소개
인공 지능(AI)이 오늘날 직장에서 훨씬 더 보편화되었다는 것은 비밀이 아닙니다. 실제로 많은 기업들이 이미 AI를 사용하여 데이터를 분석하고 더 나은 비즈니스 결정을 내리고 있습니다. 하지만 AI란 정확히 무엇일까요? 어떻게 작동합니까? AI와 다른 응용 방법의 차이점은 무엇입니까? 비즈니스를 개선하기 위해 어떻게 사용할 수 있습니까?
AI는 어떻게 작동합니까?
AI는 경험을 통해 학습하는 기계입니다. 의사 결정 및 문제 해결, 작업 자동화, 미래 이벤트 예측 또는 데이터 패턴 찾기에 사용할 수 있습니다.
AI Chat GPT는 AI를 비즈니스의 보조 영업 사원으로 사용할 수 있는 방법의 예입니다. 봇을 설정한 다음 작동하도록 놔두기만 하면 됩니다!
AI와 다른 응용 방법의 차이점은 무엇입니까?
AI와 다른 응용 방법의 차이점은 AI는 학습하고 결정을 내릴 수 있는 기계라는 것입니다.
AI는 더 복잡한 프로세스이지만 다른 적용 방법보다 더 다재다능합니다.
ML이란 무엇입니까?
ML은 AI의 하위 집합이며 "기계 학습"을 나타냅니다. ML은 컴퓨터가 데이터에서 학습하고, 데이터를 기반으로 예측하고, 시간이 지남에 따라 성능을 향상시킬 수 있는 프로그래밍 기술입니다.
다음과 같이 생각할 수 있습니다. 개에게 공을 가져오는 방법이나 명령에 따라 굴러가는 방법을 가르칠 때 기계 학습을 사용하고 있는 것입니다! 우리가 컴퓨터에게 이미지나 비디오의 패턴을 인식하는 방법을 가르칠 때도 마찬가지입니다. 다른 동물에게 (인간과 같은) 새로운 것을 가르치는 것의 연장일 뿐입니다.
어떻게 작동합니까?
AI Chat GPT는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 입력한 데이터를 분석합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
제품 목록(판매하려는 항목)
해당 제품이 시장에서 매매되는 가격(현재 시장 가격)
각 거래가 처음부터 끝까지 걸리는 시간(소요 시간).
ML 및 AI의 역사.
인공 지능(AI) 분야는 1940년대부터 존재해 왔지만 기계 학습이 AI의 공식적인 하위 집합이 된 것은 1980년대가 되어서야였습니다. 기계 학습은 대규모 데이터 세트에서 학습한 다음 해당 데이터 세트를 기반으로 예측을 수행할 수 있도록 하여 문제를 해결하도록 컴퓨터를 교육하는 데 사용됩니다.
기계 학습 알고리즘은 수년 동안 다양한 방식으로 사용되었습니다.
신용 카드 사기를 적발하기 위해
자율주행차 및 기타 자율주행차에서
스마트폰 및 기타 장치의 이미지 인식용
AI의 강점과 약점은 무엇인가?
AI에 관해서는 많은 강점과 약점이 있습니다. 첫째, AI가 만병통치약이 아니라는 점을 이해하는 것이 중요합니다. 인간만큼 인간의 지능이나 작업을 대체할 수 없다는 자체 한계가 있습니다. 그러나 특정 작업을 자동화하고 사람의 작업을 보다 효율적으로 만드는 기능이 있습니다.
예를 들어 회사에서 영업 팀원의 일정을 최적화하여 서로의 영역이 겹치지 않도록(따라서 시간 낭비) 이 경우 AI를 사용할 수 있습니다. 그들이 연락을 취할 뿐만 아니라 성공적으로 거래를 성사시키기 위한 그들의 기술은 무엇이었습니까?
비즈니스에 AI를 적용합니다.
AI는 고객 서비스, 마케팅 및 영업, 재무 및 회계, 물류 및 공급망 관리, 의료 및 제조를 포함한 다양한 애플리케이션에 사용될 수 있습니다.
비즈니스에서 AI의 사용은 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 실제로 2022년까지 모든 직업의 60%가 로봇이나 인공 지능(AI)에 의해 자동화될 것으로 예상됩니다. 그러나 이것에도 불구하고 인간의 상호 작용이 창의성과 감성 지능을 포함하여 기계를 능가하는 것으로 나타난 많은 영역이 여전히 있습니다.
인공 지능(AI)의 사용은 오늘날 직장에서 훨씬 더 보편화되었습니다.
인공 지능(AI)의 사용은 오늘날 직장에서 훨씬 더 보편화되었습니다. AI는 인간 지능을 모방한 컴퓨터 시스템으로 문제 해결, 의사 결정, 작업 자동화 및 프로세스 자동화에 사용할 수 있습니다.
결론
인공 지능(AI)의 사용은 오늘날 직장에서 훨씬 더 보편화되었습니다. 이 기술은 고객 서비스 및 판매에서 인적 자원 및 관리 결정에 이르기까지 모든 것에 사용되고 있습니다. AI는 또한 재고 관리 또는 회계 프로세스와 같은 비즈니스의 다른 측면에 구현될 수 있으므로 조직 내 여러 부서를 한 번에 관리하려고 할 때 귀중한 도구가 됩니다.