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G-P에서 업계를 선도하는 Global Employment Platform™ (글로벌 고용 플랫폼)은 기업이 수개월이 아닌 수일 만에 고도로 숙련된 글로벌 팀을 구축하여 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 지원합니다. 그런데 세계 도처에서 일하는 인력이 가장 잘 협력할 수 있는 방법은 무엇입니까? 여기에서 우리는 모두가 공유할 수 있는 유형의 글로벌 성장과 성공 달성의 기회와 도전에 대해 논의합니다.
G-P. 업계를 선도하며 98%의 고객 만족도를 꾸준히 유지하고 있다.
인공지능(AI)이 세계에 미치는 영향은 엄청날 것입니다. 어느 정도까지는 이미 영향을 끼쳤으며, 훨씬 더 많은 개발이 이루어질 것입니다.
목차
- 인공 지능이란 무엇입니까?
- AI의 핵심 구성 요소
- 역사상 AI의 유명한 예
- AI의 유형
- AI가 세계 경제에 미치는 영향
- AI가 기업의 글로벌 확장을 돕는 방법
- AI는 미래의 글로벌 확장에 어떤 영향을 미칠까요?
- 자세히 알아보기 Globalization Partners ' 글로벌 확장 플랫폼
국제 비즈니스 성장, 인공 지능 및 글로벌 확장은 종종 함께 진행됩니다. McKinsey Global Institute는 최근 유엔, 세계은행, 세계경제포럼의 경제 데이터를 분석한 결과 다음과 같이 보고했습니다. 2030 , AI는 다음을 추가할 가능성이 있습니다. 16 % - 또는 약 $ 13 일조 — 세계 경제에. 또한 세계 국내총생산(GDP)을 최대 20%까지 높일 수 있습니다. 26 %.
McKinsey는 또한 같은 해까지 적어도 70 기업의 %는 컴퓨터 비전, 고급 기계 학습, 자연어, 로봇 프로세스 자동화 또는 가상 비서 등 적어도 한 가지 형태의 AI 기술을 채택했을 가능성이 높습니다.
그러나 AI는 정확히 무엇이며 글로벌 확장에 어떻게 기여합니까? 아래에서 AI의 작동 방식, 경제 성장에 미치는 영향, 현재와 미래의 글로벌 확장에 어떻게 기여할 수 있는지 설명합니다.
인공 지능이란 무엇입니까?
인공 지능의 아버지는 제2차 세계 대전 중 연합군을 도운 암호 해독 컴퓨터로 가장 유명한 Alan Turing으로 널리 알려져 있습니다. Turing은 또한 나중에 Turing 테스트로 알려지게 된 것을 제안했습니다. 이 테스트는 컴퓨터가 질문에 대한 응답이 인간의 응답과 구별할 수 없는 경우에만 통과할 수 있는 테스트입니다.
1950년대부터 과학적 사고는 기계와 기계가 데이터를 해석하고 질문에 답하는 데 사용하는 알고리즘과 관련하여 "사고"와 "지능"을 구성하는 요소에 대해 의아해했습니다.
AI는 정의하기 까다로울 수 있지만 일반적으로 기계는 인공 지능이 있다고 생각 인간이 일반적으로 응답하는 방식으로 질문에 응답하고 인간 수준의 지능이 필요한 결정을 내릴 수 있는지 여부.
AI의 핵심 구성 요소
브루킹스 연구소의 최근 논문은 AI가 세 가지 주요 자질 :
- 의도: AI의 관점에서 의도성은 시스템이 단순히 미리 결정된 응답으로 프로그래밍되는 것이 아니라 결정을 내리는 것을 의미합니다. 의도는 AI가 쿼리의 의미를 이해하고 답변을 결정하기 위한 의도로 데이터를 구문 분석해야 합니다. 이를 위해 AI 시스템은 다양한 소스의 데이터를 결합하고, 즉시 분석하고, 도출된 결론에 따라 조치를 취해야 합니다.
- 지능: AI의 지능은 종종 기계 학습 및 데이터 분석 프로그램과의 상호 작용에서 비롯됩니다. 이러한 기술의 조합은 우리가 생각하는 지능형 의사 결정을 가능하게 합니다. 예를 들어, 학생들을 다른 학교 시스템에 배정하는 AI 시스템은 기계적인 계산에 의존할 수 없습니다. 또한 모두에게 유익한 결과를 만들기 위해 형평성 및 정의와 같은 가치를 평가해야 합니다.
- 적응성: 적응성은 AI 시스템이 새로운 데이터를 수신하고 결정을 내리고 결과를 해석할 때 조정되는 것을 의미합니다. 재정 또는 환경 조건이 변경되거나 자율주행 자동차의 경우 도로 상황이 악화되면 AI는 새로운 데이터를 고려하고 그에 따라 의사 결정을 조정할 수 있습니다.
또한 AI는 기계 학습과 심층 신경망을 통합합니다.
기계 학습 방대한 양의 데이터와 정교한 컴퓨터 알고리즘을 사용하여 예측합니다. 머신 러닝 알고리즘은 정확한 예측을 생성하기 위해 가능한 한 많은 과거 결과를 평가해야 하기 때문에 엄청난 양의 데이터가 중요합니다. AI가 발전하고 능력이 향상됨에 따라 더 정확하고 정확하게 예측할 수 있게 될 것입니다.
머신 러닝은 감독되거나 감독되지 않을 수 있습니다.
- ~ 안에 지도 머신 러닝, 데이터는 레이블 또는 해석된 사실과 같은 유용한 정보와 함께 제공됩니다. 0 섭씨 온도 — 머신 러닝이 더 빨리 진행되도록 돕습니다.
- 비지도 머신 러닝 연결된 레이블이나 사실 없이 데이터만 제공하므로 알고리즘은 자체적으로 패턴을 해석하고 올바른 해석을 수행하는 방법을 배워야 합니다. 비지도 기계 학습에는 알고리즘이 학습할 때 자체 데이터를 선택하고 생성하는 강화 학습이 포함됩니다.
AI는 또한 다음을 사용하여 작동합니다. 심층 신경망, 또는 DNN. 심층 신경망은 여러 학습 작업을 하나의 패키지로 결합하여 범용 기계 학습 또는 GPML을 만듭니다. GPML의 장점은 비디오, 오디오 및 텍스트 정보와 같은 다양한 입력을 쉽게 이해할 수 있다는 것입니다.
역사상 AI의 유명한 예
AI 시스템은 지난 수십 년 동안 헤드라인을 장식했습니다. IBM의 Deep Blue 컴퓨터는 체스에서 그랜드 마스터를 이길 수 있습니다. 20 몇 년 전, 그리고 더 최근에는 Watson이 Jeopardy에서 패배한 Jeopardy 챔피언 .
IBM의 AI 실험은 수십 년 동안 존재해 왔지만 더 강력한 알고리즘을 만들면서 점차 정교해졌습니다. 예를 들어 Jeopardy는 언어 기반 게임이기 때문에 Jeopardy에서 이기는 것은 체스에서 이기는 것보다 더 큰 도전입니다. 따라서 기계는 단순히 보드의 움직임에 대한 전략을 세우는 것이 아니라 언어, 관용구, 문화적 참조 및 기타 인간 커뮤니케이션 측면의 무한한 뉘앙스를 분석해야 합니다.
AI 프로그램이 체스에 능숙한 한 가지 이유는 인간과 다르게 문제에 접근하기 때문입니다. 체스를 할 때 우리는 일반적으로 전략의 일부로 패턴 인식과 직관을 혼합하여 사용합니다. 컴퓨터는 패턴 인식도 수행하지만 몇 초 만에 가능한 위치와 결과에 대한 방대한 데이터베이스를 검색하여 최상의 움직임을 파악할 수도 있습니다.
Watson은 Jeopardy를 플레이하는 방법을 배울 때 거의 동일한 작업을 수행합니다. 통계 및 규칙 지향 접근 방식 질문을 해석하고 답을 좁힙니다. 그런 다음 얻은 결과의 피드백을 통합하여 어떤 알고리즘이 어떤 상황에서 가장 잘 작동하는지 점차적으로 결정할 수 있습니다. 이 "학습"은 시스템이 미래에 더 정확하게 답을 찾는 데 도움이 됩니다.
물론 대부분의 기업에서는 체스를 하거나 퀴즈 게임에서 승리하기 위해 컴퓨터가 필요하지 않습니다. 그러나 AI가 체스 경기와 Jeopardy 게임에서 승리하는 데 도움이 되는 동일한 특성이 전문 응용 프로그램으로도 번역될 수 있습니다.
예를 들어, 진단, 질병 치료, 환자-의사 관계의 많은 뉘앙스를 데이터 세트에 요약하기 어렵기 때문에 의사를 AI 시스템으로 대체하는 것은 불가능합니다. 그러나 AI는 인간 의사에게 도움이 되는 보완책을 제공할 수 있습니다.
AI 프로그램은 수십만 개의 잠재적 진단 또는 치료 프로토콜을 스크롤하고 의료 환경에서 제안을 제공할 수 있습니다. Watson은 이미 이러한 방식으로 유용함이 입증되었습니다. 음성 인식 및 머신 비전 능력. 예를 들어, 방사선 이미지를 분석하고 그 결과를 의사에게 전달할 수 있습니다.
AI의 유형
AI는 두 가지 유형으로 나눌 수 있습니다. 좁은 AI와 일반 AI .
- 좁은 AI, 오늘날 많은 애플리케이션에 존재하는 는 구체적이고 정의된 작업을 수행하기 위해 구축된 AI입니다. 챗봇, 음성 인식 프로그램, 자동 번역 서비스, 자율주행차 등에서 찾아볼 수 있다. Amazon, Google 및 Netflix와 같은 회사의 컴퓨터도 AI를 사용하여 소비자의 탐색, 구매 및 시청 패턴을 분석하고 이러한 패턴을 사용하여 개인화된 추천을 제공합니다.
- 일반 AI, 미래에 더 강력한 도구로 개발할 가능성이 있는 에는 다양한 응용 프로그램에서 사용할 수 있는 기계 학습 시스템이 포함됩니다. 이상적인 형태의 일반 AI는 인간보다 더 빨리 학습할 수 있으며 그 능력은 지적 및 수행 작업에서 인간의 능력을 능가할 수 있습니다.
컴퓨터는 현재 인간처럼 정확하게 의사 소통할 수 없으며 쿼리를 받았을 때 자신의 선택이나 권장 사항을 얼마나 잘 "설명"할 수 있는지에도 한계가 있습니다. 그러나 그들은 전문적인 환경에서 많은 이점을 제공합니다.
AI가 세계 경제에 미치는 영향
AI가 세계 경제에 미치는 영향은 이미 상당합니다. AI는 다양한 방식으로 경제 성장에 영향을 미칩니다.:
- 생산성 및 거래 기회 증대: AI가 경제 성장에 미치는 영향 중 하나는 거시경제적 효과 . 예를 들어, AI가 생산성 증가를 증가시키면 그 생산성 증가는 경제 성장도 증가시킵니다. 그것은 또한 국제 무역의 기회를 증가시킵니다.
- 복잡한 생산 단위의 더 나은 관리: AI는 중앙 집중식 관리 시스템을 제공하여 기업이 복잡하고 멀리 떨어진 생산 단위를 더 잘 처리하도록 돕습니다. 예를 들어, 기업은 AI를 사용하여 창고를 보다 효율적으로 관리 , 소비자 수요를 예측하고 빠른 처리 및 배송 시스템의 정확성을 개선합니다.
- 디지털 플랫폼의 확장 : 디지털 플랫폼을 통한 거래 AI 기술이 있기에 가능합니다. 예를 들어 온라인 경매 사이트인 eBay는 AI를 사용하여 운영을 자동화합니다.
AI가 기업의 글로벌 확장을 돕는 방법
글로벌 확장과 AI는 유익한 파트너십을 맺었습니다. AI는 기업이 다양한 방식으로 전 세계적으로 확장할 수 있도록 지원합니다.:
- 디지털 플랫폼을 통한 손쉬운 확장: 디지털 플랫폼을 통한 AI 자동화는 기업이 국제적으로 확장할 수 있는 편리한 방법을 제공합니다. 미국에서, 97 중소기업의 % AI를 사용하는 eBay에서 활발하게 활동하는 이들은 일부 제품을 수출합니다. 이에 비해 만 4 AI를 사용하지 않는 오프라인 비즈니스의 %는 제품을 수출합니다.
- 정확한 번역 서비스: AI는 또한 대화를 개선하고 잘못된 의사 소통을 줄이며 국제 협력을 훨씬 더 능률적이고 효과적으로 만드는 즉각적이고 정확한 번역 서비스를 제공합니다. 비즈니스에서 AI 번역을 사용하는 것은 무역 수익에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. 이는 국가 간의 거리를 줄이는 것과 같습니다. 이상으로 35 % .
- 무역 협상 개선: AI는 커뮤니케이션을 향상시킬 뿐만 아니라 결과도 향상시킵니다. AI는 다양한 시나리오에서 협상 파트너의 경제적 경로를 분석하고, 무역 시나리오의 다양한 변수가 결과에 어떤 영향을 미칠지 예측하고, 협상 당사자가 아닌 국가의 무역 반응을 예측하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어 브라질은 AI를 무역 협상의 요소로 강조하는 지능형 기술 + 무역 이니셔티브를 개발했습니다.
- 공급망 관리: AI 시스템은 공급망에 실시간으로 대응할 수도 있습니다. 패턴과 추세를 감지하고 수요가 언제 어디서 증가할지 예측할 수 있습니다. 또한 해당 수요를 충족하기 위해 자동으로 생산량을 늘릴 수 있습니다. 또는 감소된 수요에 대응하기 위해 생산량을 줄임으로써 낭비되는 노동력과 잉여 재고를 줄일 수 있습니다. 새로운 시장에 최적의 제품 수를 공급하는 방법을 파악해야 하는 비즈니스 확장에 있어 AI는 매우 중요합니다.
- 일상적인 작업 자동화: 기업이 확장되면 일반적으로 전략과 같은 상위 수준의 작업에 에너지를 집중하고 관료 문제와 같은 하위 수준의 작업에는 에너지를 집중하지 않으려 합니다. AI는 일상적이고 관료적인 작업을 자동화하여 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 회사가 다른 국가에 새로운 직원을 통합함에 따라 급여 및 복리후생 제공과 같은 작업을 관리하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. AI는 이러한 작업을 자동화하고 인간 작업자를 번거로움과 좌절로부터 구할 수 있습니다.
- 효율성 및 정확도 향상: AI는 또한 회사 내의 다양한 프로세스를 보다 효율적이고 정확하게 만들어 간소화할 수 있습니다. 직원이 급여 작업을 수행하거나 직원을 건강 보험에 등록하는 경우 한두 가지 실수를 하여 지연, 잘못된 지급 또는 보장 부족으로 이어질 수 있습니다. 지치거나 산만하지 않은 자동화 시스템을 사용하면 오류 가능성이 훨씬 줄어듭니다. 그리고 AI 알고리즘은 직원이 할 수 있는 것보다 더 빠르게 계산 및 데이터 입력을 완료할 수 있어 효율성도 향상됩니다.
AI는 미래의 글로벌 확장에 어떤 영향을 미칠까요?
AI는 현재보다 미래의 글로벌 확장에 훨씬 더 강력하게 영향을 미칠 것입니다. 한 가지 이유는 새로운 기술을 채택하고 이를 효과적으로 통합하는 데 시간이 걸리기 때문입니다. 기업이 AI를 더 많이 사용하고 AI가 자신을 위해 무엇을 할 수 있는지 더 잘 이해할수록 AI의 기능을 더 효과적으로 사용할 수 있습니다.
그리고 AI가 발전함에 따라 그 영향력도 커질 것입니다. McKinsey Global Institute는 AI의 영향이 S자 곡선을 따라 증가하는 물류 성장을 보일 가능성이 높기 때문에 AI가 세계 경제에 미치는 영향이 3배 이상 ~에 2030 오늘보다.
미래에 AI는 다음과 같은 방식으로 글로벌 확장에 영향을 미칠 가능성이 있습니다.:
- 미래 트렌드 예측 개선: 국제 비즈니스의 성공은 대부분 미래 트렌드를 예측하고 대응하는 능력에 달려 있습니다. AI는 예측 모델링을 통해 이러한 추세를 정확하게 예측하고 기업이 국제 시장으로 확장할 때 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 함으로써 이 영역에서 도움을 줄 수 있습니다.
- 향상된 스마트 제조: 스마트 제조 상호 연결이 필요합니다 센서 시스템, 사이버 시스템 및 물리적 기계 간의 AI가 더욱 정교해짐에 따라 특정 프로세스를 전문화하고 간소화하여 스마트 제조를 엄청나게 개선할 수 있습니다. 또한 AI는 낮이나 밤에 상관없이 지속적인 제조를 가능하게 하여 생산성을 높일 수 있습니다. 그리고 인간 조작자에 대한 의존도 감소와 함께 감각 시스템은 제조 현장에서도 안전성을 높일 수 있습니다.
- 증거를 분석하고 결론을 내리는 능력 향상: 미래에는 AI가 방대한 양의 데이터를 읽고 해석하는 데 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 법률 분야에서 AI는 많은 분야에서 기능할 수 있습니다. 법무사가 하는 방식 , 그러나 훨씬 더 빠른 속도로 — 많은 양의 판례를 읽고 현재 사건에 사용할 관련 정보를 수집합니다.
- 작업 자동화 향상: 예를 들어 인적 자원(HR) 프로세스에서 자동화는 채용, 온보딩, 교육, 급여 및 혜택 제공을 간소화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그리고 더 정교한 형태의 AI는 인간보다 훨씬 빠르고 효과적으로 세법과 국제 규정을 분석할 수 있을 것입니다. 따라서 AI를 통해 이러한 프로세스를 자동화하면 기업이 시간과 노동력을 절약하고 처벌에 대한 취약성을 줄이는 데 도움이 됩니다.
- 보다 안정적인 자율주행 차량: 자율 주행 차량 또는 자율 주행 자동차에는 차량 주변의 물체에 대한 정보를 수집하는 많은 센서(특히 레이더 및 광 감지기)가 있습니다. AI 시스템은 이 데이터를 사용합니다. 즉각적인 결정을 내리기 위해 물체가 얼마나 가까운지, 도로에 위험 요소가 있는지, 위험 요소를 피하기 위해 어떤 경로를 거쳐야 하는지에 대한 정보입니다. 자율 주행 차량은 기업이 확장하면서 비용을 절감하는 데 도움이 될 수 있습니다. 운전자에게 비용을 지불할 필요가 없습니다. 또한 AI 시스템이 즉시 학습할 수 있으므로 다른 국가의 새로운 도로 규칙을 배우기 위해 직원을 교육할 필요가 없습니다. 그리고 AI의 발전은 이러한 차량을 더 안전하게 만들고 도로에서 존재감을 높일 수 있습니다.
- 정확도 및 효율성 향상: 현재 AI 프로세스가 비교적 효율적이라고 생각할 수 있지만 AI 시스템에는 일부 버그가 있습니다. 자동 약국 라인에 전화를 걸어 처방전을 다시 조제했는데 AI 시스템이 혼란스러워서 문제를 바로잡기 위해 사람에게 연결하도록 한 적이 있습니까? 또는 유용한 정보를 제공하지 못하는 챗봇과 상호 작용한 적이 있습니까? 미래에는 보다 정교한 시스템이 개선되고 거의 인간과 유사한 성능을 제공하고 오류와 제한이 줄어들 것입니다.
- 비즈니스 혁신에 대한 집중도 증가: 회사가 일상적이고 일상적인 프로세스에 덜 집중해야 할 때 정신적, 창의적 자원은 더 높은 수준의 작업을 수행할 수 있습니다. 미래에는 AI가 더욱 정교해짐에 따라 기업 내에서 점점 더 많은 관리 역할을 맡게 될 것입니다. 따라서 더 많은 지적 도전을 수행하고 창조적 도약을 할 수 있도록 회사의 두뇌를 자유롭게 할 수 있습니다. 비전과 창의성에 대한 집중도가 높아지면 국제적 성공으로 이어질 것입니다.
- 비용 효율성: AI는 구매 비용만 필요하기 때문에 인간 직원보다 비용 효율적입니다. 급여, 인상, 의료 혜택 또는 퇴직금이 필요하지 않습니다. 또한 아프거나, 일을 놓치거나, 생산성 손실을 경험하지 않습니다. 기업이 AI를 점점 더 많이 채택함에 따라 운영 비용이 감소하고 이익이 급증할 가능성이 높습니다. 이 두 가지 사실이 결합되어 글로벌 확장 벤처에 꼭 필요한 자본을 확보할 수 있습니다.
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