미국의 시장조사기관인 인사이트츠(Analytics Insights)사는 2021년 주목할 인공지능(AI) 10대 트랜드를 발표하였습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.


1. IPA(지능형 프로세스 자동화) 추구


Fortune 500대 기업 중 약 25%가 지능형 프로세스 자동화(IPA)에 투자하고 구현하기를 원한다고 조사되었습니다. IPA는 RPA의 사촌으로도 불리는데 인공지능을 이용하여 특정 작업을 자동화시킵니다. 머신러닝 알고리즘을 통해 더 많은 데이터를 구별해낼수록 더 많은 데이터를 인식, 지능적인 처리를 하게 됩니다. 광학문자인식(OCR) 기술은 AI가 기존 RPA와 함께 작동하면서 스캔된 문서에 저장된 비정형 데이터를 읽어내는 대표적 사례입니다. 2021년에는 인공지능을 이용한 지능형 프로세스 자동화를 통해 더 많은 놀라움을 목격할 수 있을 것으로 예상됩니다. 


2. AI 지원 칩(chip) 성능 향상


AI 지원 칩 시장규모는 지난 2018년 66억3800만 달러(약 7조8800억 원)에서 엄청나게 성장해 오는 2025년에는 911억8500만 달러(약 108조2400억 원)에 이를 것으로 예상됩니다. AI를 가동하는 칩은 물체 감지·컴퓨터 비전·얼굴인식·자연어처리와 같은 영역을 더 빠르게 처리하기 위한 애플리케이션이 될 것으로 예측합니다. 엔비디아(NVIDIA), 퀄컴(Qualcomm) 및 AMD과 같은 업체는 애플리케이션 성능을 향상시킬 AI 지원 칩(Chip)을 현재 만들고 있으며, 특히 퀄컴은 고급 모바일 게임 개선을 위한 AI 칩인 Snapdragon 732G를 출시하였습니다.


3. 데이터 고속도로 진화(The Evolution of Data Highways)


데이터는 2021년에도 비약적으로 성장할 것으로 추측됩니다. 기업이 경쟁력을 유지하기 위해서는 고급 정보를 분석하고 동적 비즈니스 모델을 받아들여야만 합니다. 따라서 인공지능 시장에서도 데이터 전문팀을 구성하여 경쟁력 제고를 위한 부문에 주목할 것으로 전망됩니다. 



4. 사이버 보안 및 데이터 침해에 대응하는 AI(AI for Cybersecurity and data breaches)


앞으로 데이터 접근은 더 쉬워지며, 해킹이나 피싱 공격 역시 마찬가지일 것입니다. 이런 가운데 2021년 AI와 고급 예측 알고리즘이 사이버 보안에서 결정적 역할을 할 것으로 전망됩니다. AI는 기업 사이버 보안 조치를 강화하도록 하는 동시에 사이버 범죄 예방에 기여할 것입니다. AI 기반 사이버 보안은 보안 방어 침해 및 민감한 데이터 손상 발생 이전에 경보를 발생시키기 위해 사악한 패턴을 따르는 디지털 활동이나 거래를 탐지하는 데 사용될 것입니다.


5. (AI와 협업하는)하이브리드 업무인력 출현(The emergence of a Hybrid workforce)


코로나19 팬데믹(세계적 대유행) 이후 유행병은 줄어들고 조직은 RPA 분위기에 편승하게 될것입니다. 즉, 인지 AI 및 RPA를 신속히 구현해 대량의 반복 작업을 처리할 수 있게 됩니다. 점점 더 많은 사용 사례가 등장함에 따라 현대의 업무 공간은 하이브리드 인력 환경으로 전환될 것이며, 사람들은 자동화 봇과 협업할 것입니다. 이미 아마존 알렉사, 애플 시리 및 기타 디지털 비서들과 함께 일하기 시작했습니다. 



6. 비즈니스 처리를 위한 AI 기반 모니터링(AI-based monitoring for business processes)


하이퍼 자동화는 인지자동화 프로젝트와 결합되면서 기업에 더 많이 투입되게 될 것입니다. 이는 비즈니스 프로세스가 실시간 작동방식을 재정의하는 AI 지원 도구를 통합할 수 있도록 도와줄 것입니다. AI기반 프로세스 및 콘텐츠 인텔리전스 기술은 2021년부터 수년 간 디지털 작업자에게 자연어·추론·판단·컨텍스트 설정·데이터 기반 통찰력 제공 자동화를 위한 필수 기술을 제공할 것입니다.



7. 자동화 기계학습 및 데이터 과학자 부상(Automated machine learning and the rise of Data Scientists)


조직들이 자동화된 기계학습(머신러닝)으로 전환하면서 조직내 비전문가도 기계 학습 알고리즘과 기술을 사용할 수 있게 됩니다. 시민 데이터 과학자들에게도 길을 열어준 구글 클라우드 오토ML(AutoML)같은 소프트웨어(SW)툴은 앞으로 더 대중화 될 것입니다. 이러한 툴은 데이터 기반 기업이 기계 학습의 복잡한 워크 플로를 자세히 알지 않고도 필요에 따라 사용자에 맞춤화할 수 있도록 도움을 줍니다. 대다수 기업들은 모든 비즈니스 프로세스에서 실제 실험을 구현하고 아마존웹서비스(AWS)와 같은 AI 툴용 클라우드 서비스 제공 업체에 초점을 맞추게 될 것입니다.



8. 양자 AI(Quantum AI will rise with Qubits)


기업들이 ‘양자 우월성의 성배’를 깨고 슈퍼 컴퓨터에 배치된 양자를 정량화할 수 있습니다. 지금까지 구글이나 IBM이 개발한 기기들은 기업이 양자 컴퓨팅 연구 결과에 대한 답을 제공하는 데 도움을 줄 강력한 컴퓨터의 문을 열었습니다.



9. 개인화 된 대화형 AI(Personalised Conversational AI)


자연어 처리(NLP)는 기계에 의해 인간의 말을 더 밀착해 이해하기 위해 개인화될 것으로 전망됩니다. 챗봇은 인간의 의도를 더 잘 이해하고 사용자 질문에 대한 심층적 솔루션과 분석을 제공할 것입니다. (*현재 한국에서 챗봇이 가장 많이 사용되는 곳은 금융권과 컨택센터(콜센터)입니다.)


10. 사물인터넷(IoT)과 AI 결합(The confluence of the Internet of Things with AI)


기술의 천국에서 AI와 사물인터넷(IoT)이 결합됩니다. 이 두 기술이 함께 배치되면서 실행 가능한 통찰력을 얻을 수 있는 새로운 시대가 열릴 것입니다. 센서 기반 AI는 제조업에서 이른바 ‘예측 가능한 유지 보수’를 더 일반적인 것으로 만들어 줄 것입니다. 구글 자회사 네스트와 같은 스마트홈 기기(*스마트 온도조절기, 가스센서, 방범기기)는 점점 더 인기를 얻게 될 것입니다.