칼럼 인공 지능
인간의 창의성과 AI 분석 - 지속 가능한 조합
인공 지능(AI)은 개인 및 산업 분야에서 새로운 가능성을 열어주고 있습니다. 지능형 언어 비서나 슈퍼컴퓨터가 탑재된 애플리케이션은 인간이 해결할 수 없는 작업을 계산하고 분석하는 데 성공하면서 엄청난 잠재력을 입증했으며, 방대한 양의 데이터를 실시간으로 처리하여 인간의 능력을 뛰어넘을 수 있는 능력을 갖추게 되었습니다. 하지만 이러한 기술이 실제로 인간과 인간의 전문 지식을 대체할 만큼 충분히 발전했을까요? 아니면 기계가 이를 뛰어넘어 스스로 혁신적이고 창의적인 정신 능력을 개발할 수 있을까요?
생산성 향상과 창의성 부족의 대비
오늘날 AI 시스템은 방대한 양의 데이터와 정보를 처리할 수 있으며, 복잡한 알고리즘을 적용하여 이전에 내린 익숙한 결정 중에서 선택할 수 있습니다. 이를 통해 행동에 대한 권장 사항을 제공하여 의사 결정 과정을 지원할 수 있습니다. 따라서 이전에는 인간의 전유물로 여겨졌던 작업을 시스템이 수행하고 있습니다. 부인할 수 없는 한 가지 장점은 더 정확하고 변함없는 신뢰성으로 작동한다는 것입니다. 이는 생산성을 크게 향상시킬 뿐만 아니라 직업 세계에서 의사 결정의 범위와 관련하여 급진적인 변화를 가져왔습니다. 기계가 점점 더 많은 지적 능력을 습득하고 있지만, 솔루션에 대한 알려진 접근 방식을 넘어서는 혁신적이고 창의적인 사고 능력은 여전히 인간만의 고유한 능력입니다. 많은 전문가들이 인정하듯이 AI는 아직 개발 초기 단계에 있습니다. 인간의 삶에 비하면 AI는 최근까지만 해도 이미지나 패턴 인식을 위한 키워드로 기본적인 개념("엄마", "아빠")을 처음으로 구분할 수 있을 정도로 초기 단계에 머물러 있었습니다. 이제 기계는 학습 데이터를 기반으로 적절한 지시를 받아 더 복잡한 문제를 해결할 수 있으며, 인간은 시스템을 안내하고 "가르치는" 역할을 합니다.
창고의 성능 향상
물류 분야에서는 이미 자가 학습 시스템이 고객 서비스 업무를 수행하고 있습니다. 예를 들어 봇은 최적화 알고리즘을 적용하여 물류 프로세스를 관리하고 다양한 요소의 전체적인 평가를 기반으로 공급망 내 위험을 조기에 인지할 수 있습니다. 그리고 AI가 내부 물류 프로세스를 새롭고 유연한 수준으로 끌어올릴 것이라는 예측이 지배적입니다. 자동화와 디지털화의 광범위한 기회로 인해 물류창고의 생산성은 크게 향상될 것입니다. 또한 AI 기술은 보다 신뢰할 수 있는 예측과 재고 수준 조정을 통해 피킹 성능을 최적화합니다. 지능형 시스템은 AI 제어 로봇이 피킹 시간을 단축하고 안정성을 높이기 때문에 피킹 성능에 긍정적인 영향을 미치며 전체 물류창고의 성능을 새로운 차원으로 끌어올릴 수 있습니다. 동시에 AI를 통합하려면 많은 처리 능력과 초기 개발 및 프로그래밍이 필요한데, 아직 많은 기업이 이를 감당하기 버거운 것 또한 사실입니다. 이를 위해서는 인력과 기술에 대한 상당한 투자가 필요하고 프로젝트 처리에 대한 관점의 변화가 필요합니다. 특히 중소기업은 인적, 재정적 역량을 고려하면서 클라우드 기술 사용과 마찬가지로 AI의 혜택을 누릴 수 있도록 도와줄 수 있는 외부 서비스 제공업체를 고용하는 것이 더 효과적입니다.
AI를 통한 성공의 총체적 접근 방식
쉐퍼시스템즈는 다른 많은 기업과 마찬가지로 AI를 회사 전략의 핵심 요소이자 미래 핵심 비즈니스와 새롭게 부상하는 디지털화의 결정적인 요소로 간주하고 있습니다. 여기에는 주로 총체적인 접근 방식이 채택되고 있습니다. 모든 인터페이스와 기술을 모니터링해야만 자가 학습 시스템이 의사결정을 위한 충분한 정보를 확보할 수 있습니다. 쉐퍼시스템즈와 같은 풀서비스 공급업체는 새로운 AI 기술 구현을 위한 기반으로 모든 구성 요소와 시스템 부품의 수평적 및 수직적 통합 옵션을 제공합니다. 하드웨어 구성 요소와 해당 소프트웨어 도구의 상호 작용은 자재 흐름에 있는 기계가 서로 학습할 수 있는 기반이 되며, 품질이나 성능 저하 없이 지능형 (로컬) 제어를 보장합니다. 이러한 기술적 발전에도 불구하고, AI를 통한 (로컬) 제어의 성공은 창고의 최적화, 유연성 및 역동성 향상으로 고객이 이점으로 작용됩니다.
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