인공지능이 미래에 미칠 영향

인공 지능은 기업이 직원과 고객 모두에서 업무를 수행하고 프로세스, 제품 및 사람과 상호 작용하는 방식을 변화시키고 있습니다. 2022년까지 전 세계 인공지능 소프트웨어 시장은 20% 이상 성장해 620억 달러에 이를 것으로 예상된다. 이러한 디지털화는 오늘날의 파괴적인 환경에서 더 스마트하고, 더 효율적이며, 더 비용 효과적인 비즈니스 운영을 가능하게 하고 더 민첩한 운영을 촉진함으로써 모든 산업 분야의 기업을 위한 판도를 변화시키고 있습니다.

이를 염두에 두고 기술이 계속 발전하고 더 많은 비즈니스 사용 사례에 침투함에 따라 인공 지능이 미래에 미칠 수 있는 영향을 살펴보겠습니다.

사업 계획에 미치는 영향

모든 규모와 다양한 산업 분야의 기업이 비즈니스 전략의 일부로 AI를 계속해서 수용하고 있는 것으로 보입니다. 한발 물러나 지능형 자동화 등 AI로 강화된 기술을 구현하기 위한 통합적이고 전략적인 접근 방식을 취함으로써 리더는 향상된 고객 서비스, 경쟁력 강화, 생산성 향상 및 만족도 향상을 포함하되 이에 국한되지 않는 명확한 비즈니스 이점을 얻을 수 있습니다. 인력.

금융 서비스에서 고객 대기 시간을 줄이고, 공급망을 보다 탄력적이고 유연하게 만들고, 수동 관리 노력을 최소화하여 환자 치료를 개선하는 등 지능형 자동화는 기업 전략 이니셔티브를 달성하는 핵심 동인이 될 수 있습니다.

Evolving Workforce

AI 기반 기술을 통해 프로세스를 개선하고 혁신함으로써 기업은 디지털 우선 사고방식을 사용하여 운영 방식을 재구상할 수 있습니다. 결과적으로 직원들은 관리 기능에 집중하는 대신 고객 서비스에 초점을 맞춘 업무를 포함하여 보다 목적 있는 업무에 집중할 수 있습니다.

상대적으로 말하면 지능형 자동화 기술은 프로세스 개선 및 전환에서 더 쉬운 부분입니다. 지능적인 자동화는 운영 리엔지니어링 구현을 훨씬 간단하게 만들고 기업이 직원과 작업을 바라보는 방식에 큰 영향을 미치고 비즈니스에 전략적 가치가 있는 변화를 구현합니다.

디지털 로봇의 기능을 통해 기술은 무거운 작업을 수행할 수 있어 직원이 보다 의미 있고 복잡한 작업에 참여할 수 있습니다. 인적 자본을 수익 창출 또는 고객 중심 활동으로 전환하는 데 중점을 두고 있습니다. 이를 통해 역량 강화, 직원의 업무 만족도 향상, 산업 전반에 걸쳐 리소스의 유연성 및 확장성이 향상됩니다.

점점 더 많은 기업이 인공 지능 및 기타 혁신적인 기술에 참여함에 따라 전 세계에서 점점 더 많은 기업이 영향을 받고 더 나은 방향으로 나아가는 것을 보게 될 것입니다.

자율 네트워크

오늘날의 빠르게 변화하는 디지털 및 비즈니스 세계에서 기업은 일상적인 운영을 위해 네트워크에 의존합니다. 그러나 이 새로운 하이브리드 업무 세계의 요구 사항을 충족하기 위해 네트워크 서비스를 배포하려면 이제 인공 지능 및 기타 자율 기능을 활용하는 네트워크가 필요합니다.

자동화 그 자체, 그리고 기술이 자가 프로비저닝, 자가 진단, 자가 치유가 가능하다는 생각은 한동안 존재해왔지만, 인공 지능의 발전 덕분에 이제 자율 네트워크가 현실이 되고 있습니다.

독립적인 구성, 모니터링 및 유지 관리를 통해 자율 네트워크는 수동 개입이 거의 또는 전혀 없이 작동합니다. 이제 인공 지능은 제한적이고 오류가 발생하기 쉬운 네트워크를 대체하고 사람과 연결에 권한을 부여하고 지원하기보다는 문제를 찾고 해결하는 업무를 맡은 IT 팀의 부담을 덜어줌으로써 기업에 큰 영향을 미치고 있습니다.

누구나 인공 지능으로 구동되는 자율 네트워크의 혜택을 누릴 수 있습니다. 의료 시설의 경우 이러한 네트워크는 의료용 헬리콥터를 헬기 착륙장에 있는 의사와 연결하거나 환자의 생명을 유지하는 정맥 펌프를 모니터링하는 등의 기능을 갖추고 있습니다.

학교의 경우 아이들이 학습 문제를 극복하는 데 도움이 되는 지원 소프트웨어로 네트워크로 연결된 교실을 만들거나 출석을 모니터링하고 활동적이지 않은 학생들을 교육에 적극적으로 참여시킬 수 있습니다.

개인화 및 맞춤화

고객 측면에서 디지털 서비스 사용자는 AI 배포의 이점을 누리고 있으며, 이는 사용자 참여 효율성을 높이는 것으로 입증되었습니다. AI는 아직 상대적으로 개발 초기 단계에 있지만 시간이 지남에 따라 개인화 및 맞춤화 기능이 향상될 것으로 보입니다.

새로운 메타버스 시대로 접어들면서 우리는 점점 더 많은 데이터 포인트에 접근할 수 있게 되었으며, 이는 AI를 보다 효과적으로 사용하여 고객을 위한 맞춤형 경험을 만들 수 있다는 것을 의미합니다.

앞으로도 우리의 브랜드 경험은 언제나 맞춤화될 것입니다. 예를 들어 메타버스의 슈퍼마켓에 들어가면 선반이 다양한 방식으로 쌓이게 됩니다.

인공지능은 이미 더 나은 온라인 추천과 타겟 광고를 주도하고 있습니다. 미래에는 상호작용을 초월하고 영향을 미칠 것입니다. 지난 몇 년 동안 우리는 인공지능 기술의 실제 적용이 점점 더 많아지고 있으며, 앞으로는 널리 보급될 것입니다. 인공지능이 우리 일상의 일부가 되면서 개인정보를 기억하고 보호하는 것이 중요해졌습니다. 처리되는 데이터는 항상 익명으로 처리되어야 하며 특정 목적으로만 사용되어야 합니다.

산업의 인공 지능

AI는 앞으로도 계속 발전하면서 더 많은 산업에서 더 많은 운영을 방해하고 효율성을 높이며 작업자의 스트레스를 줄일 것입니다. AI의 가장 큰 영향은 모델을 생산에 가장 효과적으로 투입하고 이러한 모델을 기존 비즈니스 프로세스와 가장 잘 통합할 수 있는 방법을 찾을 수 있는 기업에서 나올 것입니다.

AI의 가장 큰 변혁 잠재력은 의료 분야에 있을 수 있습니다. 현재 채택률이 36%임에도 불구하고 향상된 진단 방법이나 단백질 접힘과 같은 의료 응용 프로그램은 엄청난 사회적, 경제적 수익을 가져올 수 있습니다.

그리고 건설, 물류 등 다른 산업에서도 ML 모델을 사용하여 서비스를 최적화할 수 있습니다. 예를 들어 건설 업계에서는 ML 모델을 사용하여 프로젝트 계획 시 서비스를 최적화하고 현장의 잠재적 위험을 감지하여 사고를 예방하고 안전성을 향상시킵니다.

또한 개발자가 모델을 생성하는 방식이 개선되고 모델을 압축하여 엣지 하드웨어에서 실행할 수 있어 더 많은 애플리케이션이 가능해지면서 AI의 성능이 향상되는 것을 볼 수 있습니다. 또한 AI 마켓플레이스, AI 메이커, 교사 툴킷, 로우코드, 노코드 AI 플랫폼과 같은 기술의 출현으로 인해 AI에 대한 접근성이 더욱 높아지고 있습니다.

대체로 이러한 개선으로 인해 업계에서 인공 지능의 적용이 크게 늘어났으며, 2021년 말까지 거의 1/3의 기업이 생산 모델을 보유하게 될 것입니다.

제조업의 기계 건강

제조 산업은 기계 건강이라는 새로운 프레임워크를 통해 혁신을 위한 엄청난 잠재력을 보게 될 것입니다. IoT와 인공지능을 활용해 산업용 기계의 고장을 예측 및 예방하고, 분석을 통해 기계 성능을 향상시키는 기능입니다.

인공지능은 자동화, 사물인터넷 등의 기술과 함께 4차 산업혁명을 선도하고 있습니다. 제조는 AI를 사용하여 이러한 비즈니스의 프로세스, 효율성 및 기능에 대한 더 큰 가시성을 제공함으로써 이미 큰 이점을 얻고 있는 산업 중 하나입니다. 주요 사례는 기계 상태를 모니터링하여 제조 공장 내 중요 및 보조 장비에 대한 예측 분석을 제공하는 AI 기반 솔루션입니다.

센서는 산업용 기계의 진동, 온도 및 자기 데이터를 캡처하고 인공 지능은 이 데이터와 인간 신뢰성 전문가의 입력을 사용하여 기계 문제를 진단하고 문제의 원인을 설명하며 조치 과정을 개발합니다.

이 AI 사용 사례의 영향은 엄청납니다. 중요한 기계에 오류가 발생하면 전체 생산 라인이 정지되고 이는 전체 공급망에 심각한 업스트림 및 다운스트림 영향을 미치게 됩니다. 결과적으로, 기계 상태를 통해 제조업체는 생산에 영향을 미치는 공급망 문제 또는 글로벌 이벤트에 대한 탄력성을 강화할 수 있습니다.

위 내용은 인공지능이 미래에 미칠 영향의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!