AI 개인화···사용자 의도 더 잘 이해해 심층 솔루션·분석 제공
아마존 알렉사·애플 시리 AI와 협업하는 하이브리드 인력 출현
비전 얼굴인식·자연어 처리 등에 쓰이는 AI칩 성능 향상
코로나19 팬데믹(세계적 대유행)을 맞아 인공지능(AI)은 비즈니스와 고객 경험을 재정의하는 데 더 많이 사용될 수 밖에 없다. AI는 사회의 선을 위한 긍정적 변화(코로나19 백신개발 등)를 약속하거나 가장 악의적 방식으로 인류를 대체해 그 존재 자체를 위협(인간 일자리 대체 등)하게 될지도 모른다.
AI는 어느 새 우리주변에서 필요불가결한 존재로 등장하고 있다. 연초부터 시작해 어느 새 9개월 째인 코로나19팬데믹을 거치는 가운데 새해에는 어떤 지배적 트렌드가 등장할지에 대한 전망이 벌써 등장해 눈길을 끈다.
애널리티컬 인사이트츠 4일(현지 시각) 내년에 지켜봐야 할 10가지 AI 트렌드를 짚었다. 이 매체는 AI를 지원하는 칩의 엄청난 성장, 이른바 하이브리드 인력의 출현, 양자AI의 부상, 대화형 AI등장, 스마트홈 일반화 그리고 로봇프로세스자동화(RPA)의 사촌이라 할 지능형 프로세스자동화(IPA)가 길을 열게 될 것이라는 전망 등으로 꼽았다. 이를 소개한다.
▲RPA 사촌 IPA(지능형 프로세스 자동화) 길 연다
포레스터는 포춘 500대 기업 중 약 25%가 IPA에 투자하고 이를 구현하길 원한다고 추정했다. IPA는 ‘RPA의 사촌’으로도 불리는데 AI로 특정 작업을 자동화하기 위해 추가된다.
AI는 기계학습 알고리즘이 더 많은 데이터를 구별해 낼수록 더 많은 데이터를 인식해 지능적인 처리를 하게 된다. 광학문자인식(OCR) 기술은 AI가 기존 RPA와 함께 작동하면서 스캔된 문서에 저장된 비정형 데이터를 읽어내는 사례다. 내년에는 AI가 녹아든 더많은 RPA의 놀라움을 목격할 수 있게 될 것으로 예상된다.
▲AI 지원 칩 성능 향상
최신 트렌드로 볼 때 AI 지원 칩 시장규모는 지난 2018년 66억3800만 달러(약 7조8800억 원)에서 엄청나게 성장해 오는 2025년에는 911억8500만 달러(약 108조2400억 원)에 이를 것으로 예상된다.
AI를 가동하는 칩은 물체 감지·컴퓨터 비전·얼굴인식·자연어처리 같은 AI를 더 빠르게 처리하기 위한 안정적 애플리케이션이 될 것이다. 엔비디아·퀄컴·AMD 같은 업체는 AI 애플리케이션의 성능을 향상시킬 AI 지원 칩을 만들고 있다. 퀄컴은 이미 고급 모바일 게임을 개선하기 위해 새로이 AI를 지원하는 스냅드래곤732G를 출시했다.
▲데이터 고속도로 진화
기업이 경쟁력을 유지하려면 기업은 고급 분석을 채택하고 동적 비즈니스 모델을 받아들여 한다. 그들은 데이터 과학 전문 팀을 구성하고 경쟁에 발 맞추기 위해 전체 전략을 재고해야 한다.
▲사이버 보안 및 데이터 침해에 대응하는 AI
데이터 접근은 더 쉬워지며, 해킹이나 피싱 공격역시 마찬가지일 것이다. 이런 가운데 2021년이후에는 AI와 고급 예측 알고리즘이 사이버 보안에서 결정적인 역할을 할 것이다. AI는 기업 사이버 보안 조치를 강화하는 동시에 사이버 범죄 예방에 기여할 것이다. AI 기반 사이버 보안은 보안방어 침해 및 민감한 데이터 손상 발생 이전에 경보를 발생시키기 위해 사악한 패턴을 따르는 디지털 활동이나 거래를 탐지하는 데 사용된다.
▲(AI와 협업하는)하이브리드 업무인력 출현
코로나19 팬데믹(세계적 대유행) 이후 유행병은 줄어들고, 조직은 RPA 분위기에 편승할 것이다. 즉, 인지 AI 및 RPA를 신속히 구현해 대량의 반복 작업을 처리할 수 있게 된다. 점점 더 많은 사용 사례가 등장함에 따라 현대의 업무 공간은 하이브리드 인력 환경으로 전환될 것이다. 사람들은 자동화 봇과 협업할 것이며, 이미 아마존 알렉사, 애플 시리 및 기타 디지털 비서들과 함께 (일하는 이 분위기가)시작됐다. 2021년부터 시작되는 이러한 추세는 당신도 알지못하는 가운데 AI와의 협력적 상호작용을 하는 것을 의미하게 될 것이다.
▲비즈니스 처리를 위한 AI 기반 모니터링
하이퍼 자동화는 인지자동화 프로젝트와 결합되면서 기업에 더 많이 침투한다. 이는 비즈니스 프로세스가 실시간 작동방식을 재정의하는 AI 지원 도구를 통합할 수 있도록 도와줄 것이다.
AI기반 프로세스 및 콘텐츠 인텔리전스 기술은 향후 수년 간 디지털 작업자에게 자연어·추론·판단·컨텍스트 설정·데이터 기반 통찰력 제공 자동화를 위한 필수 기술을 제공할 것이다.
▲자동화 기계학습 및 데이터 과학자 부상
조직들이 자동화된 기계학습(머신러닝)으로 전환하면서 조직내 비전문가도 기계 학습 알고리즘과 기술을 사용할 수 있게 된다. 시민 데이터 과학자들에게도 길을 열어준 구글 클라우드 오토ML(AutoML)같은 소프트웨어(SW)툴은 앞으로 더 대중화 될 것이다. 이러한 툴은 데이터 기반 기업이 기계 학습의 복잡한 워크 플로를 자세히 알지 않고도 필요에 따라 사용자에 맞춤화할 수 있도록 도움을 준다. 대다수 기업들은 모든 비즈니스 프로세스에서 실제 실험을 구현하고 아마존웹서비스(AWS)와 같은 AI 툴용 클라우드 서비스 제공 업체에 초점을 맞추게 될 것이다.
▲양자 AI
기업들이 ‘양자 우월성의 성배’를 깨고 슈퍼 컴퓨터에 배치된 양자를 정량화하게 해 줄지도 모른다. 지금까지 구글이나 IBM이 개발한 기기들은 기업이 양자 컴퓨팅 연구 결과에 대한 답을 제공하는 데 도움을 줄 강력한 컴퓨터의 문을 열었다.
▲개인화 된 대화형 AI
자연어 처리(NLP)는 기계에 의해 인간의 말을 더 밀착해 이해하기 위해 개인화된다. 챗봇은 인간의 의도를 더 잘 이해하고 사용자 질문에 대한 심층적 솔루션과 분석을 제공한다. (*현재 한국에서 챗봇이 가장 많이 사용되는 곳은 금융권과 컨택센터(콜센터)다.)
▲사물인터넷(IoT)과 AI 결합
기술의 천국에서 AI와 사물인터넷(IoT)이 결합된다. 이 두 기술이 함께 배치되면서 실행 가능한 통찰력을 얻을 수 있는 새로운 시대가 열릴 것이다. 센서 기반 AI는 제조업에서 이른바 ‘예측 가능한 유지 보수’를 더 일반적인 것으로 만들어 줄 것이다. 구글 자회사 네스트와 같은 스마트홈 기기(*스마트 온도조절기, 가스센서, 방범기기)는 점점 더 인기를 얻게 될 것이다.
한 연구에 따르면 내년까지 미국 전체 주택의 28%가 스마트홈이 되면서 다음 단계로 효율성을 끌어 올릴 수 있게 된다.
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