인공 지능의 현재 동향: 계속 주시해야 할 10가지 동향

팬데믹의 결과로 많은 비즈니스에서 인공 지능의 현재 추세가 증가했습니다. IDC는 2023년까지 AI 기술에 투자된 금액이 979억 달러로 증가할 것으로 예측합니다. 인공 지능의 잠재적 가치는 세계적 대유행 이후에야 증가했습니다. 2020년 11월에 발표된 McKinsey 보고서에 따르면 혁신가들은 조직의 최소 절반에서 AI 관련 기능을 실행했습니다. 기업이 일상적인 운영을 계속 자동화하고 전염병의 영향을 받는 데이터 세트를 더 잘 분석함에 따라 AI는 더욱 중요해질 것입니다. 폐쇄 및 재택 근무 정책이 시행된 이후로 기업은 그 어느 때보다 기술적으로 더 밀접하게 연결되어 있습니다.

인공 지능의 현재 동향

운영 효율성 또는 효율성 향상을 목표로 AI를 채택합니다. 또한 이해 관계자 경험을 향상시키는 데 사용할 수 있습니다.

인공지능의 10가지 트렌드를 살펴보자.

1. 인공지능의 트랜드 : 클라우드와 AI의 협업 증가

법률 서비스 제공업체 Exigent의 클라이언트 혁신 이사인 Rico Burnett에 따르면 인공 지능은 2021년 클라우드 솔루션의 광범위한 채택에 중요한 역할을 할 것이라고 합니다. 접근 가능한 데이터의 양.

2. 인공지능의 트랜드 : AI 기반 IT 솔루션

2021년에는 IT용으로 개발되는 AI 솔루션의 수가 증가할 것으로 예상됩니다. 일반적인 IT 문제를 자동으로 스스로 식별할 수 있는 Capgemini의 Simion에 따르면 점점 더 많은 AI 솔루션이 확장될 것으로 예상됩니다. 사소한 결함이나 오류를 수정합니다. 이 프로세스는 가동 중지 시간을 줄이고 팀이 복잡한 프로젝트에서 작업하는 동안 다른 작업에 집중할 수 있도록 합니다.

3. 인공 지능의 현재 동향 : AIOps의 인기가 높아집니다.

지난 몇 년 동안 IT 시스템은 점점 더 복잡해졌습니다. Forrester의 연구에서 공급업체는 애플리케이션, 인프라 및 네트워킹과 같은 많은 모니터링 분야를 통합하는 플랫폼 솔루션을 원했습니다. AIOps 솔루션과 데이터 양에 대한 더 많은 분석을 통해 IT 운영 및 기타 팀은 핵심 프로세스, 의사 결정 및 활동을 개선할 수 있습니다. Forrester는 IT 경영진에게 종단 간 디지털 경험, 데이터 상관 관계 및 도구 체인 통합을 통해 팀 간 협업을 가능하게 할 수 있는 AIOps 공급업체를 찾을 것을 촉구했습니다.

4. 인공 지능의 현재 동향 : AI가 데이터 구성을 지원합니다

자연어 처리 및 기계 학습은 미래에 더 많은 비정형 데이터를 구성하는 데 사용될 것입니다. 조직은 이러한 기술을 사용하고 RPA(로봇 프로세스 자동화) 기술에서 트랜잭션 작업을 자동화하는 데 사용할 수 있는 데이터를 생성합니다. 소프트웨어 산업에서 가장 빠르게 성장하는 부문 중 하나는 RPA입니다. 또한 조직화된 데이터만 처리할 수 있습니다. 컴퓨터 프로그램은 AI를 사용하여 구조화되지 않은 데이터를 구조화된 데이터로 변환하여 특정 출력을 생성할 수 있습니다.

5. 인공 지능의 현재 동향 : AI 인재는 계속 부족할 것입니다

현재 예측에 따르면 인공 지능 채택은 인재 부족으로 인해 2021년에 문제가 될 것입니다. 비즈니스 리더들은 수년간의 기술 공백 끝에 마침내 AI의 약속을 실현했습니다. 더 넓은 범위의 사람들에게 인공 지능을 가르쳐 이 격차를 줄여야 합니다. 2021년에는 더 많은 사용자가 기술, 학습 방법론에 초점을 맞추고 직장에서의 변화를 가능하게 하기 위해 인공 지능에 액세스할 수 있도록 하는 것이 중요할 것입니다.

6. 인공 지능의 최신 동향 : IT 비즈니스의 대규모 AI 활용

지난 몇 년 동안 인공 지능은 IT 산업에서 더 자주 사용되었습니다. 한편, Simon은 기업이 대규모 제조에 AI를 도입하기 시작할 것이라고 믿습니다. 인공 지능을 활용하면 조직이 실시간 ROI를 얻을 수 있습니다. 이는 조직이 노력으로부터 이익을 얻을 것임을 의미합니다.

7. 인공 지능의 현재 동향 : AI 윤리에 중점을 둡니다.

AI 뱅킹 플랫폼인 Finn AI의 공동 설립자이자 CEO인 Natalie Cartwright는 조직이 인공 지능을 사용하여 글로벌 문제를 해결하고 혁신과 경제 성장을 촉진하는 동시에 포용성과 다양성을 높이는 방법에 대한 전문성을 입증할 것이라고 예측합니다. 기업에 대한 AI 윤리의 관련성이 높아짐에 따라 데이터의 투명성과 알고리즘 공정성이 가장 큰 과제로 대두되었습니다.

8. 인공 지능의 최신 동향 : 증강 프로세스가 보편화되고 있습니다.

점점 더 증강 프로세스가 인공 지능의 표준이 되고 있습니다. 데이터 에코시스템은 여러 소스에 적시에 데이터를 제공하고 확장 가능하며 간결합니다. 그러나 혁신에 적응하고 자극할 수 있는 기반을 마련해야 합니다. Globant의 빅 데이터 엔지니어인 Ana Maloberti는 기업이 증강된 비즈니스 및 개발 프로세스에서 한 단계 더 발전할 것이라고 말합니다. 인공 지능을 사용하여 소프트웨어 개발 프로세스를 최적화할 수 있으며 더 광범위한 집단 지성과 보다 효과적인 협력을 기대할 수 있습니다. 지속 가능한 전달 모델을 개발하려면 데이터 기반 문화를 구축하고 실험 단계에서 성장해야 합니다.

9. 인공 지능의 현재 동향 : AI가 이해하기 쉬워 질 것입니다.

Tealium의 제품 수석 이사인 Dave Lucas가 지적했듯이 시스템의 기능을 설명하는 데 더 중점을 둘 것입니다. 더 많은 데이터 제한이 구현됨에 따라 AI의 신뢰성은 점점 더 중요해지고 있습니다. 각 속성이 기계 학습 모델의 최종 예측 또는 결과에 어떻게 기여하는지 효과적으로 파악하고 설명합니다.

10. 인공지능의 트랜드 : 음성과 언어를 기반으로 한 지능

원격 근무의 증가와 함께 고객 서비스 센터에서 NLP/ASR(자동 음성 인식)을 구현하는 것이 점점 더 가능해졌습니다. ISG의 Butterfield에 따르면 모든 고객 접촉 중 약 5%만이 품질 피드백에 대해 일관되게 평가됩니다. 일대일 과외를 사용할 수 없기 때문에 기업에서는 인공 지능을 사용하여 지속적인 규정 준수를 보장하기 위해 고객 지식과 의도에 대한 품질 검사를 자주 수행할 수 있습니다.

결론

AI의 진화와 미래

인공지능 솔루션이 대중화되면서 인공지능의 미래는 밝다. 자율 주행 차량, 제조 예측 분석용 로봇 및 센서, 의료 분야의 가상 비서, 미디어 보고서를 위한 자연어 처리, 가상 교육 교사, AI 비서 및 고객 서비스에서 인간을 대체할 수 있는 챗봇 등 이 모든 AI 기반 솔루션이 만들어지고 있습니다. 앞으로 큰 발전.