AI를 처음 접하는 조직은 "분석 AI"라고 불리는 더 오래되고 확립된 형태의 AI를 간과할 위험이 있습니다. 이러한 형태의 AI는 결코 시대에 뒤떨어진 것이 아니며, 대부분의 기업에 여전히 필수적인 자원입니다. 일부 AI 응용 분야에서는 분석 AI와 생성 AI를 모두 사용하지만, 두 가지 AI 접근 방식은 대체로 별개입니다.
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| 분석 AI와 기존 데이터 분석의 핵심적인 차이점은 이러한 통찰력을 생성하고 액세스하는 데 사용되는 기술 유형에 있습니다. |
분석 AI의 핵심 개념 및 특징
분석 AI는 비즈니스 인텔리전스 목적으로 인공지능, 특히 고급 머신러닝을 활용하는 데이터 분석의 한 형태입니다. 많은 조직에서 사용하는 기존 데이터 분석 방법과는 상당히 다르지만, 분석 AI는 데이터 세트를 분석하여 실행 가능한 인사이트를 도출하고 데이터 기반 의사 결정을 내리는 동일한 목표를 달성하는 데 중점을 둡니다.
분석 AI는 자연어 처리(NLP) 및 딥러닝과 같은 고급 AI 방법을 사용하여 대규모 데이터 세트를 분석하고, 통찰력을 개발하고, 동적인 방식으로 의사 결정을 안내하며, 사용자 상호 작용에 직접 응답합니다.
분석 AI와 기존 데이터 분석의 핵심적인 차이점은 이러한 인사이트를 생성하고 활용하는 데 사용되는 기술 유형에 있습니다. 이러한 도구는 영향력이 크지만, 대부분의 사용자에게는 데이터에 대한 정적인 시각만 제공하는 경우가 많습니다. 즉, 인사이트를 생성하기 위해 통계 분석에 크게 의존하고, 분석가는 기술에 의존하기보다는 스스로 결론을 도출해야 합니다.
분석 AI의 주요 기능
설명적 분석: 설명적 분석은 "무슨 일이 일어났는가?"라는 질문에 답합니다. 이 유형의 분석은 고객이 가장 일반적으로 사용하는 방식으로, 과거 이벤트에 초점을 맞춘 보고서와 분석을 제공합니다.
기술적 분석은 전체적인 성과를 집계 수준에서 이해하는 데 사용되며, 보고서와 애플리케이션을 작성하는 데 필요한 데이터를 쉽게 얻을 수 있기 때문에 회사가 시작하기에 가장 쉬운 방법입니다.
진단 분석: 진단 분석은 설명적 분석과 마찬가지로 과거 데이터를 사용하여 질문에 대한 답을 찾습니다. 하지만 "무엇"에 초점을 맞추는 대신, 데이터에서 이벤트나 이상 현상이 발생한 이유라는 중요한 질문을 다룹니다. 진단 분석은 머신 러닝/예측 분석보다 접근성이 높고 다양한 사용 사례에 적합합니다.
예측 분석: 예측 분석은 머신러닝을 사용하여 과거 데이터를 기반으로 어떤 일이 발생할 가능성이 높은지 판단하는 고급 분석의 한 형태입니다. 과거 데이터는 주로 설명적 분석과 진단적 분석으로 구성되며, 이는 예측 분석 모델 구축의 기반으로 사용됩니다.
처방 분석: 처방 분석은 현대 분석의 네 번째이자 마지막 축입니다. 처방 분석은 구체적이고 처방적인 분석을 다룹니다. 본질적으로 설명적 분석, 진단적 분석, 예측적 분석이 결합되어 의사 결정을 촉진합니다. 기존 상황이나 조건, 그리고 의사 결정이나 사건의 결과를 적용하여 사용자가 취할 수 있는 구체적인 의사 결정이나 조치를 도출합니다.
생성적 AI는 기존 데이터에서 패턴을 학습하여 새로운 콘텐츠를 생성하는 데 중점을 둡니다. 생성적 적대 신경망(GAN) 및 변형 모델과 같은 딥러닝 기술을 사용하여 텍스트, 이미지, 음악 등을 생성합니다. 생성적 AI는 인간과 유사한 콘텐츠를 생성할 수 있다는 점에서 큰 주목을 받았으며, 창작 산업, 콘텐츠 제작 등 다양한 분야에 응용되고 있습니다. 생성적 AI의 주요 기능으로는 콘텐츠 제작, 상상력과 창의력 향상, 학습 데이터 강화, 그리고 개인화된 이미지 생성 등이 있습니다.
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| Gen AI의 주요 특징은 콘텐츠 제작, 상상력과 창의력 향상, 훈련 데이터 강화, 개인화된 인상 생성입니다. |
분석 AI와 생성 AI의 차이점
분석 AI와 생성 AI 사이에는 많은 차이점이 있으며, 이러한 차이점을 바탕으로 기업은 AI를 활용하여 효과적으로 운영할 수 있는 방법을 모색합니다. 분석 AI와 생성 AI의 차이점은 다음과 같습니다.
첫째, 목적과 역량이 다릅니다. 생성 AI의 주요 목적은 딥러닝 신경망 모델을 사용하여 새로운 콘텐츠를 생성하는 것입니다. 분석 AI는 구조화된 데이터를 기반으로 분류, 예측 또는 의사 결정과 같은 특정 작업을 위해 설계된 통계적 머신러닝 기반 AI 시스템을 의미합니다.
둘째, 알고리즘이 다릅니다. 알고리즘 방식 측면에서 생성 AI는 순차적인 텍스트 입력을 일관된 출력으로 변환하거나, 기존 데이터 맥락을 기반으로 다음 단어를 예측하여 콘텐츠를 생성하는 등 복잡한 기법을 사용하는 경우가 많습니다. 생성 AI는 데이터 패턴을 이해하여 해당 데이터의 새로운 버전을 생성합니다. 분석 AI는 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습을 포함한 다양하고 간단한 머신러닝 기법을 사용합니다.
셋째, 투자 수익률의 차이입니다. 생성 AI는 인간 콘텐츠 제작보다 낮은 비용을 제공하여 콘텐츠 제작의 수익성을 높일 수 있으며, 고객을 유치하고 유지하는 독특하고 매력적인 콘텐츠를 제작할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 생성 AI는 많은 이점을 제공하지만, 경제적 가치를 측정하기 어렵고, 생성 AI 모델을 학습시키는 데 비용이 발생합니다.
분석 AI는 기업이 수요를 예측하고, 재고 관리를 최적화하고, 시장 동향을 파악하고, 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 예측 모델을 통해 더 나은 경제적 수익을 창출합니다. 이를 통해 비용 절감, 자원 배분 개선, 그리고 더 나은 의사 결정을 통한 매출 증대로 이어질 수 있습니다.
넷째, 위험 측면에서 차이가 있습니다. 생성 AI는 설득력 있는 "딥페이크"를 생성할 수 있으며, 이는 잘못된 정보, 신원 도용, 사기로 이어질 수 있습니다. 또한, 이러한 모델은 훈련 데이터에 민감한 정보가 포함되어 있거나 의도치 않은 결과를 생성하도록 조작될 경우 개인정보 보호 위험을 초래할 수 있습니다.
분석 AI 훈련 데이터는 사이버 보안 침해 위험과 사이버 공격 실행 또는 허위 정보 유포 등 악의적인 목적으로 악용될 위험에 직면해 있습니다. 따라서 이러한 위험을 완화하기 위한 보안 조치가 필요합니다. 현재 분석 AI는 생성 AI보다 위험성이 낮은 것으로 보이므로 많은 기업에서 오랫동안 활용되어 왔습니다.
요약하자면, 분석 AI와 생성 AI 중 무엇을 선택할지 결정할 때는 구체적인 요구 사항과 목표를 고려해야 합니다. 데이터에서 인사이트를 추출하고, 예측을 수행하고, 프로세스를 최적화하는 것이 목표라면 분석 AI가 올바른 선택입니다. 반면, 새로운 콘텐츠를 제작하거나, 혁신을 이루거나, 사용자 경험을 개인화해야 한다면 생성 AI가 이상적인 선택입니다.
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| 생성적 AI 도구는 채팅봇으로 활용되고 있으며, 인터넷 검색뿐만 아니라 고객 서비스, 영업 전화도 대체할 것으로 기대됩니다. |
몇 가지 권장 사항
외교 분야 에서 분석 AI의 활용은 필수적입니다. 외교 분야의 요구 사항과 과제를 충족하기 위해서는 다른 어떤 AI 기술보다 더 많은 기준을 충족해야 하기 때문입니다. 그러나 외교 분야에 분석 AI를 적용하려면 다음과 같은 조건을 충족해야 합니다.
첫째, AI 기술 산업(인공지능 및 인간 지능 기반 지능 포함)에 대한 충분한 지식과 경험을 갖춘 인력을 구축해야 합니다.
두 번째로, 이메일 회신, 챗봇 기술을 통한 사람과의 직접 상호 작용 등 산업 서비스에 AI 기술을 적용합니다. 이는 독일 외무부가 2021년부터 2023년까지 FACIL이라는 AI 기술을 사용하여 시민과 상호 작용하고 매달 40,000건의 요청을 처리한 방식과 유사합니다.
셋째, 외교 분야에서 세계 정세와 사건을 예측하고 예측하는 데 도움이 되는 AI 분석을 운영할 수 있도록 데이터베이스 시스템과 서버 시스템을 포함한 인프라를 구축합니다. 그러나 데이터 양이 증가함에 따라 충분히 큰 규모의 서버 시스템이 필요합니다.
넷째, 외교 분야는 자체 분석 AI를 구축해야 하는데, 이는 안보와 윤리 문제를 해결하는 데 가장 중요합니다.
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