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AI는 인간의 잠재력을 한 단계 더 끌어올릴 것입니다. 발생 방법과 시기는 다음과 같습니다.

앞으로 몇 년 동안 기업은 점점 더 강력한 기술을 활용할 수 있게 될 것이며, 전반적으로 기술은 더욱 인간화되고 있습니다. Accenture의 보고서는 세부 정보와 날짜를 제공합니다.

Accenture 기술 비전 보고서 2024는 새로운 신기술이 더욱 인간화됨에 따라 AI가 인간의 잠재력을 한 단계 더 끌어올릴 것이라는 내러티브를 중심으로 작성되었습니다. 실제로 경영진의 95%는 기술을 더욱 인간답게 만드는 것이 모든 산업의 기회를 엄청나게 확대할 것이라는 데 동의합니다. 보고서는 생성적 AI가 당면한 작업보다 훨씬 더 많은 영향을 미칠 수 있는 잠재력이 있다는 점을 언급하면서 영향력이 큰 기술의 예로 시작합니다. 또한 조직과 시장을 근본적으로 재편하기 시작했습니다.

더 많은 인간 기술이 더 많은 윤리적 질문을 의미하며 이러한 질문 중 상당수는 계속 진행하기 전에 답변이 필요합니다. Accenture는 경영진의 93%가 급속한 기술 발전으로 인해 조직이 목적을 가지고 혁신하는 것이 그 어느 때보다 중요하다는 점에 동의한다고 밝혔습니다.

Accenture는 인간과 기술의 관계가 변곡점에 와 있으며, 이제 기술을 설계로 인간으로 만들 때라고 말하면서 시작합니다. 주요 시사점은 다음과 같습니다. 기술이 더 인간적일수록 접근성이 더 높아집니다.

Accenture에 따르면 "인간 디자인은 단순히 특징을 설명하는 것이 아닙니다." "이것은 미래에 대한 의무입니다. 기업이 디지털 핵심을 재창조하려고 함에 따라 인간의 기술은 노력의 성공에 중심이 될 것입니다. 모든 기업은 잠재적인 신기술이 디지털 노력의 기둥을 재창조해야 한다는 것을 깨닫기 시작했습니다. 생성 AI, 공간 컴퓨팅 등과 같은 기술이 성숙하고 확장됨에 따라 디지털 경험, 데이터 및 분석, 제품 등 모두 변화할 것입니다."

2024년 기술 비전 보고서는 우리를 인간으로 만드는 네 가지 주요 트렌드, 즉 우리가 서로 생각하고, 행동하고, 느끼고, 이해하는 방식을 식별합니다.

AI의 조화: 지식과의 관계 재구성 - 사람들은 생성 AI 챗봇에게 정보를 요청하고 있으며, 이는 오늘날 검색 비즈니스를 변화시키고 내일은 소프트웨어 및 데이터 기반 기업의 미래를 변화시키고 있습니다. Accenture는 기술이 우리가 정보를 처리하는 방식을 어떻게 모방하기 시작했는지 탐구합니다. 이는 우리가 기술과 상호 작용하는 방식에 대한 단순한 변화가 아닙니다. 그것들은 사람의 두뇌와 유사하게 설계되고 조직된 기억 구조에 뿌리를 두고 있습니다. 가장 초기의 변화는 검색에서 시작되며 우리가 지식과 지식 관리에 접근하는 방식을 혼란에 빠뜨릴 것입니다. 다음은 "AI에서 이루어진 일치"에 대한 몇 가지 예측입니다.

  • 2025년까지 한 선도적인 항공사는 고객이 인간 상담사만큼 챗봇 상담사에 만족한다고 발표할 것입니다.
  • 2027년에는 데이터 중독(ML 모델에 악성 데이터 추가)이 기업에 가장 큰 사이버 보안 위협이 될 것입니다.
  • 2028년까지 주요 기업은 지식 관리, 연구 및 작업 완료를 지원하는 독점 챗봇을 보유하게 될 것입니다.
  • 2029년까지 AI 조언자는 기존 검색 엔진보다 더 많은 검색 트래픽을 받게 됩니다.
  • 2031년에는 앱 기반 인터페이스를 에이전트 기반 인터페이스로 대체하는 스마트폰이 출시될 예정입니다.

내 에이전트를 만나보세요: AI를 위한 생태계 - AI가 조치를 취하고 있으며 곧 AI 에이전트의 전체 생태계가 비즈니스의 주요 측면을 장악하게 될 것입니다. 적절한 인간 지도와 감독이 중요합니다. Meet My Agent에서 Accenture는 단일 작업을 수행할 수 있는 AI에서 적절한 감독을 통해 서로 협력하고 사람과 기업 모두를 위한 프록시 역할을 할 수 있는 AI 에이전트로의 진화를 추적하고 있습니다. 오늘날 우리는 이를 개인 상호작용을 위한 자동화된 보조자로 생각할 수 있지만, 미래에는 에이전트 생태계가 전체 B2B 환경을 뒷받침할 잠재력을 갖게 됩니다.

  • 2025년까지 에이전트가 작성한 오픈 소스 코드를 위한 새로운 코드 저장소가 출시될 예정입니다.
  • 2026년까지 지식 근로자의 4분의 3이 매일 부조종사를 이용할 것입니다.
  • 2028년에는 최초의 완전 소등 자동차 제조 공장이 문을 열 예정입니다.
  • 2030년까지 주택 모기지의 절반이 대리인에 의해 승인되고 서비스될 것입니다.
  • 2032년까지 당국은 보호 정보를 수집하기 위해 지능형 에이전트를 사용했던 내부자 거래 조직을 해체할 예정입니다.

우리에게 필요한 공간: 새로운 현실에서 가치 창출 - 공간 컴퓨팅 기술 환경은 빠르게 성장하고 있지만 이 새로운 매체를 성공적으로 활용하려면 기업은 킬러 앱을 찾아야 합니다. 우리가 필요로 하는 공간(The Space We Need)에서 Accenture는 새로운 공간 컴퓨팅 매체의 출현과 물리적-디지털 격차를 해소하기 위해 이 매체의 기능을 활용하는 애플리케이션을 관찰하고 있습니다. 메타버스는 끊임없이 확장되는 정의와 기대의 무게로 인해 어려움을 겪었지만, 그 뒤에 있는 기술의 가치는 의심의 여지가 없었습니다.

Our Bodies Electronic: 새로운 인간 인터페이스 - 시선 추적부터 기계 학습, BCI에 이르는 일련의 기술이 인간을 더욱 깊이, 인간 중심적인 방식으로 이해하기 시작했습니다. Our Bodies Electronic은 과거의 부자연스러운 기술 상호 작용을 회피하여 그 어느 때보다 사람들을 더 자세히 읽고 이해하기 시작한 새로운 기술 제품군을 살펴봅니다.

이 기사에서는 처음 두 가지 트렌드인 A Match Made in AI와 Meet My Agent에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

AI가 만든 일치: 지식과 인간의 관계 재편

데이터와 우리의 관계는 변화하고 있으며, 데이터를 통해 우리가 생각하고, 일하고, 기술과 상호 작용하는 방식도 변하고 있습니다. 디지털 기업의 전체 기반이 붕괴되고 있습니다. 보고서에서 가장 크게 깨달은 점은 다음과 같습니다. "우리는 검색에 너무 익숙해서 대부분의 사람들이 자신의 삶에 얼마나 많은 검색이 스며들었는지조차 깨닫지 못합니다."

보고서의 또 다른 중요한 점은 데이터의 중요성입니다. 데이터는 오늘날의 디지털 비즈니스를 형성하는 가장 중요한 요소 중 하나입니다. 오늘날 기업은 조직 전체에서 정보가 작동하는 방식을 재구상하고 이를 통해 차세대 데이터 기반 비즈니스를 창안할 수 있는 기회를 얻었습니다. Accenture에 따르면 이제 생성 AI를 통해 마침내 디지털 집사가 등장하게 되었습니다.

우리가 데이터와 상호 작용하는 방식, 생활하고 일하고 생각하는 방식이 모두 변화하고 있습니다. 기업도 유연성을 갖춰야 합니다. 그렇지 않으면 새로운 세대의 데이터 기반 비즈니스가 유연성 없이 성장할 것입니다. 데이터 사일로는 존재하며 해롭습니다. 최근 Gartner 설문 조사에 따르면 "디지털 작업자의 47%가 업무를 효과적으로 수행하는 데 필요한 정보나 데이터를 찾는 데 어려움을 겪고 있습니다." 이것이 바로 생성 AI가 도움이 될 수 있는 부분입니다. 보고서에 따르면 경영진의 95%는 생성 AI가 조직의 기술 아키텍처를 현대화하는 데 도움이 될 것이라고 믿고 있습니다.

AI가 만든 매치

Accenture 보고서에서 매우 통찰력 있는 부분은 새로운 데이터 인터페이스인 LLM(대형 언어 모델)을 탐색한 것입니다. 액센츄어. 직원들이 검색창 대신 기업의 모든 웹사이트와 앱에서 자연어로 질문하고 명확한 답변을 얻을 수 있다고 상상해 보세요. 접근 가능하고 상황에 맞는 데이터 기반을 통해 기업은 이를 구축하기 시작할 수 있으며 탐색할 수 있는 몇 가지 옵션이 있습니다. 다음은 네 가지 LLM 옵션입니다.

  1. 첫째, 기업은 처음부터 자체 LLM을 교육할 수 있지만 필요한 상당한 리소스를 고려할 때 이러한 접근 방식은 드뭅니다. 여기의 리더 중 일부는 Amazon, OpenAI, Google, Meta, AI21 및 Anthropic을 포함한 AI 강국입니다.
  2. 두 번째 옵션은 기존 LLM을 미세 조정하는 것입니다. 본질적으로 이는 보다 일반적인 LLM을 선택하고 도메인별 문서 세트에 대해 추가 교육을 통해 도메인에 적용하는 것을 의미합니다. 예를 들어 OpenAI의 GPT-3.5는 기업 자체 데이터를 사용하여 미세 조정하여 특정 작업에 대한 보다 맞춤화되거나 효율적인 모델로 다듬을 수 있습니다.
  3. 이에 대한 약간의 변형도 주목을 받고 있습니다. 기업에서는 특수한 사용 사례에 맞게 소규모 언어 모델(SLM)을 미세 조정하기 시작했습니다.
  4. 마지막으로, LLM Advisor 구축에 대한 가장 인기 있는 접근 방식 중 하나는 일반적으로 검색 증강 생성(RAG)을 통해 보다 관련성이 높은 사용 사례별 정보를 제공하여 사전 훈련된 LLM을 기반으로 하는 것입니다. 이름에서 알 수 있듯이 이는 정보 검색 시스템과 생성 모델을 결합합니다. 생성 모델은 자체 학습되거나 즉시 사용 가능하고 API를 통해 액세스할 수 있습니다. 상황 내 학습 및 RAG를 통해 LLM을 기반으로 하는 것은 처음부터 LLM을 교육하거나 미세 조정하는 것보다 훨씬 적은 시간과 컴퓨팅 능력이 필요하며 훨씬 적은 전문 지식이 필요합니다. Salesforce의 Einstein GPT는 OpenAI의 LLM 중 하나 또는 기타 외부 LLM에 연결된 경우 이 접근 방식을 사용하여 생성 AI 챗봇 응답을 기반으로 합니다.

Accenture는 또한 훈련을 통해서든 프롬프트를 통해서든 LLM에 들어가는 데이터는 고품질 데이터여야 한다고 지적합니다. 이는 신선하고 라벨이 잘 지정되어 있으며 편견이 없어야 함을 의미합니다. 훈련 데이터는 제로파티(Zero-Party)여야 하며 고객이 사전에 공유하거나 자사가 회사에서 직접 수집해야 합니다. 정확성 외에도 생성 AI 챗봇의 출력은 설명 가능하고 브랜드와 일치해야 합니다.

Accenture는 생성 AI 챗봇이 지속적인 테스트와 사람의 감독을 받아야 한다고 조언하며 결론을 내렸습니다. 기업은 윤리적인 AI에 투자하고 준수해야 할 최소한의 표준을 개발해야 합니다. 그리고 정기적인 피드백을 수집하고 직원을 위한 교육도 제공해야 합니다.

Accenture 결론: Generative AI는 데이터와 소프트웨어의 판도를 바꾸는 획기적인 기술입니다. 수십 년 전 검색이 그랬던 것처럼 LLM은 정보와의 관계를 변화시키고 기업이 고객에게 다가가는 방법부터 직원과 파트너에게 힘을 실어주는 방법에 이르기까지 모든 것을 변화시키고 있습니다. 선도적인 기업들은 이미 차세대 데이터 기반 비즈니스에 뛰어들어 상상하고 구축하고 있습니다. 그리고 머지않아 이는 단지 리더가 될 뿐만 아니라 디지털 비즈니스가 작동하는 새로운 방식이 될 것입니다.

내 에이전트를 만나보세요: AI 생태계

AI 에이전트가 다음 제품을 출시할 수 있나요? Accenture에 따르면 경영진의 96%가 AI 에이전트 생태계를 활용하는 것이 향후 3년 내에 조직에 중요한 기회가 될 것이라는 데 동의합니다. Accenture는 새로운 제품과 서비스를 출시하기 위해 기업에서 AI를 채택한 실제 사용 사례를 공유합니다. 예를 들어, 오늘날 AI는 제조상의 결함을 감지할 수 있지만 에이전트는 진정한 소등 제조를 가능하게 할 수 있습니다. AI는 이미 주문을 처리하고 있지만 상담원은 제품을 판매한 다음 고객의 집까지 배달할 수 있습니다. 움직이는 조립 라인을 통해 Ford가 자동차 시장의 모습을 재구상할 수 있었던 것처럼, 에이전트 생태계를 통해 기업은 자신이 제공하는 제품과 제공 방법을 재창조할 수 있습니다.

AI 비서는 우리를 대신해 행동할 수 있는 프록시로 성숙해지고 있습니다. 이러한 에이전트가 등장함에 따라 결과적인 비즈니스 기회는 세 가지 핵심 기능, 즉 실시간 데이터 및 서비스에 대한 액세스에 따라 달라집니다. 복잡한 사고 사슬을 통한 추론; 인간이 사용하는 것이 아니라 에이전트 자체를 사용하기 위한 도구 생성입니다. 인간을 안내하고 감독하는 이러한 발전을 통해 에이전트 생태계는 물리적 세계와 디지털 세계 모두에서 작업을 완료할 수 있게 될 것입니다. Accenture의 보고서에는 2023년의 여러 AI 혁신과 AI 에이전트 채택 혁명을 주도하는 산업이 포함되어 있습니다. 보고서는 보조자 또는 부조종사로서 대리인이 개별 직원의 성과를 극적으로 늘릴 수 있다고 지적합니다. 항상 사람에게 의존하는 엔터프라이즈 프로세스의 경우 에이전트는 협력자 역할을 합니다.

내 에이전트를 만나보세요

기업은 이러한 에이전트를 지원하는 데 필요한 인간적, 기술적 접근 방식에 대해 생각해야 합니다. 기술 측면에서 주요 고려 사항은 이러한 엔터티가 자신을 식별하는 방법입니다. 오늘날 기계는 기업 네트워크 ID의 43%를 차지합니다. 기계와 인간의 미래 직업에 관한 보고서에서 가장 심오한 진술은 다음과 같습니다.

"에이전트 생태계 시대에 가장 귀중한 직원은 에이전트에 대한 지침을 설정할 수 있는 최고의 인력이 될 것입니다."

주요 성공 요인은 회사의 핵심 가치와 지침 원칙입니다. 신뢰는 회사의 최우선 가치가 되어야 합니다. (그게 내 의견이다). 보고서는 자율 에이전트에 대한 기업의 신뢰 수준이 에이전트가 창출할 수 있는 가치를 결정한다는 점을 상기시켜 줍니다. 귀하의 인간적 재능은 그러한 신뢰를 구축하는 데 책임이 있습니다. 이는 에이전트가 올바른 정보에 액세스할 수 있게 되면 인간도 에이전트에게 해당 정보에 대해 추론하는 방법을 가르쳐야 함을 의미합니다. 보고서의 강력한 진술:

"에이전트는 그들을 가르치는 인간만큼만 가치가 있습니다."

기업은 에이전트 공동 창작 여정을 어떻게 시작할 수 있나요? 회사는 에이전트의 전임자, LLM 및 지원 시스템 간의 연결 패브릭을 엮는 것부터 시작할 수 있습니다. 회사 정보에 대한 LLM을 미세 조정함으로써 전문 지식 개발에 앞서 기초 모델을 제공할 수 있습니다. 이는 기술이 주도하는 여정이 아니라 문화적 여정입니다. Accenture는 상담원이 취하는 모든 조치가 핵심 가치와 임무를 추적해야 하므로 조직의 최고위층에서 하위층까지 가치를 운용하는 것이 결코 이르지 않다는 점을 상기시켜 줍니다.

내 에이전트를 만나보세요 결론: "에이전트 생태계는 기업의 생산성과 혁신을 인간이 거의 이해할 수 없는 수준으로 높일 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 하지만 이를 안내하는 인간만큼만 가치가 있습니다. 인간의 지식과 추론은 하나의 에이전트 네트워크를 제공합니다. 오늘날 인공 지능은 도구입니다. 미래에는 AI 에이전트가 회사를 운영하게 될 것입니다. AI 진화의 속도를 고려하면 이제 온보딩을 시작해야 합니다. 당신의 대리인은 지금입니다."

Accenture의 기술 비전 2024 보고서 - Human by Design: AI가 인간의 잠재력을 한 단계 더 끌어올리는 방법에 대해 자세히 알아보려면 여기를 방문하세요.

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