1. 국내 기업들이 AI 도입 망설이는 이유, 그리고 해결책
출처: 대한상공회의소
최근 대한상공회의소와 산업연구원이 공동으로 실시한 ‘국내 기업 AI 기술 활용 실태 조사’에 따르면, 국내 기업 500개 사 중 실제로 AI 기술을 활용하고 있는 곳은 약 30.6%에 그쳤다고 합니다. AI 기술을 활용하지 않는 기업들은 그 이유로 기술 및 IT 인프라 부족(34.6%), 비용 부담(23.1%), AI 필요성 못 느낌(21.9%), AI 신뢰성에 대한 의문(10.1%), 인력 부족(6.1%)을 꼽았다고 하는데요.
하지만 현재 AI 기술을 활용하지 않는 기업의 51%는 향후 도입 계획이 있다고 답하기도 했습니다. 다시 말해, 기술과 IT 인프라, 비용, 인력 등이 해결된다면 앞으로 기업의 AI 기술 활용도는 더욱 높아질 것임을 알 수 있죠.
오늘 소개할 주제는 산업별 AI 오케스트레이션 활용 방법입니다. 최근 IT 업계에서 주목받는 ‘AI 오케스트레이션’은 여러 가지 분야에 전문성을 가진 AI 도구와 시스템을 통합해 복잡한 작업을 효율적으로 수행하도록 조율하는 프로세스로, 효율성과 생산성 향상, 비용 절감 등의 장점이 있어 AI 도입을 망설이는 기업에 희소식이 될 것으로 기대합니다.
2. 지식산업군 AI 오케스트레이션 활용 방법
업계는 AI 오케스트레이션 활용도가 기업의 성패를 가를 중요한 요소가 될 것이라고 전망하기도 합니다. 오늘은 다양한 산업별 AI 오케스트레이션 활용 방법과 함께 AI 오케스트레이션 도입의 장점을 소개해 드리겠습니다. AI 도입을 고민 중인 기업이라면 오늘 소개하는 활용 예시를 참고해 보세요.
1) 헬스케어 및 의료
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헬스케어 및 의료 분야는 AI 기술을 빠르게 도입하는 분야 중 하나입니다. 중증 질환에 필요한 신약 개발 비용과 시간 절감, 각종 질병 예측, AI 원격 수술 로봇을 활용한 수술 정밀도 향상, AI 챗봇과 AI 모니터링 등을 활용한 사후 관리 등에 AI 기술을 활용하고 있습니다.
AI 오케스트레이션을 도입하면 개인 건강 정보와 질병 및 약물 등 다양한 데이터 분석을 바탕으로 질병을 진단하고, 적절한 치료 및 사후 관리까지 AI가 스스로 의사를 결정하며, 여러 AI 모델의 협업을 끌어내 높은 수준의 의료 서비스를 제공할 수 있을 것입니다.
✔ 진단 및 치료 지원: AI가 의료 영상과 환자 기록을 분석해 스스로 질병을 진단하고, 개인화된 치료 계획을 수립할 수 있습니다.
✔ 의료 영상 분석 및 진단 보조: AI가 X-ray, MRI, CT 스캔을 분석해 질병을 조기 발견하고 진단하는 워크플로우를 자동화할 수 있습니다.
✔ 의료 챗봇: AI 챗봇이 환자의 초기 증상을 분석하고, 전문 정보를 바탕으로 의료 상담을 제공한 뒤 병원 방문 필요성을 스스로 판단할 수 있습니다.
2) 금융
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금융 산업 역시 AI를 적극적으로 도입하는 산업 중 하나입니다. 금융업에서는 챗봇을 활용해 고객 문의에 빠르게 응대하고, 고객 투자 성향과 다양한 데이터를 분석해 상품을 추천하는 개인화 서비스를 제공하고 있습니다.
금융업에서 AI 오케스트레이션을 도입하면 고객 상담부터 상품 추천, 리스크 관리 등의 프로세스를 자동화하여 전문성과 효율성을 더욱 강화할 것으로 기대합니다.
✔ 자동화된 투자 및 포트폴리오 관리: AI가 고객의 투자 성향을 분석해 최적의 포트폴리오를 구성하고, 머신러닝을 통해 자산 배분을 최적화하며, 실시간 시장 데이터를 분석해 거래를 자동화할 수 있습니다.
✔ 리스크 관리 및 신용 평가: 고객의 소득과 대출 기록, 소비 패턴 등의 금융 데이터를 분석해 신용 등급을 평가하며, 이를 바탕으로 개인 신용 위험도와 시장 데이터를 조합해 리스크를 예측하고 관리할 수 있습니다.
✔ 금융 운영 자동화: 다양한 금융 데이터를 분석해 시장 동향과 고객의 행동을 예측하며, 대출 신청자의 신용도를 평가하고 승인 과정을 최적화할 수 있습니다.
3) 제조
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제조업은 일찍이 AI를 비롯해 다양한 자동화 도구를 적극적으로 활용해 비용 절감과 생산성 향상을 실현해 왔습니다. 프로세스 자동화 및 제어, 설비 고장 예측, 시뮬레이션 및 테스트를 통한 불량률 감소 등에 AI를 활용해 왔어요.
제조업은 프로세스 각 단계에서는 AI를 적극적으로 활용했지만, 전체 공정에서 의사결정을 내리고 각 단계의 확장성은 부족했는데요. AI 오케스트레이션을 도입하면 통합적으로 운영하고 최적화하는 데 도움이 될 것으로 기대합니다.
✔ 스마트 공장 및 생산 자동화: 생산 라인의 다양한 AI 기반 로봇과 IoT 센서를 통합해 생산을 자동화할 수 있습니다.
✔ 장비 고장 예측 및 일정 조율: IoT 센서 데이터를 분석해 장비 고장을 예측하고, 생산 일정과 유지보수 계획을 스스로 조율해 생산 차질을 방지할 수 있습니다.
✔ 에너지 효율 및 환경 관리: 전력 데이터를 분석해 에너지 최적화를 실현하고, 온도와 습도 등의 데이터를 실시간 분석해 최적의 환경을 구축할 수 있습니다.
4) 유통 및 물류
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유통 및 물류 산업에서는 상품 및 고객 데이터를 활용해 수요와 판매량 등을 예측하고, 물류 일정을 최적화하는 데 AI 기술을 적극적으로 활용하고 있습니다.
AI 오케스트레이션을 도입하면 다양한 데이터 분석부터 신속한 의사결정까지 통합적으로 운영해 입고부터 검수, 보관, 피킹, 출고까지의 과정을 자동화할 수 있을 것으로 예측합니다.
✔ 공급망 최적화 및 재고 관리: 과거 판매 데이터와 계절성, 시장 동향 등을 분석해 수요를 예측하고 실시간 재고를 관리하며, 매장과 창고 간 물품 이동을 자동화할 수 있습니다.
✔ 물류 및 배송 최적화: 교통 상황과 날씨, 주문량 등 데이터를 분석해 가장 효율적인 배송 경로를 추천하고, 자율주행 차량과 결합해 신속하고 효율적인 배송을 실현할 수 있습니다.
✔ 고객 경험 개선 및 맞춤형 마케팅: AI 챗봇이 24시간 고객의 주문 상태 조회, 반품 처리, 배송 일정 변경 등의 문의에 응대하며, 고객 데이터 분석을 바탕으로 맞춤형 서비스를 제공할 수 있습니다.
5) 법률
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법률과 같은 전문 지식 분야에서도 AI를 활용해 생산성 향상과 비용 절감을 이룰 수 있습니다. 법률 분야에서는 법률 정보와 판례, 계약서 등의 문서를 검색하고 분석하며, 법률 문서 작성 자동화, 행정 및 규정 준수 업무 자동화 등에 AI를 활용하고 있습니다.
법률 분야에서 AI 오케스트레이션을 도입하면 자료 검색부터 분석, 전략 수립까지 통합적으로 운영해 변호사와 법무팀의 시간 및 비용을 절약하고, 정확도를 높일 수 있을 것입니다.
✔ 문서 작성 자동화 및 계약 관리: 법률 계약서, 소송 문서, 계약 조항 등 반복적인 문서 작업을 자동화하고, 계약서의 잠재적 리스크를 분석해 법률적 대응 방안을 제안할 수 있습니다.
✔ 판례 분석 및 전략 수립 지원: 방대한 양의 판례와 법률 문서를 검색해 필요한 정보를 신속하게 제공하며, 과거 판례와 법원 결정, 변호사 성향 등을 통합 분석해 전략 수립을 지원할 수 있습니다.
✔ 기업의 법률 규정 준수 및 관리: 기업이 법률 및 규제를 준수하는지 자동으로 모니터링하고 보고할 수 있으며, 위반 가능성이 있는 조항을 사전에 감지해 기업 리스크 예방에 도움을 줄 수 있습니다.
지금까지 AI 오케스트레이션을 도입해 얻을 수 있는 장점을 소개해 드렸습니다. 단일 AI 솔루션을 넘어 통합 관리 체계를 구축함으로써 더 큰 생산성 향상과 비용 절감 효과를 기대할 수 있습니다.
다빈치는 베인앤드컴퍼니, 우아한형제들(배달의민족), 삼성 출신 엘리트로 구성된 개발 조직으로, AI 도입과 RPA/자동화를 포함해 기업에 꼭 필요한 IT 분야 컨설팅을 제공합니다. 우리 기업에 가장 최적화된 AI 도구를 도입하고, AI 오케스트레이션을 구축하고 싶다면 다빈치에 문의하세요.
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