자동화 활용: 인간-기계 시너지로 우수한 결과 달성

자동화에 대해 이야기할 때 우리는 우리가 하는 거의 모든 일이 기계에 의해 처리되는 미래를 상상하곤 합니다. 자동차는 스스로 운전할 것입니다. 경영 결정은 AI에 맡겨질 것입니다. 심지어 창작 예술도 언젠가 로봇이 장악할지도 모릅니다.

하지만 현재로선 자동화는 아직 거기에 도달하지 못했습니다. 그래서 기계와 인간 노동자 사이의 타협이 필요합니다. 이미 두 사이의 시너지가 훌륭한 결과를 낳았습니다. 자동조종장치가 비행 대부분을 안내하고 인간 조종사가 이착륙만 개입하는 것을 생각해 보세요.

기계 지원의 더 일반적인 예는 워드 프로세싱 프로그램의 맞춤법 검사기입니다. 이것들도 점점 더 정교해지고 있습니다. 그래머리(Grammarly)와 프로라이팅에이드(ProWritingAid) 같은 앱은 문법이나 철자 오류를 식별할 뿐만 아니라 문체 문제도 식별하고, 기술적으로 틀리지 않더라도 글을 더 명확하고 간결하게 만드는 데 도움을 줍니다.

이 모든 혁신은 같은 추세를 따릅니다. 데이터 처리와 정보 수집 같은 예측 가능하고 반복적인 작업을 제거합니다. 이는 인간 자원을 더 보람 있는 다른 작업으로 자유롭게 합니다. 우리는 전례 없는 기계화 시대에 살고 있지만 고용은 결코 높지 않았습니다.

자동차 세계에서 최종 목표는 분명합니다: 운전석에서 인간 제거. 이 발전이 널리 퍼지면 사고의 근절을 의미할 수 있습니다. 하지만 하룻밤 사이에 일어나지는 않을 것입니다.

우버(Uber) 같은 회사는 인간 운전자를 사용하여 실제 세계에서 AI를 현장 테스트하고 있습니다. 이들은 상업용 제트기 조종사처럼 감독 역할을 합니다. 프로그램에 문제가 생기면 핸들을 잡기 위해 있습니다.

다른 발전은 덜 명백하고, 우리가 거의 알아채지 못할 만큼 점진적입니다. 기계가 경로 계산을 수행하고 여행 내내 음성 신호 형태로 운전자에게 방향을 제시하는 것을 생각해 보세요.

이것은 장소 간 이동을 더 쉽게 할 뿐만 아니라 상업용 화물 부문에 엄청난 영향을 미칩니다. 중앙 인간 컨트롤러가 감독하고 지시할 수 있는 전체 트럭 함대를 생각해 보세요.

대량 데이터 수집 기술의 도움으로 이 인간들은 주어진 함대의 모든 차량에 대한 최신 정보를 제공받아 병목 현상을 제거하고 효율성을 개선하기 위해 단기적으로 최선의 결정을 내릴 수 있습니다.

콜센터

AI가 이미 도움을 주고 있는 또 다른 측면은 타겟 마케팅입니다. 마케터들은 이제 데이터가 사용 가능하고 이를 분석할 AI가 마련되어 있기 때문에 고객이 무엇을 원하는지 그 어느 때보다 더 잘 알 수 있습니다.

지능형 콜 추적은 광고 캠페인 전환율을 극대화하려는 기업에 도움이 되지만, 소비자에게 더 관련성 높고 따라서 성가시지 않은 통화와 이메일을 즐길 수 있게 한다는 의미이기도 합니다.

물론 이전에는 내비게이션 시스템에 제한되었던 음성 비서가 아마존과 구글의 기기, 스마트폰 형태로 가정에 들어왔습니다.

이는 특히 노약자와 장애인에게 일상 작업을 더 쉽게 만듭니다. 하지만 명령을 소리 내어 말하는 것이 능숙하게 타이핑하는 우리에게도 모바일 기기에 입력하는 것보다 종종 더 빠르고 직관적이므로, 인간-기계 상호작용의 미래는 음성 자동화를 많이 포함할 것입니다.

이 발전은 온라인으로 물품을 주문하기 쉽게 만들어 전자상거래와 물류 부문의 일자리를 창출합니다. 하지만 고도로 숙련된 기술 일자리도 창출합니다.

이 장치를 구동하는 기술은 필연적으로 독점적이고 불투명합니다. 결과적으로 특정 결정이 어떻게 도출되었는지 설명할 수 있는 지식이 있는 인간이 필요합니다.

EU의 GDPR은 모든 소비자에게 AI 결정이 어떻게 도출되었는지 요구할 권리를 부여합니다. 모든 모기지, 대출, 주식 시장 도박이 기계 지능에 의해 정보화되는 세상에서, 그러한 전문가에 대한 엄청난 수요가 향후 몇 년간 있을 것입니다.

프로모션