미주중앙일보 - 미주 최대 한인 뉴스 미디어

[에듀 포스팅] 많은 기업이 조직 목표·필요에 AI 활용…개인도 성공하려면 능숙하게 사용해야

AI(인공지능)는 이미 우리의 삶에 깊숙이 들어와 있다. 이제 사람보다 더 폭넓은 내용의 문서를 자동으로 수려하게 생성하는 매우 똑똑한 AI가 우리에 편리함을 더 해줬다. 이 대목에서 주목할 부분은 사람보다 업무 능력과 효율성이 높아진 AI를 잘 어떻게 능률적으로 활용하여 나의 발전에 사용하여 성공하는 사람이 될 수 있는가가 아닐까? ▶업무 효율성을 높이는 방법 데이터 입력, 문서 정리, 이메일 필터링 등과 같이 반복적이고 규칙적인 작업은 AI 시스템을 활용하여 자동화하여 인력과 시간을 절약할 수 있다. 또한 데이터를 분석하고 트렌드를 예측하면 조직 내 의사 결정을 지원할 수 있으며, 많은 데이터로부터 인사이트를 도출하여 비즈니스 전략을 개선하거나 문제를 미리 예측하여 대응할 수 있다. 또한 AI를 사용하여 고객이나 사용자에게 맞춤형 서비스나 추천을 제공하므로 고객 만족도를 높이고 구매율을 증가시키는 데 도움을 받을수 있다. 또 감정 분석 기술을 사용하여 고객의 감정을 파악하거나 피드백을 분석할 수 있고 이를 통해 제품 혹은 서비스 개선에 도움을 줄 뿐 아니라 고객에게 관련성이 높은 제품이나 콘텐츠를 추천할 수 있다. 이렇듯 AI 기술을 적극적으로 활용하여 업무를 효율적으로 개선하고 혁신하는 것이 기업에게 중요해졌다. ▶AI를 활용하여 성공한 기업 사례 구글은 AI와 머신 러닝을 활용한 다양한 제품과 서비스를 제공하는 가장 대표적인 기업이다. 구글 검색 엔진에서의 개인화된 검색 결과, Google 어시스턴트를 비롯한 음성 인식 기술, Google 번역기, 자율 주행 자동차 기술 등을 통해 AI를 성공적으로 활용하고 있다. 페이스북(Facebook)은 소셜 미디어 플랫폼 내에서의 개인화된 콘텐츠 추천, 얼굴 인식 기술, 자동 번역 기능 등을 통해 AI를 활용하여 사용자 경험을 향상시키고 있다. IBM은 왓슨(Watson)이라는 AI 플랫폼을 개발하여 의료 진단, 고객 서비스, 금융 분석 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 자연어 처리, 감정 분석, 지식 추출 등에 기반한 다양한 AI 기술을 통합하여 제공하고 있다. 또한 넷플릭스는 사용자의 시청 기록과 선호도 데이터를 기반으로 개인화된 콘텐츠 추천을 제공하여 고객 만족도를 높이고 서비스 이용을 증가시키고 있습니다. 이 외에도 많은 기업들이 조직의 목표와 필요에 맞게 AI를 활용하는 방법을 활용하고 있다. ▶다양한 분야의 지식·기술 습득 우리의 일상 수단이 되어버린 AI를 어떻게 잘 활용할 수 있는가는 미래에 중요한 핵심 기술일 것이다. 그런 만큼 능숙하게 활용하기 위해 배우고 익히는 것은 결국 지배가가 되는가 아니면 지배되는가의 선택이 될 것이다. AI는 주로 프로그래밍을 기반으로 작동한다. 그런 만큼 프로그래밍 언어와 컴퓨터 과학의 기본 개념을 이해하고 숙달하는 것이 중요하다. Python은 AI 분야에서 널리 사용되는 언어이며, TensorFlow나 PyTorch와 같은 라이브러리를 활용하여 AI 모델을 개발할 수 있다. 머신 러닝과 딥 러닝은 AI의 핵심 기술이기에 이러한 기술을 이해하고 적용할 수 있는 능력이 필요하다. 기본적인 머신 러닝 알고리즘부터 시작하여 심층 신경망과 관련 기술을 학습한다. 또한 좋은 결과를 얻기 위해서는 품질 높은 데이터가 필요하다. 또 데이터를 수집하고 정제하는 방법을 배우고, 통계 및 시각화 도구를 사용하여 데이터를 분석할 수 있는 능력을 갖추어야 한다. 이외에도 이미지 및 비디오 데이터를 처리하고 이해하는 객체 감지, 이미지 분류, 얼굴 인식 등과 같은 컴퓨터 비전 기술을 습득과 텍스트 데이터를 이해하고 처리하는 자연어 처리 기술(NLP)을 활용하여 텍스트 데이터를 분석하고 해석하는 방법, 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 방법을 학습하는 강화 학습, 클라우드 컴퓨팅과 분산 처리, 도메인 지식의 있어야 한다. 미래를 살아갈 지금의 학생들은 이런 편리한 도구의 시스템에 대한 이해와 인간이 만들어 가는 인공지능과의 효과적이면서 올바른 사용에 대한 이해를 가지고 있어야 한다. ▶문의:(323)938-0300 www.a1collegeprep.com 새라 박 원장 / A1칼리지프렙에듀 포스팅 조직 목표 사용자 경험 데이터 입력 인식 기술

[기고] 활짝 핀 인공지능, 문제는 신뢰다

천재적인 사상가 유발 하라리의 명저 『사피엔스』 10주년 특별판은 그야말로 특별했다. 인간 종족 진화의 역사에 대한 맛깔나는 문장을 기억하고 있을 『사피엔스』 독자들을 또 한 번 놀라게 한 유발 하라리는 10주년 특별판 서문을 무려 인공지능(AI)에 맡겼다. 『사피엔스』 출간 이후 10년간 비약적인 발전을 이룬 인공지능은 지금 이 순간에도 우리와 유발 하라리의 삶을 바꾸고 있다. 회의적이었던 AI챗봇의 위상이 달라졌다. 요즘 가장 핫한 ‘챗GPT’에 AI챗봇의 발전상에 대해 묻자 10초도 되지 않아 “지능적인 대화 인터페이스, 자연어 처리 기술, 더 나은 사용자 경험(UX) 등으로 날로 향상되는 AI챗봇이 산업적 효용성을 갖게 될 것”이라는 대답을 눈앞에서 술술 써 내려 간다. 지난 12월, 출시 5일 만에 사용자 수 100만 명에 도달하는 기염을 토한 이후 연일 화제가 되고 있는 챗GPT는 세계 최대 AI연구소 오픈AI(Open AI)의 대화형 AI서비스다. 2015년 일론 머스크를 비롯한 IT업계 거물들의 합작품으로 기대를 모은 오픈AI는 현재 매개변수 1750억 개를 활용해 유려한 문장력을 갖춘 GPT3기술로 본격적인 AI챗봇 시대를 열었다. 알파고로 촉발된 AI에 대한 대중의 관심이 챗GPT로 또 한 번 모멘텀을 맞을 기세다. 앞서 언급했듯 단행본 서문은 물론 뉴스 기사 및 보고서 작성 등 놀랄 만큼 매끄러운 글쓰기 작업을 해내는 챗GPT는 사용자들의 감탄을 자아내고 있다. 역혁신(Reverse Innovation)의 개념을 주창한 비제이 고빈다라잔 교수가 지적했듯 ‘획기적 혁신은 기술이 아닌 비즈니스 모델’이기에 이 놀라운 기술을 앞으로 어떻게 활용하느냐가 관건이다. 그러나 그러한 우려도 잠시, 구글이 심각한 위협으로 느껴 코드 레드를 발령했다시피 챗GPT는 검색엔진을 대신할 비즈니스 모델을 갖추게 될 거라는 전망이 우세하다. 기업들이 도입하기 쉬운 상용서비스를 갖추어 출시된다면 GPT4에 대한 화력은 고공행진 중인 기대치를 뛰어넘을 것이다. 1월 초 전 세계에서 라스베이거스에 모인 CES 참관자 11만 명은 소비자 편익 증진을 위해 이종산업 간의 융복합이 본격화할 것을 실감했고, 그 속에서 헤게모니를 쥐기 위해 누가 누가 더 연결을 잘하느냐에 많은 관심을 쏟았다. 그러나 초연결보다 중요한 것이 연결 후의 신뢰성 높은 영위, 디지털 트러스트(Digital Trust)다. 디지털 신뢰란 개인이 조직에 갖는 신뢰, 구체적으로 기업이 나의 데이터를 보호하고 사이버 보안 조치를 도입해서 신뢰할 수 있는 인공지능(AI) 기반 제품과 서비스를 투명하게 제공할 것이라는 믿음을 의미한다. 보안위험의 감지와 제어환경, 체계적인 데이터 관련 거버넌스 조직과 진화를 거듭하는 AI의 정책 대응 등 이면의 준비작업이다. 초연결 AI시대를 위한 기업들의 새로운 숙제다. 웹 3.0시대의 흐름은 탈중앙화를 낳았고 필연적으로 개인정보 보안이 대두한다. 유명회사들이 해킹 공격에 노출되고, 데이터 프라이버시와 보안침해 사고는 늘고 있다. 보안기술에 투자하는 것은 기업의 디지털 신뢰도를 높이는 직접적인 활동이다. 또한 사회와 산업을 바꿀 데이터 관련 신기술의 리딩그룹으로서 혁신의 주축으로 이를 활용하고 있음을 꾸준히 알리는 간접적 활동도 뒤따라야 한다. “원가경쟁력에 위배되는 이 기술을 굳이 이번에 도입해야 할까? 실효성의 벽에 부딪힌 메타버스를 계속 고민해야 하나? 업의 본질이 다른데 블록체인을 연구할 필요가 있을까?” 이런 불신과 안이함은 진부함을 드리우고 고객들로 하여금 기업의 디지털 신뢰도를 하락시키는 결과를 초래한다. 디지털 신뢰는 고객이 기업의 제품과 서비스를 신뢰할 수 있다는 것을 의미하기에 고객만족도의 중요한 부분을 차지하며 이는 기업경쟁력에 직결된다. 발전 수준과 속도를 날로 갱신하는 AI기술들은 결국 실생활에 당연하게 사용되고 확실한 이익도 창출할 수 있는 개인화 AI서비스를 다양하게 만들어 낼 것이다. 디지털 신뢰는 기업의 이미지를 넘어 성과에도 영향을 미칠 것이며 ‘AI신뢰’로 이어질 것이다. 일엽지추(一葉知秋), 하나를 보면 열을 안다고 했다. 기업의 AI수준이 그 기업의 미래를 보여준다. 디지털·AI 신뢰의 경제적 가치에 눈을 뜨자. 이향은 / LG전자 CX담당 상무기고 인공지능 문제 신뢰 구체적 영위 디지털 사용자 경험

[트렌드터치] 활짝 핀 인공지능, 문제는 신뢰다

천재적인 사상가 유발 하라리의 명저 『사피엔스』 10주년 특별판은 그야말로 특별했다. 인간 종족 진화의 역사에 대한 맛깔나는 문장을 기억하고 있을 『사피엔스』 독자들을 또 한 번 놀라게 한 유발 하라리는 10주년 특별판 서문을 무려 인공지능(AI)에 맡겼다. 『사피엔스』 출간 이후 10년간 비약적인 발전을 이룬 인공지능은 지금 이 순간에도 우리와 유발 하라리의 삶을 바꾸고 있다. 회의적이었던 AI챗봇의 위상이 달라졌다. 요즘 가장 핫한 ‘챗GPT’에 AI챗봇의 발전상에 대해 묻자 10초도 되지 않아 “지능적인 대화 인터페이스, 자연어 처리 기술, 더 나은 사용자 경험(UX) 등으로 날로 향상되는 AI챗봇이 산업적 효용성을 갖게 될 것”이라는 대답을 눈앞에서 술술 써 내려 간다. 지난 12월, 출시 5일 만에 사용자 수 100만 명에 도달하는 기염을 토한 이후 연일 화제가 되고 있는 챗GPT는 세계 최대 AI연구소 오픈AI(Open AI)의 대화형 AI서비스다. 2015년 일론 머스크를 비롯한 IT업계 거물들의 합작품으로 기대를 모은 오픈AI는 현재 매개변수 1750억 개를 활용해 유려한 문장력을 갖춘 GPT3기술로 본격적인 AI챗봇 시대를 열었다. 알파고로 촉발된 AI에 대한 대중의 관심이 챗GPT로 또 한 번 모멘텀을 맞을 기세다. 앞서 언급했듯 단행본 서문은 물론 뉴스 기사 및 보고서 작성 등 놀랄 만큼 매끄러운 글쓰기 작업을 해내는 챗GPT는 사용자들의 감탄을 자아내고 있다. 역혁신(Reverse Innovation)의 개념을 주창한 비제이 고빈다라잔 교수가 지적했듯 ‘획기적 혁신은 기술이 아닌 비즈니스 모델’이기에 이 놀라운 기술을 앞으로 어떻게 활용하느냐가 관건이다. 그러나 그러한 우려도 잠시, 구글이 심각한 위협으로 느껴 코드 레드를 발령했다시피 챗GPT는 검색엔진을 대신할 비즈니스 모델을 갖추게 될 거라는 전망이 우세하다. 기업들이 도입하기 쉬운 상용서비스를 갖추어 출시된다면 GPT4에 대한 화력은 고공행진 중인 기대치를 뛰어넘을 것이다. 1월 초 전 세계에서 라스베이거스에 모인 CES 참관자 11만 명은 소비자 편익 증진을 위해 이종산업 간의 융복합이 본격화할 것을 실감했고, 그 속에서 헤게모니를 쥐기 위해 누가 누가 더 연결을 잘하느냐에 많은 관심을 쏟았다. 그러나 초연결보다 중요한 것이 연결 후의 신뢰성 높은 영위, 디지털 트러스트(Digital Trust)다. 디지털 신뢰란 개인이 조직에 갖는 신뢰, 구체적으로 기업이 나의 데이터를 보호하고 사이버 보안 조치를 도입해서 신뢰할 수 있는 인공지능(AI) 기반 제품과 서비스를 투명하게 제공할 것이라는 믿음을 의미한다. 보안위험의 감지와 제어환경, 체계적인 데이터 관련 거버넌스 조직과 진화를 거듭하는 AI의 정책 대응 등 이면의 준비작업이다. 초연결 AI시대를 위한 기업들의 새로운 숙제다. 웹 3.0시대의 흐름은 탈중앙화를 낳았고 필연적으로 개인정보 보안이 대두한다. 유명회사들이 해킹 공격에 노출되고, 데이터 프라이버시와 보안침해 사고는 늘고 있다. 보안기술에 투자하는 것은 기업의 디지털 신뢰도를 높이는 직접적인 활동이다. 또한 사회와 산업을 바꿀 데이터 관련 신기술의 리딩그룹으로서 혁신의 주축으로 이를 활용하고 있음을 꾸준히 알리는 간접적 활동도 뒤따라야 한다. “원가경쟁력에 위배되는 이 기술을 굳이 이번에 도입해야 할까? 실효성의 벽에 부딪힌 메타버스를 계속 고민해야 하나? 업의 본질이 다른데 블록체인을 연구할 필요가 있을까?” 이런 불신과 안이함은 진부함을 드리우고 고객들로 하여금 기업의 디지털 신뢰도를 하락시키는 결과를 초래한다. 디지털 신뢰는 고객이 기업의 제품과 서비스를 신뢰할 수 있다는 것을 의미하기에 고객만족도의 중요한 부분을 차지하며 이는 기업경쟁력에 직결된다. 발전 수준과 속도를 날로 갱신하는 AI기술들은 결국 실생활에 당연하게 사용되고 확실한 이익도 창출할 수 있는 개인화 AI서비스를 다양하게 만들어 낼 것이다. 디지털 신뢰는 기업의 이미지를 넘어 성과에도 영향을 미칠 것이며 ‘AI신뢰’로 이어질 것이다. 일엽지추(一葉知秋), 하나를 보면 열을 안다고 했다. 기업의 AI수준이 그 기업의 미래를 보여준다. 디지털·AI 신뢰의 경제적 가치에 눈을 뜨자. 이향은 / LG전자 CX담당 상무트렌드터치 인공지능 문제 신뢰 구체적 영위 디지털 사용자 경험