문제 해결에 이르기까지 모든 것이 포함됩니다.
AI는 의사 결정 프로세스를 자동화하고 작업을 정밀하게 수행함으로써 인적 오류의 영향을 크게 줄입니다. 이는 효율성과 결과를 개선할 뿐만 아니라 의료 진단 및 자율 주행 차량과 같은 중요한 분야의 안전성도 향상시킵니다.
AI 개발은 다양한 고도화 단계에 따라 분류할 수 있으며, 각 단계마다 고유한 역량과 의미가 있습니다. 이러한 기능 유형은 크게 네 가지 범주로 분류되며, 각각 다른 수준의 인지 능력과 환경과의 상호 작용을 나타냅니다.
반응형 머신은 가장 기본적인 형태의 AI입니다. 이러한 시스템은 단순한 자극-응답 원리에 따라 작동하며, 입력되는 특정 정보에 미리 정해진 출력으로 응답합니다. 과거의 경험에서 학습할 수 없으므로 시간이 지남에 따라 응답을 개선할 수 없습니다. 반응형 머신 AI는 일반적으로 이메일 필터링이나 현재 데이터에 기반한 추천과 같이 과거 컨텍스트의 영향을 받지 않고 간단한 기능 실행이 필요한 작업에 사용됩니다.
제한적 메모리 AI는 이전 데이터를 저장하여 향후 더 나은 예측이나 결정을 내리는 데 사용할 수 있는 시스템을 포괄합니다. 이러한 유형의 AI에는 최근 정보를 통합하여 작동을 개선할 수 있는 임시적이고 동적인 메모리가 있습니다. 제한적 메모리 AI의 기반은 딥 러닝이며, 이를 통해 머신이 점진적으로 개선될 수 있습니다. 챗봇에서 자율 주행 차량에 이르기까지 대부분의 최신 AI 애플리케이션은 이 모델에 따라 작동하며, 과거 정보를 사용하여 지속적으로 기능을 개선합니다.
마음 이론 AI는 AI 분야에서 아직 완전히 실현되지 않은 진보된 개념으로, 기계가 인간의 감정, 신념, 의도를 이해하고 해석하여 더 깊은 수준의 상호 작용을 만들어내는 능력을 말합니다. 심리학에서 차용한 마음 이론은 정서적 이해를 바탕으로 인간의 행동을 예측할 수 있는 AI를 만드는 데 필수적입니다. 미묘한 차이가 있는 감정적 신호를 정확하게 읽고 반응하는 것은 복잡하고 오해의 가능성이 높기 때문에 이러한 유형의 AI 기능은 유망하지만 상당한 과제와 윤리적으로 고려할 사항을 안고 있습니다.
강한 AI의 한 형태인 자기 인식 AI는 기계가 자아를 갖게 되는 단계로, AI 개발의 정점을 나타냅니다. 일반적으로 이론적 측면에서만 논의되는 이러한 유형의 AI는 자신의 존재를 인식하고 감정적 능력을 가진 머신을 뜻합니다. 자기 인식 AI를 실현하면 지능형 머신의 새로운 시대를 여는 중요한 이정표가 될 것이며, 그 결과는 예측하기 어렵습니다.
자신의 존재를 인식하는 강한 AI의 현실화는 아직 멀었지만 인공 지능은 이미 산업을 재편하고 있습니다. 인공 지능의 다재다능함 덕분에 다음과 같은 다양한 분야에 적용될 수 있습니다.
- 헬스케어
AI는 높은 정확도로 의료 이미지를 빠르게 분석하여 질병의 조기 발견을 지원합니다. 또한 AI로 개선된 시스템과 의료용 로봇을 통해 환자 치료 계획을 개인화하고 수술을 보조하도록 설계할 수도 있습니다. - 소매업
AI는 패턴과 선호도를 분석하여 개별 구매자에게 사용자 지정된 쇼핑 경험을 제공하고, 인벤토리 관리를 최적화하여 낭비를 줄이고, 제품 가용성을 보장합니다. - 제조
AI의 예측 유지관리 알고리즘은 장비 고장을 예측하여 다운타임을 줄입니다. 마찬가지로 AI는 실시간 모니터링을 통해 생산 효율성과 워크플레이스 안전을 개선합니다. - 금융
금융 분야에서 AI는 최적의 수익을 위해 알고리즘 트레이딩을 추진하고 금융 범죄로부터 보호하기 위해 사기 탐지 시스템을 사용합니다. 금융의 고객 측면에서는 AI가 연중무휴 24시간 가상 에이전트와 챗봇을 통해 고객 서비스 및 지원을 강화하고 있습니다. - 게이밍
AI는 게임 분야에서 현실적이고 도전적인 환경을 조성하여 플레이어가 아닌 캐릭터를 제어하고 역동적이고 몰입감 있는 콘텐츠를 생성하여 독특한 플레이어 경험을 선사합니다. - 군사
군사 분야에서는 드론과 로봇을 통한 정찰과 전술 작전, 위성 이미지와 통신 분석을 통한 전략 계획에 AI를 활용합니다. AI는 군인을 위한 시뮬레이션 기반 학습에도 필수적입니다.
다양한 산업과 시장에서 AI를 생산적으로 활용하는 방법은 많습니다. 하지만 우려할 만한 이유도 있을 수 있습니다. AI가 계속 확산됨에 따라 신중한 고려가 필요한 특정 위험과 과제가 발생할 수 있습니다. 이러한 위험을 이해하고 이를 완화하기 위한 전략을 개발하는 것은 전 세계에 걸쳐 AI가 긍정적인 영향을 미칠 수 있도록 하는 데 필수적입니다.
AI와 자동화로 인해 특히 일상적인 작업이 대부분을 차지하는 분야에서 인간이 수행했던 다양한 직무가 사양될 수 있습니다. 이를 완화하기 위한 재학습 및 교육 프로그램은 인간의 공감, 창의성, 전략적 사고가 필요한 직무에 초점을 맞춰 인력을 AI가 대체하는 것이 아니라 지원할 수 있는 새로운 역할로 전환하는 데 도움이 될 수 있습니다.
AI는 입력된 데이터의 산물입니다. AI 시스템은 학습 데이터에 존재하는 편향을 물려받아 차별적인 결과를 초래할 수 있습니다. AI 시스템을 개발하는 팀의 다양성을 보장하고 다양한 데이터 세트에 엄격한 테스트를 적용하면 편향을 식별하고 수정하여 AI가 보다 공평하게 의사 결정을 내리도록 도울 수 있습니다.
AI가 방대한 양의 개인 데이터를 분석할 수 있게 되면 개인정보 보호 문제가 심각하게 제기될 수 있습니다. 엄격한 데이터 보호 규정과 투명한 데이터 사용 정책을 구현하면 개인 정보를 보호하는 데 도움이 될 수 있습니다.
AI는 불가피한 사고 발생 시 자율 주행 차량의 의사 결정 과정과 같은 윤리적 딜레마를 야기합니다. AI 개발 및 사용에 대한 명확한 윤리적 지침을 수립하고 윤리적 고려 사항을 AI 설계 프로세스에 통합하는 것은 이러한 문제를 해결하는 데 필수적인 단계입니다.
정교한 AI 모델을 학습시키는 데 필요한 컴퓨팅 성능은 환경에 상당한 영향을 미칩니다. 효율성을 위해 알고리즘을 최적화하고, 친환경 컴퓨팅 기술에 투자하고, 데이터 센터에 재생 가능한 에너지원을 사용하면 AI 운영의 탄소 발자국을 줄일 수 있습니다. 그리고 이는 AI가 확장됨에 따라 더욱 중요해질 것입니다.
인간의 지능을 모방하는 것은 결코 간단한 일이 아닙니다. AI는 특정 기능을 처리하거나 문제를 해결하도록 설계된 몇 가지 고유한 기술을 사용하여 이러한 일을 가능하게 합니다. AI를 뒷받침하는 다음과 같은 기본 기술을 이해하면 이러한 시스템이 최근까지 인간의 인텔리전스를 통해서만 가능했던 작업을 어떻게 완료할 수 있는지에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
- 머신 러닝
앞서 설명한 바와 같이 ML은 AI의 핵심 하위 집합으로, 시스템이 데이터를 통해 학습하고 패턴을 식별하고 시간이 지남에 따라 더 많은 데이터를 통해 특정 작업의 성능을 향상시킬 수 있는 알고리즘을 사용하여 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다. ML은 많은 AI 애플리케이션의 중추입니다. - 딥 러닝
DL은 계층적 신경망에 의존하여 데이터를 분석합니다. 이러한 네트워크는 방대한 양의 비정형 데이터를 통해 학습할 수 있으므로 DL은 이미지 및 음성 인식과 같은 복잡한 작업에 특히 효과적입니다. 딥러닝은 많은 최첨단 AI 기술의 원동력입니다. - 신경망
신경망은 인간의 두뇌를 모방한 일련의 알고리즘으로, 패턴을 인식하도록 설계되었습니다. 신경망은 일종의 기계 인식, 라벨링 또는 원시 입력 클러스터링을 통해 감각 데이터를 해석합니다. 인식되는 패턴은 숫자로, 벡터에 포함되어 있으며 이미지, 사운드, 텍스트, 시계열 등 모든 실제 데이터를 변환해야 합니다. - NLP(자연어 처리)
NLP는 기계가 인간의 언어를 이해하고 해석할 수 있게 해줍니다. 인간 언어의 규칙 기반 모델링인 컴퓨터 언어학과 통계, 머신 러닝, 딥 러닝 모델을 결합한 것입니다. NLP는 언어 번역, 감정 분석, 챗봇과 같은 애플리케이션에 사용됩니다. - 컴퓨터 비전
컴퓨터 비전은 컴퓨터가 시각적 세계를 해석하고 이해하도록 학습시키는 AI의 한 분야입니다. 기계는 카메라와 비디오의 디지털 이미지와 딥 러닝 모델을 사용하여 사물을 정확하게 식별 및 분류하고 "보이는" 것에 반응할 수 있습니다. 컴퓨터 비전 애플리케이션에는 이미지 인식, 물체 감지, 감시 등이 포함됩니다.
AI가 인간의 지능을 모방할 수 있게 해주는 핵심 기술 외에도 AI 시스템을 구동하고 구현하는 데 필수적인 몇 가지 기반 기술이 있습니다. 이러한 기술은 AI 애플리케이션을 실현하고 효율적으로 만드는 데 필요한 인프라, 속도, 연결성을 제공합니다.
- GPU(그래픽 처리 장치)
GPU는 여러 연산을 동시에 처리할 수 있어 머신 러닝과 딥 러닝 알고리즘의 과중한 연산 요구에 완벽하게 부합합니다. 병렬 처리를 통해 복잡한 AI 모델을 학습시키는 데 필요한 시간을 크게 단축할 수 있습니다. - IoT(사물 인터넷) 장치
IoT는 물리적 세계에서 방대한 양의 데이터를 수집하여 AI 시스템에서 분석하고 조치를 취할 수 있도록 함으로써 AI에서 중추적인 역할을 합니다. 이러한 장치는 스마트 홈, 웨어러블 기술, 산업 자동화와 같은 애플리케이션을 강화하여 AI의 범위를 일상적인 사물로 확장합니다. - 고급 알고리즘
알고리즘은 AI가 작업을 수행할 때 따라야 할 명확한 지침을 제공합니다. 이 알고리즘은 데이터를 통해 학습하고 복잡한 문제를 해결하며 모든 애플리케이션에서 프로세스를 최적화하는 AI의 효율성을 높이는 데 도움이 됩니다. - API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)
API를 사용하면 서로 다른 시스템이 통신하고 데이터를 공유할 수 있으므로 플랫폼과 애플리케이션 전반에 걸쳐 음성 인식 및 언어 번역과 같은 AI 기능을 배포할 수 있습니다.
많은 조직에서 AI의 빠른 도입과 발전을 주의해야 할 이유로 보고 있습니다. 하지만 AI 솔루션의 도입을 주저하면 얼리 어답터와 보조를 맞추기가 더 어려워질 뿐입니다. 점점 더 AI 중심으로 변화하는 세상에서 지속적인 경쟁력을 확보하려면 조직은 AI 이니셔티브를 확장해야 합니다. 그 방법을 확인해 보세요.
AI의 잠재력은 여러 분야에 걸쳐 지식과 기술을 공유할 때 극대화됩니다. 사일로를 허물고 분야 간 공동 작업을 촉진하면 혁신적인 AI 솔루션에 필요한 다양한 관점을 한데 모을 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 데이터 과학, IT, 운영, 도메인별 지식을 포함한 광범위한 전문 지식의 이점을 AI 프로젝트에 활용할 수 있도록 합니다. 기업은 AI 솔루션 배포를 전담하는 여러 부서로 이루어진 팀을 구성하여 공동 작업을 장려해야 합니다.
기업은 데이터에 대한 액세스를 보편화하고 직원들이 AI를 통해 도출된 결론에 따라 의사 결정을 내릴 수 있도록 권한을 부여해야 합니다. 이를 위해서는 적절한 도구와 기술에 투자하는 동시에 인력이 해당 데이터를 효과적으로 사용할 수 있도록 학습과 역량을 강화해야 합니다. AI 기반 분석을 일상적인 워크플로우에 포함시킴으로써 기업은 더 빠르고 정확하며 광범위한 전략적 목표에 부합하는 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 그러면 직원들은 AI 인사이트에 따라 주저 없이 행동할 수 있습니다.
AI를 성공적으로 확장하려면 개발 및 배포에 대한 애자일 접근 방식이 필요합니다. 즉, 실험에 개방적이고, 실패로부터 배우고, 빠르게 반복해야 합니다. 애자일 사고 방식은 유연성, 대응력, 지속적인 개선 문화를 장려하며, 이는 변화하는 비즈니스 요구와 기술 발전에 맞춰 AI 솔루션을 조정하는 데 매우 중요합니다.
인공 지능은 많은 이점을 가져다줍니다. 비즈니스를 위한 실행 가능하고 효과적이며 비용 효율적인 AI 전략을 수립하는 데도 많은 노력이 필요합니다. IT 관리 분야의 리더인 ServiceNow는 조직이 전례 없는 방식으로 워크플로우를 자동화하고 최적화할 수 있도록 설계된 AI 역량 제품군을 제공합니다.
ServiceNow는 데이터에서 패턴을 발견하는 비지도 학습용 도구, 보상을 통해 개선하는 강화 학습용 도구, 전반적인 생산성을 높이는 생성형 AI를 통해 장벽을 낮추고 지능형 기술을 강력하면서도 사용하기 쉽게 만듭니다. 가장 중요한 것은 데이터 보호에 대한 ServiceNow의 노력으로 각 AI 솔루션이 조직의 요구에 맞게 맞춤화되고 데이터가 ServiceNow 클라우드 내에 안전하게 보관된다는 점입니다. 또한 AI의 신속한 제공과 개선에 중점을 둔 플랫폼 덕분에 심층적인 기술 전문 지식 없이도 AI의 발전에 빠르게 적응하고 이점을 누릴 수 있습니다.
운영 효율성 향상, 의사 결정 개선, 디지털 혁신 추진 등 목표가 무엇이든 ServiceNow는 AI를 효과적으로 활용할 수 있는 도구와 지원을 제공합니다. ServiceNow가 AI로 비즈니스를 어떻게 혁신할 수 있는지 알아보고 싶으신가요? 지금 데모를 요청하고 조직에 맞게 AI의 잠재력을 최대한 활용하세요.