인공지능 소프트웨어의 미래

인공지능은 소프트웨어가 어떤 변화를 가져올까?

인공지능은 소프트웨어가 어떤 변화를 가져올까? 인공지능은 점차적으로 비즈니스 소프트웨어에 적용되고 있으며 가까운 미래에도 지속 될 것입니다. 이러한 지능형 애플리케이션은 기계 및 딥 러닝 알고리즘을 일상적인 기능에 통합하여 사용자를 위한 작업을 더 잘 자동화 했습니다. 이러한 프로세스를 자동화 하면 사용자의 시간과 에너지가 절약되고 작업이 더 간단 해지며 직원이 보다 효율적이고 생산적으로 작업을 할 수가 있습니다. 인공지능이 자신의 직업을 대체 할 것이라고 생각하는 사람들이 있지만 대부분의 경우 이것이 잘못된 가정이라는 사실에 안도할 것 입니다. 대신에 인공지능의 적용은 단순히 그들의 작업을 더 편하고 쉽게 만들어 줄 것입니다. 인공지능은 사용자가 알고 있든 모르든 간에 모든 비즈니스 소프트웨어의 필수적인 요소가 되고 있습니다. 종종 인공지능 및 기계 학습 기능이 애플리케이션 내부에 내장되어 사용자에게 자동화 또는 예측 기능과 같은 기능을 제공합니다. 이러한 지능형 응용 프로그램은 인공지능의 도움으로 기업과 직원이 수행하는 프로세스와 작업을 더 간단하고 쉽게 만들지만 인공지능 지원 도구와 지능형 응용 프로그램 개발에 도움이되는 도구를 구별하는 것이 중요합니다. 인공지능 소프트웨어는 후자입니다. 개발자에게 기계 학습 또는 음성 인식을 솔루션에 추가하거나 인공지능 플랫폼의 도움으로 완전히 새로운 애플리케이션을 만드는 등 지능형 애플리케이션을 구축 할 수있는 도구를 제공합니다. 이러한 개발자 도구는 종종 알고리즘, 라이브러리 또는 코드 프레임 워크이거나 사용자가 소프트웨어를 위한 기계 및 딥 러닝 기능을 만드는 데 도움이 되는 개발자 키트입니다. 소프트웨어에서 인공지능을 사용하는 것은 결국 표준에 지나지 않을 것입니다. 놀라운 것으로 간주되지 않고 필요하다고 간주되는 기능입니다. 소프트웨어 세계는 인공지능개발자 도구를 사용하여 이러한 표준에 도달하기 위해 꾸준하게 노력하고 있습니다. 소프트웨어 비즈니스에서 인공지능의 광범위한 사용이 인간 직원의 몰락이 될 것이라고 믿는 사람들의 생각은 착각에 불과합니다. 대신에 인공지능 소프트웨어는 직원 경험을 개선하고 작업자가 일상적인 수동적인 작업을 완료 할 수있는 간소화 되고 자동화 된 방법을 제공합니다. 기업이 더 현명하게 일하고 더 현명한 결정을 내리는 데 도움이됩니다. 인공지능 소프트웨어는 소프트웨어 엔지니어에게 모든 비즈니스 영역의 직원에게 도움이 되는 이러한 솔루션을 구축 할 수있는 도구를 제공합니다. 누군가가 인공지능 소프트웨어를 사용하는 이유는 처음부터 지능형 애플리케이션을 구축하거나 기존 소프트웨어 애플리케이션에 머신 또는 딥 러닝을 추가하기 위해서 입니다. 인공지능 소프트웨어를 통해 사용자는 일반 기계 학습 또는 자연어 처리, 컴퓨터 비전 및 음성 인식과 같은 보다 구체적인 딥 러닝 기능을 구현할 수 있습니다. 이것이 주된 이유이고 다소 분명한 이유이지만,이 이론적 근거에는 많은 동기가 있으며 다음은 가장 일반적인 주제 중 일부입니다. 첫번째로 일상적인 작업의 자동화가 있습니다. 기업은 기계 학습을 구현하여 직원들이 일상적으로 수행해야하는 매우 지루한 작업을 자동화 할 수 있습니다. 이러한 작업에 인공지능을 활용함으로써 회사는 직원이 업무에서 더 중요하고 인간이 필요로 하는 측면에 집중할 수있는 시간을 확보 할 수 있습니다. 인공지능 소프트웨어는 인간의 업무를 자동화하는 방법을 제공하지 않고 대신 업무 성과를 개선하는 데 도움이 되는 보조적인 도구를 제공합니다. 두번째로는 예측 기능이 있습니다. 예측 기능은 작업을 수행하거나 사람이 수동으로 수행해야하는 대신 솔루션이 정확하다고 가정하는 결과를 제공한다는 점에서 자동화와 유사합니다. 이는 비용 관리 솔루션이 자체적으로 보고서에 비용을 추가하는 것처럼 간단 할 수 있습니다. 소프트웨어는 이것을 어떻게 알 수 있을까요? 바로 인공지능과 기계 학습을 사용하여 사용자가 매월 보고서에 동일한 요금을 부과한다는 것을 이해하기 때문입니다. 따라서 직원이 매달 추가해야하는 대신 보고서에 어떤 내용이 포함 될지 예측하고 자동화합니다. 이러한 유형의 예측 기능은 인공지능 소프트웨어를 사용하여 애플리케이션에 추가 할 수 있습니다. 세번째로는 지능적인 의사 결정을 들 수 있습니다. 예측 솔루션이 지능적인 결정을 내린다고 생각할 수 있지만 인공지능의 이러한 측면은 인간이 소프트웨어가 아닌 지능적인 결정을 내리는데 많은 도움이 됩니다. 기계 학습은 분석적 증거와 예측 된 결과를 제공하여 중요한 비즈니스 결정을 내리는 데 있어서 추측을 제거하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 기능은 의사 결정에서 인적 오류를 제거하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 사용자가 내린 결정을 방어하는 데 필요한 정보를 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 네번째로는 개인화입니다. 소프트웨어 개발자는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 높은 수준의 개인화를 생성하고 고유 한 경험을 제공함으로써 모든 사용자를 위한 소프트웨어 제품을 개선 할 수 있습니다. 사용자와 사용자의 상호 작용을 인식하는 애플리케이션을 만들면 아마존에서 소비자 쇼핑을 개인화하는 데 사용하는 것과 유사한 강력한 추천 시스템이나 넷플릭스의 영화 추천 기능을 사용할 수 있습니다. 다섯번째로는 대화형 인터페이스의 생성입니다. 아마존의 알렉스나 애플의 시리 같은 소비자 대화형 인공지능 제품의 인기를 감안할 때 대화형 인터페이스의 사용이 B2B 세계로 확산되고 있습니다. 혁신을 시도하고 이러한 발전을 따라 잡으려는 소프트웨어 회사에게는 인공지능 소프트웨어가 출발점입니다. 소프트웨어에 음성 인식을 구현하면 사용자가 간소화 되고 고유한 방식으로 응용 프로그램과 상호 작용할 수 있습니다. 많은 직원이 지능형 애플리케이션과 상호 작용할 수 있지만 인공지능 소프트웨어 사용자는 주로 이러한 지능형 애플리케이션을 구축하기 위해 도구를 사용하는 소프트웨어 엔지니어입니다. 인공지능 소프트웨어를 완전히 활용하려면 기계 학습 및 소프트웨어 개발에 대한 높은 지식이 필요합니다. 기계 학습 개발자에 대한 필요성과 자격을 갖춘 후보자 수에 상당한 차이가 있습니다. 많은 대기업은 기계 학습 알고리즘을 구축 할 수 있거나 딥 러닝 모델을 훈련 할 수 있는 지식이있는 사람들에게 높은 임금을 제공합니다. 수요와 높은 급여에도 불구하고 인공지능 소프트웨어를 활용할 수있는 사람들은 여전히 부족합니다. 마찬가지로 인공지능 소프트웨어를 사용할 수있는 또 다른 위치인 데이터 과학자도 부족합니다. 데이터 과학자는 반드시 지능형 애플리케이션을 개발하는 것이 아니라 기계 학습 모델을 사용하여 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 추출합니다. 대부분의 경우 이러한 직원은 다른 인공지능 소프트웨어 기능 중에서 예측 분석 또는 자연어 처리를 활용하여 회사 데이터에서 귀중한 비즈니스 통찰력을 가져옵니다. 많은 기업은 또한 기업이 소비하는 데이터의 양으로 인해 가치가 점점 높아짐에 따라 데이터 과학자에게 큰 급여를 지불하고 있습니다.