아무리 세상에서 가장 흥미진진한 직업이라 하더라도, 지루하거나 반복적인 작업을 포함하게 된다.
여기에는 데이터 입력 및 분석, 보고서 생성, 데이터 확인 등과 같은 작업 수행이 포함될 수 있다. AI 시스템을 사용하면 인간은 반복적인 작업의 단조로움을 피하고, 보다 창의적인 사고가 필요한 활동을 위해 에너지를 절약할 수 있는 평가다.
AI는 지속적으로 작동해 인간 작업자보다 하루에 더 많은 가치를 창출할 수 있다. 또한 AI는 수동 작업과 귀찮은 작업을 대체하는데 도움이 될 수 있으므로 인간은 더 숙련된 작업을 수행할 수 있다. 이것은 결국 소비자 또는 최종 사용자에게 가치를 더해주게 될 것이라는 분석이다.
오늘날 생성되는 데이터의 양은 인간이 이해하고 분석할 수 있는 양을 훨씬 초과한다. AI 알고리즘으로 더 많은 양의 복잡한 데이터를 처리할 수 있어 데이터 분석이 가능해진다.
AI는 작업장의 생산성을 크게 높일 수 있으며, 이는 인간이 더 많은 작업을 수행하는 데 도움이 될 수 있다. 인간 인력은 AI가 지루하거나 위험한 작업을 대체함에 따라 창의성과 공감이 필요한 작업과 같이 더 적합한 작업을 수행할 수 있다. 사람들이 더 만족스러운 고용에 종사한다면 행복과 직업 만족도가 높아질 수 있다.
인공지능은 향상된 모니터링 및 진단 기능으로 의료 산업을 크게 변화시킬 잠재력을 갖고 있다.
AI는 의료 기관 및 의료 시설의 성과를 향상시켜 운영 비용을 낮추고 비용을 절감할 수 있다. 맥킨지가 추정한 바에 따르면 빅 데이터는 연간 최대 1,000억 달러의 의료 및 제약 비용을 절감할 수 있다. 환자의 삶을 변화시키는 기회에는 맞춤형 치료 계획 및 약리학적 조치, 환자를 치료하는데 도움이 되는 다양한 의료시설의 데이터에 대한 제공자 액세스 개선이 포함된다.
인공지능은 특히 불법 행위를 찾고 범죄를 해결하는 방식을 개선하는데 결정적 역할을 할 수 있다.
자율 이동성과 AI의 도입은 교통 혼잡 문제에 영향을 미치게 된다. 인간은 긴장된 통근에서 해방된 후 다양한 방법으로 시간을 보낼 수 있다.
AI는 불법 행위를 찾고 범죄를 해결하는 방식도 개선하게 된다.
최근 지문과 마찬가지로 얼굴 인식 기술이 인기를 얻고 있다. 법률 시스템에 AI를 적용하면 누군가의 개인 정보를 침해하지 않고 기술을 성공적으로 사용하는 방법을 알아낼 수 있는 수많은 기회를 제공한다.
하지만, AI가 편향된 데이터 세트나 테스트 데이터를 사용하여 훈련된 경우 편향된 결론을 내릴 수 있다. 데이터와 특정 AI 소프트웨어의 출력에 대한 품질 검사가 중요한 이유다.
AI 사용의 가장 큰 단점 중 하나는 높은 개발 비용이다. 물론 가격은 활용하려는 AI의 전략적 방향에 따라 다를 수 있다. 기업이 완전한 AI 시스템을 구축하는 데 드는 가격은 수백만 달러에 이를 수 있다.
AI가 시스템적으로 설치되고 워크플로를 개선하는 데 도움이 될 수 있게 되면 결국 비용은 상쇄될 수 있다. 그러나 기업들에게 초기 비용은 적잖은 부담이 될 수 있다는 지적이다.
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