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세상의 모든 IT 리서치 자료 - 넘버스 Numbers

검색 결과 약 34(0.06ms)
자료 출처 :
Global Market Insight
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발행 날짜 :
2022년 08월 23일
주요 내용 :
언어 번역 장치 시장 규모가 2022년부터 2030년까지 연간 10% 이상의 성장률을 기록한다는 전망이다. 2021년 9억 9,000만 달러 규모에서 2030년에는 약 25억 달러에 이를 것으로 추정됐다. 데이터 기반 AI 및 기계 학습을 적용한 번역 기술 및 장치 개발이 시장 성장을 가속하고 있다. 또한 각국 정부의 디지털화에 대한 요구가 확대되고, 고속 네트워크 연결과 IoT 확산이 성장을 이끌 것으로 예상된다. GMI(Global Market Insight)가 '2022년부터 2030년까지 언어 번역기 장치 시장(Language Translation Device Market, 2022-2030)' 보고서를 발표했다. 보고서는 언어 번역 장치 시장을 제품(휴대용, 웨어러블), 유형(온라인, 오프라인), 차종(승용차, 경상용차, 대형상용차), 유통 경로(온라인 플랫폼, 소매 상점), 지역으로 구분해 조사와 분석을 진행했다. GMI가 발표한 '2022년부터 2030년까지 언어 번역기 장치 시장' 보고서에 따르면, 2022년부터 2030년까지 언어 번역 장치 시장 규모가 연간 10%를 기록하며 성장할 전망이다. (자료 : Global Market Insight) 번역 장치 수요 증가를 이끌고 있는 거시적인 주요 성장 요인으로는 북미에서의 첨단 기술 채택 증가, 유럽 환자들 사이에서 의료 관광에 대한 인식 제고, 아태지역의 가처분 소독 및 높은 소비자 지출 증가, 라틴 아메리카의 항공 여행 및 승객 증가, 중동 및 아프리카의 도시화 및 인터넷 인프라 개발의 증가 등을 꼽았다.  보고서에서 주목할만한 부분은 자동차에서 언어 번역 장치 수요가 매우 높고 향후 성장 전망도 높다는 점이다. 2021년의 경우 승용차 부문에서의 언어 번역 장치 시장 매출이 40%를 차지했으며, 향후 2030년까지도 빠르게 성장할 것으로 예상했다. 이는 온보드 진단(OBD;On-board diagnostics) 기반 승용차에서 수요 증가 때문이라는 것이 보고서의 설명이다.  휴대용과 웨어러블로 구분한 제품 유형에서는 휴대용 번역 장치가 80%의 시장 점유율을 차지하며 웨어러블 장치를 앞지르고 있는 것으로 나타났다. 연결 유형은 온라인 번역이 2021년에 60% 시장 점유율을 차지한 것으로 나타났으며, 인터넷 보급에 따른 온라인 번역 확산과 소비자 수요도 증가가 견인차 역할을 한 것으로 조사됐다. 유통 경로는 온라인 플랫폼 시장의 시장 점유율이 압도적으로 높다. 특히 팬데믹으로 인해 사회적 거리두기 조치가 각국에서 시행되면서 2021년의 경우 약 70%의 시장을 점유한 것으로 나타났다고 보고서는 밝혔다. 또한, 상업용 응용 프로그램에서도 전 세계 무역량이 증가하면서 빠르게 성장하고 있다고 밝혔다. 언어 번역 장치 시장의 주요 업체로는 소스넥스트(Sourcenext Inc.)), 자르비센(Jarvisen), 치타 모바일(Cheetah Mobile), 바스코 일렉트리닉스(Vasco Electronics LLC), 웨이블리 랩(Waverly Labs Inc), 타임케틀(Timekettle) 등이 있다. ciokr@idg.co.kr
자료 출처 :
Gartner
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발행 날짜 :
2022년 08월 22일
주요 내용 :
가트너가 실시한 최신 설문조사에 따르면, 기업 경영진의 80%가 모든 비즈니스 의사결정에 자동화를 적용할 수 있다고 생각하는 것으로 나타났다. 이번 설문조사는 자동화가 디지털 비즈니스에 포함됨에 따라, 조직이 자동화 전략의 일부로 인공지능(AI) 사용을 어떻게 발전시키고 있는지에 대해 조사했다.   가트너의 애널리스트 겸 부사장인 에릭 브레테누는 “이번 설문조사는 기업들이 AI를 순수하게 전술적으로만 접근하던 방식에서 벗어나 AI를 보다 전략적으로 적용하기 시작했음을 보여준다”며, “예를 들어, 조직의 1/3이 여러 비즈니스 단위에 AI를 적용해 비즈니스 프로세스 전반에 걸친 의사결정을 지원함으로써 더욱 강력한 경쟁 차별화 요소를 창출하고 있다”고 말했다.  이 설문조사는 미국, 독일, 영국의 조직 중 AI를 배포했거나 3년 이내에 AI를 배포할 계획을 가지고 있는 응답자 699명을 대상으로 2021년 10월부터 12월까지 온라인으로 진행되었다. 가트너의 설문조사에 따르면, 평균적으로 AI 프로젝트의 54%만이 초기 파일럿 단계를 넘어 성공적으로 생산 단계까지 도달하는 것으로 나타났다. 이는 가트너가 ‘2019년 조직 내 AI 설문조사(Gartner 2019 AI in Organizations Survey)’에서 보고한 평균치인 53%에서 소폭 증가한 수치다. 가트너의 애널리스트 겸 부사장인 프란시스 카라모지스는 “AI의 확장은 계속해서 중요한 과제”라며, “조직은 자신들이 구축 중인 알고리즘을 비즈니스 가치 제안에 연결하는 데 여전히 어려움을 겪고 있으며, 이로 인해 IT 및 비즈니스 리더는 AI 모델을 운영하는 데 필요한 투자를 정당화하기 어렵다”고 말했다. 설문조사에 응답한 조직의 40%가 수천 개의 AI 모델을 배포했다고 밝혔다. 이는 조직의 거버넌스를 복잡하게 만들고, 각 모델의 투자 수익을 입증해야 하는 데이터 및 분석 리더들에게 더 높은 수준의 역량을 요구하게 한다. 인재 부족 문제는 종종 AI 이니셔티브에 영향을 미치는 것으로 가정되지만, 해당 요소는 기업의 AI 채택에 있어 큰 장애물은 아닌 것으로 확인됐다. 가트너의 설문조사에 따르면, 경영진의 72%는 필요한 AI 인재를 이미 보유하고 있거나 확보할 수 있다고 응답했다.   브레테누 부사장은 “가장 성공적인 조직은 AI 인재 확보를 위해 사내 직원 개발과 외부 인력 채용을 결합하여 사용한다”며, “새로운 AI 기술과 이러한 기술의 활용 방법을 배우고 조직 외부에서 새로운 아이디어를 얻음으로써 팀이 지속적으로 발전할 수 있도록 보장한다”고 설명했다. 설문조사에 참여한 경영진 중 3% 만이 AI 채택의 가장 큰 장벽으로 보안 및 개인 정보 보호 문제를 꼽았다. 하지만 조직의 41%가 이전에 AI 개인 정보 유출 또는 보안 사고가 발생한 적이 있다고 응답했다. AI 보안에 관하여 조직이 가장 우려하는 대상을 묻는 질문에서 응답자의 50%가 ‘경쟁업체, 파트너 또는 기타 서드파티’를, 49%가 ‘악의적인 해커’를 꼽았다. 그러나 AI 보안 또는 개인 정보 보호 사고를 겪은 조직 중 60%가 내부 당사자에 의한 데이터 손상 경험이 있는 것으로 나타났다. 브레테누 부사장은 “대부분의 AI 보안 문제가 내부자에 의해 발생된다는 점을 감안할 때, 조직은 종종 AI 보안에 대한 잘못된 인식을 갖고 있다”며, “공격 탐지 및 예방도 중요하지만, AI 보안을 위한 노력은 인적 위험을 최소화하는 데 동등하게 초점이 맞춰질 필요가 있다”고 강조했다. 한편, 가트너의 애널리스트들은 ‘가트너 데이터 & 분석 서밋 2022’에서 데이터 및 분석 트렌드에 대한 추가적인 분석을 제공한다. 행사는 8월 22∼24일 미국 올랜도, 9월 14∼16일 일본 도쿄, 9월 19∼20일 인도 뭄바이, 11월 7∼8일에 호주 시드니에서 개최된다.  editor@itworld.co.kr
자료 출처 :
Forrester Research
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발행 날짜 :
2022년 08월 08일
주요 내용 :
"아시아 태평양의 5대 경제국인 인도, 일본, 중국, 한국, 호주의 노동 인구가 유럽과 북미보다 물리적 로봇 자동화로 인해 더 큰 위험에 처해 있다. 2040년까지 6,300만 개의 일자리가 자동화로 인해 사라질 것으로 예상되며, 건설 및 농업과 같이 자동화에 더 민감한 산업 전반에 걸쳐 2억 4,700만 개 이상의 일자리가 위험에 처할 것으로 예상된다." 포레스터 리서치가 '2020년부터 2040년까지 일자리의 미래 전망(Future Of Jobs Forecast, 2020 To 2040 (India, China, South Korea, Australia, And Japan))' 보고서를 발표했다. 보고서는 아시아 경제를 주도하는 인도, 일본, 중국, 한국, 호주에서 산업 및 경제 환경의 변화에 따라 적지 않은 일자리가 사라지고 새로 창출될 것으로 진단했다. 이 조사 기관은 우선 탄소 중립을 국가 차원에서 선포하고 이를 위한 정책을 진행하면서, 이와 관련해 생겨난 새로운 사업 분야에서 많은 일자리가 창출될 것으로 전망했다. 2040년까지 재생 에너지, 스마트 도시 및 인프라 전문 서비스 분야에서 약 2,850만 개의 새로운 일자리가 생길 것으로 추정했다. 하지만 도매, 소매, 운송, 숙박 및 레저 부문에 걸쳐 자동화로 인한 일자리 감소가 약 1,370만 개에 달할 것으로 예상했다. 아울러 각 나라마다 처한 사회 및 경제 환경이 다르기 때문에 앞으로 20년 동안 변화하는 노동 시장에서 서로 다른 도전과 기회에 직면할 것으로 분석했다. 인구 증가 또는 감소, 인건비, 노동 인구 고령화, 낮은 출산율 등 다양한 요소가 노동 환경과 일자리에 영향을 줄 것으로 보고서는 내다봤다. 다음은 포레스터 리서치가 분석한 아시아 주요 5개국이 당면한 도전 과제와 예상 시나리오다. 인도는 상대적으로 젊은 노동력을 보유하고 있어 향후 20년 동안 약 1억 6,00만 명의 새로운 노동자가 생겨나 2040년이 되면 노동 인구가 약 11억 명이 될 것으로 예측헀다. 인도 일자리의 69%가 자동화의 위협을 받고 있지만, 인도의 주요 우선순위는 노동력에 진입하는 신규 근로자를 수용하기 위한 일자리 창출이 될 것이다. 일본과 한국은 노동 인구의 고령화가 큰 영향을 줄 것으로 진단했다. 일본은 노동력의 고령화와 낮은 출산율로 인해 2020년에서 2040년 사이에 19%의 노동 인구가 줄어들고, 2050년이 되면 거의 1/3로 감소할 것으로 예상했다. 한국은 노동 인구의 고령화와 더불어 자동화에 더욱 민감한 건설 및 농업의 의존도로 인해, 향후 20년 동안 23% 노동력이 감소할 것으로 전망했다. 중국은 2040년까지 노동 인구가 11% 감소하고, 자동화로 인해 7%의 일자리가 사라질 것으로 예측했다. ICT 산업의 일자리 증가는 자동화 일자리 손실을 상쇄하는 데 도움이 될 것이며, 2040년까지 380만 개의 새로운 일자리가 추가로 창출될 것이라고 보고서는 밝혔다. 호주는 미국과 마찬가지로 근로자 1인당 GDP가 높기 때문에, 기업은 생산성을 높이고 인건비를 줄이기 위해 작업을 자동화하도록 장려하고 있다. 이로 인해 호주에서는 2040년까지 자동화로 인해 일자리의 11%가 사라질 것이다. 자동화하기 어려운 컨설팅, 과학 및 기술 서비스 분야의 일자리는 특히 ICT 산업에서 가장 빠르게 성장할 것으로 전망했다. ciokr@idg.co.kr
자료 출처 :
한국IDG
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발행 날짜 :
2022년 08월 03일
주요 내용 :
오늘날 디지털 트랜스포메이션을 추구하는 기업에 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 필수로 여겨진다. 시장의 흐름을 읽을 수 있는 새로운 인사이트를 찾아내고 업무를 자동화하는 것은 물론 공급망을 최적화하고 마케팅 성과를 극대화하려면 이 두 기술을 얼마나 잘 사용하느냐가 중요하다. 그렇다면 현재 우리 기업은 AI/ML 기술을 얼마나 어떻게 도입해 어떤 업무에 활용하고 있을까? 조사 결과 최근 2~3년 사이 국내에서 AI/ML 기술이 빠르게 확산한 것으로 나타났다. AI/ML 기술별, 기업규모별 도입, 활용 트렌드의 차이도 명확했다. 구체적인 솔루션 선택에 도움이 되도록 기업이 실제 도입해 사용하는 업체와 제품, 서비스 등도 확인했다. 주요 내용 - 국내 기업 10곳 중 4곳은 AI/ML 이미 활용 중 - 가장 선호하는 AI/ML 기술은 머신러닝/딥러닝 플랫폼과 가상 에이전트 - 머신러닝/딥러닝 ‘대세’, 챗봇 ‘내림세’, 자연어 처리 ‘오름세’ - 주로 IT 업무와 고객 서비스에 적용 - 도입 방식은 상용 솔루션 구매가 압도적 - 해외 클라우드 업체와 국내 IT 서비스 업체가 두각 - AI/ML 도입 시 가장 큰 어려움은 인력과 데이터 - 기업 10곳 중 8곳 “기대했던 효과 얻었다” - 중견기업은 AI/ML의 '무덤' 혹은 '기회의 땅' - 국내 AI/ML 시장의 본격 성장은 지금부터
자료 출처 :
ESG
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발행 날짜 :
2022년 07월 12일
주요 내용 :
인간 사이의 커뮤니케이션에서 기계의 로그에 이르기까지 수많은 데이터를 수집할 터다. 그러나 이러한 '다크 데이터'를 제대로 활용할 계획이 꼼꼼하게 수립된 경우는 드물다. 준수한 거버넌스와 AI가 상황을 바꿀 수 있다.  수집하는 데이터로부터 비즈니스적 가치를 끌어내고 싶어하는 IT 리더들은 각종 문제에 직면하기 마련이다. 그러나 특히 간과되는 문제가 하나 있다. 이는 수집 및 저장되고 있음에도 불구하고 제대로 활용되지 못하는 데이터 한 종류와 관련이 있다.  물리학의 암흑 물질(Dark Matter)에서 따온 ‘다크 데이터’는 비즈니스 수행 과정에서 정기적으로 수집되는 정보를 말한다. 직원, 고객, 비즈니스 프로세스에 의해 생성되는 데이터다. 기계, 애플리케이션, 보안 시스템에 의해 로그 파일로써 흔히 생성된다. 준법감시 목적으로 반드시 저장해야 하는 데이터인 경우도 있으며, 절대로 저장하지 않아야 하는 민감한 데이터인 경우도 있다. 가트너에 따르면, 기업 정보라는 이름의 우주의 대부분이 ‘다크 데이터’로 구성되어 있다. 많은 기업들이 이 데이터를 얼마나 많이 보유하고 있는지조차 모르고 있다. 이로 인해 준법감시 및 사이버 보안 위험이 증가하며, 당연히 비용도 증가하게 된다. 보유하고 있는 다크 데이터, 보관 장소, 포함된 정보를 파악하는 것이 이 다크 데이터를 보호하고 보관하지 말아야 하는 것들을 삭제하기 위한 필수적인 단계다. 하지만 이런 숨겨진 데이터와 관련한 진정한 이점은 실제로 비즈니스에 도움이 되도록 사용할 때 드러난다. 하지만 다크 데이터 마이닝은 쉬운 일이 아니다. 형식이 광범위한데다, 형식이 전혀 없을 수 있다. 스캔 된 문서 또는 오디오 또는 비디오 파일 형식인 사례도 있다. 다크 데이터를 비즈니스 기회로 전환하는 사례와 다크 데이터 활용에 대한 업계의 조언을 살펴본다.   Image Credit : Getty Images Bank 레이스 카 드라이버의 오디오 5년 동안 인비전 레이싱(Envision Racing)은 20명 이상의 드라이버가 운전한 100회 이상의 포뮬러 E 레이스에서 오디오 기록물을 수집해왔다. “라디오 스트림이 누구든 들을 수 있도록 개방 주파수로 전송된다”라고 이 인비전 레이싱이 이 데이터를 활용할 수 있도록 도운 컨설팅 기업 젠팩트(Genpact)의 글로벌 분석 리더 아마레쉬 트리패시가 말했다. 영국에 위치한 이 레이싱 팀의 레이스 엔지니어들은 과거 이 데이터에 주목한 적이 있었다. 다른 드라이버가 말하는 내용을 이해하면 인비전 레이싱의 드라이버의 레이싱 전략에 도움이 될 수 있을 것이라는 기대에서였다. 그러나 드라이버들이 사용하는 코드 이름과 두문자어 때문에 말의 내용을 이해하는 것 자체가 트리패시가 말했다. 그는 “그러나 어택 모드를 사용하는 시기, 드라이버를 추월하는 시점, 브레이크를 적용하는 시점 등의 정보가 담겨 있는 것이 분명했다”라고 말했다. 인비전 레이싱과 젠팩트는 일단 타이어, 배터리, 브레이크 등 자체 차량의 센서 데이터를 수집하고 풍속과 강수량 등의 외부 데이터를 제공업체로부터 구매했다. 이어 자연어 처리를 활용하여 이를 분석하는 딥러닝 모델을 구축했다. 데이터 파이프라인 준비부터 데이터 수집, 노이즈 필터링, 유의미한 대화 획득까지 6개월이 소요됐다. 트리패시는 인간이 오디오를 듣는 경우에는 내용을 파악하는 데 5~10초가 소요되며, 이 지연 시간 때문에 데이터 활용에 어려움이 있었다고 전했다. 그러나 이제 AI 모델의 예측 및 인사이트 덕분에 그들은 1~2초 만에 대응할 수 있다. 7월, 뉴욕에서 열린 ABB FIA 포뮬러 E 월드 챔피언십에서 인비전 레이싱 팀은 1위와 3위를 차지했다. 트리패시는 이전에 다크 데이터였던 것을 활용한 덕분이라고 말했다. 다크 데이터의 황금 영역 : 인간 생성 데이터 인비전 레이싱의 오디오 파일은 인간이 다른 인간과 소통하는 과정에서 생성된 다크 데이터의 예이다. 이런 종류의 다크 데이터는 기업에 매우 유용할 수 있다고 데이터 보관 플랫폼 제공기업 ZL 테크놀로지스(ZL Technologies)의 공동 설립자 겸 CEO 콘 레옹이 말했다. 그는 “문화, 성과, 영향력, 전문성, 참여 등 기업의 인간적 측면의 모든 요소를 이해하는 데 놀랍도록 유용하다. 매일 엄청난 양의 디지털 정보와 지식이 만들어지지만 제대로 활용되지 못한다”라고 말했다. 가령 이메일, 메시지, 파일에 포함된 정보는 조직 내 직원 사이의 관계에 대한 인사이트를 도출하는 데 도움이 될 수 있다. 레옹은 “기업의 시간 중 80%가 의사소통에 소요된다. 하지만 의사소통 데이터가 분석되는 경우는 드물다”라고 말했다. 여기에는 이유가 있다. 인간이 생성한 비구조적 데이터를 처리하기란 특별히 어렵다. 이런 의사소통 데이터를 처리하기 위해 데이터 웨어하우스를 구성하지도 않는다. 게다가 이런 의사소통 정보를 수집하면 준법감시, 프라이버시 등과 관련해 새로운 문제가 발생할 수 있다. 레옹은 “이런 데이터를 데이터 레이크로 수집하면 또다른 사일로가 형성되고 프라이버시 및 준법감시 위험이 증가할 수 있다”라고 말했다. 그러나 대안이 있다. 이러한 데이터를 현재의 위치에 그대로 남겨두고 검색성을 위해 인덱스 및 메타데이터 계층을 추가할 수 있다. 데이터를 제자리에 남겨두면 기존의 준법감시 구조 안에도 남게 된다고 그가 말했다. 효과적인 거버넌스가 열쇠 다크 데이터를 취급하는 다른 접근방식은 ‘추적성’(traceability)으로 시작하는 것이다. 앤시 페트렐라는 “긍정적인 발전이 이루어지고 있다. 이제 다크 데이터가 활용할 수 있는 미지의 자원으로 인식되고 있다”고 말했다. 페트렐라는 데이터 가관측성 제공기업 켄수(Kensu)의 설립자이기도 하다. 그는 “다크 데이터 활용의 문제점은 (특히 데이터 수집 위치와 방법과 관련하여) 낮은 수준의 신뢰도이다. 관찰가능성은 데이터 계통을 투명하게 하여 추적 가능하게 할 수 있다. 추적성을 확보하면 이런 데이터를 활용해 AI 모델을 훈련시킬 수 있게 된다”라고 말했다. 규제, 위험, 준법감시 사안 전문 글로벌 자문 기업 스톤턴(StoneTurn)의 상무이사 척 소하는 기업의 보편적인 접근방식(모든 것을 데이터 레이크에 넣기)이 다크 데이터 측면에서 상당한 위험을 유발한다는 점에 동의했다. 기업들이 몇 년 동안 데이터를 데이터 레이크로 전송해온 금융 서비스 산업에서 특히 그렇다는 설명이다.  그는 “일반적인 기업에서 IT 부서는 임의로 모든 가용 데이터를 일부 기본적인 메타데이터와 함께 한 곳에 모아두며 비즈니스 팀들과 공유하는 프로세스를 구축하곤 한다”라고 말했다. 필요한 분석 인력을 내부적으로 보유하고 있거나 특정 사용 사례를 위해 외부 컨설턴트를 고용하는 비즈니스 팀에게 효과적이다. 하지만 대부분의 경우 이런 이니셔티브는 부분적인 성공일 뿐이라고 소하가 말했다. 소하는 대신 이미 개별적인 사업부들 내부에서 제공되고 있는 적절한 운영 데이터 사이의 점들을 연결하라고 조언했다. 이런 관계를 파악하면 인사이트를 생성하여 다크 데이터의 활용성을 높이면서도 위험성을 낮출 수 있다는 설명이다. “다크 데이터에서 공백을 메우기 위해 살펴보아야 하는 곳의 우선순위를 설정할 수도 있다”라고 그는 말했다. 마지막으로 그는 AI가 비구조적 데이터를 이해하도록 돕는 데 매우 유용할 수 있다고 말했다. 그는 “머신러닝과 AI 기법을 활용한다면, 다크 데이터의 1%만 살펴봐도 적합성을 분류할 수 있다. 그리고 강화 학습 모델은 남은 데이터의 적합성 점수를 신속하게 생성하여 어떤 데이터를 더 긴밀하게 살펴볼지에 대한 우선순위를 설정할 수 있다”라고 말했다. AI를 활용하여 가치 얻어내기 다크 데이터를 처리하기 위한 일반적인 AI 기반 솔루션으로는 아마존(Amazon)의 텍스트랙트(Textract), 마이크로소프트(Microsoft)의 ACS(Azure Cognitive Services), IBM의 데이터캡(Datacap)뿐 아니라 구글(Google)의 클라우드 비전(Cloud Vision), 다큐먼트(Document), 오토ML(AutoML), NLP API 등이 있다. 인비전 레이싱과의 협력관계에서 젠팩트는 내부적으로 머신러닝 알고리즘을 개발했다고 트리패시가 말했다. 이를 위해 도커(Docker), 쿠버네티스(Kubernetes), 자바(Java), 파이썬(Python)뿐 아니라 NLP, 딥러닝, 머신러닝 알고리즘 개발에 대한 지식이 필요했다고 말하면서 그는 ML옵스(MlOps) 아키텍트가 전체 프로세스를 관리했다고 덧붙였다. 안타깝게도 이런 역량은 활용하기 어렵고 영입하기도 어렵다. 스플렁크(Splunk)가 지난 가을 공개한 보고서에 따르면 조사에 참여한 1,300명 이상의 IT 및 비즈니스 의사결정자 중 10%만이 AI를 활용해 다크 데이터 문제를 해결하고 있다고 말했다. 필요한 스킬의 부재가 데이터 자체의 양에 이어 두 번째로 큰 다크 데이터 활용의 주요 장애물이었다. 문제(그리고 기회) 증가 위험과 기회를 동시에 품은 다크 데이터는 나날이 늘어가고 있다. 기업의 다크 데이터의 비율에 대한 추정치는 산업별로 다르지만 대략 40%~90% 선이다. 퀘스트(Quest)가 후원한 ‘ESG(Enterprise Strategy Group)의 7월 보고서’에 따르면 전체 데이터의 평균 47%가 다크 데이터로 추정된다. 기업이 보유한 데이터의 70% 이상이 다크 데이터라고 답한 응답자는 1/5에 달했다. 스플렁크의 조사에서도 유사한 현실이 포착됐다. 전체 기업 데이터의 평균 55%가 다크 데이터로 조사됐으며, 응답자 중 1/3이 조직의 데이터 중 75% 이상이 다크 데이터라고 대답했다. 특히 응답자 중 60%는 조직의 데이터 중 절반 이상이 전혀 수집되지 않고 있고 대부분은 존재조차 파악되지 않고 있다고 응답했다. ciokr@idg.co.kr
자료 출처 :
Plex Systems, Rockwell Automation
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발행 날짜 :
2022년 07월 07일
주요 내용 :
로크웰 오토메이션의 계열사이자 클라우드 기반 스마트 제조 솔루션 전문 업체인 플렉스 시스템이 7번째 연례 조사보고서 ‘스마트 제조 현황 보고서(The State of Smart Manufacturing Report)’를 발표했다.  이번 조사는 자동차, 항공우주, 식음료, 전자제품, 소비재, 플라스틱 및 고무, 정밀 금속 성형 등 다양한 산업의 300여 개 제조업체를 대상으로 진행됐으며 글로벌 제조업 동향과 과제, 향후 전망에 대한 인사이트를 담고 있다. 플렉스 시스템 최고기술책임자 제리 포스터는 “이번 조사보고서는 제조업체들이 자사의 기술 전략을 벤치마킹할 수 있도록 지원하고 스마트 제조의 우수사례를 채택해 경쟁력을 유지하고 발전할 수 있도록 하는데 도움이 될 것”이라며 “조사 결과, 프로세스 정비와 현안 문제 해결이 목표인 제조업체들은 스마트 제조 기술 활용에 역점을 둠으로써 비즈니스 문제에 대처하고 성과를 향상시키고 있음을 알 수 있었다”고 설명했다. 이번 보고서에 따르면, 스마트 제조 기술의 도입은 팬데믹 중에도 가속화된 것으로 나타났다. 스마트 제조는 2021년 전 세계적으로 50% 도입됐으며 향후 2022년 말까지 가속화돼 75%가 스마트 제조의 일부 구성을 채택할 것으로 예측된다. 또한, 제조업체들이 이미 안고 있던 문제들은 팬데믹으로 인해 노출됐고 더욱 악화된 것으로 나타났다. 특히 아태 지역 제조업체들은 숙련된 근로자 부족, 경쟁, 공급망 단절 등에 직면했으며 응답 기업의 93%가 스마트 제조가 기업의 미래 성공에 기여하는 핵심요소라고 답했다. 스마트 제조 기술은 업계의 주요 문제들을 해결하고 있는 것으로 드러났다. 팬데믹으로 인해 특히 아태지역 내 스마트 제조 도입이 가속화됐고, 아태지역의 제조업체들은 비즈니스 프로세스 자동화, 자동화된 프로세스 시행 및 공급망 기획을 구현할 계획이라고 답했다. 아태지역 기업의 93%는 스마트 제조 기술이 기업의 미래 성공에 중요한 요소라고 인식하고 있으며, 이 비율은 북미(84%), 유럽, 중동 및 아프리카(75%) 지역 대비 높았다. 스마트 제조에 긍정적인 인식을 갖고 있는 대다수 아태지역 기업들은 향후 7개월에서 11개월 내에 스마트 제조 기술을 채택할 것”이라고 밝혔다.   ⓒ 플렉스 시스템 한편, 이번 조사의 응답 기업의 절반 이상은 제조 프로세스의 모든 부분이 중요하지만, 생산관리시스템(MES)을 가장 중요한 스마트 제조 이니셔티브로 꼽았다. 그 뒤로는 전사적자원관리(ERP), 자산성과관리, 품질관리시스템(QMS), 공급망계획(SCP) 순이었다. 이외에도 머신러닝과 인공지능(AI)은 제조업체들이 향후 5년 안에 우선적으로 활용할 기술이며, 아태지역 제조사들은 50% 이상이 리스크 저감을 위해 클라우드를 채택하는 것으로 나타났다. 플렉스 시스템 아태지역 세일즈 책임자 스티븐 추는 “아시아의 제조업체들은 팬데믹, 그리고 동유럽에서 발발한 전쟁 등 세계적인 위기 상황으로 인한 악영향을 받았다”며, “전 세계 제조 총량의 절반을 차지하는 핵심 허브인 아태지역 경제권은 제조업을 기반으로 포스트 팬데믹 시대의 재건을 추진하고 있으며, 클라우드 기반 기술과 같은 스마트 제조 솔루션은 아태지역 제조업체들의 경쟁력을 유지, 발전시키고 비즈니스 결과를 개선하는 데 필수 사항이 되었다”고 말했다. editor@itworld.co.kr
자료 출처 :
테스트웍스
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발행 날짜 :
2022년 06월 16일
주요 내용 :
테스트웍스는 ‘스마트테크 코리아 2022’ 참여 및 관람 기업들 중에서 설문을 통해 ‘현재 인공지능(AI) 서비스를 도입 및 고려하고 있다’고 답변한 458명의 담당자들을 대상으로 조사한 ‘AI 도입 현황’ 결과를 발표했다. 응답자 458명은 대기업 및 중견기업 27%, 중소기업 55%, 공공 13%, 대학 2%, 기타 4%로 구성됐다.  테스트웍스가 발표한 ‘AI 도입 현황’ 조사 결과의 주요 내용을 살펴보면, 응답자들이 가장 관심을 보여준 분야는 메타버스가 1위(26%), 스마트 팩토리(19%)가 2위였다.   ⓒ 테스트웍스 인공지능의 도입은 기획 단계가 72%로 가장 많았고, 신성장 동력으로 고려한다는 응답이 36%, 신규 사업의 일환으로 고려하고 있다는 답변이 31%를 차지했으며, 인공지능의 활용 단계와 함께 인공지능 활용 사업이 지속적으로 증가할 것으로 보인다.   ⓒ 테스트웍스 인공지능 비즈니스 개발을 위해 외부와 협력하고자 하는 서비스는 데이터 수집(36%)과 라벨링(20%)이 가장 많았다. 또 응답자 중 84%가 인공지능 학습용 데이터를 수집/가공할 계획이 있다고 답변했다. 이는 학습용 데이터의 중요성이 커지고 있는 가운데 ‘데이터 중심(Data-Centric) AI’의 트렌드를 보여주는 조사 결과였다. 특히, 71%의 응답자가 AI 모델 개발을 위해 유사한 데이터에 대한 구매의사가 있다고 답했다.   ⓒ 테스트웍스 협력 기업으로 선호하는 기업은 일부 서비스를 전문적으로 제공하는 기업이 34%, 전체 서비스를 제공하는 기업이 47%를 차지해 ‘원스톱 솔루션(One-Stop Solution)’에 대한 요구사항이 높다는 점을 확인할 수 있었다. 테스트웍스는 고객 맞춤화된 데이터의 수집 가공 서비스와 함께 모델 개발 서비스도 제공하고 있다. 모델 개발 서비스는 수집 가공된 데이터의 품질을 검증하면서, 모델 자체로 활용될 수 있고, 고객사에서 개발하는 모델의 사전 학습 모델로 기능할 수 있는 활용도 높은 서비스이다. 데이터의 유형도 다양해지고 있다. 기존 이미지나 영상, 텍스트에 이어, 3D 데이터(15%)의 활용도 크게 높아지고 있다. 또한, 특수 데이터인 3D 라이다(LiDAR: 위치 감지)와 4D 등의 특수 데이터에 대한 관심이 늘어난 것을 확인할 수 있었다.   ⓒ 테스트웍스 외부 데이터 수집 가공 서비스를 이용한 응답자 중 만족했다고 응답한 비율은 59%였다. 평가 항목 중 단연 두드러진 것은 ‘가격’으로 만족의 원인에서도, 불만족의 원인에서도 각각 49%, 50%로 주된 요소를 차지했다. ‘가격’ 이슈 다음으로는 ‘데이터 품질’, ‘성능’, ‘납품 기한 준수’ 등이 차지했다. editor@itworld.co.kr
자료 출처 :
Gartner
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발행 날짜 :
2022년 06월 15일
주요 내용 :
"현재 진행 중인 금융 인공지능 프로젝트의 절반이 2024년까지 연기되거나 취소된다. AI용 비즈니스 프로세스 아웃소싱(BPO;Business Process Outsourcing) 사용은 2년 이내에 6%에서 40%로 증가한다. CFO는 사내에서 AI 사용을 확대하는 데 큰 장벽에 직면해 있으며, 디지털 혁신 목표를 달성하기 위해 점점 더 비즈니스 BPO 솔루션으로 눈을 돌릴 것이다." 가트너가 CFO와 재무 담당 임원을 위한 컨퍼런스(Gartner CFO & Finance Executive Conference)에서 금융 분야에서의 디지털 자동화와 인공지능 기술을 기반으로 한 프로젝트가, 기대했던 효과를 달성하지 못하고 중단이나 연기될 가능성이 높을 것으로 전망했다. 이렇게 자체적으로 진행하던 프로젝트가 위기를 겪으면서 아웃소싱 솔루션에 대한 수요가 증가할 것이라는 것이 가트너의 분석이다. 이 시장조사기관에 따르면 금융 분야에서 인공지능을 도입하고 이를 확장하려고 할 때 재무 부서는 다음과 같은 세 가지 주요 문제에 직면할 수 있다. 첫째는 높은 비용의 문제를 넘어야 한다. 사내에서 인프라를 구축하려면 클라우드 호스팅에 대한 선행 투자, 인프라 유지 관리를 위한 새로운 전문 기술 습득, 계속 증가하는 사용자 기반 관리에 들어가는 추가적인 보안 투자가 필요하다. 둘째는 시민 개발자(citizen developers)의 양성과 확산을 위한 해결 방안이 있어야 한다. 새로운 기술을 업무 현장에 적용해서 가시적인 효과를 거두려면, 현업 종사자가 직접 기술을 이해하고 업무에 적용할 수 있어야 한다. 이른바 시민 개발자를 사내에서 빠르고 효율적으로 육성하고 이들을 핵심 작업에 배치할 수 있어야 한다. 하지만 인공 지능 모델은 지속적인 모니터링과 빈번한 재교육이 필요한 만큼 효과적으로 대응하기가 쉽지 않다. 셋째는 시민 개발자 간의 기술 격차도 넘어야 할 산이다. 시민 개발자는 IT 시스템이나 서비스를 운영하고 대응하는데 필요한 기술적인 기반이 없거나 약할 수밖에 없다. 워크플로우를 관리하며 빈번하게 변경되는 다양한 변수와 환경에 즉각적이고 효율적으로 대응할 수 있는 기술을 가지고 있지 않다. 가트너의 산제이 참파네리 이사는 "재무 부서가 AI의 토대를 마련하는 데 있어 합리적인 진전을 이루었지만, 기능 전반에 걸친 사용의 복잡성을 관리할 수 있는 솔루션을 확장하려고 시도할 때 문제가 발생한다. 확장 가능한 인프라를 자체적으로 구축하는 초기 비용과 확장된 시민 개발자에 대한 과도한 의존으로 인해 많은 CFO가 현재 전략을 재고하게 될 것이다"라고 진단했다. 아울러 "금융 분야의 디지털 자동화의 상당수는 진정한 자동화 프로세스가 부족하기 때문에 자동화 작업의 상당 부분이 실패하게 된다. 따라서 CFO는 AI를 운영하는 데 도움이 필요하고, 제한된 리소스를 최고의 효율성을 제공하는 프로젝트에 집중할 수 있도록 해야 한다. 이러한 현실은 AI용 BPO 제공 업체의 사용을 크게 증가시킬 것이다"라고 분석했다. 가트너는 현재 AI 지원 BPO를 활용하는 비율이 6%에 불과하다고 밝혔다. 하지만 BPO 솔루션이 가진 시장 준비성, 규모의 경제, 모듈식 접근 방식이라는 세 가지 장점 덕분에, 향후 사용량이 빠르게 증가해 2024년에는 40%까지 증가할 것으로 내다봤다. CFO 입장에서 기대할 수 있는 BPO가 가진 장점이 더욱 분명해지면서 자연스럽게 BPO 활용이 증가할 것으로 예상했다. 시장 준비성은 이미 85%의 벤더가 거래 프로세스 제공을 위한 AI 서비스를 제공하고, 대다수 벤더가 클라우드 인증을 보유하고 있다는 점을 꼽았다. 규모의 경제는 내부에서는 거의 불가능한 방식으로 확장이 가능한 데이터 세트와 전 세계적인 인재 풀(pool)을 제공하는 것을 의미한다. 모듈식 접근은 BPO 제공 업체에서는 다양한 솔루션을 가지고 있고, 핵심 엔진으로 AI 기술을 활용하고 있다는 것이다. ciokr@idg.co.kr
자료 출처 :
Juniper Networks
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발행 날짜 :
2022년 06월 15일
주요 내용 :
주니퍼 네트웍스가 지난 12개월 동안 엔터프라이즈 AI 도입 증가에 따른 조직의 실질적인 이점을 보여주는 글로벌 연구 프로젝트 결과를 발표했다. 그러나 여전히 숙련된 인력 부족과 미흡한 거버넌스 정책으로 인해 해결해야 할 과제가 남아있는 것으로 나타났다. 이 두 가지는 개인 정보 보호, 규제 준수, 해킹 및 AI 테러를 고려할 때 책임감 있는 AI 확대를 관리하기 위해 반드시 필요하다고 업체 측은 설명했다.   ⓒ 주니퍼 네트웍스 주니퍼는 웨이크필드 리서치와 협력해 조직의 AI 및 머신러닝(ML) 계획과 도입에 직접적으로 관여하고 있는 전 세계 700명의 고위 IT 리더를 대상으로 설문 조사를 실시했다. 이 설문조사는 AI의 가치, 구현 성숙도, 과제에 대한 인식을 측정한다. 올해 설문 조사에 따르면 기업은 팬데믹으로 인한 디지털 가속화와 AI 도구의 비약적인 발전으로 인해 PoC와 제한적인 시범 도입을 넘어 조직 전체에 AI를 구현하고 있는 것으로 나타났다. APAC 지역 응답자의 92%는 자사에서 이미 AI 기반 솔루션을 활용해 의사 결정을 자동화하거나, 지원하고 있다고 답했다. 2021년 보고서에서는 42%만이 그렇게 답했다. APAC 조직에서 AI 활용률이 이처럼 증가한 것은 AI가 가져다줄 수 있는 이점 때문이다. 응답자의 52%는 AI가 업무에서 ‘위험을 줄이고 품질을 높이는 데 도움이 될 것’이라는 데 동의했다. 그러나 APAC 응답자의 23%만이 업무 수행을 AI에 크게 의존한다고 답했다. 이는 AI의 장점에 대한 강한 믿음은 있지만, 완전히 신뢰하지는 않고 있다는 것을 시사한다. 설문 조사 결과에서 확인된 효과적인 AI 거버넌스의 필요성도 이 부분과 일맥상통한다. 전 세계 IT 리더의 95%가 효과적인 정책이 향후 법안에 대비하는 데 중요하다고 동의했다. APAC 응답자의 61%가 AI가 계속해서 비즈니스와 생활의 더 많은 측면에 활용되는 상황에서 AI를 효과적으로 관리하기 위한 더 많은 조치가 필요하다고 답했다. APAC IT 리더의 절반 이상(51%)이 자신들의 조직이 EMEA 및 북미 지역 조직들 대비 AI 거버넌스 성숙도 측면에서 더 높은 단계에 있다고 인식하고 있다. 주니퍼 네트웍스 APAC 시스템 엔지니어링 책임자인 리 밍 카이는 “이번 설문조사 결과는 총체적인 AI 준비태세의 중요성을 명확하게 보여주며, APAC IT 리더들이 AI 도입의 최전선에 있음을 확인시켜 준다”며, “기술 도입과 구현의 다음 단계는 기업을 보호할 뿐만 아니라 솔루션에 대한 사용자들의 믿음을 강화하는 필수 거버넌스 프로토콜을 구현함으로써 조직이 AI를 책임감 있게 사용할 수 있도록 관리하는 것”이라고 말했다.  이번 연구에서 확인된 주요 결과는 AI 의존도 증가에도 불구하고 IT 리더들은 AI가 사람을 대체하는 것이 아니라 직원이 보다 전략적인 작업에 집중할 수 있는 시간을 확보함으로써 직원 경험을 개선할 수 있다고 생각한다. APAC 지역 IT 리더 중 약 절반이 AI를 통해 직원들이 보다 혁신적인 업무에 주력하고(54%), 새로운 기술을 습득하고(48%), 참여도를 높일 수 있다고(50%) 말했다. AI 도입이 증가함에 따라 엔터프라이즈 차원에서 AI 솔루션 보안의 중요성을 지원하는 것이 중요하다. APAC의 AI/ML 리더들은 AI에 대한 적절한 감독이 이루어지지 않을 경우 가속화된 해킹이나 AI 테러(44%), 개인 정보 보호(41%)와 같은 위험이 발생할 수 있음을 우려한다. 규제 준수(24%), 인력 손실(27%)도 주요 위험으로 간주된다. APAC 지역의 거의 모든 IT 리더들(96%)이 향후 12개월 간 네트워킹/클라우드(23%), IT 인프라(25%), 공급망(13%)에서 AI가 조직 내 위험을 줄이고 품질을 높이는 데 도움이 될 것이라고 말한다. 이러한 업무들이 AI 구현을 통해 혜택을 얻을 수 있는 가장 큰 잠재력이 있는 것으로 보인다.  APAC 지역 AI/ML 리더들은 새로 습득한 AI 기술을 적용할 수 있는 도구와 기회 제공(38%), AI를 포함하도록 성과 지표 업데이트(45%), 신규 기술과 역할을 파악하는 인력 계획 개발(40%), 학습 및 개발 프레임워크 변경(50%) 등 직원들이 AI 성장을 따라갈 수 있도록 지원하는 조치를 마련하고 있다. editor@itworld.co.kr
자료 출처 :
Foundry, IDG
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발행 날짜 :
2022년 06월 02일
주요 내용 :
데이터는 이제 중요한 상품이자 자산이다. 2022년 CIO 현황 보고서에 따르면 IT 리더 중 35%가 올 해 자체 조직에서 데이터 분석이 대부분의 IT 투자를 견인할 것이라고 밝혔으며, 58%는 내년에 데이터 분석 활용이 확산할 것이라고 밝혔다. 데이터는 다양한 형태를 가지지만, 아마도 가장 큰 미개발 데이터 풀은 텍스트일 것이다. 소셜 피드는 말할 것도 없이 특허, 제품 사양, 학문적 출판물, 시장 조사, 뉴스는 모두 텍스트가 주된 구성요소이며 텍스트의 양은 지속적으로 증가하고 있다.  ‘파운드리(Foundry)의 2022년 데이터 및 분석 조사’에 따르면 IT 리더 중 36%는 이런 비구조적 데이터 관리가 가장 큰 문제라고 생각하고 있다. 조사 기업 럭스 리서치(Lux Research)는 NLP 기술, 특히 토픽 모델링이 데이터의 가치를 발현하기 위한 핵심 도구가 되고 있다고 밝히기도 했다. NLP는 컴퓨터가 언어를 이해, 처리, 생성할 수 있도록 훈련시키는 AI의 한 영역이다. 검색 엔진, 기계 번역 서비스, 음성 비서는 모두 NLP에 기반한다. 예를 들어, 토픽 모델링은 단어를 그룹화하여 특정 개념의 하위 범주로 분류하는 NLP 기법이다.  럭스 리서치에 따르면 토픽 모델링을 통해 조직이 문서와 특정 주제를 연계시킨 후 시간이 지남에 따라 한 주제의 증가 트렌드 등의 데이터를 추출할 수 있다. 또 토픽 모델링을 사용하면 주어진 문서에 대해 ‘지문’을 수립한 후 유사한 지문을 가진 다른 문서를 발견할 수 있다. 비즈니스 부문에서 AI에 대한 관심이 커지면서 조직들이 텍스트 문서 등의 비구조적 데이터의 가치를 발현하기 위해 NLP로 눈을 돌리기 시작했다. 마켓앤마켓(Markets and Markets)은 NLP 시장이 2022년의 157억 달러에서 2027년에는 494억 달러까지 성장해 해당 기간의 CAGR이 25.7%가 될 것으로 전망했다. 자연어 처리를 활용하여 비즈니스 성과를 창출하는 5가지 사례를 살펴본다.   Image Credit : Getty Images Bank NLP를 활용해 글로벌 규모로 운영하는 엘리 릴리(Eli Lilly) 다국적 제약기업 엘리 릴리는 자연어 처리를 활용하여 전 세계 3만 명 이상의 직원들이 시의적절한 정보를 내부 및 외부적으로 공유하도록 지원하고 있다. 해당 기업은 NLP와 딥러닝, 검증된 API 계층을 통해 콘텐츠 번역을 생성하는 자체 개발 IT 솔루션인 릴리 트랜슬레이트(Lilly Translate)를 개발했다. 릴리는 수 년 동안 외주 번역 서비스 기업들을 활용해 내부 번역 자료부터 규제 기관용 공식 기술 문서 등을 번역했다. 현재, 릴리 트랜슬레이트 서비스는 사용자와 시스템을 위해 워드(Word), 엑셀(Excel), 파워포인트(PowerPoint), 텍스트의 실시간 번역을 제공하고 문서 서식은 그대로 유지한다.  생명공학과 릴리 콘텐츠로 훈련된 딥러닝 언어 모델은 번역 정확도를 개선하는 데 도움이 되며, 릴리는 기업 전용 용어와 산업 전문 용어도 인식한다. 엘리 릴리의 부사장 겸 정보 및 디지털 솔루션 정보 책임자 티모시 F. 콜먼은 “릴리 트랜슬레이트는 HR부터 기업 감사 서비스, 윤리 및 준법감시 핫라인, 재무, 영업 및 마케팅, 규제 사한 등 기업의 모든 영역에 관여하고 있다. 시간이 크게 절약된다. 현재 번역은 수 주가 아니라 몇 초 만에 완료된다”라고 말했다. ◆ 열정 프로젝트를 지원하라. 릴리 트랜슬레이트는 LRA(Lilly Regulatory Affairs) 포트폴리오의 불편사항을 해결하는고자 했던 한 호기심 많은 소프트웨어 엔지니어에 의한 열정 프로젝트로써 시작되었다. 기업은 과거 지속적으로 번역 서비스 지연 및 마찰을 경험했다. 콜먼은 동료 및 관리자들과 아이디어와 기술 비전을 공유했고, 이 툴에 대한 투자를 지지한 ELGRAI(Eli Lilly Global Regulatory Affairs International)의 경영진으로부터 프로젝트 지원을 즉시 확보했다. 콜먼은 “[그 아이디어는] 이머징 테크놀로지를 탐구하고 배울 기회와 잘 결합됐다. 이런 좋은 기회를 통해 릴리의 소프트웨어 엔지니어를 선발하여 운용했으며, 처음에는 훌륭한 학습 기회로 작용했다”라고 말했다. NLP를 사용한 계약을 분석하는 액센츄어(Accenture) 액센츄어는 법률 분석을 위해 자연어 처리를 활용하고 있다. 해당 기업의 ALICE(Accenture Legal Intelligent Contract Exploration) 프로젝트는 회사의 법률 조직이 계약 조항 검색 등 수백만 개의 계약서에서 텍스트 검색을 수행하는 데 도움이 된다. ALICE는 의미론적 유사성에 기초하여 단어들 사이의 비교를 용이하게 하는 ‘워드 임베딩(Word Embedding)’이라는 NLP 기법을 사용한다. 이 모델은 계약서를 단락별로 살펴보고 키워드를 찾아 해당 단락이 특정 계약 조항 유형과 관련성이 있는지 여부를 판단한다. 예를 들어, ‘홍수’, ‘지진’, ‘재난’ 등의 단어는 주로 ‘불가항력’이라는 조항에서 발생한다. 액센추어의 디지털 비즈니스 전환, 운영, 기업 분석 글로벌 상무이사 마이크 메어스카는 “이 기능을 지속적으로 활용하며 확장 및 개선하면서 사용 사례가 증가했고, 우리가 가진 데이터에서 가치를 얻는 새로운 방법을 찾고 있다”라고 말했다. 액센추어는 이 프로젝트로 인해 변호사들이 특정 정보를 찾기 위해 문서를 읽느라 소요되는 시간이 크게 감소했다고 밝혔다. ◆ NLP 도입을 두려워하지 말라. 메어스카는 “혁신이 문화의 일부라면 실패를 두려워할 수 없다. 실험하고 반복하자”라고 말했다. 버라이존의 고객 요청 처리를 돕는 NLP 버라이존의 BSA(Business Service Assurance) 그룹은 자연어 처리와 딥러닝을 사용하여 고객 요청 댓글 처리를 자동화하고 있다. 해당 그룹은 월 10만 건의 요청을 받는다. 버라이존의 IT 그룹인 GTS(Global Technology Solutions)가 AIEDWSA(AI-Enabled Digital Worker for Service Assurance)를 개발하기 전에는 이를 개별적으로 읽고 조치를 취해야 했다. 디지털 워커(Digital Worker)는 네트워크 기반 딥러닝 기법과 NLP를 결합하여 주로 이메일과 버라이존의 웹 포털에 통해 등장하는 수리 티켓을 판독한다. 기존 티켓 상태에 대한 보고 또는 수리 진행상황 업데이트 등 보편적인 요청에 자동으로 대응한다. 복잡한 문제는 인간 엔지니어에게 전달된다. VBG(Verizon Business Group)의 GTS의 시스템 엔지니어링 이사 스테판 토스는 “이런 요청에 대한 대응을 자동화함으로써 우리는 수 시간이 아니라 수 분 안에 대응한다”라고 말했다. 2020년 2월, 버라이존은 디지털 워커를 통해 전년도 2/4분기 이후로 월 약 1만 노동 시간을 절약했다고 밝혔다. ◆ 오픈소스로 살펴보라. 토스는 “주위를 둘러보고 비즈니스 파트너들과 연계하면 기회를 찾을 수 있을 것이라 생각한다. 오픈소스를 살펴보고 실험을 한 후에 플랫폼에 대규모 재정 투자를 수행하라. 우리는 오픈소스에서 많은 기회를 찾았다”라고 말했다. NLP 기반 AI를 통해 고객 정서를 추적하는 GWL(Great Wolf Lodge) 병원 및 접객 체인 GAIL(Great Wolf Lodge’s Artificial Intelligence Lexicographer)은 월간 보고서에서 댓글을 자세히 살펴보고 작성자가 순 추천자, 비방자, 중립적 당사자인지 여부를 판단한다. 자연어 처리를 활용하는 AI는 구체적인 고객 접촉과 관련해 6만 7,000건 이상의 리뷰에 대해 훈련을 받았다. GAIL은 클라우드에서 구동하고 내부적으로 개발한 알고리즘을 사용한 후, GAIL이 조사 응답자가 GWL에 관해 그렇게 느낀 이유를 알 수 있는 핵심 요소를 찾아낸다. 2019년 9월 현재, GWL은 GAIL이 95% 정확도로 결정을 내릴 수 있다고 밝혔다. GWL은 아직 GAIL이 이해할 수 없는 소량의 정보에 대해 전통적인 텍스트 분석을 사용한다. GWL의 CIO 에드워드 말리노우스키는 “우리는 모든 지점에서 고객들과 더욱 잘 소통하고자 NLP에 주목했다”라고 말했다. GWL의 비즈니스 운영팀은 GAIL에 의해 생성된 인사이트를 사용하여 서비스를 미세 조정한다. 해당 기업은 현재 GWL 서비스에 관한 고객이 자주 묻는 질문에 답하는 챗봇을 조사하고 있다. ◆ 기술을 위한 기술을 피하라. 기술과 실용성의 균형이 적절하고 비즈니스 목표에 적합한 도구를 선택한다. 말리노우스키는 “문제를 찾으면서 무엇이 도움이 되는지 신중하게 생각해야 한다”라고 말했다. NLP를 통해 클레임을 신속하게 해결하는 애트나(Aetna) 건강보험사 애트나는 각 계약의 지불금, 공제, 추가 비용 설명에 관한 메모 판독을 자동으로 수행하고 가격을 계산한 후 클레임을 업데이트하기 위해 ACPC(Auto-adjudication of Complex Provider Contracts) 애플리케이션을 개발했다. 이 애플리케이션은 자연어 처리 처리와 특수 데이터베이스 소프트웨어를 결합하여 지불금 속성을 확인하고 시스템이 자동으로 읽을 수 있는 추가적인 데이터를 구성한다. 덕분에 다량의 클레임도 하룻밤 사이에 해결할 수 있다. 이 애플리케이션을 통해 애트나는 50명의 클레임 중재 인력을 더 높은 수준의 사고와 의료 제공자들 사이의 추가적인 조율이 필요한 계약 및 클레임에 다시 집중시킬 수 있었다. “결국 최종 사용자를 위한 더 나은 경험을 제공하는 것이 중요하다”라고 말하면서 애트나의 CTO 클라우스 젠슨은 말했다. 그는 이어 이 소프트웨어가 의료 제공자 및 환자를 위한 의료 생태계에서 더 나은 파트너가 되는 데 도움이 된다고 덧붙였다.  2019년 7월을 기준으로, 애트나는 이 애플리케이션 덕분에 연간 600만 달러의 처리 및 재작업 비용을 절약할 수 있을 것으로 분석했다. ◆ 초점을 좁히고 시간을 가지라. 좁은 문제를 해결하는 AI를 구현하는 것이 아직은 바람직하다. 광범위한 솔루션은 흐리멍텅하며 궁극적으로 실패할 것이라고 말하면서 젠슨은 애트나가 사업에 일반적인 AI를 적용하려 했다면 실패했을 것이라고 덧붙였다. 또한 애트나는 수 개월에 걸쳐 프로세스를 마련하고 규칙을 명문화한 후 앱을 테스트했다. 젠슨은 많은 사람들이 속도를 늦추고 제대로 할 인내심이 없다고 말했다. ciokr@idg.co.kr
자료 출처 :
MarketsandMarkets
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발행 날짜 :
2022년 05월 18일
주요 내용 :
디지털 지도 시장 규모가 2021년 192억 달러에서 2026년 370억 달러로 성장하며 14.1%의 연간 성장률을 기록할 전망이다. 새로운 기술 채택에 대한 지출 증가, 시장을 주도하기 위한 고객 인텔리전스 환경의 변화, 고객 채널의 확산 등이 디지털 지도 기술과 서비스 채택이 시장 성장을 주도할 것으로 예상됐다. 마켓앤마켓(MartketsandMarkets)이 '2026년까지 글로벌 디지털 지도 시장(Digital Map Market - Global Forecast to 2026)' 보고서를 발표했다. 보고서는 디지털 지도 시장을 구성 요소(솔루션, 서비스), 매핑 유형(야외, 실내, 3D 및 메타 버스), 애플리케이션(실시간 위치 데이터 관리, 지오코딩 및 지오포지셔닝, 라우팅 및 탐색, 자산 추적 등), 카테고리, 지역 등으로 나누어 조사와 분석을 진행했다. 디지털 지도 시장이 2026년까지 연간 14.1%의 성장률을 기록할 전망이다. 시장 규모는 2021년 192억 달러에서 2026년 370억 달러로 성장할 것으로 예상했다. (자료 : MarketsandMarkets) 보고서는 "빅데이터는 기업이 프로세스를 최적화하고 운영 비용을 최소화하는 데 도움이 된다. 실시간 데이터 스트림, 인공지능(AI), 기계학습(ML) 및 디지털 지도의 조합은 경쟁력 있는 비즈니스 이점을 제공할 수 있다. 데이터는 전략적 의사 결정 능력을 확보하고 다른 비즈니스 전략을 수립하기 위해 디지털 지도에서 항상 중요했다"라고 밝혔다. 아울러 "디지털 지도 시장은 공간 데이터 및 분석 도구의 가용성 증가, 비즈니스 인텔리전스(BI)에 대한 관심 증가, 시장 경쟁 심화, 솔루션 비용 감소와 같은 여러 요인으로 인해 성장할 것으로 예상된다. 또한 사용자의 위치 정보를 기반으로 한 개인화 서비스에 대한 관심이 높아짐에 따라, 연결 기술이 향상되면서 디지털 지도 시장의 성장이 가속화되었다"라고 시장 상황을 전했다. 디지털 혁신을 주도하는 다양한 디지털 기술과 데이터를 활용한 비즈니스 환경의 변화가, 디지털 지도에 대한 활용 범위를 넓히면서 자연스럽게 시장도 커지고 있다는 것이다. 스마트폰이나 태블릿 등의 모바일 장치에서 위치와 지도 서비스가 기본적인 서비스로 자리 잡으면서, 이를 활용한 다양한 형태의 서비스가 등장하고 확대되고 있는 상황이다. 특히 다양한 데이터를 실시간 지도와 결합하는 플랫폼과 서비스는 디지털 지도 시장의 주요 성장 동력이다. 실시간 매핑을 활용하면 기업들이 센서, 장치, 소셜 미디어 피드 등을 분석하고 이를 지도에 표시할 수 있다. 치안이나 보안 같은 공공 부분에서의 안전 및 위험 요소 관리에도 활용할 수 있다. 하지만 이 과정에서 사용자 개인 정보 보호와 보안 문제는 해결해야 할 과제라고 보고서는 지적했다. 예측 기간 시장 규모가 빠르게 성장할 것으로 예상되는 분야는 인프라 개발과 건설 분야를 꼽았다. 디지털 지도 솔루션은 인프라 수명 주기의 모든 단계를 지원하며, 건설 및 엔지니어링 회사에서 중요한 역할을 하기 때문이다. 특히 디지털 지도를 통한 안전 조치 강화와 네트워크 유지 관리 비용을 줄일 수 있어, 인프라 개발과 건설 부분에서 시장 규모가 빠르게 성장할 것으로 예상했다. 애플리케이션 부문에서는 라우팅 및 탐색 분야의 성장이 두드러질 것으로 예측했다. 차량 주행, 물류, 운송, 여행 등의 분야에서 이동 경로 등을 탐색하고 필요한 정보를 제공하는 분야의 빠른 성장이 예상된다는 것이다. 스마트 시티를 구축을 추진하는 정부나 도시에서 승차 공유, 교통 상황, 날씨 등 다양한 정보를 통합한 플랫폼을 디지털 지도와 연계하는 것도 성장을 촉진하는 요인으로 분석했다. 보고서는 북미, 유럽, 아시아∙태평양, 라틴 아메리카, 중동 및 아프리카 5개 지역 중에서 시장 규모는 북미가 가장 클 것으로 전망했다. 하지만 예측 기간 연간 성장률은 아시아∙태평양 지역이 가장 높을 것으로 예상했다. 아시아∙태평양 지역은 기존 업체보다 경쟁 우위를 확보하기 위해 최신 기술을 채택하는 기업이 많아 디지털 지도 시장이 호황을 누리게 될 것이라고 보고서는 분석했다. 디지털 지도 시장의 주요 업체로는 구글(Google), 애플(Apple), 톰톰(TomTom), 니어맵(Nearmap), ESRI, INRIX, 히어 테크놀로지(HERE Technologies), 맵퀘스트(MapQuest), 라이트박스(LightBox), 서비스나우(ServiceNow), 알리바바 그룹(Alibaba Group), 인픽슨(Inpixon), 메타(META) 등이 있다. ciokr@idg.co.kr
자료 출처 :
Zebra Technologies
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발행 날짜 :
2022년 05월 17일
주요 내용 :
지브라 테크놀로지스가 ‘글로벌 물류창고 비전 연구 보고서(Global Warehousing Vision Study)’의 결과를 발표했다. 이번 보고서는 물류창고 의사 결정권자들의 의사결정 및 비용 지출에 영향을 미치는 동향과 견해에 대해 분석했다.  이번 보고서에 따르면, 물류창고 운영자들이 고객과 근로자 모두의 요구사항을 충족하고 인력 문제를 보완하기 위해 상당한 투자를 하는 것으로 나타났다. 글로벌 물류창고 비전 연구 보고서는 2022년 1월부터 2월까지 전 세계 1,500명 이상의 물류창고 의사결정권자와 관계자를 대상으로 실시됐으며, 아시아 태평양(APAC) 지역에서 호주, 중국, 인도, 일본 및 싱가포르를 대상으로 설문조사를 실시했다.   전 세계적으로 물류창고 운영자 10명 중 약 9명은 온디맨드 경제에서 경쟁력을 갖추기 위해 새로운 기술을 구현해야 한다는 데 동의한 것으로 나타났다. 응답자의 80%는 팬데믹으로 인해 창고 운영을 더 신속하게 개선하고 현대화해야 한다고 답했다. APAC 지역 응답자는 전 세계 다른 지역 응답자와 마찬가지로 창고 운영의 현대화에 압박을 느끼고 있으며, APAC 지역 의사결정권자들의 약 4분의 3이 팬데믹으로 인해 창고 운영에 변화가 필요하다고 말했다. 또한, 의사결정권자들은 인력 보강 및 워크플로우 자동화를 지원하는 기술에 초점을 두고 가장 많은 비용을 지출하고 있다고 답했다. 예를 들어, APAC을 포함한 전 지역 운영자 10명 중 9명 이상이 소포 및 상자 측정을 자동화하는 모바일 치수 측정 소프트웨어와 함께 향후 몇 년 동안 웨어러블, 모바일 프린터 및 러기드 태블릿의 사용을 늘릴 것이라고 밝혔다. 또한, 전 세계 및 APAC의 물류창고 운영자 중 27%는 이미 어떤 형태의 자율 이동 로봇(AMR)을 배치한 것으로 드러났다. AMR 배치는 5년 내에 APAC에서는 92%, 전 세계적으로는 90%로 증가할 것으로 예상된다. 물류창고 직원은 고용주의 첨단 기술 사용에 점점 익숙해지고 있는 것으로 나타났다. 전 세계적으로 제한된 노동 시장 상황에서 고용주로부터 임금 인상이나 보너스를 받은 근로자들이 절반 미만(45%)임에도 불구하고, 고용주가 이러한 어려움을 겪음으로써 오히려 근로자 대부분(82%)은 많은 점이 개선되고 있다고 느낀다고 답했다. 이러한 경향은 APAC 지역 응답자에게도 나타나는데, 고용주로부터 급여 인상을 제공받은 근로자가 34%임에도 불구하고, 10명 중 9명의 물류창고 직원이 이러한 근무 여건에 긍정적인 변화를 기대하는 것으로 집계됐다.    ⓒ 지브라 테크놀로지스 고용주는 직원들을 위해 근무 환경에서 더 많은 기술을 사용할 수 있도록 하고 있으며, 보다 유연한 근무 교대조를 만드는 등 다른 방법들을 동원해 근무 조건을 개선하고 있다. 실제로, 전 세계 창고 관계자 10명 중 9명 이상이 공급망 경색, 물류 수요 급증 및 납기 단축에 대한 압박이 가중되는 요즘과 같은 시기에 기술 개선이 근로자에게 더욱 매력적인 창고 환경을 만들 것이라는 것에 어느 정도 동의하는 것으로 나타났다. 의사결정권자들은 3년 전에 비해 고객 주문을 제때 처리하는 데에 보다 큰 어려움을 겪고 있으며 재고 정확성과 가시성을 유지하기 위해 고군분투하고 있다. 이들은 또한 소비자들 사이에서 온디맨드 경제 수요에 따라 그 어느 때보다 빠르게 주문 상품을 배송할 것으로 기대 받고 있으며, 제조, 운송, 도매 유통, 물류 및 리테일을 담당하는 창고 운영자의 40% 이상이 운송 비용 상승으로 피해를 입고 있는 것으로 드러났다. 응답자들이 지난 2년 동안 평균 배송량이 20% 이상 증가했다고 답한 것을 고려하면 이는 놀라운 수치가 아니다. 그럼에도 물류창고 직원과 운영자는 이러한 문제를 변화와 성장의 촉매제로 보고 있는 것으로 나타났다. 응답자 10명 중 8명 이상이 2025년까지 배송 품목의 수량을 늘리고 더 많은 SKU(재고 관리 단위)의 재고를 비축할 계획이라고 답했다. 또한, 응답자들은 반품 관리 작업을 확장하고, 더 많은 부가가치 서비스를 제공하며, 창고의 수와 크기가 모두 증가함에 따라 물리적 공간도 늘릴 계획이라고 밝혔다. 전 세계 물류창고 운영자의 61%는 인력 규모 조정을 위해 1년 이내에 인력 충원을 희망하는 가운데, 적시에 인력을 발굴하고(55%) 교육하는(54%) 것이 여전히 큰 과제임을 인정했다. 이는 APAC 지역에서도 특히 두드러지는데, 53%가 근로자를 찾는 데 어려움이 있으며, 59%가 직원 교육이 어렵다고 응답했다. 그 결과, 전 세계 의사결정권자 10명 중 8명이 앞으로 자동화에 더 의존해야 한다는 데 동의했다. 전 세계 대부분의 창고 운영자는 P2G(Person-to-Goods) 피킹, 자재 이동 및 기타 자동화된 재고 이동을 위해 AMR을 배치할 예정이지만, 더 많은 이들이 분석 및 의사결정을 자동화하는 데 도움이 되는 소프트웨어에 더 큰 투자를 할 것으로 드러났다. APAC 지역 의사결정자의 95%가 근로자의 실효성 및 효율성을 높이고 노동 비용을 줄이기 위해 이러한 소프트웨어에 투자할 의향이 있다고 밝혔다. 이는 글로벌 평균(94%)을 조금 앞선 수치이다. 지브라 테크놀로지스의 우종남 한국 지사장은 “글로벌 의사결정권자의 51%와 APAC 지역의 의사결정권자의 56%는 직원의 불필요한 작업을 줄임으로써 그들이 보다 고객 중심적인 업무에 집중함과 동시에 인력을 효율적으로 활용하는 것이 가장 중요한 업무 분담 계획”이라며, “의사결정권자들은 MC3300, RS5100, ZT411과 같은 올바른 물류창고 기술에 투자함으로써, 보다 쉽게 물류창고 운영을 확장하고 온디맨드 경제를 따라잡을 수 있을 것”이라고 말했다. 물류창고 운영자가 자동화 기술 사용을 늘릴 경우, 일부에서는 일자리 감소에 대해 우려할 수 있다. 그러나 응답자들은 자동화가 더 많은 사람들이 직장을 유지하고 업무 공백을 메우는 데 도움을 줄 수 있다고 생각한다. APAC 지역의 물류창고 직원 79%, 전 지역에서는 78%가 도보 이동 거리가 단축되면 피킹해야하는 품목이 늘어나더라도 직업 만족도가 상승할 것이라는 데에 동의했다. 뿐만 아니라, 많은 이들이 AMR 활용을 통해 물류창고 작업 부담이 줄어들 것이라 믿고 있는 것으로 나타났다. 물류창고 직원들은 AMR과 함께 일하면 생산성 향상 및 도보/이동 시간 단축(83%), 오류 감소(73%), 새로운 직무나 기회로의 발전(65%)에 도움이 된다고 응답했다. 또한 물류창고 직원의 83%는 구형 디바이스를 제공하거나 디바이스를 전혀 제공하지 않은 고용주에 비해 최신 디바이스를 제공하는 고용주와 일할 가능성이 더 높다고 응답했다. 전 세계적으로 의사결정권자의 85%는 현장 근로자가 재고 이동을 일일이 캡처할 수 있도록 모빌리티를 도입했으며, 대부분이 작업, 안전 및 인체 공학에 맞게 디바이스 사용을 최적화하고 있다고 생각한다. 그러나 물류창고 직원(84%)과 의사결정권자(79%)는 운영 개선을 위해 더 많은 기술 투자를 하지 않는 한 비즈니스 목표를 달성하지 못할 것이라고 우려하고 있다. 이러한 필요성에 대해서는 특히 운송(92%) 및 물류(88%) 분야 직원들이 강하게 공감하는 것으로 드러났다. 결과적으로, 의사결정권자 10명 중 6명 이상이 향후 5년간 창고 내 재고, 자산 및 공급망의 전반적인 가시성을 높이는 기술에 투자할 것이라고 응답했다. editor@itworld.co.kr
자료 출처 :
IBM
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발행 날짜 :
2022년 05월 01일
주요 내용 :
IBM은 전 세계 기업의 인공지능(AI) 도입 현황을 조사한 ‘2022년 AI 도입 지수’ 연례 보고서를 발표했다. IBM이 의뢰해 모닝컨설턴트가 수행한 이번 조사는 AI의 도입 현황 및 필요성과 기업이 마주한 도전 과제를 제시했다. 아울러, 자동화, 신뢰할 수 있는 AI, 지속가능성, 데이터 전략 등 인공지능과 관련한 전 세계 기술 트렌드도 소개했다. 이번 조사는 한국 500명을 포함, 전 세계 기업  IT 분야 의사결정권자 7,502명을 대상으로 실시됐다. ‘2022 AI 도입 지수’ 보고서에 따르면, 효율성 제고 및 비용 절감이 국내 기업의 AI 도입의 주요 동력으로 나타났다. 국내 응답자들은 ‘IT운영 효율성 제고(40%)’, ‘비즈니스 프로세스 효율성 제고(39%)’ 및 ‘비용 절감(39%)’을 주요 도입 요인으로 꼽았다. 반면, 글로벌의 경우 ‘AI 발전으로 인해 높아진 접근성(43%)’, ‘비용 절감 및 주요 업무 프로세스 자동화(42%)’, ‘AI가 탑재된 표준 상용 비즈니스 애플리케이션 수 증가(37%)’를 AI를 도입하는 주요 요인으로 꼽아 국내와 차이를 보였다. 보고서는 이번 조사를 통해 기업 내 AI 도입을 저해하는 주요 요소로 ‘데이터 관리’의 중요성을 강조했다. 특히 국내 기업의 경우, 효율적 데이터 관리를 위한 데이터 패브릭 아키텍처를 ‘사용 중’ 또는 ‘사용 예정’이라 답한 응답자 비율이 44%로, 61%를 기록한 글로벌 기업 평균 대비 낮은 수치를 보여 효율적인 데이터 관리 역량 개선이 필요한 것으로 나타났다. 아울러, 국내 기업 중 AI를 적극적으로 도입하거나, 도입을 검토 중이라고 한 응답자 중 88%는 데이터가 위치한 어느 곳에서든 AI 프로젝트를 구축하고 운영하는 것이 매우 중요하다고 답해, AI 도입에 있어 데이터 관리의 중요성을 시사했다. 그 밖에도 한국을 포함한 전 세계 응답자들은 ‘AI 기술, 지식 및 전문성 부족(45%)’을 AI 도입을 저해하는 요소로 꼽았다. ‘AI 모델 개발을 위한 도구 및 플랫폼 부족(39%)’, ‘지나치게 높은 가격(33%)’이 그 뒤를 이었다. 보고서에 따르면, 2022년 전 세계 기업 내 AI 도입률은 2021년 대비 13% 늘어났다. 다만, AI를 자사 비즈니스에 ‘적극적으로 도입(Actively deployed)’하고 있다고 답변한 국내 기업은 22%로, 글로벌 평균 34% 대비 낮은 수치를 보였다. 그러나, 국내 기업 응답자의 46%는 ‘AI 도입을 검토(exploring the use of AI)’ 중이라고 답했다. 국내 임직원수 1,000명 이상의 기업 93%가 현재 AI를 적극적으로 도입했거나 또는 도입을 검토 중이라고 말한 반면, 1,000명 이하 기업의 경우 57%만이 AI를 적극적 도입 또는 도입을 검토 중이라고 답해, 기업 규모에 따라 AI 도입 격차가 큰  것으로 나타났다. 또한, 국내 IT 의사결정권자들은 신뢰할 수 있는 AI 구축을 중요하게 인식하는 것으로 나타났다. 보고서에 따르면, AI를 적극적 도입하거나 도입을 검토 중인 국내 기업 응답자 10명 중 8명 이상이 AI가 내린 결정 과정을 기업이 설명할 수 있는 것이 중요하다고 답했다. 동시에 현재 AI 결정에 대해 설명하지 못하거나(66%) AI 전략 부재(66%) 한 것이 기업이 신뢰할 수 있는 AI를 구축하는데 있어 도전 과제라고 답했다. 이 밖에도 이번 보고서는 최근 화두가 되고 있는 ESG를 위한 AI 도입 현황에 대해서도 소개했다. 전 세계 응답자 3명 중 2명이 지속가능성 목표 달성을 위해 AI를 도입했거나 혹은 도입할 계획이 있다고 답했다. 한국 응답자 중 약 40%는 AI가 향후 ESG 및 지속가능성 관련 문제를 해결할 수 있는 잠재력을 보유하고 있으며, 42%는 AI가 비즈니스 프로세스 효율성을 더욱 제고할 것이라고 응답했다. 더불어 41%의 응답자는 AI를 통해 방대한 데이터로부터 인사이트를 추출, 희망하는 지속가능성 결과를 도출할 수 있을 것이라고 답해, 기업 내 AI의 역할에 대한 긍정적인 기대감을 시사했다. 한국IBM 데이터 & AI 기술영업총괄 최석재 상무는 “이번 보고서를 통해 세계적으로 AI 기술의 도입을 적극적으로 활용 또는 검토 하는 사례가 증가하고 있으며, 점차 많은 기업이 지속가능 경영에 AI를 활용하고자 하는 움직임을 확인할 수 있었다”며 “IBM은 AI 분야에서 축적해 온 글로벌 리더십과 전문성을 바탕으로 보다 많은 기업이 AI를 전략적, 효율적으로 운영할 수 있도록 계속 지원해 갈 것”이라고 말했다. editor@itworld.co.kr
자료 출처 :
Gradient Flow
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발행 날짜 :
2022년 03월 25일
주요 내용 :
코로나19 팬데믹, 정신건강 위기, 의료 비용 증가, 인구 고령화 사이에서 업계 리더들이 의료 관련 AI 애플리케이션 개발을 서두르고 있다. 이를테면 벤처 캐피털 시장에서는 40곳 이상의 스타트업이 의료 서비스용 AI 솔루션을 구축하기 위해 미화 2,000만 달러라는 상당한 자금을 조달했다. AI는 의료 분야에서 실제로 어떻게 활용되고 있을까?  ‘2022 헬스케어 AI 설문조사(2022 AI in Healthcare Survey)’는 전 세계 41개국 321명을 대상으로 헬스케어 AI를 정의하는 과제, 성공 사례, 사용 사례 등에 관해 질문했다. 올해로 두 번째를 맞는 이번 설문조사 결과에서도 결과는 크게 달라지지 않았지만 앞으로 몇 년 동안 추가 어떻게 움직일지 보여주는 몇 가지 흥미로운 트렌드가 제시됐다. 기업이 알아야 할 3가지 트렌드는 다음과 같다.    ⓒ Getty Images Bank 1. 노코드 도구를 통한 AI 사용 편의성과 민주화 가트너는 2025년까지 기업들이 개발한 새로운 애플리케이션의 70%가 노코드 또는 로우코드 기술을 사용하리라 예측했다. 로우코드가 개발자의 워크로드를 간소화한다면, 데이터 과학 개입이 필요하지 않은 노코드 솔루션은 기업 그리고 그 너머에 큰 영향을 미칠 전망이다.  그리고 이를 통해 AI 사용자가 기술 전문가에서 도메인 전문가로 전환되고 있다는 사실은 확실하다. AI 도구 및 기술 사용자를 물어본 질문에 ‘2022 헬스케어 AI 설문조사’의 전체 응답자 중 절반 이상(61%)이 의사가 사용자라고 밝혔으며, 의료 서비스 제공자(45%), 의료 IT 기업(38%)이 그 뒤를 이었다.  의료 관련 AI 애플리케이션 그리고 오픈소스 기술의 가용성에 관한 개발 및 투자와 함께 이 업계가 AI 기술을 광범위하게 도입하고 있다는 의미다. 이는 중요하다. 엑셀이나 포토샵 등 일반적인 사무 도구처럼 코드를 사용하는 것이 AI를 더 나은 방향으로 변화시키기 때문이다.  다시 말해, 기술 접근성을 높이는 것 외에도 소프트웨어 전문가가 아닌 의료 전문가가 주도권을 잡기 때문에 더 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있다는 점에서 중요하다. 물론 이러한 변화가 하루아침에 일어나진 않겠지만 AI의 주요 사용자로서 도메인 전문가의 증가는 큰 진전이다.  2. 도구 발전 및 텍스트 활용 증가 2022년 말까지 어떤 기술을 도입할 계획인지 묻는 질문에 기술 리더들은 데이터 통합(46%), BI(44%), NLP(43%), 데이터 주석(38%)을 꼽았다. 텍스트는 이제 AI 애플리케이션에서 가장 많이 사용되는 데이터 유형이며, 자연어 처리(NLP)와 데이터 주석이 우선순위에 오른 것은 정교한 AI 기술의 증가를 나타낸다.  이러한 도구는 의사의 의사결정, 의약품 발견, 의료 정책 평가 등의 중요한 활동을 지원할 수 있다. 팬데믹 기간 동안 새로운 백신을 개발하고 대규모 의료 시스템 수요를 지원하면서 이 분야에서의 발전이 얼마나 중요한지 모두가 알게 됐다. 아울러 의료 분야에서의 AI 사용이 다른 산업과 크게 다르다는 점에서 다른 접근방식이 필요하다는 것도 명백하다.  따라서 많은 기술 리더가 로컬에 설치된 소프트웨어 라이브러리 및 SaaS 솔루션을 평가하기 위한 필수적인 요구사항으로 의료 관련 모델 및 알고리즘의 가용성을 언급한 건 놀라운 일이 아니다. 벤처 캐피털 환경, 시장에 나와 있는 기존 라이브러리, AI 사용자의 수요에서 볼 수 있는 것처럼 의료 관련 모델은 앞으로 몇 년 안에 성장할 전망이다.  3. 보안 및 안전 우려 증가 AI 발전은 또한 새로운 공격 벡터의 범위를 열었다. AI 애플리케이션 구축을 위해 어떤 종류의 소프트웨어를 사용하는지 물었을 때 로컬에 설치한 상용 소프트웨어(37%)와 오픈소스 소프트웨어(35%)를 지목한 비율이 가장 높았다. 반면에 클라우드 서비스를 사용한다고 답한 비율(30%)은 작년(42%)보다 12% 감소했다. 이는 데이터 공유와 관련한 프라이버시 우려에 따른 결과일 가능성이 크다.  아울러 53%는 타사 또는 소프트웨어 벤더 지표가 아닌 자체 데이터를 활용하여 모델을 검증하기로 했다고 전했다. 즉, 엄격한 의료 데이터 처리 통제와 절차로 인해 AI 사용자들은 사내에서 운영을 유지하려고 하고 있다.  하지만 소프트웨어 선호도나 모델 검증 방식과 관계없이, 의료 서비스에 관한 보안 위협 증가는 상당한 영향을 미칠 수 있다. 의료 침해는 평판 및 재정적 손실을 넘어선 결과를 초래한다. 데이터 손실 또는 병원기기 조작이 삶과 죽음을 가르기 때문이다.  개발자와 투자자가 일반 사용자의 손에 기술을 제공하기 위해 힘쓰면서 AI는 훨씬 더 크게 성장할 준비가 되어 있다. 하지만 AI가 더 널리 보급되고 모델과 도구가 개선됨에 따라 보안, 안전, 윤리가 감시해야 할 중요한 영역으로 부상할 전망이다. 올해 의료 분야에서 AI가 어떻게 발전하고, 이것이 이 업계의 미래에 어떤 의미가 있는지 살펴보는 건 흥미로울 것이다.  * David Talby는 존 스노우 랩(John Snow Labs)의 CTO다. ciokr@idg.co.kr

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