범용인공지능 시대의 서막, 인공지능 융합 활성화를 위한 기반 마련이 시급

생성형 AI의 등장으로 글로벌 기업을 중심으로 한 인공지능 융합이 가속화

l (제조업) 첨단 제조 현장의 디지털 전환의 일환으로 LLM 및 sLLM, 첨단제조로봇, 센서 등을 개발하여 활용
 

- 인공지능 알고리듬 개발 기업에서는 실시간 분석 시스템을 구현하고 엣지케이스에 대응하기 위한 LLM 구축
 

- 특히, 투명성과 상호운용성을 확보하기 위한 모델 개발을 추진(조영임, 2023.6.)
 

- 인공지능 활용 기업들은 인공지능을 활용한 공정 개선, 신상품 개발, 고객 대응 등 보완(삼일PwC경영연구원, 2024.5.)

l (서비스업) 첨단화된 형태의 챗봇을 활용한 고객 대응과 고객 데이터 분석 방법 고도화를 통한 서비스 영역 발굴

- 챗GPT의 등장을 시작으로 텍스트 생성, 이미지 생성, 영상 제작 등에 인공지능이 활용되면서 단순한 챗봇을 넘어서

  고객의 니즈를 도식화
 

- 서비스 기업들은 수집한 방대한 규모의 고객 데이터를 분석하여 고객의 니즈를 파악하고 고객의 의사결정을
  확인함으로써 새로운 서비스 발굴에 활용
 

- 제조기업과 마찬가지로 서비스 기업도 자사 데이터 보안을 강화하기 위해 자체적인 LLM 구축 추진

(산업융합) 생성형 AI의 확산과 함께 인공지능이 융합된 제품 및 서비스 개발 촉진

- (의료분야) Google Health의 AI 기반 영상 분석 기술은 암 진단의 정확도를 높이며, IBM Watson Health는 의료 기록 분석을

   통해 맞춤형 치료 계획을 수립하는 데 도움

- (금융분야) JP모건의 COIN 프로그램은 AI로 법률 문서를 자동으로 분석하며, 금융 사기 탐지 시스템을
   개선하였으며, AI 기반 투자 분석 툴인 블랙록(BlackRock)의 알라딘(Aladdin)은 투자 전략 최적화1)

- (제조장비분야) Siemens는 AI를 통해 생산 라인의 오류를 실시간으로 감지하고 수정하는 시스템을 운영 중이며,

   GE는 예측 유지보수 시스템에 AI를 적용하여 기계 가동중단 시간을 감소

- (물류분야) 아마존은 물류와 고객 서비스에 AI를 적용하여 효율성을 제고하며 아마존의 배송 전 제품 파손
   여부 파악 AI 프로젝트 ‘PI(Private Investigator)’를 추진 중이며, 알리와 테무는 물류 현장 무인화 추진 (CIO코리아, 2024.6.4.)

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