AI: 비즈니스 이점, 위험, 산업 영향 총정리

인공지능(AI)은 오늘날 성장에 가장 유망한 기술 중 하나입니다. 컨설팅 기업 Gartner가 최근 발표한 데이터에 따르면, AI를 구현한 조직 비율이 2018년 4%에서 2019년 14%로 증가했습니다.

사실 같은 컨설팅 기업은 2020년 기술 트렌드에 인공지능을 포함시켰습니다. 구체적으로 IT 보안 개선에 초점을 맞춘 AI입니다.

AI는 기업에 제공하는 모든 이점 때문에 인더스트리 4.0의 핵심 기술입니다. 디지털 전환 프로세스를 시작하려는 모든 조직은 자사 프로세스에 AI를 도입해야 합니다.

인공지능이란 무엇인가?

인공지능 개념은 오래전부터 존재했습니다. 사실 존 매카시가 1950년 '인공지능' 용어를 만들었고, 앨런 튜링도 같은 해 '컴퓨팅 기계와 지능'이라는 기사에서 이 현실을 논하기 시작했습니다.

이후 컴퓨터 과학의 이 분야는 크게 발전했습니다.

MIT 패트릭 H. 윈스턴 교수에 따르면 AI는 "표현에 의해 제약이 활성화된 알고리즘으로, 사고, 지각, 행동을 연결하는 루프 모델을 지원한다."

데이터로봇 CEO 제레미 아킨 등 다른 저자들은 인공지능을 기계가 인간 지능을 필요로 하는 작업을 수행하는 데 사용되는 컴퓨터 시스템으로 정의합니다.

테크타겟 기술 백과사전 책임자 마거릿 로즈에 따르면 학습, 추론, 자기 수정 등 다양한 인간 프로세스를 시뮬레이션하는 시스템입니다.

보시다시피 AI의 세 정의 모두 기계나 컴퓨터 시스템이 사고한다는 것을 가리킵니다. 인간 지능을 모방하는 추론을 통해 오직 사람만 할 수 있는 작업을 수행합니다.

그러나 다른 소스는 더 나아가 AI를 인간 두뇌의 능력을 넘어서는 복잡한 문제 해결에 사용되는 컴퓨터 시스템으로 정의합니다.

이 관점에서 AI는 기계의 힘을 활용해 인간 정신이 도달할 수 없는 복잡한 문제를 해결합니다.

미래생명연구소 맥스 테그마크 회장은 "우리가 문명에서 좋아하는 모든 것이 우리 지능의 산물이므로, 인공지능으로 인간 지능을 증폭하면 문명이 전례 없이 번영할 잠재력이 있다"고 말합니다.

이 문제와 관련해 구글 딥마인드와 옥스퍼드 대학이 수행한 연구에 따르면 AI는 손상되고 판독 불가능한 고대 그리스 텍스트를 해독할 수 있습니다. 역사학자와 비문학자의 오류율이 57.3%인 반면, 이 업적을 달성한 알고리즘의 오류율은 30.1%입니다.

이 예들은 AI가 복잡한 문제 해결에서 인간 능력을 넘어섬을 보여줍니다. 하지만 AI는 어떻게 작동할까요?

AI는 어떻게 작동하는가?

AI는 프로그래밍 규칙과 그 하위 집합인 머신러닝(ML), 그리고 딥러닝(DL) 같은 다양한 ML 기법을 통해 작동하는 알고리즘으로 동작합니다.

머신러닝(ML)

인공지능의 한 분야이자 현재 가장 흔한 분야로, 개발된 알고리즘이 시간이 지남에 따라 학습하고 개선하는 기법을 개발하는 역할을 합니다. 기계가 주어진 문제의 해답을 찾도록 하기 위해 대량의 코드와 복잡한 수학 공식이 필요합니다.

AI의 이 측면은 현재 상업적 또는 비즈니스 목적으로 가장 개발된 분야 중 하나입니다. 대량의 데이터를 빠르게 처리하고 인간에게 이해 가능한 방식으로 제시하기 때문입니다.

명확한 예는 생산 공장 데이터입니다. 연결된 요소들이 기계 상태, 생산, 기능, 온도 등에 대한 지속적인 데이터 흐름을 중앙 코어로 공급합니다.

생산 공정에서 파생된 이 막대한 양의 데이터는 지속적 개선과 적절한 의사결정을 위해 분석되어야 하지만, 데이터 양이 방대해 인간이 분석과 추적에 많은 시간(수일)을 써야 합니다.

이때 머신러닝이 개입하여 데이터가 생산 공정에 통합되면서 분석되고, 작동 중 패턴이나 이상 징후를 더 빠르고 정확하게 식별합니다. 이렇게 의사결정을 위한 경고나 알림을 트리거할 수 있습니다.

그러나 ML은 상대적으로 넓은 범주입니다. 이러한 인공지능 노드 개발로 현재 딥러닝(DL)으로 알려진 것이 탄생했습니다.

딥러닝(DL)

머신러닝(ML)의 더 구체적인 버전으로, 기계 학습을 위해 설계되고 비선형 추론에 참여하는 알고리즘(또는 신경망) 세트를 가리킵니다.

이 기법에서 알고리즘은 뇌에 존재하는 인간 신경망처럼 작동하도록 의도된 인공 신경망으로 그룹화됩니다. 이를 위해 특정 코드 없이 깊이 학습할 수 있는 기법입니다.

딥러닝은 훨씬 고급 기능 수행에 필수적이며, 다양한 요소를 동시에 분석할 수 있게 합니다.

예를 들어, 딥러닝은 자율 주행차에 사용되는 센서가 수신한 정보를 맥락화하는 데 사용됩니다: 물체 거리, 이동 속도, 움직임 기반 예측 등. 이 정보를 사용하여 차선 변경 시점과 방법 등을 결정합니다.

우리는 여전히 DL이 완전한 잠재력 개발의 매우 초기 단계에 있음을 봅니다. 데이터를 훨씬 더 상세하고 확장 가능한 세트로 변환하면서 비즈니스에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다.

비즈니스 환경에서의 AI

AI는 자동화, 언어 처리, 생산 데이터 분석 등 많은 상업 및 생산 애플리케이션에 이미 사용되고 있습니다.

이를 통해 전반적으로 기업은 제조 공정, 운영을 최적화하고 내부 효율성을 개선하고 있습니다.

AI는 기계가 인간처럼 행동하고 문제를 해결하도록 허용하는 다양한 컴퓨터 프로그래밍 규칙을 통해 작동합니다.

기업이 자사 프로세스에 AI 기술 구현에 관심을 갖는 것은 그것이 제공하는 이점 때문입니다.

AI의 이점

기술 분야의 다양한 목소리가 인공지능(AI)의 이점을 옹호합니다.

Infinia ML의 프로덕트 매니저 앤디 찬이 유튜브 조회수 4만 회 이상 TED 토크에서 업무상 AI의 다양한 이점을 분석합니다.

카이푸 리, 벤처 캐피털 펀드 시노베이션 벤처스 창업자이자 기술 분야 선도적 인물도 60만 회 이상 재생된 TED 토크 영상에서 AI의 주요 이점을 설명합니다.

이 두 전문가를 고려할 때, 비즈니스 부문에 적용된 AI의 주요 장점은 다음과 같습니다:

1. 프로세스 자동화. 인공지능은 로봇이 반복적이고 일상적인 프로세스 최적화 작업을 자동으로, 인적 개입 없이 수행하게 합니다.

2. 창의적 작업 강화. AI는 사람을 반복적이고 일상적인 작업에서 해방시켜 창의적 기능에 더 많은 시간을 할애하게 합니다.

3. 정밀도 제공. AI 적용은 인간보다 더 높은 정밀도를 제공할 수 있습니다. 예를 들어 산업 환경에서 기계는 이전에는 수동으로 결정하거나 AI 없이 모니터링하던 결정을 내릴 수 있습니다.

4. 인적 오류 감소. AI는 인간의 한계로 인한 실패를 줄입니다. 일부 생산 라인에서는 적외선 센서로 육안으로 감지 불가능한 부품의 미세 균열이나 결함을 감지하는 데 AI를 사용합니다.

5. 데이터 분석 시간 단축. 생산에서 파생된 데이터 분석과 활용을 실시간으로 수행할 수 있게 합니다.

6. 예측 유지보수. 장비의 가동 시간과 조건에 기반한 산업 설비 유지보수를 가능하게 하여 성능과 수명 주기를 늘립니다.

7. 생산 및 비즈니스 수준의 의사결정 개선. 더 많은 정보를 구조화된 방식으로 가짐으로써 각 담당자가 더 빠르고 효율적으로 결정할 수 있게 합니다.

8. 생산 공정 및 라인의 제어 및 최적화. AI를 통해 더 효율적이고 오류 없는 공정을 달성하여 회사 생산 라인에 대한 더 큰 통제를 얻습니다.

9. 생산성 및 생산 품질 증대. AI는 기계 수준의 생산성만 높이는 것이 아니라 근로자도 더 생산적으로 만들고 작업 품질을 높입니다. 더 많은 정보로 업무에 대한 더 집중된 시각을 갖고 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.

AI의 위험과 진입 장벽

일부 목소리는 인공지능(AI)에 위험이 있다고 믿습니다. 특히 AI의 잠재력을 탐구하고 인간 작업 재현에만 국한하지 않을 경우 더욱 그렇습니다. 스티븐 호킹, 빌 게이츠, 여러 연구자가 AI에 대한 우려를 표명했습니다.

진입 장벽과 관련하여 비즈니스 환경에서 발생할 수 있는 가장 일반적인 것들은 다음과 같습니다:

• 데이터 가용성. 종종 데이터가 기업 전반에 고립되어 제시되거나 일관성이 없고 품질이 낮아, 대규모로 AI로부터 가치를 창출하려는 기업에 큰 과제를 제시합니다. 이 장벽을 극복하려면 처음부터 명확한 전략을 수립하여 AI 데이터가 조직적이고 일관된 방식으로 추출될 수 있도록 하는 것이 필수적입니다.

• 자격을 갖춘 전문가 부족. 비즈니스 수준에서 AI 도입에 자주 발생하는 또 다른 장애물은 이러한 유형의 구현에 기술과 경험을 갖춘 프로필의 희소성입니다. 이런 경우 동일한 규모의 프로젝트에서 이미 일해 본 전문가를 확보하는 것이 중요합니다.

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• AI 프로젝트의 비용과 구현 시간. 시간과 경제적 수준 모두에서 구현 비용은 이러한 유형 프로젝트 실행 선택에 매우 중요한 요소입니다. 내부 기술이 부족하거나 AI 시스템에 익숙하지 않은 기업은 구현과 유지보수 모두를 아웃소싱하여 프로젝트에서 성공적인 결과를 얻는 것을 평가해야 합니다.

요컨대, AI는 제조 및 생산 환경에서 특히 기업이 훨씬 더 경쟁력을 갖추고 더 큰 이익을 얻을 수 있게 하는 매우 중요한 자원이 되었습니다.

이 모든 이유로 이러한 유형의 전문 프로필이 산업 부문에서 점점 더 수요가 많아지고 있어, 디지털 전환을 위한 효율적 전략 개발을 위해 해당 분야 전문가 그룹을 확보하는 것이 필수적입니다.