인공 지능을 활용할 수 있는 최고의 가능성

02/12/2023 19 최소 읽기

인공 지능의 기능과 인기는 날이 갈수록 치솟고 있습니다. 인공지능은 경험을 통해 사고하고 학습하는 시스템 또는 프로그램의 능력입니다. 인공지능 활용은 지난 몇 년 동안 크게 발전하여 거의 모든 비즈니스 분야에서 활용되고 있습니다. 이 글에서는 현실 세계에서 가장 많이 활용되는 인공지능에 대해 알아보세요.

인공 지능이란 무엇인가요?

인공 지능(AI)은 인간의 행동이나 사고를 시뮬레이션하고 특정 문제를 해결하도록 훈련할 수 있는 기계에 표시되는 지능입니다. 인공지능은 머신 러닝 기술과 딥 러닝의 조합입니다. 인공지능 모델은 방대한 양의 데이터를 사용하여 학습되며 지능적인 의사 결정을 내릴 수 있는 능력을 갖습니다.

그렇다면 다양한 분야에서 인공 지능을 사용할 수 있는 가능성은 무엇일까요? 다음은 인공지능이 가장 많이 활용되는 분야입니다:

이커머스에서의 인공지능 활용

개인 맞춤형 쇼핑

인공지능 기술은 고객과 더 효과적으로 소통할 수 있는 추천 엔진을 만드는 데 사용됩니다. 이러한 추천은 고객의 검색 기록, 선호도 및 관심사에 따라 이루어집니다. 이는 고객과의 관계를 개선하고 브랜드에 대한 충성도를 높이는 데 도움이 됩니다.

AI 기반 어시스턴트

가상 쇼핑 도우미와 챗봇은 온라인 쇼핑 시 사용자 경험을 개선하는 데 도움이 됩니다. 자연어 처리는 가능한 한 인간적이고 개인적인 대화로 들리도록 하는 데 사용됩니다. 또한 이러한 어시스턴트는 고객과 실시간으로 소통할 수 있습니다.

사기 방지

신용카드 사기와 가짜 리뷰는 이커머스 기업이 처리해야 하는 가장 중요한 두 가지 문제입니다. AI는 사용 패턴을 고려함으로써 신용카드 사기가 발생할 가능성을 줄일 수 있습니다. 많은 고객이 고객 리뷰를 기반으로 제품이나 서비스를 구매하는 것을 선호합니다. AI는 가짜 리뷰를 식별하고 처리하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

교육 분야에서의 인공지능 활용

교육 분야는 인간의 영향을 가장 많이 받는 분야이지만, 인공지능은 교육 분야에도 서서히 그 뿌리를 내리기 시작했습니다. 교육 분야에서도 인공 지능의 이러한 느린 전환은 교수진의 생산성을 높이고 사무나 행정 업무보다 학생에게 더 집중할 수 있도록 도와주었습니다.

교육 분야에서의 인공지능 활용 사례는 다음과 같습니다:

교육자를 돕기 위한 행정 업무 자동화

인공지능은 학생에게 보내는 개인화된 메시지를 자동화하는 작업, 서류 채점, 학부모와 보호자의 상호 작용 준비 및 촉진, 일상적인 문제 피드백 촉진, 등록, 코스 및 인사 관련 주제 관리와 같은 백오피스 작업과 같은 비교육적 작업을 통해 교육자를 도울 수 있습니다.

스마트 콘텐츠 제작

인공 지능을 사용하여 비디오 강의, 컨퍼런스, 교과서 가이드와 같은 콘텐츠를 디지털화할 수 있습니다. 다양한 학년의 학생을 위한 커스터마이징을 통해 애니메이션과 학습 콘텐츠와 같은 다양한 인터페이스를 적용할 수 있습니다.

인공지능은 오디오 및 비디오 요약과 통합 수업 계획을 생성하고 제공함으로써 풍부한 학습 환경을 조성하는 데 도움을 줍니다.

음성 어시스턴트

강사나 교사의 직접적인 개입 없이도 학생은 음성 어시스턴트를 통해 추가 학습 자료나 도움을 받을 수 있습니다. 이를 통해 임시 핸드북의 인쇄 비용을 절감하고 매우 일반적인 질문에 대한 답변을 쉽게 얻을 수 있습니다.

개인 맞춤형 학습

최첨단 인공지능 기술을 사용하여 초개인화 기술을 통해 학생의 데이터를 철저하게 모니터링하고 습관, 수업 계획, 알림, 학습 가이드, 플래시 노트, 빈도 또는 복습 등을 쉽게 생성할 수 있습니다.

생활 속 인공지능의 활용

인공지능은 우리의 라이프스타일에 많은 영향을 미치고 있습니다. 그 중 몇 가지를 소개해드리겠습니다.

자율주행 자동차

도요타, 아우디, 볼보, 테슬라와 같은 자동차 제조 회사는 머신 러닝을 통해 컴퓨터가 어떤 환경에서도 운전하고 사고를 피하기 위해 물체를 감지할 때 인간처럼 생각하고 진화하도록 훈련시킵니다.

스팸 필터

우리가 일상에서 사용하는 이메일에는 스팸 메일을 필터링하여 스팸 메일이나 휴지통 폴더로 보내는 AI가 있어 필터링된 콘텐츠만 볼 수 있습니다. 인기 있는 이메일 서비스 제공업체인 Gmail의 스팸 필터링 능력은 약 99.9%에 달합니다.

얼굴 인식

휴대폰, 노트북, PC 등 우리가 자주 사용하는 기기는 안전한 액세스를 제공하기 위해 얼굴 필터를 사용하여 감지하고 식별하는 안면 인식 기술을 사용합니다. 개인용 외에도 얼굴 인식은 여러 산업 분야에서 보안이 중요한 분야에서도 널리 사용되는 인공 지능 응용 프로그램입니다.

내비게이션에서의 인공지능 활용

연구에 따르면 GPS 기술은 사용자에게 정확하고 시의적절하며 상세한 정보를 제공하여 안전을 향상시킬 수 있습니다. 이 기술은 컨볼루션 신경망과 그래프 신경망의 조합을 사용하여 도로의 장애물 뒤에 있는 차선 수와 도로 유형을 자동으로 감지함으로써 사용자의 삶을 더 편리하게 만듭니다. 많은 물류 회사에서 운영 효율성을 높이고, 도로 교통을 분석하고, 경로를 최적화하기 위해 AI를 많이 활용하고 있습니다.

로봇 공학에서의 인공 지능 활용

로봇 공학은 인공지능이 일반적으로 활용되는 또 다른 분야입니다. 인공지능으로 구동되는 로봇은 실시간 업데이트를 통해 경로에 있는 장애물을 감지하고 즉시 경로를 미리 계획합니다.

로봇은 다음과 같은 용도로 사용할 수 있습니다:

병원, 공장, 창고에서 물품 운반.
사무실 및 대형 장비 청소.
재고 관리.

인적 자원에서의 인공 지능 활용

기업이 채용 프로세스를 간소화하기 위해 지능형 소프트웨어를 사용한다는 사실을 알고 계셨나요?

인공지능은 블라인드 채용에 도움이 됩니다. 머신러닝 소프트웨어를 사용하면 특정 매개변수를 기반으로 지원자를 검토할 수 있습니다. AI 드라이브 시스템은 구직자의 프로필과 이력서를 스캔하여 채용 담당자가 선택해야 하는 인재 풀에 대한 이해를 제공할 수 있습니다.

의료 분야에서의 인공지능 활용

인공지능은 의료 분야에서 다양하게 활용되고 있습니다. 의료 분야에서 인공지능은 질병을 감지하고 암세포를 식별할 수 있는 정교한 기계를 구축하는 데 사용됩니다. 인공지능은 실험실 및 기타 의료 데이터로 만성 질환을 분석하여 조기 진단을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다. 인공지능은 과거 데이터와 의료 정보를 결합하여 신약을 발견하는 데 사용됩니다.

농업에서의 인공 지능 활용

인공 지능은 토양의 결함이나 영양 결핍을 식별하는 데 사용됩니다. 이는 컴퓨터 비전, 로봇 공학 및 머신 러닝 애플리케이션을 사용하여 수행되며, AI는 잡초가 자라는 위치를 분석할 수 있습니다. AI 봇은 사람보다 더 많은 양과 빠른 속도로 농작물을 수확하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

게임에서의 인공지능 활용

인공지능 활용이 두드러진 또 다른 분야는 게임 분야입니다. 인공지능은 플레이어와 상호작용할 수 있는 똑똑하고 인간과 유사한 비플레이어 캐릭터를 만드는 데 사용될 수 있습니다.

또한 인간의 행동을 예측하여 게임 디자인과 테스트를 개선하는 데 사용할 수 있습니다. 2014년에 출시된 Alien Isolation 게임은 AI를 사용하여 게임 내내 플레이어를 스토킹합니다. 이 게임에는 플레이어의 위치를 수시로 파악하는 ‘디렉터 AI’와 센서와 행동으로 구동되는 ‘에일리언 AI’라는 두 가지 인공지능 시스템이 사용되어 플레이어를 지속적으로 사냥합니다.

자동차에서의 인공 지능의 활용

인공지능은 자율주행차를 만드는 데 사용됩니다. AI는 차량의 카메라, 레이더, 클라우드 서비스, GPS, 제어 신호와 함께 차량 작동에 사용될 수 있습니다. AI는 차량 내 경험을 개선하고 긴급 제동, 사각지대 모니터링, 운전자 보조 스티어링과 같은 추가 시스템을 제공할 수 있습니다.

소셜 미디어에서의 인공 지능 활용

인스타그램

Instagram에서는 AI가 사용자의 좋아요와 팔로우하는 계정을 고려하여 탐색 탭에 표시되는 게시물을 결정합니다.

Facebook

인공 지능은 딥텍스트라는 도구와 함께 사용됩니다. 이 도구를 사용하면 Facebook은 대화를 더 잘 이해할 수 있습니다. 이 도구는 다른 언어로 작성된 게시물을 자동으로 번역하는 데 사용할 수 있습니다.

트위터(현재 플랫폼 X)

Platform X는 사기 탐지, 선전 및 혐오 콘텐츠를 제거하기 위해 AI를 사용합니다. 또한 Platform X는 사용자가 어떤 유형의 트윗에 참여하는지에 따라 사용자가 좋아할 만한 트윗을 추천하기 위해 AI를 사용합니다.

마케팅에서의 인공 지능 활용

인공지능(AI)은 마케팅 영역에서도 널리 활용되고 있습니다.

마케터는 AI를 사용하여 행동 분석, 머신 러닝의 패턴 인식 등을 통해 고도로 타겟팅된 개인 맞춤형 광고를 제공할 수 있습니다. 또한 적시에 오디언스를 리타게팅하여 더 나은 결과를 얻고 불신과 성가심을 줄일 수 있습니다.
AI는 브랜드의 스타일과 목소리에 맞는 방식으로 콘텐츠 마케팅에 도움을 줄 수 있습니다. 실적, 캠페인 보고서 등과 같은 일상적인 작업을 처리하는 데 사용할 수 있습니다.
자연어 처리, 자연어 생성, 자연어 이해 등 AI로 구동되는 챗봇은 사용자의 언어를 분석하여 사람과 같은 방식으로 응답할 수 있습니다.
AI는 사용자의 행동에 따라 실시간 개인화를 제공할 수 있으며, 현지 시장의 니즈에 맞게 마케팅 캠페인을 편집하고 최적화하는 데 사용할 수 있습니다.

챗봇에서 인공 지능의 활용

AI 챗봇은 자연어를 이해하고 많은 조직에서 고객 서비스를 위해 제공하는 ‘실시간 채팅’ 기능을 사용하는 온라인 사용자들에게 응답할 수 있습니다. AI 챗봇은 머신 러닝을 사용하면 효과적이며 다양한 웹사이트와 애플리케이션에 통합할 수 있습니다. AI 챗봇은 기존의 통합된 답변 모음에서 정보를 가져오는 것 외에도 궁극적으로 답변 데이터베이스를 구축할 수 있습니다. AI가 계속 발전함에 따라 이러한 챗봇은 고객 문제를 효과적으로 해결하고, 간단한 문의에 응답하며, 고객 서비스를 개선하고, 연중무휴 24시간 지원을 제공할 수 있습니다. 전반적으로 이러한 인공지능 챗봇은 고객 만족도를 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

금융 분야에서의 인공 지능 활용

은행의 80%가 AI가 제공할 수 있는 이점을 인식하고 있는 것으로 보고되었습니다. 개인 금융, 기업 금융, 소비자 금융 등 고도로 발전된 AI 기술은 다양한 금융 서비스를 크게 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 자산 관리 솔루션과 관련하여 도움을 받고자 하는 고객은 AI 기반의 SMS 문자 메시지나 온라인 채팅을 통해 필요한 정보를 쉽게 얻을 수 있습니다. 또한 인공지능은 거래 패턴의 변화와 인간이 쉽게 놓칠 수 있는 사기를 나타내는 기타 잠재적 위험 신호를 감지하여 기업과 개인의 막대한 손실을 방지할 수 있습니다. 사기 탐지 및 업무 자동화 외에도 인공지능은 대출 위험을 더 잘 예측하고 평가할 수 있습니다.

천문학의 인공 지능

이 아름다운 기술의 세계에서 모든 사람을 사로잡은 개념이 있다면 두말할 필요 없이 AI(인공 지능)일 것입니다. AI 또는 인공 지능은 수년 동안 의료, 로봇 공학, 전자 상거래, 심지어 금융 분야까지 다양한 분야에 적용되어 왔습니다.

반면에 천문학은 다른 분야만큼이나 흥미롭고 스릴 넘치는 미개척 분야입니다. 천문학에서 가장 어려운 문제 중 하나는 데이터를 분석하는 것입니다. 따라서 천문학자들은 새로운 도구를 만들기 위해 머신 러닝과 인공 지능에 눈을 돌리고 있습니다.

최근 한 과학자 그룹은 은하 합병 조사에 인공 지능을 사용하여 은하 합병이 별 폭발의 근본적인 힘이라는 사실을 밝혀냈습니다. 연구진은 컬렉션의 규모를 고려하여 병합 은하를 찾기 위해 스스로 학습하는 딥 러닝 시스템을 만들었습니다. 천문학자 중 한 명에 따르면, 인공 지능의 장점은 연구의 반복성을 향상시킨다는 것입니다. 그 이유는 알고리즘의 합병에 대한 정의가 일관적이기 때문입니다.
하늘의 변화는 역사상 가장 놀라운 프로젝트 중 하나로 모두의 관심을 끌었습니다. 이 프로젝트는 매일 밤 밤하늘 전체를 관측하여 80테라바이트가 넘는 데이터를 한 번에 수집하여 우주의 별과 은하가 시간에 따라 어떻게 변하는지를 연구하는 것입니다.
천문학자의 가장 중요한 임무 중 하나는 발견하는 것입니다. 외계 행성이 모별 앞을 지나갈 때마다 빛의 일부가 차단되어 인간이 볼 수 있다는 이론이 있습니다. 천문학자들은 이 위치를 이용해 외계 행성의 궤도를 연구하고 빛이 줄어드는 모습을 사진으로 찍습니다. 그런 다음 행성의 질량, 크기, 항성과의 거리 등 행성의 여러 매개 변수를 파악합니다. 하지만 이 경우 AI는 구세주 이상의 역할을 합니다. AI의 시계열 분석 기능을 사용하면 데이터를 순차적으로 분석하여 최대 96%의 정확도로 행성 신호를 식별할 수 있습니다.
우주에서 가장 치명적인 사건의 신호를 찾는 것은 천문학자에게 매우 중요합니다. 외계 행성이 서로 충돌하면 시공간에 파문을 일으킵니다. 이러한 파동은 지구의 미약한 신호를 모니터링하여 더 자세히 확인할 수 있습니다. 중력파 검출기 공동 연구 – 라이고와 처녀자리는 이와 관련하여 놀라운 성과를 거두었습니다. 둘 다 머신 러닝을 사용하여 신호를 인식하는 데 효과적이었습니다. 천문학자들은 이제 알림을 받아 망원경을 적절한 방향으로 향하게 할 수 있습니다.

데이터 보안의 인공 지능

많은 사람들이 인공 지능이 기술 분야의 현재이자 미래라고 생각합니다. 많은 업계 리더들이 가치 있는 서비스를 제공하고 회사의 미래를 준비하는 등 다양한 목적으로 AI를 활용하고 있습니다.

기술 중심 기업의 가장 중요한 자산 중 하나인 데이터 보안은 AI의 가장 보편적이고 중요한 활용 사례 중 하나입니다. 소비자 데이터(예: 신용카드 정보)부터 조직 기밀에 이르기까지 다양한 기밀 데이터가 온라인에 보관되어 있기 때문에 데이터 보안은 모든 기관이 법적 의무와 운영 의무를 모두 충족하는 데 필수적입니다. 이제 데이터 보안은 중요하지만 어려운 과제가 되었으며, 많은 기업이 데이터를 악의적인 사람의 손에 넘어가지 않도록 AI 기반 보안 솔루션을 배포하고 있습니다.

세상은 그 어느 때보다 더 스마트하고 연결되어 있기 때문에 오늘날 비즈니스에서 인공지능의 기능은 매우 중요합니다. 여러 추정에 따르면 사이버 공격은 시간이 지날수록 더욱 집요해질 것이며, 보안팀은 시스템과 데이터를 제어하기 위해 AI 솔루션에 의존해야 할 것입니다.

알려지지 않은 위협 식별

사람이 비즈니스가 직면한 모든 위험을 인식하는 것은 불가능할 수 있습니다. 해커들은 매년 다양한 이유로 수억 건의 공격을 감행합니다. 알려지지 않은 위협은 심각한 네트워크 손상을 일으킬 수 있습니다. 더 심각한 문제는 기업이 이를 인지, 식별, 예방하기 전에 이미 영향을 미칠 수 있다는 것입니다.

공격자들은 멀웨어 공격부터 정교한 멀웨어 공격에 이르기까지 다양한 전술을 테스트하기 때문에 이를 방지하기 위해서는 최신 솔루션을 사용해야 합니다. 인공 지능은 예상치 못한 위협이 기업에 큰 피해를 입히지 않도록 매핑하고 예방하는 데 가장 효과적인 보안 솔루션 중 하나로 입증되었습니다.

결함 식별

AI는 버퍼의 데이터 오버플로를 감지하는 데 도움을 줍니다. 프로그램이 평소보다 더 많은 데이터를 소비하는 경우를 버퍼 오버플로라고 합니다. 사람의 실수로 인해 중요한 데이터가 손상되는 결함과는 별개입니다. 이러한 실수도 AI가 관찰할 수 있으며, 실시간으로 감지하여 미래의 위험을 방지할 수 있습니다.

AI는 머신러닝을 사용하여 사이버 보안의 약점, 결함 및 기타 문제를 정확하게 발견할 수 있습니다. 또한 머신 러닝은 모든 애플리케이션에서 제공하는 의심스러운 데이터를 식별하는 데 AI를 지원합니다. 해커가 시스템에 액세스하고 데이터를 훔치기 위해 사용하는 멀웨어나 바이러스는 프로그래밍 언어의 결함을 통해 실행됩니다.

위협 방지

사이버 보안 공급업체는 인공 지능 기술을 지속적으로 개발하고 있습니다. 고급 버전의 AI는 시스템이나 업데이트의 결함을 감지하도록 설계되었습니다. 이러한 문제를 악용하려는 모든 사람을 즉시 배제할 수 있습니다. 인공 지능은 위협의 출현을 방지하는 데 탁월한 도구입니다. 방화벽을 추가로 설치하고 위험을 초래하는 코드 결함을 수정할 수도 있습니다.

위협에 대한 대응

위협이 시스템에 침입한 후에 일어나는 일입니다. 앞서 설명했듯이 AI는 비정상적인 행동을 감지하고 바이러스나 멀웨어의 윤곽을 파악하는 데 사용됩니다. AI는 현재 바이러스나 멀웨어에 대해 적절한 조치를 취하고 있습니다. 이러한 대응은 주로 감염을 제거하고, 결함을 복구하고, 피해를 관리하는 것으로 구성됩니다. 마지막으로 AI는 이러한 사고가 다시 발생하지 않도록 보장하고 적절한 예방 조치를 취합니다.

특성화되지 않은 행동 인식

AI는 시스템에서 비정상적인 행동을 감지할 수 있습니다. 시스템을 지속적으로 스캔하고 적절한 양의 데이터를 수집하여 비정상적인 행동을 감지할 수 있습니다. 또한 AI는 불법적인 액세스를 식별합니다. 비정상적인 행동이 식별되면 인공 지능은 특정 요소를 사용하여 실제 위협인지 아니면 조작된 경고인지 판단합니다. 머신 러닝은 AI가 비정상적인 행동과 그렇지 않은 행동을 판단하는 데 사용됩니다. 머신 러닝도 시간이 지남에 따라 개선되고 있어 인공지능이 사소한 이상 행동도 감지할 수 있게 될 것입니다. 결과적으로 인공지능은 시스템에 문제가 있는 부분을 지적할 수 있습니다.

여행 및 교통 분야의 인공 지능

최근 몇 년 동안 지능형 기술은 우리 일상 생활의 일부가 되었습니다. 그리고 사회 전반에 걸쳐 기술이 발전함에 따라 특히 교통 분야에서 AI의 새로운 활용이 주류가 되고 있습니다. 이로 인해 기업과 기업가들은 대중교통을 더욱 편안하고 접근 가능하며 안전하게 만들기 위한 혁신적인 솔루션을 개발할 수 있는 새로운 시장을 창출하고 있습니다.

지능형 교통 시스템은 전 세계 사람들의 삶의 질을 향상시키는 가장 효과적인 방법 중 하나가 될 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 다양한 분야에서 유사한 시스템이 사용되고 있습니다.

중량물 운송

예를 들어, 중량물 차량을 네트워크로 연결하는 트럭 플래투닝은 차량 운송 사업이나 기타 대형 물품 운송에 매우 유용할 수 있습니다.

트럭 소대의 선두 차량은 사람이 운전하지만, 다른 트럭의 운전자는 매우 위험하거나 어려운 상황에서만 운전대를 잡는 등 수동적으로 운전합니다.

소대에 속한 모든 트럭은 네트워크를 통해 연결되어 있기 때문에 대열을 지어 이동하면서 동시에 선두 차량의 인간 운전자가 하는 행동을 작동시킵니다. 따라서 선두 차량의 운전자가 완전히 멈추면 그 뒤를 따르는 모든 차량도 함께 정지합니다.

교통 관리

꽉 막힌 도시 도로는 전 세계 도시 교통의 주요 장애물입니다. 전 세계 도시들은 고속도로를 확장하고, 다리를 건설하고, 기차 여행과 같은 다른 교통 수단을 도입했지만 교통 문제는 여전히 지속되고 있습니다. 그러나 교통 관리 분야에서 AI의 발전은 상황을 변화시킬 수 있는 진정한 가능성을 제시합니다.

지능형 교통 관리는 교통 규정을 시행하고 도로 안전을 증진하는 데 사용될 수 있습니다. 예를 들어 빅데이터 분석과 시각적 검색 엔진을 통해 실시간으로 도로망을 추적하고 혼잡을 줄일 수 있습니다.

차량 공유

Uber와 같은 플랫폼은 AI를 활용하여 라이더와 운전자를 연결하고, 사용자 커뮤니케이션과 메시지를 개선하며, 의사 결정을 최적화함으로써 사용자 경험을 개선합니다. 예를 들어, Uber는 수요와 공급을 예측하고, 차량 사고와 같은 비정상적인 상황을 파악하고, 도착 시간을 예측할 수 있는 미켈란젤로라는 자체 플랫폼을 보유하고 있습니다.

경로 계획

예측 분석을 이용한 AI 기반 경로 계획은 기업과 사람 모두에게 도움이 될 수 있습니다. 차량 공유 서비스는 이미 수많은 실제 매개변수를 분석하여 경로 계획을 최적화함으로써 이를 달성하고 있습니다.

AI 기반 경로 계획은 기업, 특히 물류 및 운송 업계에서 도로 상황을 예측하고 차량 경로를 최적화하여 보다 효율적인 공급망을 구축할 수 있는 훌륭한 접근 방식입니다. 경로 계획의 예측 분석은 혼잡도, 도로 제한, 교통 패턴, 소비자 선호도 등과 같은 여러 도로 사용 매개변수를 기계가 지능적으로 평가하는 것입니다.

차량 운송 서비스나 기타 일반 물류 회사와 같은 화물 물류 회사는 이 기술을 사용하여 배송 비용을 절감하고 배송 시간을 단축하며 자산과 운영을 더 잘 관리할 수 있습니다.

자동차 산업에서의 인공 지능

한 세기 전만 해도 기계가 사람의 말을 이해하고 복잡한 계산을 수행하며 긴급한 문제에 대한 효율적인 해답을 제시할 수 있다는 생각은 공상과학 소설가의 상상이라기보다는 예측 가능한 현실에 가까웠습니다. 하지만 21세기의 30년째에 접어든 지금, 주식 거래 및 마케팅 봇, 제조 로봇, 스마트 지원, 가상 여행사 등 인공지능과 머신러닝의 발전으로 가능해진 혁신 없이는 우리의 삶을 상상할 수 없습니다. 자동차 부문에서 인공지능과 머신러닝의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다.

인공지능의 자동차 분야 활용도가 높아지면서 더 많은 기업이 생산 과정에 인공지능과 머신러닝 모델을 도입하기로 결정하고 있습니다.

제조

생산 환경에 AI를 도입하면 자동차 제조업체는 더 스마트한 공장의 이점을 누릴 수 있어 생산성을 높이고 비용을 절감할 수 있습니다. AI는 자동차 조립, 공급망 최적화, 제조 현장에서의 로봇 활용, 센서를 이용한 성능 개선, 자동차 설계 및 생산 후 활동 등에 활용될 수 있습니다.

공급망

자동차 산업은 2021년과 2022년에 공급망 중단과 문제로 어려움을 겪을 것으로 예상됩니다. AI는 이와 관련하여 도움을 줄 수 있습니다. AI는 공급망을 예측하고 필요에 따라 보충함으로써 기업이 향후 직면하게 될 장애물을 파악하는 데 도움을 줍니다. 또한 AI는 경로 설정의 어려움, 물동량 예측 및 기타 문제도 지원할 수 있습니다.

승객 및 운전자 경험

우리 모두는 자동차를 타고 즐거운 여행을 하고 싶어 합니다. 인공지능도 이를 도울 수 있습니다. 인공지능(AI)은 운전 중 방해 요소를 줄이고, 운전 행동을 분석하며, 전반적인 고객 경험을 향상시켜 운전자가 집중력을 유지할 수 있도록 도와줍니다. 승객은 인공지능을 통해 맞춤형 접근성 및 차량 내 배달 서비스의 혜택을 누릴 수 있습니다.

검사

렌트카 업체, 보험사, 심지어 정비소에서 자동차를 검사하는 절차는 매우 주관적이고 수동적입니다. AI를 활용하면 차량 검사가 디지털화되어 최신 기술로 차량을 분석하고 결함이 있는 위치를 파악하여 철저한 상태 보고서를 작성할 수 있습니다.

품질 관리

누구나 프리미엄 차량과 경험을 원합니다. 자동차가 고장 나기 전에 자동차에 문제가 있는지 미리 알고 싶지 않으신가요? 이러한 활용에서 인공지능은 매우 정확한 예측 모니터링, 파손 감지 등의 기능을 가능하게 합니다.

인공지능은 인간의 활용을 제한할까요?

인공지능이 더욱 광범위하게 도입되고 있는 산업 분야에서 인간이 빠르게 추월당하는 것처럼 보일 수 있습니다. 하지만 인간은 여전히 다양하고 복잡한 작업을 인공지능보다 더 잘 수행할 수 있습니다. 당분간 창의성이 요구되는 작업은 AI 컴퓨터의 능력을 뛰어넘을 수 없습니다.

예를 들어, 한 작가는 AI를 활용하여 TV 시트콤 ‘프렌즈’의 에피소드를 위한 새로운 시나리오를 작성했는데, 이 시나리오는 모두 읽기가 어려웠습니다. 일부 작가들은 시와 소설의 영감을 얻기 위해 AI 글쓰기 도구에 의존하고 있지만, AI가 모든 작업을 대신 처리할 수는 없습니다.

게다가 자연어 처리가 크게 발전했지만, AI는 여전히 자신이 읽은 단어를 제대로 이해하는 데는 능숙하지 못합니다. 언어는 예측 가능한 경우가 많기 때문에 AI가 특정 환경에서 신뢰할 수 있는 의사소통에 참여할 수 있지만, 예상치 못한 문구, 아이러니 또는 미묘한 표현으로 인해 혼란을 겪을 수 있습니다. 마찬가지로 AI는 아직 공감 능력이나 비판적 추론 능력을 보여주지 못합니다. AI에 비해 인간은 이러한 재능이 요구되는 업무에서 계속해서 뛰어난 능력을 발휘하고 있습니다.

AI는 빠르게 발전하여 우리 일상에 필수적인 요소가 되었습니다. 하지만 인공지능이 모든 일을 대신해주고 우리는 휴식이나 학습을 즐기며 하루를 보낼 수 있는 날은 아직 멀었습니다. 인공지능은 언어 처리, 창의성, 문제 해결, 미묘한 이해력 등의 영역에서 여전히 발전해야 합니다. 로봇에게 일자리를 빼앗길까 봐 걱정된다면 이러한 자질을 키워 미래에도 고용될 수 있도록 대비하세요.

인공 지능은 왜 사용되나요?

사람들이 인공지능의 강점을 활용하는 이유는 매일 수행해야 하는 업무가 증가하고 있기 때문입니다. 따라서 일상적인 작업을 자동화하는 것은 현명한 생각입니다. 이를 통해 조직의 직원을 절약하는 동시에 생산성을 높일 수 있습니다. 또한 조직은 인공 지능을 사용하여 회사 발전을 위해 유능한 인재를 확보 할 수 있습니다.

또한 오늘날 기업들은 모든 정기적이고 일상적인 업무를 자동화하기를 원합니다. 그리고 그들은 간단한 애플리케이션을 사용하여 이러한 일상적인 작업을 자동화 할 수 있다고 믿습니다. 데이터 과학이 발전함에 따라 자동화가 더욱 널리 보급되고 있기 때문입니다. 이 AI는 온라인 채팅 포털에서 가장 일반적으로 사용됩니다. 웹사이트를 방문했을 때 환영 메시지를 본 적이 있을 것입니다. 그 후 일반적으로 본격적인 대화가 시작됩니다.