인공지능(AI) 사용 사례를 생각할 때 ,AI가 할 수 없는 일은 무엇일까요? 대부분 수작업으로 이뤄지는 일이라는 대답이 가장 먼저 떠오르지만, AI로 제어되는 로봇 장치가 현재의 수작업 중 상당 부분을 할 수 있는 날이 올지도 모릅니다. 현재 순수 AI는 사고와 지능이 필요한 많은 작업을 위해 프로그래밍할 수 있으며, 이러한 지능을 디지털 방식으로 수집하여 AI 시스템을 학습시키는 데 사용할 수 있다면 가능합니다. AI는 아직 저녁 식사 후에 설거지를 할 수는 없지만 법률 요약서, 신제품 디자인, 할머니에게 보내는 편지를 작성하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
우리 모두는 AI 능력에 놀랐습니다. 하지만 우리 업계 종사자에게는 AI를 비즈니스에 활용할 수 있는 가장 효과적인 방법이 무엇인가가 가장 중요한 질문입니다. 모나리자를 빈센트 반 고흐 스타일 버전으로 재구성하는 것은 재미있지만, 과연 수익 향상에 얼마나 도움이 될까요? AI 활용 사례가 기업의 수익을 향상할 수 있는 매우 효과적인 27가지 방법을 소개합니다.
이제 대화형 AI가 고객 상호 작용을 실시간으로 지원할 수 있습니다. 음성 기반 쿼리는 자연어 처리(NLP) 및 감정 분석을 사용해 음성 인식을 수행하므로 즉시 대화를 시작할 수 있습니다. AI는 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 고객의 말과 어조를 이해하고 필요한 경우 고객 서비스 상담사에게 고객을 연결할 수 있습니다. AI는 문자로 전송된 쿼리 및 지침에 텍스트 투 스피치 및 NLP를 사용해 즉시 응답할 수 있습니다. 고객이 자주 묻는 질문(FAQ)에 대한 답변을 기다리거나, 구매를 위해 다음 단계로 넘어가도록 할 필요가 없습니다. 또한 디지털 고객 서비스 상담사는 고객 서비스 상담사에게 조언과 지침을 제공하여 고객 만족도를 높일 수 있습니다.
AI를 사용하면 챗봇, 디지털 어시스턴트, 고객 인터페이스 를 통해 개인화된 경험을 대규모로 창출하여 고객과 최종 사용자에게 맞춤형 경험과 타깃 광고를 제공하는 데 효과적입니다. 예를 들어 아마존은 고객에게 가장 자주 구매하는 제품을 재주문하도록 상기시키고 관련 제품이나 추천 제품을 보여줍니다. 맥도날드는 자동 주문 시스템(AOT) 기술 개발을 가속화하기 위해 IBM Watson AI 기술이 탑재된 고객 관리 및 NLP 솔루션을 구축하고 있습니다. 이는 시장 전반에 걸쳐 AOT 기술을 확장하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 추가 언어, 방언, 메뉴 변형을 포함한 통합 문제를 처리하는 데도 도움이 됩니다. 스포티파이에서는 고객이 음악 감상을 즐길 수 있도록 새로운 아티스트를 제안합니다. 유투브는 고객의 관심사에 맞는 선별된 콘텐츠 피드를 제공합니다.
추천 엔진은 소비자 행동 데이터와 AI 알고리즘을 사용하여 보다 효과적인 상향 판매 및 교차 판매 전략을 개발하는 데 사용할 데이터 트렌드를 발견하여 온라인 소매업체가 결제 시 고객에게 도움이 될 만한 추천 상품을 보여줄 수 있게 도와줍니다. 이 외에도 Netflix는 시청 기록에서 수집한 데이터 세트를 처리하는 모델을 통해 추천 프로그램을 보여주고, LinkedIn은 ML을 사용하여 뉴스피드에서 항목을 필터링하고 채용 추천 및 연결할 사람을 제안하며, Spotify는 ML 모델을 사용하여 추천 음악 목록을 생성하는 등 다양한 용도로 사용되고 있습니다.
안면 인식 기술은 머신 러닝으로 구동되는 스마트폰과 음성 비서를 활성화하며, 애플의 시리(Siri), 아마존의 알렉사(Alexa), 구글 어시스턴트(Google Assistant), 마이크로소프트 코파일럿(Copilot)은 NLP를 사용하여 우리가 하는 말을 인식한 다음 적절하게 응답합니다. 기업들은 스마트폰 카메라에서 ML을 활용하여 이미지 분류기를 사용하여 사진을 분석 및 개선하고, 이미지에서 객체(또는 얼굴)를 감지하며, 국경 너머에 있는 것을 예측하여 사진을 개선하거나 확장하는 인공 신경망을 사용합니다.
아마존의 알렉사(Alexa)와 애플의 시리(Siri)와 같은 가상 비서 또는 음성 비서는 AI로 구동됩니다. 누군가 말이나 텍스트로 질문하면, ML은 답변을 검색하거나 사람이 이전에 했던 유사한 질문을 기억해냅니다. 동일한 기술을 통해 페이스북 메신저 및 슬랙에서 사용하는 것과 같은 메시징 봇을 구동할 수 있으며, 구글 어시스턴트, 코타나, IBM watsonx Assistant는 NLP를 결합하여 질문과 요청을 이해하고 적절한 조치를 취하고 응답을 작성합니다.
AI는 기술 중심의 인력을 유치, 개발, 유지할 수 있습니다. 대량의 지원서를 정밀하게 선별하고 분류하여 HR 팀 구성원에게 전달할 수 있습니다. 수동 승진 평가 작업을 자동화함으로써 승진 대상 직원과 이들이 주요 벤치마크를 충족했는지 평가하는 등 중요한 HR 인사이트를 보다 쉽게 확보할 수 있습니다. AI를 사용하면 직원의 일상 질문에 빠르게 답변할 수 있습니다.
ChatGPT, Bard 및 DeepAI와 같은 생성형 AI 도구는 제한된 메모리 AI 기능을 사용하여 생성 중인 콘텐츠 내에서 다음 단어나 구문 또는 시각적 요소를 예측합니다. 생성형 AI는 학습에 사용된 데이터를 기반으로 고품질 텍스트, 이미지 및 기타 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.
IBM Research는 고객이 생성형 모델을 사용하여 고품질 소프트웨어 코드를 더 빠르게 작성하고, 새로운 분자를 발견하고, 기업 데이터를 기반으로 신뢰할 수 있는 대화형 챗봇을 훈련할 수 있도록 지원하고 있습니다. IBM 팀은 또한 더욱 강력하고 신뢰할 수 있는 AI 모델을 구축하고 개인정보 보호 및 저작권법으로 보호되는 실제 데이터를 대신하기 위해 생성형 AI를 사용하여 합성 데이터를 만들고 있습니다.
전문가 시스템은 머신 러닝 모델을 훈련하는 데 사용되는 메타데이터인 코퍼스를 학습하여 인간의 의사 결정 과정을 모방하고, 이 전문 지식을 적용하여 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다. 이러한 시스템은 방대한 양의 데이터를 평가하여 추세와 패턴을 파악하고 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 또한 기업이 미래의 이벤트를 예측하고 과거 이벤트가 발생한 이유를 이해하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
AI 기반 컴퓨팅 비전을 사용하면 의료 영상에서 진단을 보조하는 것부터 로보틱 및 자율 주행 자동차의 이동 자동화, 위성 이미지에서 관심 물체를 식별하고, 소셜 미디어에서 사진에 태그를 지정하는 등 다양한 사용 사례를 자긴 이미지 분할을 활용할 수 있습니다. 신경망에서 실행되는 컴퓨팅 비전을 통해 시스템은 디지털 이미지, 비디오 및 기타 시각적 인풋으로부터 의미 있는 정보를 도출할 수 있습니다.
IT 운영을 위한 인공 지능(AIOps)을 사용하면 많은 이점이 있습니다. 기업은 AI를 IT 운영에 도입함으로써 NLP, 빅 데이터, ML 모델의 강력한 기능을 활용하여 운영 워크플로를 자동화 및 간소화하고 이벤트 상관관계 및 인과 관계 결정을 모니터링할 수 있습니다.
AIOps는 디지털 혁신 투자에서 ROI를 높이는 가장 빠른 방법 중 하나입니다. 프로세스 자동화는 지출을 최적화하고, 운영 효율성을 높이고, 새롭고 혁신적인 기술을 통합하는 것에 중점을 두는 경우가 많으며, 이는 결국 더 나은 고객 경험으로 이어집니다. AI의 추가적인 이점으로는 보다 지속 가능한 IT 시스템 구축과 CI/CD(지속적 통합/지속적 배포) Delivery Pipeline 개선이 포함됩니다.
선도적인 기업들은 이제 코딩, 배포, 확장을 자동화하는 등 애플리케이션 현대화와 엔터프라이즈 IT 운영을 위해 생성형 AI를 사용하고 있습니다. 코딩의 경우, 개발자는 자연어 인터페이스를 통해 간단한 영어 문장으로 코딩 명령을 입력하면 자동으로 생성된 코드를 얻을 수 있습니다. 생성형 AI와 코드 생성 기능을 사용하면 경험 수준에 관계없이 하이브리드 클라우드 개발자가 대규모로 기존 애플리케이션 코드를 일관된 코드와 적은 오류, 빠른 속도로 새로운 대상 플랫폼으로 마이그레이션하고 현대화할 수 있습니다.
앱이 과도한 프로비저닝이나 과다 지출 없이 일관되고 지속적으로 작동하도록 하는 것은 중요한 AI 운영(AIOps) 사용 사례입니다. 자동화는 클라우드 비용 최적화의 핵심이며, 아무리 경험이 많은 IT 팀이라도 최저 비용으로 성능을 제공하기 위해 필요한 정확한 컴퓨팅, 스토리지 및 데이터베이스 구성을 지속적으로 결정할 수 있는 능력을 항상 갖추고 있지는 않습니다. AI 소프트웨어는 리소스가 사용되는 시기와 방법을 식별하고 실제 수요를 실시간으로 일치시킬 수 있습니다.
중단 없는 서비스 가용성을 보장하기 위해 주요 조직들은 AI와 지능형 자동화를 기반으로 하는 실시간 근본 원인 분석 기능을 사용합니다. AIOps를 통해 ITOps 팀은 사고의 근본 원인을 신속하게 식별하고 즉각적인 조치하여 평균 고장 간격(MTBF)과 평균 복구 시간(MTTR) 사고를 모두 줄일 수 있습니다.
또한 AIOps 플랫폼 솔루션은 여러 소스의 데이터를 통합하고 이벤트를 인시던트와 상호 연관시켜 동적 인프라 시각화, 통합 AI 기능, 제안된 수정 조치를 통해 전체 IT 환경에 대한 명확한 가시성을 제공합니다.
IT 팀은 예측형 IT 관리 통해 AI를 사용하여 IT 및 네트워크 운영을 자동화하여 사고를 신속하고 효율적으로 해결하고, 문제가 발생하기 전에 선제적으로 예방하여 사용자 경험을 개선하고 관리 업무와 비용을 절감할 수 있습니다. 도구의 난립을 없애기 위해 엔터프라이즈급 AIOps 플랫폼은 모니터링 및 관리를 위한 중앙 창에서 IT 운영에 대한 전체적인 보기를 제공할 수 있습니다.
AI는 ML을 활용하여 여러 가지 방법으로 사이버 보안을 개선합니다. 여기에는 인증을 위한 안면 인식, 사기 탐지, 멀웨어를 탐지하고 차단하는 안티바이러스 프로그램, 사이버 공격을 식별하고 대응하며 침입을 탐지하기 위한 강화 학습 기반 모델 훈련, 이벤트를 이상 징후 또는 피싱 공격으로 분류하는 분류 알고리즘 등이 포함됩니다.
AI는 단순히 고양이가 쓴 하이쿠를 요청하는 것에 그치지 않습니다. 로봇은 물리적 물체를 다루고 옮깁니다. 산업 현장에서는 좁은 AI를 통해 자재 취급, 조립, 품질 검사와 관련된 일상적이고 반복적인 작업을 수행할 수 있습니다. AI는 바이탈을 모니터링하고 시술 중 잠재적인 문제를 감지하는 방식으로 외과의를 지원할 수 있습니다. 농업 기계는 자율 가지 치기, 이동, 솎아내기, 파종, 살포 작업을 수행할 수 있습니다. iRobot Roomba와 같은 스마트 홈 장치는 컴퓨터 비전을 사용하여 집 내부를 탐색하고 메모리에 저장된 데이터를 사용하여 진행 상황을 파악할 수 있습니다. AI가 Roomba를 안내할 수 있다면 고속도로의 자율 주행 자동차를 운전하고 물류 센터에서 물품을 이동시키는 로봇, 또는 보안 및 안전 프로토콜을 위한 순찰 로봇을 안내할 수 있습니다.
AI는 기계에서 직접 데이터를 분석하여 문제를 식별하고 필요한 유지 관리를 표시함으로써 예측 유지 관리에 사용할 수 있습니다. AI는 기계 효율성을 개선하고 엔진의 탄소 배출량을 줄이는 데에도 사용되었습니다. AI 기반 예측 분석을 사용하여 유지 관리 일정의 효율성을 높일 수 있습니다.
AI는 예측을 지원할 수 있습니다. 예를 들어, 공급망 팀에서는 알고리즘을 사용하여 미래의 수요를 예측하고 적시에 도착하기 위해 제품을 배송해야 하는 시간을 예측할 수 있습니다. 이를 통해 새로운 효율성을 창출하고, 과잉 재고를 줄이며, 재주문 실수를 보완할 수 있습니다.
AI는 거의 모든 산업의 작업과 도구를 지원하여 효율성과 생산성을 높일 수 있습니다. AI는 지능형 자동화 기능을 발휘해 수동 작업이나 레거시 시스템에서 실행되었던 비즈니스 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 이러한 비즈니스 프로세스는 리소스 집약적이고 비용이 많이 들며 사람의 실수가 발생하기 쉽습니다. 다음은 AI의 강화된 기능 덕분에 혜택을 받고 있는 산업들입니다.
자동차 제조업체는 AI 를 적용해 생산량을 보다 효과적으로 예측하고 조정하여 수요와 공급의 변화에 대응할 수 있습니다. 워크플로를 간소화하여 효율성을 높이고 생산, 지원, 조달 및 기타 영역에서 시간이 많이 걸리는 작업과 오류 위험을 줄일 수 있습니다. 로봇을 사용하면 수작업의 필요성을 줄이고 결함 발견을 개선하여 더 낮은 비즈니스 비용으로 고객에게 더 높은 품질의 차량을 제공할 수 있습니다.
교육 및 훈련 분야에서 각 학생의 필요에 맞춰 교육 자료를 맞춤화하는 데 AI를 사용할 수 있습니다. 교사와 트레이너는 AI 분석을 활용하여 학생이 추가적인 도움이나 주의가 필요한 부분을 파악할 수 있습니다. 또한 AI는 복사된 콘텐츠를 찾는 데 도움을 주므로 논문이나 숙제를 표절하려고 시도하는 학생을 가려낼 수 있습니다. AI 기반 언어 번역 도구와 실시간 전사 서비스는 원어민이 아닌 학생들이 수업을 이해할 수 있게 도와줍니다.
에너지 부문 기업은 수요 예측, 에너지 보존, 재생 에너지 최적화, 스마트 그리드 관리를 위해 AI 및 데이터 분석을 활용하여 비용 경쟁력을 높일 수 있습니다. AI는 에너지 생성, 송전, 분배 프로세스에 AI를 도입함으로써 고객 지원을 개선하여 혁신을 위한 리소스를 확보할 수 있습니다. 또한 공급업체 기반 AI를 사용하는 고객의 경우 에너지 소비를 더 잘 파악하고 최대 수요 기간 동안 전력 소비를 줄이기 위한 조치를 취할 수 있습니다.
AI 기반 FinOps(Finance + DevOps)는 금융 기관이 데이터 기반 클라우드 지출 의사 결정을 통해 비용과 성능의 균형을 안전하게 유지하여 알림 피로도와 예산 낭비를 최소화할 수 있도록 지원합니다. AI 플랫폼은 머신 러닝과 딥 러닝을 사용하여 의심스럽거나 비정상적인 거래를 찾아낼 수 있습니다. 은행 및 기타 대출 기관은 ML 분류 알고리즘과 예측 모델을 사용하여 대출 결정을 제안할 수 있습니다.
많은 주식 시장 거래는 수십 년의 주식 시장 데이터와 함께 ML을 사용하여 추세를 예측하고 궁극적으로 매수 또는 매도 여부와 시기를 제안합니다. ML은 또한 사람의 개입 없이 알고리즘 거래를 수행할 수 있습니다. ML 알고리즘은 패턴을 예측하고, 정확도를 개선하고, 비용을 절감하고, 인적 오류의 위험을 줄일 수 있습니다.
의료 산업에서는 NLP를 활용한 지능형 자동화를 통해 데이터 분석, 진단, 치료에 대한 일관된 접근 방식을 제공하고 있습니다. 원격 의료 예약에서 챗봇을 사용하면 사람의 개입을 줄일 수 있고 진단하는 데 걸리는 시간을 단축할 수 있습니다.
현장에서 ML은 방사선 영상에 활용되며, AI 지원 컴퓨팅 비전은 종종 유방 촬영 검사와 초기 폐암 선별을 분석하는 데 사용됩니다. ML은 또한 치료 계획을 수립하고, 종양을 분류하고, 골절을 찾고, 신경 장애를 감지하도록 훈련할 수 있습니다.
유전자 연구, 유전자 변형 및 게놈 염기서열 분석에서 ML은 유전자가 건강에 미치는 영향을 식별하는 데 사용됩니다. ML은 특정 치료법이나 약물에 반응하거나 반응하지 않는 유전자 표식과 특정 사람에게 심각한 부작용을 일으킬 수 있는 유전자를 식별할 수 있습니다.
보험사에서는 AI를 활용하면 요율 계산 또는 지불을 수동으로 처리할 필요가 없으므로 보험금 청구 및 평가 처리를 간소화할 수 있습니다. 또한 지능형 자동화는 요구 사항이 충족되도록 하여 보험 회사가 규정 준수 규정을 더욱 쉽게 준수할 수 있도록 지원합니다. 이러한 방식으로 개인 또는 법인의 위험을 계산하고 적절한 보험료를 계산할 수도 있습니다.
분석 기능을 갖춘 고급 AI는 제조업체가 시장 동향에 대한 예측적 인사이트를 확보하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 생성형 AI는 기업이 다양한 설계 옵션을 만들 수 있도록 지원함으로써 제품 설계를 가속화하고 최적화할 수 있습니다. 또한 AI는 생산 효율성을 높이기 위한 제안을 통해 도움을 줄 수 있습니다. 생성형 AI는 생산 기록 데이터를 사용하여 장비 고장을 실시간으로 예측하거나 위치를 파악한 다음 장비 조정, 수리 옵션 또는 필요한 예비 부품을 제안할 수 있습니다.
생명과학 산업에서 신약 개발하고 생산하려면 엄청난 양의 데이터 수집, 정리, 처리, 분석이 필요합니다. 개발 및 테스트를 수동으로 하면 계산 오류로 이어질 수 있으며 엄청난 양의 리소스가 필요할 수 있습니다. 반면에, 코로나19 백신의 기록적인 생산 시간은 지능형 자동화 덕분에 생산 속도와 품질을 높일 수 있었던 사례입니다.
AI는 소매업체가 늘어나는 소비자 수요를 더 잘 이해하고 이에 부응할 수 있는 비밀 무기가 되고 있습니다. 생성형 AI는 고도로 개인화된 온라인 쇼핑, 소비자 직접 판매 모델 및 배송 서비스가 소매업체와 경쟁하는 상황에서 소매업체와 전자 상거래 기업이 고객 관리를 개선하고 마케팅 캠페인을 계획하며 인재와 애플리케이션의 역량을 혁신하도록 지원할 수 있습니다. AI는 재고 관리를 최적화하는 데도 도움이 될 수 있습니다.
생성형 AI는 이메일, 이미지, 비디오, 오디오 파일, 소셜 미디어 콘텐츠 등 다양한 데이터 소스를 처리하는 데 탁월합니다. 이 비정형 데이터는 모델 생성과 생성형 AI의 지속적인 교육을 위한 백본을 형성하여 시간이 지남에 따라 유용하게 지속될 수 있습니다. 이 비정형 데이터를 활용하면 챗봇을 통한 고객 서비스 향상, 보다 효과적인 이메일 라우팅 촉진 등 소매 운영의 다양한 측면으로 이점을 확장할 수 있습니다. 사실상 이는 적절한 리소스로 사용자를 안내하는 것을 의미할 수 있습니다. 이를 위해 사용자를 올바른 상담원에게 연결하거나 사용자 가이드 및 FAQ로 안내할 수 있습니다.
AI는 오늘날 많은 교통 시스템에 정보를 제공합니다. 예를 들어 Google 지도는 ML 알고리즘을 사용하여 현재 교통 상황을 확인하고, 가장 빠른 경로를 결정하고, '주변에 탐색'할 장소를 제안하고, 도착 시간을 추정합니다.
Uber 및 Lyft와 같은 이동 공유 애플리케이션은 ML을 사용하여 탑승자와 기사를 연결하고, 요금을 산정하며, 교통 상황을 분석하여 Google Maps와 같이 실시간 교통 상황을 분석하고, 최적의 경로를 제안하고 예상 도착 시간을 제시합니다.
컴퓨팅 비전은 자율 주행 자동차를 안내합니다. 비지도 ML 알고리즘을 통해 자율 주행 자동차는 카메라와 센서에서 데이터를 수집하여 주변에서 일어나는 일을 파악하고 실시간 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
AI가 할 수 있는 일은 대부분 기적처럼 보이지만, 언론에 보도되는 내용의 대부분은 경박하게 재미있거나 그저 무섭기만 합니다. 이제 비즈니스에서 사용할 수 있는 이 도구는 많은 산업과 직종이 큰 발전을 이룰 수 있도록 도와주는 놀랍도록 강력한 도구입니다. 크게 도움이 될 AI 사용 사례를 살펴보거나 도입하지 않는 기업은 곧 심각한 경쟁적 불이익을 받게 될 것입니다. IBM watsonx.ai 와 같은 유용한 AI 도구를 눈여겨 봐두고 지금 익혀두면 큰 도움이 될 것입니다.
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