2024년 상위 13가지 트렌드: AI 예측

글로벌 AI 시장이 2025년까지 연평균 성장률 36.62%로 성장해 무려 1,906억 1천만 달러에 이를 것으로 예상된다는 사실을 알고 계셨나요?

AI 소프트웨어 는 세상을 빠르게 변화시키고 있으며 이러한 추세는 앞으로 더욱 가속화될 것입니다.

2024년에 혁명을 일으킬 상위 13가지 AI 트렌드에 대한 가이드를 통해 인공 지능의 미래를 살펴보겠습니다. 생성 AI의 부상부터 BYOAI 및 AI 법률에 이르기까지 이것이 우리 주변 세상을 어떻게 형성하고 있는지 알아보세요.

2024년 주요 AI 트렌드

다음은 2024년의 13가지 주요 AI 예측에 대한 간략한 요약입니다.

1. 생성적 AI: 지난 10년간 가장 파괴적인 AI 트렌드
2. 증강작업, BYOAI 및 Shadow AI
3. 오픈소스 AI
4. AI 위험 환각 정책
5. AI 코딩
6. AI TRiSM
7. 개인화를 위한 AI: AI 앱 트렌드
8. 양자 AI
9. AI 입법
10. 윤리적인 AI
11. AI 채용
12. AI 기반 온라인 검색
13. 고객 서비스의 AI

1. 생성적 AI: 지난 10년간 가장 파괴적인 AI 트렌드

GenAI(Generative AI)는 텍스트, 코드, 스크립트, 음악 작품, 이메일, 편지 등과 같은 새로운 창의적 콘텐츠를 생성할 수 있는 인공 지능의 한 유형입니다. GenAI 모델은 방대한 양의 데이터를 학습하여 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 데이터의 패턴을 학습하고 해당 패턴을 사용하여 새로운 출력을 생성합니다.

이 기사의 거의 모든 이미지는 Bing에 내장된 Chat GPT-4 및 DALL-E 3을 사용하여 생성되었습니다. 이 전체 텍스트는 Google의 Bard 및 Chat GPT-3의 도움으로 작성되었습니다.

생성적 AI는 작가와 그래픽 디자이너를 대체하지 않습니다 (DALL-E 3는 여전히 생성된 이미지에서 단어를 제대로 얻을 수 없습니다). 그러나 이미지와 텍스트를 생성하고, 다시 표현하고, 더 짧게, 더 길게, 더 간단하게 만들고, 사실과 문법을 확인함으로써 전체 프로세스의 속도를 획기적으로 높입니다.

생성 인공지능이 작업 속도를 높이는 추세는 모든 직업과 활동에 적용됩니다. 이는 작업을 자동화하고, 생산성을 높이고, 비용을 절감하고, 새로운 성장 기회를 제공할 수 있는 잠재력을 제공합니다.

이것이 바로 정보와 기술에 대한 접근을 민주화하는 AI 콘텐츠 제작 도구 의 광범위한 가용성이 이를 지난 10년 동안 가장 파괴적인 추세 중 하나로 만드는 이유입니다.

Gartner의 AI 동향 보고서에서는 2026년까지 생성적 AI의 채택이 급증할 것으로 예상되며, 현재 5% 미만에서 생성적 AI API, 모델 및 애플리케이션을 운영에 통합하는 기업의 비율이 80% 이상에 달할 것으로 예상됩니다.

2. 증강 작업, BYOAI, 섀도우 AI

BYOAI(Bring Your Own Artificial Intelligence)는 직원이 자신의 AI 도구와 애플리케이션을 업무에 가져오는 새로운 직장 트렌드입니다. 저렴하고 사용하기 쉬운 AI 도구의 가용성이 증가하고 인력의 AI 기술에 대한 수요가 증가하면서 이러한 추세가 가속화되고 있습니다. Forrester는 직원의 60%가 자신의 AI를 활용하여 작업을 수행할 것이라고 보고합니다 .

생산성 및 혁신 향상, 직원 만족도 향상, 비용 절감 등 BYOAI에는 많은 이점이 있습니다.

BYOAI는 근로자에게 좋은 기회이지만 쉽게 통제할 수 없게 될 수도 있습니다 .

AI용 Shadow IT라고도 알려진 Shadow AI는 IT 부서의 명시적인 지식이나 감독 없이 조직 내에서 인공 지능 애플리케이션 및 도구를 사용하는 것을 의미합니다.

다음과 같은 여러 가지 위험이 있습니다.

• 데이터 개인 정보 보호 및 보안 침해 : 승인되지 않은 AI 도구는 공식 도구와 동일한 보호 기능을 갖지 못할 수 있으므로 민감한 정보가 도난당하거나 손실될 수 있습니다.

• 규정 준수 위반 : 마찬가지로 이러한 도구는 법적 문제로 이어질 수 있는 중요한 규정을 따르지 않을 수 있습니다.

3. 오픈소스 AI

2023년의 생성 AI 붐은 대부분 OpenAI의 독점 모델에 의해 주도되었습니다. 우리는 ChatGPT 3.5 Turbo를 사용하여 Pragmatic AI 챗봇도 구축했습니다 .

그러나 현재 많은 조직에서 GPT-J와 같은 오픈 소스 모델을 채택하고 있습니다.

오픈 소스 모델은 독점 모델보다 더 투명하고 유연하며 사용자 정의가 가능하고 비용 효율적입니다.

독점 모델이 곧 사라질 것이라는 의미는 아니지만, Forrester에 따르면 미래에는 오픈 소스 AI 솔루션을 위한 더 많은 공간이 생길 것이며 , 85%의 기업이 오픈 소스 AI 모델을 기술 스택에 통합할 것입니다.

4. AI 위험 환각 정책

GenAI는 강력한 도구이지만 사실인 것처럼 보이는 잘못된 출력을 생성할 가능성도 있습니다. 이러한 잘못된 출력을 환각이라고 합니다.

GenAI가 널리 활용되면서 환각 위험에 대한 우려가 커지고 있으며, 보험 보장에 대한 수요도 늘어날 것입니다.

AI위험환각보험 시장은 아직 초기 단계지만, 앞으로 빠른 속도로 성장할 것으로 예상된다. Forrester의 2024년 AI 예측 중 하나에 따르면 주요 보험사는 구체적인 AI 위험 환각 정책을 제공할 예정입니다 . [...] 사실 환각 보험은 2024년에 큰 돈을 벌게 될 것입니다 .

5. AI 코딩

Gartner 에 따르면 2028년까지 엔터프라이즈 소프트웨어 엔지니어 4명 중 3명이 AI 도우미를 사용하여 코드를 작성할 것입니다 . 비교해 보면 2023년 초에는 소프트웨어 엔지니어 10명 중 1명 미만이 이러한 도우미를 사용했습니다.

왜 트렌드인가?

인공 지능은 다음과 같은 다양한 방법으로 개발자를 돕습니다.

• 반복 작업 자동화(코드 생성, 문서 형식화, 애플리케이션 테스트)
• 창의적인 프로세스의 최적화,
• 코드 품질 향상,
• 문제 해결을 지원합니다.

AI가 개발 프로세스를 크게 향상시키면서 주변의 모든 사람들이 이미 AI 도구를 사용하여 생산성과 출시 시간을 높이기 시작했다고 가정해야 합니다 .

아직은 아니더라도 조만간 AI 코딩 도구를 사용하는 것이 표준 관행이 될 것입니다. 제때에 이를 수용하지 못하는 기업은 곧 경쟁사보다 뒤쳐지게 될 것입니다.

6. AI TRiSM

AI TRiSM은 인공 지능 신뢰, 위험 및 보안 관리를 나타냅니다. 이는 조직이 AI 모델 개발 및 배포에 따른 위험을 관리하는 데 도움이 되는 프레임워크입니다.

AI TRiSM은 5가지 핵심 영역을 다룹니다.

1. 설명 가능성 : AI TRiSM은 조직이 AI 모델이 어떻게 결정을 내리는지 이해하고 잠재적인 편견을 식별하는 데 도움이 됩니다.

   
   

2. ModelOps : AI 모델은 다른 소프트웨어 시스템과 마찬가지로 관리하고 유지해야 합니다. AI TRiSM은 AI 모델의 수명주기를 자동화하고 모니터링하기 위한 도구와 프로세스를 제공합니다.

   
   

3. 데이터 이상 탐지 : AI 모델은 데이터에 대해 훈련됩니다. 데이터가 올바르지 않으면 출력도 만족스럽지 않습니다. AI TRiSM은 조직이 AI 모델의 오류로 이어질 수 있는 데이터 이상을 식별하고 해결하는 데 도움이 됩니다.

   
   

4. 적대적 공격 저항 : AI TRiSM은 적대적 공격을 방어하기 위한 도구와 기술을 제공합니다.

   
   

5. 데이터 보호 : AI 모델에는 민감한 개인 데이터가 포함되는 경우가 많습니다. AI TRiSM은 조직이 데이터 개인 정보 보호 규정을 준수하고 개인의 개인 정보를 보호하도록 돕습니다.

AI TRiSM은 조직이 더 많은 AI를 채택함에 따라 점점 더 중요해지고 있습니다. Gartner의 통찰력 에 따르면 2026년까지 AI TRiSM을 사용하여 AI 시스템을 관리하는 기업은 부정확하거나 가짜 데이터의 80%를 제거하여 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.

7. 개인화를 위한 지능형 앱 및 AI

핀테크 예측 , 뱅킹의 미래 , 2024년 디지털 건강 동향에 관한 지난 몇 편의 기사를 읽어보면 "개인화"라는 단어가 항상 등장하는 것을 볼 수 있습니다.

당연히 AI의 등장은 우리가 기술과 상호 작용하는 방식을 변화시키고 있으며 이는 개인화 영역에서 특히 분명합니다.

Gartner의 보고서 에서 읽을 수 있듯이 2026년까지 모든 새로운 앱의 3분의 1이 AI를 사용하여 맞춤형 적응형 사용자 인터페이스를 만들 것입니다 . 이는 약 5%의 앱만이 이러한 방식으로 AI를 사용하는 오늘날의 수치에 비해 크게 증가한 수치입니다.

왜 추세인가?

AI 알고리즘을 활용하여 사용자 데이터와 선호도를 분석함으로써 지능형 앱은 각 개별 사용자에 맞게 콘텐츠, 권장 사항 및 사용자 경험을 맞춤화할 수 있습니다.

AI 기반 개인화는 사용자 참여 및 전환율에 큰 영향을 미칩니다. 예를 들어, McKinsey의 연구에 따르면 개인화에 탁월한 기업은 일반 플레이어보다 이러한 활동을 통해 40% 더 많은 수익을 창출하는 것으로 나타났습니다.

이는 개인화된 추천이 사용자의 관심사와 더 밀접하게 일치하여 제품을 클릭하고 구매할 가능성이 높아지기 때문입니다.

8. 양자 AI

양자 AI로 알려진 양자 컴퓨팅과 AI의 결합은 많은 가능성을 열어주는 빠르게 떠오르는 분야입니다. 글로벌 양자 AI 시장은 연평균 성장률(CAGR) 34.1%로 성장해 2030년까지 18억 달러 규모에 이를 것으로 예상됩니다 .

양자 컴퓨터는 복잡한 AI 모델을 훈련하고 실행할 수 있는 컴퓨팅 성능을 제공할 수 있으며, AI 알고리즘은 양자 리소스를 효율적으로 최적화하고 활용할 수 있습니다.

이러한 시너지 관계는 다음과 같은 영역에 혁명을 일으킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

• 금융 모델링 및 위험 평가 : Quantum AI는 방대한 양의 금융 데이터를 분석하여 패턴을 식별하고 시장 움직임을 예측하여 위험 관리 및 투자 전략을 개선할 수 있습니다.

• 약물 발견 및 개발 : 과학자들은 양자 알고리즘을 통해 약물 설계를 최적화하고 분자 상호 작용을 시뮬레이션하여 새롭고 효과적인 치료법의 발견 속도를 높일 수 있습니다.

• 일반 인공 지능(AGI) : 양자 AI는 인간이 할 수 있는 모든 지적 작업을 기계가 수행하는 능력인 가상의 일반 인공 지능(AGI)을 달성하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.

9. AI 입법

인공지능이 점점 더 정교해지고 우리 삶에 통합되면서 인공지능의 개발과 사용을 규제하는 법률의 필요성도 커지고 있습니다.

AI는 긍정적인 목적과 부정적인 목적으로 광범위하게 사용될 수 있으며, 책임감 있고 윤리적으로 사용되도록 보장하는 법률을 마련하는 것이 중요합니다.

EU AI법

유럽연합은 2021년에 유럽연합 집행위원회가 인공지능법을 제안하는 등 AI 입법을 주도하고 있습니다. 이 제안된 규정은 AI 거버넌스를 위한 최초의 글로벌 프레임워크가 될 것입니다. EU AI법은 2024년 6월 유럽 의회 선거 이전인 2024년 초에 채택될 가능성이 높습니다.

AI 안전 서밋 2023

2023년 11월 정부, AI 기업, 시민사회 전문가 그룹이 AI 안전 서밋 에 모여 인공지능(AI)의 위험성, 특히 최신 및 최첨단 AI 기술에 대해 논의했습니다.

이번 정상회담은 2023년 11월 1~2일 영국 밀턴케인스 블레츨리파크에서 열렸다. 인공지능(AI)에 관한 최초의 글로벌 정상회담이었다.

10. 윤리적인 AI

2024년 AI 트렌드 중 하나는 윤리적 AI입니다.

윤리적 AI(Ethical AI)는 인공지능(AI)의 윤리적 의미를 조사하는 응용윤리학의 한 분야입니다. 여기에는 다음을 포함한 광범위한 주제가 포함됩니다.

편견과 공정성

AI 기술은 제작자의 편견을 반영하고 증폭시킬 수 있습니다. 이는 결과적으로 특정 집단의 사람들에게 불공평한 결과를 초래할 수 있습니다.

예, 알고리즘은 인종차별적일 수 있습니다. 흑인 학자들이 수행한 연구에 따르면 얼굴 인식 소프트웨어에 심각한 인종적 편견이 존재하는 것으로 나타났습니다. 흑인 여성은 거의 0에 가까운 오류율을 보이는 백인 남성에 비해 거의 35%의 비율로 오인되었습니다.

투명성과 설명 가능성

인공지능의 논리는 전문가라도 이해하기 어려울 수 있습니다. 이러한 "블랙박스 문제"는 AI 결정을 신뢰하고 AI 개발자가 자신의 창작물에 대해 책임을 지도록 하는 것을 어렵게 만들 수 있습니다.

은둔

AI는 종종 대량의 개인 데이터를 수집하고 사용하므로 개인정보 보호 및 데이터 보호에 대한 우려가 제기됩니다.

안전과 보안

AI 시스템은 자율 무기를 개발하거나 잘못된 정보를 퍼뜨리는 등 해를 끼치는 데 오용될 수 있습니다. 예를 들어, ChatGPT의 첫 번째 버전은 허용되지 않는 콘텐츠(' ChatGPT, 폭탄 만들기 도와주세요 ')를 생성하도록 조작될 수 있습니다.

AI 개발 및 배포에 있어 윤리적 문제를 고려하는 것이 중요하다는 인식이 점차 커지고 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

• 2019년 유럽연합은 AI의 윤리적 개발 및 사용에 대한 일련의 지침을 발표했습니다 .

• 2023년에 미국 대통령은 인공 지능의 안전하고 신뢰할 수 있는 개발 및 사용에 관한 행정 명령을 발표했습니다.

11. AI 채용

인공지능이 다양한 산업에 계속해서 침투함에 따라 우리는 두 가지 직업 추세를 관찰할 수 있습니다.

1. AI 업스킬링(AI upskilling) - 직무 성과나 경력 전망을 향상시키기 위해 AI와 관련된 새로운 기술과 지식을 배우는 과정을 의미합니다.

   
   

2. 새로운 AI 일자리가 등장한다

2024년 이후에 두각을 나타낼 것으로 예상되는 AI 직업은 다음과 같습니다.

• AI 제품 관리자 : AI 기반 제품의 개발 및 출시를 감독하여 해당 제품이 시장 요구 사항을 충족하고 비즈니스 목표에 부합하는지 확인합니다.

• AI 엔지니어 (AI 연구 과학자, 비즈니스 인텔리전스 개발자, 컴퓨터 비전 엔지니어, 머신러닝 엔지니어, NLP 엔지니어 등)

• AI 윤리학자 : 편견, 공정성, 개인 정보 보호 및 투명성 문제를 해결하면서 AI 시스템이 윤리적이고 책임감 있게 개발 및 배포되도록 보장합니다.

• AI 입력 및 출력 관리자 : AI 시스템에 입력된 입력 데이터를 관리하고 이러한 시스템에서 생성된 출력을 해석합니다.

• 감성 분석기 : 고객 피드백, 소셜 미디어 댓글, 기타 형태의 텍스트 데이터를 분석하여 대중의 감성과 의견을 파악합니다.

• AI 규제 전문가 : AI와 관련하여 진화하는 규제 환경에 대한 최신 정보를 유지하고 기업이 관련 규정을 준수하도록 보장합니다.

• AI HCI(Human-Computer Interaction) 디자이너 : AI 기반 제품 및 애플리케이션을 위한 사용자 인터페이스를 설계하여 사용자 경험을 향상하고 직관적인 상호 작용을 보장합니다.

12. AI 기반 온라인 검색

AI는 온라인 검색을 변화시켜 개인화되고 상황에 맞는 예측 경험을 제공합니다.

• AI 알고리즘은 사용자 선호도에 따라 결과를 맞춤화하여 보다 관련성이 높고 시기적절한 정보를 얻을 수 있습니다.

• 상황에 따른 이해는 복잡한 쿼리에서도 정확한 결과를 보장합니다.

• 자연어 처리를 기반으로 하는 대화형 검색을 통해 검색 엔진과 자연스러운 상호 작용이 가능합니다.

• 시각적 검색을 통해 사용자는 이미지나 비디오를 사용하여 검색할 수 있습니다.

  
  

AI의 영향은 SEO와 콘텐츠 제작에서 분명하게 나타납니다. 그러나 AI 검색 기반 기업이 직면한 주요 과제는 고객의 신뢰를 얻는 것입니다.

2023년 2월 Statista가 실시한 연구에 따르면 소비자는 AI 기반 검색에 대해 호기심이 많지만 정확성과 편향에 대해 우려하고 있는 것으로 나타났습니다. 조사에 참여한 미국 성인의 39%는 AI 도구가 자신의 데이터 프라이버시를 존중하는 것을 신뢰하지 않는다고 말했습니다.

소비자는 안전, 사용 편의성, 기존 디지털 플랫폼과의 통합을 우선시합니다. 일부는 AI로 강화된 결과를 추구하는 반면, 다른 일부는 기존 검색 방법을 선호합니다.

동일한 조사에 따르면 미국 성인의 절반 이상이 AI 기반 검색 엔진으로의 전환을 주저하는 것으로 나타났습니다. 이러한 저항은 베이비붐 세대에서 더욱 두드러졌으며, 젊은 응답자의 54%도 거부감을 나타냈습니다. 반대로 밀레니얼 세대는 AI 기반 검색에 대해 더 큰 개방성을 보여 40%가 전환 의향을 나타냈습니다.

13. 고객 서비스의 AI

마지막으로, 인공지능 예측을 마무리하기 위해 Intercom의 The State of AI in Customer Service: 2023 Report를 살펴보고 AI 트렌드가 고객 서비스를 어떻게 변화시킬 것으로 예측하는지 살펴보겠습니다.

1. 기업은 고객 서비스를 위해 AI에 더 많은 투자를 하고 있습니다.

고객 서비스 리더들은 AI의 잠재력에 대해 기대하고 있으며 앞으로 AI에 더 많은 투자를 계획하고 있습니다. 실제로 지원 리더의 69%는 앞으로 AI에 더 많은 투자를 할 것이라고 말했습니다.

2. AI는 고객 서비스 업무를 대체하는 것이 아니라 더 좋게 만들 것입니다.

AI는 인간 고객 서비스 담당자를 대체하지는 않지만 그들의 업무를 더 쉽고 효율적으로 만들어 줄 것입니다. 지원 리더의 4분의 3 이상(78%)이 AI가 향후 5년 내에 고객 지원 경력을 변화시킬 것으로 예상합니다.

3. AI는 기업이 비용을 절감하고 효율성을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.

고객 서비스 툴킷에 AI와 자동화를 추가하면 비용을 절감하고 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 비즈니스 탄력성이 그 어느 때보다 중요한 시기에 지원 리더의 66%는 AI와 자동화를 사용하여 앞으로 팀의 효율성을 높이는 데 대해 기대하고 있습니다.

4. AI는 기업에 고객 서비스 부문의 경쟁력을 제공할 수 있습니다.

고객 경험은 오늘날 시장의 주요 차별화 요소이며, AI는 기업이 더 나은 고객 서비스를 제공하고 경쟁 우위를 확보하는 데 도움이 될 수 있습니다. 실제로 지원 리더의 73%는 고객이 향후 5년 내에 AI 지원 고객 서비스를 기대하게 될 것이라고 믿고 있습니다.

5. 고객 서비스 리더와 고객 서비스 담당자가 AI에 대해 알고 있는 것 사이에는 차이가 있습니다.

지원 리더의 2/3 이상이 고객이 AI 챗봇과 상호 작용할 준비가 되어 있다고 확신하는 반면, 지원 실무자 중 절반 미만이 그렇게 생각합니다.

고객 서비스 리더는 인공 지능 사용에 대해 낙관적이지만 소비자는 챗봇 사용을 그다지 열망하지 않습니다(이 내용 참조). Gartner의 연구 ). 이는 고객 서비스 분야에서 AI의 가까운 미래에 대한 의구심을 불러일으킵니다.

2024년 주요 AI 트렌드. 요약

인공지능은 전 세계 산업을 빠르게 발전시키고 변화시키고 있습니다.

올해는 이 분야에서 더욱 많은 혁신과 발전을 기대할 수 있습니다. 위에서 언급한 AI 2024 트렌드 중 상당수는 이미 우리의 일상 현실이거나 곧 현실이 될 것입니다.

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