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AI는 매일 새로운 영역을 개척하고 있으며 고객 경험의 미래 또는 비즈니스 프로세스 최적화는 AI 기반이 될 것입니다. 따라서 AI 혁명이 엄청난 양의 데이터를 보유하고 있는 상황에서 비즈니스 리더는 AI의 힘을 활용하여 경쟁 우위를 확보하고자 하는 것이 의심의 여지가 없습니다.
좋은 소식입니다. SaaS 비즈니스 모델과 AI 서비스를 결합한 AIaaS(Artificial Intelligence-as-a-Service)는 저렴한 비용으로 더 큰 효율성을 가져올 수 있습니다.
AIaaS는 앱 기업가가 클라우드 기반 솔루션의 힘을 활용하는 데 도움이 될 수 있습니다. AIaaS로 앞서 나갈 준비가 되셨습니까? 이 통찰력 있는 AI as a Service 가이드에 중요한 측면을 정리했습니다.
AIaaS(Artificial Intelligence as a Service)는 다양한 AI 도구(종종 API)입니다. 여기에서 타사 공급업체는 기성 솔루션을 통해 이러한 도구를 제공합니다. AIaaS를 통해 기업은 상당한 투자 없이 위험을 낮추고 AI 솔루션을 채택하고 구현할 수 있습니다.
네, 맞습니다. 과거에 AI 솔루션은 다음과 같은 이유로 비용이 많이 들었습니다.
서비스로서의 AI를 입력하십시오. 클라우드 서비스를 사용하면 AI에 더 이상 액세스할 수 없으며 기업은 무제한 데이터를 수집하고 저장할 수 있습니다.
오늘날 AI 제공자 플랫폼은 여러 스타일의 기계 학습(ML) 및 AI를 제공합니다. 공급자는 조직의 AI 요구 사항에 맞는 다양한 솔루션을 제공합니다. 따라서 조직은 기능과 가격을 평가하고 가장 적합한 것을 선택해야 합니다.
또한 Amazon Machine Learning, Microsoft Cognitive Services 및 Google Cloud Machine Learning을 포함한 AI 클라우드 제품은 조직에서 데이터에 대한 가능한 솔루션을 제공합니다.
기업은 다양한 제공업체의 알고리즘과 서비스를 시험해 볼 수 있는 좋은 기회를 갖고 있으며, 이를 통해 기업은 기업에 적합한 것이 무엇인지 평가하고 찾아 확장 결정을 내릴 수 있습니다.
확장에 대해 궁금한 점이 있다면 다음과 같은 흥미로운 통계가 도움이 될 수 있습니다.
게다가 이 모든 지출은 대기업을 비롯한 여러 곳에서 발생합니다. Flexera는 최근 AI의 광범위한 채택을 강조했습니다.
핵심 사항: 오늘날 AI와 ML이 대부분의 조직 레이더에 있음이 분명합니다. 결론은 모든 기업의 약 절반이 향후 몇 년 동안 이 기술을 사용할 것으로 예상된다는 것입니다.
다양한 유형의 AI 서비스 중에서 비즈니스 요구에 잘 맞는 서비스를 선택할 수 있습니다. 쉽게 통합할 수 있는 문제점과 솔루션을 살펴보는 것이 좋습니다.
또한 AIaaS 사용을 시작하기 위해 깊은 사전 지식이 필요하지 않은 솔루션을 채택하는 데 항상 도움이 될 것입니다. 몇 가지 인기 있는 AIaaS 솔루션 유형을 빠르게 살펴보겠습니다.
개발자는 챗봇을 성공 사례로 만들기 위해 많은 노력을 기울일 필요가 있습니다. 대화형 인터페이스는 쉽게 실패할 수 있습니다. 그러나 AI 알고리즘이 포함된 매력적인 챗봇은 사람의 대화를 시뮬레이션할 수 있습니다. NLP와 ML 기능의 섬세한 조합은 사용자 쿼리를 이해하고 필요한 응답을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.
오늘날 봇은 고객 관리에 새로운 물결을 일으키고 있습니다. 최초 응답률을 줄이고 고객 만족도를 높이는 데 도움이 됩니다. 또한 자동화를 통해 일상적인 작업을 피할 수 있으므로 상담원은 귀중한 시간을 절약하고 더 복잡한 작업에 집중할 수 있습니다.
유럽에서 가장 빠르게 성장하는 택배 회사인 InPost는 최근에 챗봇을 활용하여 매년 처리하는 수백만 건의 고객 대화 중 92%를 자동화한다고 보고했습니다.
또 다른 예는 AI 챗봇(GPT-3과 함께) 성공 사례인 Microsoft의 XiaoIce입니다. 최첨단 봇 중 하나입니다. 또한 시장에서 입지를 다지면서 2021년에 10억 달러의 가치를 달성했습니다.
AIaaS 솔루션은 서비스가 서로 통신하는 방법인 흥미로운 API를 제공합니다. API는 중개자 역할을 하여 두 개의 소프트웨어가 상호 작용할 수 있도록 합니다.
오늘날 자연어 처리용 API는 감정 분석을 허용합니다. 또한 다른 작업 중에서 텍스트에서 엔터티를 추출할 수 있습니다. '서비스'의 일부로 제공되면 API를 즉시 채택하고 구현할 수 있으며 개발자는 몇 줄의 코드만 작성하면 됩니다. API에 대한 몇 가지 옵션은 다음과 같습니다.
ML 및 AI 프레임워크는 개발자가 모델을 빌드하는 데 사용하는 인기 있는 도구입니다. 또한 많은 양의 데이터에서 패턴을 찾고 예측하고 프로세스를 간소화하세요.
ML은 빅 데이터와 관련이 있지만 종종 다른 용도로 사용됩니다. 이러한 프레임워크는 빅 데이터 환경 없이도 머신 러닝 작업을 구축하는 데 도움이 되기 때문입니다.
AIaaS를 통해 기업은 ML 기술을 쉽게 도입할 수 있습니다. 사전 훈련된 모델을 사용하거나 특정 비즈니스 요구 사항에 맞게 도구를 사용자 지정할 수 있습니다. 그리고 이 모든 것도 사전 ML 전문 지식 없이도 가능합니다.
기업은 AI 혁명을 최대한 활용해야 하며, 한 단계는 AI를 포함한 파괴적인 기술에 투자하여 경쟁 우위를 누리는 것입니다.
그렇다면 AI 개발이 모든 기업의 답일까요? 네가 옳아! 그렇지 않다!
전 세계 경영자의 79%가 AI가 일자리를 더 쉽게 접근하고 더 효율적으로 만드는 변혁적 효과를 가져올 수 있다고 생각하지만 AI 구현에는 여전히 과제가 있습니다. 곧 중요한 문제를 다룰 것이므로 계속 읽으십시오. 그러나 먼저 몇 가지 이점을 살펴보겠습니다.
AI 전문가는 한편으로는 수요가 많고 다른 한편으로는 부족도 있는데 이러한 시나리오에서 AIaaS가 매우 유용할 수 있습니다.
AIaaS는 전문 AI 숙련 개발자가 필요하지 않은 플랫폼을 제공합니다. 코드 없는 인프라 계층을 도입하기만 하면 됩니다. 패싯은 기업에 놀라운 전환점을 제공합니다.
서비스로서의 인공 지능의 중요한 이점 중 하나는 AI 솔루션 개발을 포함하여 비용을 절감한다는 것입니다. 또한 AIaaS를 사용하면 사용량에 따라 비용을 지불할 수 있으므로 가격의 투명성을 누릴 수 있으므로 기업은 필요한 만큼만 비용을 지불하게 됩니다.
비용 절감이라는 추가 이점과 함께 AIaaS는 AI 솔루션 개발에 소요되는 시간을 절약하는 데 도움이 됩니다. 혁신적인 접근 방식은 AI 프로젝트를 가속화하는 데 도움이 됩니다.
AIaaS를 사용하면 이제 AI 및 ML 모델을 구현하는 데 필요한 강력하고 빠른 GPU에 더 쉽게 액세스할 수 있습니다. 하이테크 인프라에 대한 접근은 환영합니다. 특히 대부분의 중소기업은 솔루션을 사내에서 개발하는 데 필요한 리소스와 시간이 없기 때문입니다.
또한 AIaaS를 사용자 지정할 수 있으므로 기업은 특정 작업 지향 모델을 구축할 수 있습니다.
쉽게 수정할 수 있는 오픈 소스 플랫폼을 얻는 것이 좋습니다. 그러나 설치 및 개발에 어려움이 있을 경우 목적을 완전히 무너뜨리게 됩니다. AIaaS는 완전히 사용할 준비가 된 패싯을 제공하는 훌륭한 솔루션입니다. 또한 프로세스 소유자는 정식 교육 없이 AI 소프트웨어를 채택하고 구현할 수 있습니다.
개발자는 사전 구축된 모델 및 사용자 지정 생성된 모델을 포함하여 종단 간 ML 서비스를 탐색할 수 있습니다. 또한 복잡성을 줄이기 위한 끌어서 놓기 인터페이스가 있습니다. 가장 좋은 점은 이제 비즈니스 리더가 전문가 없이 몇 시간 내에 ML 프로젝트를 시작할 수 있다는 것입니다.
AIaaS는 확장을 원하는 기업에 탁월한 옵션입니다. 어느 정도의 인지적 판단이 필요한 작업과 작업 자체에 부가가치가 많지 않은 작업에 적합합니다.
우리는 동일한 목표를 가진 기업에 대해 들어본 적이 없습니다! 네 말이 맞아; 목표는 항상 비즈니스에 따라 다릅니다. 따라서 다양한 자연스러운 목표로 AIaaS를 미세 조정하여 비즈니스, 데이터 또는 프로젝트의 요구 사항에 매핑할 수 있습니다.
AIaaS의 몇 가지 과제는 다음과 같습니다.
COVID 전염병으로 인해 어디에서나 작업하는 모델로 인해 기업은 데이터 사용 및 보안 메커니즘에 주의해야 합니다.
GDPR 및 CCPA와 같은 데이터 개인 정보 보호 법률 및 미국/EU 데이터 개인 정보 보호 장치의 만료와 같은 중요한 측면도 있어 기업이 데이터에 주의해야 합니다.
이러한 시나리오에서 암호화 및 데이터 마스킹과 같은 개인 정보 보호 강화 메커니즘과 기술을 사용하면 기업 데이터를 안전하게 보호할 수 있습니다.
다른 응답 형식을 사용하는 다른 API를 사용하고 있다고 상상해 보십시오. 전환이 쉽다고 생각할 수도 있습니다. 그러나 다양한 응답 형식과 API 변경에는 약간의 노력이 필요합니다.
게다가, 종단 간 ML 서비스나 심지어 ML 구성 요소는 개발자 팀이 익숙해져야 하기 때문에 도구를 전환하기가 더 어렵습니다. 이러한 모든 측면은 공급업체 종속으로 이어지며, 기업은 경쟁 제품 간 전환의 문제점을 이해해야 합니다.
규제가 엄격한 산업의 회사는 클라우드에서 데이터 저장을 제한하는 것이 중요합니다. 은행 및 의료 분야의 회사는 AIaaS 활용에 한계가 있을 수 있습니다.
한편으로 AIaaS 솔루션을 사용하면 기업이 저렴한 비용으로 신속하게 설정할 수 있습니다. 그러나 장기 비용은 높을 수 있으며 기업은 상당한 AIaaS 투자를 하기 전에 장단기 비용을 모두 고려해야 합니다.
또 다른 문제는 버그가 없는 AIaaS 소프트웨어를 구현하는 것입니다. 그리고 원활하고 성공적인 전환을 위해서는 구현에 많은 노력이 필요합니다.
몇 가지 적절한 예를 살펴보겠습니다.
MonkeyLearn은 바로 사용할 수 있는 감정 분석 도구가 포함된 흥미로운 AIaaS 플랫폼을 제공합니다. AI 플랫폼은 코드가 필요 없는 직관적인 도구를 통해 텍스트 분석을 간단하게 만듭니다.
맞춤형 모델을 찾고 있는 기업은 사전 훈련된 버전으로 여정을 시작할 수 있습니다. 여기에는 설문조사 분석기를 포함하여 주제별로 고객 피드백을 분류할 수 있습니다. 또한 간단한 포인트 앤 클릭 인터페이스에서 감정, 키워드 등을 감지하는 맞춤형 기계 학습 모델을 쉽게 구축할 수 있습니다. 모델을 다른 앱에 쉽게 통합할 수도 있습니다.
마지막으로 기업은 MonkeyLearn Studio에서 모델을 실행하여 강력한 대시보드를 만들고 실행 가능한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 다음은 설문조사 분석 대시보드의 예입니다.
이미지 1:MonkeyLearn의 설문조사 분석 대시보드(출처)
IBM은 AIaaS 오퍼링에 대해 입증된 접근 방식을 보유하고 있습니다. 그리고 IBM Watson은 기업이 급진적인 경쟁 우위를 달성하기 위한 전체적인 접근 방식을 지원하는 AI 도구 제품군을 호스팅합니다.
기업은 Watson Assistant(가상 비서 구축용) 및 Watson Natural Language Understanding(고급 텍스트 분석 작업 수행용)과 같은 사전 구축된 여러 애플리케이션 중에서 선택할 수 있습니다.
또한 기계 학습 또는 데이터 과학에 대한 사전 전문 지식이 필요하지 않습니다. 또한 개발자는 IBM Watson Studio를 사용하여 모든 클라우드에서 기계 학습 모델을 구축, 교육 및 배포할 수 있습니다.
이미지 2:IBM Watson Assistant Plus(출처)
또 다른 흥미로운 예는 Microsoft의 공용 클라우드 컴퓨팅 플랫폼인 Azure AI입니다. 이 플랫폼은 개발자를 위한 다양한 AI 및 ML 솔루션을 제공합니다.
개발자는 Azure Cognitive Services를 탐색하여 다양한 AI 기능(예:컴퓨터 비전 또는 텍스트 추출)을 발견하고 API를 사용하여 앱에 추가하는 것을 좋아합니다. Q&A 봇에서 자체 브랜드 가상 비서에 이르기까지 모든 봇을 직관적으로 구축할 수 있는 Azure Bot Service를 탐색할 수도 있습니다.
기업은 Google의 AI 플랫폼인 혁신적인 ML 제품 및 서비스를 위해 Google Cloud ML Engine을 찾을 수 있습니다. 이 플랫폼은 기업이 기계 학습 프로젝트를 만들고 배포하는 데 도움이 됩니다.
개발자는 시간을 내어 텍스트 분석, 이미지 분류, 번역 등을 위한 맞춤형 기계 학습 모델을 훈련할 수 있는 AutoML을 탐색할 수 있습니다. 데이터 세트를 쉽게 시각화하여 "가상 도구"를 사용하여 모델이 어떻게 작동하는지 확인하고 성과를 평가하기 위한 메트릭을 사용할 수 있습니다.
이 플랫폼을 사용할 때의 흥미로운 이점은 모델을 모든 Google Cloud 생태계와 쉽게 통합할 수 있다는 것입니다.
궁극적으로 AI as a Service는 비즈니스 프로세스를 최적화하고 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다. 또한 비즈니스는 AIaaS를 통해 의미 있는 영향을 제공할 가능성이 더 높습니다.
디지털 채택 가속화에 대해 생각하지 않았다면 팬데믹 이후의 지표가 디지털 및 AI 솔루션을 구현하는 데 적합합니다. 귀하의 비즈니스는 AIaaS가 제공할 수 있는 결과에 대한 준비가 되어 있습니까? 생각하고 행동하십시오.
업계는 AIaaS를 경외하며 솔루션을 최대한 활용하려면 성공적인 구현이 필요합니다. 서비스로서의 인공 지능은 당신이 생각하는 것보다 더 클 것이며 원활한 성능을 위해 우리와 협력할 수 있습니다.
우리는 놀라운 디지털 스토리 개발에 대한 놀라운 경험을 가진 롤리의 수상 경력에 빛나는 모바일 앱 개발 회사입니다. 이야기하자 .
산업기술
폴리메틸 메타크릴레이트(PMMA)라고도 하는 아크릴은 유리의 대안으로 널리 받아들여지는 자연적으로 투명한 무색 폴리머입니다. 가볍고 내구성이 뛰어나 산산조각, 긁힘, 풍화, 자외선 및 환경 마모에 대한 내성을 자랑합니다. 아크릴은 생체 적합성도 있어 정기적인 사람과의 접촉에 안전합니다. 아크릴은 내충격성, 투명성 및 인성으로 인해 널리 사용되는 제조 재료입니다. 아크릴은 콘택트 렌즈 및 안경뿐만 아니라 창 및 문 창, 온실 패널, 조명 기구, 심지어 전자 스크린과 같은 광학 장치를 만들 수 있습니다. 오늘날 의료 산업에서 아크릴의
CNC(Computer Numerical Control) 가공은 제조업체가 플라스틱, 금속 및 복합 재료를 포함한 광범위한 재료에서 일관된 품질의 반복 가능한 부품을 만들 수 있도록 하는 현대적이고 효율적이며 자동화된 절삭 가공 공정입니다. 오늘날 CNC 가공 부품은 항공우주에서 자동차, 의료에 이르기까지 다양한 산업에서 찾아볼 수 있습니다. CNC 기술의 시작은 역사적으로 몇 가지 다른 시점으로 거슬러 올라갈 수 있습니다. 최초의 현대적인 기계 가공 도구는 1775년 제조업자들이 보다 일관된 정확도와 정밀도로 증기 기관 실린더를