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카테고리 없음 2020. 10. 31. 13:40

인공지능과 인간의 미래

인공지능과 인간의 미래는 어떨까?

인공지능과 인간의 미래는 어떨까? 전문가들은 인공지능의 점진적인 부상이 향후 10년 동안에 대부분의 사람들을 더 나아지게 만들 것이라고 말하고 있지만, 많은 사람들은 인공지능의 발전이 인간, 생산적, 자유 의지에 어떠한 영향을 미칠지에 대해서 우려의 목소리를 하고 있습니다. 디지털 라이프는 인간의 능력을 더욱 증대시키고 영겁의 인간 활동을 방해하고 있습니다. 코드 기반 시스템은 주변 정보 및 연결 분야에서 전 세계 인구의 절반 이상으로 확산되어 이전에는 상상할 수 없었던 기회와 전례없는 위협을 제공하고 있습니다. 새로운 알고리즘 기반 인공지능이 계속 확산됨에 따라서 사람들의 생활이 현재보다 더 나아질까요? 이에 대해서 979명의 기술자, 혁신가, 개발자, 비즈니스 및 정책 리더, 연구원 및 활동가가 여름에 실시 된 전문가 조사에서 이 질문에 답하는 시간을 가졌습니다. 전문가들은 네트워크로 연결된 인공지능이 인간의 효율성을 증폭시킬 뿐만 아니라 인간의 자율성, 기관 및 능력을 위협 할 것이라고 예측했습니다. 전문가들은 인공지능의 위협에 대한 광범위한 가능성에 대해 말했습니다. 컴퓨터는 복잡한 의사 결정, 추론 및 학습, 정교한 분석 및 패턴 인식, 시력, 음성 인식 및 언어 번역과 같은 작업에서 인간의 지능과 능력을 능가 할 수 있습니다. 그들은 지역 사회, 차량, 건물 및 유틸리티, 농장 및 비즈니스 프로세스의 시스템이 시간, 비용 및 인력을 절약하고 각 개인이 보다 맞춤화 된 미래를 즐길 수 있는 기회를 제공 할 것이라고 말했습니다. 많은 사람들이 건강 관리와 환자를 진단 및 치료하거나 노인들이 더 풍요롭고 건강한 삶을 살 수 있도록 돕는 인공지능의 가능한 많은 응용에 대해 낙관적인 의견을 집중했습니다. 그들은 또한 개인 게놈에서 영양에 이르기까지 다가오는 해에 수집 될 수있는 방대한 양의 데이터를 중심으로 구축 된 광범위한 공중 보건 프로그램에 기여하는 인공지능의 역할에 열광했습니다. 그리고 이들 전문가 중 다수는 인공지능이 공식 및 비공식 교육 시스템에서 오랫동안 기대했던 변화를 낳을 것이라고 예측했습니다. 그러나 대부분의 전문가들은 낙관적이든 아니든 간에 이러한 새로운 도구가 인간의 필수 요소에 미치는 장기적인 영향에 대해서 우려의 입장을 표명했습니다. 이 비과학적인 조사에 참여한 모든 응답자들은 인공지능이 사람들을 더 낫게 할 것인지 말 것인지에 대해 자세히 설명하도록 요청 받았습니다. 참여한 많은 사람들이 깊은 걱정을 공유했으며 많은 사람들이 해결 방법을 제안하기도 했습니다. 그들이 위협 및 구제책에 대해 들었던 주요 주제는 다음 표에 요약되어 있습니다. 전반적으로 그들이 두려워하는 단점에도 불구하고 이번 조사에 참여한 응답자의 약 63%는 대부분의 개인이 2030년에는 대부분 더 나아질 것이라고 예측했으며 37%는 사람들이 더 나아 지지 않을 것이라고 답 했습니다. 이 조사에 참여한 많은 리더들은 이러한 도구, 플랫폼 및 네트워크가 엔지니어링, 배포 및 업데이트되는 방식에 세심한 주의를 기울여야만 기술 시스템에 대한 인간의 확장 의존도가 잘 유지가 될 것이라고 말했습니다. 강력하고 중요한 답변 중 일부는 다음과 같습니다. 카얄은 다음과 같이 예측했습니다. 2030년에는 인공지능에 대한 인식과 그 응용 프로그램이 미래의 시민권 궤적에 영향을 미칩니다. 프라이버시, 연설, 집회 권 및 인격의 기술적 구성에 대한 질문은 모두 이 새로운 인공지능 맥락에서 다시 등장하여 모두를 위한 평등과 기회에 대한 우리의 가장 깊은 신념에 의문을 던집니다. 이 새로운 세상에서 누가 혜택을 받고 누가 불리하게 될지는 오늘날 우리가 미래를 위해 이러한 질문을 얼마나 광범위하게 분석 하느냐에 달려 있습니다. 에릭 브린은 인공지능 및 관련 기술은 이미 많은 분야에서 초인적인 성능을 달성했으며 그 능력에 대해서는 의심의 여지가 없습니다. 아마도 2030년까지 상당히 개선 될 것으로 예측합니다. 우리가 이러한 힘을 사용하여 세상을 더 나은 곳으로 만들 가능성이 더 높다고 생각합니다. 예를 들어서 우리는 사실상 세계 빈곤을 없애고 질병을 대폭 줄이며 지구상의 거의 모든 사람에게 더 나은 교육을 제공 할 수 있습니다. 즉 인공지능과 기계학습은 부와 권력에 점점 더 집중하고 많은 사람들을 남겨두고 더욱 끔찍한 무기를 만드는 데 사용 될 수 있습니다. 두 결과를 모두 피할 수 없는 것은 아닙니다. 그래서 올바른 질문은 '무슨 일이 일어날까요?'가 아닙니다. 그러나 '우리는 무엇을 하기로 선택할 것인가?' 라는 물음이 우리는 기술이 우리의 가치와 일치하도록 적극적으로 노력해야 합니다. 이것은 정부, 기업, 학계 및 개인의 선택에 이르기까지 모든 수준에서 수행 될 수 있으며 수행되어야 합니다. 브랜존슨은 우리의 경제 시스템을 급진적인 인간적 개선과 확고부동성을 우선시하는 방향으로 전환 할 수 있는지에 따라서 그 답이 달라진다고 믿고 있습니다. 인공지능에 직면 한 인간의 무관한 경향은 단순히 직업을 의미하는 것이 아닙니다. 인간의 안녕과 인지에 우선 순위를 두지 않은 결과인 진정한 실존적 무관함을 의미하는 것입니다. 미래 연구소의 마리나 전무 이사는 우리의 정치 경제와 데이터 거버넌스 인공지능 체제의 큰 변화 없이는 더 큰 경제적 불평등, 더 많은 감시, 더 많은 프로그램 및 비인간 중심적인 상호 작용을 일으킬 가능성이 있다고 말하고 있습니다. 환경을 프로그래밍 할 때마다 우리 자신과 상호 작용을 프로그래밍 하게 됩니다. 인간 더 표준화 되어 우리의 상호 작용에서 우연과 모호함을 제거해야 합니다. 그리고 이 모호함과 복잡성이 인간의 본질이라고 볼수 있습니다.

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카테고리 없음 2020. 10. 30. 17:27

인공지능이 부동산 업계에 미치는 영향

인공지능은 부동산 분야에 어떤 영향을 미칠까?

인공지능은 부동산 분야에 어떤 영향을 미칠까? 부동산 분야에서는 작업을 보다 쉽게 분석하고 수행하기 위해서 반드시 인공지능을 활용할 필요가 있습니다. 그리고 개발자는 이러한 기술의 도움으로 모든 고객들의 상호 작용을 개인화하는 것의 중요성을 이해할 수가 있습니다. 스마트 자동화 시대, 손쉽게 사용할 수있는 방대한 정보, 인공지능을 통한 더 나은 미래를 위한 가능성을 스알아보는 것입니다. 지난 2년 동안 인공지능은 유행어가 되었고 그와 관련하여 단기간에 상당한 발전이 있었습니다. 아이디시 회사의 개발자 팀의 75% 가까이가 하나 이상의 비즈니스 어플리케이션 또는 서비스에서 인공지능을 활용한 기술을 사용할 것으로 예측하고 있습니다. 인공지능 기술의 잠재력은 생각보다도 엄청 나며 인간이 기계와 상호 작용하는 방식을 획기적으로 바꿀 수 있습니다. 인공 지능은 많은 양의 정보를 수집하고 분석하여 통찰력을 만들고 수동으로 처리하는 인간의 능력을 훨씬 넘어서는 결과를 도출 할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 그리고 실수 가능성을 매우 줄이고 스팸 및 사기와 같은 불규칙한 패턴을 빠르고 정확하게 감지하여 의심스러운 활동에 대해 실시간으로 기업에 경고를 보낼수가 있습니다. 인공지능으로 인해서 무엇보다도 조직의 효율성이 향상하게 될 것입니다. 현재 다양한 분야에서 인공지능을 사용하고 있으며, 인공지능이 없이는 인간의 미래를 감히 상상하기 어려울 것입니다. 특히 비즈니스에 관해서는 더욱 그렇습니다. 인공지능 연구 기관 리사의 분석에 따르면 인도는 전세계 인공지능 연구에서 3위를 차지했습니다. 또한 나티가 발표한 토론 보고서에 따르면 인공지능을 통합하게 되면 국가가 경제에 1조 달러를 추가 할 수 있습니다. 그리고 인공지능의 뛰어난 이점으로 인해서 이 기술은 다양한 산업의 환경을 변화시키고 있습니다. 오늘날 거의 모든 기업은 풍부한 고객 경험을 창출하기 위해서 노력하고 있으며 부동산 부문은 다른 분야에 비해 그다지 뒤지지 않습니다. 인공지능의 영향은 부동산 산업에서 증가하여 몇가지 유의미한 기회를 가져올 것입니다. 증강 현실 외에도 사물 인터넷, 로봇 프로세스 자동화 , 3D 프린팅 및 블록 체인과 같은 인공지능 기술은 이미 부동산 분야를 재편하기 시작했습니다. 이러한 기술은 부동산 고객들이 훌륭한 고객 경험을 제공하는 데 유용 할 뿐만 아니라 그 어느 때보다 비즈니스 프로세스의 생산성을 향상 시킵니다. NLP기능과 결합 된 인공지능 지원 휴머노이드는 주택 구매자의 요구 사항을 정확하게 이해하고 선택한 언어로 고객과 상호 작용할 수 있습니다. 부동산에서 인공지능을 채택하고 구현하는 것은 지속적으로 추가적인 이점에서 절대적으로 필수적인 요소가 되고 있습니다. 부동산 투자의 높은 가치와 초기 고객 확보에서 실제 상품 인도까지 2~5 년이나 걸리는 오랜기간이 주요 요인 중 하나로 꼽히고 있습니다. 핸드오버 앤 비욘드 대한 예약은 적극적인 고객 추천 및 권장 사항으로서 개발자에게 가장 중요합니다. 챗봇 형태의 인공지능 또는 알렉스 지원 스마트 홈을 만들기 위해서 IOT장치와 결합하게 된다면 매우 탁월한 고객 경험을 제공 할 수 있는 확실한 사례가 됩니다. 오늘날 부동산은 더 이상 오프라인 환경에 국한되지 않으며 개발자는 지속적으로 고객에게 가치를 제공 할 수 있는 대체 방법을 적극적으로 찾고 있습니다. 오늘날에 인도의 인공지능은 산업은 기술 채택에 관한 한 중대한 변곡점에 있습니다. 오늘날의 위치는 부동산의 유일한 판매 포인트가 아니라 구매자, 그들의 재정 및 선호도 등에 관한 정확한 데이터의 가용성을 수반합니다. 인공지능을 활용하여 작업을 더 쉽게 분석하고 만들 필요가 있습니다. 또한 개발자는 이러한 기술의 도움으로 모든 고객 상호 작용을 개인화하는 것의 중요성을 이해할 수 있습니다. 오늘날 모든 부동산업자는 인공지능의 도움으로 이러한 문제를 극복하려고 노력하고 있습니다. 현실적으로 많은 부동산 개발자가 엄청난 양의 데이터를 처리하며 시간이 많이 걸리기 때문에 이 데이터를 수작업으로 작업하는 것은 거의 불가능에 가깝습니다. 이러한 데이터 관리, 데이터 수집 및 필터링은 손에 있는 데이터에서 통찰력을 제공 할 수 있는 기계 학습을 이용하게 다양하게 단순화 할 수 있습니다 . 인공지능은 빠른 시간 안에 많은 양의 데이터를 처리하기 때문에 마케팅 담당자와 영업 담당자가 해당 데이터를 마케팅 활동에 사용하고 구매할 가능성이있는 부동산 고객과 연락 할 수 있도록 도와줄 수가 있습니다. 그리고 오늘날 대부분의 주택, 아파트 구매자는 상담원과의 전화보다는 문자 또는 이메일을 더 선호합니다. 이것은 지나가는 사람에게 집에 대한 정보를 전송하는 IoT장치를 사용하여 쉽게 해결할 수 있습니다. 뉴 에이지 모바일 앱은 이동 중에 주변의 프로젝트에 대한 정보를 잠재 구매자와 공유하는 데 도움이 될 수 있습니다. IoT는 센서 기반 예방 경고를 통해서 기계 고장을 줄이고 안전의 관점에서 원격 사이트의 실시간 모니터링을 통해 운영 효율성을 현재보다 크게 향상 시킬 수 있습니다. 부동산 분야는 확실하게 점점 디지털화가 되고 있고 자동화 된 미래를 향하고 있습니다. 그리고 부동산 업계 종사자들은 이러한 기술이 제공하는 잠재력과 그 구현이 어떻게 부문의 변화를 가져 오는지 빠르게 인식하고 있습니다. 앞으로 부동산 분야에 인공지능이 점점 사용화 됨에 따라서 종사자들에게는 시간은 줄여주고 고객들에게는 더욱 양질의 정보를 제공할 수 있게 될 것입니다.

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카테고리 없음 2020. 10. 29. 15:56

인공지능에 따른 보험분야의 변화

인공지능이 보험 분야를 어떻게 변화시킬 수 있을까?

인공지능이 보험 분야를 어떻게 변화시킬 수 있을까? 디지털화와 관련해서 보험 분야는 기술 혁신을 선도하는데 있어서 특별히 앞장서지 못했습니다. 그리고 수천 명의 사용자의 민감한 정보와 결합된 엄청난 양의 규정이 보험 업계에서 신기술을 사용하는데 있어서 주의를 기하기 때문에 적극적으로 사용되지 못했습니다. 그러나 이제는 상황이 점점 바뀌고 있습니다. 보고서에 따르면 보험사 중에 약 87%가 매년 인공지능 관련 기술에 5백만 달러 이상을 투자하면서 인공 지능을 보험에 도입하는 속도가 빠르게 증가하고 있습니다. 보험 분야의 구성원으로서 보험에 인공 지능을 도입하는 것에 대해 여전히 거리가 있다는 것은 매우 자연스러운 일입니다. 보험 분야에 인공 지능을 도입하면 현재의 시스템에 어떤 영향을 미칠지에 대해 설명합니다. 이것은 보험 업계가 디지털 발전을 이해하고 활용하기 위해 어떻게 고군분투하고 있는지를 보여줍니다. 설문 조사는 또한 이러한 보험 종사자들이 직면한 주요 과제 중 일부를 조명했습니다. 그들 중 일부는 다음과 같습니다. 첫번째로 디지털 기능이 디지털 목표를 충족하지 못합니다. 글로벌 디지털 리더십 단계에서 디지털 목표의 잠재적 개선을 경험하고자 하는 기업은 원하는 결과를 달성하지 못했습니다. 그들 중에 일부는 목표 근처에 도달하는 것을 인정하지만 디지털 혁신을 완벽하게 하는 기업은 10%에 불과합니다. 두번째로는 모호한 보험사의 많은 저항을 들 수 있습니다. 디지털 모든 것의 통합을 방해하는 부정적인 요소 중 일부는 시스템, 평범한 기술력, 비혁신적인 접근 방식, 느린 배송 및 기타 내부 제약입니다. 기업은 미래의 비즈니스 기회와 지속적인 성장을 위해서 고유한 잠재력을 발견하기 위해 디지털 인텔리전스에 대한 모호성과 주저하는 것을 극복해야합니다. 세번째로는 유통 업체간의 갈등입니다. 보험 부문의 디지털 구현을 방해하는 또 다른 요인은 에이전트 채널과 유통 업체의 저항입니다. 이것이 디지털 이동에 대한 투자에 대해 개발 된 방해 요소를 제거하고 오해를 명확히하는 것이 필수적인 이유입니다. 고객 경험을 개선하기 위해 정직한 가치 제안을하는 것은 긴장을 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 네번째로는 디지털 분석에 대한 열악한 사고 방식입니다. 고객의 세분화, 행동 분석 및 예측 모델링은 스마트 데이터 기반 기술이 움직이는 마케팅 잠재력의 현대적인 동인입니다. 가능한 분석을 설치하지 않으면 디지털 전략의 구현에서 최대 가치를 끌어내는 것은 비현실적입니다. 또한 디지털 장치가 필수 불가결 한 경우에 모바일에서 보험 운영을 가져오고 무수한 소셜 미디어 플랫폼을 통해 최대한의 잠재 고객과 연결되는 힘을 무시하는 것은 비합리적입니다. 소셜 미디어는 마케팅 활동을 보다 효과적으로 만들고 디지털에 정통한 청중과 소통하는 데 도움이되므로 디지털화 전략의 필수적인 부분이 되어야 합니다. 다섯번째로는 비용, 경쟁 및 소비자 기대에 대한 급증하는 압력입니다. 보험분야 관리자는 업계를 휩쓸고 있는 디지털 파괴의 전령을 의식하고 있지만, 이러한 혁신적인 변화를 따라 잡고 현대 기술의 단순한 통합을 넘어서 그것을 보는 것은 완전히 새로운 도전이 될 것입니다. 지능형 해결책은 더 나은 고객 관계를 촉진하고 초기 시장의 기대치와 비용 최적화 사이에 절실히 필요한 균형을 유도하는 방식으로 고객 경험을 제공 할 수 있을 만큼 혁신적이어야 합니다. 이 외에도 고객에게 다가가고 서비스를 제공 할 수있는 저렴한 솔루션을 개발함으로써 치열한 경쟁을 일으키고있는 신흥 보험 분야 진입자들로부터 또 다른 압력점이 발생하고 있습니다. 다행인것 이러한 도전을 극복하기 위해 업계 리더들이 새로운 혁신적인 가능성을 수용하고 프로세스를 발전시키고 금융 시장에서 사랑받는 브랜드가 되는 데 있어서 창의성의 역할을 인식 할 준비가 되어 있다는 것입니다. 그렇다면 보험 분야에 인공지능이 적용된다고 다음과 같은 상황이 벌어집니다. 지난 2년 동안에 우리는 여러 산업에서 인공지능이 널리 보급되고 채택되는 것을 목격 했습니다. 금융 시장을 지배하는 디지털 기술에 대한 아이디어는 초기에 나스닥이 통합 고객 데이터 기록을 위한 거래 데스크의 안전한 연결 네트워크를 구축 한 이후 완전히 새로운 것이 아닙니다. 당시 많은 글로벌 금융 회사와 은행은 고객 활동을 모니터링 하기 위해 펀치 카드와 기본 컴퓨팅 시스템에 의존했습니다. 따라서 데이터를 분석하고 결과를 예측하고 의사 결정을 돕는 보험 업계에서 인공 지능의 개념은 결국 지금까지 가져 오지 않았습니다. 인공지능을 기반한으로 한 시대에서 보험 분야에는 어떤 기회를 가져올 수 있을요? 보험 산업에서 인공 지능의 응용 프로그램을 완전히 활용하고 비즈니스 프로세스를 자동화하는 것은 어렵지만 시장의 리더는 그에 따른 이점을 얻을 때 낙관적이고 확신합니다. 연구에 따르면 인공지능은 2035년까지 11개의 서구 선진국과 일본에서 10-40%의 노동 생산성을 높일 것이라고 주장했습니다. 이러한 낙관적인 예측이 사실이라면 경제 성장은 2035년까지 두 배가 될 것입니다. 현재 시나리오를 고려할 때 인공지능 기반 제품에는 스마트 무인 자동차, 스마트 센서 및 공장 및 사이버 범죄 피해에 대한 보험 적용 범위가 포함됩니다. 또한 인공지능은 클레임 분석, 자산 관리, 위험 계산 및 예방과 같은 중요한 프로세스를 지원합니다. 예를 들어 보험 인공지능의 영상 처리 부분을 통해 재산 피해 분석을 수행 할 수 있습니다. 동일한 시스템을 사용하여 지능적인 알고리즘을 기반으로 투자에 대한 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 금융 부문은 전례없는 금융, 보험 및 투자 데이터로 가득 차 있기 때문에 인공지능을 보험 산업에 통합해야 할 필요성이 이 산업의 완전히 새로운 성장을 이끌 수 있습니다. 인공지능의 강력한 데이터 관리 도구는 사람들이 데이터 피라미드를 측정하고 탐색하는 데 도움이되는 동시에 기업이 직관적이고 상호 작용하는 고객 경험을 만들 수 있도록 도와줄 것입니다.

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카테고리 없음 2020. 10. 29. 01:06

인공지능으로 인한 마케터의 미래

인공지능이 마케터를 대체 할 수 있을까?

인공지능이 마케터를 대체 할 수 있을까? 솔직히 아직 누구도 확실히 알지 못합니다. 그렇기 때문에 이러한 질문을 하는 것이 그 어느 때 보다 중요합니다. 인공지능이 빠르게 발전하고 있고 이미지 및 음성 인식은 매우 위협적인 기술이 되었습니다. 또한 자연어 처리 및 생성이 진행되고 있습니다. 신경망은 기계가 사람의 개입 없이도 얼마나 잘 학습하는지에 대한 한계를 뛰어 넘습니다. 이제 우리는 Siri와 같은 형태의 인공지능 음성 비서가 있습니다. 현재 자율 주행 자동차는 실행 가능한 기술이며 자율 주행 트럭이 그 다음이 될 수 있습니다. 구글은 인간 교사없이도 보드 게임을 습득하도록 스스로 가르치는 인공지능을 구축했습니다. 아직 초기의 인공지능 단계이지만 이러한 발전은 우리가 과대 광고를 넘어서 어려운 질문을 시작해야 함을 의미합니다. 인공지능은 우리의 삶과 비즈니스를 더욱 성공적으로 만들어 줄 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. 또한 경제에서 큰 승자와 큰 패자를 만들 가능성이 있습니다. 여기에서 매우 실질적이고 잠재적인 미래의 경제적 혼란에 대해 말하는 많은 사람들을 보지 못하고 있습니다. 그러나 우리는 이러한 혼란을 향해 무서운 속도로 진행되는 많은 인공지능의 발전을 보고 있습니다. 현재 마케팅 산업이인공지능과 관련하여 변곡점에 이르고 있다고 생각합니다. 그리고 그 결과로 나타날 수있는 미래를 광범위하게 가능한 세 가지로 봅니다. 모든 인공지능이 가능성이 있는 것은 아닙니다. 그리고 그러한 변화는 하룻밤 사이에 일어나지 않을 것입니다. 일부 또는 전부가 전혀 일어나지 않을 수 있습니다. 가장 가능성이 높은 시나리오는 인공지능 시스템이 이미지를 인식하고 언어를 처리하고 방대한 데이터 세트를 분석 할 수 있습니다. 자동차와 트럭을 자가 운전하고. 인공지능은 스마트 홈을 운영합니다. 그리고 때로는 사람보다 더 나은 주식을 거래합니다. 이제는 인공지능이 산업을 파괴시키고 변화시키는 점도 살펴봐야합니다. 한가지 시나리오는 인공지능을 미래라고 부르는 것입니다. 이 시나리오에서 인공지능은 최소한 우리의 삶과 일을 상당히 간소화합니다. 인공지능이 의도와 결과 사이의 마찰을 크게 줄여 줄 것으로 기대 합니다. 아마존에서 주문해야 하는지를 말하면 알렉스가 보완 구매를 권장 할 것이고, 마케팅에서는 인공지능이 배후에서 작업하여 대규모로 생산, 수행 및 예측을 합니다. 그러한 결과로 마케팅 담당자는 하루 대부분이 소용되는 많은 작업이 자동화 될 것입니다. 또한 그동안 생각한 적인 없었던 새로운 캠페인이나 활동을 제안 할 수도 있습니다. 그 결과 마케팅 담당자는 결과를 이끌어내는 전략적인 행동에 훨씬 더 많은 시간을 할애 할 것입니다. 인공지능은 이미 마케팅의 방식을 바꾸고 있습니다. 개인화 된 경험을 대규모로 가능하게 합니다. 이것을 통해서 음성이 주요 검색 형식으로 입력된 쿼리를 추월 할 수 있습니다.마케팅 담당자는 인공지능 시대에 콘텐츠가 어떻게 발견되는지에 대해서도 생각해야합니다. 지금처럼 키워드와 블로그 게시만이 아닙니다. 그리고 그 사실만으로도 많은 마케터의 게임 계획이 무너집니다. 인공지능으로 인해 미래에 마케터는 본인의 직업을 더 좋아하게 될 것입니다. 첫번째 시나리오에서 인공지능은 사용자가 하는 대부분의 일에 스며 듭니다. 그리고 마케터는 그에 따라서 적응을 해야합니다. 두 번째 시나리오에서는 한 단계 더 나아갑니다. 인공지능은 직접적으로 작업을 보강하기 시작합니다. 인공지능이 내장된 서비스와 도구만 사용하는 것이 아닙니다. 인공지능은 진정한 동료가 될 것입니다. 어떤 경우네는 인공지능이 부하나 상사가 될 수도 있습니다. 이것이 터무니 없는 말로 들릴 수도 있지만 실제로 상당한 가능성이 있습니다. 또한 마케팅 관리자 수준 이하의 전문가가 처리하는 많은 작업이 자동화 될 것입니다. 실제로 오늘날의 평범한 수준의 마케팅 직무는 사실상 존재하지 않을 수도 있습니다. 인공지능 시스템은 마케터가 할 수있는 것보다 더 저렴하고 빠르게 이러한 작업들을 수행합니다. 앞으로 마케팅 관리자의 직무가 가치가 없다고 말하는 것이 아닙니다. 단지 선택의 여지가 없어질 것이라는 것입니다. 인공지능은 중소기업이 경쟁력을 갖게 할 것입니다. 중소기업은 대기업과 경쟁하기 위해서 지금처럼 막대한 예산이 필요하지 않을 것입니다. 지금도 중소기업의 현명한 실무자들은 이러한 기술을 활용하여 대형 브랜드를 능가하고 있습니다. 중소기업은 메시지의 무료 배포를 이용하기 때문에 승리하고 있습니다. 만약 20년 전이었다면 TV나 라디오 홍보를 위해 엄청난 예산이 필요했을 것입니다. 마찬가지로 인공지능을 사용하면 예산을 늘리지 않고도 마케팅을 확장 할 수 있습니다. 그러나 이는 또한 성장을 위해 과거에 필요했던 인간 팀이 필요하지 않을 수도 있음을 의미하기도 합니다. 불가능하지는 않더라도 이것이 바로 지금 어떻게 진행되는지 정확히 예측하는 것은 어렵습니다. 그러나 우리는 대부분의 수요가 많은 최고의 마케터가 다음 중 하나 또는 모두가 될 것으로 예상합니다. 첫째로 매우 전략적인 집행자입니다. 당신은 끊임없이 수익 창출 활동을 테이블에 가져 오는 아이디어 기계입니다. 그런 다음 기술과 팀을 동원하여 아이디어를 현실로 만듭니다. 이들 중에 어느 것도 당신이 현재 진행중인 트랙을 설명하지 않는 경우에 의미있고 잘 보상 된 마케팅 작업을 찾는 것이 이번 미래에는 어려울 수도 있습니다. 이러한 인공지능의 역할은 이미 시장에서 진화하고 있습니다. 어떤 구직 사이트에서는 사이트에 광고 된 상위 인공지능 역할 15개를 나열했습니다 . 목록에는 엔지니어만 포함 된 것이 아닙니다. 여기에는 인공지능 카피라이터, 인공지능 트레이너, 인공지능 지원 마케팅 및 제품 관리자도 포함됩니다.

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카테고리 없음 2020. 10. 28. 14:01

인공지능이 제약업계에 가져올 미래

인공지능은 제약업계에 어떤 미래를 가져올까?

인공지능은 제약업계에 어떤 미래를 가져올까? 인공지능과 기계의 학습은 제약업계에 연구, 개발을 다르게 수행 할 수있는 진정한 기회를 제공한다고 관련자들은 말하고 있습니다. 신약 발견에는 근본적인 변화가 필요하며 인공지능은 제약산업을 새로운 세계로 이끄는 중요한 열쇠를 쥐고 있습니다. 21세기에 사회와 환자 모두의 요구를 충족시키기 위해서는 지금의 신약 개발 프로세스가 획기적으로 변화 해야합니다. 특히 인공지능과 기계 학습은 제약 산업에 연구개발을 다르게 수행 할 수있는 실질적인 기회를 제공하여 약물 개발 초기 단계에서보다 효율적으로 운영하고 성공을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이러한 변화의 장기적인 이점은 현재 프로세스에서 새로운 약물을 개발하는 데 사용되는 막대한 자원과 자금이 보다 효과적으로 투자되어 더 나은 투자 수익을 제공 할 뿐만 아니라 꼭 필요한 환자를 위한 신약 제공의 상당한 증가를 의믜하기도 합니다. 현재의 약물 발견 과정은 너무나 기간이 오래 걸리고 비용이 많이 소요됩니다. 신약 발견 아이디어를 초기 시작부터 시장에 바로 사용할 수있는 제품으로 변환하는 데 까지는 최대 15년이 소요 될 수 가 있습니다. 이러한 점은 다른 산업 분야의 혁신 속도와는 몹시 대조됩니다. 특정한 질병에서 조작 할 올바른 단백질을 식별하고, 개념을 입증하고, 환자에게 전달하기위한 분자를 최적화하고, 전임상 및 임상 안전성 및 효능 테스트를 수행하는 것이 모두 필수적 이지만 궁극적으로는 이 프로세스가 너무 오래 걸립니다. 제약 업계에서는 현재 약물 당 10억 달러를 훨씬 넘는 비용을 지출하고 있다고 합니다. 왜냐하면 부분적으로 그것을 만들지 않은 모든 약을의 비용을 지불해야하기 때문입니다. 단백질의 표적을 선택하고, 표적의 활성을 측정하는 분석을 개발하고, 원하는 효과에 적합한 분자를 얻기 위해 많은 수의 분자를 스크리닝하는 데는 약 2 ​~5 년의 기간이 걸릴 수 있습니다. 이것은 동물에게서 안전하게 테스트를 한 다음 사람 지원자에 대한 1단계 테스트를 하기 전 단계입니다. 가장 중요한 것은 화합물이 지금까지 도달 한 경우에도 이미 수년간의 연구를 투자 했음에도 불구하고 실제로 시장에 출시 될 가능성은 10분의 1미만으로 너무나도 낮습니다. 요컨대, 확률은 매우 좋지 않습니다. 사실 이러한 성공의 결어는 시간이 지남에 따라서 현재의 신약 개발 프로세스가 비즈니스 모델로서 점점 덜 지속 가능 해지고 있기 때문에 많은 기업이 합병을 해야하는 이유이기도 합니다. 신약 발견 프로세스와 파이프 라인을 주도하는 연구원은 인공지능 및 머신 러닝 기술의 최신 혁신을 통해서 큰 도움을 받을 수 있습니다. 평균적으로 생물 의학 연구원들은 매일 엄청난 양의 새로운 정보를 다루고 있습니다. 생명 과학 산업은 전 세계와 다양한 생물 의학 데이터베이스 및 잡지에서 매일 10,000개의 새로운 출판물을 업로드하는 것으로 추정되고 있습니다. 그에 따라서 연구자들이 조사 영역과 관련된 모든 과학적 지식을 처리하는 것은 말할 것도 없거니와 제대로 아는 것은 거의 불가능합니다. 더군다나 이러한 모든 데이터를 연관시키고, 동화하고, 연결할 수있는 능력 없이는 새로운 약물 가설을 개발하는 데 사용할 수있는 새로운 사용 가능한 지식을 생성하는 것이 불가능에 가깝습니다. 인공지능과 머신 러닝은 신약 개발 연구자들의 업무를 강화하는 데 중요한 역할을 하여 필수 새로운 지식을 형성하기 위해 과학 데이터의 대량에 대한 정보에 입각 한 최초 분석을 수행 할 수 있습니다. 실질적인 예를 들면제 특정한 회사는 근 위축성 측삭 경화증에 대한 연구를 하고 있습니다. 놀랍게도 이 회사가 개발한 인공지능은 회사의 JACS에 구현이 되어 수백만 개의 과학 연구 논문과 초록에서 수십억 개의 문장과 단락을 검토 할 수 있습니다. 그런 다음에 JACS는 데이터 간의 직접적인 관계를 연결하고 데이터를 알려진 사실대 규제합니다. 이 알려진 사실은 큐레이팅 되고 지금까지 실현되지 않은 연결이 만들어져 과학자가 설정 한 기준을 사용하여 가능한 많은 가설을 생성하는 것입니다. 실제로 ALS에는 약 200 개가 있었습니다. 그런 다음에 전문가 팀이 직접 이러한 가설의 타당성을 평가하고 탐색 할 가치가 있는 것으로 간주되는 가설의 우선 순위 목록에 도달하는 것입니다. 과학자들의 검증을 통해서 이를 5가지의 가설로 내려 놓고 실험실에서 테스트합니다. 그리고 질병의 수정을 위한 몇 가지 잠재적인 새로운 메커니즘이 확인 되었습니다. 제약 회사들이 신약 개발에서 인공지능 및 머신 러닝을 사용할 때는 표면을 긁적 일뿐입니다. 그러나이 초기 단계에서도 이 기술은 질병에 대한 새로운 기계적 통찰력을 제공할 뿐만 아니라 효과적인 목표를 식별하는 데 도움이 될 때 매우 유망한 것으로 입증 되었습니다. 뿐만 아니라 기술은 다른 영역에서도 많은 도움이 될 수 있습니다. 복합적인 설계 측면에서 인공지능과 머신 러닝이 제공하는 범위와 확대는 훨씬 더 광범위한 화학 공간을 활용할 수 있다는 것을 의미하기도 하며, 결과적으로는 우리가 최선을 더 잘 선택할 수 있도록 훨씬 더 넓고 다양한 화학 범위를 제공합니다. 약물 발견을위한 분자 기술은 또한 임상 시험을 위한 업계의 환자 선택 측면에서 도움이 될 것이며 기업은 효능과 안전성에 관한 한 화합물 관련 문제를 훨씬 일찍 식별 할 수 있습니다. 따라서 제약업계는 인공지능 및 기계 학습 접근 방식을 채택하여 얻을 수있는 것이 많습니다. 강력하고 지속 가능한 신약 개발 파이프 라인을 구축하는 데 매우 좋은 효과를 낼 수 있습니다.

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카테고리 없음 2020. 10. 27. 12:06

인공지능으로 인한 업무의 변화

인공지능으로 우리의 업무는 어떻게 바뀔까?

인공지능으로 우리의 업무는 어떻게 바뀔까? 인공지능과 기계의 학습은 이미 우리가 일하는 방식을 바꾸고 있으며 미래에는 큰 변화가 있을 것으로 확신합니다. 또한 인공지능은 사람들이 기꺼이 적응하고 현명하게 일하는 한 더 많은 일자리를 창출하고 지원자를 모집하는 데 도움이 될 수 있을 것입니다. 인공지능은 매우 빠른 속도로 발전하고 있습니다. 누구도 인공지능이 우리의 일과 개인 생활에 어떠한 영향을 미칠 것인지에 대해서는 정확하게 말할 수 없지만, 우리는 몇 가지 정보를 바탕으로 추측 할 수 있습니다. 또한 코로나가 건축물에서 인간의 상호 작용을 제한함에 따라서 인공지능 및 자동화의 발전이 가속화 되고 있습니다. 일부 인공지능 부정론자들의 오래된 두려움은 인공지능이 노동자를 대체해서 세계적으로 높은 수준의 실업을 초래할 것이라는 것입니다. 유명 경영 컨설팅 회사의 보고서에 따르면 전 세계적으로 약 4억~8억명의 노동자가 자동화로 인해 대체 될 수가 있으며 2030년까지 새로운 일자리를 찾아야 합니다. 그러나 인공지능은 사람들이 기꺼이 적응하고 더 현명하게 적용한다면 더 많은 일자리를 창출 할 수 있습니다. 유명 연구에 따르면 인공지능은 중국과 인도의 현재 생산량을 합친 것보다 2030년까지 세계 GDP에 더 많은 영향을 끼칠 것으로 추측하고 있습니다. 그렇다면 인공 지능은 어떤한 방식으로 작업의 미래를 바꿀 수 있을까요? 첫번째로 공유 된 증강 작업장을 들 수 있습니다. 현재 개발 되고 있는 가상 통신 기술은 우리가 원격 근무를 하는 방식을 획기적으로 향상시킬 것입니다. 와이파이 및 휴대용 장치에 대한 광범위한 접근으로 인해 분산 된 팀이 증가했습니다. 기업들은 기존의 사무실을 가상 사무실 로 대체하여 글로벌 인재를 활용할 수도 있습니다. 또한 홀로그램 교통은 직장 경험에 가치를 더하는 물리적 대면 상호 작용을 모방 할 수 있습니다. 우리가 재택 근무를 할 때 보통 놓치는 것들, 화상 회의 화면 대신 증강 현실을 사용하면 3D 홀로그램 이미지와 아바타를 통해 동료와 실시간으로 협업을 할 수 있습니다. 텔레 로보틱스의 발전은 인간에게 기계를 원격으로 조작 할 수있는 능력을 부여했습니다. 또한 이 기술 영역은 유비쿼터스 원격 작업을 일으킬 수도 있습니다. 홀로그램 운송과 협력한다면 우리가 일하는 방식을 영원히 바꿀 수 있습니다. 텔레 로보틱스는 광대역 통신, 센서, 사물 인터넷 기술에 의해 촉진됩니다. 5G 및 모바일 에지 컴퓨팅은 원격 로봇 및 원격 운영의 채택을 가속화 할 것입니다. 그리고 기업들이 직원을 모집하는 방식이 바뀔 것입니다 인공지능과 기계 학습은 이미 직원 채용 방식을 바꾸고 있습니다. 기술을 통해 수천 개의 프로필을 분석하고 관련 후보 목록을 효율적으로 작성할 수 있습니다. 후보자 등록 과정에 따라서 인공지능 기술을 사용하여 후보자와 의사 소통하고 채용 과정의 모든 단계에서 참여를 유지할 수 있습니다. 오늘날 기업에서 원격 작업자를 고용하는 데 도움이 되는 인공지능 채용 도구가 많이 있습니다. 사용자는 후보자의 기술을 평가하고, 개성에 대한 통찰력을 얻고, 회사 문화에 적합할지 여부를 어느 정도 측정 할 수 있습니다. 일부 솔루션은 지원자에게 온라인 평가를 제공하고 인공지능을 사용하여 평가합니다. 그리고 안면 인식 기술은 부정 행위를 감지하는 데 사용됩니다. 적합한 후보자가 선택되면 인공지능 사람이 개입하여 지원 챗봇을 사용하여 온 보딩 프로세스를 촉진하여 새로운 근로자가 내부 업무과정에서 회사 문화에 이르기까지 모든 것을 이해하도록 도울 수가 있습니다. 인공지능 또한 후보자가 보다 객관적인 사실에 기반한 방식으로 평가되기 때문에 채용 및 성과 검토와 관련하여 편견을 최소화 할 수있는 장점이 있습니다. 또한 인사 전문가가 회사의 편견 영역을 정확히 찾아 내고 효율적으로 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 결과적으로 인공지능은 가상작업 공간을 보다 포괄적이고 다양하게 만들 수있는 잠재력을 가지고 있습니다. 인공지능은 또한 신입 사원의 기술을 향상시키고 실제로 기술 격차를 최소화하는 데 사용될 수 있습니다. 다국적 엔지니어링, 산업 및 항공 우주 대기업 허니웰은 교육용 시뮬레이터를 개발했습니다. 교육 시간을 60% 단축하는 솔루션을 통해서 신입사원은 클라우드를 통해 액세스되는 가상 환경을 통해 작업을 시뮬레이션을 할 수 있습니다. 앞으로 기업들은 더욱 효율적일 것입니다 인공지능이 사물 인터넷과 협력하면 예측을 빠르게 수행하여 사업을 보다 효율적이고 지속 가능하며 효과적으로 만들 수 있습니다. 시간이 지나면 인간이 인공지능의 두뇌와 협력하여 복잡한 문제를 해결하는 등 기업 운영 방식도 바뀔 것입니다. 그러나 여전히 사람의 의견은 필요할 것입니다. 트렌드 매핑뿐만 아니라 인공지능을 사용하면 기업이 어떤한 문제도 정확하게 식별 할 수 있습니다. 인공지능 데이터를 활용하는 비즈니스도 고객과 직원 경험을 크게 향상시킬 수 있습니다. 작업자는 기계가 수행하는 반복적인 작업보다 창의적으로 수행하는데 더 많은 시간을 할애 할 수 있습니다. 결과적으로 인사팀은 보다 전략적인 작업에 집중할 수가 있게 됩니다. 로보 틱 프로세스 자동화를 사용하여 워크 플로를 모니터링 하고 작업을 보다 효과적으로 관리 할 수있는 방법에 대한 정보에 입각 한 지능적인 제안을 하는 도구가 있습니다. 그 시스템은 각 개인이 개인적인 문제로 어려움을 겪고 있는 시기를 식별 할 수 있고 도움을 제공하거나 작업자에게 올바른 방향으로 인간의 도움을 줄 수 있습니다. 현재와 최소한 예측 가능한 미래에 작업의 맥락에서 인공지능을 대체하는 것이 아니라 인간의 입력을 칭찬하고 극대화하는 것입니다. 단순반복적인 일은 없애고 인간만이 할 수 있는 창의적인 일에 집중할 수 있게 하는 것입니다.

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카테고리 없음 2020. 10. 26. 20:42

인공지능의 비즈니스 여부

인공지능이 비즈니스를 수행 할 수 있을까?

인공지능이 비즈니스를 수행 할 수 있을까? 최근에 인공지능 일부의 혁신도 놀랍지만 주로 이론에도 관심을 가질 수 있습니다. 연구에서 인상적인 결과를 도출하는 것과 실제로 적용하는 것은 또 다른 일입니다. 현실적으로 많은 기업에서 머신 러닝은 이론에도 도달하지 못했습니다. 데이터 준비 및 정리, 모델 교육, 일관되고 사용 가능한 결과 생성 등 모든 작업이 예상보다 어려운 경우가 많습니다. 하지만 인공지능 시대에는 놀라운 힘이 있고 그 발전은 전혀 알 수 없는 도약으로 올 수 있습니다. 이런 새로운 기능이 사용 가능 해지면 이를 활용하는 방법을 알고 이를 회사의 업무 프로세스에 가장 잘 적용하는 방법을 알아내는 것은 비즈니스에서 리더십의 위치를 목표로 하는 모든 이들에게 빠르게 필수적인 기술이되고 있습니다. 올해 가장 눈에 띄는 기술 혁신은 이 분야의 발전이 가속화되고 있다는 신호입니다. 그리고 고급 연구제품이 예상보다 훨씬 빨리 비즈니스 관리자에게 쉽게 소비되는 형태로 제공 될 수 있다는 것을 보여주고 있습니다. 기술을 처음으로 설명한 연구 논문이 나온 지 불과 3개월이 지난 9월에 마이크로소프트는 이것을 일반적인 용도로 사용하기 위해 독점 라이선스를 획득했고, 이것은 잠재력을 강조하는 놀랍도록 빠른 발전입니다. 이미 GPT-3에 대해서 연구한 많은 논문이 있습니다. 대규모의 언어 모델인 이 시스템은 영광스러운 자동제안 시스템과도 비슷합니다. 거의 5천억 단어에 달하는 방대한 양의 단어들을 수집하고 적용해서 모든 시퀀스에서 다음으로 가장 가능성이 높은 단어에 대한 제안을 제공하고 있습니다. 명령어가 주어지면 시스템은 단어에서 문장으로 이어지고 전체 단락으로 확장되는 일관된 응답을 생성 할 수 있습니다. 시스템을 실험하는 개발자들은 수학문제와 간단한 코딩을 다루는 방법을 스스로 가르치는데 있어서 놀라운 성공을 거두었습니다. 이것은 정교한 파티 속임수에 지나지 않으며 기계의 지능이 인간의 다양성을 추월하기 시작했는지에 대한 흥미로운 실험에 지나지 않습니다. 그리고 오늘날의 모든 인공지능에 공통적이고 분명한 제한사항이 있습니다. 사실 GPT-3에는 맥락이 부족합니다. 그래서 세상에 대한 일반적인 모델이 없습니다. 그것은 추론을 할 수 없고 모든 신경망과 마찬가지로 부서지기가 쉽습니다. 탁월함으로 인해서 가장 간단한 작업에 넘어갈 수도 있습니다. 하지만 GPT-3는 여전히 유용한 결과를 생성하는데 있어서 놀라운 결과를 보여주고 있으며 다른 인공지능 기술보다 훨씬 빠르게 비즈니스 영역에 진입 할 가능성이 높습니다. 이 기술을 개발한 연구회사인 OpenAI는 개발자들에게 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스를 제공하여 빠른 실험으로 이어졌습니다. 이처럼 인공지능을 탭에 공급하면 소프트웨어 기술이 없어도 관리자에게 기술을 제공 할 수 있습니다. 미래의 비즈니스 리더에게 이런 기술을 다룰 때 필수적인 기술은 질문 할 올바른 질문을 알고 답변을 디버그하는 방법을 이해하고 관련없는 것을 없애고 진정으로 유용한 것에 집중하는 것입니다. 비즈니스 환경에 적용될 때 GPT-3와 같은 기술의 부정적인 사용법은 무엇인지를 말하는 것은 아직까지 시기상조입니다. 그러나 모든 형태의 자동화와 마찬가지로 세 가지 광범위한 형태를 취할 가능성이 있습니다. 첫 번째는 낮은 수준의 작업을 자동화하는 것입니다. 원본 콘텐츠를 생성하는 것과 같은 일명 생성 인공지능 시스템은 대량의 데이터에서 일상적인 출력을 생성하는데 매우 적합합니다. 이미 모델을 실험한 개발자는 복잡한 법률적인 문서를 보다 쉬운 언어로 바꾸는 것과 같은 흥미로운 언어 기술을 만들 수 있었습니다. 그리고 문장에서 재무 정보를 수집해서 엑셀에 입력하여 이것을 자동화된 회계사의 형태로 바꾸는 데 사용되기도 했습니다. 두 번째로 널리 사용되는 인공지능은 전문가의 작업을 강화하여 생산성을 높이는 것 입니다. 예를 들어서 기존 검색 시스템으로는 쉽게 찾을 수 없는 방대한 법률 문서 또는 연구 자료에서 쉽게 유용한 정보를 찾을 수 있습니다. 장기적인 관점에서 이와 같은 인공지능 시스템은 그렇지 않으면 탐구되지 않을 새로운 정보와 통찰력과 아이디어를 만들어 낼 수도 있습니다. 특히 인공지능 시스템이 각 산업별 데이터에 대해서 교육을 받았을 때, 인공지능이 만드는 연결은 진정으로 참신 할 수있는 잠재력을 가지고 있지만, 현재는 GPT-3가 기본 정보 코퍼스에서만 풀려있습니다. 한편으로 이미 언어 모델에 의해 생겨난 관심은 인공지능만큼 과장된 기술이 거의 없다는 것을 말해주기도 합니다. 반면에 비즈니스의 미래를 바꿀 수 있는 기술은 거의 없습니다. 이 두가지를 구별하는 것이 고위 경영진의 필수 기술 중에 하나로 빠르게 바뀌고 있습니다. 그렇기 때문에 각 회사의 리더들은 이러한 변화를 빨리 알아차리고 이해아여 향후 인공지능 시대를 미리 대비하는 것이 리더로서 현명한 자세일 것이고 미래의 비즈니스를 선점하는데 있어서 중요한 요소로 작용할 것입니다. 아무쪼록 인공지능 시대는 이전에는 없었던 인간에게는 아주 혁신적인 순간이 될 것임이 분명합니다. 변화의 소용돌이 속에서 인공지능을 효과적으로 사용하여 우리의 생활이 더욱 편리하고 윤택해지기를 바랍니다.

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