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최근에는 모든 사람이 인공 지능(AI)과 머신 러닝에 대해 이야기하는 듯합니다. 실제로 IDC는 AI 비용이 2017년 120억 달러에서 2021년에는 576억 달러까지 증가할 것으로 예측했습니다. 다국적 기업은 경쟁력을 유지하기 위해 이미 AI를 도입하기 시작했지만, 중소기업들도 이제 이런 고민을 시작해야 합니다.
IIoT가증가와 함께 기업의 생산 시스템에서 생성된 데이터가 계속 축적되면서 많은 기업들은 수집된 통찰력이 처리할 수 있는 것보다 많다는 사실을 발견하고 있습니다. 데이터 분석만으로 충분하지 않고, 데이터를 사용하여 사업을 추진해야 합니다. 이러한 측면에서 AI가 점점 더 중요한 역할을 할 것입니다.
AI의 힘과 AI 비용의 중요성
기계 학습은 이야기의 절반에 불과합니다. 엄청난 양의 빅 데이터를 선별하여 패턴과 비즈니스 통찰력을 식별하는 데 사용할 수 있지만, 기업이 이러한 통찰력을 활용하여 무언가를 실현할 수 있기 때문에 진정한 가치는 AI의 힘에서 비롯될 것입니다. 이는 리소스 가용성 부족으로 인한 생산 라인 예약의 자동 수정부터 충돌을 방지하고 중단을 방지하기 위해 처음부터 끝까지 공급망 전반에 걸쳐 이러한 변화를 관리하는 것까지 모든 것을 의미할 수 있습니다. 온디맨드 경제가 증가하고 글로벌 공급망이 점점 더 복잡해짐에 따라 AI가 주도하는 인텔리전스를 통해 경쟁이 치열한 시장에서 기업이 성공을 유지할 수 있습니다.
이 모든 것이 너무 야심 차게 들릴 수도 있으므로 분해해 봅시다. 본질적으로 두 가지 유형의 AI(빅 AI 및 리틀 AI)가 있습니다. Big AI는 여러 비즈니스에서 복잡한 문제를 대규모로 해결하는 것을 목표로 합니다. 일반적으로 클라우드에서 엄청난 양의 데이터를 사용합니다. 반면 리틀 AI는 한 줄의 생산 최적화와 같은 마이크로 문제에 초점을 맞추고 있으며, 필요한 인간의 상호 작용의 양을 최소화합니다. 운영 시스템이 자동화되는 곳과 가까운 온프레미스 상황은 리틀 AI 가 살아있는 곳을 찾을 수 있는 곳입니다. 본질적으로 리틀 AI는 실시간입니다. 엣지-기반 분석은 가용성이 높고 지능형 자동화를 구동하는 시스템에 배포됩니다.
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AI의 힘을 효과적으로 활용하려면 먼저 인프라 속도를 높이는 것이 중요합니다. 여기에는 일반적으로 정보가 Edge에 있는 처리 시스템으로 쉽게 흐를 수 있도록 네트워킹을 업그레이드하는 작업이 포함됩니다. 그런 다음 센서를 설치하여 데이터를 수집하고 분석을 통해 이를 이해할 수 있습니다. 이 시점부터 데이터 과학자가 AI의 이점을 충분히 활용할 수 있도록 최적화를 구현할 것입니다.
많은 산업 기업들이 AI의 물결에 발을 담그기 시작했습니다. 그러나 다양한 산업에서 디지털 혁신이 진행되는 가운데 현재 여러분의 비즈니스에서 AI를 어떻게 사용할 수 있을지 고민해야 합니다.
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