비즈니스에서 인공 지능(AI)이란 무엇인가?

비즈니스에서의 AI는 생산성을 향상시키고 운영을 간소화하여 비즈니스 가치를 높이는 데 기여합니다.

머신 러닝, 딥 러닝, 자연어 처리(NLP)와 같은 인공 지능 기술은 데이터를 활용하여 인간의 능력을 초월하는 규모로 문제 해결과 의사 결정을 향상시킵니다. 데이터를 사용하여 추세를 기반으로 미래의 결과를 예측하고 가능성을 모델링할 수 있는 예측 분석과 같은 기능은 AI의 이점을 실질적인 방식으로 실현합니다. 또한 AI는 일상적인 생산성 향상에서 혁신 촉진에 이르기까지 비즈니스에 혁신을 가져왔습니다. 현명한 조직에서는 AI를 통해 지속적으로 비즈니스 운영을 한 차원 더 혁신할 수 있습니다.

OpenAI는 딥 러닝, 신경망, 자연어 처리 및 대규모 언어 모델을 활용하여 새로운 콘텐츠를 생성하는 생성형 AI를 일반 기업 및 개인용으로 대중화했습니다. 이러한 AI 접근성의 민주화로 기업에서 AI 도입이 가속화되었습니다.

얼리 어답터들은 이미 생성형 AI의 실질적인 이점을 실현하고 있습니다. McKinsey¹에 따르면, 일반적인 조직은 마케팅, 영업, 제품 개발, 서비스 개발에 생성형 AI를 사용합니다. 조직들은 이 기술이 전 세계 산업에 중대한 또는 혁신적인 변화를 가져올 것이라고 믿고 있습니다.

AI는 다양한 비즈니스 기능에 적용할 수 있는 다재다능함을 지녔습니다. IT에서 전략까지 AI 사용 사례는 다양한 분야에 걸쳐 있습니다.

IT 운영에서의 AI

IT 운영에서의 AI(AIOps)는 머신 러닝과 빅데이터를 예측 분석 및 이상 징후 탐색에 사용합니다. 이를 통해 IT 효율성을 향상시키고 가동 중단 시간을 최소화합니다. 일반적으로 확장성 있는 데이터 플랫폼을 사용하여 로그, 메트릭, 추적, 성능 및 이벤트 데이터와 인프라 및 네트워크 데이터 같은 다양한 IT 데이터를 통합합니다. AI는 문제 해결과 일반 인프라 관리를 위해 데이터 세트를 빠르게 분석하여 통합 가시성 관행과 전반적인 IT 효율성을 개선합니다.

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사이버 보안에서의 AI

디지털 환경이 확장됨에 따라 위협 표면도 확장되고 있습니다. 사이버 보안의 AI는 방대한 양의 보안 및 운영 데이터를 분석하기 위해 머신 러닝 알고리즘을 이용합니다. 오탐을 선별하고 실제 이상 징후를 탐지하며 인시던트 대응을 자동화함으로써, AI는 조직이 경고를 선별하는 데 소요되는 시간을 줄이고 위협 조사 및 해결에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 돕습니다.

Search AI가 사이버 보안을 어떻게 지원할 수 있는지 알아보십시오

예를 들어, 콘텐츠 전송 네트워크(CDN)는 들어오는 트래픽에서 이상 현상을 분석합니다. IP 주소가 단시간에 대량의 데이터를 요청하면 봇 또는 스크레이퍼 트래픽일 가능성이 높다고 판단하여 일정 기간 동안 차단합니다. Ticketmaster와 같은 사이트에서는 이러한 방법으로 봇이 모든 Taylor Swift 또는 Oasis 티켓을 구매하지 못하도록 방지하고 있습니다.

비즈니스 분석에서의 AI

AI는 대규모 데이터 세트를 실시간으로 처리하고 분석함으로써 비즈니스 분석을 혁신합니다. IT 운영에서와 마찬가지로, AI는 비즈니스 데이터를 활용하여 숨겨진 패턴을 발견하고 트렌드를 예측하며 전략적 의사결정에 필요한 실행 가능한 인사이트를 제공합니다.

예를 들어, 연말연시에는 AI가 공장과 식료품점에 재고를 주문해야 할 시기를 알릴 수 있습니다. 과거 데이터를 토대로 매장에서 연휴 수요를 충족하기 위해 주문해야 할 칠면조 수량을 파악할 수 있습니다.

Kibana에서 ES|QL을 사용하여 검색, 반복 및 해결

비즈니스 전략에서의 AI

AI는 위험 관리 촉진, 경쟁사 모니터링, 운영 분석을 통해 비즈니스 전략을 지원합니다. 시나리오를 시뮬레이션하고 위험을 평가하며 성장 기회를 식별하여, 리더들이 자신 있게 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

예를 들어, 기업은 생성형 AI 모델을 사용하여 고객 선호도, 사회적 정서 및 구매 행동과 같은 외부 시장 동향, 경쟁사 정보를 기반으로 신제품 아이디어를 신속하게 생성하고 분석할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 어떤 제품을 개발할지, 예산을 어디에 할당할지, 새로운 시도에 얼마나 많은 직원을 투입할지 신속하게 결정할 수 있습니다. 조직이 AI를 사용하여 제품 제작에 영향을 미치는 모든 요소를 빠르게 분석할 수 있으므로 수동적인 제품 아이디어 도출은 이제 과거의 일이 될 것입니다.

마케팅 및 영업 분야의 AI

AI 도구는 마케팅 및 영업 팀이 고객 및 경쟁사 데이터에서 실행 가능한 인사이트를 얻을 수 있도록 도와줍니다. AI 모니터링 및 분석 도구에서 고객 행동에 대한 인사이트를 확보해 보다 효과적인 캠페인을 실행할 수 있습니다. AI는 개인화된 경험을 제공하고, 광고 타겟팅을 최적화하며 리드 스코어링을 자동화함으로써, 마케팅 및 영업 환경뿐만 아니라 고객의 기대치도 변화시키고 있습니다.

고객 서비스 분야의 AI

AI, 머신 러닝, 자연어 처리로 구동되는 챗봇은 24시간 즉각적이고 정확한 응답을 제공하여 고객 서비스를 향상시킵니다. 이 챗봇은 독점 데이터를 사용하는 RAG 기반으로 전자 상거래 사이트의 주문 상태부터 비디오 초인종 설치 지원까지 모든 질문에 답변할 수 있습니다. 이 도구들은 대기 시간을 줄이고 만족도를 높이며 지원 팀이 복잡한 문제에 집중할 수 있도록 도와줍니다.

AI가 고객 서비스를 혁신하는 방법 알아보기

콘텐츠 생성에서의 AI

생성형 AI는 블로그, 소셜 미디어 및 마케팅 캠페인용 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 글쓰기부터 이미지나 동영상 제작에 이르기까지, 생성형 AI는 크리에이티브 팀의 브레인스토밍과 시간 절약을 돕는 유용한 도구입니다.

궁극적으로 AI는 브랜드가 고객과 더 빠르고 일관되게 소통할 수 있는 새롭고 창의적인 방법을 개발하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 그러나 조직이 AI로 생성한 콘텐츠임을 표시하지 않고 게시하는 허위 콘텐츠나 오해를 일으키는 콘텐츠를 방지하기 위한 규정이 등장하고 있습니다. 조직은 잘못된 정보를 방지하기 위해 AI에 의해 생성된 콘텐츠를 명시해야 합니다.

검색에서의 AI

머신 러닝과 자연어 처리를 사용하는 AI를 통해 검색 애플리케이션을 강화하여 시맨틱 검색 또는 대화형 검색 환경을 제공할 수 있습니다. 결과적으로 AI는 사용자가 필요한 정보에 빠르게 액세스할 수 있도록 돕는 직관적인 검색 경험을 제공합니다. 고객 대면 관점에서 AI는 지리적 위치, 과거 검색 등을 기반으로 보다 관련성 있고 정확한 결과를 제공하여 검색 기능을 개선합니다.

AI 검색 애플리케이션에 대해 자세히 알아보기

AI는 비즈니스 운영 방식을 재편하고 있으며, 조직에 효율성, 의사 결정, 성장과 관련된 다양한 이점을 제공합니다.

• 더 빠르게 인사이트 확보: AI는 조직 내 지식 공유를 향상시킵니다. AI의 데이터 처리 기능은 또한 분석을 향상시키므로 정보에 더 빠르게 접근할 수 있으며, 실행 가능한 인사이트도 더 빠르게 확보할 수 있습니다.
• 생산성 향상: AI는 워크플로우를 자동화하여 운영을 간소화하며 시간이 많이 걸리는 반복적인 작업을 대신 처리할 수 있습니다. 직원들은 혁신과 성장을 더욱 촉진하는 부가가치 활동에 집중할 수 있습니다. 실제로 IT 리더의 83%는 데이터 기반 인사이트를 위해 AI를 사용하면 생산성이 향상될 것이라고 믿습니다.
• 고객 만족도 향상: 개인화 및 관련성 조정을 통해 AI는 고객이 필요로 할 때 필요한 것을 제공하여 고객 만족도를 높이는 데 기여할 수 있습니다. 브랜드가 문제를 효율적으로 해결하고 고객이 존중받는다고 느끼는 개인화된 경험을 제공할 수 있다면, 이는 자연스럽게 브랜드 충성도를 향상시킬 것입니다.
• 경쟁 우위: AI가 기술 스택에 조기에 효율적으로 통합될 경우, 생산성을 높이고 인적 오류를 줄이며 인사이트를 더 빠르게 확보하고 고객 만족도를 개선함으로써 경쟁 우위를 제공할 수 있습니다.
  

비즈니스에서의 AI 활용에는 특히 AI 통합과 관련된 어려움과 위험이 따릅니다.

기술 장벽: 모든 조직이 AI 기술을 기술 스택에 통합할 준비가 되어 있는 것은 아닙니다. 다시 말해, 데이터 성숙도에 도달하지 못했거나 필요한 데이터 아키텍처와 인프라에 접근할 수 없는 조직은 AI 기술을 구현하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

기술 격차: 점점 더 복잡해지는 디지털 환경으로 인해 AI는 조직에서 나타나는 기술 격차를 해소해야 하지만, AI 기술 자체에 대한 수요는 높습니다. 기술 자체가 빠르게 진화하고 있기 때문에 AI 전문가가 부족합니다. 따라서 적절하게 구현하고 실행하기가 어렵습니다. 기술을 최대한 활용하기 위해 새로운 기술과 프로세스에 대해 팀을 재교육하는 것도 필요합니다. 업데이트가 발생하면 주기는 계속됩니다.

AI 확산과 기술적 부채: 조직이 여러 공급업체와 함께 여러 AI 솔루션을 구현하면, 장기적인 비용이 원래의 예산을 훨씬 초과하고 기술적 부채가 발생하게 되며, 도구 확산에 대응해 확장할 수 없게 됩니다. 포인트 솔루션으로는 조직과 데이터의 성장에 따른 새로운 수요를 충족할 수 없습니다. AI 솔루션을 사용하는 직원들은 시스템 유지 관리 요구 사항, 데이터 유효성 검사 및 조정, 그리고 데이터 사일로로 인해 부담을 느끼게 될 것입니다.

일자리 대체: AI는 인간의 능력을 보완하는 도구로 여겨지지만, 분석, 창의적 작업, 제조 등 다양한 산업의 많은 업무 기능을 자동화할 수 있습니다. 결과적으로 AI는 일자리를 대체할 가능성이 있으며, 여러 분야의 근로자들에게 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

데이터 보안: 많은 조직이 데이터 보안에 대한 신뢰 부족으로 AI, 특히 생성형 AI를 도입하는 것을 꺼립니다. AI 모델은 블랙박스처럼 작동할 수 있어 규제 준수 보장과 독점 데이터 보호가 최우선 과제입니다. 개인 또는 독점 데이터 소스를 위해 만들어진 기술인 RAG와 같은 새로운 기술의 출현에도 불구하고, 조직은 데이터가 보안 위협에 노출될 가능성을 염두에 두고 있습니다.

거버넌스 부족: 급속한 AI 도입으로 적절한 거버넌스가 부족해졌습니다. AI로 인해 국제 규정이나 지역 규정에 대응하기가 그 어느 때보다 더 복잡해졌습니다. 대규모 조직은 잠재적인 AI 입법 조치로 인해 영향을 받게 된다면 프로세스를 전면적으로 변경하는 것을 꺼릴 것입니다.

이미 산업 전반에서 AI가 변화를 일으키는 것을 목격하고 있습니다. 가정에서는 스트리밍 서비스가 맞춤형 추천을 제공하고 스마트 홈 기기가 음성 명령으로 온도와 조명을 조절하도록 도와줍니다. 비즈니스에서의 AI는 주로 보이지 않는 곳에서 작용하면서 업무 방식의 변화를 가져오고 있습니다.

금융 서비스

금융 서비스에서 AI의 향상된 분석 기능은 사기 탐지, 보안 위험 관리 및 고객 경험을 개선합니다. AI는 대출 승인 절차를 간소화하고, 금융 자문을 개인화하며, 규정 준수 절차를 개선할 수 있습니다. AI 알고리즘으로 운영되는 로보 어드바이저는 개인화되고 자동화된 투자 포트폴리오를 통해 투자자의 진입 장벽을 낮춰줍니다.

기술

기술 부문에서 AI는 제품 혁신을 지원하고 운영을 최적화하고 보안 위험을 완화하며, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 자율 시스템과 같은 분야의 발전을 주도합니다. 이를 통해 조직은 최고 수준의 개인화를 제공하는 솔루션을 구축할 수 있을 뿐만 아니라 업종 전반에 걸친 종합적인 가시성을 확보할 수 있습니다.

소매

소매업에서 AI는 기업이 쇼핑 경험을 개인화하고 재고를 관리하며 수요를 예측하는 데 도움을 줍니다. 소매업체는 AI 기반 추천과 동적 가격 책정을 활용하여 매출과 고객 만족도를 극대화할 수 있습니다.

통신

AI는 네트워크 최적화를 향상시키고 서비스 중단을 예측하며 AI 고객 지원을 개선합니다. 통신 제공업체는 AI를 사용하여 사용 패턴을 분석하고 관련성 엔진을 통해 고객에게 개인화된 경험을 제공합니다.

공공부문

정부 및 공공부문 조직은 도시 계획, 공공 안전, 시민 참여를 위해 AI 분석을 활용할 수 있습니다. AI 기반 도구는 운영을 간소화하고 공무원을 지원하며 자원 할당을 개선하고 공공 서비스를 간소화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

비즈니스에 AI를 구현하는 일률적인 솔루션은 없지만, 전반적으로 한 가지 핵심 규칙을 따르는 전략적 접근 방식이 필요합니다. 바로 작게 시작하는 것입니다.

1단계: 문제 식별

AI는 많은 이점을 제공하지만, 운영의 모든 측면에 AI가 필요한 것은 아닙니다. 운영 감사를 수행하여 AI로 해결하고자 하는 문제에 집중하세요. 이를 통해 리소스를 최대한 활용하고 최대의 가치를 창출할 수 있습니다.

2단계: 성공의 모습 규정

비즈니스에서 AI를 성공적으로 구현하려면 "성공"의 의미를 측정하기 위한 일련의 KPI를 설정해야 합니다. AI가 조직의 생산성 수준을 얼마나 변화시키는지 이해하는 것은 여러 성과 지표 중 하나일 뿐입니다. 여기에는 고객 지원 환경에서 후기로 측정되는 고객 만족도 증가, 지원 티켓 감소 또는 더 빠른 해결 시간 등도 포함될 수 있습니다.

3단계: 모델을 선택하십시오

선택할 AI 모델에는 많은 요소가 영향을 미칩니다. 비용, 언어, IT 생태계, 배포 기능 및 일정, 데이터 개인 정보 보호 규정, 거버넌스 등이 모두 고려 대상이 됩니다. LLM을 사전 학습할지, 모델을 미세 조정할지, RAG를 사용할지 등을 결정해야 합니다. 이는 AI 아키텍처의 기초가 될 것입니다.

4단계: 빨리 시도하고, 빨리 실패하기

AI 모델을 적합한 사양에 맞게 조정했다면, 이제 배포해야 합니다. 이 단계에서는 능동적인 모니터링이 중요합니다. AI가 실제 환경에서 학습된 대로 작동하는지 확인하고 사용 사례에 따라 정확성, 속도, 관련성을 점검해야 합니다. 이 단계에서 피드백 루프를 구축하고 LLM을 강화하며 사용자 경험을 미세 조정하고 확장 가능한 참조 아키텍처를 설정하는 것이 좋습니다.

5단계: 가드레일 설정

AI 이니셔티브에는 데이터 개인 정보 보호 및 규정 준수부터 윤리적 고려 사항, 품질 관리, 위험 관리에 이르기까지 자체적인 과제가 있습니다. 잠재적인 장애물을 예측하고 프로젝트가 비즈니스 목표에 부합하는지 확인해야 합니다. 글로벌 규정을 고려하면서 응답의 감정과 환각의 발생률 등을 모니터링해야 합니다.

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6단계: 타임라인 설정

기간을 대략적으로 설정합니다. 1분기를 시도해 보세요. 그 기간 내에서, 30일 시점과 90일 시점에 목표를 설정하세요. 해당 분기를 사용하여 AI 기반 사용 사례의 가치를 입증하세요. 회사의 특정 요구 사항, 팀 구성, 작업 중이거나 스택에 추가하는 기술은 첫 번째 사용 사례를 배포하고 인사이트를 수집할 수 있는 속도에 영향을 미칩니다. 이를 토대로 2단계에서 설정한 KPI를 기반으로 결과를 얻을 수 있는 시기를 확실히 파악할 수 있습니다.

Elastic은 검색, 통합 가시성 및 보안 기능을 향상시키는 강력한 AI 기반 엔터프라이즈 솔루션을 제공합니다. Elastic Search AI Platform을 통합함으로써 기업은 데이터의 잠재력을 최대한 발휘하고 혁신을 촉진하며 경쟁이 치열한 환경에서 앞서 나갈 수 있습니다.

Stack Overflow는 Elastic Search Platform을 사용하여 AI 신뢰 격차를 해소하고 개발자의 역량을 강화합니다. OverflowAI 플랫폼은 Elastic의 시맨틱 검색과 생성형 AI를 통해 Stack Overflow의 공개된 콘텐츠를 비공개 엔터프라이즈 인스턴스와 결합하여 개발자에게 관련성 있는 맥락 정보를 제공합니다.

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