AI 통합: 일반적인 사용 사례 및 잠재적 과제

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인공지능(AI) 통합: 정말 그렇게 중요한가요? 

관점을 바꾸어 말하면 AI 시장은 184 억 달러 2024년에는 826억 달러를 돌파할 것으로 예상됩니다. 

다시 말해, AI를 도입하지 않는 회사는 경쟁 우위를 상실할 위험에 처해 있습니다. 점점 더 많은 회사가 AI를 활용해 의사 결정을 개선하고, 생산성을 높이며, 더욱 개인화된 솔루션을 만들고 있기 때문입니다. 

즉, 기업이 직면할 수 있는 여러 가지 과제가 있습니다. AI를 기존 생태계와 프로세스에 통합하려면 AI 솔루션이 고유한 비즈니스 요구 사항을 충족하도록 보장하기 위한 혁신적인 전략이 필요합니다. 

AI 통합에 대해 알아야 할 모든 것을 알아보려면 계속 읽어보세요. AI 통합의 이점, 일반적인 사용 사례, 성공적인 통합을 위한 팁 등이 포함되어 있습니다. 

AI 통합이란? 

AI 통합은 인공 지능 도구와 기능을 기존 비즈니스 프로세스, 시스템 및 애플리케이션에 통합하는 프로세스입니다. 머신 러닝(ML), 대규모 언어 모델(LLM), 자연어 처리(NLP) 등을 포함하여 비즈니스 애플리케이션에 통합할 수 있는 다양한 AI 기반 기술이 있습니다.  

오늘날 세계에서 이에 대한 대중적인 예는 다음과 같습니다. AI 비즈니스 도우미. NLP와 ML을 활용하여 AI 어시스턴트는 클라이언트와 상호 작용합니다. 고객 서비스 문의 처리, 알림 설정, 약속 일정 조정, 요청 위임 등 다양한 작업을 처리합니다. 이러한 모든 작업을 통해 일상 업무를 간소화하여 회사의 시간과 비용을 절감할 수 있습니다. 

AI 비즈니스 통합의 중요성과 이점 

AI 통합은 오늘날 빠르게 진화하는 시장에서 필수적이며, 이를 통해 기업은 효율성을 높이고, 프로세스를 자동화하고, 경쟁력을 유지할 수 있습니다. AI가 계속 발전함에 따라 이를 비즈니스 운영에 통합하는 것은 더 이상 선택 사항이 아니라 혁신과 장기적 성공의 핵심 동인입니다. 

Tim Burr , Scopic의 설립자 겸 CEO는 이에 대해 "AI를 무시하는 것은 1990년대에 인터넷을 무시하는 것과 같습니다. 감당할 수 없는 실수입니다."라고 언급했습니다. 그는 이어서 "AI를 사용하려면 AI 전문가가 될 필요는 없습니다. 그저 적응하려는 의지가 있으면 됩니다."라고 말했습니다.

강화된 예측 분석 및 의사 결정

AI는 방대한 양의 복잡한 데이터를 고속으로 처리할 수 있어 기업이 복잡한 패턴을 정확하게 식별하고 미래 결과를 예측하는 데 도움이 됩니다. 그런 다음 기업은 이 정보를 사용하여 데이터 기반 의사 결정을 내리고 운영을 간소화하며 위험을 완화할 수 있습니다. 이는 고객 수요 예측, 사기 탐지, 효율적인 리소스 관리, 향후 문제 발생 가능성 파악 등 다양한 상황에서 활용할 수 있습니다. 

효율성 및 생산성 향상

AI의 가장 유명한 기능 중 하나는 데이터 입력 및 분석, 스마트 일정 관리, 사본 생성, 자동 보고, 워크플로 최적화, 프로세스 모니터링 등의 작업을 자동화하는 기능입니다. 그 결과, 기업은 시간, 비용, 자원을 절약하고 핵심 비즈니스 기능에 집중할 수 있습니다. 

혁신과 개인화 

개인화가 판매됩니다. 너무나 그렇습니다. 소비자의 71 % 기업이 개인화된 상호작용을 제공할 것으로 기대합니다-그리고 AI는 이러한 기대를 충족하는 데 완벽한 도구입니다. AI는 알고리즘을 사용하여 개별 선호도를 예측함으로써 회사가 참여를 늘리고 고객 만족도를 개선하는 매우 개인화된 서비스를 제공할 수 있도록 합니다. 

비용 절감

최고의 장점 중 하나 AI를 비즈니스 운영에 통합하면 노동 비용을 줄이고 자원 활용도를 최적화할 수 있는 잠재력이 있습니다. 어떻게? 

AI 통합은 작업을 자동화하고, 문제가 발생하기 전에 식별하고, 다양한 프로세스의 효율성을 개선함으로써 회사가 불필요한 문제를 피하고 비용을 절감하는 데 도움이 됩니다. 

확장성 및 시장 적응성

AI 기반 예측 분석 조직이 새로운 시장 동향을 파악하고 고객과 연결하여 전략과 제공 사항을 사전에 조정할 수 있도록 합니다. 또한 AI 기반 솔루션은 적절하게 통합하면 손쉽게 확장할 수 있어, 기업은 효율성을 저하시키지 않고 증가하는 데이터 볼륨과 고객 수요를 처리할 수 있습니다. 

경쟁 우위와 관련성

자동화 증가부터 더 나은 고객 서비스 및 더 개인화된 솔루션에 이르기까지 AI는 기업이 일상 업무를 처리하는 방식을 변화시키고 있습니다. 예를 들어, 경쟁사가 AI 도구를 사용하여 고객 문의에 즉시 응답하고, 고객에 대한 더 깊은 통찰력을 얻고, 업무를 간소화하여 비즈니스의 전략적 측면에 집중할 수 있다면, 오래된 도구와 프로세스에 의존하는 회사보다 성장 기회가 더 많을 가능성이 높습니다. 

AI 통합의 일반적인 사용 사례

AI 통합 및 작업 사용 사례-현실 세계에서는 어떻게 구현되고 있나요? 

AI가 점점 더 많이 채택됨에 따라 더 이상 먼 개념이 아닙니다. 그렇다면 기업이 효율성을 높이기 위해 AI를 비즈니스 운영에 통합하는 방법 중 일부를 살펴보겠습니다. 

의료 분야의 AI 통합

2021에서 헬스케어 시장의 AI 전 세계적으로 11억 달러 이상의 가치가 있었으며 188년까지 약 2030억 달러로 성장할 것으로 예상됩니다. 또한, 의료 산업 리더의 92% 응답자의 65%는 생성적 AI가 효율성을 향상시킬 수 있다고 믿고, 더 빠른 의사 결정이 가능할 것이라고 생각합니다. 

그렇다면 이 시장이 왜 이렇게 크게 성장하고 있을까요? 

간단하지만 그렇게 간단하지 않은 답은 AI가 진보적이고 유연한 솔루션이라는 것입니다. 즉, 일상적인 여러 프로세스에 통합될 수 있다는 뜻입니다.  

의료 분야에서는 머신러닝이 예측 분석을 강화하고, 자연어 처리가 의료 문서를 간소화하며, 컴퓨터 비전이 진단 영상을 개선합니다. 또한 새로운 기술이 약물 발견 프로세스를 단순화하는 데 사용되고 있습니다. 가능한 약물 표적을 파악하고 약물 후보물질을 개선함으로써. 

다시 말해, AI는 데이터 기반 의사 결정 및 자동화로 산업을 변화시키고 있습니다. 이에 대한 좋은 예는 다음과 같습니다. 싱가포르의 AI 기반 의료 도입효율성 향상, 정확성 향상, 비용 절감이 통합의 주요 원동력입니다. 

의 증가와 함께 의료 분야의 AI 의료 전문가 및 환자 점점 더 큰 효율성으로 이익을 얻을 것입니다, 최적화된 행정 업무 흐름, 향상된 환자 참여, 그리고 궁극적으로 더 나은 치료 품질을 달성합니다. 

법률 서비스의 AI 통합

AI는 법률 분야에 큰 이점을 제공하며, 효율성을 개선하고, 정확성을 높이고, 심지어 사건 결과를 예측하는 데에도 도움이 됩니다. 

이를 달성하기 위해 다양한 기술이 사용되며, 자연어 처리와 머신 러닝은 계약 분석, 법률 연구 및 문서 검토를 자동화하는 데 중요한 도구입니다. 예측 분석도 이 분야에서 중요한 기술로, 로펌이 과거 데이터를 기반으로 사건 결과를 평가할 수 있게 해주는 반면, 생성 AI는 법률 문서 초안을 간소화하여 효율성과 정확성을 개선합니다.  

더 나아가, AI 법률 보조원 연구 역량을 강화하고, 문서를 분석하고, 의사 결정을 개선하고, 고객 상호 작용을 향상하기 위해 점점 더 많이 도입되고 있습니다. 

북미는 그 중 하나입니다. AI를 위한 최고의 마켓플레이스 법률 서비스 업계에서 우리는 앞으로 몇 년 동안 이 업계가 어떻게 발전할지 지켜보는 데 흥미가 있습니다. 

고객 서비스에 AI 통합

주문 추적에 대한 질문부터 청구 및 제품 권장 사항에 대한 문제까지 고객 서비스는 시간이 많이 소요될 수 있습니다.-하지만 이는 성공적인 사업의 가장 중요한 측면 중 하나입니다. 

그리고 직원들에게 질문에 압도당하는 것이 스트레스가 될 수 있듯이, 긴 대기 시간과 문제 해결의 어려움은 고객에게도 똑같이 좌절스럽습니다. AI를 고객 서비스 워크플로에 통합함으로써 귀사는 품질을 희생하지 않고도 대규모 요청을 처리할 수 있습니다. 

AI 컨택센터 솔루션 채팅봇, 음성 비서, 예측적 통화 라우팅, 감정 분석, 실시간 언어 번역, 자동 통화 요약 등이 포함됩니다. 

AI의 잠재력으로 인해 통합 및 이 부문에서의 작업 용도는 다음과 같습니다. 고객 서비스의 80% 2025년까지 지원 기관에서는 어떤 형태로든 생성적 AI 기술을 적용하게 될 것입니다. 

소프트웨어 및 웹 개발에서의 AI 통합

개발부터 사용자 경험 향상, 디자인 최적화까지 웹 개발의 AI 더욱 진보된 웹 솔루션을 만들기 위해 다양한 단계에 적용할 수 있습니다. 

개발자가 개발 프로세스에 통합할 수 있는 다양한 기술이 있는데, 여기에는 머신 러닝, 생성 AI, 자연어 처리, 신경망이 포함됩니다. 이러한 기술은 다음과 같습니다. 코딩의 미래를 형성하다, 엄청난 양의 데이터를 처리하고, 패턴을 통해 학습하고, 복잡한 코딩 언어를 처리하고, 프로젝트 요구 사항을 이해할 수 있는 고급 알고리즘을 갖추고 있습니다. 

소프트웨어 개발의 AI AI가 활성화되면서 점점 더 인기를 얻고 있습니다. 인간의 행동과 사고 과정을 모방하는 프로그램. AI 기반 SQL 도구 또한 데이터베이스 관리를 혁신하고, 쿼리 생성을 자동화하고, 성능을 최적화하고 있습니다.  

방대한 양의 데이터를 사용하여 AI 모델을 훈련함으로써 소프트웨어는 이제 시간이 지남에 따라 지속적으로 개선되어 기존 개발 기술보다 성능이 우수해졌습니다. 

방사선과 의료 영상 분야의 AI 통합

방대한 X선, CT 스캔, MRI 및 초음파 데이터 세트에서 학습하면 AI 모델은 패턴을 식별하고 이상을 감지하며 실행 가능한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 그 결과, 의료 영상 분야의 AI 진단의 효율성, 정확성, 비용 대비 효과가 향상됩니다. 

의료 영상 솔루션에 통합되고 있는 기술로는 머신 러닝, 자연어 처리, 광학 문자 인식 등이 있습니다. 

방사선과의 AI 이것의 좋은 예입니다. 방사선학에서 AI는 X-레이, MRI, CT 스캔을 분석하고, 과거 데이터를 기반으로 환자 결과를 예측하고, 행정 작업을 자동화하고, 이미지 품질을 유지하는 데 사용될 수 있습니다. 

의료 영상 분야에서 AI를 실제로 활용한 사례로는 조기 유방암 발견, 뇌졸중 진단 개선, 신경 영상 향상, 방사선 사진에서 골절 감지 정확도 향상 등이 있습니다.  

예를 들어, 연구에 따르면 표준 이중 판독과 비교했을 때 AI 지원 이중 판독 더 높은 유방암 발견율과 관련이 있어 AI가 유방조영술 검진 지표를 개선할 수 있음을 나타냅니다. 

치열교정 및 치과 건강 분야의 AI 통합

활용 치아교정 분야의 AI 두 가지 주요 목표를 달성합니다. 환자가 받는 치료의 질을 향상시키고, 치과교정 전문의의 일상 업무를 지원합니다. 

AI가 치열교정을 개선하는 한 가지 방법은 고급 알고리즘을 사용하여 사진, 엑스레이, 구강 내 스캔을 분석하여 문제를 빠르게 식별하는 것입니다. AI는 한 걸음 더 나아가 의사 결정을 간소화하고, 치료 결과를 예측하고, 각 환자의 고유한 요구 사항을 기반으로 개인화된 치료 계획을 수립합니다. 

현재 이 분야에서 AI가 활용되는 몇 가지 방법으로는 치아와 주변 구조의 고해상도 3D 모델 생성, 측면 두개방사선 촬영 분석 지원 등이 있습니다. 

한 연구에서 실무자의 87.5 % AI 지원 애플리케이션을 사용하는 사람들은 기존 방법을 사용하는 사람들보다 두개계측 분석에 소요되는 시간이 더 짧았으며, 72.7%는 AI가 분석 결과의 정확도를 높일 수 있다고 믿었습니다. 

AI 통합의 과제

AI 기술은 끊임없이 변화하는 시장에서 두각을 나타내는 데 중요한 요소이지만, 기업이 알아야 할 AI 통합에는 여러 가지 과제가 있습니다.  

여기에는 다음이 포함됩니다. 

• 윤리 및 규제 문제: 투명성, 편향, 프라이버시, 설명 가능성은 AI 프로젝트와 관련된 윤리적 및 규제적 우려 사항 중 일부에 불과합니다. 이러한 과제를 해결하고 규정 준수를 보장하기 위해 회사는 AI 기술과 산업별 규정에 경험이 있는 개발 파트너와 협력해야 합니다. 

• 데이터 품질 및 보안: 데이터 품질이 좋지 않으면 편향된 AI 예측, 잘못된 결정 또는 오래된 정보가 발생할 수 있습니다. 이러한 위험을 완화하기 위해 회사는 최신, 정확하고 관련성 있는 데이터를 우선시하는 강력한 데이터 관리 전략을 구현해야 합니다. 

• 내부 기업 저항: 많은 회사들은 일부 사실을 알고 놀랍니다.-또는 많은-근로자의 90%가 새로운 AI 기술을 도입하는 데 주저하고 있습니다. 그 이유로는 개인정보 보호 우려, 기술에 대한 이해 부족, 일자리 대체에 대한 두려움 등이 있습니다. AI 컨설팅 서비스, 귀하의 팀이 새로운 기술을 효과적으로 도입하고 통합할 수 있도록 완벽하게 준비되었는지 확인할 수 있습니다. 

• 기술 격차: 오늘날의 기술 중심 세계에서 AI 도입이 점점 더 중요해지고 있지만, 많은 근로자는 여전히 새로운 기술에 적응하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이로 인해 기업은 교육 및 업스킬링 이니셔티브를 통해 해결해야 할 상당한 기술 격차가 발생했습니다. 

• 구현 비용: AI 통합 비용은 기술 유형, 사용자 정의 수준, 데이터 요구 사항, 인프라 요구 사항 등의 요인에 따라 달라집니다. 즉, AI 통합은 자동화, 더 나은 예측, 운영 효율성 증가로 인해 장기적인 비용 절감으로 이어질 수 있으므로 기업은 AI 이니셔티브의 ROI를 평가해야 합니다. 

비즈니스와 그 외 분야에 AI를 성공적으로 통합하려면 어떻게 해야 할까?

성공적인 AI 통합을 위해 기업이 고려해야 할 여러 가지 요소가 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다. 

• AI 통합을 위한 명확한 비즈니스 목표 정의: 귀사는 AI 통합을 통해 무엇을 달성하려고 합니까? 목표가 수익 증대, 고객 만족도 향상, 효율성 향상이든, 이러한 목표를 효과적으로 구현하려면 목표를 명확하게 설명해야 합니다. 

• AI 준비 상태, 인프라 및 데이터 평가: 회사의 평가를 통해 AI 준비, AI를 채택, 배포 및 활용하는 능력을 평가할 수 있습니다. 이는 AI 통합의 첫 번째 단계 중 하나여야 하며, AI 파트너가 아이디어를 얻는 데 도움이 됩니다.기술적 격차를 파악하고, 인프라 요구 사항을 파악하며, 맞춤형 구현 전략을 수립합니다. 

• AI 통합 전략 개발: AI를 성공적으로 구현하려면 기업은 목표, 인프라 및 운영 요구 사항과 일치하는 포괄적인 AI 통합 전략을 개발해야 하며 동시에 다음 사항을 해결해야 합니다. AI 책임 우려 사항. 이 전략은 핵심 목표, 데이터 요구 사항, 기술 선택 및 장기적인 성공을 보장하기 위한 단계적 배포 계획을 설명해야 합니다. 

• AI 모델 및 통합 파트너 평가 및 선택: 다음 단계는 특정 사용 사례, 데이터 요구 사항 및 성능 기대치에 맞는 AI 모델을 신중하게 평가하고 선택하는 것입니다. 통합 파트너로 누구를 선택하는지도 마찬가지로 중요한데, 그들은 고유한 비즈니스 목표를 충족하는 맞춤 솔루션을 만드는 데 도움을 줄 것입니다. 

• 구현 및 통합: 그러면 AI 파트너가 기존 시스템과의 원활한 통합을 보장하는 체계적인 접근 방식을 만들어 규정 준수, 데이터 보안 및 최적의 성능을 보장합니다. 

• 성능 추적 및 통합 최적화: AI 성과를 지속적으로 추적하고 통합을 최적화하면 지속적인 효율성, 규정 준수 및 적응성이 보장되는 동시에 잠재적 위험을 사전에 해결할 수 있습니다. 

AI 통합 및 개발 분야의 전문성 

Scopic에서는 윤리적이고 편파적이지 않으며 안전한 AI 솔루션을 만드는 것의 중요성을 잘 알고 있습니다. 의료, 제조, 교육과 같은 산업 전반에 걸친 경험을 바탕으로 다양한 AI 기반 프로젝트 포트폴리오를 보유하고 있습니다. 

우리가 가장 좋아하는 프로젝트는 다음과 같습니다. 

결론 및 주요 내용

AI를 운영에 통합하는 기업은 경쟁사보다 더 나은 성과를 낼 수 있는 위치에 있습니다. 즉, 보안, 정확성, 개인화와 같은 요소를 고려하여 성공적인 결과를 보장하기 위해 AI를 기존 프로세스에 적절히 통합해야 합니다.  

Scopic에서는 다음을 제공합니다. 맞춤형 AI 솔루션 타겟 고객의 고유한 요구 사항에 맞춰 장기적 성장을 촉진하고 기존 시스템과 완벽하게 통합됩니다. 

탐험에 관심이 있든 없든 ChatGPT 통합, 머신 러닝 예측 분석 또는 다른 AI 솔루션을 사용하는 경우 당사 팀은 귀하의 목표에 맞는 적절한 AI 기술을 적용할 것입니다. 

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AI 통합에 대한 FAQ