RoI가 아닌 Halo로 AI를 판단할 수 있습니까?
게시 됨: 2020-08-16기업이 AI 솔루션을 신뢰해야 할 때입니다.
윤리적 의미는 의심스러울 수 있지만 그것은 필요악이다.
모든 AI 프로젝트의 R&D는 비용이 많이 드는 경우가 많습니다.
코비드-19 전염병은 AI에 대한 ROI를 중복으로 만들었습니다. 전 세계적으로 AI를 채택하려면 AI가 인프라, 프로세스 변경 및 인력에 대한 집중적인 투자를 필요로 한다는 신화를 깨뜨렸습니다. AI 기반 솔루션이 기업의 생존을 결정짓는 요소가 된 것으로 나타났습니다. 기업들은 팬데믹에서 살아남기 위해 우선 순위를 재조정했습니다. 여러 신생 기업이 행동에 나서 모든 부문에 도움이 되는 AI 기반 솔루션을 만들었습니다.
예를 들어 제조 부문에서는 사회적 거리두기를 위해 직원의 50~75%만 공장에 출입할 수 있습니다. 이러한 직원은 사회적 거리두기 및 마스크 준수 규칙을 따라야 합니다. 작업자의 건강 안전을 보장하면서 조립 라인을 계속 가동하는 것은 기업이 처리해야 하는 추가 책임입니다.
직원들 사이에서 다수의 양성 사례가 감지될 경우 제조 시설이 폐쇄될 것이라는 두려움도 커집니다. 사회적 거리두기와 마스크 준수 여부를 항상 모니터링하는 것은 CCTV 감시로도 인간적으로는 불가능합니다. 직장에서 인적 오류와 그에 따른 비난 게임의 가능성은 기존의 스트레스를 가중시킬 뿐입니다.
기업이 AI 솔루션을 신뢰해야 할 때입니다. 예를 들어 컴퓨터 비전은 실시간 CCTV 카메라 피드를 분석하고 실시간으로 경고를 발생시키는 AI 솔루션입니다. 기존 CCTV 인프라에 연결하고 고용주가 사회적 거리두기 미준수와 함께 안면 마스크를 실시간으로 모니터링하는 데 도움이 될 수 있습니다. 인간과 달리 기술은 이분법적입니다. CEO든 인턴이든 사람이 마스크를 착용하지 않으면 시스템이 경보를 울립니다.
이것은 바이러스의 확산을 줄이고 노동력의 사기를 향상시키기 때문에 제조 시설을 안전하게 유지하는 데 도움이 됩니다. 기업은 웹사이트에 안면 마스크 또는 사회적 거리두기 준수 비율을 표시하거나 교대 근무가 끝날 때 데이터 분석을 통해 직원에게 메시지를 보낼 수 있습니다. Computer Vision 솔루션을 사용하면 매점과 같은 장소에서 군중을 쉽게 관리할 수 있으며 최대 생산성을 보장하기 위해 교대 근무를 만들 수 있습니다. AI는 또한 기업이 부양을 유지하고 안전한 작업 환경을 조성하며 직원의 사기를 높이는 데 도움이 됩니다.
측정할 수 있는 것은 관리할 수 있습니다. 특히 가시적 ROI와 관련하여 B2B 관점에서 AI에 투자한 산업에서 나온 사실과 수치는 추세를 분명히 보여줍니다. 많은 산업에서 이 ROI는 주관적입니다. 예를 들어 HSE 솔루션은 사고, 장애 및 사망을 예방하는 데 도움이 되는 AI를 사용합니다. AI 기반 솔루션이 지게차 경로를 모니터링하고 보행자가 방해를 받으면 실시간으로 경고하기 때문에 생명을 구합니다.
아차사고 식별, PPE 모니터링, 화재 및 열 규정 준수는 AI가 사고를 예방하여 높은 수준의 정확도를 제공할 수 있었던 일부 측면에 불과합니다. 유형적인 부분은 단순히 소매업 사람들의 습관 패턴을 식별하고 결과적으로 쇼핑 경험을 향상함으로써 제품 회사를 위한 강력한 판매 채널로 이어지는 실행 가능한 통찰력에서 다양합니다. 팬데믹은 온라인 쇼핑의 전례 없는 급증을 일으켰고 기업에 쇼핑객의 선택을 분석할 수 있는 데이터를 제공했습니다. 이 경우 AI를 사용하면 사람에 대한 보다 정확한 프로파일링과 타겟 광고가 가능해집니다.
윤리적 의미는 의심스러운 것으로 간주될 수 있지만 그것은 필요악입니다. 디지털 발자국은 항상 존재했으며 AI는 이를 사용하여 패턴을 이해하고 인간이 볼 수 없는 통찰력을 제공한다는 것을 인식합니다. AI는 의료, 소매, 교육, 공급망 및 제조와 같은 산업 영역의 다양한 측면에 활력을 불어넣었습니다. 프로세스 효율성, 안전, 낭비, 시장 예측 또는 자원 계획 등 AI는 이러한 모든 기능에서 강력한 기반을 갖추고 있습니다.
2020년 AI를 도입한 기업의 ROI에 대한 실제 통계는 아직 나오지 않았지만 Gartner의 2019년 설문조사는 현실적인 그림을 보여줍니다. 약 37%의 조직이 89개국에서 어떤 형태로든 AI를 구현했습니다. 이것은 약에 해당합니다. 지난 4년 동안 270% 증가했습니다. 2021년까지 신흥 기술의 80%가 일종의 AI 기반을 갖게 될 것으로 예측됩니다.
AI Stats News의 보고서에는 이러한 과제가 강조되어 있습니다. 기업의 약 65%가 AI 투자로부터 비즈니스 이익을 얻지 못했다고 주장합니다. 또한 이 영역의 R&D가 아직 완전한 잠재력에 도달하지 못했다는 사실도 인식되었습니다. 이러한 불일치는 심각한 인재 부족 및 시간 관리 문제와 함께 AI 배포 프로세스의 여러 단계를 고려하는 여러 요소에 기인할 수 있습니다.
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ROI 경쟁
AI의 긴급 채택은 직원 개인 정보 보호와 같은 중요한 매개변수를 간과하는 것과 같은 문제의 몫을 확실히 가져올 것입니다. 그러나 기업은 AI를 단일하고 동질적인 실체로 취급해서는 안 됩니다. 올바른 구현을 식별하는 것은 전 세계 비즈니스 에코시스템의 모든 새로운 기술에 대한 실질적인 ROI를 달성하는 데 중요합니다. 각 산업과 조직은 다르며 핵심은 요구 사항에 적합한 적합성을 식별하는 것입니다.
모든 AI 프로젝트의 R&D에는 비용이 많이 드는 경우가 많습니다. AI 알고리즘을 훈련시키기 위해서는 많은 양의 데이터가 필요합니다. 조직이 직면한 한 가지 주요 장애물은 AI를 교육할 올바른 데이터 세트가 없다는 것입니다. 잘못된 레이블이나 누락된 값은 결국 결과에 불일치를 초래합니다.
MIT Sloan Management Review 및 BCG 설문조사에 따르면 AI에 "상당한 투자"를 하는 조직의 약 40%가 AI로 인한 비즈니스 이익을 보고하지 않습니다. AI가 할 수 있는 것과 할 수 없는 것에 대해 아는 것이 중요합니다. AI는 인간의 감정과 공감을 모방할 수 없기 때문에 NLP 기반 챗봇으로 인간과 같은 개인화된 경험을 제공하는 것은 여전히 어렵습니다. 투명성이 중요합니다. 사람들이 자신이 챗봇과 대화하고 있다는 사실을 안다면 챗봇이 인간의 감정을 가질 것이라고 기대하지 않고 대화에서 더 사실적일 것입니다.
많은 은행이 이미 대화를 진행할 사람을 불러들이기 전에 챗봇이 이름, 직면한 문제 및 기타 세부 정보와 같은 세부 정보를 먼저 받아들이는 혼합 채팅 경험의 형태를 시작했습니다. 이것은 조직의 시간과 돈을 절약하는 데 도움이 됩니다. 직원이 줄어듭니다. 데이터가 시스템에 더 많이 침투할수록 더 나은 장비를 갖춘 NLP 봇이 더 복잡한 질문을 처리할 수 있게 됩니다.
AI에 대한 현실적인 기대를 가진 비즈니스 리더는 장기적으로 더 나은 성과를 냅니다. AI를 더 잘 이해하고 활용하는 데 도움이 되는 기본 프로토콜은 다음과 같습니다.
- 조직은 전략적 데이터 수집에 참여해야 합니다.
- 통합 데이터 웨어하우스의 필요성
- 퍼베이시브 자동화
- 데이터 과학자, 데이터 분석가, ML 엔지니어와 같은 분야의 새로운 역할에 대한 수용 및 인식
- 새로운 역할에 대한 주제별 전문성을 기반으로 한 분업
성공적인 AI 배포를 위한 3가지 기둥
Andrew Ng와 같은 도메인 전문가는 모든 조직에서 성공적인 AI 배포를 위한 인텔리전스의 세 가지 기둥은 비즈니스, 기술 및 윤리적 근면이라고 주장합니다. 직관과 경험이 있는 영업 및 마케팅 팀은 비즈니스 결정을 내릴 때 데이터 기반 분석에 동등한 비중을 두어야 합니다. 데이터 개인 정보 보호, 기밀 유지 및 최종 사용자 교육 측면에서 윤리는 AI 기반 조직의 기반을 구축합니다.
윤리적으로 사용될 때 AI는 세계를 민주화할 잠재력이 있습니다. 도메인 지식이 겹치는 교차 기능 팀을 구축하는 것이 중요합니다. 이는 전문가가 전체론적 관점을 기반으로 더 나은 전략을 세우는 데 도움이 됩니다. 조직이 보다 데이터 중심적인 방식으로 KPI를 계획하고 우선 순위를 정하는 데 도움이 되는 장기 자산입니다.
강력한 견인력과 효과적인 ROI를 구축하기 위해 조직은 회사 운영에 AI를 도입할 때 실용적인 목표를 설정해야 합니다. AI는 떠오르는 분야이며 현재 AI 사용에 대한 이해 부족으로 인해 많은 조직에서 AI를 적절하게 활용하는 방법을 모르고 있음이 분명합니다. 조직은 성공을 거두기 위해 작지만 효과적인 이러한 프로토콜을 채택해야 합니다. 이것들은:
- AI 파일럿 프로젝트 우선순위 지정
- 사내 AI 팀 구축
- 조직의 교차 기능 팀에 기본 AI 교육 제공
- 내부 및 외부 커뮤니케이션 개발: 회사가 운영에 AI를 통합하는 방법을 탐색하고 전략을 세우는 방법에 대해 이해 관계자를 조정합니다.
AI 투자를 둘러싼 일반적인 오해가 있습니다. AI는 인프라, 프로세스 변경 및 인력에 대한 집중적인 투자가 필요하다고 주장합니다. 마찬가지로 조직에서 ROI를 확인하는 것은 일반적으로 몇 년이 지나지 않는다는 이야기를 자주 듣습니다. 이것은 진실에서 더 멀어 질 수 없습니다. 최신 AI 엔진은 NVIDIA의 GPU와 같은 가속기를 사용하여 온프레미스에서 실행하여 사이트의 데이터에 액세스할 수 있습니다.
이것은 CCTV 영상의 시각적 데이터, 기계 및 컨트롤러의 작동 데이터일 수 있습니다. 최신 AI 엔진은 또한 빠르고 유연하며 매우 가볍습니다. 30FPS에서 8개의 카메라 스트림에 대한 추적, 탐지 및 분류와 관련된 복잡한 AI 파이프라인은 비용이 미화 100달러 미만인 에지 장치에서 실행할 수 있으며 몇 주 안에 배포할 수 있습니다.
조직이 필요에 맞는 파이프라인을 정의하고 구축하는 것이 훨씬 더 간단해지고 있습니다. AI에서 얻을 수 있는 통찰력을 통해 조직은 비용을 절감하고, 안전을 보장하고, 품질을 개선하여 가시적인 ROI를 달성할 수 있습니다.
결론
전 세계의 경제가 침체되고 있고 경기 침체의 구름이 크게 다가오고 있습니다. AI는 이 암울한 시대에 은빛 안감을 제공합니다. 전염병은 전 세계에 강력한 인공 지능 생태계를 만들었습니다. 물류, 공급망 유통 및 판매를 지원하여 조직이 폐쇄 후 가능한 한 최적에 가깝게 수행할 수 있도록 했습니다. 기업이 작동하기 시작했고 여러 생명이 구했습니다. 조직에 적합한 AI 시스템에 투자한 모든 루피는 훨씬 더 많은 비용을 절감하는 데 도움이 되었습니다.
시간이 지나면 실제 통계가 나타날 것입니다. 새로운 세상은 또한 AI 솔루션 구현을 위한 RoI를 포함하여 모든 것을 판단하기 위해 다른 매개변수를 요구할 것입니다. 현재 AI가 주목받고 있다. 소수의 사람들이 가시를 기대하지만 세상은 분명히 후광을 볼 수 있습니다.