사업 경쟁력 원천의 변화
역사적으로 그것은 노동 집약적인 것에서 자본 집약적인 것으로, 그 다음에는 지식 집약적인 것으로 바뀌었습니다.
노동 집약적: 이는 대부분의 기업 활동이 인간의 노동에 의존한다는 것을 의미하며, 고도로 숙련된 인력을 고용하는 기업이 경쟁력이 있다고 생각했습니다. 따라서 사업 확장을 위한 1차 전략은 근무 시간을 늘리거나 직원 수를 늘리는 것이었습니다.
자본 집약적: 자본을 많이 투자하고, 고가의 장비를 갖추고, 자체 생산능력을 갖춘 회사가 강점을 발휘했습니다. 대표적인 예로 기계화가 진행된 제조업이 있다.
지식 집약적: 경쟁력의 원천이 인간이라는 점에서 노동집약형과 유사하나, 지식집약형의 주요 특징은 B. 약물 개발 또는 디자인.
최신 비즈니스 패러다임?
빠르고 사용자 정의 가능
뉴욕타임스 칼럼니스트 토머스 프리드먼 4차 산업혁명은 “가속화의 시대”명명되었습니다.
그래프에서 알 수 있듯이 과거에는 기술 발전이 “선형”이었지만 이제는 “기하급수적 속도”로 발전하고 있습니다.
최신 비즈니스 사례와 연구 결과가 인터넷을 통해 전 세계적으로 번개처럼 빠르게 전파되고 있기 때문에 아무리 우수한 제품을 개발하기 위해 많은 노력을 기울인다 해도 다른 회사는 즉시 모방하고 따라하게 됩니다. 인간을 능가하는 처리 속도, 방대한 양의 데이터 사용, 복잡한 현상의 최적화가 특징인 AI는 비즈니스와 경쟁을 가속화합니다.
미래 사업?
미래에는 알고리즘에 의한 고속 트랜잭션, 네트워크 효과 및 조기 예측에 기반한 데이터 독점 등이 있습니다. 속도를 무기로 앞서가는 기업
그리고 개인에게 보다 개인화된 서비스를 제공하는 기업그만큼 경쟁 우위차지할 것이다
인공 지능이 비즈니스에 미치는 영향
인공지능(AI)은 24시간 쉬지 않고 일할 수 있습니다. 뛰어난 성능과 초지능이 아니라도 업무를 속도감 있게 처리하는 것만으로도 비즈니스 효과는 상상을 초월한다. 인간의 속도는 제한되어 있고, 사람들이 고속으로 판단하면 정확도가 꽤 나쁩니다. 반면 AI는 데이터 분석을 기반으로 빠른 속도로 정확한 의사결정을 내릴 수 있다.
비즈니스 속도를 높이는 한 가지 핵심 방법: 예측
미래를 예측하고 미리 행동할 때 비즈니스를 가속화할 수 있습니다.
AI 사업의 또 다른 특징은 감정이나 경험에 따른 예측이 아닌 데이터에 기반한 빠르고 과감한 의사결정이 가능하다는 점이다.
AI 비즈니스 혁신
규모와 속도가 호환됩니다.
AI에 의해 대규모 조직에서 빠르게 움직이는 비즈니스빨리 균형 잡힌 규모와 속도가능합니다.
일반적으로 기업은 사업 규모가 커질수록 규모의 경제를 경험하지만 동시에 다른 영역에서도 비효율이 나타납니다. 조직이 커질수록 정보를 조율하거나 수집하는 데 시간이 오래 걸리기 때문에 의사 결정 속도가 느려지고 신속한 대응이 어려워집니다. AI를 활용해 기업의 상황을 빠르고 정확하게 파악할 수 있다면 대기업도 빠른 의사결정을 기대할 수 있다.
거래 비용 절감
거래를 위해 최적화, 알고리즘화 가능 -> 생산성 증대 및 거래비용 절감
AI 비즈니스의 속도는 모든 제품 또는 서비스 생성의 생산성을 획기적으로 증가시킬 것으로 예상되지만 거래 비용도 획기적으로 줄일 것입니다. 소매업을 위한 최적화 및 알고리즘화가 가능하기 때문입니다.
알고리즘 트레이딩의 범위도 빠르게 확대되고 있다. 이것은 금융계에서 사용되는 알고리즘 거래입니다.
알고리즘 거래는 기존 투자보다 훨씬 빠르고 저렴하며 초고빈도 거래보다 정교합니다.
또한 다양한 유형의 기계 학습 또는 딥 러닝 알고리즘과 결합하여 최상의 수익을 얻습니다.
알고리즘과 디지털 기반의 트레이딩이 비즈니스 영역의 경계를 허물고 있어 시장은 계속 확대되고 있지만 소수의 기업이 시장을 독점하고 있습니다. 승자독식과 양극화 현상도 심화되고 있다.될 수 있습니다.
특히 디지털 산업은 물리적 산업보다 더 많은 승자가 되는 경향이 있습니다. Facebook이 소셜 네트워킹 공간을 지배하고 Google이 검색 공간을 지배한다는 것을 쉽게 알 수 있습니다. 인공지능을 활용한 알고리즘 서비스의 차별화는 이러한 ‘독점적’ 현상을 더욱 강화시킬 것으로 예상된다.
거대 독점의 가능성이 커지고 알고리즘 기반 서비스가 빠르게 발전할수록 알고리즘 윤리와 공정성에 대한 보다 엄격하고 신중한 태도가 요구될 것입니다. 비록 사회에 유해한 알고리즘이더라도 기업의 이익에 적용된다면 과거의 상황과 비교할 수 없을 정도로 대단할 것입니다.
AI 사업 혁신의 원천은 데이터
콘텐츠나 커머스가 오프라인에서 온라인으로 옮겨갈 때, 데이터 수집이 쉽다.
이 데이터는 우리가 무엇을 사고, 무엇을 읽고, 누구를 알고, 어디로 가는지 알려줍니다.
기반으로 보다 정확하고 빠른 고객 인사이트 확보그래서 고객 맞춤형 서비스 및 제품 제공할 수 있어야 합니다.
인공 지능 속성: 사용하면 할수록 더욱 발전되고 강력해지는 속성
사용할수록 더 많은 데이터가 생성되고 생성된 데이터는 피드백을 제공하여 보다 정교하고 고객 친화적인 성능을 구현하기 때문입니다. 이러한 속성은 가능한 한 많은 사람들에게 판매됩니다. 또한 대량 생산에서 개인화 및 맞춤형 제품으로의 전환을 시작합니다.그래요. 차별화된 생산을 위한 비용과 속도도 줄어들기 때문입니다.보지마.
인간은 기술에 적응하지 않지만 이제는 기술이 사람에게 적응하는 비즈니스 환경도착했습니다.
경제학자 Carlota Lopez는 그녀의 저서 기술 혁명과 금융 자본에서 이렇게 썼습니다. 기술 혁명은 기존의 모든 산업과 활동을 현대화할 수 있는 수단을 제공합니다.“라고 말했다.
연결된 세상
핵심 산업과 혁명의 인프라는 기존 패러다임에 맞서고 우리가 비즈니스를 수행하고 생활하는 방식을 완전히 바꿉니다. 모바일, 클라우드 및 IoT 기술과 인공 지능의 만남 시간과 공간을 초월하여 사람과 사물이 하나가 되는 비즈니스 환경생성합니다. 거의 모든 것이 항상 데이터를 생성하고 있으며, 우리는 이 데이터를 사용하여 세상이 어떻게 돌아가는지 더 잘 이해할 수 있습니다.
디지털 세계의 원리를 표현하는 두 가지 유명한 법칙
인텔의 공동 창업자인 골든 무어가 제안한 무어의 법칙과 미국 쓰리콤 창업자인 밥 메츠칼프가 개발한 메츠칼프의 법칙
무어의 법칙? 마이크로프로세서 성능이 24개월마다 두 배씩 증가하고 있다는 사실은 하드웨어 개발 속도를 보여줍니다.
메츠칼프의 법칙? 네트워크의 가치는 네트워크의 크기가 커질수록 기하급수적으로 증가하여 네트워크의 기하급수적 가치를 표현합니다.
그러나 이 두 법칙은 결국 한계에 부딪혔다.
물리적으로 마이크로프로세서는 점점 작아지고 속도를 높이기가 더 어려워졌으며 대부분의 사람들이 이미 인터넷에 연결되어 있기 때문에 Metzcalf의 법칙은 쓸모가 없습니다. 그러나 오늘날 우리는 이 두 가지 법칙이 다양한 데이터와 컴퓨팅 자원, 그리고 이를 기반으로 한 인공지능 기술을 결합한 ‘클라우드’ 현상을 통해 새롭게 재생산되는 것을 목격하고 있다.
거의 모든 사람과 사물이 인터넷에 연결되어 방대한 실시간 데이터가 생성되고, AI 기술은 그 데이터를 바탕으로 고객과 세상을 지속적으로 학습하여 비즈니스의 선순환 구조를 만들고 컴퓨팅 파워와 네트워크 성능을 다시 경험하게 됩니다. 그것은 중요하지 않습니다.
과거의 기하학적 역학이 인공지능에 의해 더욱 증폭됨에 따라 인공지능에 대한 기업의 조바심도 높아질 수밖에 없습니다. 이처럼 인공지능은 비즈니스 세계를 빠르게 변화시키고 있습니다.
비즈니스 리더의 관점에서 인공지능을 이해하고 활용하는 방법
인공지능(AI) 사업의 전반적인 프레임워크를 이해하고 필요한 요구사항을 이해하는 것이 중요
그런 다음 귀하의 비즈니스에 적합한 AI 비즈니스 또는 비즈니스에 필요한 AI 비즈니스를 결정하십시오.
출처: K MOOC AI for Business