인공지능(AI)이 해외 진출에 미치는 영향

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

글로벌 비즈니스 성장과 인공지능(AI), 해외 진출은 종종 함께 진행됩니다. 맥킨지 글로벌 연구소는 최근 유엔, 세계은행, 세계경제포럼의 경제 데이터를 분석한 결과 2030, 인공지능(AI)이 세계 경제에 16% , 즉 약13 조 달러를 추가할 수 있는 잠재력을 가지고 있다고 보고했습니다. 또한 전 세계 국내총생산(GDP)을 최대 26% 까지 끌어올릴 수 있습니다.

맥킨지는 같은 해까지 최소 70%의 기업이 컴퓨터 비전, 첨단 머신러닝, 자연어, 로봇 프로세스 자동화, 가상 비서 등 적어도 한 가지 이상의 인공지능(AI) 기술을 도입했을 가능성이 높다고 보고합니다.

그렇다면 인공지능(AI)이란 정확히 무엇이며, 해외 진출에 어떻게 기여하나요? 아래에서는 인공지능(AI)이 어떻게 작동하는지, 경제 성장에 미치는 영향, 그리고 현재와 미래에 해외 진출에 어떻게 기여할 가능성이 있는지 설명하겠습니다.

인공 지능이란 무엇인가요?

인공지능(AI)의 아버지는 제2차 세계대전 중 연합군을 도운 암호 해독 컴퓨터로 가장 유명한 앨런 튜링으로 널리 알려져 있습니다. 튜링은 또한 나중에 튜링 테스트로 알려지게 된 시험을 제안했는데, 이는 컴퓨터가 질문에 대한 응답이 인간의 답변과 구별되지 않을 때만 통과할 수 있는 테스트였다.

1950년대부터 과학자들은 기계와 그들이 데이터를 해석하고 질문에 답하는 알고리즘에 대해 '사고'와 '지능'이 무엇인지 고민해왔다.

인공지능(AI)은 정의하기 까다로울 수 있지만, 일반적으로 기계가 인간이 일반적으로 반응하는 방식으로 쿼리에 반응하고 인간 수준의 지능이 필요한 의사결정을 내릴 수 있다면 인 공지능(AI)을 가진 것으로 간주 됩니다.

인공지능(AI)의 주요 구성 요소

브루킹스 연구소의 최근 논문은 인공지능(AI)이 세 가지 주요 특성을 가진다고 주장합니다:

• 의도성: 인공지능(AI) 관점에서 의도성은 시스템이 단순히 미리 정해진 응답으로 프로그래밍된 것이 아니라 결정을 내리는 것을 의미합니다. 의도성은 인공지능(AI)이 쿼리의 의미를 이해하고 데이터를 해석하여 답을 결정하는 것을 요구합니다. 이를 위해 인공지능(AI) 시스템은 다양한 출처의 데이터를 결합하고 즉시 분석하며 도출한 결론에 따라 행동해야 합니다.
• 지능: 인공지능(AI)의 지능은 종종 머신러닝 및 데이터 분석 프로그램과의 상호작용에서 나옵니다. 이 기술들의 결합은 우리가 지능적인 의사결정이라고 생각하는 것을 가능하게 합니다. 예를 들어, 학생들을 다른 학교 시스템에 배정하는 인공지능(AI) 시스템은 기계적인 계산에만 의존해서는 안 되며, 모두에게 유익한 결과를 만들기 위해 형평성과 정의와 같은 가치를 저울질해야 합니다.
• 적응력: 적응력이란 인공지능(AI) 시스템이 새로운 데이터를 받고, 의사결정을 내리며, 결과를 해석하면서 조정된다는 의미입니다. 재정 또는 환경 상황이 변하거나, 자율주행차의 경우 도로 상태가 악화될 경우, 인공지능(AI)은 새로운 데이터를 반영하여 의사결정을 조정할 수 있습니다.

또한 인공지능(AI)은 머신러닝과 딥 신경망을 통합합니다.

머신러닝 은 방대한 양의 데이터와 정교한 컴퓨터 알고리즘을 사용하여 예측을 수행합니다. 방대한 양의 데이터는 매우 중요한데, 머신러닝 알고리즘은 올바른 예측을 내기 위해 가능한 한 많은 과거 결과를 평가해야 하기 때문입니다. 인공지능(AI)이 발전하고 더 강력해질수록 점점 더 정확하게 예측할 수 있을 것입니다.

머신 러닝은 감독형 또는 비감독형 중 하나를 선택할 수 있습니다.

• 감독 기반 머신러닝에서는 라벨이나 해석된 사실(예: 물이 0 도에서 얼는다는 식) 같은 유용한 정보가 포함되어 있어 머신러닝이 더 빠르게 진행될 수 있도록 돕습니다.
• 비지도 머신러닝은 관련 레이블이나 사실 없이 데이터만 제공하므로 알고리즘이 스스로 패턴을 해석하고 올바른 해석을 내리는 방법을 배워야 합니다. 비지도 머신 러닝에는 알고리즘이 학습하면서 스스로 데이터를 선택하고 생성하는 강화 학습이라는 것이 포함됩니다.

인공지능(AI)은 심층 신경망 또는 DNN으로 알려진 것을 사용하여 작동합니다. 심층 신경망은 여러 학습 작업을 하나의 패키지로 결합하여 범용 머신 러닝(GPML)을 생성합니다. GPML의 장점은 비디오, 오디오, 텍스트 정보 등 다양한 입력을 쉽게 이해할 수 있다는 것입니다.

역사상 인공지능(AI)의 유명한 사례들

인공지능(AI) 시스템은 지난 수십 년간 화제를 모았습니다. IBM의 딥 블루 컴퓨터는 20 년 전만 해도 체스에서 그랜드마스터들을 이겼고, 최근에는 왓슨이 제퍼디에서 제퍼디 챔피언들을 이겼다.

IBM의 인공지능(AI) 실험은 수십 년 동안 존재해 왔지만, 더욱 강력한 알고리즘을 개발하면서 점차 정교해지고 있습니다. 예를 들어, 제퍼디는 언어 기반 게임이기 때문에 체스에서 이기는 것보다 제퍼디에서 이기는 것이 더 큰 과제입니다. 따라서 기계는 단순히 바둑판 위의 움직임에 대한 전략을 세우는 것이 아니라 언어, 관용구, 문화적 참조 및 인간 커뮤니케이션의 다른 측면의 무한한 뉘앙스를 분석해야 합니다.

인공지능(AI) 프로그램이 체스에 능숙한 이유 중 하나는 인간과는 다르게 문제를 접근하기 때문입니다. 체스를 둘 때는 보통 패턴 인식과 직관을 전략의 일부로 혼합하여 사용합니다. 컴퓨터도 패턴 인식을 하지만, 몇 초 만에 방대한 데이터베이스에서 가능한 위치와 결과를 검색해 최적의 수를 찾아낼 수 있습니다.

왓슨이 제퍼디 게임을 학습할 때도 통계 및 규칙 중심 접근 방식을 사용하여 문제를 해석하고 답을 좁히는 등 거의 동일한 작업을 수행합니다. 그런 다음 얻은 결과의 피드백을 통합하여 어떤 알고리즘이 어떤 상황에서 가장 효과적인지 점차적으로 결정할 수 있습니다. 이러한 '학습'은 향후 시스템이 더 정확하게 답을 찾는 데 도움이 됩니다.

물론 대부분의 기업에서는 체스를 두거나 퀴즈 게임에서 이기기 위해 컴퓨터가 필요하지 않습니다. 하지만 인공지능(AI)이 체스 경기와 제퍼디 게임에서 승리하는 데 도움이 되는 동일한 특성이 전문 애플리케이션에도 적용될 수 있습니다.

예를 들어, 진단, 질병 치료, 환자-의사 관계의 많은 세부 사항을 데이터 세트에 담기 어렵기 때문에 의사를 인공지능(AI) 시스템으로 대체하는 것은 가능성이 낮습니다. 하지만 인공지능(AI)은 인간 의사에게 유용한 보완 역할을 할 수 있습니다.

인공지능(AI) 프로그램은 수십만 개의 잠재적 진단 또는 치료 프로토콜을 스크롤하여 의료 환경에서 제안을 제공할 수 있습니다. 왓슨은 음성 인식 및 머신 비전 기능으로 이미 이러한 방식으로 유용하다는 것이 입증되었습니다. 예를 들어 방사선 이미지를 분석하고 그 결과를 의사에게 전달할 수 있습니다.

인공지능(AI)의 종류

인공지능(AI)은 좁은 인공지능(AI)과 일반 인공지능(AI) 두 가지 유형으로 나눌 수 있습니다.

• 오늘날 많은 응용 분야에서 존재하는 좁은 인공지능(AI)은 특정하고 정의된 작업을 수행하기 위해 만들어진 인공지능(AI)입니다. 챗봇, 음성 인식 프로그램, 자동 번역 서비스, 자율 주행 자동차 등에서 찾아볼 수 있습니다. 아마존, 구글, 넷플릭스 같은 기업의 컴퓨터도 인공지능(AI)을 사용해 소비자의 탐색, 구매, 시청 패턴을 분석하고 이를 바탕으로 개인화된 추천을 합니다.
• 미래에 더 강력한 도구로 발전시킬 잠재력을 가진 일반 인공지능(AI)은 다양한 응용 분야에서 활용 가능한 머신러닝 시스템을 포함합니다. 이상적인 형태에서 일반 인공지능(AI)은 인간보다 더 빠르게 학습할 수 있으며, 지적 및 수행 과제에서 인간의 역량을 능가할 수 있습니다.

컴퓨터는 현재 인간과 정확히 똑같이 소통할 수 없으며, 질문을 받았을 때 선택이나 권고를 얼마나 잘 "설명"할 수 있는지에 한계가 있습니다. 하지만 전문적인 환경에서는 많은 장점을 제공합니다.

인공지능(AI)이 세계 경제에 미치는 영향

인공지능(AI)의 글로벌 경제 영향은 이미 상당합니다. 인공지능(AI)은 경제 성장에 다양한 방식으로 영향을 미칩니다:

• 생산성 및 무역 기회 증대: 인공지능(AI)이 경제 성장에 미치는 영향 중 하나는 거시경제적 효과를 통해 나타납니다. 예를 들어, 인공지능(AI)이 생산성을 높이면 그 생산성 증가는 경제 성장도 증가시킵니다. 또한 국제 무역의 기회도 늘어납니다.
• 복잡한 생산 단위의 더 나은 관리: 인공지능(AI)은 중앙집중식 관리 시스템을 제공하여 복잡하고 먼 생산 단위를 더 잘 관리할 수 있도록 돕습니다. 예를 들어, 기업은 인공지능(AI)을 활용해 창고를 보다 효율적으로 관리하고, 소비자 수요를 예측하며, 빠른 처리 및 배송 시스템의 정확도를 높일 수 있습니다.
• 디지털 플랫폼의 확장: 인공지능(AI) 기술 덕분에 디지털 플랫폼을 통한 무역 이 가능해졌습니다. 예를 들어, 온라인 경매 사이트 eBay는 인공지능(AI)을 활용해 운영을 자동화합니다.

인공지능(AI)이 기업의 글로벌 확장에 어떻게 기여하고 있는가

글로벌 확장과 인공지능(AI)은 결실을 맺고 있습니다. 인공지능(AI)은 기업이 다양한 방식으로 글로벌 확장을 돕습니다:

• 디지털 플랫폼을 통한 손쉬운 확장: 디지털 플랫폼을 통한 인공지능(AI) 자동화는 기업이 국제적으로 편리하게 확장할 수 있는 방법을 제공합니다. 미국에서는 인공지능(AI)을 사용하는 eBay에서 활동하는 소규모 사업체의97% 가 일부 제품을 수출합니다. 반면, 인공지능(AI)을 사용하지 않는 오프라인 기업 중 제품을 수출하는 비율은 4%에 불과합니다.
• 정확한 번역 서비스: 인공지능(AI)은 대화를 개선하고 오해를 줄이며 국제 협력을 더욱 효율적이고 효과적으로 만드는 즉각적이고 정확한 번역 서비스를 제공합니다. 비즈니스에서 인공지능(AI) 번역을 사용하는 것은 무역 수익에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 이는 국가 간 거리를 35% 이상 줄인 것과 같습니다.
• 무역 협상 개선: 인공지능(AI)은 단순히 소통을 향상시키는 것이 아니라 그 결과도 향상시킵니다. 인공지능(AI)은 다양한 시나리오에서 협상 파트너의 경제 경로를 분석하고, 무역 시나리오의 다양한 변수가 결과에 어떤 영향을 미칠지 예측하며, 협상 당사국이 아닌 국가들의 무역 반응을 예측하는 데 활용될 수 있습니다. 예를 들어 브라질은 무역 협상의 구성 요소로 인공지능(AI)을 포함하는 것을 강조하는 지능형 기술 + 무역 이니셔티브를 개발했습니다.
• 공급망 관리: 인공지능(AI) 시스템은 공급망에 실시간으로 대응할 수 있습니다. 이들은 패턴과 추세를 감지하고, 수요가 언제 어디서 증가할지 예측할 수 있습니다. 또한 수요를 충족하기 위해 자동으로 생산을 늘릴 수도 있고, 수요 감소에 대응해 생산을 줄여 낭비된 노동과 잉여 목록을 줄일 수도 있습니다. 새로운 시장에 최적의 제품을 공급해야 하는 확장 기업에게 인공지능(AI)은 매우 귀중한 도구임이 입증되었습니다.
• 일상 업무 자동화: 기업이 확장할 때, 보통 전략과 같은 고차원 업무에 에너지를 집중하고, 관료적 문제와 같은 하위 업무에는 덜 집중하려 합니다. 인공지능(AI)은 일상적이고 관료적인 업무를 자동화함으로써 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 기업들이 여러 국가에 신규 근로자를 도입하면서 급여 관리나 복리후생 제공과 같은 업무 관리에 어려움을 겪을 수 있습니다. 인공지능(AI)은 이러한 작업을 자동화하고 인간 근로자들의 번거로움과 좌절을 덜어줄 수 있습니다.
• 효율성과 정확성 향상: 인공지능(AI)은 기업 내 다양한 프로세스를 더 효율적이고 정확하게 만들어 효율화할 수 있습니다. 직원이 급여 업무를 하거나 직원을 건강보험 플랜에 등록시키면, 한두 번의 실수를 저질러 지연, 잘못된 지급, 보장 부족으로 이어질 수 있습니다. 지치거나 산만해지지 않는 자동화된 시스템이 있으면 오류 발생 가능성이 훨씬 줄어듭니다. 또한 인공지능(AI) 알고리즘은 직원보다 더 빠르게 계산과 데이터 입력을 완료하여 효율성도 높입니다.

인공지능(AI)이 미래의 글로벌 확장에 어떤 영향을 미칠까요?

인공지능(AI)은 앞으로 오늘날보다 훨씬 더 강력한 해외 진출에 영향을 미칠 가능성이 큽니다. 그 이유 중 하나는 새로운 기술을 도입하고 효과적으로 도입하는 데 시간이 걸리기 때문입니다. 기업들이 인공지능(AI)을 더 많이 활용하고 인공지능(AI)이 자신들에게 무엇을 할 수 있는지 더 잘 이해함에 따라, 그 역량을 더 효과적으로 활용할 수 있게 될 것입니다.

인공지능(AI)이 향상됨에 따라 그 영향력도 커질 것입니다. 맥킨지 글로벌 연구소는 인공지능(AI)의 효과가 S자형 곡선을 따라 증가하는 로지스틱 성장을 보일 가능성이 높기 때문에, 인공지능(AI)이 글로벌 경제에 미치는 영향은 2030 현재보다 세 배나 클 것이라고 추정합니다.

앞으로 인공지능(AI)은 해외 진출에 다음과 같은 영향을 미칠 가능성이 높습니다:

• 미래 추세 예측 개선: 국제 기업의 성공 대부분은 미래 트렌드를 예측하고 대응하는 능력에 달려 있습니다. 인공지능(AI)은 예측 모델링을 통해 이러한 추세를 정확히 예측하고, 기업이 국제 시장으로 확장하면서 보다 현명한 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다.
• 스마트 제조업 증가: 스마트 제조는 센서 시스템, 사이버시스템, 물리적 기계 간의 상호 연결성을 요구 합니다. 인공지능(AI)이 점점 더 정교해질수록, 특정 공정을 전문화하고 간소화함으로써 스마트 제조를 크게 향상시킬 수 있습니다. 인공지능(AI)은 낮과 밤 언제든지 지속적인 제조를 가능하게 하여 생산성을 높일 수 있습니다. 또한 감각 시스템과 인간 조작자 의존도가 줄어들어 제조 현장의 안전성도 높일 수 있습니다.
• 증거를 분석하고 결론을 내리는 능력 향상: 미래에는 인공지능(AI)이 방대한 양의 데이터를 읽고 해석하는 데 사용될 수 있습니다. 예를 들어 법률 분야에서는 인공지능(AI)이 법률 보조원과 비슷한 방식으로 작동하지만 훨씬 더 빠른 속도로 대량의 판례를 읽고 관련 정보를 수집하여 현재 사건에 활용할 수 있습니다.
• 업무 자동화 증가: 예를 들어 인적 자원(인사) 프로세스에서는 자동화를 통해 채용, 입사 프로세스, 교육, 급여, 복리후생 제공을 간소화할 수 있습니다. 그리고 더 정교한 형태의 인공지능(AI)은 세법과 국제 규정을 인간보다 훨씬 더 빠르고 효과적으로 분석할 수 있을 것입니다. 따라서 인공지능(AI)을 통해 이러한 프로세스를 자동화하면 기업은 시간과 인력을 절약하고 과태료(벌칙)에 대한 취약성을 줄일 수 있습니다.
• 더욱 안정적인 자율주행 차량: 자율주행 차량 또는 자율 주행 차량에는 차량 주변의 물체에 대한 정보를 수집하는 많은 센서, 특히 레이더와 광 검출기가 있습니다. 인공지능(AI) 시스템은 이 데이터를 사용하여 물체가 얼마나 가까이 있는지, 도로에 위험이 있는지, 이를 피하기 위해 어떤 경로를 택해야 하는지 즉각적으로 판단합니다. 자율 주행 차량은 기업이 사업을 확장할 때 운전자에게 비용을 지불하지 않아도 되므로 비용을 절감할 수 있습니다. 또한 인공지능(AI) 시스템이 새로운 도로 규칙을 즉시 학습할 수 있기 때문에 직원들이 다른 국가의 새로운 도로 규칙을 배우도록 교육할 필요가 없습니다. 인공지능(AI)의 발전은 이러한 차량을 더 안전하게 만들고 도로 위에서의 존재감을 높일 수 있습니다.
• 정확도와 효율성 향상: 우리는 현재 인공지능(AI) 프로세스가 비교적 효율적이라고 생각할 수 있지만, 인공지능(AI) 시스템에는 몇 가지 버그가 존재합니다. 처방전을 다시 조제하려고 자동 약국 전화를 걸었는데, 인공지능(AI) 시스템이 혼란스러워서 문제를 해결하기 위해 사람을 연결해 준 적이 있나요? 아니면 유용한 정보를 제공하지 못하는 챗봇과 상호작용한 적이 있나요? 미래에는 더 정교한 시스템이 인간과 같은 성능 향상과 오류 및 한계 감소로 이어질 것입니다.
• 비즈니스 혁신에 대한 집중 증가: 기업이 일상적인 업무에 덜 집중해야 할 때, 정신적·창의적 자원은 더 높은 수준의 작업에 집중할 수 있게 됩니다. 앞으로 인공지능(AI)이 더 정교해질수록 기업 내에서 점점 더 많은 행정 역할을 맡게 될 것입니다. 따라서 기업의 두뇌가 더 많은 지적 도전에 도전하고 창의적인 도약을 할 수 있도록 해방시킬 것입니다. 비전과 창의성에 대한 집중이 높아지면 국제적 성공으로 이어질 가능성이 높습니다.
• 비용 효율성: 인공지능(AI)은 구매 비용만 필요로 하기 때문에 인간 직원보다 비용 효율적입니다. 월급, 인상, 건강 혜택, 퇴직 기여금이 필요하지 않습니다. 또한 아프거나 결근하거나 생산성 저하를 겪지 않습니다. 기업들이 점점 더 인공지능(AI)을 도입함에 따라 운영 비용이 감소하고 수익이 급증할 가능성이 큽니다. 이 두 가지 사실이 결합되어 해외 진출 사업에 필요한 자본을 확보할 수 있습니다.

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