AI의 활용(AI in Action)
AI 기술의 핵심에는 방대한 양의 데이터를 분석하고, 패턴을 인식하며, 인간의 능력을 뛰어넘는 속도와 규모로 의사 결정을 내릴 수 있는 능력이 있습니다. 이러한 성능은 이미 더 몰입감 있고 맞춤화된 경험을 가능하게 하고 있으며, 전 세계의 개인과 기업이 새로운 차원의 창의성, 발견, 효율성을 실현하도록 지원하고 있습니다.
고객 경험
AI 기반 챗봇은 산업 전반의 고객이 질문에 더 빠르게 답하고 문제를 더 쉽게 해결할 수 있도록 지원합니다. 컴퓨터 비전 시스템은 마찰 없는 비접촉식 계산을 지원하고, 관찰된 고객 트래픽 패턴에 따라 매장 레이아웃을 최적화하며, AI 증강 주행 성능을 지원하는 데 사용됩니다. 금융 및 뱅킹 분야에서는 AI가 맞춤형 투자 계획을 수립하는 데 사용되고 있으며, 온라인 검색과 스트리밍 서비스의 추천 엔진은 개인의 선호에 맞춤화된 상품과 콘텐츠를 더 빠르게 찾을 수 있도록 지원하고 있습니다.
창의성
생성형 AI(genAI)는 개인과 전문가가 음악, 예술, 글쓰기와 같이 새롭고 고유한 콘텐츠를 창작하는 데 사용됩니다. 마케팅팀은 데이터 기반 인사이트를 사용하여 고객 충성도를 끌어내기 위해 맞춤화된 적시 광고와 이메일 캠페인을 개발하고 있습니다. AI 기반 판매 및 생산 데이터의 분석은 기업이 기존 제품 및 고객 선호도를 기반으로 새로운 제품 설계를 위한 아이디어를 생성하도록 지원합니다. 실험실과 연구원들은 AI를 사용하여 의료 서비스를 개선하고, 전 세계의 인도주의 문제를 해결하며, 기술 혁신을 발전시키는 발견을 가속화하고 있습니다.
기술 효율성
개발자는 AI 기반 PC와 AI 지원 전략을 사용하여 응용 프로그램 개발 및 배포를 간소화하고 최적화하여 새로운 솔루션과 경험을 더 빠르게 실현하고 있습니다. IT 팀은 AI 지원 보안 솔루션을 사용하여 사이버 보안 위험을 사전에 식별하거나 AIOps(AI 운영)을 통해 PC 및 네트워크 문제를 식별하고 해결하거나 직원에게 알려 비즈니스 중단을 제한할 수 있습니다.
제조업체는 AI를 사용하여 공정 및 품질 검사를 자동화하고, 처리량을 개선하며, 폐기물을 줄이고, 직원 안전을 개선하는 데 도움을 받고 있습니다.
산업 AI 사용 사례
기업은 AI의 데이터 기반 성능을 활용하여 더 효율적인 성과를 제공하고 다음과 같이 새로운 비즈니스 기회를 창출하기 위해 자신들의 산업을 혁신하고 있습니다.
- 자동차 분야에서의 AI: AI는 무인 차량이 현실화되고, 운전자 경험을 맞춤화하며, 차량 관리를 개선하고, 자동차 제조를 간소화할 수 있도록 지원하고 있습니다.
- 은행업 분야에서의 AI: AI는 고객 경험을 간소화하고, 규정 준수 및 데이터 관리 요구 사항을 충족하며, 사이버 위협으로부터 보호하는 데 사용되고 있습니다.
- 사이버 보안 분야에서의 AI: AI 지원 보안 기술은 기업이 진화하는 사이버 위협에 사전에 대처하고 운영, 혁신, 데이터를 보호하도록 지원하고 있습니다.
- 교육 분야애서의 AI: AI 기반 가상 도우미는 맞춤형 수업 계획을 수립하고, 학생을 위한 가이드 지원을 제공하며, 교사를 위한 관리 작업을 자동화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 에너지 분야에서의 AI: AI는 시스템 부하와 공급을 거의 실시간으로 일치시켜 유틸리티 전력망을 더 스마트하고, 더 효율적이며, 더 안정적으로 만들어, 정전을 예측하고 수리 인원을 파견하며, 잠재적 환경 위험 및 예측 유지 관리를 모니터링하여 그리드 복원력을 향상하는 데 사용되고 있습니다.
- 금융 서비스 분야에서의 AI: AI 챗봇은 고객 상호 작용을 맞춤화하고 있으며, 백엔드에서는 AI가 사기 감지 및 방지, 위험 평가 자동화, 알고리즘 주식 거래를 촉진하는 데 도움이 되고 있습니다.
- 정부 분야에서의 AI: AI 데이터 분석 및 자동화는 공공 서비스 및 정부 운영을 강화하고 의사 결정을 개선하는 데 도움이 되고 있습니다.
- 의료 분야에서의 AI: AI 지원 예측 분석 및 맞춤형 의료는 환자 치료를 개선하고 의사와 병리학자가 잠재적으로 더 높은 정확성으로 더 효율적인 진단을 제공하도록 지원하고 있습니다.
- 제조 분야에서의 AI: AI는 제조 생산성, 품질 및 효율성을 최적화하기 위해 프로세스 자동화, 공급망 최적화, 데이터 기반 의사 결정을 주도하고 있습니다.
- 소매 분야에서의 AI: AI는 쇼핑 경험을 맞춤화하고, 재고 및 공급망 물류 서비스를 효율적으로 관리하며, 고객 행동을 분석하여 트렌드를 예측하고 마케팅 이니셔티브에 정보를 제공하는 데 도움이 되고 있습니다.
- 통신 분야에서의 AI: AI는 네트워크 운영을 최적화하고, 서비스 중단을 예측 및 방지하며, 맞춤형 챗봇으로 고객 상호 작용을 더 잘 지원하는 데 도움이 되고 있습니다.
- 지속 가능성을 위한 AI: 최첨단 기업은 AI를 적용하여 환경 발자국을 줄이고, 탈탄소화 목표를 달성하는 데 긍정적인 변화를 가속화하며, 더 큰 효율성과 성장 기회를 파악하여 기후 변화를 해결하는 데 도움이 되고 있습니다.
AI의 미래
AI 기술은 빠르게 진화하고 있으며 전 세계 기업과 최종 사용자가 더 쉽게 접근할 수 있게 되고 있으며, 새로운 AI 사용 사례가 나타나도록 이끌고 있습니다. 오늘날 기업이 AI 여정의 어느 단계에 있는지와 관계없이 AI를 비즈니스 워크플로에 통합하기 시작하고 AI를 사용하여 의사 결정을 개선하고, 경쟁 우위를 확보하며, 고객 및 직원의 경험을 개선할 기회가 존재합니다.