인공 지능(AI)은 많은 산업이 활동하는 방식을 바꾸었으며 기업도 예외는 아닙니다. 전문가들은 다음과 같이 말합니다. 회사의 35 % AI를 비즈니스에 도입하고 활용했습니다. 이 통계는 많은 회사가 더 나은 전략을 수립하기 위해 AI를 도입함에 따라 AI가 빠르게 성장하고 있음을 증명합니다. AI 모델은 기업이 이 기술을 노력에 통합할 수 있는 가장 좋은 방법 중 하나입니다.
그리고 우리는 세상을 장악하는 AI에 대해 이야기하는 것이 아닙니다(지금은 그저 음모일 뿐입니다). AI 모델을 모든 것을 더 똑똑하고 매끄럽게 만드는 보이지 않는 도움의 손이라고 생각해보세요. 이 글에서는 기업에 하이테크 메이크오버를 쉽게 줄 수 있는 9가지 AI 모델을 살펴보겠습니다.
차례
AI 모델의 기본 이해
비즈니스에 AI 모델을 사용하는 이점
9년에 시도해볼 만한 AI 비즈니스 모델 2025가지
반올림
AI 모델의 기본 이해
AI 모델은 인간의 생각을 모방하지 않습니다. 인간의 기여 없이도 행동할 수 있으며, 거의 완벽한 정확도로 선택이나 예측을 할 수 있습니다. 가장 좋은 점은? AI 모델은 기업(또는 다른 사용자)이 제공한 데이터에서 학습할 수 있다는 것입니다. 머신 러닝의 최고봉이죠!
오늘날의 AI 모델은 마치 지각이 있는 생물처럼 보이게 하는 신경망을 가지고 있지만, 최초의 예는 1950년대로 거슬러 올라갑니다. 이 시대에는 실제 인간과 체커와 체스를 두는 프로그램이 도입되었습니다. 하지만 사전 설정된 지침에 따라 움직이는 대신, 프로그램은 상대방의 움직임에 대응하여 더 도전적인 경험을 제공할 수 있었습니다.
비즈니스에 AI 모델을 사용하는 이점
1. 효율성과 생산성 향상
반복적인 작업은 시간이 많이 걸리고 성가실 수 있습니다. 특히 직원이나 사업주가 매일 해야 하기 때문입니다. 그러나 AI 모델은 이러한 특정 작업을 처리하여 기업에 더 간소화된 워크플로를 제공할 수 있습니다. 결과적으로 팀은 더 중요한 작업에 집중하고 전반적으로 더 나은 생산성을 누릴 수 있습니다.
2. 더 스마트한 의사결정
기업이 거의 매일 하는 또 다른 일은 방대한 양의 데이터를 처리하는 것입니다. 이러한 데이터 세트를 수동으로 처리하면 골치 아픈 일이 생기고 일반 직원(또는 소유자)이 지칠 수 있습니다. 다행히도 기업은 AI 모델을 사용하여 이러한 상황을 피할 수 있습니다.
그들은 딥 러닝으로 대규모 언어 모델을 훈련하여 방대한 데이터 세트를 빠르게 분석할 수 있습니다. 이를 통해 빠르고 정확한 통찰력을 얻고 더 나은 데이터 중심 결정을 내릴 수 있습니다. 게다가 전통적인 방법으로는 할 수 없는 것보다 훨씬 빠릅니다.
3. 서비스 확장
사업을 성장시키는 것은 모든 신생 기업이나 소규모 회사의 꿈의 큰 부분입니다. 하지만 사업이 확장되면 운영 비용과 필요한 리소스를 포함하여 모든 것이 함께 성장합니다. 사업이 준비되지 않았다면 이는 금방 압도적일 수 있습니다.
하지만 AI가 도울 수 있는데 왜 그 모든 스트레스를 겪어야 할까요? AI 모델을 사용하면 소규모 기업은 변화에 대처하고 적응하기 위해 추가 인력이 필요하지 않습니다. 선택한 모델은 그들과 함께 확장되고 모든 것이 원활하게 실행되도록 유지할 수 있습니다.
9년에 시도해볼 만한 AI 비즈니스 모델 2025가지
1. AlaaS(AI as a Service)
AI as a Service(AlaaS)는 은행을 털지 않고도 AI를 사용하고자 하는 기업들에게 빠르게 선택지가 되고 있습니다. 이는 기업이 높은 선불 비용 없이 사용하는 AI 도구에 대해서만 비용을 지불할 수 있는 클라우드 서비스와 같이 작동합니다.
Google, Amazon, Microsoft와 같은 기술 거대 기업이 AlaaS 시장을 선도하며 다양한 산업에 맞는 다양한 고품질 AI 서비스를 제공합니다. 이러한 설정을 통해 기업은 필요할 때 AI를 활용할 수 있으며, 장기적 약속 없이도 유연성을 확보할 수 있습니다.
2. 데이터 수익화 AI 전략
AI 시스템은 종종 방대한 양의 오래된 데이터와 새로운 데이터를 생성하는데, 이를 통해 기업은 데이터 수익화 전략을 통해 수익을 창출할 수 있습니다. 이 전략에는 더 나은 고객 통찰력을 얻거나, 익명화된 데이터를 다른 회사에 판매하거나, 데이터를 사용하여 AI 도구를 훈련하고 더 나은 서비스나 제품을 만드는 것이 포함될 수 있습니다.
하지만 이 인공지능 모델에는 함정이 있습니다. 데이터 수익화는 엄청나게 수익성이 있을 수 있지만, 중요한 개인 정보 보호 및 윤리적 우려도 제기합니다. 따라서 기업은 이러한 문제를 책임감 있게 처리해야 합니다.
3. 구독 기반 모델
AlaaS와 마찬가지로 구독 기반 모델은 장기적 약속 없이 AI를 사용할 수 있는 유연한 방법을 제공합니다. 여기에서 기업은 AI 구현 비용을 관리하는 데 도움이 되는 정기 요금을 지불할 수 있습니다. 그리고 회사가 서비스 공급자가 되고 싶다면 이러한 구독에서 꾸준한 수익을 유지할 수 있습니다.
예를 들어, AI 기반 CRM 도구, 예측 유지 관리 솔루션, 생성 AI 모델, 마케팅 자동화 플랫폼은 이 기술이 어떻게 운영을 간소화하고 고객 경험을 향상시킬 수 있는지 보여줍니다. 이는 윈윈 솔루션입니다. 기업은 선불 비용 없이 최고 수준의 도구를 얻는 반면, 공급업체는 일관된 수입을 누립니다.
4. 맞춤형 AI 솔루션
기업이 개인화된 솔루션을 원할 때, 맞춤형 AI가 최고의 모델입니다. 공급업체는 전문화된 알고리즘을 만들고, 개인화된 인터페이스와 워크플로를 설계하거나, 기존 시스템과 통합하여 고객의 고유한 요구 사항을 충족하도록 맞춤형 AI 솔루션을 맞춤화합니다. 이러한 솔루션은 종종 프리미엄으로 제공되지만, 기업이 보다 효과적으로 운영하는 데 필요한 것을 정확하게 제공할 수 있습니다.
5. 상담 서비스
AI를 어디서부터 시작해야 할지 모르겠나요? 기업은 컨설팅 및 전문 서비스를 사용하여 AI 솔루션을 성공적으로 구현할 수 있습니다. 이러한 AI 공급업체는 견고한 AI 전략을 구축하고, AI 모델을 훈련하고, 올바른 데이터 인프라를 설정하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 기업은 또한 모든 것이 원활하게 진행되도록 지속적인 고객 지원을 받을 수 있습니다.
기업은 이 모델을 뒤집어 컨설팅을 제공하는 AI 제공자가 될 수 있습니다. 이러한 서비스는 고객이 AI 도입의 과제를 극복하도록 돕고 전환 과정을 더 쉽게 만들어주기 때문에 수익성이 매우 높을 수 있습니다.
6. 결과 기반 가격 책정 및 가치 창출
결과 기반 가격 책정을 통해 기업은 매출 증가나 비용 절감과 같이 원하는 솔루션의 영향에 따라 비용을 지불할 수 있습니다. 이는 소매업체가 실제 결과를 볼 때만 비용을 지불하기 때문에 윈윈 솔루션입니다. 이 AI 모델은 AI가 환자 치료를 개선하고 비용을 절감할 수 있는 의료와 같은 산업에서 매우 인기가 있어 실용적으로 적합합니다.
7. 프리미엄 모델과 프리미엄 모델
Freemium AI 모드는 도구의 기본 버전을 무료로 제공하여 기업이 더 많은 프리미엄 기능이나 사용료를 지불할지 결정하기 전에 도구를 사용해 볼 수 있도록 합니다. 이 접근 방식을 사용하면 소매업체가 도구를 먼저 테스트하고 요구 사항을 충족하는지 여부를 결정할 수 있습니다. 기업은 챗봇, 이미지 인식 API 및 언어 번역기에서 Freemium 생성 모델을 찾을 수 있습니다.
8. 플랫폼 기반 모델
플랫폼 기반 AI 모델은 매치메이킹 서비스처럼 작동하여 AI 개발자, 데이터 제공자, 사용자를 한곳에 모읍니다. 기업은 플랫폼을 사용하여 AI 요구 사항을 충족하거나 소유자가 될 수 있습니다.
플랫폼 소유자는 플랫폼에서 거래의 일부를 차지하여 수익을 올립니다. 더 많은 사람들이 가입할수록 플랫폼은 강화되어 네트워크 효과와 더 낮은 비용의 혜택을 얻습니다. Algorithmia와 Nuance AI Marketplace와 같은 AI 마켓플레이스가 훌륭한 사례입니다.
9. AI 통합 제품
기업은 제품과 서비스에 AI를 접목하여 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다. 이는 휴대전화와 자동차와 같은 일상 기기의 스마트 기능을 통해 달성하거나, 소프트웨어 프로그램에 스마트 기능을 추가하여 달성할 수 있습니다.
목표는 사용자에게 보다 개인화되고 매력적인 경험을 제공하는 것입니다. AI 강화 제품은 종종 가격이 더 비싸지만 기업이 경쟁 시장에서 두각을 나타내는 데 도움이 될 수 있습니다.
반올림
AI 인간의 지능을 대체하지는 못하지만, 지능을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다. 그렇기 때문에 인공지능을 효과적으로 활용하고자 하는 기업이라면 AI 사업 모델을 이해하는 것이 필요합니다. 이들은 더 나은 지원과 보안을 제공하는 상업적 옵션과 비교하여 사용자 정의와 비용 절감을 제공하는 오픈소스 AI의 이점을 따져봐야 할 것입니다.
또한, 확장 가능하고 비용 효율적인 클라우드 호스팅 AI를 사용할지, 아니면 데이터에 대한 더 많은 제어를 위해 프라이빗 AI를 사용할지 결정해야 합니다. 마지막으로, 비즈니스에서 데이터를 사용하는 방법, 모델을 훈련하는 방법, 운영의 투명성을 다루는 견고한 AI 정책을 추가하는 것을 잊지 마세요. 새로운 AI 시스템을 추가하려면 직원을 위한 교육 프로세스가 필요하므로 추가 비용을 처리할 준비를 하세요.
