AI가 향후 수년간 비즈니스 운영을 변화시키는 방식

AI의 비즈니스 영향력 확대

AI는 비즈니스 운영을 지속적으로 혼란시키고 점점 더 가치를 주도할 것입니다.

이 기사는 전문가들의 통찰을 통해 인공지능이 미래에 조직에 어떤 영향을 미칠지 탐구합니다.

인공지능(AI)은 기업이 프로세스, 제품, 사람과 일하고 상호작용하는 방식을 직원과 고객 양쪽에서 변화시키고 있습니다. 가트너는 전 세계 AI 소프트웨어 시장이 2022년 620억 달러에 도달할 것으로 예측하며, 20% 이상 증가할 것입니다. 이 디지털화는 모든 부문 기업에 게임 체인저로, 더 스마트하고 간소화되며 비용 효율적인 비즈니스 운영을 뒷받침하고 오늘날의 파괴적 기후에서 더 민첩한 운영을 주도합니다.

이를 염두에 두고 기술이 계속 발전하고 더 많은 비즈니스 사용 사례에 침투함에 따라 인공지능의 가능한 미래 영향을 살펴봅니다.

기업 이니셔티브에 미치는 영향

모든 규모의 조직, 여러 부문에 걸쳐 AI를 비즈니스 전략의 일부로 지속적으로 배포할 것으로 보입니다. 지능형 자동화 같은 AI 강화 기술을 구현하기 위해 통합된 전략적 접근법을 취함으로써 리더들은 명확한 비즈니스 이점을 도출할 수 있습니다. 여기에는 개선된 고객 서비스, 증가된 경쟁력, 더 큰 생산성, 더 만족스러운 인력 등이 포함되나 이에 국한되지 않습니다.

Blue Prism의 연구 및 AI 책임자 에릭 타이리(Eric Tyree)는 설명했습니다: "금융 서비스에서 고객 대기 시간 단축, 더 탄력적이고 민첩한 공급망 구현, 수동 관리 업무 최소화로 환자 치료 개선 등 지능형 자동화는 전략적 기업 이니셔티브 달성의 핵심 동인이 될 수 있습니다.

"이 측면에서 커브를 앞서가는 것은 조직의 시장 내 경쟁력에 상당한 영향을 미칠 것입니다."

진화하는 인력

프로세스와 전환을 개선하기 위해 AI 기반 기술이 마련되면 조직은 디지털 퍼스트 마인드셋을 사용하여 운영 방식을 재구상할 수 있습니다. 이는 차례로 직원들이 고객 서비스 등에 초점을 맞춘 더 목적 있는 업무에 집중하고 관리 기능에 덜 집중할 수 있게 합니다.

타이리는 계속했습니다: "상대적으로 말하면 지능형 자동화 기술은 프로세스 개선과 전환의 쉬운 부분입니다. 지능형 자동화는 운영 재구상 구현을 훨씬 단순화하며 기업이 인력, 작업 방식, 전략적 가치를 가진 변화를 제정할 능력을 보는 방식에 큰 영향을 미치고 있습니다.

"디지털 로봇이 가진 능력은 기술이 '무거운 일'을 하게 하여 직원들이 더 의미 있고 복잡한 작업을 맡을 수 있는 능력을 줍니다. 강조점은 수익 창출 또는 고객 중심 활동으로 인적 자본의 이동이 되어, 직원들에 대한 향상된 능력, 더 충족되는 작업, 전체 조직에 걸친 자원의 더 큰 민첩성과 확장성을 제공합니다.

"더 많은 기업이 AI와 다른 전환 기술에 전념함에 따라 우리는 이 영향이 전 세계적으로 더 많은 조직에 긍정적으로 미치는 것을 보게 될 것입니다."

자율 네트워크

오늘날의 빠르게 변화하는 디지털 및 상업 세계에서 조직은 일상 운영을 위해 네트워크에 의존합니다. 그러나 이 새로운 하이브리드 작업 세계의 요구를 충족하는 네트워킹 서비스를 배포하려면 이제 인공지능과 기타 자율 기능을 활용하는 네트워크가 필요합니다.

"자동화 자체, 그리고 기술이 자기 프로비저닝, 자기 진단, 자기 치유가 될 수 있다는 아이디어는 꽤 오래전부터 존재했습니다."라고 Extreme Networks의 국제 시장 수석 부사장 존 모리슨(John Morrison)은 설명했습니다.

"하지만 인공지능(AI) 발전 덕분에 자율 네트워크가 이제 현실이 되고 있습니다. 자율 네트워크는 스스로 구성, 모니터링, 유지관리함으로써 최소한의 인간 개입으로 실행됩니다. AI는 이제 제한적이고 오류 발생하기 쉬운 네트워크를 대체하고 '문제 찾기 및 수정' 대신 '사람과 연결 권한 부여 및 가능하게 하기'를 맡은 과중한 IT 팀을 구제함으로써 비즈니스에 상당한 영향을 미치고 있습니다.

"모든 사람이 AI 기반 자율 네트워크로부터 혜택을 볼 수 있습니다. 의료 기관의 경우, 예를 들어 메디백 헬기를 헬리패드의 의사들과 연결하거나 환자를 살게 하는 IV 펌프를 모니터링할 수 있습니다. 그리고 학교의 경우, 연결된 교실을 만들어 지원 소프트웨어를 통해 아이들이 학습 과제를 극복하도록 돕거나 출석을 모니터링하여 위험에 처한 학생들을 교육에 적극적으로 참여시킬 수 있습니다."

개인화 및 맞춤화

고객 측면에서 디지털 서비스 사용자들은 참여를 더 효율적으로 만드는 AI 배포로부터 혜택을 받아왔습니다. 아직 개발 초기 단계지만, 인공지능은 시간이 지남에 따라 강화된 개인화와 맞춤화를 지원할 것으로 보입니다.

"새로운 메타버스 시대에 진입함에 따라 우리는 증가하는 데이터 포인트에만 접근하게 될 것이며, 이는 고객을 위한 맞춤형 경험을 만들기 위해 AI를 더 효율적으로 사용할 수 있게 할 것입니다."라고 Zowie의 CEO 겸 창업자 마야 셰퍼(Maja Schaefer)는 말했습니다.

"미래에는 브랜드와의 경험이 항상 맞춤화될 것입니다. 예를 들어 메타버스에서 슈퍼마켓에 들어가면 선반이 다른 사람들을 위해 다르게 진열될 것입니다.

"AI는 이미 더 나은 온라인 추천과 타겟 광고를 주도하고 있습니다. 미래에는 상호작용을 넘어 영향을 미칠 것입니다. 지난 몇 년간 AI 기술의 점점 더 실용적인 적용을 보았으며, 향후 몇 년간 널리 퍼질 것입니다. AI가 일상생활의 일부가 됨에 따라 프라이버시를 기억하고 돌보는 것이 중요합니다. 처리되는 데이터는 항상 익명화되어야 하며 특정 목적으로만 사용되어야 합니다."

산업별 AI 영향

AI가 향후 몇 년간 계속 발전함에 따라 더 많은 부문에서 더 많은 운영을 혼란시키고, 효율성 증가와 근로자 부담 감소를 이끌 것입니다. AI로부터 가장 큰 영향은 모델을 프로덕션에 가장 효율적으로 이동하고 기존 비즈니스 프로세스와 모델을 가장 잘 통합하는 방법을 찾는 기업들로부터 나올 것입니다.

Seldon의 CEO 겸 창업자 알렉스 하우스리(Alex Housley)는 논평했습니다: "AI의 가장 높은 전환 잠재력은 의료 분야에 있을 가능성이 큽니다. 현재 36% 채택률에 머물러 있지만, 향상된 진단이나 단백질 접힘 같은 의료 애플리케이션은 예외적인 사회적, 경제적 수익을 제공할 수 있습니다.

"우리는 또한 건설과 물류 같은 다른 산업들이 ML 모델을 활용하여 서비스를 최적화하는 것을 보기 시작했습니다. 예를 들어 건설 산업은 프로젝트 계획 시 추정 정확도를 높이고 현장 잠재적 위험을 감지하여 사고를 예방함으로써 안전을 개선하기 위해 ML을 사용하고 있습니다.

"우리는 또한 개발자들이 모델을 만드는 방식의 개선과 함께 모델을 압축하고 엣지 하드웨어에서 실행할 수 있는 능력 덕분에 AI가 더 잘 수행되는 것을 보고 있습니다. 이는 더 다양한 애플리케이션을 허용합니다. AI 마켓플레이스, AI 메이커/티처 키트, 로우코드/노코드 AI 플랫폼 같은 기술 덕분에 AI도 더 접근 가능해지고 있습니다.

"전반적으로 이러한 개선은 산업에서 AI 사용을 극적으로 개선했으며, 2021년 말까지 거의 3분의 1 기업이 모델 프로덕션을 갖게 되었습니다."

제조업의 머신 헬스

제조업은 머신 헬스라고 불리는 새로운 프레임워크를 통해 혁신의 큰 잠재력을 볼 것입니다. 이 기능은 사물인터넷(IoT)과 AI를 사용하여 산업 기계 고장을 예측 및 예방하고 분석을 통해 기계 성능을 개선합니다.

Augury의 CEO 겸 공동 창업자 사르 요스코비츠(Saar Yoskovitz)는 이것이 미래 제조 운영에 어떻게 영향을 미칠지 확장했습니다: "AI는 자동화 및 IoT 기능 같은 기술과 함께 4차 산업 혁명을 주도하고 있습니다.

"제조업은 AI가 이러한 비즈니스의 프로세스, 효율성, 용량에 대한 더 큰 가시성을 제공하는 데 사용되면서 이미 큰 혜택을 보는 산업 중 하나입니다. 핵심 예는 머신 헬스입니다. 제조 공장 내 중요 및 지원 장비에 대한 예측 분석을 제공하는 AI 주도 솔루션입니다.

"센서가 산업 기계에서 진동, 온도, 자기 데이터를 캡처하고, AI가 그 데이터와 인간 신뢰성 전문가의 입력을 기반으로 기계 문제를 진단하고, 원인을 설명하고 조치 과정을 처방합니다.

"이 AI 사용 사례의 영향은 엄청납니다. 중요 기계가 고장 나면 전체 생산 라인이 중단되고 이는 전체 공급망에 심각한 업스트림 및 다운스트림 영향을 미칩니다. 머신 헬스는 따라서 제조업체가 공급망 이슈나 생산에 영향을 미치는 글로벌 이벤트에 대한 회복력을 강화할 수 있게 합니다."