비즈니스를 위한 가장 가치 있는 AI 사용 사례

대부분 수작업으로 이뤄지는 일이라는 대답이 가장 먼저 떠오르지만, AI로 제어되는 로봇 장치가 현재의 수작업 중 상당 부분을 할 수 있는 날이 올지도 모릅니다. 현재, 순수 AI는 생각과 지능이 필요한 많은 작업을 프로그래밍할 수 있습니다. 단, 지능이 디지털 방식으로 수집되어 AI 시스템을 훈련하는 데 사용될 수 있다는 조건 하에서 가능합니다. AI는 아직 저녁 식사 후에 설거지를 할 수는 없지만 법률 요약서, 신제품 디자인, 할머니에게 보내는 편지를 작성하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

AI가 할 수 있는 일은 정말 놀랍습니다. 그렇다면 가장 좋은 비즈니스 활용법은 무엇일까요? 모나리자를 빈센트 반 고흐 스타일 버전으로 재구성하는 것은 재미있지만, 과연 수익 향상에 얼마나 도움이 될까요? AI 활용 사례가 기업의 수익을 향상할 수 있는 매우 효과적인 27가지 방법을 소개합니다.

AI는 대화형 AI를 사용하여 실시간으로 고객 상호 작용을 지원합니다. 음성 기반 쿼리는 자연어 처리 (NLP) 및 감정 분석을 사용해 음성 인식을 수행하므로 즉시 대화를 시작할 수 있습니다. AI는 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 고객의 말투와 어조를 이해하고 필요할 때 고객 서비스 상담원에게 안내할 수 있습니다.

AI는 문자로 전송된 쿼리 및 지침에 텍스트 투 스피치 및 NLP를 사용해 즉시 응답할 수 있습니다. 고객이 자주 묻는 질문(FAQ)에 대한 답변을 기다리거나, 구매를 위해 다음 단계로 넘어가도록 할 필요가 없습니다. 또한 디지털 고객 서비스 상담사는 고객 서비스 상담사에게 조언과 지침을 제공하여 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

AI는 챗봇, 디지털 어시스턴트 및 고객 인터페이스를 통해 대규모로 개인화된 경험을 만드는 데 효과적입니다. 이러한 시스템은 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 고객과 사용자에게 맞춤형 경험과 타겟 광고를 제공할 수 있습니다. 예를 들어 아마존은 고객에게 자주 구매하는 제품을 재주문하도록 상기시키고 관련 상품이나 추천 상품을 보여줍니다.

맥도날드는 자동 주문 시스템(AOT) 기술 개발을 가속화하기 위해 IBM watsonx AI 기술이 탑재된 고객 관리 및 NLP 솔루션을 구축하고 있습니다. 이러한 가속화는 AOT 기술을 시장 전반에 걸쳐 확장하는 데 도움이 되며, 더 많은 언어, 방언 및 메뉴 변형을 포함한 통합 문제를 해결하는 데 기여할 것입니다. Spotify에서는 고객이 음악 감상을 즐길 수 있도록 새로운 아티스트를 제안합니다. YouTube는 고객의 관심사에 맞는 선별된 콘텐츠 피드를 제공합니다.

추천 엔진은 소비자 행동 데이터와 AI 알고리즘을 활용하여 데이터 추세를 발견하는 데 도움을 줍니다. 기업은 주요 메트릭을 분석하여 보다 효과적인 상향 판매 및 교차 판매 전략을 개발할 수 있으며, 그 결과 온라인 소매업체의 결제 과정에서 고객에게 보다 유용한 추가 추천을 제공할 수 있습니다. 기타 용도는 다음과 같습니다.

• Netflix는 시청 기록에서 수집된 데이터 세트를 처리하는 모델을 기반으로 시청 추천을 제공합니다.
• LinkedIn은 ML을 사용하여 뉴스피드에서 항목을 필터링하여 일자리를 추천하고 연결할 사람을 제안합니다.
• Spotify는 ML 모델을 사용하여 노래 추천을 생성합니다.

얼굴 인식 기술은 스마트폰과 음성 어시스턴트에서 머신 러닝을 활용하여 작동하며, Apple의 Siri, Amazon의 Alexa, Google Assistant, Microsoft의 Copilot은 자연어 처리(NLP)를 사용하여 사람들이 말하는 내용을 인식하고 적절하게 응답합니다. 기업들은 스마트폰 카메라에서 ML을 활용하여

• 이미지 분류기를 사용해 사진을 분석하고 개선합니다.
• 이미지에서 물체(또는 얼굴)를 감지하고,
• 인공 신경망을 사용하여 사진의 경계를 넘어선 부분을 예측함으로써 사진을 향상시키거나 확장할 수 있습니다.

아마존의 알렉사(Alexa)와 애플의 시리(Siri)와 같은 가상 어시스턴트 또는 음성 어시스턴트는 AI로 구동됩니다. 이러한 어시스턴트는 사용자에게 시기 적절한 알림, 리마인더 및 업데이트를 제공하여 사용자 참여와 만족도를 높일 수 있습니다. 누군가 말이나 텍스트로 질문하면, ML은 답변을 검색하거나 사람이 이전에 했던 유사한 질문을 기억해냅니다. 동일한 기술로 Facebook Messenger와 Slack에서 사용하는 메시징 봇을 구동할 수 있으며, Google Assistant, Cortana 및 IBM watsonx Assistant는 NLP를 결합하여 질문과 요청을 이해하고 적절한 조치를 취하며 응답을 작성합니다.

AI는 기술 중심의 인력을 유치, 개발, 유지할 수 있습니다. 대량의 지원서를 정밀하게 선별하고 분류하여 HR 팀 구성원에게 전달할 수 있습니다. 수동 승진 평가 작업을 자동화함으로써 승진 대상 직원을 명확히 파악하고 이들의 성과를 주요 벤치마크에 대해 평가하여 중요한 HR 인사이트를 얻는 것이 더 쉬워집니다. 직원의 일상 질문에 빠르게 대응할 수 있는 것은 AI를 사용하는 것입니다.

ChatGPT, Bard 및 DeepAI와 같은 생성형 AI 툴은 제한된 메모리 AI 기능을 사용하여 생성 중인 콘텐츠 내에서 다음 단어나 구문 또는 시각적 요소를 예측합니다. 생성형 AI는 학습에 사용되는 데이터를 기반으로 고품질 텍스트, 이미지 및 기타 콘텐츠를 생성하여 콘텐츠 제작을 개선할 수 있습니다.

IBM Research는 고객이 생성형 모델을 사용하여 고품질 소프트웨어 코드를 더 빠르게 작성하고, 새로운 분자를 발견하고, 기업 데이터를 기반으로 신뢰할 수 있는 대화형 챗봇을 훈련할 수 있도록 지원하고 있습니다. IBM 팀은 또한 더욱 강력하고 신뢰할 수 있는 AI 모델을 구축하고 개인정보 보호 및 저작권법으로 보호되는 실제 데이터를 대신하기 위해 생성형 AI를 사용하여 합성 데이터를 만들고 있습니다.

전문가 시스템은 머신 러닝 모델을 훈련하는 데 사용되는 메타데이터인 코퍼스를 학습하여 인간의 의사 결정 과정을 모방하고, 이 전문 지식을 적용하여 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다. 이러한 시스템은 방대한 양의 데이터를 평가하여 추세와 패턴을 파악하고 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 또한 기업이 미래의 이벤트를 예측하고 과거 이벤트가 발생한 이유를 이해하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

AI 기반 컴퓨팅 비전을 사용하면 의료 영상에서 진단을 보조하는 것부터 로보틱 및 자율 주행 자동차의 이동 자동화, 위성 이미지에서 관심 물체를 식별하고, 소셜 미디어에서 사진에 태그를 지정하는 등 다양한 사용 사례를 자긴 이미지 분할을 활용할 수 있습니다. 신경망에서 실행되는 컴퓨팅 비전을 통해 시스템은 디지털 이미지, 비디오 및 기타 시각적 인풋으로부터 의미 있는 정보를 도출할 수 있습니다.

IT 운영을 위한 인공 지능(AIOps)을 사용하면 많은 이점이 있습니다. 기업은 AI를 IT 운영에 도입함으로써 NLP, 빅 데이터, ML 모델의 강력한 기능을 활용하여 운영 워크플로를 자동화 및 간소화하고 이벤트 상관관계 및 인과 관계 결정을 모니터링할 수 있습니다.

AIOps는 디지털 혁신 투자에서 ROI를 높이는 가장 빠른 방법 중 하나입니다. 프로세스 자동화는 지출을 최적화하고, 운영 효율성을 높이고, 새롭고 혁신적인 기술을 통합하는 것에 중점을 두는 경우가 많으며, 이는 결국 더 나은 고객 경험으로 이어집니다. AI의 추가적인 이점으로는 보다 지속 가능한 IT 시스템 구축과 CI/CD(지속적 통합/지속적 배포) Delivery Pipeline 개선이 포함됩니다.

선도적인 기업들은 이제 코딩, 배포, 확장을 자동화하는 등 애플리케이션 현대화와 엔터프라이즈 IT 운영을 위해 생성형 AI를 사용하고 있습니다. 코딩의 경우, 개발자는 자연어 인터페이스를 통해 간단한 영어 문장으로 코딩 명령을 입력하면 자동으로 생성된 코드를 얻을 수 있습니다. 생성형 AI와 코드 생성 기능을 사용하면 경험 수준에 관계없이 하이브리드 클라우드 개발자가 대규모로 기존 애플리케이션 코드를 일관된 코드와 적은 오류, 빠른 속도로 새로운 대상 플랫폼으로 마이그레이션하고 현대화할 수 있습니다.

앱이 과도한 프로비저닝이나 과다 지출 없이 일관되고 지속적으로 작동하도록 하는 것은 중요한 AI 운영(AIOps) 사용 사례입니다. 자동화는 클라우드 비용 최적화의 핵심이며, 아무리 경험이 많은 IT 팀이라도 최저 비용으로 성능을 제공하기 위해 필요한 정확한 컴퓨팅, 스토리지 및 데이터베이스 구성을 지속적으로 결정할 수 있는 능력을 항상 갖추고 있지는 않습니다. AI 소프트웨어는 리소스가 사용되는 시기와 방법을 식별하고 실제 수요를 실시간으로 일치시킬 수 있습니다.

중단 없는 서비스 가용성을 보장하기 위해 주요 조직들은 AI와 지능형 자동화를 기반으로 하는 실시간 근본 원인 분석 기능을 사용합니다. AIOps를 통해 ITOps 팀은 사고의 근본 원인을 신속하게 식별하고 즉각적인 조치하여 평균 고장 간격(MTBF)과 평균 복구 시간(MTTR) 사고를 모두 줄일 수 있습니다.

또한 AIOps 플랫폼 솔루션은 여러 소스의 데이터를 통합하고 이벤트를 인시던트와 상호 연관시켜 동적 인프라 시각화, 통합 AI 기능, 제안된 수정 조치를 통해 전체 IT 환경에 대한 명확한 가시성을 제공합니다.

IT 팀은 예측 IT 관리를 사용하여 AI를 사용하여 IT 및 네트워크 운영을 자동화하여 사고를 신속하고 효율적으로 해결할 수 있습니다. 또한 문제가 발생하기 전에 예방하고 사용자 경험을 개선하며 관리 작업의 비용과 수를 줄일 수 있습니다. 툴의 무분별한 확장의 방지를 위해 엔터프라이즈급 AIOps 플랫폼은 모니터링과 관리를 위한 중앙 창에서 IT 운영을 총체적으로 볼 수 있습니다.

AI는 ML을 사용하여 다음과 같은 다양한 방식으로 사이버 보안을 개선할 수 있습니다.

• 인증을 위한 얼굴 인식
• 사기 탐지
• 맬웨어를 탐지하고 차단하는 안티바이러스 프로그램
• 사이버 공격을 식별하고 대응하는 모델을 훈련하기 위한 강화 학습
• 침입 탐지 및 이벤트를 이상 또는 피싱 공격으로 분류하는 알고리즘 분류.

이러한 AI 기반 솔루션은 취약성을 사전에 식별하고 위협을 완화하며 보안 침해의 잠재적 영향을 줄여 위험 관리를 강화합니다.

AI는 고양이가 쓴 하이쿠를 요청하는 것뿐만 아니라, 그 이상입니다. 로봇은 물리적 물체를 다루고 옮깁니다. 산업 현장에서는 특화 AI 를 통해 자재 처리, 조립 및 품질 검사와 같은 일상적이고 반복적인 작업을 수행할 수 있습니다. AI는 바이탈을 모니터링하고 시술 중 잠재적인 문제를 감지하는 방식으로 외과의를 지원할 수 있습니다.

농기계는 자율 가지치기, 이동, 솎아내기, 파종, 살포 작업을 수행할 수 있습니다. iRobot Roomba와 같은 스마트홈 장치는 컴퓨팅 비전을 사용하여 집 내부를 탐색하고 메모리에 저장된 데이터를 사용하여 진행 상황을 파악할 수 있습니다. 그리고 AI가 Roomba를 안내할 수 있다면, 고속도로에서 자율 주행 차량을 안내하고 유통 센터나 안전 순찰에서 상품을 옮기는 로봇을 안내할 수도 있습니다.

AI는 기계에서 직접 데이터를 분석하여 문제를 식별하고 필요한 유지 관리를 표시함으로써 예측 유지 관리에 사용할 수 있습니다. AI는 기계 효율성을 개선하고 엔진의 탄소 배출량을 줄이는 데에도 사용됩니다. AI 기반 예측 분석을 사용하여 유지 관리 일정의 효율성을 높일 수 있습니다.

AI는 예측을 지원할 수 있습니다. 예를 들어, 공급망 팀에서는 알고리즘을 사용하여 미래의 수요를 예측하고 적시에 도착하기 위해 제품을 배송해야 하는 시간을 예측할 수 있습니다. 이 기능을 통해 새로운 효율성을 창출하고, 과잉 재고를 줄이며, 재주문 실수를 보완할 수 있습니다.

AI는 거의 모든 산업의 작업과 툴을 지원하여 효율성과 생산성을 높일 수 있습니다. AI는 지능형 자동화 기능을 발휘해 수동 작업이나 레거시 시스템에서 실행되었던 비즈니스 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 이러한 비즈니스 프로세스는 리소스 집약적이고 비용이 많이 들며 사람의 실수가 발생하기 쉽습니다. 다음은 AI의 강화된 기능 덕분에 혜택을 받고 있는 산업들입니다.

자동차 제조업체는 AI를 적용해 생산량을 보다 효과적으로 예측하고 조정하여 수요와 공급의 변화에 대응할 수 있습니다. 워크플로를 간소화하여 효율성을 높이고 생산, 지원, 조달 및 기타 영역에서 시간이 많이 걸리는 작업과 오류 위험을 줄일 수 있습니다. 로봇을 사용하면 수작업의 필요성을 줄이고 결함 발견을 개선하여 비즈니스에 대한 비용을 줄이고 고객에게 더 좋은 차량의 질을 제공할 수 있습니다.

교육 및 훈련 분야에서 각 학생의 필요에 맞춰 교육 자료를 맞춤화하는 데 AI를 사용할 수 있습니다. 교사와 트레이너는 AI 분석을 활용하여 학생이 추가적인 도움이나 주의가 필요한 부분을 파악할 수 있습니다. 또한 AI는 복사된 콘텐츠를 찾는 데 도움을 주므로 논문이나 숙제를 표절하려고 시도하는 학생을 가려낼 수 있습니다. AI 기반 언어 번역 툴과 실시간 전사 서비스는 원어민이 아닌 학생들이 수업을 이해할 수 있게 도와줍니다.

에너지 산업에 소속된 기업들은 AI와 데이터 분석을 활용하여 수요 예측, 에너지 절약, 재생 에너지 최적화, 스마트 그리드 관리를 통해 경쟁력을 높일 수 있습니다. AI는 에너지 생성, 송전, 분배 프로세스에 AI를 도입함으로써 고객 지원을 개선하여 혁신을 위한 리소스를 확보할 수 있습니다. 또한 공급업체 기반 AI를 사용하는 고객들은 자신의 에너지 소비를 더 잘 이해하고 최대 수요 기간 동안 자신의 전력 소비를 줄이기 위한 조치를 취할 수 있습니다.

AI 기반 FinOps(Finance + DevOps)는 금융 기관이 데이터 기반 클라우드 지출 의사 결정을 통해 비용과 성능의 균형을 안전하게 유지하여 알림 피로도와 예산 낭비를 최소화할 수 있도록 지원합니다. AI 플랫폼은 머신 러닝과 딥 러닝을 사용하여 의심스럽거나 비정상적인 거래를 찾아낼 수 있습니다. 은행 및 기타 대출 기관은 ML 분류 알고리즘과 예측 모델을 사용하여 대출 결정을 제안할 수 있습니다.

많은 주식 시장 거래는 수십 년의 주식 시장 데이터와 함께 ML을 사용하여 추세를 예측하고 궁극적으로 매수 또는 매도 여부와 시기를 제안합니다. ML은 또한 사람의 개입 없이 알고리즘 거래를 수행할 수 있습니다. ML 알고리즘은 패턴을 예측하고, 정확도를 개선하고, 비용을 절감하고, 인적 오류의 위험을 줄일 수 있습니다.

의료 산업에서는 NLP를 활용한 지능형 자동화를 통해 데이터 분석, 진단, 치료에 대한 일관된 접근 방식을 제공하고 있습니다. 원격 의료 예약에서 챗봇을 사용하면 사람의 개입을 줄일 수 있고 진단하는 데 걸리는 시간을 단축할 수 있습니다.

현장에서 ML은 방사선 영상에 활용되며, AI 지원 컴퓨팅 비전은 종종 유방 촬영 검사와 초기 폐암 선별을 분석하는 데 사용됩니다. ML은 또한 치료 계획을 수립하고, 종양을 분류하고, 골절을 찾고, 신경 장애를 감지하도록 훈련할 수 있습니다.

유전자 연구, 유전자 변형 및 게놈 염기서열 분석에서 ML은 유전자가 건강에 미치는 영향을 식별하는 데 사용됩니다. ML은 특정 치료법이나 약물에 반응할 수 있고 특정 사람들에게 심각한 부작용을 일으킬 수 있는 유전적 마커와 유전자를 식별할 수 있습니다.

보험사에서는 AI를 활용하면 요율 계산 또는 지불을 수동으로 처리할 필요가 없으므로 보험금 청구 및 평가 처리를 간소화할 수 있습니다. 또한 지능형 자동화는 요구 사항이 충족되도록 하여 보험 회사가 규정 준수 규정을 더욱 쉽게 준수할 수 있도록 지원합니다. 이러한 방식으로 개인 또는 법인의 위험을 계산하고 적절한 보험료를 계산할 수도 있습니다.

분석 기능을 갖춘 고급 AI는 제조업체가 시장 동향에 대한 예측적 인사이트를 확보하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 생성형 AI는 기업이 다양한 설계 옵션을 만들 수 있도록 지원함으로써 제품 설계를 가속화하고 최적화할 수 있습니다. 또한 AI는 생산 효율성을 높이기 위한 제안을 통해 도움을 줄 수 있습니다. 생성형 AI는 생산 기록 데이터를 사용하여 장비 고장을 실시간으로 예측하거나 위치를 파악한 다음 장비 조정, 수리 옵션 또는 필요한 예비 부품을 제안할 수 있습니다. 또한, AI는 재고 수준을 최적화하고, 자재 부족을 예측하며, 물류를 개선하여 원활한 생산 흐름을 만들어 공급망 관리를 향상시킵니다.        

생명과학 산업에서 신약 개발하고 생산하려면 엄청난 양의 데이터 수집, 정리, 처리, 분석이 필요합니다. 개발 및 테스트를 수동으로 하면 계산 오류로 이어질 수 있으며 엄청난 양의 리소스가 필요할 수 있습니다. 반면에, 코로나19 백신의 기록적인 생산 시간은 지능형 자동화 덕분에 생산 속도와 품질을 높일 수 있었던 사례입니다.

AI는 소매업체가 늘어나는 소비자 수요를 더 잘 이해하고 이에 부응할 수 있는 비밀 무기가 되고 있습니다. 생성형 AI는 고도로 개인화된 온라인 쇼핑, 소비자 직접 판매 모델 및 배송 서비스가 소매업체와 경쟁하는 상황에서 소매업체와 전자 상거래 기업이 고객 관리를 개선하고 마케팅 캠페인을 계획하며 인재와 애플리케이션의 역량을 혁신하도록 지원할 수 있습니다. AI는 재고 관리를 최적화하는 데도 도움이 될 수 있습니다.

생성형 AI는 이메일, 이미지, 비디오, 오디오 파일, 소셜 미디어 콘텐츠 등 다양한 데이터 소스를 처리하는 데 탁월합니다. 이 비정형 데이터는 모델 생성과 생성형 AI의 지속적인 교육을 위한 백본을 형성하여 시간이 지남에 따라 유용하게 지속될 수 있습니다. 이 비정형 데이터를 활용하면 챗봇을 통한 고객 서비스 향상, 보다 효과적인 이메일 라우팅 촉진 등 소매 운영의 다양한 측면으로 이점을 확장할 수 있습니다. 실제로 이러한 혜택에는 사용자를 적합한 상담원과 연결하거나 사용자 가이드 및 FAQ로 안내하는 등 적절한 리소스로 사용자를 안내하는 것이 포함될 수 있습니다.

AI는 오늘날 많은 교통 시스템에 정보를 제공합니다. 예를 들어 Google 지도는 ML 알고리즘을 사용하여 현재 교통 상황을 확인하고, 가장 빠른 경로를 결정하고, '주변에 탐색'할 장소를 제안하고, 도착 시간을 추정합니다.

Uber 및 Lyft와 같은 이동 공유 애플리케이션은 ML을 사용하여 탑승자와 기사를 연결하고, 요금을 산정하며, 교통 상황을 분석하여 Google Maps와 같이 실시간 교통 상황을 분석하고, 최적의 경로를 제안하고 예상 도착 시간을 제시합니다.

컴퓨팅 비전은 자율 주행 자동차를 안내합니다. 비지도 ML 알고리즘을 통해 자율 주행 자동차는 카메라와 센서에서 데이터를 수집하여 주변에서 일어나는 일을 파악하고 실시간 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

AI가 할 수 있는 일은 대부분 기적처럼 보이지만, 일반 언론에서 보도되는 내용의 대부분은 경박하게 재미있거나 그저 무섭기만 합니다. 이제 비즈니스에서 사용할 수 있는 이 도구는 많은 산업과 직종이 큰 발전을 이룰 수 있도록 도와주는 놀랍도록 강력한 도구입니다. 기업들이 도움이 되는 AI 사용 사례를 살펴보고 채택하지 않으면, 곧 심각한 경쟁 불리함을 겪게 될 것입니다. IBM watsonx Orchestrate와 같은 유용한 AI 도구를 주목하고 지금 익혀두면 큰 도움이 될 것입니다.