비즈니스 환경에서 증강 지능을 활용하여 인간과 기계의 협력을 통해 비약적인 성장을 달성하십시오.
오늘날 인공지능(AI)은 기업 성장의 핵심 동력으로 자리 잡았습니다. 기계가 읽을 수 있는 문서 처리부터 AI 기반 고객 서비스에 이르기까지, 다양한 분야에서 AI의 이점이 입증되고 있습니다.
AI는 신뢰성, 정확성, 지치지 않는 반복 작업 수행 능력을 갖추고 있으며, 이는 비즈니스 의사 결정 과정에도 상당한 도움을 제공합니다.
하지만 때로는 AI만으로는 충분하지 않으며, 인간의 지능으로 보완해야 할 필요성이 있습니다. 이러한 필요에 따라 탄생한 것이 바로 증강 지능입니다. 이에 대해 자세히 알아보도록 하겠습니다.
증강 지능이란 무엇인가?
증강 지능은 인간과 기계의 협력적 관계를 기반으로 하는 개념입니다. AI 연구자들은 인간의 지식을 보완하여 복잡한 상황에서 효율적인 의사 결정을 지원하도록 설계했습니다. 이는 인간 노동력을 대체하기보다는 지원하는 데 중점을 둡니다.
증강 지능은 다양한 이름으로 불리기도 합니다. 흔히 사용되는 용어는 다음과 같습니다.
- 지능 증폭
- 인지 강화
- 기계 보조 인간 지능
- 향상된 지능
지능 증폭은 AI 기술을 활용하되, 비즈니스 또는 개인 환경에서 인간의 능력을 향상시키는 데 초점을 맞춥니다.
이 기술은 제품, 데이터 분석 결과, 또는 서비스 시장 출시를 위한 소프트웨어 개발 등 인간이 수행해야 하는 많은 수작업을 줄여줍니다.
기업 및 개인 사용자들은 이미 기계 보조 인간 지능을 활용하고 있습니다. 자율 주행 차량의 운전 보조 기능은 가장 대표적인 예이며, 충돌 방지 경고나 주차 보조 시스템 등도 좋은 예시입니다.
증강 지능은 컴퓨터 소프트웨어 분야에서도 찾아볼 수 있습니다.
예를 들어, AI 기반 급여 처리 도구를 사용할 경우, 소프트웨어는 사용자의 작업 패턴을 분석하여 다음 단계를 자동으로 제안합니다. 이러한 방식으로 앱은 작업 프로세스를 학습하고 급여 처리 효율성을 높여줍니다.
증강 지능의 목적
증강 지능의 주요 목표는 조직 내 기계 및 인적 자원을 최대한 활용하는 것입니다. 이러한 자원을 분리하여 활용하는 것은 여러 작업에 있어 비효율성을 초래할 수 있습니다.
그 외 주목할 만한 목적은 다음과 같습니다.
- 인간의 인지 능력을 확장합니다.
- 행동과 그 결과를 예측하고, 수익성 있는 행동을 제안합니다.
- 지능형 기계는 데이터 과학자들이 데이터 세트를 분석하고, 유의미한 패턴과 시장 신호를 발견할 수 있도록 데이터를 정리하고 가공합니다.
증강 지능이 중요한 이유는 무엇인가?
지능 증폭은 지능형 기계와 인력 간의 조화로운 관계를 형성하는 데 필수적입니다. 제조 현장에서 로봇 사용 증가와 그로 인한 인력 감축은 노동 시장에 대한 불안감을 증폭시키고 있습니다.
그러나 증강 지능은 인력의 역량을 강화하고, 기업의 수익 창출에 기여할 수 있는 프로젝트에 참여하도록 유도합니다. 예를 들어, 소매, 판매, 마케팅, 디지털 마케팅 분야에서 직원 교육을 통해 기업은 더 많은 제품이나 서비스를 판매할 수 있도록 지원하는 증강 지능을 활용할 수 있습니다.
또한, 숙련된 인력이 반복적인 업무에서 벗어나 창의적인 마케팅 전략을 수립하고, 잠재 고객을 실제 고객으로 전환하며, 미래의 제품/서비스를 위한 새로운 수익 모델을 설계하는 데 집중할 수 있도록 지원합니다.
증강 지능은 어떻게 작동하는가?
증강 지능의 작동 방식을 이해하려면 먼저 AI와 인간이 각각 제공하는 기능을 명확히 해야 합니다.
AI는 다음과 같은 능력을 갖추고 있습니다:
AI | 인간 |
반복 작업의 빠른 처리 및 정확성 | 개념 일반화 능력 |
대량의 데이터 수집 및 처리 | 창의적인 사고 |
사회적 및 감성적 지능 |
인간과 AI 시스템이 협력하는 시스템에서 위의 모든 강점을 결합할 때 증강 지능이 작동합니다.
지능 증폭은 인간과 기계의 협력을 촉진하기 위해 다음과 같은 다양한 기술을 사용합니다.
- 인공 신경망: 인간의 뇌 기능을 모방하여 기계의 공간 탐색 능력을 향상시킵니다.
- 기계 학습: 경험, 오류, 인간의 피드백을 통해 학습하는 능력.
- 자연어 처리(NLP): AI가 인간의 언어를 이해하도록 돕는 기술.
- 광학 시스템: 얼굴, 이미지, 영상, 텍스트 인식 기능.
- 패턴 인식: 데이터, 비디오, 와이어프레임, 이미지에서 패턴을 발견하는 기술.
- 논리적 추론 알고리즘: 데이터를 분석하여 요소를 추론하고, 발생 상황을 합리화하고, 미래를 예측하는 능력.
위의 기술들을 결합하여 증강 지능 시스템은 다음과 같은 기능을 활용하여 작업을 수행합니다.
- 데이터 입력과 데이터 분석 결과를 이해합니다.
- 과거 데이터를 바탕으로 새로운 데이터를 해석하고 분리합니다.
- 가치 있는 데이터와 그렇지 않은 데이터를 판단하고, 어떤 데이터를 보관해야 하는지 결정합니다.
- 사람의 입력과 피드백을 통해 학습하고, 워크플로우나 코드 기반을 조정합니다.
- 품질 관리, 위험 평가, 보안 코드 등을 위한 데이터베이스를 구축하여 기업의 규정 준수를 지원합니다.
기업이 증강 지능을 사용해야 하는 이유는 무엇인가?
기업은 인력의 수동 업무 부담을 줄이기 위해 증강 지능을 활용해야 합니다. 인간은 개념 일반화, 창의적 사고, 감성 지능에 능숙하며, 이러한 모든 특성을 갖춘 AI 소프트웨어를 개발하려면 상당한 시간이 필요할 것입니다.
따라서 기업은 테라바이트 단위의 데이터 수집, 지치지 않는 작업 처리 능력, 반복 작업의 정확성과 같은 기계의 전문성을 활용하여 이러한 인간의 강점을 보완해야 합니다.
예를 들어, 마케팅 또는 재무 전문가에게 정리된 데이터를 제공하면, AI의 지침에 따라 데이터베이스에서 빠른 시간 안에 비즈니스 통찰력을 얻을 수 있습니다. 그렇지 않으면 데이터 과학자들이 데이터를 분석할 수 있도록 팀이 직접 데이터를 수집하고 정리해야 합니다.
증강 지능은 데이터 분석뿐만 아니라 제조, 숙박, 의료, 은행 등 대부분의 산업 분야에 적용할 수 있습니다.
증강 지능 vs. 인공 지능
AI와 증강 지능은 모두 AI 및 ML 알고리즘을 사용하므로, 이 둘의 차이점에 대한 의문이 있을 수 있습니다. 다음 표에서 주요 차이점을 확인하십시오.
속성 및 특징 | 증강 지능 | 인공 지능 |
적용 규모 | 대규모 응용에 적합. 인간 개입으로 인해 맥락 일반화가 가능. | 한두 가지 작업에 집중. 개념 일반화 기능 부족. |
자율성 | 자율 시스템이 아님. 기계와 인간 간의 협업 필요. | 적절한 훈련 시 스스로 작동. |
사용 기준 | 인간만이 가질 수 있는 복잡한 지능이 필요한 작업 및 프로세스. | 일상적이고 반복적인 작업에 능함. 한 번 워크플로를 만들고 AI 프로그램을 훈련하면 중단될 때까지 계속 수행. |
비즈니스 가치 | 인간 의사 결정을 지원하므로 AI 프로그램보다 더 큰 가치. | 기업 의사 결정에 직접적인 도움을 주지 못함. |
개발 | 기능이 향상된 프로그램을 구축하려면 많은 R&D 작업 필요. | 하나의 AI 소스를 복사하여 여러 AI 봇 생성 가능. |
유지 관리 및 지속적인 개발 | 세심한 유지 관리 일정 필요. 소스 코드 작업을 계속해야 함. | 클라우드 스토리지, 보안 업데이트 외에는 유지 관리 불필요. |
사회적 지능 | 사람과 협력해야 하므로 어느 정도의 사회적 지능 필요. | 고립된 환경에서 작동하므로 사회적 지능 불필요. |
실시간 피드백 처리 | 인간 피드백을 처리해야 할 때 있음. | 실시간 피드백을 수집하고 분석할 필요 없음. |
예시 | OTT 비디오 플랫폼 또는 웹사이트의 콘텐츠 추천. | 스마트 어시스턴트의 웹 검색, 이메일 스팸 필터링, 표절 검사 등. |
빅데이터에서 증강 지능의 역할
빅데이터는 다양한 산업 분야에서 데이터 마이닝의 결과입니다. 예를 들어, 글로벌 시장에서 제품의 효율성을 분석할 때 딜러, 공급업체, 창고, 소매점, 고객 등 다양한 소스에서 데이터를 수집해야 합니다. 이 과정에서 수많은 데이터베이스에 테라바이트 단위의 데이터가 축적됩니다.
데이터를 확인, 정리, 클러스터링하고, 최종적으로 패턴 분석을 위해 비즈니스 인텔리전스(BI) 소프트웨어로 수집하는 데는 수많은 시간과 인력이 필요합니다.
하지만 AI 및 ML 프로그램으로 데이터 분석가를 보강하면 노력을 최소화하고 빅데이터 처리 비용을 줄일 수 있습니다. 지능형 기계는 소스에서 데이터를 자동으로 분석 및 구성하고, 데이터 과학자가 분석할 수 있도록 안전한 클라우드에 저장합니다.
광범위한 데이터 분석 중에 AI는 데이터 과학자가 수행해야 하는 반복 작업을 대신하여 인간의 능력을 향상시킵니다.
이제 사물 인터넷의 발달로 인해 기업은 더욱 많은 데이터를 처리해야 합니다. 지능형 센서가 실제 세계에서 데이터를 지속적으로 수집하기 때문입니다. 따라서 이러한 거대한 데이터베이스를 처리하기 위해서는 인간의 능력 외에 다른 것에 의존해야 합니다. 이 때 AI 및 ML 모델로 인력을 보강하는 것이 도움이 될 것입니다.
증강 지능의 이점
인지 증강의 중요한 이점 중 하나는 실제 시나리오에서 의사 결정을 내리는 과정에서 AI 오류로 인한 비즈니스 프로세스의 심각한 손실을 방지할 수 있다는 것입니다. 증강 지능 시스템에서는 인력이 AI의 활동을 감독하고 필요에 따라 과정을 수정합니다.
그 외 중요한 이점은 다음과 같습니다.
- 신규 직원 채용, 새로운 제조 공장 설립 등 중요한 프로젝트에 대해 비즈니스 리더가 최적의 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
- 증강 지능 시스템의 AI 프로그램은 수백만 개의 참조를 신속하게 분석하고, 의사 결정에 필요한 정보를 제공합니다.
- 대규모 데이터베이스를 검증, 정리, 구성 및 필터링하여 시간을 절약합니다.
- R&D, 제품 개발, 마케팅, 판매 분야에서 특정 가설 또는 실제 작업의 결과를 예측하여 비즈니스를 지원합니다.
- 비즈니스 프로세스에서 편견과 인적 오류를 제거합니다.
- 더 적은 인력으로 생산성을 극대화하여 비즈니스 운영 비용을 줄입니다.
- 스마트폰이나 VR 장치를 통해 증강 지능을 활용하여 훈련생과 미숙련 인력을 현장에 더 빠르게 배치할 수 있도록 합니다.
- 반복적이고 시간이 많이 소요되는 작업을 짧은 시간 내에 정확하게 완료하여 비즈니스 운영에 도움을 줍니다.
증강 지능: 학습 자료
증강 지능
Amazon에서 출간된 이 훌륭한 서적은 기계와 인간 지능을 효율적으로 결합하는 데 도움을 줍니다. 따라서 비즈니스 관리자, CEO, CTO, COO, 데이터 과학자라면 반드시 읽어야 할 책입니다.
이 책은 주로 다음 내용에 중점을 둡니다.
- 지능 증폭의 요구 사항
- 지능 증폭을 위한 데이터의 위험, 윤리, 거버넌스
- 약한 증강 및 상당한 증강
증강 지능: 스마트 시스템
이 책은 인간과 기계의 공생에 대한 기본 개념을 이해하는 데 이상적인 자료입니다.
또한 이 책은 Amazon의 Digital Epistemologies and New Literacies 시리즈의 일부입니다.
의료 분야의 증강 지능
의료 분야는 인간과 기계의 집단 지능으로 가장 큰 혜택을 얻을 수 있는 산업 중 하나입니다. 이 책은 의료 전문가를 위해 증강 지능의 모든 측면을 설명합니다.
다음과 같은 주제에 중점을 둡니다.
- 의료 산업의 진단 속도 및 효율성 향상
- 어려운 임상 상황에서 인간 의사의 의사 결정 개선
- 의료 관행에서 지능 증폭의 실제 사례 연구
마무리
이제 증강 지능이 무엇이며, 이 기술이 비즈니스와 어떤 관련이 있는지 이해하셨을 것입니다. 그리고 이 최첨단 기술은 앞으로 더욱 발전할 것입니다.
증강 지능은 생산 및 서비스 산업에서 인간이 수행하는 모든 수작업을 대체할 것입니다. 비즈니스 프로세스는 더욱 효율적이고 비용 효율적으로 변화하며, 문제 해결 능력이 더욱 중요해질 것입니다.
또한 일반 인공지능(AGI), 인공지능(AI) 학습 온라인 과정, 일상생활에서 인공지능(AI)의 예시에도 관심을 가질 수 있습니다.