AI의 트렌드에 대한 미래 전망

오늘날 어떤 분야에도 AI가 발을 들이지 않은 곳이 없습니다. 그것은 오늘날 우리의 삶에 너무 얽혀 있어서 우리는 그것을 심지어 알아차리지도 못합니다. 가상 비서에서 텍스트 편집기, 전자 결제에 이르기까지 인공지능은 우리 삶의 거의 모든 측면에 영향을 미치며, 우리의 가장 중요한 문제 중 일부를 해결하고 있습니다.

AI에 의해 변혁된 사회에 대해 더 깊이 탐구하면서, 이 기술은 전례 없는 혁신적인 기술 솔루션을 약속하고 있습니다. 따라서 우리는 AI가 기업들이 2022년에 AI 배포를 가속화하는 데 도움이 될 가장 중요한 트렌드를 탐구합니다.

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ROI에 의해 주도되는 인공지능 구현 증가

기업들은 이제 AI 기술에 투자할 때 재무 성과를 고려해야 한다는 사실을 깨달았습니다. 이러한 이유로 AI 개발에 대한 ROI 중심 접근 방식은 2022년의 큰 트렌드가 될 것입니다. 이러한 접근 방식을 채택함으로써 기업들은 다음과 같은 방식으로 도움이 될 것입니다:

상업 팀과 IT 팀 간의 협업 증가
계획의 더 광범위한 구현에 유리하다
IT 팀은 AI 분야의 경험이 풍부한 전문가와 상담하여 더욱 숙련된 인력이 될 수 있습니다.
불필요한 방대한 역사 데이터가 제거될 수 있습니다.
기업들은 실패로부터 배울 수 있고 새로운 데이터에 대해 알고리즘을 재활용할 수 있습니다.

비전문가들이 실현 가능한 인공지능 애플리케이션 생성

여러 기업들이 성장하고 경쟁에서 앞서기 위해 AI를 작업 흐름에 통합하고 싶어합니다. 그러나 AI 분야의 인재 부족으로 인해 대부분의 기업이 이 목표를 달성할 수 없습니다. 따라서 비기술자들이 미리 정의된 구성 요소로 실현 가능한 애플리케이션을 개발할 수 있도록 해주는 로우코드 및 노코드 AI 솔루션은 앞으로 더욱 늘어날 트렌드가 될 것입니다. 이러한 솔루션을 통해 기업들은 다음과 같은 이점을 누릴 수 있습니다:

작업 흐름 최적화.
추천을 제안하고 예측을 할 수 있습니다.
청구 자동화 및 기타 여러 작업.

로우코드 및 노코드 AI의 뛰어난 실용적인 활용 예는 기업들이 손상된 제품과 양호한 품질의 제품을 구분하기 위해 이미지 분류 AI 모델을 생성할 수 있다는 점입니다.

스마트 기업 증가

앞으로 몇 년 동안 점점 더 많은 기업이 AI와 사물인터넷(IoT)과 같은 최신 클라우드 기반 기술을 수용하여 “스마트” 기업이 될 것입니다. 이러한 기술은 데이터를 활용하여 시장 환경, 운영 및 고객에 대한 실시간 통찰력을 제공할 수 있게 합니다.

기업들은 경쟁이 치열한 경제에서 성공하기 위해 이용 가능한 모든 데이터를 활용할 수 있습니다. 이는 또한 직원들이 덜 중요한 실질적인 업무에서 해방되어 고객 및 직원 경험 개선과 같은 더 중요한 업무에 집중할 수 있도록 합니다.

데이터 메시 접근 방식이 확산될 것

데이터 메시, 즉 탈중심화된 분석 접근 방식은 데이터 도메인과 데이터 제품으로의 전환을 나타내는 트렌드입니다. 중앙 집중식 데이터 아키텍처에서는 데이터 수집, 저장, 데이터 호수 도구가 있어 데이터 분석과 비즈니스 인텔리전스를 위한 데이터 사용을 가능하게 합니다. 데이터 운영 또는 IT 서비스는 주로 조직의 데이터 아키텍처를 감독합니다.

데이터 메시 접근 방식에서 데이터 관리와 분석에서 도메인 전문 지식에 중점을 두어 중앙 집중 화된 팀의 부담을 줄입니다. 이 방법에서는 각 도메인 전문가가 자신의 데이터를 감독하고 함께 작업합니다.

2024년에는 데이터 메시가 확산되어 분산 데이터 접근 방식의 새로운 전형이 될 것입니다. 분산 환경에서 보다 빠른 데이터 접근의 수요가 이 트렌드에 힘을 줄 것입니다.

데이터 패브릭이 데이터 관리의 증가하는 트렌드가 될 것

메가 데이터 관리에는 여러 가지 도전 과제가 있습니다. 예를 들어, 데이터 볼륨이 증가함에 따라 더 빠르고 더 똑똑한 분석을 실현하는 것은 점점 더 어려워지고 있습니다. 또 다른 문제로는 지연된 시스템 응답 시간, 높은 유지 비용 등이 있습니다. 데이터 관리 문제에 대한 해결책으로 데이터 패브릭 접근 방식이 유용합니다.

이 접근 방식은 플랫폼과 비즈니스 사용자의 데이터를 통합하여 데이터 사용을 쉽게 하고 데이터 관리 노력을 줄입니다. 이 접근 방식에서는 통합된 아키텍처가 자동화된 데이터 관리 작업을 수행합니다.

디지털 전환이 가속화됨에 따라 데이터 패브릭은 데이터 관리 단순화 및 기록적인 시간 내에 작업 수행을 위한 솔루션으로 기능할 것입니다.

2022년에는 기업들이 데이터 패브릭의 이점을 알게 되면서 더욱 관심을 가질 것입니다.

AI 윤리의 중요성 증가

AI 기술의 도입이 지난 수년간 크게 증가했습니다. 의심할 여지없이 AI는 여러 가지 이점을 제공하지만, 그로 인한 해악과 잠재적 위험에 대한 우려도 간과할 수 없습니다. AI와 관련된 이러한 위험에 대한 인식이 높아짐에 따라 향후 몇 년간 AI 윤리에 대한 주목이 커질 것입니다.

기업들은 단순히 기술을 갖추는 것이 아니라 그 부작용을 고려해야 합니다. 투명성, 공정성 및 책임에 대한 강조가 이루어질 것입니다. 이러한 원칙을 시작부터 프로세스에 통합하는 기업이 향후 더 성공하고 신뢰를 얻을 것입니다.

기타 주목할 만한 AI 트렌드에 대한 간략한 개요

위에서 설명한 트렌드가 AI 기술의 방향을 결정하는 데 중요하지만, 몇 가지 더 주목할 만한 트렌드도 빠르게 언급할 필요가 있습니다.

기업들은 AI 계산 결정에서 지속 가능한 관행을 우선시할 것입니다. 우리는 더 많은 기업들이 AI의 탄소 발자국을 줄이기로 약속하는 모습을 보게 될 것입니다.
양자 컴퓨팅과 인공지능의 융합을 보게 될 것입니다. 이 통합 솔루션은 전통적인 컴퓨터로는 해결하기 어려운 상당히 복잡한 계산 문제를 해결할 것입니다.
AI는 강력한 사이버 보안 도구이지만, 해커도 공격의 정확성과 효율성을 높이기 위해 이를 사용할 수 있습니다. AI를 사용하여 사이버 공격에 대한 강력한 방어를 구축하기 위해서는 숙련되고 경험이 있는 사이버 보안 인력이 필요합니다. 사이버 보안 전문가에 대한 높은 수요는 기업들이 사이버 보안 시스템에 AI 통합 교육을 제공하도록 장려할 것입니다.