Offcanvas

AI / 머신러닝|딥러닝 / 애플리케이션

칼럼 | AI가 빛 발하는 3가지 비즈니스 솔루션

2022.06.03 David Linthicum  |  InfoWorld
인공지능이 너무 남용되고 있는 느낌이다. 아마도 클라우드 컴퓨팅 서비스 업체가 AI를 서비스로 제공하면서 시작된 일인지도 모른다. 클라우드는 인공지능을 솔루션 개발자가 저렴하게 바로 이용할 수 있도록 만들었고, 그 결과, AI 기능이 필요없는 애플리케이션까지 AI가 적용되고 있다. 하지만 이런 경우 AI는 별다른 가치를 만들어내지 못하고 끝나는 경우가 많은데, 경차에 고가의 경주용 브레이크를 다는 것과 마찬가지다. 경차는 기본 브레이크로도 잘 멈추기 때문에 고성능 브레이크는 낭비일 뿐이다.

요즘은 AI의 실용적인 활용에 대한 이해가 높아졌다. 즉 AI가 언제 가치를 발하고 언제는 아무런 가치가 없는지 알 수 있다. 클라우드 기반 AI의 가치를 극대화하는 비즈니스 솔루션으로는 다음 세 가지를 꼽을 수 있다.

· 대규모 데이터의 잠재적 패턴을 이용하는 애플리케이션: 이런 애플리케이션은 새로운 데이터에서 새로운 패턴을 발견할 수도 있고, AI 엔진이 이미 처리하고 학습한 것을 기반으로 새로운 패턴을 찾을 수도 있다. 더 많은 데이터를 분석하고 AI 시스템이 더 많은 패턴을 인식할수록 AI 엔진은 더 좋아진다. 일상생활에서 흔히 볼 수 있다. 자동차는 운전자의 주행 패턴으로 학습해 정지와 가속을 조정한다. 지능형 온도 조절기는 더 나은 사용 패턴을 판단하고 과거의 속성과 현재의 기온을 기반으로 온도를 조정한다. 

· 새로운 데이터를 생성하고 이해하는 애플리케이션: 유통업체는 어떤 고객이 인터랙션을 하고 있는지 판단하고 해당 고객이 구매할 가능성이 큰 제품과 서비스를 제안하기 위해 온라인 추천 엔진을 이용한다. AI 엔진은 고객의 행위를 기반으로 연령이나 성별, 수입, 위치, 교육 정도, 심지어 자녀가 있는지 등의 정보를 판단할 수 있다. 이런 엔진을 이용하면 매출을 20% 이상 올릴 수 있다. 고객이 추가 구매를 하도록 유도하는 이런 학습된 방법은 AI를 경쟁 무기로 사용할 수 있도록 한다. 

· 기존 데이터 세트를 AI 역량과 결합해 새로운 의미를 도출하는 애플리케이션: 처음에 AI가 필요한 이유였던 애플리케이션이다. 대부분 기업은 자사가 가치있는 데이터를 보유하고 있다는 것을 알지만, 데이터에서 가치를 캐내는 방법은 알지 못한다. 데이터는 모든 AI 기반 시스템의 핵심이지만, 그만큼 언급되는 경우는 드물었다. 만약 비즈니스 데이터로부터 학습하고 확실하지 않은 정보를 모을 더 나은 방법이 있다는 것을 안다면, AI와 클라우드의 가치를 끌어낼 수 있을 것이다.

무엇을 놓치고 있는지 알아야 한다. AI가 필요한지 그렇지 않은지 관계없이 AI 시스템을 내장한 표준 비즈니스 애플리케이션이 넘쳐난다. 필자의 눈에는 AI의 가치가 없는 비즈니스 전략 시스템에 AI를 적용한 경우가 너무 많다. 모두 비용과 위험성만 커질 뿐이다.

애플리케이션 로직과 동작을 정의하는 전통적인 방식이 충분히 잘 동작한다면 굳이 비용이 35% 이상 높아질 수 있는 AI를 적용할 필요가 없다. 기업은 AI의 현실을 정확하게 인식해야 한다. 할 수 있다고 다 할 필요는 없다. 필자는 기업 IT 책임자 모두가 바로 이런 의문을 가지기를 바란다. 기술이 점점 더 이용하기 쉬워지면서 우리가 실수를 저지를 기회도 더 많아졌다. editor@itworld.co.kr
CIO Korea 뉴스레터 및 IT 트랜드 보고서 무료 구독하기
추천 테크라이브러리

회사명:한국IDG 제호: CIO Korea 주소 : 서울시 중구 세종대로 23, 4층 우)04512
등록번호 : 서울 아01641 등록발행일자 : 2011년 05월 27일

발행인 : 박형미 편집인 : 천신응 청소년보호책임자 : 한정규
사업자 등록번호 : 214-87-22467 Tel : 02-558-6950

Copyright © 2024 International Data Group. All rights reserved.