기계의 부상:디지털 경제의 자동화

비즈니스 자동화는 이제 현실이 되었습니다. 모든 산업 분야의 거의 모든 기업이 일정 단계에서 일상적인 작업을 수행하기 위해 자동화를 도입했거나 사용할 예정입니다.

그래서 그들은해야합니다. 알고리즘과 기계는 일상적인 프로세스를 자동으로 수행하기 위해 정의된 규칙에 따라 예측하고 실행할 수 있습니다.

현대 소매업의 벤치마크인 Amazon은 24시간 연중무휴로 작업하고 밤낮으로 프로세스를 계속 이동할 수 있는 수많은 거대한 창고에 드론 인력을 고용합니다.

사물 인터넷(IoT)의 부상으로 기계는 이제 독립적으로 통신하고 인간의 행동을 대체하여 기계 자동화의 범위를 확대하고 그 인기를 주도했습니다.

그러나 자동화는 광범위한 이점을 제공하지만 기업이 무심코 위험에 노출되고 있습니까?

스마트폰, 클라우드 및 인터넷 지원 장치는 모든 상황과 환경에서 거의 즉시 정보에 액세스할 수 있는 디지털 메시를 생성했습니다. 따라서 일과 놀이의 경계가 사라지고 직원의 개인 생활과 직장 생활이 얽혀 있습니다.

사람들이 더 오래 켜진 상태로 유지되면서 지속적인 소비 문화를 유지하기 위해 비즈니스의 특정 요소도 온라인 상태를 유지해야 합니다.

'지속적으로 사용되는 문화'에 대한 아이디어는 기계를 그토록 가치 있게 만드는 것입니다. 기술은 그렇지 않으면 노동 집약적인 하찮은 작업을 수행할 수 있습니다. 직원들은 회사가 지속적으로 켜져 있는 동안 시간을 ​​되돌려 받을 수 있어 비즈니스에 실질적인 가치를 제공합니다.

그러나 호텔과 같은 회사는 묘지 교대 시 프론트 데스크 직원에게 무인 항공기를 배치하여 이점을 얻을 수 있지만 자동화의 위험도 염두에 두어야 합니다.

고려할 유용한 비유는 자동화를 탭과 비교하는 것입니다. 대부분의 사람들은 수도꼭지를 틀고 그것에 대해 생각하지 않고 물을 제공할 것으로 기대합니다. 회사는 기계를 감독할 필요 없이 프로그래밍된 작업을 수행하기를 기대하면서 거의 동일한 방식으로 행동합니다.

고위 직원이 이 접근 방식을 취하고 변화하는 비즈니스 및 시장 역학에 따라 알고리즘과 기술을 주의 깊게 모니터링하고 조정하지 않으면 자동화로 인해 거의 틀림없이 오류가 발생합니다.

그렇다면 기업에서 자동화를 허용할 경우 어떤 결과를 기대할 수 있습니까?

첫째, 자동화는 스스로 학습하거나 지속적으로 업데이트되어야 합니다. 그렇게 하지 않으면 회사 전체에 잘못된 정보가 전달되어 경영진이 모르는 경우가 많습니다.

기계는 인간과 같은 방식으로 맥락을 이해하지 못합니다. 따라서 사람이 시나리오의 변경 사항을 식별하면 변경 사항을 반영하고 실수를 피하기 위해 경영진에 플래그를 지정합니다.

그러나 이것이 현재 정확하지 않을 수 있음에도 불구하고 기계는 프로세스를 계속할 것입니다. 자동화가 필요하지만 기업은 시스템이 비즈니스 프로세스에 맞게 조정되고 비즈니스만큼 빠르게 변화할 수 있을 정도로 유연하도록 현명한 결정을 내리고 알고리즘을 이해하고 모니터링해야 합니다.

이 점을 설명하기 위해 Facebook의 'Year in Review' 기능만 보면 됩니다. Facebook은 개별 타임라인에 Facebook 메모리를 소싱하고 표시하는 알고리즘을 배포했습니다.

그러나 알고리즘이 컨텍스트를 이해하지 못하여 사용자에게 죽은 가족과 같은 불쾌한 기억이 표시되었습니다. Facebook은 이 문제를 해결하기 위해 기능을 조정하고 다시 프로그래밍한 후 유사한 기능인 '오늘날'을 도입해야 했습니다.

>참조:직장에서 지능형 자동화의 부상

이러한 상황은 IoT로 인해 더욱 강화되어 더 많은 기계 간 대화가 발생했습니다. 자가 주차(또는 자가 운전) 자동차, 웨어러블 기기, 그리고 가장 중요한 것은 사람의 건강 상태에 따라 조치를 취하는 의료 기기에 대해 생각해 보십시오.

페이스북의 알고리즘은 실수할 여지가 있지만 의료 분야에서는 오류의 여지가 없습니다. 관상 동맥 심장 질환을 앓고 있는 사람의 심박수를 모니터링하는 장치가 잘못된 정보를 전달하면 결과가 치명적일 수 있습니다.

둘째, 기술은 여러 면에서 직장이 적응한 것보다 더 빠른 속도로 성장했습니다. 이는 많은 기업이 여전히 직원에게 적절한 접근 권한을 부여하거나 제한하는 데 어려움을 겪고 있다는 사실에서 가장 분명합니다.

일부는 액세스해서는 안 되는 정보에 액세스할 수 있고 다른 일부는 액세스해야 하는 영역에 잠겨 있을 수 있습니다. 따라서 회사는 기계가 회사의 필요한 부분에만 액세스하도록 하려면 어떻게 해야 합니까?

기업은 이제 직원의 변화하는 상황과 역할에 따라 액세스 권한을 취소하는 더 많은 정책 기반 액세스 역할에 투자하고 있습니다. 이제 기계는 동일한 수준의 정책 권한으로 프로그래밍되어야 하며 잘못 실행되지 않도록 지속적으로 감독 및 모니터링해야 합니다.

>참조:오늘날의 비즈니스를 변화시키는 자동화 및 AI의 역할

마지막으로, 모니터링되지 않는 기술은 사이버 범죄자에 대한 공개 초대입니다. 이를 확인하지 않으면 해커가 취약한 지점을 통해 전체 네트워크에 침투할 수 있으며 기술을 정기적으로 모니터링하지 않으면 탐지되지 않습니다.

침투하면 기밀 정보, 키 입력 및 데이터가 모두 자동화 프로세스를 통해 범죄자의 손으로 리디렉션될 수 있습니다.

이전에는 기업에서 사용자를 보호해야 하는 끝점으로만 생각하면 되었습니다. 이제 그들은 명백한 엔드포인트뿐만 아니라 모든 디지털 통신과 함께 기계류도 보호해야 합니다.

전반적으로 자동화의 이점을 최대한 활용하기 위해 기업은 기술을 예의주시해야 합니다. 알고리즘과 기계는 리소스를 확보하고 직원이 비즈니스 목표에 더 밀접하게 연결된 작업에 집중할 수 있도록 합니다.

그러나 모니터링, 유지 관리 및 상황에 따라 회사가 잘못된 정보 전달, 내부자 누출 및 외부 해킹의 희생양이 될 수 있습니다. 이 모든 것이 비즈니스에 치명적일 수 있습니다.

출처 Stacy Leidwinger, RES 소프트웨어