2023년 비즈니스를 변화시킬 상위 10가지 AI 트렌드

AI가 얼리 어답터 틀에서 벗어나 주류로 진입함에 따라 분석가들은 이 기술이 어떻게 더 많은 역할을 수행하고 다양한 산업의 환경을 변화시킬지 예측합니다. 기업은 효율성 향상, 빠른 인사이트, 향상된 고객 경험을 위해 이미 AI 자산을 활용하고 있습니다. 2023년 AI 시장이 성숙함에 따라 무엇을 기대할 수 있는지 살펴보겠습니다.

2023년 비즈니스를 혁신할 10가지 AI 트렌드:

2023년에 주목해야 할 10가지 AI 트렌드

1. 창의적 또는 생성적 AI

Generative AI는 기존 데이터 세트를 사용하여 새로운 데이터 또는 콘텐츠를 생성하는 기계 학습의 하위 분야를 말합니다. 그것의 목표는 원래의 실제 입력 데이터에 가까운 것을 생성하는 것입니다. 이 AI 유형은 딥 러닝 알고리즘을 사용하여 코드, 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 또는 기타 데이터 유형으로 구성될 수 있는 해당 데이터 세트의 패턴과 기능을 학습합니다. 제너레이티브 AI는 이미 광범위한 애플리케이션을 보유하고 있습니다. 다음은 샌프란시스코에 기반을 둔 AI 리서치 회사인 OpenAI에서 제작한 수요가 많은 세 가지 예이며 내년에도 계속해서 빛을 발할 것입니다.

• GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3)

2020년에 개발된 GPT-3는 인터넷에서 수백만 개의 웹 페이지와 과학 논문을 연구한 후 텍스트를 "자동 완성"하는 언어 예측 모델입니다. GPT-3에는 1,750억 개의 기계 학습 매개변수가 있습니다. 이 생성 AI 제품은 주제, 설명 또는 소개 문장과 같은 컨텍스트를 입력한 후 사람과 유사한 서면 콘텐츠를 생성하는 최신 카피라이팅 도구를 실행합니다. 이 도구를 사용하여 개요, 요약, 에세이, 기사 등을 개발할 수 있습니다.

그러나 GPT는 인종, 종교 또는 성별 편견이 있을 수 있는 이전에 게시된 콘텐츠에서 결과가 나오기 때문에 편견을 포함할 수 있습니다.

• 채팅GPT

ChatGPT는 2022년 11월에 데뷔한 GPT-3의 봇 버전입니다. 인간의 대화와 인간이 작성한 인터넷 콘텐츠에서 "훈련"을 받은 후 질문에 답하고 지시를 수행할 수 있는 대형 언어 모델입니다. Reddit과 같은 인간 피드백 소스를 연구함으로써 이 AI는 다른 사람들이 질문할 때 인간이 기대하는 것, 즉 응답하는 "인간 스타일"을 "학습"했습니다.

OpenAI는 인간과의 대화를 모방하도록 ChatGPT를 설계했습니다. 봇은 목록과 사람 소리가 나는 문자를 만들고 구성할 수 있기 때문에 업계에서는 사무실 비서 및 고객 서비스 지원으로 더 폭넓게 사용될 것으로 예상합니다.

ChatGPT와 관련된 몇 가지 우려 사항은 에세이 및 학술 논문 작성에 사용할 수 있다는 것입니다. 그러나 생성된 콘텐츠에는 무의미한 문장이나 잘못된 정보가 포함될 수 있습니다. 고객 관리 설정에서 잘못된 정보를 방지하기 위해 ChatGPT의 성능 감사가 필요할 수 있습니다.

• 달이

DALL-E는 그래픽 생성 기능으로 인해 2022년 세 가지 OpenAI 창작물 중 가장 인기 있는 제품이 되었습니다. 제품명은 2008년 픽사 애니메이션 영화 월-E에 등장하는 스페인 초현실주의자 살바도르 달리와 로봇에서 따왔다.

설명을 입력하여 예술을 만들 수 있으며 DALL-E는 여러 버전을 생성합니다. 또는 텍스트 프롬프트를 사용하여 기존 이미지에서 새 이미지를 생성할 수 있습니다. 사용자는 "인페인팅"을 수행하거나 이미지의 일부를 삭제하고 다른 것으로 교체할 수 있습니다. 또는 그들은 DALL-E가 원본 사진(주요 피사체 또는 풍경)에 더 많은 것을 추가할 수 있는 "아웃 페인팅"을 할 수 있습니다. 이러한 기능 덕분에 DALL-E는 브랜딩 및 창의적인 마케팅 부문을 위한 편리한 도구입니다.

OpenAI는 DALL-E가 "폭력, 성인 또는 증오 이미지"를 생성하지 못하도록 하는 정책을 설정한 것으로 알려졌습니다. 그럼에도 불구하고 이 도구는 GPT-3처럼 편향되기 쉽습니다. DALL-E는 "CEO"라는 프롬프트에 따라 백인 남성의 이미지를 생성한 것으로 알려졌습니다.

더 많은 DALL-E 사용자가 애니메이션 아트, 특히 AI가 생성한 텍스트-비디오 플랫폼을 통해 음성이 있는 사람과 같은 이미지를 만드는 도구를 사용할 수 있습니다.

AI 도구를 개발한 다른 시장 리더로는 Amazon이 있습니다. 텍스트 음성 변환 도구인 Polly 는 브랜드를 위한 음성을 생성합니다 . 소매 거인은 또한 짧은 멜로디를 완전한 노래로 확장할 수 있는 DeepComposer 뒤에 있습니다. 한편 Microsoft GitHub의 CodeAssist 는 개발자가 코드를 완성하여 새로운 소프트웨어를 더 빠르게 만들 수 있도록 도와줍니다.

2. AI-인간 협업 확대

인간의 다양한 기능에 대한 AI의 지원 범위는 이제 새로운 차원에 도달했으며 앞으로 더 높아져 코봇 또는 협동 로봇이라는 이름을 갖게 될 것입니다. 시장 내부자들은 반복적이고 육체적으로 힘든 작업을 구현하기 위해 AI가 내장된 기계를 배치하는 회사가 더 많아질 것으로 예상합니다. 그렇게 하면 인간 직원이 보다 전문적인 업무를 수행할 수 있습니다. 또한 AI 기능을 통해 팀은 결함이나 장애를 신속하게 감지하고 대응할 수 있으므로 안전성이 향상되고 수리 또는 부상 비용이 절감됩니다.

코봇은 다음 분야에서 더 널리 보급될 것입니다.

• 자동차 제조 : 자동차 조립, 스프레이 페인팅, 표면 연마, 시스템 검사, 전기 모델을 수용하기 위한 자동차 생산 라인 개조 또는 재구성.팔레타이징 및 용접 활동을 하는 회사는 더 많은 적재량과 더 긴 도달 범위를 가진 더 많은 코봇을 채택할 것으로 기대합니다.
• 농업 : 종자 심기용 드론, 비료 및 살충제 살포, 침입자 및 침입종 추적, 실내 농장용 LED 조명 및 수경재배
• 의료 및 접대 : 샘플 수집, 병원 용품 재입고, 수술, 부상 회복, 노인 또는 장애인을 위한 주거 및 요양원에서의 의료 종사자 지원
• 식품 및 음료 : 창고, 식품 포장
• 전자제품 : 폰칩, 폰칩 프로세서, 인쇄회로기판 품질검사
• 신기술 : 토크 센서, 근접 감지 센서, 엔드 이펙터(진공, 기계, 공압 및 자기 그리퍼와 같은 팔 끝 도구)
• 방어 : 도로의 폭발물 제거, 폭발물 감지 센서

회사는 또한 노동력 부족과 공급망의 문제를 완화하기 위해 이러한 기계를 사용할 수 있습니다. 특히 의료, 건설, 방위 산업은 안전과 비용 절감을 위해 전통적인 훈련 방법을 VR 및 AR 기반 학습으로 대체할 수 있습니다.

3. 윤리 및 규정

제너레이티브 AI의 많은 이점 속에서 사람들은 딥 페이크 비디오 제작과 같은 오용을 두려워합니다. 사이버 범죄자는 이러한 도구를 사용하여 사기, 비방, 협박, 복수, 강압 또는 강탈을 저지를 수 있습니다. 원본 콘텐츠와 독점 콘텐츠의 경계에 관한 질문도 있습니다. AI 부문은 사용자와 고객이 투명성, 안전 및 책임 있는 관행을 요구할 것으로 기대합니다.

뉴욕시 소비자 및 근로자 보호부는 고용주가 구직자를 평가하기 위해 자동화된 도구를 사용하기 전에 편견 감사 요구 사항을 충족하도록 요구 하는 AI 법 (뉴욕시 지방법 144)을 이미 통과시켰습니다. 또한 채용 팀은 채용 및 구인 광고를 위해 이러한 도구를 사용하는 것에 대해 지원자에게 알려야 합니다.

이르면 2021년 초에 유럽이사회는 이미 AI를 규제하기 위한 제안서를 제출했습니다. 제안된 법안은 AI 애플리케이션과 시스템을 금지, 고위험 및 저위험 범주로 분류합니다.

승인되면 AI 법 은 일반 데이터 보호 규정의 AI 상대 역할을 할 것입니다.

4. 민주화: 로우코드, 노코드 AI

웹 사이트 및 앱 개발 의 로우코드, 노코드 추세는 AI로 이어져 조직이 사전 구축된 템플릿과 끌어서 놓기 방법을 통해 이러한 지능형 시스템을 사용자 지정할 수 있습니다. 이렇게 하면 AI가 기존 워크플로에 더 빠르게 통합됩니다. AI 사용은 또한 회사 설정 내에서 더 빠르게 확장됩니다.

인보이스 작성, 양식 작성, 연락처 확인과 같은 반복 작업을 자동화하기 위해 코드가 적고 코드가 없는 AI를 사용하는 것 외에도 기업은 Sway AI 및 Akkio 와 같은 AI 도구를 프로그래밍 하여 현재 프로세스의 데이터 분석 및 미래 성능의 시각화를 수행할 수 있습니다.

AI 시장 내부자들은 또한 장기적으로 예상되는 채택으로 인해 더 많은 클라우드 서비스 제공업체가 AI를 제품에 통합할 것으로 예상합니다.

코드가 적고 코드가 없는 도구를 사용하는 IT 현대화는 기존 방법보다 비용이 70% 더 저렴 하고 더 빨리(최단 3일 ) 완료되기 때문에 개발자의 66%가 이미 사용 중(39%) 또는 사용할 계획(27%) 한편, Gartner는 2026년까지 "시민 개발자" 또는 공식 코딩 과정을 수강하지 않은 사람들이 로우 코드 도구 개발 사용자의 80% 를 차지할 것이라고 예측했습니다.

5. 정교한 사이버 보안

McKinsey 보고서 에 따르면 AI의 또 다른 슬픈 측면은 해커가 AI와 그 기능을 사용하여 공격의 전체 수명 주기를 몇 주에서 며칠 또는 몇 시간으로 단축할 수 있다는 것 입니다.

더 많은 산업이 AI 리소스를 채택함에 따라 가정에 전력과 물을 공급하는 국가 민간 인프라를 포함한 중요 인프라가 해킹 활동의 위협을 받을 수 있습니다. 동시에 규모가 작고 보호 수준이 낮은 조직은 계속해서 취약할 것입니다.

정보 보안 분야 의 경력 기회는 이러한 새로운 위험으로 인해 증가할 것입니다. 전문가는 다음에 대한 보안 AI를 배포하고 감독할 수 있습니다.

• 분류, 목록 작성, 통합 및 품질 관리를 포함한 데이터 처리
• 네트워크 트래픽을 조사하고 범죄 행위를 암시하는 패턴을 식별하여 취약점 관리
• 수천 개의 경고 중 가장 위험이 높은 경고를 예측하고 먼저 처리할 수 있는 예측 AI를 통한 위협 감지

IBM은 2022년에 사이버 위험 관리 구조 및 정책을 갖춘 기업이 평균 300만 달러 를 절약하고 빠른 탐지 및 대응으로 침해 수명 주기를 74일 단축했다고 보고했습니다.

사이버 위협이 증가함에 따라 보험 시장은 사이버 위험을 평가하고 관리하기 위한 새로운 기술과 전략을 채택하게 될 수도 있습니다. 보험사는 또한 랜섬웨어 및 사이버 공격에 대한 위험 기반 가격 책정 및 면제 조항을 도입할 수 있습니다.

6. 디지털 트위닝

디지털 트윈은 물리적 세계에서 개체 또는 프로세스의 디지털 복제본입니다. 산업계는 AI를 통해 시뮬레이션을 위한 가상 모델을 만들어 제품이나 시스템의 성능을 예측할 수 있습니다.

선도적인 GPU 제조업체인 NVIDIA의 Omniverse 플랫폼은 디지털 트윈 기술의 한 예입니다. 다음 회사를 돕는 방법은 다음과 같습니다.

• BMW

독일의 BMW 그룹은 Omniverse를 가상 공장으로 사용합니다. 이 플랫폼은 여러 생산업체의 다양한 설계 및 계획 도구의 데이터를 통합하여 단일 설정에서 실시간의 사실적인 시뮬레이션을 생성합니다.

다른 장소와 시간대에 있는 직원이 이 가상 공간에 액세스하여 필요에 따라 생산 프로세스의 세부 사항을 계획하거나 최적화할 수 있으므로 물리적 이동의 필요성이 줄어듭니다. Omniverse는 BMW의 모든 31개 공장과 인간 동료 및 공장 인테리어에서 조립 부품 및 로봇에 이르기까지 모든 요소를 ​​시뮬레이션합니다.

• 로우즈

미국의 소매업체인 Lowe's Companies Inc.도 Omniverse를 활용하여 워싱턴(Mill Creek)과 노스캐롤라이나(Charlotte)에 있는 두 개의 매장을 시뮬레이션했습니다. 직원은 데스크톱 컴퓨터 또는 Magic Leap 2 증강 현실 헤드셋을 사용하여 이러한 시뮬레이션 콘센트에 액세스할 수 있습니다.

매장의 Omniverse 버전은 선반을 재입고하고, 레이아웃을 재구성하고, "X-ray 비전"을 사용하여 접근하기 어려운 선반에 있는 닫힌 상자의 제품 정보를 보고, 고객 트래픽 및 판매 실적을 나타내는 3D 열 지도를 통해 고객 경험을 최적화하는 데 도움이 될 것입니다.

• HEAVY.AI(구 OmniSci)

Omniverse는 분석 회사인 HEAVY.AI의 HeavyRF 도구가 통신사 고객의 무선 네트워크 설계 계획을 설계할 수 있도록 합니다. AI 도구는 실제 환경을 시뮬레이션하여 고객의 위치와 장애물의 재료 구성을 포함하여 장애물을 나타냅니다. 이를 통해 통신사는 5G 인프라를 위한 셀룰러 타워 및 기지국의 최적 위치를 결정하여 사이트 구축 비용과 계획 주기를 줄일 수 있습니다.

다른 예로는 디지털 트윈 도시 생성이 있습니다 . 예를 들어 상하이 도시 운영 및 관리 센터에는 수역, 공항, 항구 및 기타 시설을 특징으로 하는 중국 도시의 디지털 복제본이 있습니다.

이 기술에 대한 액세스는 가치가 높은 사용 사례를 위한 것이었지만 Amazon( TwinMaker 를 통해 ) 및 Prevu3D 와 같은 기술 회사 는 더 작은 회사에서도 사용할 수 있도록 노력하고 있습니다.

7. 개인화를 위한 AI

전자상거래 : 소비자의 62%가 AI 편향에 대해 우려를 표명한 반면, Salesforce 설문 조사 응답자의 69% 는 쇼핑 경험을 개선할 수 있다면 브랜드에서 사용할 의향이 있다고 말했습니다.소비자의 91%가 이미 챗봇 과 상호 작용하고 있으며 대부분이 AI 기반 봇 이라는 점을 감안할 때 이러한 추세는 계속될 것입니다 . AI 마케팅 도구 는 브랜드가 고객 상호 작용을 분석하여 제품 검색, 추천 및 메시지를 개인화하는 데 도움이 됩니다.

엔터테인먼트 : 영화 제작 분야에서도 AI 의존도가 높아질 수 있습니다. 영화 제작사는 이미 다음 영화에 대한 최고의 스토리를 찾기 위해 관객 분석 도구로 눈을 돌리고 있습니다.Screenvision Media 는 2022년에 광고주에게 독점 Cinelytics를 도입했으며 Warner Bros.는 이전에 유사한 기술을 채택하여 티켓 판매를 예측했습니다. 2018년 초, 20세기 폭스는 영화 예고편에 대한 AI 연구를 기반으로 영화 관람객의 관심을 예측하기 위해 Google의 Advanced Solutions Lab과 함께 Merlin Video를 공동 개발했습니다. 또한 Netflix 는 구독자의 시청 기록을 사용하여 다음에 볼 항목을 제안합니다.

직장 : 고용주들 사이에서도 AI 편향에 대한 우려가 존재한다.그러나 시장 내부자들은 AI 도구가 팀 커뮤니케이션 소프트웨어(예: Glint 및 Leena.AI ) 및 직장 학습( Hone 및 EdApp 과 같은 플랫폼 사용)을 통해 참여를 개선하기 위한 옵션이 계속 될 것이라고 말합니다 .

PwC에 따르면 이미 AI를 사용하고 있는 회사 의 임원 중 54%가 직원 생산성 향상을 확인하고 있으며 80% 는 자동화가 모든 비즈니스 결정에 도움이 될 것이라고 믿고 있습니다.

8. 음성 기술의 AI

음성 생체 인식 : 더 많은 기업이 암호나 PIN 대신 신원 보호를 위해 생체 인식 또는 음성 인증을 사용하는 방법을 모색할 것입니다.음성 어시스턴트는 녹음된 샘플에서 "음성 지문"을 만들고 음성을 통해 장치를 잠금 해제할 때마다 수신하는 새 음성을 비교하는 데 사용할 것입니다. 점점 더 많은 은행에서 음성 인식을 사용하여 고객이 음성 인증을 통해 계정에 액세스할 수 있도록 하고 있습니다.

음성 복제 : AI는 사람의 음성 샘플을 사용하여 새로운 오디오를 생성할 수 있습니다.이 기술은 영화, 비디오 게임 등을 위한 프로젝트 및 음성 콘텐츠의 음성 해설 녹음을 가속화할 것입니다. VoCapsule에는 My Legacy Voice 라는 "음성 은행" 플랫폼이 있습니다. 회원은 언어 장애가 발생하기 시작하면 음성 데이터에 액세스할 수 있습니다. 지정된 "주 수신자"는 원래 구성원이 사망한 경우에도 데이터에 액세스할 수 있습니다.

회사는 또한 콘텐츠 현지화를 위해 음성 복제를 사용하여 사람들이 프로모션이나 지침을 모국어로 들을 수 있도록 합니다. 한편, 영화 제작자는 이 기술을 사용하여 배우의 목소리를 조작하여 다른 언어를 말할 수 있습니다. 아티스트의 원본 녹음에서 추출한 요소를 통역사 또는 성우의 연설이 포함된 보조 트랙으로 전송합니다. 이 프로세스는 보조 번역 음성의 악센트 및 보컬 성능을 유지합니다.

9. 자동차 분야의 AI

자동차 산업은 졸음이나 질병을 감지하면 인간 운전자에게 경고하거나 자율 주행을 활성화할 수 있는 AI 기반 운전자 모니터링 시스템의 채택이 더 늘어날 것으로 예상합니다. 어댑티브 크루즈 컨트롤은 전방 충돌 경고를 보내고 차량 속도를 자동으로 조정할 수 있습니다.

또한 제조업체는 전기화가 아닌 자동화를 운전의 미래로 보고 있습니다. 르눕 리서치는 자율주행차 시장이 2021년 40억 달러에서 2030년 1864 억 달러 로 급증할 것으로 전망했다.

자율주행차 기능은 객체 감지를 위한 센서 및 레이더부터 컨볼루션 신경망에 이르기까지 계속해서 발전하고 있습니다. 이러한 네트워크는 지형을 인식하고 분류하여 경로 계획, 경로 최적화 및 궁극적으로 자율주행차가 안전하게 운전할 수 있도록 "훈련"할 수 있는 길을 열어줍니다. 또한 자율주행차가 "통신"하고 서로, 보행자 및 기타 물체와 충돌하는 것을 방지할 수 있는 차량 연결 솔루션이 등장하고 있습니다.

10. 의학 분야의 AI

정밀 의학 : AI가 전자 건강 기록을 최적화함에 따라 의료 전문가는 표적 진단을 제공하고 환자별 약물을 개발하며 치료 계획을 맞춤화할 수 있습니다.AI로 강화된 진단은 병원의 과실이나 감독으로 인해 매년 환자 4명 중 1명이 경험 하는 피해를 줄일 수 있습니다 .

가상 검사 및 분산형 임상 시험 : Telehealth는 스마트폰 솔루션 및 웨어러블의 도움을 받아 원격 신체 검사를 포함하도록 권한을 확장할 것입니다.연구 및 제약 기관은 임상 시험을 수행하는 데 동일한 장치를 사용할 수 있으므로 참가자는 설문 조사 및 평가에 응답하기 위해 시험 장소로 이동할 필요가 없습니다.

감정 AI 기술 : 감정 인식 및 생성 기능을 갖춘 AI는 자폐아, 우울증 환자 및 치매와 같은 퇴행성 질환을 가진 사람들을 참여시킬 것입니다.

비즈니스에 중요한 AI 트렌드를 주시하십시오.

광범위한 AI 애플리케이션으로 인해 마케터, 콘텐츠 제작자 및 인플루언서가 최신 개발을 주시해야 합니다. 인플루언서 마케팅 허브는 최신 AI 동향 및 도구에 대한 최신 정보를 얻을 수 있도록 도와줍니다. " 2023년 AI 마케팅에 대한 궁극적인 가이드 "에서 AI를 사용하여 비즈니스를 추진하는 방법에 대해 자세히 알아보십시오 .