과학 기술 인공 지능 (AI)이란?
인공 지능 (AI)은 본질적으로 인간 지식의 재생산입니다. 사람들의 행동을 이해하고 복제하기 위해 기계화 될 가능성이 높습니다. 인공 지능은 사고 및 대인 관계 능력과 같이 인간의 뇌에서 발견되는 것과 동일한 특성을 포함하는 거의 모든 시스템에 적용될 수있는 접근 방식으로 설명됩니다.
인공 지능의 발전이 기업 부문에 어떤 영향을 미치는지 이해하려면 먼저 아이디어를 정의해야합니다. "인공 지능"이라는 용어는 모든 유형의 기술 시스템이 인간 활동과 관련되어 있음을 의미합니다. 여기에는 무엇보다도 학습, 사고 및 대인 관계 능력이 포함됩니다. "인공 지능"은 2013 Honda Accord가 "차량"을 지칭하는 것과 동일한 방식으로 특정 응용 프로그램을 지칭합니다. 기술적으로는 정확하지만 세부 사항은 제공하지 않습니다. 기업 세계에서 인기있는 AI 개발 서비스 의 유형은 심도있는 연구를 통해 결정될 것입니다.
머신 러닝 살펴보기
머신 러닝은 현재 비즈니스 확장에서 가장 널리 사용되는 인공 지능 유형 중 하나입니다. 머신 러닝은 이제 효율적인 데이터 관리를 위해 주로 배포됩니다. 이러한 종류의 인공 지능은 항상 시간이 지남에 따라 "성장"하는 것처럼 보이는 기술로, 생산성을 높여 더 많은 정보와 처리를 제공하여 기계 학습 시스템을 개선합니다. 기계 학습은 개인이 사용할 수있는 형식으로 방대한 양의 데이터를 가져올 수 있으며 상호 연결된 장치와 사물 인터넷을 통해 지속적으로 수집됩니다.
예를 들어 AI 시스템은 사람이 가공 공장을 운영하는 경우 의심 할 여지없이 기계를 네트워크에 연결합니다. 연결된 장치는 AI 모바일 앱 개발 회사 의 성능 및 제조와 관련하여 중앙 위치에 일관된 데이터 스트림을 제공합니다. 불행히도 사람이 통과 할 정보가 너무 많습니다. 그렇게하더라도 대부분의 연결은 의심 할 여지없이 누락 될 것입니다. 기계 학습은 정보를 효율적으로 검토하고 추세와 불규칙성을 인식 할 수 있습니다. 기계가 생산 시설에서 큰 변화를 겪고 있다고 가정 해 보겠습니다. 이 경우 기계 학습 기술에 의해 기록되고 의사 결정자에게 예측 건설 승무원을 보낼 때임을 알릴 수 있습니다.
그러나 기계 학습은 광대 한 스펙트럼 인 것 같습니다. 인공 신경망과 인공 지능 허브의 상호 연결된 웹의 개발은 "딥 러닝"이라고하는 것에 기여했습니다.
딥 러닝 살펴보기
딥 러닝은 복잡한 지능을위한 신경망을 기반으로 한 훨씬 더 확실한 머신 러닝 버전입니다. 딥 러닝은 사기 탐지와 같은 훨씬 더 복잡한 활동에 필수적입니다. 사람들은 다양한 매개 변수를 지속적으로 조사하여이를 실행할 수 있습니다. 예를 들어 자율 주행 자동차의 경우 수많은 요소를 평가, 분석 및 실행해야합니다. 딥 러닝 방법을 통해 자율 주행 차는 탐지기가 수집 한 정보를 통합 할 수 있습니다. 여기에는 다른 물체와의 거리, 물체가 움직이는 속도, 5 ~ 10 초의 예측이 포함됩니다. 이 모든 정보는 운전자가 차선 변경 여부를 결정하는 데 도움이되도록 나란히 분석됩니다.
딥 러닝은 비즈니스에서 매우 효과적이며, 깊은 이해를 통해 조만간 더 일관되게 구현할 수 있습니다. 오래된 학습 알고리즘은 일정량의 데이터가 수집 될 때 실행되는 경향이 있습니다. 대조적으로, 심오한 학습 모델은 새로운 정보를 얻을 때마다 성능을 계속 향상시킵니다. 심화 학습 모델을 훨씬 더 적응 가능하고 정확하며 더욱 강력하게 만듭니다.
현재 디자인의 지적 기능은 상대적으로 제한되어 있으며 지능이 감소 된 정도만 사용합니다. 예를 들어, 인간의 마음은 다양한 삶의 상황에 대한 측정 및 논리적 설명 이상의 사고 방식을 발명했습니다. 그렇지 않으면 인공 지능 시스템이었던 것이 인간의 지능보다는 쉽고 도전적인 문제를 디지털화 할 수 있습니다. 그것은 구조 주의자와 기능주의의 두 가지 모델 클래스로 이어집니다. 구조 모델은 논리 및 추론과 같은 필수 지적 활동을 대략적으로 모방하려고합니다. 기능 모델은 결정된 복사본과 관련된 정보를 나타냅니다.
인공 지능의 주요 의제는 컴퓨터 및 기타 기계가 일상적인 작업에서 지능적인 결정을 내릴 수 있도록하는 새로운 기술을 개발하는 것입니다.
미래는 지금 : 영향력은 글로벌하다
필수적인 현대 AI 부문은 거의 영향을받지 않으며 "좁은 AI"가 그 예가 될 수 있습니다. 이러한 AI는 데이터 학습 알고리즘을 사용하여 진정으로 실행하며 딥 러닝 또는 머신 러닝 그룹에 속하는 경향이 있습니다. 최근 몇 년 동안 연결된 장치의 확산과 더욱 빨라진 컴퓨터 처리, 강력한 IoT 연결로 인한 데이터 수집 및 분석의 상당한 증가로 특히 그렇습니다.
그것이 충분하지 않을 때 SaaS 제품 개발 회사 는 디지털 기술을 인간이 사용하던 2 차원 화면에 갇힌 형태에서 벗어날 것으로 예상됩니다. 대신 기본 사용자 인터페이스는 사람의 물리적 환경이됩니다.
일부 지역은 AI 모험의 시작 부분에 있으며 다른 지역은 노련한 여행자입니다. 둘 다 먼 길을 간다. 그럼에도 불구하고 우리 삶에 대한 인공 지능의 영향은 무시하기 어렵습니다.
- 교통 : 그것을 개발하는 데 10 년 이상이 걸릴 수 있지만, 무인 자동차는 언젠가 우리를 어디든 데려다줍니다.
- 제작 : AI 기반 로봇은 사람들과 협력하여 설치 및 스태킹을 포함한 제한된 범위의 활동을 실행합니다. 예측 분석은 장비의 원활한 작동을 유지합니다.
- 의료 : 상대적으로 부상하는 의료 분야에서 질병이 더 빠르고 정확하게 식별됩니다. 약물 연구가 신속하고 단순화됩니다. 가상 간병인은 환자를 모니터링하고 광범위한 데이터 분석을 통해 환자에게보다 개별화 된 경험을 제공 할 수 있습니다.
- 교육 : AI는 교과서를 스캔하는 데 사용됩니다. 초기 단계의 가상 튜터는 인간 강사를 돕고 얼굴 분석은 학생의 감정을 측정하여 어려움을 겪거나 지루한 사람을 감지하는 데 도움이됩니다. 특정 요구 사항에 맞게 경험을 조정합니다.
- 미디어 : 저널리즘도 AI를 사용하고 계속해서 이익을 얻습니다. Bloomberg는 Cyborg 기술을 활용하여 상세한 재무 정보를 빠르게 이해할 수 있도록합니다. Associated Press는 Automated Insights의 자연어 기술을 활용하여 1 년에 3,700 건의 보고서를 작성합니다. 이는 작년보다 거의 4 배 더 많은 수치입니다.
- 고객 서비스 : 구글은 또한 약속을 위해 이웃 헤어 샵에 사람처럼 전화를 걸 수있는 AI 비서를 개발하고 있습니다. 이 기술은 단어 외에도 문맥과 미묘함을 인식합니다.
인공 지능은 다양한 분야에서 지속적으로 성장하고 있습니다. 기계는 수학, 컴퓨터 과학, 언어학, 심리학 및 기타 분야를 포함하는 다 분야 접근 방식을 사용하여 서로 연결됩니다. 그러나 개선 사항 (및이 새로운 작물을 포함하여 다른 많은 것)은 시작에 불과합니다. 가장 유명한 예측을 포함하여 누구도 이해할 수있는 것보다 훨씬 더 많은 것이 필요합니다.
더 중요한 기업들은 매년 인공 지능 제품 및 서비스에 거의 200 억 달러를 지출하고 있습니다. Google, Apple, Microsoft 및 Amazon과 같은 거대 기술 기업은 AI 제품 및 서비스를 개발하는 데 매년 수조 달러를 지출합니다. (MIT에서만 컴퓨터 산업에만 전념하는 새로운 대학에 10 억 달러 투자를 줄였습니다.) United States Depository는 AI 상품 및 서비스를 구축하기 위해 매년 수백만 달러를 투자합니다 (미국 Depository는 전적으로 기술 부문 (AI)에 초점을 맞춘 새로운 대학에 10 억 달러 투자를 제안합니다. 이러한 AI 모바일 앱 중 일부는 개발 회사의 발전은 순조롭게 진행되고 있습니다. 다른 것들은 단지 가설에 불과하며 미래에도 그대로 남아있을 수 있습니다. 모두가 좋든 나쁘 든 파괴적인 것처럼 보이므로 접근 속도를 늦추는 증거가 없습니다.
비즈니스를위한 인공 지능을 구현하기 전에해야 할 10 가지 질문
AI (인공 지능) 및 ML (머신 러닝)은 기업의 생산 프로세스에서 혁신을 가져올 수 있습니다. 어떤 경우에는 뒤쳐 질 것이라는 두려움 때문에 경쟁 우위가 정확하고 적절하게 구현됩니다. 기업은 디지털 혁신과 다양한 발전으로 인해 더 많은 압력을 받고 있습니다. 그 결과 경영진은 조직에서 새로운 기술을 더 기꺼이 사용하게되었습니다.
블로그 읽기 -서비스로서의 소프트웨어 (SaaS)는 임대 관리 회사의 성장을 촉진합니다.
그러나 주요 장애물을 극복하더라도 대부분의 상황에서 이러한 장애물은 계속 존재합니다. 소수의 회사는 인공 지능이 어디에 살 수 있는지 알고 SaaS 개발 서비스를 얻기위한 기본적이고 정의 된 프로세스를 보유하여 AI가 대규모 가치를 창출 할 수 있도록하는 핵심 구성 요소 만 가지고 있습니다. 인공 지능은이 변화에 완전히 몰입하기를 원하는 모든 사람의 출발점 역할을해야합니다. AI 및 ML 전략을 구현하기 전에 기업은 다음과 같은 질문을해야합니다.
- 해결하고자하는 AI의 문제는 무엇입니까?
이 상황에서 중요한 것은 문제를 먼저 정의하는 것입니다. 회사가 원하는 것은 무엇입니까? 기계 학습 모델이이를 해결할 수 있습니까? 어떤 사람들이 AI 시스템을 사용할 것인지 정확히 알고 있습니까?
한편으로는 인적 자본에서 어떤 종류의 작업이 비효율적이거나 집약적인지 파악하는 것이 필수적입니다. 한편, AI 및 ML 시스템이이 문제를 어떻게 완화 할 수 있는지 확인합니다.
- AI를 기회로 만드는 회사의 목표는 무엇입니까?
회사는 문제에 대한 해결책을 어떻게 계획하고 구현합니까? 이 단계에서는 자동화 된 학습 문제에서 문제 설명을 재 작업하고 실행하는 방법을 아는 것이 중요합니다. 변환 프로세스 중에 속도 저하 또는 가치 손실을 제거합니다.
- 조직에 영구 또는 임시 솔루션이 필요합니까?
AI 개발 서비스 는 회사의 핵심 비즈니스의 일부가되어야합니다.
경영 팀의 태도 변화로 보완되어야합니다. 회사의 디지털 혁신은 모든 수준에서 대부분의 성공 사례를 뒷받침합니다.
회사의 특정 측정 또는 일상적인 활동에 대한 AI 모델, 개인화 된 제품, 표준화 된 솔루션 또는 임시 서비스를 구매하도록 선택됩니다.
- 회사에 AI 모델을 제공하는 데 필요한 정보가 있습니까?
AI 모델의 품질은 회사가 제공해야하는 데이터의 품질과 양에 직접적으로 의존합니다. AI를 사용한다는 것은 AI 시스템이 독립적으로 작업하는 방법을 배울 수 있도록 정확하고 관련성있는 데이터 모델을 개발하는 것을 의미합니다. 따라서 품질에 대한 과거 데이터를 갖는 것이 필수적입니다.
AI가 사용할 수있는 우수하고 신뢰할 수있는 데이터 소스가 회사에 있습니까? 목표 및 KPI (핵심 성과 지표)의 포괄적 인 구조와 우수한 데이터 전략은 이러한 문제에 대한 답변을 가능한 한 유용하게 만드는 데 필수적입니다.
- 이 정보가 디지털화 되었습니까?
디지털 시스템 데이터가 저장되어 있습니까? 다양한 디지털 도구 (예 : 맞춤형 소프트웨어 개발 서비스 , ERP, SCADAS 등) 또는 데이터베이스, CSV 파일, Excel 등을 디지털화, 중앙 집중화, 조직화 및 통합하여 데이터를 적절하게 처리해야합니다. 그렇지 않은 경우이 데이터에서 AI를 디지털화하고 활용하는 데 오랜 시간이 걸리고 때로는 탁월한 투자가 필요할 수 있습니다.
- 회사에 필요한 구현 리소스가 있습니까?
회사는 변화를 흡수하는 데 필요한 인력과 재정 자원이 있는지에 대해 솔직해야합니다. AI를 사용할 숙련 된 인재를 어디에서 찾을 수 있습니까? ML 모델을 구입하는 회사의 예산은 얼마입니까? 회사를 이해하고 개발자 또는 데이터 과학자를 이해하는 기술 직원은 모델을 내부 시스템으로 원활하게 전환하고 올바르게 통합하는 데 중요합니다.
또한 이러한 팀은 조직의 계획에 배포 할 모델을 통합해야합니다.
반면 AI 모델의 정확성은 회사의 돈, 장비 및 구축 시간에 따라 달라집니다. 또한 회사가 주문형 솔루션을 선택할지 또는 팀이 모델을 획득할지 여부를 결정합니다.
- AI 실패의 의미는 무엇입니까?
AI 모델은 복잡한 알고리즘을 통해 작동하지만 오류 마진은 항상 존재합니다. 회사가 매우 가변적이고 낮은 정밀도의 프로세스에 AI를 적용하고 싶습니까? 어떤 위험이 사라지고 얼마나 많은 투자가 해결되지 않을까요? 회사는 이러한 모델의 정확성이 사용 가능한 시스템 및 데이터에 따라 진행할만큼 충분히 높은지 결정해야합니다.
- AI가 회사의 더 광범위한 전략에 어떻게 통합 될까요?
AI가 프로세스와 사람에 어떻게 통합 될까요? AI 전환점이 기능과 충돌합니까?
AI는 독립형 기술이 아니라 모든 조직 부문에서 생산성과 성과를 극대화하기 위해 시너지 효과를 낼 수 있는 통합 인공 지능 솔루션으로 사용되어야합니다. 회사는 AI 모델이 다른 당사자와 협력하여 어려움을 감지 할 수 있는지에 대해 질문해야합니다.
- 이 변화가 회사 직원들에게 어떤 영향을 미칠까요?
작업자의 작업을 자동화하는 AI의 능력이 현재 인력 규모에 얼마나 영향을 미칠까요? 근로자들은 변화에 대해 매우 회의적 일 수 있으며 회사는 그들의 가치와 추진력이 손실되지 않도록 윤리적 인 방법을 개발해야합니다. 프로그램의 효과적인 변경은 회사의 직원 및 경영진과 관련된 특별 교육 및 운영에 초점을 맞출 것입니다.
- 이 기술 사용에 대한 예상 수익은 얼마입니까?
회사가 투자를 회수하는 데 얼마나 걸립니까? AI가 구현되면 기업의 비용이 얼마나 낮아질까요? AI 및 ML 모델을 회사에 통합하는 것은 가격과 상당한 투자를 의미합니다.
따라서 투자 수익률 조건을 결정하기 위해서는 AI 기술이 의미있는 예측을 개발해야합니다. 이 전략을 실행하기 위해 핵심 성과 지표 (KPI)는 수익을 측정하고 회사 모델의 가치를 평가하도록 설계되어야합니다.
AI는 기업이 전 세계로 확장 할 수 있도록 지원함으로써 기업에게 수익성이 있습니다.
글로벌 확장과 인공 지능 사이의 연결 고리는 특별한 것으로 진화했습니다. AI는 전 세계적으로 발전함에 따라 다양한 방식으로 비즈니스를 지원합니다.
- 디지털 플랫폼은 쉽게 확장 할 수 있습니다. AI에 의한 디지털 플랫폼 자동화는 전 세계로 확장 할 수있는 간단한 접근 방식을 제공합니다. 미국에서는 AI를 사용하여 eBay에서 운영하는 소규모 기업의 97 %가 일부 제품을 수출합니다. AI를 활용하지 않는 오프라인 기업의 4 %만이 제품을 배송합니다. 비교하면.
- 올바른 번역 서비스 : AI는 또한 대화를 개선하고 잘못된 의사 소통을 줄이며 국제 협력의 효율성을 향상 및 향상시키는 빠르고 정확한 번역 서비스를 제공합니다. 기업에서 AI 번역을 사용하면 국가 간 거리를 35 % 이상 줄이는 것과 비교하여 상업적 수익에 유익한 영향을 미칩니다.
- 무역 협상 개선 : AI는 커뮤니케이션을 개선 할뿐만 아니라 결과를 향상시킵니다. 사람들은 AI SaaS 개발 서비스 를 사용하여 다양한 시나리오에서 협상 당사자의 경제 경로를 평가할 수 있습니다. 무역 시나리오의 다양한 요인의 결과를 예측하고 비 협상 국가의 무역 반응을 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 브라질은 무역 논의의 일환으로 AI를 강조하는 Intelligent Tech plus Trade Initiative를 만들었습니다.
- 공급망 관리 : AI 시스템은 공급망에 실시간으로도 반응 할 수 있습니다. 패턴과 추세를 발견하고 수요가 증가하는 위치와시기를 예측할 수 있습니다. 또한 해당 수요에 맞춰 자동으로 생산을 늘리거나 감소하는 수요에 적응하여 생산량을 줄여 낭비와 잉여 재고를 최소화 할 수 있습니다. AI는 새로운 시장에 최적의 품목을 제공하는 방법을 이해해야하는 회사를 확장하는 데 도움이되는 것으로 입증되었습니다.
- 자동화 된 정기 활동 : 조직이 확장되면 일반적으로 높은 수준의 활동에 에너지를 집중하는 것을 좋아합니다. 여기에는 관료주의와 같은 낮은 수준의 활동보다는 전략이 포함됩니다. AI는 일상적인 관료적 활동의 자동화를 지원합니다. 기업은 여러 국가에 추가 인력을 보유하고 있으므로 급여 및 수당을 처리하기 위해 싸울 수 있습니다. AI는 이러한 프로세스를 자동화하고 사람들을 문제와 스트레스로부터 보호 할 수 있습니다.
- 효율성 및 정밀도 향상 : AI는 효율성과 정확성을 통해 기업 내부의 많은 작업을 단순화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 직원이 급여를 받기 위해 일하거나 의료 보험에 등록했다고 가정합니다. 이 경우 실수를 한두 번하면 지연, 잘못된 지불 또는 보장 상실로 이어질 수 있습니다. 지치거나 산만하지 않는 자동화 시스템을 사용하면 오류 가능성이 상당히 줄어 듭니다. 그리고 AI 시스템은 인간 직원보다 더 효율적으로 계산 및 데이터 입력을 완료 할 수 있습니다.
인공 지능은 사용에 완전히 제한되지 않습니다. 예를 들어, 비즈니스 경험의 점진적인 손실을 일련의 기회로 전환하는 방법을 고려하십시오. 인공 지능 솔루션이 제공하는 인사이트 향상과 운영 비용 감소의 결과로 성능이 향상 될 것으로 예상하기 위해. 추가 고려 사항은 두 조직이 다양한 방식으로 규정을 해석하거나 구현할 수 있다는 것입니다. 반면에 액세스 할 수있는 알고리즘에는 다양한 종류가 있습니다. 지식이나 기존의 의견이 없어도이 데이터는 처리되고 표준을 충족하는 출력이 개발 될 수 있습니다. 그들은 처음에 만들어진 방식으로 작동합니다. 인공 지능을 활용하여 컴플라이언스 검사를 자동화하고 수동 개입의 필요성을 제거함으로써 환경에 관련 주관성이 없음을 보장 할 수 있습니다.
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몇 가지 최종 단어
기술이 발전함에 따라 소비자의 요구를 충족하기 위해 전 세계적으로 새로운 스타트 업, 다양한 기업 애플리케이션 및 맞춤형 소프트웨어 개발 서비스가 개발되고 있습니다. 기술 개발의 결과로 특정 직업이 제거되었고 AI 시스템은 이러한 개발로 인해 완전히 새로운 직업을 만들 것입니다. 사물 인터넷과 결합 된 인공 지능은 경제에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 모든 기업은 상업적 목적에 부합하기 위해 불가피하게 인공 지능을 사용할 것입니다. 기업이 인공 지능으로의 이동을 고려하고 있다고 가정 해 보겠습니다. 이 경우 먼저 기존의 강점, 한계 및 장기 목표를 평가해야합니다. 나중에 인공 지능 (AI) 장비가 회사 전체에서 추진력을 얻으면 계층 구조가 평평 해지고 평준화되기 시작하는 것을 볼 수 있습니다. 사실입니다. 미래는 이미 여기에 있으며 인공 지능의 일반적인 사용은 시간 문제 일뿐입니다. 예, 당신은 꽤 정확합니다.
세 번째로 언급해야 할 항목은 인공 지능 (AI)이 기업에 소비자의 요구를 더 잘 예측하고 이해할 수있는 능력을 제공한다는 것입니다. 결과적으로 소비자는 새로운 서비스와 관행을 적응하고 개발할 수 있습니다. 모든 산업에서 이것은 사실입니다. 인공 지능 활용을 시작하기에는 너무 늦지 않았더라도 가능한 한 미래의 비교 우위에 대한 잠재력을 확인하는 것이 좋습니다.
