자동화가 인간과 함께 작동할 때

자동화에 대해 이야기할 때 우리는 종종 우리가 하는 모든 것이 거의 전적으로 기계에 의해 처리되는 미래를 상상합니다. 자동차는 스스로 운전할 것입니다. 관리 결정은 AI에게 전달됩니다. 창조적인 예술도 언젠가는 로봇이 차지할 수 있습니다.

그러나 당분간 자동화는 충분하지 않습니다. 따라서 기계와 작업자 사이에 약간의 타협이 필요합니다. 둘 사이의 시너지 효과는 이미 훌륭한 결과를 낳았습니다. 대부분의 비행에서 비행기를 안내하는 자동 조종 장치와 이착륙에만 개입하는 인간 조종사를 생각해 보십시오.

기계 지원의 보다 일반적인 예는 워드 프로세서 프로그램의 맞춤법 검사기 형태입니다. 그리고 이것들은 점점 더 정교해지고 있습니다. Grammarly 및 ProWritingAid와 같은 앱은 문법 또는 철자 오류를 식별할 뿐만 아니라 그들은 이제 더 많은 문체 문제를 식별하고 기술적으로 잘못되지 않은 경우에도 글을 더 명확하고 간결하게 작성하는 데 도움이 됩니다.

이러한 모든 혁신은 동일한 추세를 따릅니다. 데이터 처리 및 정보 수집과 같은 예측 가능하고 반복적인 작업을 제거합니다. 이는 다른 더 보람 있는 작업을 위해 인적 자원을 확보합니다. 우리는 전례 없는 기계화 시대에 살고 있지만 고용률은 그 어느 때보다 높습니다.

자동차 세계에서 최종 게임은 명확합니다. 바로 운전석에서 사람을 제거하는 것입니다. 이러한 발전이 널리 퍼질 경우 사고가 거의 없어질 수 있습니다. 하지만 하루아침에 되지는 않습니다.

Uber와 같은 회사는 상업용 제트기의 조종사와 매우 흡사한 감독 역할을 하는 인간 운전자를 사용하여 실제 세계에서 AI를 현장 테스트하고 있습니다. 프로그램에 문제가 발생할 경우 주도권을 잡기 위해 그곳에 있습니다.

다른 발전은 덜 명확하고 점진적이어서 거의 알아차리지 못합니다. 경로 계산 작업을 수행하는 기계를 생각하고 여행 내내 구두 신호의 형태로 운전자에게 방향을 제시합니다.

이것은 장소를 이동하는 것을 더 쉽게 만들 뿐만 아니라; 그것은 상업 화물 부문에 막대한 영향을 미칩니다. 중앙 인간 컨트롤러가 모든 움직임을 지시하고 감독할 수 있는 전체 트럭을 생각해 보십시오.

대량의 데이터 수집 기술의 도움으로 이러한 인간은 주어진 차량의 모든 차량에 대한 최신 정보를 제공받을 수 있으므로 단기적으로 병목 현상을 제거하고 효율성을 개선하기 위한 최선의 결정을 내릴 수 있습니다. .

콜센터

AI가 이미 도움을 주고 있는 또 다른 측면은 표적 마케팅입니다. 이제 데이터를 사용할 수 있고 AI가 데이터를 분석할 수 있기 때문에 마케터는 고객이 무엇을 원하는지 그 어느 때보다 잘 알 수 있습니다.

지능형 통화 추적은 광고 캠페인의 전환율을 극대화하려는 기업에 도움이 될 뿐만 아니라 소비자가 더 관련성이 높은 통화와 이메일을 즐길 수 있으므로 성가신 것을 입증할 가능성이 적다는 의미이기도 합니다.

물론, 이전에 위성 항법 시스템에 국한되었던 종류의 음성 도우미는 Amazon과 Google, 그리고 스마트폰에서도 기기 형태로 가정에 들어왔습니다.

이를 통해 특히 노인과 장애인의 일상적인 작업을 더 쉽게 수행할 수 있습니다. 그러나 유능하게 입력할 수 있는 우리에게도 명령을 큰 소리로 말하는 것이 모바일 장치에 입력하는 것보다 빠르고 직관적인 경우가 많습니다. 따라서 인간-기계 상호 작용의 미래에는 많은 음성 자동화가 포함될 것입니다.

이러한 발전은 우리가 온라인으로 소모품을 더 쉽게 주문할 수 있게 해주므로 전자 상거래 및 물류 부문에서 일자리를 창출하는 데 도움이 됩니다. 그러나 고도로 숙련된 기술 일자리도 창출합니다.

이러한 장치를 구동하는 기술은 종종 필요에 따라 독점적이고 불투명합니다. 결과적으로 지식이 있는 사람은 어떻게 특정 결정이 내려졌는지 설명해야 합니다.

EU의 GDPR은 모든 소비자에게 AI 결정이 어떻게 내려졌는지 요구할 수 있는 권리를 제공합니다. 모든 모기지, 대출 및 주식 시장 도박이 기계 지능에 의해 정보를 받는 세상에서 그러한 전문가에 대한 수요가 엄청나게 많을 것입니다. 앞으로 몇 년 동안.

프로모션