AI 트렌드 2024: 혁신, 생산성, CX 강화

예, 아직 통과해야 할 규제가 많이 있습니다. 그리고 예, 이를 우리를 괴롭히는 모든 것에 대한 만병통치약/판도라의 상자로 보는 수많은 긍정과 반대의 사람들이 있을 것입니다. 어느 쪽이든, AI는 현실적이고 거대합니다. 일생에 한 번뿐인 혁신적인 기술입니다. 우리는 그것을 기계 학습을 위한 멋진 바지 속기로 사용하는 지점을 훨씬 넘어 신혼 여행 기간에 깊이 들어갔습니다.

생성적 AI의 블록버스터 한 해 이후, 모든 종류의 기업은 AI가 2024년에 무엇을 할 수 있는지에 대해 기대하고 있습니다. Amazon의 올해 CDO Insights 보고서에 따르면 최고 데이터 책임자의 80%가 생성적 AI가 비즈니스를 변화시킬 것이라고 믿고 있습니다.

AI는 경쟁력을 유지하기 위한 필수 요소가 되었습니다. Deloitte의 Enterprise 5판 AI 현황 보고서에 따르면 글로벌 비즈니스 리더의 94%가 AI를 향후 5년 동안 성공에 필수적인 것으로 보고 있습니다.

AI 기술이 계속해서 산업을 발전시키고 변화시키면서 2024년에는 어떤 AI 트렌드를 기대할 수 있을까요?

2024년에 주목해야 할 5가지 AI 트렌드

내년에는 추론 비용(응답을 생성하기 위해 대규모 언어 모델을 호출하는 비용)이 감소하고 LLM이 상품화되고 AI 사용이 확대됨에 따라 대다수 기업의 AI 투자가 이루어질 것입니다. 그렇긴 하지만, 높은 금리와 지정학적 불안정이 결합되어 S&P 500 전체에서 자본 지출이 약간 부진하게 유지되었으므로 즉각적인 대박을 기대하지 마십시오.

Meta, Microsoft, Nvidia 등 생성적 AI 혁명을 주도하는 회사들은 물론 대규모 투자를 할 것입니다. 명백한 플레이어 외에 데이터 중심 기업이 실험을 더 쉽게 찾는 보다 민첩한 소규모 기업과 함께 먼저 이익을 얻을 것입니다(절감할 모든 코딩 시간을 생각해 보세요).

텍스트, 오디오, 이미지, 비디오 등 다양한 소스를 결합하여 콘텐츠를 생성하는 다중 모델 AI 시스템의 발전으로 비즈니스 혁신이 가속화될 것으로 예상됩니다.

아직은 흔들릴 위험이 많습니다. 대형 기술 기업들은 흥분으로 뭉쳤지만, 기술이 실제 수요를 앞지르는 것이 처음이 아니기 때문에 채택에는 시간이 걸릴 것입니다.

주목해야 할 5가지 주요 AI 동향은 다음과 같습니다.

1. 고객 경험 개선
2. 사무실 생산성 향상
3. 혁신 가속화
4. AI 위험 관리
5. 터치스크린을 뛰어넘다

1. AI는 고객 경험에 '맞춤'을 적용합니다.

최고의 자연어 챗봇과 실시간 통찰력 및 고객 데이터를 결합하면 2024년에는 브랜드가 AI를 사용하여 초개인화된 광고로 개인을 타겟팅하고 플랫폼 전반에 걸쳐 맞춤형 경험을 진정으로 가속화할 수 있을 것입니다.

Gartner가 2,000명의 경영진을 대상으로 실시한 여론 조사에서 고객 경험은 생성 AI 투자의 최우선 초점이었습니다.

AI를 통해 기업은 고객 행동과 선호도에 대한 심층적인 실시간 통찰력을 얻을 수 있으며, 이를 통해 개인화된 제품 추천 및 제안을 제공할 수 있습니다. AI는 제품 카탈로그 관리 및 제품 검색을 간소화하여 온라인 쇼핑 경험을 개선하고 수작업을 줄이며 궁극적으로 수익을 높이는 데 도움이 됩니다.

Gen AI는 또한 전반적인 고객 경험의 핵심인 고객 서비스 개선에 도움을 줄 것을 약속합니다. 이는 더 똑똑한 챗봇을 넘어 상담원이 질문에 더 빠르게 응답하고 더 빠르게 솔루션을 찾을 수 있도록 돕습니다.

2. 2024년 생산성 강화

우리가 자주 듣는 큰 판매는 생성 AI가 사용자의 창의성을 발휘하면서 생산성을 높이는 데 도움이 된다는 것입니다. 2024년에는 AI가 직장에서 더욱 큰 트렌드가 될 것으로 예상됩니다.

KPMG LLP 연구에 따르면, 설문 조사에 참여한 미국 임원 225명 중 대다수(66%)가 Gen AI가 미래에 사람들이 일하는 방식을 변화시킬 것이라고 믿고 있는 것으로 나타났습니다.

일상 업무의 단조로움 속에서 사무실 필수품은 AI 생산성 도구 덕분에 (오래 기한이 지난) 업그레이드를 받게 될 것입니다. 이를 통해 가상 비서 및 이메일 관리 도구부터 프로젝트 관리 및 보고에 이르기까지 모든 것이 가능해집니다.

Microsoft와 Google은 공동 작업, 콘텐츠 제작, 회의 및 기타 사무 작업을 위한 이러한 종류의 도구를 빠르게 출시했습니다. 그러나 다른 많은 기술 공급업체에서는 데이터 분석 및 운영 관리부터 직원 채용에 이르기까지 광범위한 작업 프로세스를 자동화하기 위해 엔터프라이즈 애플리케이션에 AI 기능을 추가하고 있습니다.

고객 서비스를 위한 AI: 더 빠른 수정, 더 행복한 상담원

고객 서비스용 AI는 상담원 경험을 개선하고 해결 속도를 높이며 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

3. 아이디어 창출 가속화

올바르게 수행하면 AI는 회의 요약 및 데이터 분석을 위한 힘의 승수일 뿐만 아니라 혁신도 촉진합니다. Cornell Tech와 The Wharton School의 2023년 논문에서는 대규모 언어 모델의 환각, 판단력 부족, 불일치가 "버그가 아닌 중요한 기능"으로 볼 수 있다고 주장합니다.

KPMG 연구에 따르면 미국 경영진의 62%는 AI가 혁신을 촉진하여 더 많은 제품과 서비스를 만드는 데 도움이 될 수 있다고 믿고 있습니다.

일상적인 작업을 자동화하면 작업자가 혁신과 문제 해결에 집중할 수 있게 되지만 생성 AI 도구는 2024년에 성장할 AI 트렌드인 아이디어 창출에도 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 5개 이상의 아이디어를 떠올리는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 주어진 주제에 대해 15분 안에 ChatGPT를 사용하면 출력이 최대 200개까지 나옵니다.

아이디어 생성 비용이 훨씬 저렴해지기 때문에 전문가들은 아이디어 평가 및 개선에 초점을 맞출 수 있습니다. Harvard Business Review 연구에 따르면 여기서 생성적 AI 도구도 도움이 될 수 있습니다.

연구원들은 “생성 AI가 기업과 정부에 제공하는 가장 큰 기회 중 하나는 인간의 창의성을 강화하고 혁신 민주화의 과제를 극복하는 것입니다.”라고 썼습니다.

4. 2024년 AI 위험 관리 동향

생성적 AI를 배포하는 것은 데이터 관리에 대한 확고한 이해력이 부족한 기업에게는 너무 먼 단계일 수 있습니다. AI 도구가 실수로 귀중한 데이터를 유출할 수도 있기 때문이다.

순전히 실용적인 측면에서 기업이 직원들이 AI를 어떻게 사용하고 있는지 추적하는 것은 까다롭습니다. 예를 들어 기술 팀이 소스 코드 및 기타 기밀 데이터를 챗봇에 업로드하고 있는지 알아보려면 삼성에 문의하세요. 지침과 규제 기관이 늘어날 것으로 예상됩니다.

예를 들어, 유럽연합의 인공지능법(Artificial Intelligence Act)은 위험 수준에 따라 시스템을 분류하고 그에 따른 의무를 설정함으로써 AI에 대한 규제 프레임워크를 제안합니다.

미국에서 바이든 행정부는 무엇보다도 AI 안전과 보안에 대한 표준을 설정하고 미국인의 개인 정보를 보호하는 것을 목표로 하는 행정 명령을 발표했습니다.

기업들은 또한 AI의 윤리적 개발 및 사용을 위한 정책과 사용자 데이터 및 개인 정보 보호를 위한 규칙을 구현하여 AI 위험을 완화하기 위한 조치를 취하고 있습니다.

5. AI로 터치스크린을 뛰어넘다

AI에 오디오를 더하면 상황이 더욱 흥미로워집니다. 괜찮은 챗봇과 AR 안경 또는 VR 헤드셋을 결합하면 갑자기 우리는 터치스크린 너머의 세계를 보게 됩니다.

이러한 AI 추세가 규제와 가격 책정으로 인해 소비자 기술에 적용되기까지는 다소 시간이 걸릴 수 있지만 혁신을 위한 조건이 있으며 기술 생성 AI는 스마트 안경의 전체 개념을 그 어느 때보다 더 매력적이고 더 가깝게 만듭니다.

우리는 이미 AI 기반 스크린리스 기술의 징후를 보기 시작했습니다. 지난 가을, 스타트업 휴메인(Humane)은 사용자가 음성 및 제스처를 포함하여 다양한 방법으로 상호 작용할 수 있는 화면이 없는 작은 AI 지원 웨어러블 장치인 Ai Pin을 출시했습니다.

장벽 제거, 전략 정리

AI 모델이 더 작고 빨라지고 훈련 비용이 저렴해짐에 따라 2024년에는 진입 장벽이 낮아질 것입니다. 이는 의료 및 금융과 같이 데이터가 많은 부문에서 독점 모델이 풍부해질 수 있음을 의미합니다. 데이터 품질이 좋은 한, 빠른 테스트를 위한 훌륭한 샌드박스를 제공하는 디지털 트윈과 함께 통찰력과 사용 사례를 혼합하기 위해 AI가 점점 더 많이 활용될 것입니다.

하지만 기업은 AI를 통해 단순히 앞서 나갈 수는 없습니다. 그들은 전략적으로 투자하고, 데이터 위험과 인력에 미치는 영향을 인식해야 합니다.

그러니 나에게 수수께끼를 풀어보세요: 당신의 사용 사례는 무엇입니까? AI를 사용하여 해결하려는 문제는 무엇입니까?