고객 경험을 지원하는 AI의 역할

지능형 지원 생태계에서 가장 관련성이 높은 모든 회사를 추적하려면 VB 프로필 및 Opus Research에서 제공하는 "지능형 지원 및 봇" 환경을 참조하십시오.

공상 과학 스릴러의 줄거리에서 일하는 사람들에게 위협으로 여겨지는 것에 이르기까지 인공 지능(AI)은 현실의 일부가 되면서 지난 몇 년 동안 헤드라인으로 떠올랐습니다.

사람들은 혼란스러워합니다. AI는 현대화를 향한 거대한 도약이나 엄청난 실업 수준을 향한 도약으로 간주됩니다. 충성스러운 종으로 생각되는 많은 사람들에게 번영의 징조로 밝혀질 수도 있고, 전세를 역전시켜 주인이 될 수도 있습니다. AI의 미래와 그 결과는 이 혁신을 묶는 특성을 통제하는 사람들의 손에 달려 있습니다.

AI를 통해 시야가 크게 넓어졌습니다. 이제 우리는 몇 년 전만 해도 당신을 웃음거리로 만들었던 아이디어를 상상하고 생각할 수 있습니다. 마스터와 체스를 두는 컴퓨터 시스템부터 무인 자동차에 이르기까지 AI와 관련된 가능성은 무궁무진합니다.

머신 러닝(ML)과 AI가 인간을 증강시키는 방법

인간의 능력을 향상시키는 데 있어 AI의 역할에 대한 논쟁은 꽤 오래전부터 있었습니다. 인간 증강과 관련하여 AI가 제공하는 무수한 기회에 관한 수많은 이론이 있습니다.

수많은 작업에서 기계는 인간의 두뇌를 능가합니다. 인간에 대한 기계의 우월성은 계산의 속도와 규모에 관한 작업 처리를 통해 구체적으로 이해할 수 있습니다. 대부분의 주요 작업의 완료에는 예측, 데이터 수집, 판단 및 취한 조치와 같은 여러 구성 요소가 포함됩니다. 인간은 여전히 ​​판단력이 기계보다 낫습니다.

AI가 탑재된 기계의 높은 기술 수준을 고려할 때 이 기술은 인간의 능력을 확장하고 자원 사용을 최적화하며 생산성을 향상시키기 위해 다양한 분야에서 사용될 수 있습니다. AI의 사용으로 혜택을 받고 더 많은 혜택을 받을 수 있는 몇 가지 산업은 다음과 같습니다.

참조:머신 러닝이 디지털 기업을 혁신하는 방법

일상생활

AI가 일상 생활을 지원하고 자동화할 수 있는 방법을 생각할 때 Amazon Alexa의 사용이 떠오릅니다. 명령을 받아 실행할 수 있는 Amazon의 장치인 Alexa는 시대를 훨씬 앞서간 것으로 간주됩니다. Alexa가 수행하고 따를 수 있는 몇 가지 요구 사항은 타이머를 설정하고, 음악을 재생하고, 다른 많은 대화형 기능 중에서 일반적인 질문에 답변하는 것입니다.

Alexa를 더 많이 사용할수록 음성 패턴과 어조에 따라 더 많이 조정됩니다. Alexa가 클라우드에 저장한 이러한 모든 분석 및 데이터를 통해 선호도를 더 잘 이해할 수 있습니다.

또한 사물인터넷(IoT)과 스마트 센서가 협력하여 인간의 일상 생활도 더욱 편리해집니다. 이 스마트 센서는 주변 환경에서 입력을 받은 다음 기본 제공 리소스를 따라 미리 정의된 기능을 수행합니다. 또한 더 나은 데이터 수집을 확인하고 수많은 분석 센터에서 사용됩니다.

제조

제조 기업은 인간과 안전하게 작업하고 일반적으로 반복적이고 안전하지 않으며 어려운 작업으로 간주되는 작업을 처리하는 지능형 협동 로봇의 도움을 크게 받을 수 있습니다. 로봇과의 협업은 이미 구현 단계에 있으며 가까운 시일 내에 더욱 개선될 수 있습니다.

기업

반복적이고 일상적인 작업을 관리하고 자동화하는 데 도움이 되는 로봇 기술은 수많은 기능에서 발생하고 있으며 향후 10년 동안 더 깊이 침투할 것으로 예상됩니다. 증강 현실을 갖춘 웨어러블은 오늘날 세상에서 비싸거나 안전하지 않은 작업을 수행하는 데 도움이 될 것입니다.

운송 및 물류

전자동 차량을 구현하기 위한 다양한 기술 회사 간의 치열한 경쟁이 있습니다. 이 매우 공개적인 경쟁 속에서도 기술자들은 이와 관련하여 혁신의 가능성을 회피하기를 거부합니다.

미래에는 완전 자동화된 차량이 예상되지만 고속도로에서 장거리 운전과 같은 일상적인 상황에서는 운전 부하를 줄일 수 있는 기회가 있습니다. 이러한 지원은 오류율을 줄이는 데 도움이 되고 결과적으로 연료 효율성과 교통 흐름을 개선하는 데 도움이 됩니다.

시간이 지남에 따라 수많은 발전이 도시 생활의 구조에 영향을 미치고 도시인에게 이전에는 존재하지 않았던 기회를 창출할 것입니다.

의료

고유한 능력과 지식을 가진 기계는 의료 전문가와 의사가 보다 광범위하고 정확하며 개인화된 진단 기술을 제시하는 데 도움이 될 수 있습니다. AI의 도움으로 인간은 단조로운 의료 체제가 필요한 환자와 노인의 흐름을 더 잘 관리할 수 있습니다.

농업

수많은 농업 로봇, 자동화된 관개 시스템, 해충 경고 시스템 및 작물 최적화 방법이 농업을 향상시켰습니다. 이러한 관행은 인간의 부담을 줄이는 데 도움이 될 것이며 농업 생산성을 높이는 데도 도움이 될 것입니다.

소매업의 변화

커피 테이블에 있는 장치가 남은 소모품의 양과 가장 저렴한 가격으로 구할 수 있는 곳을 알려줄 수 있다고 상상해 보십시오. 주문을 확인하면 기기에서 소매점에서 언제 픽업할 수 있는지 알려줍니다. AI는 다른 많은 영역에서도 유용한 응용 프로그램을 가지고 있지만 소매에서의 적합성은 이 목적을 위해 만들어진 것처럼 보입니다. Amazon, Apple, Google과 같은 거대 기업은 AI의 도움으로 예상치 못한 것을 제공함으로써 모든 소비자의 기대를 뛰어넘고 있습니다.

소매업의 반응성은 최고조에 달했으며 사람들은 소매점의 모든 부분을 좋아합니다. 필요할 때 제품이나 서비스의 필요성을 예측하는 것은 AI를 소매업에 완벽하게 만드는 이유입니다. 그러나 이러한 기술의 사용은 예측 소매에 달려 있습니다. 연구 및 확실한 데이터는 예측 소매가 지난 2-3년 동안 소매 회사에서 사용되었음을 시사합니다. 차세대 스마트 어시스턴트는 사용자의 습관을 기반으로 정보를 예측하고 무엇이 필요할지, 언제, 어디서 필요한지 똑똑하게 추측합니다.

참조:소매업체가 감정 AI를 사용하는 방법 — 온라인 및 매장

인간은 알고리즘을 보강해야 합니다.

올드 스쿨 AI에 대한 한 가지 비난은 변화하는 시대에 적응하지 못하고 환경을 따르지 않았다는 것입니다. AI가 환경을 이해하지 못하고 트렌드에 적응하는 데 심각한 결핍이 있었습니다.

머신 러닝(ML)의 추가로 AI는 이제 변화하는 환경에 적응하고 이로 인해 사용자 선호도가 어떻게 변할 수 있는지 예측할 수 있습니다. ML의 예는 환자가 앓고 있는 질병을 기준으로 환자를 구별할 수 있는 의료에서 ​​찾을 수 있습니다. ML은 환경 판단의 발전을 통해 질병의 증상을 예측하고 지식을 기반으로 솔루션을 구성할 수 있습니다.

그러나 AI의 알고리즘과 제어는 민주화되어 모든 이해 관계자에게 제공되어야 합니다. 알고리즘은 인간이 증강하고 제어할 때 가장 잘 작동합니다. 이러한 지원 및 제어는 인공 지능을 정의하는 알고리즘에 대한 더 나은 제어 및 관리를 위한 길을 열 것입니다. 미래는 많은 것을 담고 있지만 AI는 일단 구현되면 무한한 기회와 가능성의 문을 열 것이라고 안전하게 말할 수 있습니다.

변화의 개념을 더 잘 이해하기 위해 10월 16일과 17일에 암스테르담에서 열리는 SAS 컨퍼런스에 애널리틱스 경험(Analytics Experience)에 참석할 수 있습니다. 이 모든 변화의 메커니즘을 개인적으로 조정하는 사람들의 경험에서 이해할 수 있는 기회는 반드시 있어야 하는 것입니다. 놓치지 마세요. 회의를 위해 준비된 전문 연사 목록과 함께 풍부한 지식이 포착되기를 기다리고 있습니다.

저자 소개

Ronald van Loon은 Simplilearn의 자문 위원회 위원이자 빅 데이터 및 분석 과정 고문입니다. 그는 Simplilearn의 인기 있는 빅 데이터 및 분석 카테고리의 급속한 성장에 자신의 전문 지식을 제공합니다.

빅 데이터 및 인공 지능의 가능성에 대한 Ronald van Loon의 자세한 내용을 보려면 '팔로우'를 클릭하고 LinkedIn 및 Twitter에 연결하세요.