글로벌 확장에 미치는 AI의 영향

인공지능(AI)이 세계에 미치는 영향은 엄청날 것입니다. 어느 정도까지는 이미 영향을 끼쳤으며, 훨씬 더 많은 개발이 이루어질 것입니다.

목차

1. 인공 지능이란 무엇입니까?
2. AI의 주요 구성 요소
3. 역사상 AI의 유명한 예
4. AI의 유형
5. AI가 세계 경제에 미치는 영향
6. AI가 기업의 글로벌 확장을 지원하는 방법
7. 향후 AI가 글로벌 확장에 어떤 영향을 미칠까요?
8. Globalization Partners의 글로벌 확장 플랫폼에 대해 자세히 알아보기

국제적인 비즈니스 성장, 인공 지능 및 글로벌 확장은 종종 밀접한 관련이 있습니다. McKinsey Global Institute는 최근 유엔, 세계은행, 세계경제포럼의 경제 데이터를 분석하여 2030년까지 AI가 세계 경제에 16% 또는 약 1조 달러13를 추가할 가능성이 있다고 보고했습니다. 또한 글로벌 국내 총생산(GDP)을 최대 26%까지 늘릴 수 있습니다.

McKinsey는 또한 같은 해에 최소 70%의 회사들이 컴퓨터 비전, 고급 머신 러닝, 자연 언어, 로봇 프로세스 자동화 또는 가상 어시스턴트와 같은 최소 한 가지 형태의 AI 기술을 채택했을 가능성이 높다고 보고합니다.

하지만 AI란 정확히 무엇이며, 글로벌 확장에 어떻게 기여할까요? 아래에서는 AI가 어떻게 작동하는지, 경제 성장에 어떤 영향을 미치는지, 그리고 현재와 미래의 글로벌 확장에 어떻게 기여할 수 있는지에 대해 설명합니다.

인공 지능이란 무엇입니까?

인공 지능의 아버지는 Alan Turing으로 널리 알려져 있으며, 2차 세계대전 동안 아군을 도운 그의 코드 브레이킹 컴퓨터로 가장 유명할 것입니다. Turing은 또한 질문에 대한 응답이 인간의 응답과 구별할 수 없는 경우에만 컴퓨터가 통과할 수 있는 테스트인 Turing 테스트로 나중에 알려지게 된 것을 제안했습니다.

년 이후1950s, 과학자들은 기계와 데이터를 해석하고 질문에 답변하는 데 사용하는 알고리즘 에 관한 한, “사고”와 “지능”을 구성하는 것에 대해 혼란을 겪었습니다.

AI는 정의하기 어려울 수 있지만 일반적으로 기계가 인간이 일반적으로 응답하는 방식으로 쿼리에 응답하고 인간 수준의 인텔리전스가 필요한 결정을 내릴 수 있는 경우  인공 지능이 있는 것으로 간주됩니다 .

AI의 주요 구성 요소

Brookings 기관의 최근 논문은 AI가 세  가지 주요 특성을 가지고 있다고 주장한다.

• 의도성: AI 측면에서 의도성은 시스템이 단순히 사전 결정된 응답으로 프로그래밍되는 것이 아니라 결정을 내리는 것을 의미합니다. Intentionality는 AI가 쿼리의 의미를 이해하고 답변을 결정하기 위한 의도로 데이터를 구문 분석하도록 요구합니다. 이를 위해 AI 시스템은 다양한 소스의 데이터를 결합하고 즉시 분석하며 도출한 결론에 따라 행동해야 합니다.
• 인텔리전스: AI의 인텔리전스는 머신 러닝 및 데이터 분석 프로그램과의 상호 작용에서 비롯되는 경우가 많습니다. 이러한 기술의 조합은 우리가 현명한 의사 결정이라고 생각하는 것을 가능하게 합니다. 예를 들어, 학생들을 다른 학교 시스템에 배정하는 AI 시스템은 실제 계산에 의존할 수 없습니다. 또한 모두에게 유익한 결과를 창출하기 위해 형평성 및 정의와 같은 가치도 고려해야 합니다.
• 적응성: 적응성은 AI 시스템이 새로운 데이터를 수신하고, 결정을 내리고, 결과를 해석함에 따라 조정하는 것을 의미합니다. 재정 또는 환경 조건이 바뀌거나 자율 주행 자동차의 경우 도로 상황이 악화되는 경우 AI는 새로운 데이터를 고려하고 그에 따라 의사 결정을 조정할 수 있습니다.

또한 AI는 머신 러닝과 심층 신경망을 통합합니다.

머신 러닝은 방대한 양의 데이터와 정교한 컴퓨터 알고리즘을 사용하여 예측합니다. 기계 학습 알고리즘은 정확한 예측을 생성하기 위해 가능한 한 많은 과거 결과를 평가해야 하기 때문에 방대한 양의 데이터가 중요합니다. AI가 개발되고 더 많은 기능이 제공됨에 따라 더 정확하고 정확하게 예측할 수 있게 될 가능성이 높습니다.

머신 러닝은 감독하거나 감독하지 않을 수 있습니다.

• 감독을 받는 머신 러닝 에서 데이터는 라벨이나 해석된 사실과 같은 유용한 정보와 함께 제공됩니다. 예를 들어, 물이 섭씨 0 도에서 동결되어 머신 러닝이 더 빠르게 진행되는 데 도움이 된다고 말합니다.
• 비감독형 머신 러닝은 관련 레이블이나 팩트가 없는 데이터만 제공하므로 알고리즘은 패턴을 해석하고 자체적으로 올바른 해석을 하는 방법을 배워야 합니다. 비감독형 머신 러닝에는 강화 학습으로 알려진 것이 포함되며, 알고리즘은 학습 시 자체 데이터를 선택하고 생성합니다.

AI는 또한 딥 뉴럴 네트워크 또는 DNN으로 알려진 것을 사용하여 작동합니다. 심층 신경망은 여러 학습 작업을 하나의 패키지로 결합하여 범용 머신 러닝 또는 GPML을 생성합니다. GPML의 이점은 비디오, 오디오 및 텍스트 정보와 같은 다양한 입력을 쉽게 이해할 수 있다는 것입니다.

역사상 AI의 유명한 예

AI 시스템은 지난 수십 년 동안 헤드라인을 장식했습니다. IBM의 Deep Blue 컴퓨터는 20년 전 체스에서 그랜드마스터를 이길 수 있었고, 최근에는 Watson이  제퍼디에서 제퍼디 챔피언을 이겼습니다.

IBM의 AI 실험은 수십 년 동안 존재해 왔지만, 더 강력한 알고리즘의 생성으로 점차 더 정교해졌습니다. 예를 들어, 제퍼디에서 승리하는 것은 제퍼디가 언어 기반 게임이기 때문에 체스에서 승리하는 것보다 더 큰 도전입니다. 따라서 기계는 단순히 보드의 움직임에 대해 전략화하기보다는 언어, 관용어, 문화적 참조 및 기타 인간 커뮤니케이션의 다른 측면의 무한한 미묘한 차이를 파싱해야 합니다.

AI 프로그램이 체스에 매우 능숙한 이유 중 하나는 인간과 다르게 문제에 접근하기 때문입니다. 우리가 체스를 할 때, 우리는 일반적으로 패턴 인식과 직관의 혼합을 전략의 일부로 사용합니다. 또한 컴퓨터는 패턴 인식을 수행하지만 몇 초 만에 가능한 위치와 결과에 대한 방대한 데이터베이스를 검색하여 최상의 이동을 파악할 수 있습니다.

Watson이 Jeopardy를 플레이하는 방법을 배웠을 때도 동일한 일을 합니다. 통계  및 규칙 중심의 접근 방식을  사용하여 질문을 해석하고 답변을 좁힙니다. 그런 다음 얻은 결과에서 얻은 피드백을 통합하여 점진적으로 어떤 알고리즘이 가장 잘 작동하는지, 어떤 상황에서 작동하는지 결정할 수 있습니다. 이 “학습”은 시스템이 향후 보다 정확하게 답을 찾는 데 도움이 됩니다.

물론 대부분의 기업은 체스를 하거나 퀴즈 게임을 하기 위해 컴퓨터가 필요하지 않습니다. 그러나 AI가 체스 경기와 제퍼디 게임을 얻는 데 도움이 되는 동일한 자질이 전문 애플리케이션으로도 변환될 수 있습니다.

예를 들어, 의사를 AI 시스템으로 대체하는 것은 진단, 질병 치료 및 환자-의사 관계의 미묘한 차이 중 많은 부분이 데이터 세트에 캡슐화하기 어렵기 때문에 가능성이 낮습니다. 그러나 AI는 인간의 의사에게 유용한 보완을 제공할 수 있습니다.

AI 프로그램은 수십만 건의 잠재적인 진단 또는 치료 프로토콜을 스크롤하여 의료 환경에서 제안할 수 있습니다. Watson은  이미 음성 인식 및 머신 비전  기능 때문에 이러한 방식으로 유용하다는 것을 입증했습니다. 예를 들어 방사선 영상을 분석하고 그 결과를 의사에게 전달할 수 있습니다.

AI의 유형

AI는  좁은 AI와 일반 AI의 두 가지 유형으로 나눌 수 있습니다.

• 오늘날 많은 애플리케이션에 존재하는 좁은 AI는 구체적이고 정의된 작업을 수행하기 위해 구축된 AI입니다. 챗봇, 음성 인식 프로그램, 자동 번역 서비스 및 자율주행 자동차에서 찾을 수 있습니다. 또한 Amazon, Google, Netflix와 같은 회사의 컴퓨터는 AI를 사용하여 소비자의 검색, 구매, 시청 패턴을 분석하고 이러한 패턴을 사용하여 개인화된 추천을 합니다.
• 향후 더 강력한 도구로 발전할 수 있는 일반 AI 는 다양한 애플리케이션에서 사용할 수 있는 머신 러닝 시스템을 포괄합니다. 이상적인 형태로 일반 AI는 인간보다 더 빠르게 학습할 수 있으며, 그 능력은 지적 및 성능 작업에 대한 인간의 능력을 능가할 수 있습니다.

컴퓨터는 현재 인간과 정확하게 통신할 수 없으며, 질문할 때 선택이나 권장 사항을 얼마나 잘 \"설명\"할 수 있는지에 대한 제약도 있습니다. 그러나 이들은 전문적인 환경에서 많은 이점을 제공합니다.

AI가 세계 경제에 미치는 영향

AI의 글로벌 경제 영향은 이미 상당하다. AI는 다양한 방식으로 경제 성장에 영향을 미칩니다.

• 생산성 및 거래 기회 증가: AI가 경제 성장에 미치는 영향 중 하나는 거시경제적 영향을 통해 발생합니다. 예를 들어, AI가 생산성 성장을 높일 때 생산성 성장은 경제 성장도 높입니다. 이는 또한 국제 무역 기회를 증가시킵니다.
• 복잡한 생산 단위의 더 나은 관리: AI는 중앙 집중식 관리 시스템을 제공하여 기업이 복잡하고 멀리 떨어진 생산 단위를 더 잘 처리할 수 있도록 지원합니다. 예를 들어, 기업은 AI를 사용하여 창고를 보다 효율적으로 관리하고, 소비자 수요를 예측하며, 빠른 처리 및 배송 시스템의 정확성을 개선할 수 있습니다.
• 디지털 플랫폼 확대 : AI 기술 때문에 디지털 플랫폼을 통한 거래 가능 예를 들어 온라인 경매 사이트인 eBay는 AI를 사용하여 운영을 자동화합니다.

AI가 기업의 글로벌 확장을 지원하는 방법

글로벌 확장과 AI는 유익한 파트너십을 맺었습니다. AI는 기업들이 다음과 같은 다양한 방식으로 전 세계로 확장할 수 있도록 지원합니다.

• 디지털 플랫폼을 통한 손쉬운 확장: 디지털 플랫폼을 통한 AI 자동화는 기업이 국제적으로 확장할 수 있는 편리한 방법을 제공합니다. 미국의 경우 AI를 사용하는 eBay에서 활동하는 97중소기업의 %가 일부 제품을 수출합니다. 이에 비해 AI를 사용하지 않는 오프라인 비즈니스의 4%만이 제품을 수출합니다.
• 정확한 번역 서비스: AI는 대화를 개선하고, 잘못된 커뮤니케이션을 줄이고, 국제 협력을 훨씬 더 간소화하고 효과적으로 만드는 즉각적이고 정확한 번역 서비스도 제공합니다. 비즈니스에서 AI 번역을 사용하면 무역 수익에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 이는 국가 간 거리를  35% 이상 줄이는 것과 같습니다.
• 무역 협상 개선: AI는 단순히 커뮤니케이션을 강화할 뿐만 아니라 그 결과도 개선합니다. AI는 다양한 시나리오에서 파트너 협상의 경제적 경로를 분석하고, 무역 시나리오의 다양한 변수가 결과에 미치는 영향을 예측하며, 협상의 당사자가 아닌 국가의 무역 대응을 예측하는 데 사용될 수 있습니다. 예를 들어 브라질은 AI를 무역 협상의 구성 요소로 포함하는 것을 강조하는 지능형 기술 + 무역 이니셔티브를 개발했습니다.
• 공급망 관리: AI 시스템은 공급망에도 실시간으로 대응할 수 있습니다. 패턴 및 추세를 감지할 수 있으며 수요가 증가하는 시기와 장소를 예측할 수 있습니다. 또한 이러한 수요를 충족하기 위해 생산량을 자동으로 늘릴 수도 있고, 수요 감소에 대응하기 위해 생산량을 줄일 수도 있어 노동력 낭비와 재고 과잉을 줄일 수도 있습니다. 새로운 시장에 최적의 수의 제품을 공급하는 방법을 찾는 방법이 필요한 비즈니스를 확장하기 위해 AI는 매우 유용한 것으로 입증되었습니다.
• 일상 업무 자동화: 기업이 확장할 때 일반적으로 전략과 같은 상위 수준의 업무에 에너지를 집중시키고 관료주의 문제와 같은 하위 수준의 업무에 에너지를 집중시키고자 합니다. AI는 일상적인 관료주의적 작업을 자동화하여 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 회사가 다른 국가에 새로운 근로자를 고용함에 따라 급여 및 복리후생 제공과 같은 업무를 관리하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. AI는 이러한 작업을 자동화하고 인간 근로자를 번거로움과 좌절감으로부터 보호할 수 있습니다.
• 효율성 및 정확성 향상: AI는 또한 기업 내 다양한 프로세스를 보다 효율적이고 정확하게 만들어 간소화할 수 있습니다. 인간 직원이 급여 업무를 하거나 직원을 건강보험 플랜에 등록하는 경우, 실수를 하여 지연, 잘못된 지급 또는 보장 부족으로 이어질 수 있습니다. 결코 피곤해지거나 산만해지지 않는 자동화 시스템을 사용하면 오류의 가능성이 훨씬 작아집니다. 또한 AI 알고리즘은 인간 직원이 할 수 있는 것보다 빠르게 계산 및 데이터 입력을 완료할 수 있어 효율성도 높일 수 있습니다.

향후 AI가 글로벌 확장에 어떤 영향을 미칠까요?

AI는 현재보다 훨씬 더 강력하게 향후 글로벌 확장에 영향을 미칠 가능성이 높습니다. 한 가지 이유는 신기술을 채택하고 효과적으로 통합하는 데 시간이 소요되기 때문입니다. 기업들은 AI를 더 많이 사용하고 AI가 자신들을 위해 무엇을 할 수 있는지 더 잘 이해함에 따라 AI의 기능을 보다 효과적으로 활용할 수 있게 될 것입니다.

그리고 AI가 개선되면 그 영향도 증가할 것입니다. McKinsey Global Institute는 AI의 영향이 물류 성장을 보일 가능성이 높고 S자형 곡선을 따라 증가하기 때문에 AI가 세계 경제에 미치는 영향은 현재2030보다 3배 더 높을 것으로 추정합니다.

향후 AI는 다음과 같은 방식으로 글로벌 확장에 영향을 미칠 가능성이 높습니다.

• 미래 동향에 대한 예측 개선: 국제 사업의 성공의 대부분은 미래 동향을 예측하고 대응하는 능력에 달려 있습니다. AI는 예측 모델링을 통해 이러한 추세를 정확하게 예측하고 기업이 국제 시장으로 확장하면서 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 함으로써 이 분야에서 도움을 줄 수 있습니다.
• 스마트 제조 증가: 스마트 제조에는 센서 시스템, 사이버 시스템 및 물리적 기계 간의 상호 연결이 필요합니다. AI가 더욱 정교해짐에 따라, 특정 프로세스를 전문화하고 간소화함으로써 스마트 제조를 크게 개선할 수 있습니다. AI는 또한 하루 중 언제든지 지속적인 제조를 가능하게 하여 생산성을 높일 수 있습니다. 또한 인간 작업자에 대한 의존도 감소와 함께 감각 시스템은 제조 현장에서도 안전성을 높일 수 있습니다.
• 증거를 파싱하고 결론을 내리는 능력 향상: 미래에는 AI를 사용하여 방대한 양의 데이터를 읽고 해석할 수 있습니다. 예를 들어, 법률 분야에서 AI는 법무 보조의 방식만큼이나 훨씬 더 빠른 속도로 기능할 수 있습니다. 즉, 많은 양의 사례 선례를 읽고 현재 사례에 사용할 관련 정보를 수집합니다.
• 작업 자동화 향상: 예를 들어, HR(인사) 프로세스에서 자동화는 채용, 온보딩, 교육, 급여 및 혜택 제공을 간소화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 보다 정교한 형태의 AI는 인간보다 훨씬 빠르고 효과적으로 세법과 국제 규정을 분석할 수 있을 것입니다. 따라서 AI를 통해 이러한 프로세스를 자동화하면 기업이 시간과 노동을 절약하고 취약성을 처벌로 줄일 수 있습니다.
• 보다 신뢰할 수 있는 자율주행 자동차: 자율주행 자동차에는 차량 주변의 물체에 대한 정보를 수집하는 많은 센서, 특히 레이더 및 광 감지기가 있습니다. AI 시스템은 이 데이터를 사용하여 물체가 얼마나 가까운지, 도로에 위험이 있는지, 그리고 물체를 피하기 위해 어떤 경로를 취해야 하는지에 대한 즉각적인 결정을 내립니다. 자율주행 자동차는 회사가 확장할 때 비용을 절약할 수 있도록 도와줍니다. 운전자에게 비용을 지불할 필요가 없습니다. 또한 AI 시스템이 즉시 학습할 수 있기 때문에 다른 국가에서 새로운 도로 규칙을 학습하도록 직원을 교육할 필요가 없습니다. 그리고 AI의 발전은 이러한 차량을 더 안전하게 만들고 도로에서 차량의 존재감을 높일 수 있습니다.
• 정확성과 효율성 향상: 현재 AI 프로세스가 비교적 효율적이라고 생각할 수 있지만, 일부 버그는 AI 시스템에 존재합니다. AI 시스템이 혼란스러워지고 문제를 해결하기 위해 인간에게 전달하기 위한 목적으로만 처방전을 리필하기 위해 자동화된 약국 라인에 전화한 적이 있습니까? 또는 유용한 정보를 제공할 수 없는 챗봇과 상호 작용한 적이 있습니까? 앞으로는 더욱 정교한 시스템을 통해 인간과 비슷한 성능을 개선하고 오류와 한계를 줄일 수 있을 것입니다.
• 비즈니스 혁신에 대한 집중 강화: 기업이 일상적이고 일상적인 프로세스에 덜 집중해야 할 때, 정신적, 창의적 자원은 더 높은 수준의 업무를 자유롭게 수행할 수 있게 됩니다. 향후 AI가 점점 더 정교해짐에 따라 회사 내에서 점점 더 많은 관리 역할을 맡게 될 것입니다. 따라서 더 많은 지적 도전을 받아들이고 창의적인 도약을 할 수 있는 회사의 역량을 확보할 수 있습니다. 비전과 창의성에 대한 집중이 높아지면 국제적인 성공으로 이어질 것입니다.
• 비용 효율성: AI는 구매 비용만 필요하기 때문에 인간 직원보다 비용 효율성이 더 높습니다. 급여, 인상금, 건강 혜택 또는 퇴직금은 필요하지 않습니다. 또한 아프거나, 일을 놓치거나, 생산성 손실을 경험하지 않습니다. 기업들이 AI를 점점 더 많이 채택함에 따라 운영 비용이 감소하고 수익이 증가할 가능성이 높습니다. 이 두 가지 사실은 글로벌 확장 벤처에 필요한 무료 자본과 결합됩니다.

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