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2018 년 AI 전문가에 대한 기술 전문가의 통찰력을 얻으십시오.
Techopedia는 2018 년에 인공 지능에서 기대할 수있는 것을 기술 산업에 물었습니다. 우리는 많은 응답을 받았으며 여기에 일부 기술 전문가가 말한 내용이 있습니다. 그 주제에 대해 다른 생각이 있습니까? 알려주세요!
"데이터가 풍부한 세계에서 데이터 분석은 2 천억 달러 시장이되었습니다. 인공 지능은 데이터와의 상호 작용 방식을 혁신하도록 설정되었습니다. 너무 많은 분석 대시 보드는 실행 가능한 통찰력을 제공하지 않고 데이터를 설명하므로 사용자는 메트릭을 번역 할 때 직감에 의존 할 수 있습니다. AI는 모든 양의 데이터를 최적의 전략으로 추출하고 이러한 전략을 구현할 수 있습니다 2025 년까지 AI는 인간과 데이터 사이의 점점 더 많은 상호 작용이 어떤 형태로 매개됨에 따라 데이터와 상호 작용하는 방식을 완전히 바꿔 놓을 것입니다 AI의
— Sebastian Huempfer, Echobox 운영 책임자
"질문에 대답하기 전에 로봇 공학, AI 및 자동화가 모두 다른 것임을 지적하고 싶습니다.
"인공 지능은 여전히 초기 단계에 있습니다. 오늘날 보아 왔던 것은 로봇 공학을 통한 자동화입니다. 예를 들어 Boston Dynamics의 역 회전 로봇은 로봇 공학의 진보를 나타내지 만 사람들은 종종 인공 지능으로 오인합니다. 인간이 로봇을 작동시키고 또 다른 로봇이 작동한다는 것은 여전히 인공 지능 로봇이 뒤로 뒤집히는 것을 보지 못하고있다.
Wal-Mart는 선반 스캔 로봇을 성공적으로 테스트하여 재고를 추적 한 후 Brain Corp의 자율적 인 바닥 세정기를 테스트하고 있습니다. Lowesbot은 지난 몇 년 동안 소규모 자회사 인 오차드 (Orchard)를 통해 자체 로봇을 테스트하는 데 몇 년을 보냈습니다. 이전에는 오 쉬봇 (Oshbot)으로 알려졌으며 쇼핑 경험을 향상시키는 데 사용되는 정보 키오스크입니다 (올해부터 시작).
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아무도 소프트웨어 품질에 신경 쓰지 않으면 프로그래밍 기술을 향상시킬 수 없습니다.
"Soooo, 사람들은 로지 로봇이 2018 년 언제든지 집을 청소하는 것을 기 대해서는 안된다."
— Edgar Rodriguez, Brain Corp
"2018 년까지 급격히 발전함에 따라 많은 기대가 있습니다. 회사의 기준은 간단 할 것입니다. 확장 가능해야합니다. 그것은 스타트 업 및 엔터프라이즈 고객 모두에게 서비스를 제공 할 수있는 것이어야합니다. AI에 관한 것일 수도 있습니다.
"빠른 프로토 타입 제작 진보적 인 웹 앱과 챗봇에서 AI를 사용하는 참여 및 예측 분석 플랫폼에 이르기까지, 그 작업의 특성은 이미 디지털 세계에 새로운 유형의 참여 (연구, 테스트, 프로토 타이핑 및 최신 기술 구현)에 눈을 뜨게했습니다.
"우리는 광학 문자 인식, 프로그레시브 웹 앱, 챗봇 및 추천 엔진 등 모든 종류의 흥미로운 AI 기반 기술을 최대한 활용하고 있습니다. 웹 사이트 및 앱 개발 작업에 세 심하게 짜여져 있습니다. AI, 챗봇 및 새로운 기술.
"그리고 2018 년은 더 유망합니다.
"새로운 기술에 중점을두면 2018 년에 완전히 새로운 분위기를 갖게 될 것입니다. Chatbots는 2018 년에 큰 인기를 끌 것입니다. 그들은 사용자에게 직접 커뮤니케이션을 제공합니다. 그들은 메신저 및 SMS와 같은 새로운 배포 채널을 신속하게 테스트 할 수 있습니다. 고객 서비스 리소스의 필요성을 줄이고 마법 같은 사용자 경험을 제공합니다.
"신발을 판매한다고 가정 해 봅시다. 사람들은 웹 사이트에서 신발을 탐색하고 주문한 후 집으로 배달 할 수 있습니다. 또한 사람들이 신발을 찾아서 찾아 볼 수있는 상점도 있습니다. 이제 챗봇을 원한다고 가정하겠습니다. 사용자가 올바른 신발을 찾도록 도와주세요. 사용자가 매장을 탐색하도록 돕고, 주문 상태를 확인하고 반품을 예약하도록 돕고, 세 가지 상황 모두 챗봇에 적합하지만 챗봇 하나만 있으면 어떤 사용자 흐름으로도 충분하지 않은 봇 하나를 얻게됩니다. "
— SF AppWorks의 CEO Andrew Greenstein
"AI가 점점 더 진보 해감에 따라 모든 시선이 AI가 비즈니스에 가장 큰 영향을 줄 수있는 곳으로 향하고 있습니다. 현재 AI를 사용하여 운전 자동화에 도움을주는 많은 자동차 제조업체가 있지만 이는 시작에 불과합니다. 2018 AI를 넘어 고객 지원 산업에 혁명을 일으키고 있습니다. 현재 Asos.com, Dominos 및 수많은 고객들이 고객 서비스를 자동화하기 위해 사용하는 여러 개의 AI 메신저 봇이 있습니다.
"이 봇은 실제 인간처럼 말하고 행동하면서 사용자에게 자신의 문제에 대한 답변을 제공합니다. 들리는 것처럼 간단하지만, 그 뒤에있는 기술은 로봇과 대화 할 수없는 수준까지 매우 정교합니다. AI 기술의 유형은 연간 수백만 달러를 절약 할 수있는 잠재력을 가지고 있습니다. 모든 고객의 질문과 의견을 처리하는 하나의 AI 로봇이 있다고 상상해보십시오. 현재 회사 당 수백 명의 직원이 필요한 고객 서비스를 통해 AI는 업계를 완전히 변화시킬 것입니다. "
— PPC Protect의 시스템 관리자 인 Maria Hugh
"AI와 관련하여 AI가 신속하게 전화 통화로 전환되는 것을 보게 될 것입니다. AI를 가장 먼저 볼 수있는 곳은 콜센터 기술 스택에 있으며 고객 서비스 및 지원 전문가에게 도움이되는 정보를 제공 할 것입니다. 사전에 미리 준비된 답변을 제공 할뿐만 아니라 콜센터 직원에게 실제로 직관적이고 관련성 있고 확실한 안내를 제공하는 차세대 의사 결정 지원 시스템을 살펴보기 시작하십시오. 두 번째 물결은 회의 통화와 같은 협업 서비스를 둘러싼 것입니다. 슬라이드를 불러오는 대신 AI 청취의 AI 인터페이스가 대화를 지원하는 다른 관련 파일과 함께 제공합니다.
"또 다른 지역은 상황에 따라 질문이나 필요한 조치에 대한 통찰력있는 응답이 될 것입니다. 예를 들어, 공항으로가는 길과 비행 지연이 있다고 말하십시오. 전화를받는 것 외에도 AI 기반 지연에 대해 알려주세요 전화 상담원이 캘린더에 액세스하고 항공편 일정 변경의 의미를 확인하고 옵션을 제공 할 수 있습니다 직접 회의가 있었지만 지연 될 수 있기 때문에 AI 상담원이 항공편을 다시 예약하거나 취소하기로 결정하는 동안 전화 회의, 알림, 예약, 모든 사람이 무엇을 알고 있는지 확인하십시오.이 모든 것이 다가오고있어, 음성의 미래가 매우 흥미 진진한 영역이되었습니다. "
— 다이얼 패드의 CEO Craig Walker
"나 자신의 경험에 대한 나의 가장 큰 예측은 AI가 2018 년 중소 기업에 전례없이 보급 될 것이라는 점입니다!
"3 개월 전에 우리는 회사의 좋은 후보와 나쁜 후보를 구별하기 위해 AI를 사용하기 시작했습니다.
"과거에는 자체 웹 사이트와 제 3자를 통해 우리에게 온 각 후보자의 이력서를 읽는 데 HR에서 각 시간의 67.2 %를 보냈습니다.
"AI 덕분에 오늘날이 작업은 TensorFlow를 사용한 딥 러닝을 통해이 작업을 자동화 할 수있는 내부 시스템에서 자동으로 수행됩니다.
"AI 덕분에 지루하고 수동적이고 반복적 인 작업을 자동으로 수행 할 수 있기 때문에 결과에 매우 놀랐고 매우 기뻤습니다. 또한 최고의 후보자를 인터뷰하는 데 더 많은 시간을 투자 할 수 있습니다.
"개인적으로 다른 비즈니스가 2018 년에 유사한 AI 기술을 통합 할 것이라고 생각합니다."
— Cristian Rennella, MejorTrato.com.mx의 CEO 겸 공동 창립자
"챗봇은 대부분의 고객 서비스를 서서히 대체하고 대기 시간없이 관련 정보에 빠르게 액세스 할 수있게합니다. Apple,, Google, Samsung, Microsoft 및 Amazon은 이미 시간과 비용을 절약하기 위해 비즈니스 전략에 챗봇을 도입하기 시작했습니다. 챗봇 파일럿 프로그램은 더 많은 통화량을 처리하면서 고객 문제를 최대 80 %까지 해결했습니다. "
— Katy Roby, Arcusys의 마케팅 보조
인공 지능을 사용하여 교육 데이터 세트를 합성 데이터로 확장 할 수있는 능력으로 인해 AI를 통해 생성 적 대적 네트워크에 가장 관심을 갖고 있습니다. AI는 회사 지식에 사용되며 제품을보다 쉽게 캡처, 생성, 관리 및 제공 할 수 있습니다. AI 모델을 쉽게 학습 할 수 있도록 지식을 기계가 읽을 수있는 형식으로 만들 수있는 더 많은 지식 기반을 구축함으로써, 기업 지식 그래프를보다 효과적으로 검색 할 수 있으며, 봇 개발과 같은 경우에는 봇을 배치 할 수 있습니다 사용자가 대화식으로 정보를 검색 할 수 있도록 지식 기반의 모든 부분 위에 위치합니다. "
— Rob May, Talla의 공동 창립자 겸 CEO
"의료 분야의 AI는 실제로 이륙하고 있지만 AI 제어 수술이나 그와 비슷한 것에 대해서는 이야기하고 있지 않습니다. 의료 분야에서 AI의 가장 큰 (그리고 가장 실현 가능한) 영향은 의사가 더 많은 환자가 될 수있게하는 것입니다. 집중.
"어떻게 이런 일이 일어나고 있습니까? 챗봇의 형태로 환자를 검사하고 AI와 상호 작용하게함으로써 반 직관적 인 것처럼 보일 수 있지만 챗봇이 이미 영향을 미치고있는 방법은 다음과 같습니다.
"Gabby Preconception Care 시스템은 컴퓨터 나 태블릿 화면을 통해 제공되는 구현 된 온라인 애니메이션 캐릭터입니다. 그녀는 100 가지가 넘는 일반적인 생식 건강 위험에 대해 젊은 흑인과 아프리카 계 미국인 여성을 선별하고 그 문제를 해결하도록 도와줍니다. 임신 전 위험 : 무작위 대조 시험에서 Gabby는 대조 그룹에 비해 25 % 이상의 건강 위험을 확인하고 성공적으로 해결했으며,이 시험에 참여한 참가자의 거의 3 분의 2는 Gabby의 정보를 사용하여 건강을 개선했다고보고했습니다.
"보스턴 메디컬 센터 (Boston Medical Center)는 또한 터치 스크린 태블릿에서 챗봇 (가상 3D 인물로 묘사 됨)과의 대화 종료에 대해 노인이 어떻게 반응하는지 알아 내기위한 탐색 적 연구를 이끌었습니다. 환자와의 상호 작용 중에 환자의 불안이 크게 감소했습니다. "채팅 봇, 마지막 의지와 성약을 완성하려는 의도가 증가했으며, 일반적으로 환자는 챗봇으로 계속 작업하기를 원했습니다. 전체 프로젝트는 국립 보건원 (National Institutes of Health)의 백만 달러 이상의 지원으로 지원됩니다."
— Timothy Viall, Boston Medical Center의 선임 미디어 관계 전문가
"새로운 의사 소통 방식이 노동력에 대한 주장을 제기하려고 시도함에 따라 전통적인 작업 역학에 큰 변화가있을 것으로 예상됩니다. 예를 들어 인공 지능은 사람들이 의사 소통하는 방식을 변화시키고 맞춤화 할 것입니다. 패턴 및 위치 인식은 각 직원의 회의 및 통화를 간소화하기 위해 배치되었습니다. 또한 직원들은 장치를 통한 통신에서 장치를위한 통신으로 전환 할 것입니다. "
— Mark Sher, Intermedia의 Cloud Voice 제품 및 마케팅 부사장
"현재 채택률은 AI가 모든 산업을 방해 할 것인지가 아니라 언제인가에 달려있다. 자율 주행 자동차에서 산업용 로봇 및 디지털 어시스턴트에 이르기까지 AI는 향후 수십 년 동안 모든 소프트웨어 회사를 재창조 할 것이다. 예를 들어 학생들은 AR / VR과 같이 AI 지원 장치 및 시스템은 자동화를 최적화하고 전통적인 정보 배포 수단을 재정의합니다. 예를 들어 학생들은 AR / VR을 배치하여 실제 응용 프로그램을 교육 과정으로 시뮬레이션하고 AI는 모든 관련 자료를 제공합니다. 인공 지능에 의해 구동되는 네트워크는 가정에 두뇌 또는 신경계를 제공하여 연결된 모든 스마트 장치를 지원할 것입니다. 우리는 자신의 존재를 감지하고, 습관을 배우고, 그에 따라 스스로를 통제하는 피질을 모방하는 컴퓨터에 자신의 피드를 공급할 것입니다 AI는 여기에 있으며, 그것이 오의 일부가 될 때까지의 시간 문제 일뿐입니다 당신의 일상 생활. "
— Gary Weiss, 보안, 분석 및 검색을위한 SVP 및 GM
"비즈니스의 미래에는 인공 지능이 필요합니다. 2018 년에는 AI 기술이 적용되어 엔지니어링 제품의 설계, 테스트 및 인증에서 조직이 직면하는 복잡한 엔지니어링 문제를 더 많이 해결할 것으로 기대합니다. 지식 관리 플랫폼을 활용하여 인간을 증폭하고 확대합니다. AI는 의사 결정에있어 과거 데이터를 사용하여 기존 엔지니어링으로는 해결할 수 없었던 문제를 이해할 수 있습니다.
또한 신경망은 수십 년 동안 존재 해 왔지만 이제는 합리적인 비용으로 대규모 컴퓨팅 성능을 이용할 수있게되었으며,이 네트워크의 계층 수를 증가시키는 데 도움이되었습니다. 각 계층은 더 많은 인텔리전스를 추가하지만 엄청난 컴퓨팅 성능을 소비합니다. 더 많은 레이어는 더 나은 결과를 의미합니다. 시간이 지남에 따라 AI와 머신 러닝은 데이터 분석 및 비즈니스의 수익성에 긍정적 인 영향을 줄 수있는 발견을 신속하게 수행하는 데있어 더욱 똑똑해질 것입니다. "
— Mohit Joshi, Infosys의 의료 및 생명 과학 은행, 금융 서비스 및 보험 담당 사장
로봇이 AI를 사용하여 복잡한 환경을 인식하고 탐색하는 능력을 향상 시키므로 2018 년에 제조업체, 물류 회사 및 군대가 로봇에 막대한 투자를 할 것입니다. 기본적으로 로봇은 인간이 당연한 복잡한 과제를 수행하는 데 더 나아질 것입니다. 방을 돌아 다니며 물건을 다니는 것과 같이 지루하고 정상적인 물건을 잘 익히는 데 도움이되므로 공장, 창고 및 전장에서 훨씬 유용합니다.
"자율 주행 자동차는 우리가 투자 증가의 영향을받는 또 다른 분야입니다. Waymos 레벨 4 자율 주행 자동차가 현재 도로에 배치되고 내년에는 AI 기능을 갖춘 차량이 점점 더 일반화 될 것입니다.
"마지막으로 AI에 대한 투자는 자연 언어 처리에있어 알고리즘의 성능을 향상시킬 것입니다. Chatbots는 현재 인간에게는 언어가 너무 복잡하기 때문에 응용 프로그램이 제한되어 있습니다. 그러나 고급 알고리즘은 언어를 통해 인간을 더 잘 참여시키는 법을 배우게 될 것입니다. Alexa와 같은 제품이 훨씬 더 유용합니다. "
— Chris Nicholson, Skymind의 CEO
"미국 은행 협회 (American Bankers Association)의 조사에 따르면 밀레니엄 세대의 77 %가 항상 휴대 전화를 가지고 있습니다. 은행은 디지털화의 급속한 변화를 인식하고 고객 커뮤니케이션 채널을 모바일로 전환해야합니다. Business Insider에 따르면 챗봇을 구현하면 인건비를 150 억 달러까지 줄일 수 있으며 Monotto는 금융 기관과 협력하는 신생 기업의 훌륭한 예입니다. 밀레 니얼 세대에게 돈을 더 잘 관리 할 수있는 자동화 된 솔루션을 제공하는 금융 플랫폼 머신 러닝 알고리즘을 통해이 플랫폼은 각 계정의 월별 지출 습관을 분석하여 비용을 얼마나 절약해야하는지 예측할 수 있으며, 예산 절감에 도움이되는 현명한 목표 설정을 실행할 수 있습니다 포르쉐 카이엔 또는 하와이 휴가와 같은 대량 구매를 위해 절약하십시오. "
— 플러그 앤 플레이의 콘텐츠 마케팅 관리자 Ashlene Ramadan
"2018 년은 마케팅 인텔리전스의 해가 될 것입니다. 2018 년은 마케팅 인텔리전스가 마케팅 담당자가 데이터를 제어 할 수있는 해가 될 것입니다. AI, 유연한 데이터 모델링 기능 및 자동화 된 통찰력을 활용하는 솔루션을 배포함으로써 마케팅 담당자는 연결하고 통합 할 수 있습니다. 모든 해당 마케팅 데이터를 즉시 분석하고 분석합니다.
"AI는 창의력의 원동력이 될 것입니다. AI 덕분에 데이터 분석가의 역할이 바뀌고 있습니다. AI는 마케팅 담당자가 창조적 인 마케팅 기술에 다시 한 번 집중할 수 있도록합니다. 매일 분석가의 최대 80 %가 강등되었다는 연구 결과가 있습니다 데이터 정리 및 준비와 관련하여 2018 년은 80/20 규칙이 뒤집힌 해가 될 것입니다.
"MarTech 플랫폼은 마케팅 부서 ROI를 강화하기위한 통찰력을 제공하기 위해 마케팅 담당자에게 지속적으로 발전 할 것입니다. 오늘날 MarTech 환경에서 스냅 샷을 찍는 경우 많은 솔루션이 비즈니스 인텔리전스와 유사한 접근 방식 만 제공합니다. 시각화 및 백미러를 제공합니다. 2018 년에는 정확하고 예측 가능한 분석을 적용하고 이전에는 명확하지 않은 방식으로 마케터에게 실제로 힘을 실어 줄 수있는 통찰력을 더 많이 도입 할 것입니다. "
— Datorama의 CMO Leah Pope