비즈니스에서 인공 지능(AI)이란 무엇인가요?

인공 지능, 즉 인간 지능의 문제 해결 및 의사 결정 능력을 모방하기 위한 컴퓨터 시스템과 머신 러닝의 개발은 다양한 비즈니스 프로세스에 영향을 미칩니다. 조직은 인공지능(AI)을 사용하여 데이터 분석 및 의사 결정을 강화하고, 고객 경험을 개선하고, 콘텐츠를 생성하고, IT 운영, 영업, 마케팅 및 사이버 보안 관행을 최적화하는 등의 작업을 수행합니다. AI 기술이 개선되고 발전함에 따라 새로운 비즈니스 애플리케이션이 등장하고 있습니다.

인공 지능은 워크플로를 최적화하고 비즈니스 운영의 효율성을 높이는 데 있어 인력을 지원하는 도구로 사용됩니다. 이러한 이점은 AI를 사용하여 반복적인 작업을 자동화하고, 머신 러닝 알고리즘을 기반으로 정보를 생성하고, 방대한 양의 데이터 세트를 빠르게 처리하여 의미 있는 인사이트를 추출하고, 데이터 분석을 기반으로 미래의 결과를 예측하는 등 다양한 방식으로 이루어집니다. AI 시스템은 엔터프라이즈 자동화 및 프로세스 자동화를 포함한 여러 유형의 비즈니스 자동화를 지원하여 인적 오류를 줄이고 인력이 더 높은 수준의 업무에 집중할 수 있도록 지원합니다.

McKinsey & Company에 따르면 비즈니스 운영에서 인공 지능의 사용은 2017년 이후 두 배로 증가했다고 합니다.¹ 이는 AI 기술을 조직의 고유한 요구 사항에 맞게 맞춤화할 수 있기 때문입니다. McKinsey 응답자의 63%는 향후 3년 동안 AI 기술에 대한 투자가 증가할 것으로 예상했습니다.² 효과적인 비즈니스 전략에 AI를 활용하려면 조직은 비즈니스 기능, AI 작동 방식, AI 구현을 통해 비즈니스의 어떤 측면을 개선할 수 있는지 명확하게 이해해야 합니다.

반복적인 작업을 자동화하고 직원 생산성을 높이기 위해 AI 도구를 사용하는 것은 여전히 인기가 있지만, 기업들은 이러한 사용 사례를 넘어 더 광범위한 비즈니스 가치를 창출하는 데 도움이 되는 더 높은 수준의 전략적 이니셔티브를 지원하기 위해 AI를 사용하고 있습니다.

인공 지능은 "지능형 기계, 특히 지능형 컴퓨터 프로그램을 만드는 과학 및 공학"³으로, 인간과 유사한 방식으로 데이터를 분류하고, 예측을 하고, 오류를 식별하고, 대화를 나누고, 정보를 분석할 수 있는 능력을 갖춘 컴퓨터 시스템을 강화하기 위해 많은 양의 데이터와 인간의 지식을 사용합니다.

인공 지능의 목표 중 하나는 인간의 비판적 사고 능력을 모방할 수 있는 컴퓨터 시스템을 만드는 것입니다. 이러한 시스템은 비즈니스 데이터에 의존하며 자연어 처리(NLP), 머신 러닝(ML) 및 딥 러닝과 같은 기술을 사용하여 비즈니스 운영을 용이하게 합니다. AI를 비즈니스 기능에 통합하려면 다음 구성 요소에 대한 기본적인 이해가 필요합니다. 

이러한 알고리즘은 인공 지능의 하위 집합이며 입력 데이터를 기반으로 예측 또는 분류를 수행하는 데 사용됩니다. 이러한 알고리즘은 학습 데이터 세트를 통해 패턴을 식별하거나, 이상 징후를 발견하거나, 미래 판매 수익과 같은 예측을 수행하는 방법을 학습할 수 있습니다. 머신 러닝 알고리즘은 비즈니스 의사 결정을 개선하는 데 실질적인 이점을 제공할 수 있는 주요 인사이트를 얻기 위해 대규모 데이터 세트를 마이닝하는 데 도움이 됩니다. 머신 러닝 알고리즘은 인간 전문가가 처리하기 전에 분류한 데이터인 레이블이 지정된 데이터의 이점을 활용합니다.

딥 러닝은 사람의 개입 없이 작업을 자동화할 수 있는 머신 러닝의 하위 집합입니다. 가상 어시스턴트, 챗봇, 얼굴 인식 및 사기 방지 기술은 모두 딥 러닝을 기반으로 합니다. 딥 러닝 모델은 사용자 행동과 관련된 데이터를 검사하여 향후 행동을 예측할 수 있습니다. 일반 머신 러닝에 비해 딥 러닝 모델은 텍스트 및 이미지와 같은 비정형 데이터에서 정보를 더 정확하게 추출할 수 있으며 사람의 개입이 많이 필요하지 않습니다.

자연어 처리는 "컴퓨터와 디지털 디바이스가 텍스트와 음성을 인식하고, 이해하고, 생성할 수 있도록 하는" AI의 한 분야입니다.⁴ 고객 지원 챗봇, 디지털 어시스턴트, GPS 시스템과 같은 음성 작동 기술은 모두 NLP를 기반으로 합니다. 머신 러닝 알고리즘 및 딥 러닝 모델과 함께 사용되는 NLP를 통해 시스템은 텍스트 또는 음성 기반의 비정형 데이터에서 인사이트를 추출할 수 있습니다.

컴퓨팅 비전은 컴퓨터 시스템이 디지털 이미지, 비디오 및 기타 시각적 입력에서 정보를 추출할 수 있도록 하는 AI의 하위 집합입니다.⁵ 컴퓨팅 비전은 딥 러닝과 머신 러닝 알고리즘을 모두 사용하여 디지털 이미지의 특정 요소를 학습하고 식별합니다. 컴퓨팅 비전은 현재 여러 가지 방식으로 적용되고 있으며, 기술이 발전함에 따라 적용 분야가 확대되고 있습니다. 예를 들어, 생산 라인에서 컴퓨팅 비전을 구현하여 제조 공정 중 사소한 결함을 감지할 수 있습니다.

엔터프라이즈급 AI를 통합하면 인력을 반복적인 수동 작업에서 해방시키고, 데이터 분석, 비즈니스 전략 및 의사 결정을 개선하고, 조직 전반의 프로세스를 최적화할 수 있습니다. 이를 위해 기업은 데이터를 적절하게 관리하고 AI 기술을 지원하는 인프라를 갖추어야 합니다. 강력한 데이터 거버넌스 프레임워크가 있으면 모든 관련 이해관계자가 데이터를 계속 사용할 수 있고 데이터 유출로부터 데이터를 보호할 수 있습니다.

또한 고급 데이터 분석의 사용을 촉진하는 데도 도움이 됩니다. 이 프레임워크에는 대량의 데이터를 관리하는 데 도움이 되는 디지털 혁신과 하이브리드 클라우드 및 멀티클라우드 환경의 통합이 포함됩니다. 이러한 시스템이 구축되면 조직은 인사이트를 얻기 위해 데이터를 마이닝하고 AI 기술을 교육하기 위한 학습 모델을 구축할 수 있습니다.

새로운 기술이 시장에 진입하고 기존 기술이 개선됨에 따라 비즈니스에서 인공 지능을 적용할 수 있는 분야는 더욱 다양해지고 있습니다. AI의 이점은 다양하며, 운영 효율성을 개선하고 비즈니스 가치를 창출하기 위해서는 기술과 인력을 통합해야 합니다.

비즈니스에서 인공 지능을 활용하는 사례를 몇 가지 살펴보겠습니다.

AIOps(IT 운영을 위한 인공 지능)는 AI, 머신 러닝, 자연어 처리 모델을 사용하여 IT 운영과 서비스 관리를 간소화하는 관행으로 구성됩니다. AIOps를 통해 IT 팀은 대량의 데이터를 신속하게 선별하고 이상 징후를 감지하고, 오류를 해결하고, IT 시스템의 성능을 모니터링하는 데 걸리는 시간을 줄일 수 있습니다. 인공 지능은 IT 팀이 관측 가능성을 개선하고 운영에 대한 실시간 인사이트를 제공할 수 있도록 도와줍니다.

고객 데이터는 마케팅 팀이 트렌드와 지출 패턴을 파악하여 마케팅 전략을 개발하는 데 도움이 됩니다. 인공 지능 도구는 이러한 빅 데이터 세트를 처리하여 향후 지출 동향을 예측하고 경쟁사 분석을 수행하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 조직은 시장에서의 자신의 위치를 더 깊이 이해할 수 있습니다.

AI 도구를 사용하면 데이터를 사용하여 고객의 관심사에 따라 특정 고객에게 마케팅 캠페인을 맞춤화하는 전략인 마케팅 세분화를 수행할 수 있습니다. 영업 팀은 동일한 데이터를 사용하여 고객 분석에 기반한 제품 추천을 할 수 있습니다.

AI를 통해 기업은 연중무휴 24시간 고객 서비스를 제공하고 응답 시간을 단축하여 고객 경험을 개선할 수 있습니다. AI 기반 챗봇은 고객이 인간 상담원 없이도 간단한 문의를 해결할 수 있도록 지원합니다. 이 기능을 통해 인간 고객 서비스 인력은 더 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다.

McKinsey는 대화형 AI를 사용하여 고부가가치 고객에게 우선순위를 부여한 남미 통신 회사의 경우 8천만 달러를 절감했다고 보고했습니다.⁶ 챗봇은 IBM watsonx Assistant와 같은 강력한 대화형 AI 툴을 사용하여 많은 고객 질문을 처리할 수 없었던 이전 모델의 문제점을 일부 극복할 수 있습니다. 

생성형 AI(GenAI)는 조직에서 콘텐츠 제작을 최적화하는 데 도움이 되는 성장하는 분야입니다. ChatGPT와 같은 도구는 콘텐츠 팀에게 독창적인 콘텐츠를 제작할 수 있는 강력한 도구를 제공합니다. 이러한 도구는 입력 프롬프트에 따라 이미지나 텍스트를 생성할 수 있으며 디자이너, 작가, 콘텐츠 리더는 이러한 생성형 AI 아웃풋을 사용하여 브레인스토밍, 개요 작성 및 기타 프로젝트 작업에 도움을 받을 수 있습니다. Gartner는 2025년까지 생성형 AI가 아웃바운드 마케팅 콘텐츠의 30%를 제작하는 데 사용될 것으로 예상하며, 이는 2022년의 2%에서 증가한 수치입니다.⁷ IBM watsonx Code Assistant와 같은 생성형 도구는 코드를 생성하여 개발자를 지원할 수 있습니다.

AI 콘텐츠 생성은 아직 규제가 거의 없지만, 인간 직원은 저작권 침해, 잘못된 정보 게시 또는 기타 비윤리적인 비즈니스 관행을 방지하기 위해 콘텐츠 생성에 AI를 사용하는 것을 모니터링해야 합니다.

인공 지능 도구를 사용하여 네트워크 보안, 이상 징후 탐지, 사기 탐지를 개선하고 데이터 침해를 방지할 수 있습니다. 직장에서의 기술 사용이 증가함에 따라 보안 침해의 기회도 커지고 있으며, 위협을 차단하고 조직 및 고객 데이터를 보호하려면 조직은 이상 징후를 사전에 탐지해야 합니다. 예를 들어, 딥 러닝 모델을 사용하여 대규모 네트워크 트래픽 데이터 세트를 검사하고 네트워크에 대한 공격 시도의 신호가 될 수 있는 행동을 식별할 수 있습니다.

데이터 유출은 비용이 많이 들고 고객의 신뢰를 떨어뜨릴 수 있습니다. 2023년 IBM 데이터 유출 비용(CODB) 보고서에 따르면 "보안 AI 및 자동화를 광범위하게 사용하는 조직은 그렇지 않은 조직에 비해 평균 176만 달러의 비용을 절감할 수 있다"고 합니다.

공급망 관리에 AI를 적용하는 것은 예측 분석의 형태로 제공되며, 이는 배송 및 자재 비용의 향후 가격을 예측하는 데 도움이 됩니다. 예측 분석은 또한 조직이 적절한 수준의 재고를 유지하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 병목 현상이나 제품의 과잉 재고를 줄일 수 있습니다.

AI 기술은 빠르게 발전하고 있으며 다양한 비즈니스 요구 사항과 전략을 충족하기 위해 그 사용이 확대되고 있습니다. 새로운 기술과 비즈니스 리더의 혁신이 AI의 미래를 좌우할 것이며, AI가 비즈니스 모델에 어떻게 적용되는지 이해하는 것이 경쟁 우위를 유지하기 위한 핵심 요소입니다.