AI
인공지능(AI)은 어떻게 산업의 미래를 바꾸는가 : MIT SMR Connections
AI가 조직을 혁신하고 생산성을 증대시킴으로써 조직을 전면적으로 변화시킬 것이라는 업계의 기대가 높습니다. 하지만 최근 실시한 설문 조사에서 2,200명 이상의 비즈니스 리더, 관리자 및 주요 관계자들이 실제 비즈니스 환경에 AI를 구현할 경우 조직의 관리 방식에 상당한 변화가 필요할 것이라 생각하는 것으로 나타났습니다. AI는 조직에 변화를 가져올 것이며 이를 위해서는 리더쉽이 뒷받침되어야 합니다. 대다수 응답자들이 AI를 도입하려면 클라우드 등 다른 신흥기술 외에도 대대적인 조직의 변화가 필요할 것이라 예상했습니다. AI는 CIO와 CTO에게 새로운 과제를 안겨줍니다. AI 도입은 CIO와 CTO의 다양한 기술 관련 의사 결정 과정에서 많은 영향을 끼칠 것입니다. 본 보고서는 이러한 결과를 심층적으로 탐구합니다. 신뢰할 수 있는 AI를 성공적으로 구현하기 위해 리더가 대비해야 할 변화에 관해 자세한 내용을 확인해 보십시오. <24p> 주요 내용 - 지능형 조직 구축 - AI 구동을 위한 인력 기술 구축 - AI가 IT 리더십에 미치는 영향 - AI는 어떻게 신뢰와 리스크에 관여하는가 - AI 및 데이터 윤리 구축을 위한 프레임워크
AI와 머신러닝으로 자율 운영 데이터센터를 구현하는 방법
인공 지능(AI)을 둘러싼 대부분의 소문은 자율주행 자동차, 챗봇, 디지털 트윈 기술, 로봇, AI 기반 ‘스마트’ 시스템을 이용해 대규모 데이터 세트에서 비즈니스 통찰을 추출하는 일에 집중되어 있다. 하지만 AI와 머신러닝은 언젠가 기업 데이터센터 내부의 서버 랙 안에서 중요한 역할을 할 것이다. AI가 데이터센터 효율성을 높임으로써 비즈니스를 더욱 발전시킬 수 있는 잠재력은 4가지 주요 카테고리로 분류된다. 전력 관리 : AI 기반 전력 관리는 냉난방 시스템을 최적화해 전기 비용을 절감하고 관리 인력을 줄이고 효율성을 높일 수 있다. 이 분야의 대표적인 솔루션 업체로는 슈나이더 일렉트릭(Schneider Electric), 지멘스(Siemens), 버티브(Vertiv), 이튼(Eaton Corp) 등이 있다. 장비 관리 : AI 시스템은 서버, 스토리지, 네트워킹 장비의 상태를 모니터링하고 시스템이 여전히 적절히 구성되어 있는지 확인하며, 장비의 고장 시기를 예측할 수 있다. 가트너에 따르면, AI옵스 IT 인프라 관리카테고리의 솔루션 업체로는 옵스램프(OpsRamp), 데이터독(Datadog), 버타나(Virtana), 사이언스로직(ScienceLogic), 제노스(Zenoss) 등이 있다. 워크로드 관리 : AI 시스템은 온프레미스, 클라우드, 엣지 환경 간에, 또 데이터센터 내부 및 하이브리드 클라우드 환경 내에서 실시간으로 워크로드를 가장 효율적인 인프라로 자동으로 옮길 수 있다. 레드우드(Redwood), 타이달 오토메이션(Tidal Automation), 이그니오(Ignio) 등 AI 기반 워크로드 최적화를 제공하는 전문업체가 증가하고 있다. 시스코, IBM, VM웨어 등도 관련 솔루션을 제공한다. 보안 : AI 툴은 정상적인 트래픽이 무엇인지 ‘학습’하고 이상 트래픽을 찾아내며, 보안 실무자의 관심이 필요한 경보의 우선순위를 설정하고 문제의 사...
변화하는 HR 환경을 위한 성공 전략 : 차원 높은 분석 스킬을 습득하는 5가지 방법
예전에는 인재 확보/유지/육성, 규정 준수, 복리후생이 HR 팀의 주 업무였습니다. 비즈니스 요구사항이 급변하고 AI, 머신러닝, 자동화와 같은 최신 기술이 등장하는 오늘날, HR 전문가는 전략적 인력 계획을 마련하고 후보자 경험을 최적화하며 직원 개개인을 위한 맞춤형 자기계발 경험을 제공하는 등 비즈니스 크리티컬 범주에 속하는 새로운 책임도 맡기 시작했습니다. 이처럼 막중한 역할을 성공적으로 수행하기 위해서는 HR 리더가 데이터 리터러시, 기술 전문성, 인재 최적화 등 다양한 영역에서 새로운 스킬 세트를 발굴하고 활용해야 합니다. 부담스럽게 들릴 수도 있으나, 걱정하실 필요가 없습니다. 본 가이드에서 소개하는 5가지 핵심 전략을 통해 변화에 보조를 맞출 수 있을 뿐만 아니라 미리 대비할 수 있습니다. <8p> 주요 내용 - 데이터와 친해지기 - 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 활용 - 전략적으로 사고 - 스킬 기반 인재 운용 방식 확립 - 직원이 만족할 경험 실현
개방형 데이터 및 AI 플랫폼, IBM Cloud Pak for Data
Cloud Pak for Data는 데이터 수집/저장/처리/가상화, 데이터 거버넌스 및 카탈로깅, 분석/머신러닝/시각화, AI 기술 적용 머신러닝 자동화 기능 등 AI 전체 라이프 사이클에 필요한 모든 기능들을 단일 환경에서 제공합니다. 이번 세션은 Data-AI의 최근 추세와 DataOps/MLOps 측면에서 CP4D를 소개하고, 직접 체험할 수 있는 시연으로 안내합니다. <플레이 타임 : 9분>
Aruba ESP(Edge Services Platform) : 에지의 힘 이용
에지에서 기회를 수익으로 전환시키는 일이 중요한 것 못지않게, 기업이 올바른 네트워크 토대를 갖추는 것도 중요합니다. 기업은 다음번에 다가올 거대한 기술 전환에 대비하여 IT 인프라를 갖추는 한편, 계획에 없던 이벤트가 발생할 때 비즈니스 연속성 및 복원력을 발휘해야 할 필요에도 신속히 대처할 수 있어야 합니다. 그 지점에서 Aruba ESP(Edge Services Platform)가 도움이 될 것입니다. Aruba ESP는 업계 최초의 AI 기반 플랫폼으로서, 에지를 통합 및 자동화하고 보호하도록 설계되었습니다. Aruba ESP는 AIOps, 제로 트러스트 보안 및 통합 인프라를 재무 및 소비의 유연성과 결합해 IT를 지원합니다. <5p> 주요 내용 - 지능적 에지에서 직면하는 과제 - 에지에서 구현되는 비즈니스 성과 - ARUBA ESP: 에지의 근간 - AIOps, 제로 트러스트 보안, 통합 인프라, 유연한 소비 모델
IDG 블로그 | ‘뉴 노멀 적응은 인공지능으로’ AI 투자 증가 기대
코로나19 바이러스 팬데믹으로 모든 사회의 불확실성이 커지고 있다. IT 및 비즈니스 리더, 직원, 고객 모두 일상적인 활동을 바꿔야만 했다. 하지만 이런 유례없는 시간은 커뮤니케이션 개선, 협업 증진, 더 효율적인 워크플로우와 프로세스 생성의 결과를 낳기도 했다. CIO가 최근 발표한 팬데믹 비즈니스 임팩트 서베이(Pandemic Business Impact Survey)에 따르면, IT 의사결정권자 중 절반 이상(58%)가 팬데믹이 디지털 트랜스포메이션을 가속화하고 있다고 답했다. 그 중심에는 AI가 있다. 컴퓨터 시스템으로 인간의 사고 프로세스를 시뮬레이션한 AI는 관측과 데이터를 통해 지속해서 학습하면서 미래의 결과를 예측하고 규정할 수 있다. 기업이 수집하고 정리해야 하는 데이터가 급증하면서, AI와 머신러닝은 비즈니스의 의사결정 개선을 위한 핵심 요소가 됐다. 이번 CIO 팬데믹 비즈니스 임팩트 서베이에서는 IT 의사결정권자의 54%가 재택근무로 인해 현재의 워크플로우와 프로세스의 디지털화 및 자동화가 필요하다는 데 동의했다. C레벨 임원과 비즈니스 리더가 무엇이든 준비해야 한다는 사실을 깨달으면서, AI가 비즈니스 민첩성을 위한 필수품이라는 것이 분명해졌다. 머신러닝과 함께 AI 도구는 사람보다 더 빠르게 정보를 처리할 수 있고, 알고리즘 덕분에 실수도 적다. IT와 비즈니스 리더가 더 빨리 문제를 파악하고 궁극적으로는 계획을 더 빨리 세울 수 있게 도와준다. 이노베이트MR 코로나19 B2B 연구(InnovateMR COVID-19 B2B Study)에 따르면, 기업은 비즈니스 전체에서 인건비를 유지하거나 줄이기 위해 AI를 매우/어느정도 고려하고 있는 것으로 나타났다. 그렇다면, 민첩성에 대한 요구가 어떻게 ‘지출’로 이어질까? CIO의 최근 팬데믹 비즈니스 임팩트 서베이에서는 기업의 1/3이 디지털 비즈니스로 전환하기 위해 AI에 더 많이 투자할 것으로 나타났다. AI는 향후 투자를 강화할 기술 중 4위에 올랐는데...
그래프코어, 신형 MK2 IPU로 엔비디아 암페어 AI 칩에 도전
영국의 AI 칩 전문업체 그래프코어(Graphcore)가 신제품 콜로서스 MK2 GC200 IPU((Intelligence Processing Unit)를 출시했다. 그래프코어는 신형 MK2를 엔비디아의 AI용 프로세서 암페어 A100 GPU의 경쟁제품으로 내세웠다. MK2와 전작인 MK1은 대규모 머신러닝 모델에 특화된 프로세서이다. MK2는 1,472개의 독립된 코어를 탑재하고, 8,832개의 개별 병렬 쓰레드를 제공한다. 프로세서 내에 탑재된 RAM만 와 900MB이다. 그래프코어는 MK2가 MK1보다 BERT-Large 학습 성능은 9.3배, BERT-3Layer 추론 성능은 8.5배, EfficientNet-B3 학습 성능은 7.4배 뛰어나다고 밝혔다. BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)은 구글이 자연어 기반 검색용으로 개발한 자연어 처리 사전 학습 기법이다. 그래프코어는 칩에 그치지 않고, 주목할 만한 칩 관련 생태계도 구축했다. 대부분의 신생 칩 업체가 칩 자체에 집중하는 데 반해, 2016년 설립된 비교적 신생업체임에도 그래프코어는 그 이상을 제시한다. 그래프코어는 MK2를 신형 IPU 머신인 M2000으로 판매하는데, 이 시스템은 1U 크기에 4개의 MK2 칩을 탑재하고 1페타플롭의 성능을 제공한다는 것이 그래프코어의 설명이다. M2000 한 대를 기존 x86 서버에 직접 연결하는 것으로 시작해 최대 8대까지 연결할 수 있다. 대용량 시스템으로 IPU-POD64도 제공하는데, 16대의 M2000을 표준 19인치 랙에 집적한 제품이다. M2000과 IPU-POD을 규모에 맞춰 연결하는 데는 그래프코어의 새로운 IPU 패브릭 기술을 사용하는데, 머신러닝 전용으로 새로 설계해 데이터센터 전반에 걸쳐 IPU를 극히 낮은 지연으로 연결할 수 있다. 그래프코어의 가상 IPU 소프트웨어는 워크로드 관리와 오케스트레이션 소프트웨어를 통합해 다수의 서로 다른 사용...
AI 컴퓨팅을 위한 패키지 기술
최근 AI 컴퓨팅의 발전으로 고전력 프로세싱에 대한 요구가 크게 증가하고 있다. 바이코(Vicor)의 폴 예먼(Paul Yeaman)은 효율적으로 기판에 전력을 공급할 수 있는 PoP(Power-on-Package) 기술을 제안했다. AI(Artificial Intelligence)를 대상으로 하는 CPU, GPU, FPGA 또는 시스템 스케일 ASIC(통칭하여 XPU라고 함)은 다중 코어와 수십억 개의 트랜지스터를 갖춘 첨단 IC를 사용하며, 수백 암페어를 소비한다. 고밀도의 전력소비가 큰 SoC를 개발하는 엔지니어는 PoP(Power-on-Package)를 사용하여 프로젝트의 전력공급을 간소화할 수 있다. 이 툴은 파워 체인에서 가장 중요한 최종단을 XPU 기판 바로 위로 가져올 수 있고 성능 및 효율 상의 이점을 제공한다. 주요 내용 - PoP(Power-on-Package) - 전압 증가 - PoP 기반의 MCM(Modular Current Multiplier) - 슈퍼컴퓨팅 성능
IBM Power System IC922 : 데이터시트
조직의 AI 여정이 진행됨에 따라 AI 이니셔티브는 훈련 단계에서 추론 단계로 전환됩니다. AI를 구현하려면 단계마다 다양한 인프라 요구사항이 충족되어야 하므로 다목적 AI 서버가 훈련과 추론 둘 다에 가장 적합한 것은 아닐 수 있습니다. 조직은 IT 인프라를 평가하여 AI의 모든 단계에 적합한지 확인해야 합니다. 그렇지 않으면 AI 프로젝트가 실패로 돌아갈 위험이 있습니다. AI 추론을 위해 설계된 IBM Power System IC922는 훈련된 AI 모델에서 비즈니스 인사이트를 확보하는 데 필요한, 컴퓨팅 집약적이고 Latency가 짧은 인프라를 제공합니다. <3p> 주요 내용 - 우수한 IO 및 메모리 대역폭 - AI에 최적화된 하드웨어 및 소프트웨어 스택 지원 - 모듈식으로 비즈니스 요구에 맞게 확장 가능 - AI 여정에 필요한 엔터프라이즈급 보안 및 지원 제공
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포스트 코로나 시대의 제조업을 위한 해법, 지능형 자동화(Intelligence Automation) - IDG Summary
생산성 증대, 업무 정확도 향상, 비용 절감 등 많은 이점을 지닌 RPA 기술은 코로나19 사태의 장기화에 따라 혁신 도구로 더욱 주목받고 있다. 특히 제조업 부문에서는 스마트팩토리를 위시한 제조업 역량과 AI, 머신러닝, RPA를 결합해 지능형 자동화를 적극 활용하려는 움직임이 눈에 띈다. 한발 앞서 지능형 자동화를 도입해 전사적 혁신 전략 도구로 활용한 기업들은 이미 목표한 효과를 얻고 있다. 전사적 혁신 전략의 필수 요소가 된 지능형 자동화 확산 전략의 조건을 살펴보고, 지능형 자동화 경험을 통한 새로운 비즈니스 기회 발굴 방안까지 내다본다. 주요 내용 - 디지털 워크포스를 통한 제조업 경쟁력 확보 - 제조업의 위기 관리 돌파구, 지능형 자동화 - 지능형 자동화의 올바른 확산에 집중한 삼양그룹 사례 - 오토메이션애니웨어와 함께 하는 지능형 자동화 여정 : 디지털 워크포스 워크숍 - 포스트 코로나 시대의 비즈니스 기회, 지능형 자동화로 잡는다 - 오토메이션애니웨어가 제안하는 RPA 위기 관리 전략
IBM, 원활한 업무 정상화 지원 위한 ‘왓슨 웍스’ 공개
전 세계 기업들이 업무 정상화를 위해 노력하는 가운데 IBM이 원활한 업무 복귀와 안전한 업무 환경 구축을 지원하는 ‘왓슨 웍스(Watson Works)’를 공개했다. 왓슨 웍스는 IBM의 인공지능 왓슨 모델 및 애플리케이션 기반의 솔루션을 목적에 맞게 조합, 구성한 패키지 제품이다. 회사에 따르면 업무 복귀, 시설 관리, 공간 배치, 그리고 코로나19 관련 조직내 여러 과제와 관련해 기업이 충분한 정보를 바탕으로 빠르고 정확한 의사결정을 내릴 수 있도록 데이터 기반 인사이트를 제공한다. 첫째, 왓슨 웍스는 시설 관리 및 공간 배치 최적화를 지원한다. 와이파이, 카메라, 블루투스 비콘, 휴대전화 등을 통해 경영진이 제공하는 실시간 데이터를 활용한다. 해당 데이터는 직원의 사생활을 보호하는 방식으로 수집된다. 이를 통해 관리자는 신속하게 공간을 재배치하고, 접근 금지 구역을 지정하며, 청소 일정을 잡고, 직원 밀집 정도, 사회적 거리 두기, 마스크 착용 여부를 모니터링할 수 있다. 둘째, 기업이 직원의 업무 복귀 시기와 사업장 폐쇄 시기에 대해 명확한 근거를 기반으로 결정을 내릴 수 있도록 돕는다. 셋째, 왓슨의 자연어 처리 기능을 활용하는 가상 에이전트와 애플리케이션을 통해 직원은 코로나19 및 인사 관련 질문에 대한 경영진의 답변을 확인할 수 있다. 또한 증상을 보고하거나, 해당 일에 출근을 해야 할지 여부에 대해 알아볼 수도 있다. 이밖에 왓슨 웍스를 통해 의료 인력과 역학 조사관의 활동을 지원할 수 있다. 직원이 자발적으로 검사 결과를 알리고 면담에도 동의하는 경우 역학 조사관이 면담을 진행한다. 다양한 출처의 정보를 활용하여 접촉 가능성을 통보해야 하는 접촉자를 찾아내고, 해당 직원의 사생활 보호를 원칙으로 관련된 모든 정보를 기록한다. 또한 해당 직원이 회복되는 동안 지원을 받을 수 있도록 경영진에게 확진자 관리 워크플로우를 가동하도록 요청할 수 있다. IBM 코그너티브 애플리케이션, 블록체인 및 에코시스템 ...
[Forrester Total Economic Impact 전망 연구 보고서] IBM Cloud Pak for Data 도입시 기업의 경제적 효과 전망
IBM Cloud Pak for Data는 기업이 가치를 실현할 수 있도록 데이터 관리와 데이터 사이언스/AI 개발을 통합한 인사이트 플랫폼을 제공합니다. IBM은 Forrester Consulting에게 Forrester 신기술: Total Economic Impact 전망(New Tech TEI)에 대한 연구와 더불어 기업들이 Cloud Pak for Data를 배포하여 실현할 수 있는 예상 투자 수익률(PROI)에 대한 연구를 수행해 줄 것을 의뢰했습니다. Cloud Pak for Data가 어떤 경제적 효과를 미치는지 파악할 수 있는 기반을 제공하는 것이 이 연구의 목적입니다. 이를 통해 얻게 되는 혜택, 비용 및 위험 요소를 보다 효과적으로 파악하기 위해, Forrester는 Cloud Pak for Data 사용 경험이 있는 고객 기업 네 곳을 심층 인터뷰했습니다. 본 보고서를 통해 데이터와 AI 통합 플랫폼인 Cloud Pak for Data에 의한 비용 절감 및 비즈니스 혜택을 확인하시기 바랍니다. <26p> 주요 내용 - Cloud Pak For Data 고객 여정 - IBM Cloud Pak For Data 이전 주요 과제 - 혜택 1: 컨테이너 및 컨테이너 관리 효율성 - 혜택 2: 데이터 가상화 및 거버넌스 혜택 - 혜택 3: 데이터 사이언스, 머신러닝 및 인공 지능 혜택
글로벌 칼럼 | AI 가상 비서가 필요한 결정적인 이유
세상의 모든 산만함과 위험을 생각하면, 잘 정리되고 집중된 상태를 유지하기 위한 도우미가 필요하다. 생산성에 관한 것이라면, 약간의 AI가 함께 할 수 있을 것이다. 미래에 대한 오랜 논쟁 중 하나는 우리가 1984가 그리는 세계를 향하고 있는지, 아니면 멋진 신세계가 그리는 세계로 향하는지이다. 우리 대부분은 올더스 헉슬리의 비전을 따르고 있다고 생각했지만, 조지 오웰이 그리는 미래가 좀 더 그럴듯해 보인다. 멋진 신세계에서 문제는 막대한 주의 산만이고, 1984에서는 만연한 오보이다. 오늘날 우리가 직면한 문제는 이 두 가지가 혼합된 것이라고 할 수 있다. 날로 증가하는 피싱 사기와 가짜 뉴스의 창궐에 직면해 있는데, 이 둘은 사람을 공격에 노출시키고 나쁜 결정을 하게 만든다. 이와 함께 우리는 너무나 많은 혼란에 압도되어 무엇을 해야 할지 우선순위를 정하기 어려운 상황이다. 재택근무는 이 문제를 더욱 악화시켰는데, 이제 우리는 반려동물과 아이들과 주위를 분산시키는 온갖 잡동사니에 둘러싸여 있기 때문이다. 업무 생산성 툴을 살펴보면, 우리에게는 일정과 받은 편지함을 살펴보고 생산성을 높일 수 있도록 우선순위를 정하는 데 도움을 줄 툴이 필요하다는 것은 분명하다. 필자는 이 툴이 슈퍼 가상비서의 형태로 등장할 것이라 예상한다. 이런 툴이 왜 필요한지, 또 어떤 조건을 갖춰야 하는지 살펴보자. 가상비서는 이미 구현되어 있지만, 고위 경영진이 자신의 일과를 관리하는 데 도움을 받기 위해 채용하던 비서와는 조금 다르다. 인간 비서는 수문장 역할을 했다. 일정을 통제하고 메일의 우선순위를 정하고 때로는 심부름을 하기도 하고 독립적인 조언자의 역할도 했다. 하지만 인간 비서는 상당한 비용이 들고, 그래서 기업의 고위 임원에게만 제공되었다. 장점은 명확하다. 임원과 비서는 좀 더 효율적인 팀을 이루었다. 이 팀에서는 연봉이 높은 임원은 자신의 시간을 비즈니스에 더 잘 집중할 수 있었고, 연봉이 낮은 비서는 주의를 흩뜨리는 자잘한 일들을...
“하이엔드 스토리지의 기준을 바꾼다” 빅데이터 클라우드 시대 미션 크리티컬 스토리지의 조건 - IDG Tech Dossier
디지털 트랜스포메이션과 IT 인프라 현대화가 본격화되면서 기업의 스토리지 환경이 큰 변화를 맞이하고 있다. 특히 핵심 비즈니스의 기반이 되는 하이엔드 스토리지는 기존의 가용성과 안정성 외에도 민첩성과 효율성을 갖추지 않으면 빠르게 변화하는 비즈니스 애플리케이션의 요구사항을 만족하기 어려운 상황이다. 신기술의 부상도 하이엔드 스토리지의 변화를 촉진하는데, 저장장치 기술뿐만 아니라 인공지능/머신러닝, 빅데이터 분석, 클라우드 등은 하이엔드 스토리지의 성능부터, 관리, 비용 효율성까지 전방위적 압박을 펼치고 있다. 데이터 스토리지를 둘러싼 기술 및 비즈니스 환경의 변화를 살펴보고, 기존 하이엔드 스토리지가 안고 있는 한계와 과제, 그리고 차세대 하이엔드 스토리지가 갖춰야 할 조건을 짚어본다. 또한 새로운 클래스의 스토리지로 평가되는 HPE 프라이메라 솔루션을 기반으로 한 스토리지 현대화 방안도 제시한다. 주요 내용 - “강력하지만 오래 된” 하이엔드 스토리지의 한계 - 현대화된 하이엔드 스토리지의 조건 - AI와 첨단 분석이 보장하는 100% 가용성 - 극한의 성능을 추구하는 올액티브 아키텍처 - “아는 만큼 나오는 성능” 내장 AI 엔진이 채워주는 2% - “필요할 때 필요한 만큼만 최소의 비용으로” - 하이엔드 스토리지를 재정의하는 HPE 프라이메라
IDG 블로그 | 지금 시리에 필요한 것은 ‘환골탈태’
애플은 최근 캐나다에 본사를 둔 머신러닝 업체 인덕티브(Inductiv)를 인수했다. 유능한 인력을 확보해 시리의 성능을 개선하려는 것이 분명하다. 애플은 지난 몇 년간 AI와 머신러닝 업체를 여럿 인수해 왔는데, 이번 인수도 가장 최근 인수 하나에 불과하다. 대부분의 기업 인수는 음성 비서 시리와 연관이 깊다. 그러나 발전에는 시간이 걸리기 마련이다. 시리가 출시된 지 4년째였던 2015년 애플 연례 9월 행사 이전, 필자는 냉정하게 판단해 당시 시리에는 주요 업데이트 2.0 버전이 필요하다고 주장했다. 거의 5년이 지난 지금에도 그런 변화는 현실이 되지 않았고, 업데이트 자체도 드물어져 시리는 너무나 기술에 뒤떨어진 비서로 보인다. 애플은 아마 시리가 대체로 “충분히” 기능하는 것으로 여기고 다음 단계로 넘어간 것 같다. 올해 애플은 아이패드OS와 iOS 14, 맥OS 차기 버전, 그리고 어쩌면 홈팟 업데이트까지 공개할 준비를 하고 있다. 어쩌면 지금이 시리의 부족한 점을 재검토하기에 좋은 시기일지도 모른다. 인간을 이해해야 시리를 진짜 사람으로 착각하는 사람은 없을 것이다. 인간과 대화한다고 생각하도록 사용자를 꼭 속일 필요는 없다. 예를 들어 구글 어시스턴트는 ‘전화로 약속 잡기’ 기능이 여전히 다소 불안정하다. 하지만 지능 비서가 실질적으로 도움이 되려면, 사용자가 요청을 표현하는 완벽한 방법을 고민할 필요가 없어야 한다. 친구나 동료와 대화하는 것처럼 자연스러워야 한다. 시리가 인간처럼 느껴질 필요는 없다. 그보다는 시리가 사용자가 인간임을 이해해야 한다는 것이 핵심이다. 즉, 사용자는 때로는 질문의 의미를 올바르게 전달하지 못하거나, 잘못된 단어를 사용하는 등의 실수를 한다. 하지만 요청하는 상대가 사람이라면, 보통은 요점을 파악한다. 실제로 승인이 필요한 때가 언제인지도 알아야 한다. 시리에게 주방 조명을 켜달라고 요청하면, 시리가 “요청을 보냈다”라고 알리지 않아도 된다. 아마존의 에코(E...
자금 세탁에 맞서는 SAS의 5가지 승부수
범죄 조직, 마약 거래상 및 테러리스트들은 디지털 혁신에 편승해 복잡한 자금 세탁 및 테러 자금 조달 계획을 운영하면서 수법을 지속적으로 발전시키고 있습니다. 하지만 기존의 솔루션은 금융 사기를 잘못 탐지하는 비율(오탐지율)이 높았습니다. 이러한 역동적인 금융 범죄 위협 속에서 금융 서비스 기관은 자금 세탁 계획에 대응하여 진화하는 규제 기관의 기대에 부응하는 저비용, 고효율 대책이 필요합니다. 오늘날의 금융 환경을 고려했을 때, 기업들은 차세대 AML 솔루션으로 신속히 전환해 혁신과 현대화를 달성해야 합니다. <21p> 주요 내용 - AML의 당면 과제 - AML 현대화가 필요한 이유 - 차세대 AML로 나아가기 위한 5가지 승부수
미스트 인수한 주니퍼의 승부수 “모든 영역의 네트워킹에 AI 통합”
주니퍼가 조만간 출시할 새 제품과 서비스를 통해 기업 네트워킹 전반에 AI라는 복음을 전파하고자 한다. 2019년 무선 및 AI 소프트웨어 업체인 미스트(Mist)를 4억 500만 달러에 인수한 이래 주니퍼의 핵심이 된 전략의 연장선으로 볼 수 있다. 미스트의 클라우드 기반 와이파이 어슈어런스(Wi-Fi Assurance) 시스템은 마비스(Marvis)란 AI 기반 엔진을 이용해 네트워크 문제를 자동으로 파악하고 수정하고 바로잡는 동적 패킷 캡처와 머신러닝이 특징이다. 와이파이 어슈어런스는 성능과 서비스 수준 지표를 측정해 무선 네트워크를 좀 더 예측 가능하고 안정적으로 만들어 준다. 주니퍼는 최근 이 기능을 주노스 기반 무선 스위치 플랫폼 일부로 확장했다. 주니퍼가 최근 개최한 가상 AI 행사에서도 이런 지속적인 ‘미스트화’와 AI 사용 확대가 주된 주제였다. 주니퍼 CEO 라미 라힘은 “진정한 AI로 할 수 있는 일의 극히 일부만 하고 있다고 생각한다”며, “더 큰 규모의 유무선 네트워크 데이터를 계속 축적하면, 클라우드나 엣지에서 사람의 개입이 필요없는 자율적인 네트워크를 개발하는 데 이르게 될 것”이라고 강조했다. 라힘은 AI를 여러 산업군에서 가장 과대평가된 기술이자 가장 과소평가된 기술이지만, 네트워킹에서 AI를 실행 가능한 기술로 만들어주는 다양한 활동이 이루어지고 있다고 설명했다. 이런 변화에는 누구나 액세스할 수 있는 충분한 컴퓨팅 성능과 귀중한 자원으로써 데이터를 발굴하는 활동, 그리고 오픈소스 소프트웨어가 있다. 라힙은 “AI는 오픈소스에 의해 민주화되고 있다”고 덧붙였다. 알고리즘과 데이터는 마법이 일어나는 곳이다. 미스트는 스케일아웃 시대에 개발되었으며, 미스트가 정보를 수집하는 추가 데이터 지점은 이를 더욱 지능적으로 만들었다. 이들 데이터를 이용해 마비스 AI 엔진은 정상적인 네트워크가 어떤 모습인지를 이해하고 많은 사례에서 사람의 개입없이 필요한 대응을 할 수 있다. 주니퍼는 마비스로 성과를 올린 고객 사례...
데이터, AI, IoT가 정의하는 코로나19 이후의 ‘뉴 노멀’
코로나19 팬데믹은 전 세계 커뮤니티에 충격을 안겨주고 있다. 각 커뮤니티의 대응으로 사람들은 일상의 평범함을 유지하면서 스스로를 보호하기 위해 노력하는 과정에서 무수히 많은 변화가 생겨나고 있다. 이런 위기 속에서 일반적인 대응이 먼저 이루어지는 경우가 많지만, 감염 확산 속도를 늦추기 위한 가장 효과적인 접근방식이 아닐 수 있다. 기술적인 관점에서 해법은 다양한 원격 협업, 무접촉 거래, 수동 프로세스를 자동, 로봇, 기타 인간이 개입하지 않는 프로세스로 대체하는 것 등이 결합되어 있을 수밖에 없다. 감염이 발생할 때 모두가 서로 다른 목적을 가지고 움직인다면 기본적인 대응이 비생산적일 수 있다. 중앙의 조율 부재로 모두의 상황이 혼란스러워지고 소셜 미디어로 인해 악화될 수 있는 혼란에 의한 인포데믹(Infodemic)을 부채질하면서 공중 보건 관계자와 기타 신뢰할 수 있는 출처의 정보를 놓칠 수 있다. 커뮤니티 전반에 걸친 대응의 효과적인 조율을 위해 사회의 모든 수준에서 효과적인 대응을 주도하기 위한 권위 있는 데이터 분석을 대체할 수 있는 것은 없다. 앞으로는 공공, 민간, 비영리 조직에서 팬데믹 준비 및 해결에 대한 더욱 데이터 지향적인 하향식 조정이 이루어질 수 있다. 이와 관련하여 중국의 경험이 유용하다. 우한에서 발발한지 채 반 년도 지나지 않았지만 중국은 위기를 관리하기 위해 국가 차원의 하향식 접근방식으로 신속하게 대응했다. 중국 당국은 생명을 구하고 감염 확산을 통제하며 사람들의 검사, 치료, 격리를 지도하기 위해 광범위한 자원을 조율하고 있다. 반면에 미국과 다른 국가들은 혼란스러운 상향식 방식으로 위기에 대응하고 있는 것처럼 보인다. 중국 대응의 핵심 요소가 인상적이다. 정교한 데이터 분석과 다른 디지털 도구를 활용하여 다음과 같이 코로나19에 대응했다. 셀프 서비스 건강 검사 : 셀프 서비스 검사 도구는 중국 내 중요하지 않은 병원 방문과 돌보는 사람의 업무 부하를 줄이면서 교차 감염의 위험을 완화했...
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