기술이 발전함에 따라 인공 지능은 매우 빠르게 성장하고 있습니다.
AI 서비스는 기술을 기반으로 다양한 애플리케이션을 제공하는 것을 의미합니다.
인공지능을 활용한 서비스는 사용자의 니즈에 맞게 다양한 형태로 제공되고 있습니다.
인공지능을 활용한 서비스는 나날이 발전하고 있으며 사용자에게 편리함과 효율성을 제공하고 있습니다.
자연어 처리, 컴퓨터 비전, 기계 학습 등의 기술을 활용하여 자동 번역, 음성 인식, 이미지 인식, 자동 조언 등의 기능을 제공하는 인공 지능 서비스가 있습니다.
AI 서비스는 다양한 분야에서 활용될 수 있으며 온라인 쇼핑몰, 금융, 건강, 교통 등에서 활용되고 있다.
인공 지능을 기반으로 하는 서비스는 빠르고 정확한 결과를 제공하고 사용자 경험을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
이러한 AI 서비스를 통해 기업은 미래 산업의 핵심에 더 빨리 도달할 수 있습니다.
AI 서비스를 이용하기 위해서는 먼저 기업의 내외부 환경에 대한 분석이 필요하다.
먼저 AI 서비스 모델별로 분석 포인트를 선정하고 서비스 모델을 결정한다.
■ 내부 환경 검사
가치 사슬 분석 > 사업 구조 분석 > 경쟁 우위 분석.
■ 샘플링을 통한 데이터 수집 개요에서 샘플링 프로세스는 모집단 식별, 샘플링 방법 결정, 샘플 크기 결정 및 데이터 수집의 네 부분으로 구성됩니다.
1) 인구 식별
– 특정 속성을 공통으로 갖는 모든 개체의 집합으로 관심 개체를 결정합니다.
– 공간적, 시간적 경계를 나타내며 데이터 수집의 실질적인 기준이 됩니다.
2) 검체채취방법의 확인
– 100% 설문조사 또는 표본조사 중에서 조사방법을 선택합니다.
– 모집단의 유형과 데이터의 유형에 적합한 샘플링 방법을 결정합니다.
3) 샘플 크기 설정
– 신뢰 수준을 결정합니다.
– 샘플링 방법에 따라 적절한 샘플 크기를 결정합니다.
4) 데이터 수집
– 데이터 수집 오류 최소화 방안 개발
– 일정 데이터 수집.
– 이상값을 관리합니다.
이러한 인공지능 서비스의 대표적인 예가 챗봇 시스템이다.
챗봇 시스템이란?
인간과의 자연스러운 대화를 통해 필요한 정보를 제공하는 인공지능 기반의 자동화 소프트웨어입니다.
챗봇은 고객 응대를 빠르게 할 수 있지만 유지보수를 위해 24시간 가동할 수 없다는 단점이 있다.
그러나 음성 인공지능 시스템을 개발할 때 다음과 같은 다양한 추가 시스템이 파생될 수 있으므로 다른 가능성이 있습니다.
B. 방금 상담한 내담자의 심리 상태 확인.
내/외부 데이터 수집 및 분석
■ AI 서비스 하드웨어 인프라 파악 및 분석
– AI 서비스 운영을 위해서는 고성능 컴퓨터, 분산 처리 프레임워크, 가상화 솔루션, 클라우드 서비스, 하드웨어 운영 도구, 개발자, 인터페이스 등 다양한 인프라가 필요하다.
머신러닝 교육 인프라 / 서버 환경 / 지원 환경 / 하드웨어 인프라 분석
■ AI 서비스에 필요한 인적 역량을 파악하고 분석하는 것이 중요합니다.
– AI 서비스 기획 부문은 AI 서비스 모델과 AI 서비스 시나리오를 기획할 수 있어야 한다.
– 인공지능 모델링 분야는 최적의 인공지능 모델을 생성할 수 있어야 합니다.
– 인공지능 플랫폼 구축 영역은 인프라 구현 및 최적화 능력이 필요합니다.
■ 인공지능 프로세스의 현재 상태를 이해하는 것도 필요하다.
– 구현, 제품 개발 및 선택, 공급업체 선택 및 관리를 위한 품질 보증 프로세스가 있는지 확인합니다.
– 이행 지원 프로세스를 식별합니다.
– 개선을 위한 습관 유지, 지속성 및 성능 향상의 과정이 있는지 확인합니다.
■ 필요한 리소스 생성 방법
필수자원분석은 경영팀, 경영지원조직, 재무회계, 서비스운영부서 및 QA팀, 인공지능 서비스 개발팀 등 모든 관련팀이 상호 소통하고 내부와 명확한 면세를 제공하는 기본 문서입니다.
조직 및 외부 리소스 소싱 소스 공급 및 소싱을 위한 하나의 도구.
1) 세무사항에 관한 기록
– 학습 데이터, 머신러닝 교육 인프라, 서버 환경, 지원 환경, 인력 및 프로세스, 향후 리소스 요구 사항의 현재 상태를 분류하고 캡처합니다.
– 추가 자원의 필요성에 대한 결정이 내려진 상황과 분석 중에 식별된 가정 및 제한 사항을 명확하게 설명합니다.
– 필요자원 분석 시, 향후 확인을 위해 참여인원, 외부컨설턴트, 의사결정권자의 개인정보 및 의견을 수집합니다.
2) 시나리오 분석
– 개발할 인공지능 서비스의 1차 기획서에 대한 철저한 분석.
– 분석된 필요자원의 분석 결과를 바탕으로 실제 사용현황을 시뮬레이션하고 분석 보고서에 누락된 부분이 있는지 분석한다.
– 유사한 경쟁사 동향에 시나리오를 적용한 후 분석 보고서에 누락된 내용이 있는지 확인합니다.
3) 변경 사항 추적
– 생성 후 변경되지 않는 문서는 프로젝트에 심각한 오류를 발생시킵니다.
– 세무 관련 이슈를 기록하고 시나리오를 분석하는 과정을 통해 변화를 추적하고 관리합니다.
AI 서비스 구현을 위한 최신 기술 동향 분석
■ 최신 기술 동향 파악
인공지능을 현실로 만드는 기술은 지속적으로 개발 및 출시되고 있으며, 이러한 서비스는 기존 기업에서 개발하여 사용하는 폐쇄형이 아니라, 뛰어난 기술이 나머지 유사 기술 시장을 독점하는 경우가 많기 때문에 최신 기술을 보유하는 것이 중요합니다.
기술 동향 파악
■ 특허현황 확인
– 학습, 사고 및 인지 분야의 최신 기술을 최신 상태로 유지하십시오.
– 제안된 서비스와 관련된 비즈니스 특허를 식별합니다.
■ 엔터프라이즈 개방형 플랫폼의 주요 트렌드 파악
– 주요 기업의 개방형 플랫폼에는 Google의 TensorFlow, Amicrosoft의 Accord, Facebook의 Torch, Mixer, IBM의 System ML 및 Star Imine, Apache Software Foundation, Baidu, University of Washington 및 Carnegie Mellon University 등이 포함됩니다.
– 최신 프로그래밍 언어를 아는 것도 중요합니다.
■ 조직 구성 분석
– 역할 우선 조직
단일 AI 서비스를 제공하는 조직에 적합합니다.
조직에서 요구하는 역할이 결정되면 필요한 직원이 배정됩니다.
팀 간 역할 분담과 협업이 매우 중요한데, 팀의 역량에 문제가 생기면 조직의 AI 서비스 운영 전반에 차질이 생긴다.
팀장과 임원의 의사결정을 기반으로 운영할 경우 자의적인 의사결정으로 이어질 수 있다.
– 서비스 중심의 조직
여러 AI 서비스를 제공하는 회사에 적합합니다.
제공할 AI 서비스를 결정한 후 최적의 인력을 선정하여 배치합니다.
팀 전체의 목표 설정과 평가가 중요합니다.
역량이 부족한 팀은 언제든지 폐쇄될 수 있습니다.
■ 내재화 과정 분석
– 편입과정 : 핵심인사 발굴, 가치제시, 교재준비
– 내재화 과정 : 개인과 인공지능의 가치파악, 지속적인 실제사례 교류를 위한 환경조성, 팀별, 개인별 행동변화 방안 마련
– 지속가능 프로세스 : 내재화 및 지속적인 조직 운영, 핵심가치 기반의 지속적인 성과 및 평가, 공감과 인식의 지속적인 관리, AI 연구개발 최적화 프로세스 유지
– AI 서비스 내재화 과정에서 한계 분석 시 확인
1) 시장이 있고 경쟁이 없어 수익성이 높은 서비스라면 1세대 서비스로 개발할 수 있다.
2) 필요한 인원을 확보하기 위한 인건비를 조직에서 감당할 수 있는지 확인한다.
3) AI 서비스의 핵심인 데이터를 외부에서 구매해야 하는 경우 비용을 확인한다.
4) 변화하는 사용자 기대치를 관리하기 위해 정량적 지표에 기반한 모니터링 시스템이 마련되어 있는지 확인하십시오.