[ad_1]
– 산업별 당면 문제 해결과 맞춤형 첨단 서비스 제공에 AI 활용도 증가
– AI 관련 신규 일자리 창출과 직원 업무 성과 지원, 기업 의사 결정에 긍정적인 영향 줄 것
AI는 이제 더 이상 미래 공상 과학 이야기가 아닌 우리 삶 속의 현실이 되어 버렸습니다. 앞으로 AI 기술은 어떤 모습으로 변화, 발전할 것이며, 이는 우리의 일상을 어떻게 바꿔 놓을까요? SAS의 경영진과 각 부문별 전문가들이 예측한 ‘2024년 AI 시장 및 기술 전망’을 통해 앞으로 펼쳐질 AI 세상을 그려보십시오.
1. 생성형 AI는 전체적인 AI 전략을 더욱 보강할 것입니다.
“2024년에 기관들은 생성형 AI를 독립 기술로 보지 않고 산업 특화 AI 전략을 위한 보완 요소로 통합할 것입니다. 금융의 경우, 스트레스 테스트 및 시나리오 분석을 위해 시뮬레이션된 데이터는 리스크를 예측하고 손실을 예방하는 데 도움이 될 것입니다. 의료 서비스의 경우, 개인별 맞춤형 치료 계획의 생성에 활용될 것입니다. 제조업의 경우, 생성형 AI는 생산 작업을 시뮬레이션하여 품질, 안정성, 유지보수, 에너지 효율성 및 산출량에 있어 개선점을 파악하게 해 줄 것입니다.”
– 브라이언 해리스(Bryan Harris) SAS 최고 기술 책임자
2. A가 일자리를 창출할 것입니다.
“2023년에는 AI가 일자리를 제거할 것이라는 우려가 많았습니다. 2024년에는 이와 다르게 AI 가 만들어 낼 일자리에 초점을 두게 될 것입니다. 명백한 예시로 모델의 잠재력을 현실 적용 분야와 연결하는 프롬프트 엔지니어링(Immediate Engineering)이 있습니다. AI는 모든 업무 능력과 직무에 걸쳐, 노동자들이 더 효율적이고 효과적으로 일할 수 있도록 도울 것입니다. 2024년과 그 이후 몇 년간은 새로운 AI 기술이 취업 시장에 일시적인 혼란을 야기할 수 있지만, 수많은 신규 일자리 및 새로운 직무를 만들어 내 경제 성장을 이끄는 데 도움이 될 것입니다.”
– 우도 스글라보(Udo Sglavo) SAS 고급 분석 부문 부사장
3. AI는 책임감 있는 마케팅을 지원할 것입니다.
“마케팅 전문가로서 우리는 양심적으로 책임감 있는 마케팅을 실행해야 합니다. AI의 불완전성을 인식하고, 예기치 못하게 생기는 잠재적인 편견을 경계하는 것을 예로 들 수 있겠습니다. AI는 마케팅과 광고 프로그램의 개선 가능성을 제공하지만, 편향된 데이터와 모델은 편향된 결과를 부른다는 것을 알아야 합니다. SAS 마케팅에서는 성분표와 유사한 AI용 모델 카드를 실시하고 있습니다. AI의 개발과 적용에 있어 우리는 이 영향력에 대해 책임이 있습니다. 이것이 바로 기술적 노하우와 관계없이 모든 마케팅 전문가들이 모델 카드를 검토하고, 알고리즘이 효과적이며 공정한지 확인하여 필요한 경우 조정해야하는 이유입니다.”
– 제니퍼 체이스(Jennifer Chase) SAS 최고 마케팅 책임자
4. 금융 회사는 증가하는 사기 범죄 속에서 AI를 적극 도입할 것입니다.
“사기에 대한 고객들의 경각심이 증가하는 것으로 나타나고 있지만, 생성형 AI 및 딥페이크 기술은 사기꾼들이 수 조 달러의 피해를 초래하는 사기 수단의 개발에 도움을 주고 있습니다. 피싱 메시지는 더욱 세련되어지며 모방 웹사이트는 놀라울 정도로 완벽해지고 있습니다. 사기꾼은 간단한 온라인 도구를 사용하여 몇 초의 오디오만 있어도 음성을 복제할 수 있습니다. 금융기관이 급증하는 피싱 및 다양한 사기에 대해 더 큰 책임을 지도록 하는 규제 변화로 인해 그간 AI 도입에 미온적이었던 은행 및 소규모 금융 기관들이 AI를 적극적으로 도입하게 될 것입니다.
– 스투 브래들리(Stu Bradley) SAS 리스크, 사기 및 규정 준수 솔루션 선임 부사장
5. 쉐도우 AI로 CIO의 부담이 가중될 것입니다.
“CIO들이 과거에는 ‘쉐도우 IT’ 때문에 힘겨워했던 반면, 이제는 IT 부서의 공식적인 제재나 모니터링 없이 기업에서 사용하거나 개발한 솔루션인 ‘쉐도우 AI’와 맞서게 될 것입니다. 직원들은 계속해서 생성형 AI 도구를 사용하여 생산성을 올릴 것입니다. 또한, CIO들은 매일 이러한 생성형 도구를 얼마나 많이 받아들일지, 어떤 방지책을 사용하여 관련 리스크로부터 기업을 보호해야할지 고민하게 될 것입니다.”
– 제이 업처치(Jay Upchurch) SAS 최고 정보 통신 책임자
6. 새로운 첨단 기술로 멀티모달 AI 및 AI 시뮬레이션이 부상할 것입니다.
“텍스트, 이미지 및 오디오를 단일 모델로 통합하는 것은 생성형 AI의 차기 첨단분야입니다. 멀티모달 AI로 알려진 이 기술은 다양한 종류의 입력을 동시에 처리할 수 있어 더 많은 상황 인식 적용을 가능케 하여 효율적인 의사 결정을 끌어냅니다. 이에 대한 예시는 3D 오브젝트, 환경 및 공간 데이터를 생성하는 것이며, 이는 증강현실(AR), 가상현실(VR) 및 디지털 트윈과 같은 복잡한 물리 시스템의 시뮬레이션에 적용될 것입니다.”
– 마리넬라 프로피(Marinela Profi) SAS AI/생성형 AI 전략 고문
7. 디지털 트윈의 채택이 가속될 것입니다.
“AI 및 IoT(사물인터넷) 분석과 같은 기술은 제조, 에너지 및 정부 등 경제의 중요한 분야를 주도합니다. 작업 현장 노동자 및 임원진들은 모두 이러한 기술을 사용하여 막대한 양의 데이터를 더 정확하고 빠른 의사 결정으로 변화시킵니다. 2024년, AI 및 IoT 분석을 사용함으로써의 디지털 트윈 기술이 더 널리 보급되어 실시간 센서 및 운영 데이터를 분석하고 공장, 스마트 시티 및 에너지 그리드 등 복잡한 시스템을 복제할 수 있게 될 것입니다. 디지털 트윈을 통해 기업은 운영을 최적화하고, 제품의 품질을 향상시키며, 안전성을 개선하고, 안정성을 올리며, 배출량을 줄이게 될 것입니다.”
– 제이슨 만(Jason Mann) SAS IoT 부사장
8. 보험업계, AI의 도움으로 기후 위기에 대처하게 될 것입니다.
“수십 년 간의 예측 이래, 기후 변화는 예측된 위협에서 실제의 위협으로 변화했습니다. 자연 재해로 인한 국제적인 보험 손실이 2022년에 1,300억 달러를 초과했으며 전 세계의 보험사들은 압박감을 느끼고 있습니다. 예를 들어, 미국의 보험사는 보험료를 인상하고 캘리포니아 및 플로리다 등 심각한 타격을 받은 주에서 철수할 지를 세밀히 조사하고 있습니다. 이런 위기에서 살아남기 위해 보험사들은 점점 더 AI를 채용하고 엄청난 데이터 저장 잠재력을 활용하여 유동성을 강화하고 경쟁력을 갖출 것입니다. 역동적인 보험료 책정 및 리스크 평가에서 실현하는 이익을 넘어 AI는 보험 청구 처리, 사기 감지, 고객 서비스 및 그 외 다양한 요소를 자동화하는 데 도움을 줄 것입니다.”
– 트로이 헤인스(Troy Haines) SAS 리스크 연구 및 양적 솔루션 선임 부사장
9. 정부기관에서 AI의 중요성이 커질 것입니다.
“AI가 노동력에 미치는 영향을 정부에서 느끼기 시작할 것입니다. 정부는 AI 인재를 모으고 확보하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 전문가들이 고임금을 원하기 때문입니다. 하지만 정부는 규제 조치를 지원하기 위해 전문가를 더 적극적으로 고용할 것입니다. 또한, 기업과 마찬가지로, 정부는 점차 AI 및 분석을 활용하여 생산성을 증가시키고, 단순 업무를 자동화하며, 이러한 인재 부족을 해결해 나갈 것입니다.”
– 레지 타운센드(Reggie Townsend) SAS 데이터 윤리 실천 부사장
10. 생성형 AI가 환자 치료를 개선할 것입니다.
“건강을 증진하고 환자 및 의료진의 만족도를 높이기 위해 기관들은 2024년에 환자 특유의 아바타를 생성하여 임상 시험에 사용하고 개인화된 치료 계획을 세우는 등 생성형 AI를 활용한 도구를 개발하여 개인 맞춤형 의약을 제공할 것입니다. 또한, 의료적 의사결정을 지원하는 생성형 AI 기반 시스템이 부상하여 제약회사를 포함한 관계자들에게 실시간 지침을 제공하게 될 것입니다.”
– 스티브 커니(Steve Kearney) SAS 글로벌 의료 책임자
11. 신중한 AI의 적용이 보험사의 성패를 좌우할 것입니다.
“현재 보험사들은 자사의 사업 모델에 맞추는 작업 없이 급속도로 자율 시스템을 출시하고 있습니다. 이러한 보험사들은 빠르게 청구 작업을 처리하기 위해 AI를 사용하면 지난 몇 년 간의 저조한 사업 실적을 상쇄할 것으로 기대하고 있습니다. 하지만, 2023년의 구조조정 이후, 남은 직원들이 AI를 적정 규모에서 윤리적으로 배치하기 위해 필요한 관리 업무를 수행하는 것은 현실적으로 어려운 일이 될 것입니다. AI에 대한 절대적 믿음을 갖게 될 경우, 잘못된 사업 판단을 발생시켜 기업의 붕괴를 초래할 수도 있고, 고객과 규제 당국의 신뢰에 엄청난 손상을 줄 위험이 있습니다.”
– 프랭클린 맨체스터(Franklin Manchester) SAS 글로벌 보험 전략 고문
12. 공공 보건 부문, 학계와의 협력으로 AI 활용도가 증가될 것입니다.
“공공 보건은 전례 없는 속도로 기술 현대화를 달성하고 있습니다. 약물 과다복용이나 독감 경계든 관계없이 공공 보건 해결책을 예측하기 위해 데이터를 활용하는 것은 필수입니다. 예측 및 모델링은 공공 보건 업무에 있어 빠른 속도로 확산되고 있지만, 정부는 학계의 도움을 필요로 하고 있습니다. 학술 연구자들이 정부를 대신하여 AI 기반 모델링 및 예측을 실시하는 일이 더욱 빈번해질 것입니다. 코로나19 이후 대중을 보호하기 위해서는 상당한 기술과 협력이 필요하다는 것이 분명해졌습니다.”
– 메건 쉐퍼(Meghan Schaeffer) 박사, SAS 국가 공공 보건 고문 및 역학자
SAS가 제시하는 2024 전망에 대한 더 자세한 내용은 AI 전망에서 확인하실 수 있습니다.
[ad_2]
Source link
