비즈니스 맨이 직접 인공지능을 구축하여 활용하는 시대

수치해석부터 딥러닝까지 다양한 유형의 AI(Artificial Intelligence:AI)를 활용하는 방법에 대해 알아본다.

확대되는 인공지능(AI) 비즈니스 활용사례

인공지능은 오늘날의 복잡한 경영 환경 속에서 점점 더 중요성을 더하고 있으며

비용 절감, 프로세스 최적화, 고객 경험 향상에 도움이 될 것으로 생각된다.

예를 들어 AI는 고객의 구매 패턴을 추적·예측함으로써 미래의 예측 정확도뿐만 아니라 신상품 판매예측에 도움이 된다.

또한 기존 프로세스에 AI를 심어 사전에 데이터를 활용하여 문제를 방지하는 일에도 기여한다.

「AI」는 다종다양

자동차나 전철의 자율주행 기술에 AI를 활용하고 있다. 이미지인식 분야에서도 AI 패턴인식과

기계학습을 조합하여 화상에 비추어진 대상물의 색상이나 모양 등 특징을 파악할 뿐 아니라 축적된 데이터로 대상물이 사람 얼굴인지 아닌지 특정할 수 있게 되었다.

「AI」에 의한 기술 활용은 다양하다. 「문장 이해」 「음성 이해」 「이미지 식별」 「추론」 등, 다양한 용도로 이용되고 있다.

●문장 이해의 예로 보도나 스포츠 경기 결과 등의 기사 작성에 AI를 활용하고 있는 매체가 있다. 

●음성 이해의 예로는 챗봇이 가상 어시스턴트로 대화를 나누는 스마트 스피커 등을 들 수 있다. 

●이미지 식별에서는 얼굴 식별 시스템이 딥 러닝을 이용하여 목의 기울기나 안경을 쓴 사람 등을 식별한다.

●추론의 예로는 오셀로, 체스, 장기, 바둑 등을 들 수 있다. 

●정보 게임에서는 데이터를 바탕으로 해답을 도출한 결과, 인간보다 뛰어난 대전 상대임이 최근 증명되고 있다.

위와 같이 다양한 프로젝트가 인공지능 시장의 급속한 발전의 원동력이 되고 있다.

AI 민주화로 개개인이 AI를 구축하고 활용하는 시대로

현재 비즈니스 맨이 스스로 AI를 구축하고 활용할 수 있는 솔루션이 매일 같이 등장하고 있다.

이 기술의 진보로 기업의 정보화 대응 방식이 크게 바뀔 것으로 생각된다.

AI를 이용하여 개별 의사결정자의 지식과 처리능력의 비약적인 향상을 가져와 비즈니스 방식이나 의사결정 방식을 크게 바뀔 것이다.

특히 수치해석에서 AI 기술을 활용함으로써 고객 동향까지 예측할 수 있어 의사결정 프로세스를 개선할 수 있다.

결과적으로 의사결정의 정도를 높이고 보다 예측적 모델링이 가능해진다.

더욱이 AI 기술을 자동화에 접목하면 일상적인 루틴 업무에서 소요되는 자원을 줄이고 비즈니스

핵심 업무에 집중할 수 있어 비즈니스를 다음 단계로 이동시키는 데 있어서 중요한 역할을 하고 있다.

앞으로의 AI

기존 AI 기술은 주로 대기업을 위한 '맞춤형' 전용 시스템이었다.

AI 도입에 드는 비용면이나 지식의 장벽이 높아 대기업이 아니면 손을 댈 수 없다고 생각했다.

그러나 AI 기술이 해마다 진화함에 따라 비용 대비 효과가 향상되고 중소기업도 이용하기 쉬워졌다.

그러나 아직 AI를 업무 변혁의 수단으로 활용하고 있지 않은 기업도 많다. AI 활용에 의한 장점과 이익도 더 알릴 필요가 있다.

SaaS 개발 사업자 중에서도 AI를 활용할 수 있는 패키지가 확대되고 있어 도입 문턱이 낮아지고 있다.

비즈니스맨이 스스로 AI를 구축할 수 있는 솔루션 등장

기존에는 AI는 전문 지식 소유의 엔지니어만이 다룰 수 있는 기술로 인식되었다.

AI 엔지니어는 아직도 수요가 많고 연봉도 다른 엔지니어와 비교하면 높은 편이다. 

그러나, 최근 AI는 구축하려 마음만 먹으면 누구나 가능하다.

예를 들어, Microsoft사가 제공하는 표계산 소프트웨어 'Microsoft Excel'이 업데이트되었는데 AI와 관련된 4가지 기능이 추가되었다.

사례로 보는 AI 민주화 조짐

AI 기술 활용에 대해 알아본다.

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●전문상사의 영업 부문에서 기존 고객접근 대응에 AI 예측을 이용한 사례

문의해오는 고객선정과 응대 타이밍을 영업 담당자가 개별적으로 판단하고 있었다.

영업 부문의 관리 부족으로 실수가 발생하고 있었는데 AI로 예약률을 예측하고, 청약률이 높은 고객부터 응대하는 것으로 실수를 최소화하였다.

●식품 제조업체에서 출하 예측에 AI를 활용한 사례

기존에 영업 담당자의 경험과 감에 의지하던 출하 예측이 실제와 차이가 발생하였다.

과잉 재고로 인한 할인 행사나 결품으로 인한 돌발적인 업무 대응이 빈번하였다. 

AI를 활용함으로써 수발주 정확도가 향상되었고, 나아가 신상품 출하 예측에도 활용할 수 있게 되었다.

●인사부문에서의 AI 활용 사례

이직률이 높아 직원 채용과 교육이나 연수로 인해 발생되는 비용이 만만치 않았다.

AI를 활용하여 조기에 퇴직 위험이 있는 인재를 예측할 수 있어, 사전에 이를 방지하는 방법을 모색할 수 있게 되었다.

또한, 인재의 성장 경향, 퇴직 경향을 예측하여, 채용과 연수에 관련된 비용 최적화 관리도 가능하게 되었다.

비즈니스맨의 '좋은 파트너'  AI

AI는 데이터를 신속하고 정확하게 분석하는 능력이 있다.

행동을 더 잘 학습하고 루틴 업무를 자동화하며 현장 효율화를 도모하는 데 사용할 수 있다. 

또한, AI는 의사결정, 마케팅 캠페인 효율화, 고객의 행동을 예측하는 능력, 고객 요구에 대한 혁신적인 솔루션 제공을 목적으로 활용할 수 있다.

AI를 잘 활용하면 업무를 수행하는 데 강력한 지원을 얻을 수 있다.

물론, AI는 '숙련된 일자리가 없어진다/인간을 뛰어넘는 능력이 있다' 같은 우려와 오해가 있는 것도 사실이다.

이러한 오해를 불식하기 위해 AI를 올바르게 이해하는 것이 중요하다.

AI에 대한 올바른 기대

숙련자의 판단을 AI가 학습하여 기계학습의 판단과 비교해 보는 것이 중요하다.

이 비교를 통해 AI가 '더 나은' 판단을 내릴 수 있는지 확인해 보아야 한다.

또한, 인간의 판단에 어떤 부분이 부족한지, 개선할 수 있는 여지는 없는지 명확히 할 수 있다.

AI에 기대되는 것은 특정 문제를 학습시켜 해결 방법을 보다 빨리 습득할 수 있도록 일관성과 신뢰성을 높이는 것이다.

정확한 결과를 만들어내기 위해서는 데이터와 패턴을 효율적으로 분석하는 데 사용해야 한다.

즉 대량의 데이터를 소화하고 분석할 수 있는 AI의 능력과 인간의 경험과 기술 조합으로 보다높은 수준의 품질과 아웃풋을 달성할 수 있도록 해야 한다.

AI 민주화로 '사람'의 중요성 확대

또한 AI의 일관된 데이터를 빠르게 분석하는 능력은 이미 다양하게 활용되고 있지만 복잡한 의사결정 등 특정 업무에 필요한 기술은 아직 대체할 수 없다.

AI 시대에도 업무 숙련자는 계속 중요한 역할을 하게 된다. 프로젝트 개발, 관리, 유지보수 업무에 아무래도 숙련성이 필요하다.

AI가 계속 진화함에 따라 숙련자의 역할도 변화하게 될 것이다.

AI 활용 제품과 서비스가 늘어나고 있는 가운데 AI와 친근해져 '좋은 파트너'로 활용함으로써 업무 효율화를 극대화할 수 있다.

참조 | https://solutions.ostechnology.co.jp/blog/ai-202302/