AI란 무엇인가? 비즈니스 혁신의 열쇠

인공지능(AI)의 개념

인공지능(AI)은 인간의 지능을 모방하는 알고리즘을 동적 컴퓨팅 환경에 적용하여 만들어진 기술입니다. 간단히 말해서, AI는 인간처럼 사고하고 행동하는 컴퓨터를 만드는 것을 목표로 합니다. AI가 이 목표를 달성하기 위해서는 세 가지 핵심 요소가 필요합니다: 컴퓨팅 시스템, 데이터와 데이터 관리, 그리고 고급 AI 알고리즘(코드)입니다. 더 인간다운 결과를 원할수록 더 많은 데이터와 강력한 처리 능력이 필요합니다.

 

AI는 어떻게 시작되었을까요?

사람들은 기원전 1세기부터 인간의 지능을 모방하는 기계를 만들 가능성에 대해 큰 관심을 가졌습니다. 하지만 현대 AI의 역사는 1955년, 존 매카시(John McCarthy)가 "인공지능"이라는 용어를 만들면서부터 시작되었습니다. 이듬해, 그는 다른 연구자들과 함께 "다트머스 여름 연구 프로젝트(Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence)"라는 컨퍼런스를 열었고, 이는 머신 러닝, 딥 러닝, 예측 분석 등 다양한 기술의 탄생으로 이어졌습니다. 이러한 발전은 완전히 새로운 연구 분야인 데이터 과학의 출현을 가능하게 했습니다.

 

 

인공지능이 중요한 이유는?

오늘날 사람과 기계에서 생성되는 데이터의 양은 인간이 이 데이터를 처리하고 해석하며 복잡한 결정을 내릴 수 있는 능력을 초과할 정도로 방대합니다. 인공지능은 모든 컴퓨터 학습의 기반이며, 앞으로 모든 복잡한 의사결정의 중심이 될 기술입니다. 예를 들어, 대부분의 사람들은 틱택토(3목두기)에서 이기는 방법을 알고 있습니다. 이 게임은 255,168개의 고유한 움직임이 있으며, 그중 46,080개는 무승부로 끝납니다. 그러나 체커(체스와 비슷한 게임)에서는 약 50,000경 이상의 다른 움직임이 있어 이를 모두 이해하고 이길 수 있는 사람은 많지 않습니다. 컴퓨터는 이러한 수많은 조합과 경우의 수를 빠르게 계산하고 최선의 결정을 내리는 데 매우 유리합니다. AI와 머신 러닝의 발전은 미래 비즈니스 의사 결정의 핵심 기술이 될 것입니다.

 

AI의 일상적인 활용 사례

오늘날 우리는 금융 사기 탐지, 소매업의 구매 예측, 온라인 고객 지원 등 다양한 일상적인 시나리오에서 AI의 활용 사례를 볼 수 있습니다. 아래는 몇 가지 예시입니다:

1. 사기 탐지: 금융 서비스 업계에서는 두 가지 방법으로 AI를 활용합니다. 첫 번째로, 신용 대출 신청자의 신용도를 평가할 때 AI를 사용합니다. 두 번째로, 보다 발전된 AI 시스템은 실시간으로 사기성 결제 카드 거래를 모니터링하고 탐지하는 데 활용됩니다.
2. 가상 고객 지원(VCA): 콜 센터에서는 AI 기반의 VCA를 사용하여 고객의 질문을 예상하고 응답합니다. 음성 인식 기술이 시뮬레이션된 대화와 결합되어 고객 서비스의 첫 번째 접점이 되며, 복잡한 문의는 직원에게 전달됩니다.

웹 페이지에서 시작하는 채팅(챗봇) 대화도 자주 전문 AI 소프트웨어를 통해 이루어집니다. 만약 챗봇이 문제를 해결하지 못하면, 직원이 직접 고객과 소통하여 문제를 처리합니다. 이렇게 해석되지 않은 사례들은 머신 러닝 시스템에 입력되어 AI가 다음에 더 나은 응답을 제공할 수 있도록 학습됩니다.

자연어 처리(NLP)와 컴퓨터 비전(CV) 기술의 발전은 금융 서비스, 의료, 자동차 등 다양한 산업에서 혁신을 가속화하고 있으며, 고객 경험을 개선하고 비용을 절감하는 데 기여하고 있습니다. Gartner에 따르면, 2022년까지 최대 70%의 사람들이 매일 대화형 AI 플랫폼과 상호작용할 것으로 예상됩니다. NLP는 컴퓨터가 인간의 말을 이해할 수 있게 돕고, CV는 이미지 인식을 가능하게 하며, 이는 셀카 필터부터 의료 영상까지 다양한 분야에서 유용하게 활용됩니다.

 

NetApp AI: 하이브리드 클라우드 환경에서 데이터 관리

NetApp은 하이브리드 클라우드 환경에서 데이터 접근, 관리, 제어를 잘 아는 데이터 관리의 선도 기업입니다. NetApp® Data Fabric은 에지 장치, 데이터 센터, 다양한 하이퍼스케일 클라우드를 아우르는 통합 데이터 관리 환경을 제공합니다. 이를 통해 조직은 중요한 애플리케이션을 빠르게 실행하고, 데이터 가시성을 높이며, 데이터 보호를 간소화하고, 운영의 유연성을 향상할 수 있습니다.

 

NetApp AI 솔루션의 주요 구성 요소

 

• ONTAP® 소프트웨어: 온프레미스와 하이브리드 클라우드에서 AI 및 딥 러닝을 지원합니다.
• AFF All-Flash 시스템: AI 및 딥 러닝 워크로드를 빠르게 처리하여 성능 병목 문제를 제거합니다.
• ONTAP Select 소프트웨어: IoT 장치와 에지 데이터 수집을 지원하여 데이터를 효율적으로 관리합니다.
• Cloud Volumes: 클라우드 간 AI 데이터 이동을 쉽게 하고, 새로운 프로젝트의 프로토타입을 빠르게 생성할 수 있게 합니다.

NetApp은 또한 빅데이터 분석과 인공지능을 자사의 제품 및 서비스에 통합하고 있습니다. 예를 들어, Active IQ®는 수십억 개의 데이터 포인트를 기반으로 예측 분석과 강력한 머신 러닝을 통해 IT 환경의 사전 예방적 고객 지원을 제공합니다. 이는 다양한 AI 솔루션 구축에 사용되는 NetApp 제품과 기술을 활용하여 만든 하이브리드 클라우드 애플리케이션입니다.

 

결론

AI와 머신 러닝은 이제 우리의 일상과 비즈니스의 필수적인 도구로 자리 잡았습니다. AI의 발전은 각 산업 분야에서 혁신을 가속화하고 있으며, 더 나은 고객 경험과 효율적인 운영을 가능하게 합니다. 앞으로 더 많은 기업들이 AI 기술을 채택하고, 이를 통해 비즈니스의 경쟁력을 높여갈 것입니다.

 

 

 

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