AI:인공 지능의 올바른 용도 찾기

기업이 인공 지능을 사용하는 방법을 모색함에 따라 인공 지능은 인간이 할 수 없거나 전혀 하고 싶지 않은 작업에 가장 잘 적용된다는 것을 알게 될 것입니다.

인공 지능과 관련하여 인간의 기술적 꿈은 일반적으로 자기 중심적인 "그것이 나에게 무엇을 의미합니까?"에서 시작됩니다. 개인으로서 우리는 기술이 우리와 우리의 삶과 근무 시간을 어떻게 그리고 언제 변화시킬지 알고 싶습니다.

자동차, 텔레비전, 컴퓨터 등이 그러했습니다.

Ford와 같은 회사가 새로운 제조 및 마케팅 모델을 만들기 전까지 자동차는 장난감에 불과했습니다. 미쉐린이라는 타이어 회사는 운전자에게 어디로 가야 하는지 알려주는 가이드북을 개발했습니다. 사람들이 TV의 기적에 매료되었을 때 우리를 사로잡은 것은 Philo Farnsworth의 실제 발명이 아니라 엔터테인먼트 회사와 광고주였습니다.

검색 및 소셜 미디어에서 이미 일상 생활의 일부인 AI와 머신 러닝도 마찬가지입니다.

AI와 AI를 사용하는 회사는 미래에 우리를 어디로 데려갈까요? 우리 삶에 어떻게 맞을까요?

연구 회사 BBN의 기술자들은 최근 AI가 향후 몇 년 동안 우리의 삶을 어떻게 변화시킬지 엿봤습니다. 그들의 초점은 네트워킹, 특히 5G에 집중되었습니다. 결국, 커뮤니케이션은 1960년대 Arpanet으로 거슬러 올라가는 BBN의 핵심이었습니다.

참조: 지속적인 인텔리전스 인사이트

변경 사항은 어디에 있습니까?

소비자 중심 기술이 기업에 제공하는 몇 가지 기회와 함께 그들의 예측을 살펴보겠습니다.

AI는 5G를 가능하게 하고 5G는 새로운 애플리케이션을 가능하게 하는 것으로 생각하십시오. 모든 이동통신사와 전화 회사는 5G를 추진하고 있습니다. BBN은 Qualcomm을 인용하여 개선된 서비스 품질, 더 나은 이동성 관리 및 현지화를 제공할 것이라고 말합니다. 5G는 또한 더 나은 네트워크 효율성, 더 쉬운 배포, 더 강력한 보안을 약속합니다.

BBN의 저자 Imtiaz Adams는 5G 시대가 “클라우드 서버가 계속 사용되는 세상이 될 것이며, 데이터가 생성되는 엣지(기기에서)에서 AI의 중요성이 부각되는 세상이 될 것입니다. -지능형 장치의 시간(또는 거의 실시간) 응답.”

이제 5G와 AI를 결합하여 M2M(Machine-to-Machine) 통신을 활성화하십시오. BBN은 자율주행차, 새로운 유형의 로봇, 드론과 같은 자율 시스템의 새로운 기회를 강조합니다. 이들 모두는 IoT 네트워크 전반에 걸쳐 지능형 센서의 데이터에 의존합니다. AI와 5G는 또한 가상 현실과 증강 현실을 한 차원 높여 기업의 디지털 혁신을 가능하게 합니다.

Adams는 또한 "맞춤형 의료를 통한 의료 개선, 고객을 위한 더 나은 서비스를 통한 금융, 향상된 개인화 및 고객에 대한 더 나은 서비스를 통한 마케팅, 더 스마트하고 더 효율적인 제조"의 약속을 인용했습니다. 그 예측은 정말 큰 "IF"와 함께 왔습니다. 이를 위해서는 정치 지도자와 규제 기관이 "발생할 변화의 규모를 실제로 이해하고 규제 프레임워크와 인프라가 AI 배포를 가능하게 하도록 최적화되었는지 확인"해야 합니다.

다음은 AI 기반 애플리케이션으로 기업이 수익을 개선할 수 있는 몇 가지 예입니다.

소매업에서의 AI 사용

AI를 사용하여 고객 요구를 예측하고 공급망을 관리하는 측면에서 거대 소매업체, 특히 Amazon이 하는 일을 복제할 수 있는 소매업체는 거의 없습니다. 그러나 어떤 소매업체도 AI로의 이동을 무시할 수 없습니다.

합병 및 금융 그룹인 Triangle Capital LLC의 공동 설립자인 Richard Kestenbaum은 Forbes의 최근 기사에서 "소매업체와 인공 지능에 대해 이야기할 때 마치 내가 외국어를 말하는 것처럼 눈이 반짝거립니다. 그것에 대해 이야기하고 싶습니다. 그러나 그것은 오고 있다, 그것은 피할 수 없다. AI는 크고 작은 소매의 거의 모든 측면에 침투할 것입니다.”

Kestenbaum은 계속해서 AI 기반 애플리케이션이 조명 및 냉장 비용과 같은 문제를 관리하는 데 도움을 주어 전기를 절약할 수 있는 방법을 간략하게 설명했습니다. 그는 Publix 매장이 AI 소프트웨어를 사용하여 매장 뒤편의 냉동고 문이 열리는 빈도를 더 잘 이해하여 필요한 직원 방문 횟수를 줄이는 방법에 주목했습니다. 그는 50,000제곱피트 규모의 Publix 매장이 개방형 냉동고와 같은 문제를 더 잘 관리함으로써 연간 6만 달러를 절약하고 있다고 말했습니다.

그 $60,000로 Publix 매장은 새로운 직원을 고용하여 소비자 서비스와 매장의 경쟁력을 향상시킬 수 있습니다.

뱅킹

은행 업무에 긴 창구 전화, 저축 통장, 제한된 시간의 은행 계좌 접근이 필요했던 때를 기억하는 사람들은 은행 업무가 컴퓨터, 스마트폰, 인터넷과 함께 어떻게 변했는지를 알 것입니다. 더 많은 변화가 진행 중입니다.

International Banking의 최근 기사에서 디지털 혁신 회사 Atos의 그룹 산업 이사인 Franck Coisnon은 은행 부문에 영향을 미치는 AI 유형을 설명했습니다. 인식; 자연어 처리; 기계 학습; 및 딥 러닝.

다음은 AI가 은행 업무에 적용될 수 있는 몇 가지 영역입니다.

• 고객 서비스. AI는 현재 수동으로 처리되는 수천 개의 클라이언트 이메일을 분석하고 제안된 작업 항목과 함께 적절한 답변을 제공할 수 있습니다.
• 영업 및 고객 정보. "AI는 고객의 데이터와 인텔리전스를 수집하고 분석하는 데 사용되며, 비즈니스 개발 팀에 고유한 통찰력, 영업 파이프라인 및 '최선의 다음 조치'에 대한 권장 사항을 제공하여 관계를 발전시키고 판매를 촉진합니다." Coisnon을 썼습니다.
• IT 서비스. 그는 "AI는 애플리케이션이 실패할 가능성이 있는 위치 또는 여부를 보여줄 수 있어 IT 인프라의 유용성과 탄력성을 높일 수 있습니다."라고 덧붙였습니다.
• 사기 방지. " AI는 사기를 효과적으로 관리하는 데 점점 더 중요해지고 있습니다. 이는 사기 또는 청구 요소가 포함된 지불을 탐지하고 제거하여 수행할 수 있습니다.”라고 Coisnon은 말했습니다.
• 사이버 보안. 모든 산업의 모든 회사는 사이버 공격에 대해 우려하고 있습니다. 그러나 은행 업무에서는 해커가 훔쳐야 하는 돈과 시스템 중단으로 인해 손실되는 돈이 특히 무섭습니다. 예측 분석으로 은행을 보호할 수 있는 방법을 생각해 보세요.

농업의 AI

포도주 양조 사업에 종사하지 않는 회사 리더는 포도원에서 배울 수 있으며 이는 농업 이외의 분야에도 적용됩니다.

"인간이 눈으로 관찰할 수 있는 모든 것은 컴퓨터에서도 볼 수 있도록 가르칠 수 있습니다."라고 Tom Shapland 박사는 말했습니다. 최근 기사에서 농업 소프트웨어 회사 Tule Technologies의 CEO이자 공동 설립자입니다.

Tule은 오늘날의 컴퓨터 비전 발전을 활용하는 차량 탑재 카메라 시스템을 도입하기 위해 포도원과 협력하고 있습니다. 처음에 카메라 시스템은 포도원 전체의 포도송이를 세게 됩니다. 그러나 인간이 포도원에서 해충, 질병 ​​및 수분 스트레스와 같은 문제를 찾는 일을 할 가능성이 있습니다. 컴퓨터 비전을 이미지를 입력으로 받아 문제나 건강한 농산물과 같은 패턴을 찾아내는 방법을 배우는 시스템으로 생각하십시오.

집중이 중요합니다

AI가 환상의 세계에서 현실로 옮겨갈 때 많은 사람들은 로봇과 컴퓨터가 우리의 삶을 지배하는 세상을 상상했습니다. (알렉사, 알렉사의 일부 용도는 약간 손이 갑니다.)

그러나 위의 예는 AI가 인간이 어느 정도 집중된 작업을 수행하는 데 도움이 될 수 있는 몇 가지 방법을 강조합니다. AI의 발전 경로가 많은 이전 기술의 경로를 따른다면 많은 기업 경영진과 이사회 구성원이 전사적 AI 전략을 요구할 것이 분명합니다.

실제로 AI 애플리케이션의 발전은 개별 라인 관리자나 작업자가 작업자의 시간이나 리소스를 너무 많이 소모하는 단일 문제를 볼 때 발생할 가능성이 더 높습니다. 에너지 관리나 병든 포도와 같은 경우 AI가 문제를 스스로 해결하지 못할 수 있습니다. 그러나 사람보다 더 빨리 문제를 발견한 다음 문제를 완화하기 위해 사람에게 맡길 수 있습니다.