AI는 모든 곳의 조직을 변화시키고 있습니다. 6개 기업이 어떻게 선도하고 있는가?

효율성 향상부터 공공 안전, 삶을 변화시키는 치료에 이르기까지 Ericsson, Abpro, Hexagon과 같은 기업이 어떻게 AI의 힘을 활용하고 생명을 구하는지 자세히 알아보세요.

2023년은 AI의 해가 될 것이다. 출판물에서는 종종 해당 연도의 가장 큰 사건과 가장 밀접하게 관련된 이름으로 연도를 표시합니다. AI는 수십 년 동안 우리와 함께해왔지만 생성적 AI는 AI를 일반 사용자를 위한 생산성 도구로 만들었습니다.

생성적 AI는 시간을 절약하고, 사람들이 다른 기술로는 할 수 없는 작업을 생산할 수 있도록 지원하고, 기회를 위한 새로운 문을 여는 등 모든 것을 변화시키고 있습니다. 하지만 어두운 면도 있습니다. 근로자들은 고용주가 품질은 낮지만 더 저렴한 AI 생성 결과물로 대체할 수 있다고 우려하고 있습니다.

정확성 문제도 있습니다. 생성적 AI 시스템은 잘못된 경우가 많으며, 더 많은 사람들이 이에 의존할수록 결과를 다시 확인하는 사람은 줄어듭니다.

또한: 우리는 생성 AI가 선거에 미치는 영향에 아직 준비가 되어 있지 않습니다.

생성적 AI(Generative AI)는 현재 채용되고 있는 AI의 한 측면일 뿐입니다. 우리는 이메일을 통해 경영진과 대화를 나누고 이미 진행 중인 다양한 AI 애플리케이션과 이점을 보여주는 6개의 이야기를 선택했습니다. 주목받는 6개 기업은 AI를 활용하여 해당 산업의 전통적인 관행과 규범을 근본적으로 변화시키고 있습니다. AI 채택으로 효율성, 안전성, 고객 경험 및 전반적인 혁신이 향상되고 있습니다.

이들 6개 회사의 임원들은 현재 AI를 어떻게 사용하고 있는지, AI가 프로세스를 어떻게 변화시켰는지, 어떤 이점을 보고 있는지 ZDNET에 설명했습니다. 시간을 내어 깊이 있는 답변을 주신 경영진에게 특별히 감사드립니다.

Ericsson: 통신 부문의 AI

• 문제: 직장 부상
• AI 기술: 컴퓨터 비전
• 이점: 작업자 안전 향상

Ericsson Safe Work는 거대 통신업체인 Ericsson의 일부입니다. Ericsson Safe Work의 창립자이자 CEO인 Vivek Gnanavelu는 "탑재 관련 사망자가 일반 건설 사망자보다 많은 통신 분야에서 Safe Work는 직원을 보호합니다."라고 말합니다. 그는 이것이 작업장 부상과 사망을 줄이는 데 도움이 된다고 말합니다.

안전 프로토콜에도 불구하고 기지국, 안테나 또는 라디오를 설치하거나 유지 관리할 때 많은 사고가 발생합니다. Gnanavelu는 창립 이래 "내부 고객과 함께 놀라운 AI 기반 효율성을 확인했습니다. 직원 시간 절약, AI가 감지한 비준수, 안전 양식에 대한 AI 지원 승인 비율과 같은 주요 지표 전반에 걸쳐 상당한 효율성을 보였습니다. 나타났다."

이 회사는 컴퓨터 비전과 AI 모델을 사용하여 작업자가 헬멧, 장갑, 조끼, 작업용 부츠 등 개인 보호 장비(PPE) 표준을 준수하는지 확인합니다. 또한 실시간 기상 경보 및 위험 평가도 제공합니다. 그런 다음 AI 시스템은 지속적인 모니터링과 실시간 필수 추적 기능을 제공하여 작업자의 작업 준비 상태를 보장합니다.

더 큰 규모로 회사의 AI 패턴 인식은 자동화된 보고 및 대규모 데이터 분석을 지원하여 향후 반복되는 사고를 학습하고 예방합니다.

SoFi: 은행의 AI

• 문제: 느린 고객 서비스
• AI 기술: 대화형 AI
• 이점: 즉각적이고 정확하며 공감적인 응답

SoFi는 600만 명 이상의 회원이 "재정적 독립을 달성"할 수 있도록 회원 중심의 디지털 금융 서비스를 제공합니다.

ZDNET에 따르면 최고 위험 책임자이자 라틴 아메리카 글로벌 운영 책임자인 Aaron Webster는 "SoFi의 AI 솔루션은 챗봇이 아닙니다. 고객 감정을 이해하여 경험을 향상시키는 지능형 디지털 비서 모델을 채택합니다. 기본 챗봇과 달리, 어시스턴트는 고급 자연어 처리를 사용하여 실시간 적응, 필요할 때 상담원에게 원활한 핸드오프 및 개인화된 응답을 통해 인간과 유사한 상호 작용을 제공합니다."

SoFi는 자동화된 에이전트를 통해 회원 경험을 향상한다는 목표로 Galileo Financial Technologies 계열사가 제공하는 대화형 AI 엔진인 Cyberbank Konecta를 기존 기술 스택에 통합했습니다. SoFi는 이 대화형 AI 엔진을 사용하여 고객 지원팀이 단독으로 제공할 수 있는 시간 외에 고객 문의를 처리합니다.

Webster는 ZDNET에 "우리는 공감이 있는 대화형 AI를 활용하여 각 회원 상호 작용을 실시간으로 맞춤화하고 필요할 때 인간적 접촉을 주입하여 회원 경험을 향상시키는 동시에 AI로 일반적인 문의를 쉽게 관리함으로써 운영 서비스 비용을 절감하고 있습니다."라고 말합니다.

그는 이 솔루션을 배포한 이후 응답 시간이 65% 이상 증가했으며 채팅 대화에서 이탈한 고객의 절반이 발생했다고 말합니다. 그는 이제 인간 상담원에게 전달할 필요 없이 수천 건의 대화가 해결된다고 말했습니다.

Hexagon: 공공 안전 부문의 AI

• 문제: 방대한 공개 데이터
• AI 기술: 보조 AI
• 이점: 실시간 범죄 예방 및 데이터 분석

스톡홀름에 본사를 둔 Hexagon AB는 지방자치단체에 서비스를 제공하는 52억 유로 규모의 다국적 기업입니다. Hexagon의 안전, 인프라 및 지리공간 사업부의 최고 기술 책임자인 Kalyn Sims는 ZDNET에 다음과 같이 말했습니다. "데이터 인텔리전스는 가치가 있지만 해당 정보를 실시간으로 공유하고 이에 따라 조치를 취할 수 있는 능력은 매우 중요합니다. 보조 AI는 조직의 관리를 돕는 핵심 기술입니다. 오늘날 우리가 직면하고 있는 데이터의 폭발적인 증가입니다."

이러한 맥락에서 보조 AI는 인간 운영자가 방대한 양의 데이터를 조사하고 놓칠 수 있거나 사람이 식별하는 데 오랜 시간이 걸리는 중요한 패턴, 상관 관계 또는 이상 현상을 식별함으로써 방대한 양의 데이터를 처리하는 데 도움을 줍니다.

Hexagon의 안전, 인프라 및 지리공간 사업부는 중요한 서비스 및 인프라의 탄력성과 지속 가능성을 향상합니다. 그들의 기술은 사람, 장소, 자산에 대한 복잡한 데이터를 의미 있는 정보와 기능으로 변환하여 공공 안전, 유틸리티, 국방, 교통 및 정부 분야에서 더 나은, 더 빠른 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다.

Sims에 따르면 Hexagon은 보조 AI를 사용하여 기관이 실시간 데이터를 완전히 실현할 수 있도록 지원합니다. "정보가 관련성이 없어지기 전에"라고 합니다. 보조 AI는 고급 통계와 기계 학습을 사용하여 조직의 운영 데이터를 마이닝하여 즉각적인 조치가 필요한 이상 현상을 감지합니다.

예를 들어 보조 AI는 경찰, 소방, EMS가 복잡한 긴급 상황을 더 빨리 감지하고 대응할 수 있도록 도와줍니다. 이는 백그라운드에서 작동하며 패턴을 확인하고 공공 안전 이벤트가 연결되어 있는지 확인하여 911 구조대원을 지원합니다. 보조적이기 때문에 배치 담당자에게 이상 징후만 알리고 리소스 배포에 대한 의사 결정은 사람에게 맡깁니다.

공공 안전 부문은 스트레스가 많은 환경이며, 업계는 현재 인력 충원 문제로 어려움을 겪고 있습니다. 대중의 서비스 요청이 늘어나고 감시 카메라, 교통 센서, IoT 장치 등에서 더 많은 데이터가 유입되면서 사용자는 부담을 느낄 수 있습니다.

Sims에 따르면 새로운 협업 AI 기능이 이 문제를 해결할 수 있다고 합니다. 스마트 기술을 사용하여 레거시 시스템을 업데이트함으로써 들어오는 실시간 데이터를 조사하고 추세와 이상 징후를 찾고 사용자에게 순간적으로 경고를 제공함으로써 과로한 범죄 분석가와 파견 담당자의 부담을 덜어줍니다.

최종 결과는 "보조 AI 기술로 인한 자율적 초기 평가는 대중, 센서 및 경보의 여러 호출에서 얻은 정보를 수동으로 모니터링하고 분석하는 것보다 훨씬 더 효율적이고 효과적이며 확장 가능합니다."라고 Sims는 말합니다.

Revolear: B2B 영업의 AI

• 문제: 복잡한 B2B 판매
• AI 기술: AI 최적화
• 이점: 판매 프로세스 변화

Revolear는 매우 복잡한 B2B 영업을 위한 도구를 제공합니다. 창립자 겸 CEO인 Raja Singh은 "기업이 복잡한 비즈니스 솔루션을 구성, 제안, 협상 및 승인하는 방식을 변화시키는 AI가 탑재된 최첨단 디지털 거래 플랫폼"이라고 말합니다.

Revolear는 제품은 물론 개발 프로세스에도 AI를 사용합니다.

B2B 판매 프로세스는 복잡한 거래의 경우 수개월이 걸리고 많은 우여곡절을 겪을 수 있습니다. 당연히 AI를 다양한 형태로 적용할 수 있는 기회가 많습니다. Revolear는 생성 AI를 사용하여 고객 요구 사항을 추출하고 역할별 맞춤형 판매 제안 텍스트를 생성합니다. 그들은 기계 학습을 사용하여 최적의 할인 수준 및 기타 거래 조건을 예측하고 거래 모멘텀 및 승인 확률에 대한 가중치 측정 지표를 생성합니다.

Revolear의 개발팀은 GitHub의 Copilot 도구를 사용하여 코딩을 돕습니다. Singh은 이것이 엔지니어를 대체하지는 않지만 라인을 완성하거나 코드 조각을 제공할 수 있다고 말합니다. 그는 "저희는 마케팅 카피를 다듬는 데에도 생성 AI를 사용합니다. 스토리라인을 구축하는 데는 사용하지 않지만 섹션을 교정하고 개선할 수는 있습니다. 정말 유용한 애플리케이션 중 하나는 가상의 데모 데이터를 생성하는 것입니다. 우리 제품은 사실적으로 더 좋아 보입니다. 데이터를 대량으로 생성할 수 있으며 ChatGPT는 이를 대량으로 생성할 수 있습니다."

Singh은 AI가 판매 프로세스의 가장 어려운 부분 중 하나에서 발생하는 마찰을 줄였다고 보고합니다. "영업팀이 내려야 하는 가장 긴장되는 결정 중 하나는 초기 요구 가격을 설정하는 것입니다. 역사적으로 영업팀은 자신의 경험에 의존했습니다. 이제 우리는 50행에 불과한 데이터로 기계 학습 모델을 구축했습니다. 최종 가격을 예측해 보세요."

Abpro: 바이오의약품 분야의 AI

• 문제: 코로나19 치료
• AI 기술: AI 기반 발견
• 이점: 약물 실험 과정 속도를 높입니다.

앱프로(Abpro)는 암, 안과 진료, 전염병 분야에서 단클론 항체 치료법을 개발하는 생명공학 회사이다. 그들은 코로나19의 핵심 치료법 중 하나를 개발했습니다.

Abpro CEO이자 공동 창업자인 Ian Chan은 AI가 코로나19와의 싸움에 도움이 된다고 설명합니다. "COVID-19의 지속적인 과제는 치료법이 변화하는 변이를 따라잡지 못한다는 것입니다. Abpro는 바로 이를 위해 AI를 배포하고 있습니다."

그는 AI를 통해 회사가 스파이크 단백질과 바이러스의 다른 영역의 진화를 예측할 수 있어 보다 미래 지향적인 치료법을 만들 수 있다고 말합니다. Abpro는 테스트된 생화학적 측정과 실제 실험에서 얻은 항체 생성을 결합한 다음 해당 데이터를 활용하여 항체의 예측 능력을 훈련하고 진화하는 변이체를 따라갈 수 있도록 함으로써 시험관 내 실험에만 의존하지 않고도 단일클론 항체를 개발할 수 있습니다.

그는 ZDNET에 AI가 신약 표적 식별, 신약 설계, 전반적인 약물 발견 프로세스 가속화에 도움을 줄 수 있다고 말합니다. AI는 항체 설계 및 최적화를 가속화하는 등 복잡한 작업을 간소화하고 있습니다.

기업은 이제 기계 학습 모델을 사용하여 항체가 표적에 결합하는 방식은 물론 용해도, 면역원성, 수율 등 특정 항체 특성을 향상시킬 수 있습니다. AI는 또한 이론적 약물 화합물을 생산하기 위한 경로를 예측하는 데 사용되고 있으며, 해당 분자에 대한 변형을 제안하여 제조를 더 쉽게 만드는 기능을 갖추고 있습니다.

AI를 사용하면 시간이 절약됩니다. 전통적으로 단일클론 항체는 하이브리도마 기술과 같은 실험적 기술이나 파지 디스플레이를 사용하여 발견되었습니다. Chan에 따르면, "Abpro와 같은 바이오제약 회사는 AI의 힘을 활용하여 대략 8주가 소요되는 실험 과정을 단 하루의 오후로 단축할 수 있습니다."

The Digital Panda: 크리에이티브 에이전시의 AI

• 문제: 수동 디자인 모형
• AI 기술: Midjourney 및 ChatGPT
• 이점: 신속한 디자인 모형

디지털판다는 브랜딩, 웹, 모바일, 모션 디자인을 개발하는 소규모 크리에이티브 에이전시입니다. 이 회사는 Midjourney 및 ChatGPT와 같은 상용 클라우드 AI 도구를 사용하여 창의적인 프로세스를 지원합니다. 그들은 Midjourney를 사용하여 모션을 위한 빠르고 충실도가 높은 스토리보드를 만듭니다. 또한 개발 팀에서 ChatGPT를 사용하여 코딩 및 버그 수정을 지원합니다.

Digital Panda의 창립자인 Ilya Kroogman은 ZDNET에 "우리는 LLM을 활용하여 카피라이팅 결과를 개선하고 다양한 소셜 플랫폼에 자체 작업을 게시하는 방식을 자동화합니다."라고 말합니다.

Kroogman은 "Midjourney를 사용함으로써 우리 크리에이티브 팀은 무드 보드 및 스토리보드 개발을 위한 아이디어 단계를 신속하게 간소화할 수 있었습니다. 이전에는 아이디어 구상, 스케치 및 개념화에 몇 시간을 소비해야 했지만 이제는 모델에 아이디어를 얻은 후 거의 즉각적으로 반복합니다."

기본적으로 Kroogman은 생성 AI가 "우리 조직이 훨씬 더 큰 조직처럼 느껴지고 운영되도록 만드는 데 도움이 된다고 생각합니다."

AI를 통한 조직 혁신

경영진도 조직 내 생성 AI의 갑작스러운 채택에 무게를 두고 있습니다. Capgemini Engineering의 수석 부사장 겸 최고 소프트웨어 책임자인 Jiani Zhang은 "제너레이티브 AI는 매력적인 기술이지만 여전히 매우 새로운 기술입니다."라고 말합니다. Capgemini Engineering의 수석 부사장 겸 최고 소프트웨어 책임자는 Capgemini의 모회사인 Capgemini는 최소 50개국에 지사를 두고 있는 다국적 IT 서비스 및 컨설팅 회사입니다.

그녀는 ZDNET에 "많은 기업들이 지식 관리, 지원, 심지어 코드 생성 전반에 걸쳐 사용 사례 개발을 가속화할 수 있는 잠재력을 찾기 위해 GenAI를 실험하고 있습니다"라고 말했습니다. "GenAI의 중요성이 커지고 있음에도 불구하고 채택 정도는 다양합니다. 주로 생성된 콘텐츠의 무결성을 신뢰하는 사람들이 있기 때문입니다."

Zhang은 조직에 AI를 도입하기 위한 세 가지 권장 사항을 제시했습니다.

1. 코드 생성을 통해 AI 개발의 규제 및 윤리적 측면을 탐색하려면 새로운 프로세스를 마련해야 합니다.
2. 조직과 사용자 모두 생성된 콘텐츠를 신뢰할 수 있어야 하므로 전문가는 출시되는 LLM(대형 언어 모델)의 유효성을 확인해야 합니다.
3. 이를 위해서는 생성된 콘텐츠의 유효성을 검사하는 방법을 사용하여 개발 수명 주기 동안 새로운 프로세스를 구현해야 합니다.

한편, 4개 대륙에 지사를 두고 있는 비즈니스 및 기술 컨설팅 회사인 Slalom은 미국 전역의 최고 경영진 200명을 대상으로 2023년 AI 투자 및 2024년 정서에 대해 설문조사를 실시했습니다. 비즈니스 채택에 대한 포괄적인 설문 조사는 조직이 현재 AI를 어떻게 사용하고 있는지, 그리고 미래에 어디로 갈 수 있는지를 보여줍니다. 결과는 또한 두 가지 상충되는 통계를 보여주었습니다.

첫째, 설문 조사에 따르면 경영진의 71%는 Al이 조직에서 효과적으로 강화하거나 자동화할 수 있는 작업 범위를 완전히 이해하지 못하는 것으로 나타났습니다. 이러한 작업에는 다음 부문의 작업이 포함됩니다.

• 조직 및 인력: AI 협업을 위해 인력과 문화를 조정합니다.
• 기술 및 데이터: AI를 위한 필수 도구, 플랫폼, 데이터세트입니다.
• 비즈니스 및 고객 가치: AI를 통해 고객 경험과 시장 가치를 향상합니다.
• 전략 조정 및 조정: AI를 비즈니스 전략 및 운영에 통합합니다.
• 보안, 윤리 및 거버넌스: 윤리적이고 안전하며 관리되는 AI 관행을 보장합니다.

둘째, 경영진은 AI가 어디로 향하고 있는지 완전히 이해하지 못하는 반면, 87%는 AI 채택 또는 혁신 이니셔티브를 시작했습니다.

Slalom Consulting의 비즈니스 개발 및 고급 분석 관리 이사인 Tony Ko는 "우리가 대화를 나눈 대부분의 회사는 이미 고객을 위한 AI 챗봇이나 직원의 업무 방식 개선을 위한 내부 교육과 같은 AI 투자를 했습니다. "라고 말합니다. "이러한 투자는 그들에게 테이블 스테이크입니다. 경쟁력을 유지하기 위해서다."

그러나 Slalom의 조사에 따르면 경영진의 61%가 자신의 회사가 AI 발전 속도로 인해 어려움을 겪고 있다고 답했습니다.

"가장 큰 과제는 다음에 어디로 가야할지 아는 것입니다. 리더들은 장기적인 비전을 구축하고 경쟁업체보다 두각을 나타내기 위해 필요한 투자를 결정하기 위해 도움을 요청하고 있습니다"라고 Ko는 덧붙였습니다.

결과적으로 Slalom의 조사에 따르면 경영진의 70%가 2024년에 AI에 대한 자원 및 예산 할당을 늘릴 계획인 것으로 나타났습니다.

이는 AI가 단순한 추가 기능이 아니라 변화를 주도하고 부문에 혁명을 일으키며 전통 산업과 신시대 산업 모두에서 무엇이 가능한지 재정의하는 중추적인 힘이 되는 방식을 요약합니다.

그것은 모두 무엇을 의미합니까?

2023년에 AI가 크다고 생각했다면 2024년에는 거대될 것입니다.

Slalom의 글로벌 비즈니스 자문 서비스 총괄 관리자인 Ali Minnick은 ZDNET과의 인터뷰에서 "많은 기업이 경기 침체 가능성에 대한 우려로 인해 2023년에 대규모 AI 혁신 노력에 대한 예산을 책정하지 않았습니다. 이러한 우려는 변하지 않았지만 많은 기업이 준비하고 있습니다. 2024년에는 AI에 더 많은 투자를 하게 될 것입니다. 뒤쳐지는 것에 대한 두려움이 경제적 불확실성보다 더 큽니다."

이는 우리가 주목한 6개 회사 전체에 걸쳐 확실히 적용됩니다. Ericsson, SoFi, Hexagon, Revolear, Abpro 및 The Digital Panda의 AI 사용과 관련된 공통 주제는 다음과 같습니다.

효율성 향상: SoFi와 Hexagon 모두 AI를 활용하여 기존의 수동 프로세스 속도를 높입니다. SoFi의 경우 이는 더 빠른 고객 서비스를 의미하고 Hexagon의 경우 공공 안전을 위한 더 빠른 데이터 처리를 의미합니다.

향상된 의사 결정: Hexagon의 보조 AI는 공공 안전 기관에 통찰력을 제공하여 잠재적인 위험이나 위협을 예방할 수 있는 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움을 줍니다.

고객 중심 솔루션: 고객 서비스를 향상하기 위한 SoFi의 대화형 AI 플랫폼 통합과 Revolear의 B2B 영업 프로세스 최적화는 모두 고객 또는 클라이언트 경험을 개선하려는 노력을 보여줍니다.

안전 및 규정 준수: Ericsson과 Hexagon이라는 두 회사는 안전을 위해 AI를 활용하려는 노력으로 두각을 나타냅니다. Ericsson은 작업장 안전에 중점을 두고 있으며 Hexagon은 공공 안전과 범죄 예방에 중점을 두고 있습니다.

전통 부문의 혁신: 바이오제약 산업의 신약 발견에 대한 Abpro의 AI 중심 접근 방식과 Ericsson의 통신 분야 AI 적용은 오랫동안 확립된 부문에서 AI의 혁신적인 잠재력을 강조합니다.

적응형 학습 및 진화: Digital Panda가 신속한 디자인 모형을 위해 AI를 사용하는 것은 AI 기반 솔루션이 시간이 지남에 따라 더 나은 결과를 제공하기 위해 어떻게 진화하고 적응할 수 있는지를 보여줍니다.

현 상태에 도전: Revolear 및 Abpro와 같은 회사는 AI를 사용하여 B2B 판매부터 신약 개발에 이르기까지 업계 표준을 재정의하고 있습니다.

총체적인 솔루션: AI, 컴퓨터 비전, IoT를 통합하여 작업자 안전을 보장하기 위한 Ericsson의 포괄적인 접근 방식은 복잡한 문제를 해결하기 위한 기술의 전체적인 사용을 보여줍니다.

본질적으로 이러한 주제는 은행부터 바이오제약에 이르기까지 다양한 분야에서 AI의 변혁적 잠재력과 효율성, 안전, 혁신을 주도하는 AI의 역할을 강조합니다.

Slalom Build의 총괄 관리자인 Kevin McClelland는 "많은 조직에서 생성 AI를 채택하는 것이 눈을 가린 채 움직이는 기차에 뛰어들려고 하는 것과 같다고 생각합니다. 그들은 움직여야 한다는 긴급함을 느끼지만 실행하기가 어렵습니다. 그것이 그들을 올바른 방향으로 데려갈지 확신할 수 없습니다."

움직이는 기차가 멈추지 않을 것이 분명합니다. 우리는 AI가 개인과 기업을 위해 할 수 있는 일에 있어서 엄청난 전환점에 도달했습니다. 이와 같은 ZDNET 및 특수 기능 기사를 계속 읽으십시오. 그러면 눈가리개를 벗고 이 기술이 어디로 향하고 있는지 명확하게 확인하고 올바른 결정을 내리는 데 집중하며 앞으로 발생할 수 있는 함정에 대해 명확한 경고를 제공할 수 있습니다.

어떻게 생각하나요? 귀하의 비즈니스에서는 어떻게 AI를 채택했나요? 아래 댓글을 통해 알려주세요. 그리고 이 특집의 다른 기사도 꼭 읽어보세요. 각각은 다른 관점에서 문제를 다루며 지금 당장 전략에 통합할 수 있는 강력한 통찰력을 제공합니다.

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