AI 네이티브 활용: 이것이 미래 기술 성공의 핵심인 이유

인공지능은 더 이상 새로운 것이 아니다. 이는 우리의 일상 업무 흐름에 천천히 통합되어 왔으며 여전히 진행 중입니다. AI 영역에서는 "AI 네이티브"라는 새로운 문구가 등장했습니다. 정확히 무엇입니까? 오늘의 블로그는 네이티브 AI와 그 미래에 대해 논의하는 것을 목표로 합니다. 

혼란에 빠지지 말고 이 용어를 사용하여 AI 제품과 회사를 정의하는 방법을 알아봅시다.

AI 네이티브란 무엇인가?

AI 네이티브, 또는 네이티브 AI, 핵심에 인공 지능이 내장된 제품을 말합니다. 즉, 해당 제품은 전적으로 AI를 기반으로 하며, AI가 없었다면 해당 제품은 애초에 존재하지 않았을 것입니다.

AI native products and AI native companies

지난 몇 년간 AI 기반 제품이 많이 나왔고, 기업들은 이를 활용해 성장하고 있다. 이로 인해 "AI 네이티브"의 의미가 바뀌었습니다. 이제는 단지 제품에 관한 것이 아닙니다. 그것은 또한 사업이 어떻게 작동하는지에 관한 것입니다.

회사가 AI 기반이라고 말할 때 네이티브란 무엇을 의미하나요? 판매 개선, 마케팅, 고객 지원 등 AI가 유용할 수 있는 기타 업무를 수행하기 위한 계획에 AI를 사용하는 방향으로 변화하고 있다는 의미입니다.

Ericsson.com에 따르면 AI 네이티브가 된다는 것은 신뢰할 수 있고 내장된 AI를 보유한다는 의미입니다. AI는 설계 및 설정 방식부터 일상 작동 방식까지 회사가 수행하는 모든 작업의 자연스러운 일부인 것처럼 보입니다.

간단히 말해서, AI가 기업 운영 방식의 필수적인 부분이 될 때 기업은 AI 네이티브가 됩니다.

AI 네이티브 vs AI 기반

AI 기본 도구와 달리 AI 기반 도구는 사용자를 위한 최신 기능을 구현하기 위해 워크플로에 AI를 채택한 기존 솔루션을 의미합니다.

예를 들어 생각해보면 개념, ㅏ 프로젝트 관리 소프트웨어 꽤 오랫동안 출시됐지만 출시 당시에는 기본적으로 AI가 없었습니다.

그러나 AI가 대중화되고 효율성이 높아지면서 제품의 유용성을 높이기 위해 소프트웨어에 AI를 구현하기 시작했습니다. 즉, 이 제품은 AI 기반, AI 네이티브가 아닙니다.

AI 네이티브의 특징

다음은 AI 네이티브 프로젝트나 소프트웨어에서 발견되는 몇 가지 기본 특성입니다.

데이터 기반

AI 기반 시스템은 작동하기 위해 데이터에 크게 의존합니다. 이들은 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 모두 사용하여 학습하고 추론하고 현명한 결정을 내립니다. 이러한 시스템은 중요한 패턴과 통찰력을 찾아내기 위해 대량의 데이터를 처리하는 데 탁월합니다. 

지속적인 학습

AI 기반 시스템은 항상 학습하고 있습니다. 그들은 사용하는 데이터를 통해 학습함으로써 시간이 지남에 따라 계속해서 나아지고 있습니다. 이러한 지속적인 학습을 통해 직원들은 더 나은 성과를 내고 더 정확하며 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다. 어려운 문제를 해결하는 데 있어서 항상 더 나아지는 것 같습니다.

적응형 및 자율성

AI 기반 시스템은 주변에서 일어나는 일에 따라 변경하고 조정할 수 있습니다. 그들은 정말 유연하고 다양한 상황에서 잘 작동할 수 있습니다. 게다가 그들은 사람들이 항상 무엇을 해야 하는지 말해 줄 필요 없이 스스로 일을 할 수 있습니다.

자연어 처리

AI 기반 시스템은 인간의 언어에 능숙합니다. 그들은 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있으므로 인간과의 의사소통이 간단해집니다. 이는 컴퓨터와의 대화, 텍스트의 감정 이해, 언어 번역 등에 유용합니다.

AI 네이티브 제품을 구축하는 방법

귀하의 제품이 새로운 기본 AI 제품이 되기를 원한다면 먼저 AI 연구 및 개발 측면에서 회사의 위치를 파악해야 합니다. 진행 상황을 이해하는 가장 좋은 방법 중 하나는 Gartner의 AI 성숙도 모델.

Gartner의 AI 성숙도 수준 이해

수준 1: 인식

초기 초점은 AI의 잠재력에 대한 인식을 높이는 데 있습니다. 여기에는 직원 교육, 업계 동향 인식, AI가 제품이나 서비스를 향상시킬 수 있는 방법 탐구가 포함됩니다. 

핵심은 AI 솔루션에 대한 논의를 시작하고 AI 솔루션이 유용할 수 있는 영역을 식별하는 것입니다.

레벨 2: 활성

잠재적인 AI 사용 사례를 식별한 후 기업은 기술 실험을 시작할 수 있습니다. 여기에는 작은 AI 프로토타입 제작, 파일럿 테스트 수행 또는 다양한 AI 모델 테스트가 포함될 수 있습니다. 

목표는 가장 유망한 사용 사례를 정확히 찾아내고 이를 구현하는 데 따른 비즈니스 가치를 이해하는 것입니다.

수준 3: 운영

유망한 AI 사용 사례가 확인됨에 따라 기업은 이제 대규모로 AI를 배포할 수 있습니다. 여기에는 영업, 마케팅, 고객 서비스, 공급망 관리를 포함한 광범위한 시스템과 프로세스에 인공 지능을 통합하는 것이 포함됩니다. 

목표는 AI의 효율성을 입증하고 긍정적인 결과를 도출하는 것입니다.

레벨 4: 체계적

현재 AI는 조직 전체에 성공적으로 배포되었으며 비즈니스 전략의 필수적인 부분입니다. AI 이니셔티브를 확장하고, 이를 전략적 목표에 맞추고, 미래 투자를 위한 AI 로드맵을 수립하는 데 중점을 두고 있습니다. 

목표는 AI를 새로운 비즈니스 기회와 수익 흐름에 활용하여 일상적인 운영에 눈에 띄게 긍정적인 영향을 미치는 것입니다.

레벨 5: 변혁

마지막 단계에서 회사는 AI를 운영 및 비즈니스 모델에 완전히 통합하여 상당한 새로운 수익원을 창출합니다. AI는 제품과 서비스를 혁신하고, 새로운 비즈니스 모델을 개발하고, 새로운 수익원을 창출하는 데 사용되고 있습니다.

궁극적인 목표는 제품과 의사결정 과정에 AI가 내장된 AI 기반 기업이 되는 것입니다.

AI 네이티브의 미래

Looking ahead, the future of AI native counts on how companies operate. Instead of just trying to be innovative, companies are using AI to make their businesses run better. It’s not about fancy AI companies; it’s about regular companies using AI in a simpler way.

앞으로 몇 년 동안 기업은 플러그 앤 플레이와 같은 간단한 방식으로 AI 제품을 사용하고 다른 사람들과 협력하여 필요에 맞는 맞춤형 AI를 만드는 데 더 중점을 둘 것입니다. 이러한 변화는 성공이란 단순히 인터넷에서 잘하는 것보다 AI를 잘 활용하는 것에 더 가깝다는 추세의 일부입니다.

앞으로 나아갈수록 AI를 회사 워크플로에 도입하는 것이 정말 중요해집니다. 이를 통해 기업은 AI 재능과 리소스를 가능한 최선의 방법으로 활용하고 정말 중요한 일에 집중할 수 있습니다. 

AI 기반 기술을 사용하는 기업의 목표는 혁신을 이루는 것뿐만 아니라 이미 존재하는 도구와 서비스를 사용하여 실제 문제를 해결하고 비즈니스의 다양한 부분이 더 잘 작동하도록 만드는 것입니다.

결론

AI 네이티브는 멋진 솔루션이 아닙니다. 그것은 일이 어떻게 작동하는지 개선하는 것입니다. 기업은 쉽게 AI 제품을 구현하고 다른 사람들과 협력하여 AI를 특정 요구 사항에 맞게 조정하고 있습니다. 이러한 변화는 AI를 스마트하게 활용하고 지나치게 복잡하기보다는 일이 제대로 작동하도록 하는 데 집중하는 것입니다.

AI 네이티브의 미래는 거대 기술 기업뿐만 아니라 모두를 위한 것입니다. 따라서 이것은 가까운 미래에도 유지될 가능성이 높기 때문에 더 이상 유행어가 아닙니다.

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