빅데이터와 인공지능

1) 빅데이터의 중요성

• 인공지능의 진화를 위해서는 데이터가 필요.

• 사물 인터넷 시대가 도래하면 새로운 데이터들이 많으 발생 할 것. 이렇게 쌓인 방대한 데이터를 조합하여 새로운 정보, 가치를 생산 해 냄.

• 데이터 양이 많아질수록 리소스 및 투자가 늘어나며, 이를 분석하는 기술과 역량이 중요 해짐.

2) 머신러닝과 인공지능

• 데이터를 머신러닝 하게 되면서, 데이터를 분석 하느데에 노력이 줄어들게 함.

• 머신러닝이란 스스로 학습하며 분석하여 자료를 만들어 나감.

• 인공지능으로 한계비용 zero 도전

인공지능이 만들고 있는 산업 혁신

1) 인공지능의 진화

• 인공지능을 제일 신경쓰는 대표는 현재 구글. (서비스의 효율 개선, 성능 고도화, 비즈니스 확장)

• 인공지능의 오픈소스로 사람들에게 공개하여 효율 늘리기 위해 사용

2) 구글의 AI 칩셋, TRU

• 칩셋을 개발하는 이유 : 향후 ICT 도메인에서 중요한 페러다임. 기술의 고도화, 기술의 차별화를 위해

• 소프트웨어만으로는 성능 향상에 제약이 있음으로, 각자 산업에 최적화 된 하드웨어 직접 개발.

• 신 사업으로써 다른 기업을 도와주는 솔루션 역할

3) 구글 듀플렉스의 영향

• 구글의 어시스턴트가 사람 대신 예약을 하려 업체에 전화를 해줌. 기존의 정해진 양식대로 움직이는게 아닌, 자동으로

인공지능으로 인한 혁신의 가능성

1) 인공지능이 가져오는 비즈니스 혁신

• 미래 전망은 기업혁신에 중요한 시사점 제공

• 기존 인력을 인공지능으로 대체, 보완

• 비용이 많이 투입되는 것에 인공지능 활용

• 예를들어 계약,시간 등 절차가 번거로운 통역사를 인공지능 통역으로 해결

2) 인공지능의 산업의 적용

• 자율자동차의 등장 -> 새로운 사업 기회 ( 운전을 직접 하지 않으니 시간이 남는다.)

• 인공지능의 등장으로 해당 직업들이 사라질 수 있지만, 그에 따른 새로운 인력 등장 할 수 있음. 또한 자동화에 의해 남는 자유 시간을 활용한 새로운 사업이 등장 가능함.