기업별 인공지능 활용 사례(아마존, 구글, 마이크로소프트, 애플, 넷플릭스)

 

기업들의 인공지능 도입 현황과 시장 규모, 발전 현황 및 동향에 대해 적용 사례를 중심으로 알아봅니다.

 

인공지능은 큰 산업입니다. 회사들은 그들의 제안을 활용하고 고객들에게 더 나은 서비스를 제공하기 위해 이 기술에 계속 돈을 투자합니다. 여느 때처럼 거대 기업들은 경쟁 우위를 확보하고 새로운 제품과 서비스를 고안하는 방법을 연구하면서 최전선에 서 있습니다. 

 

인공지능이란?

 

인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 컴퓨터 시스템으로 인간의 지능을 시뮬레이션한 것입니다.

자세한 것은 다음 링크를 확인해 보세요.

인공지능이란 무엇인가?

 

1. 아마존

 

아마존의 인공지능 활용 사례를 살펴볼까요?

 

Amazon에서는 기계 학습을 어떻게 사용합니까?
Amazon.com은 기계 학습 기반 시스템상에 많은 비즈니스를 구축하고 있습니다. ML 없이는 Amazon.com 이 비즈니스를 성장시키고, 고객 경험과 선택을 개선하며, 물류 속도와 품질을 최적화할 수 없었을 것입니다. Amazon.com은 다른 비즈니스에서도 Amazon.com 이 사용하는 것과 같은 IT 인프라를 활용하고 민첩성과 비용 혜택을 받을 수 있게 하려고 AWS를 시작했으며, 이제 모든 비즈니스에서 사용할 수 있도록 ML 기술을 계속해서 대중화하고 있습니다.

 

아마존은 인공지능과 자동화를 일찍 도입한 기업으로서, 비즈니스 효율성을 개선하기 위해 AI를 사용하는 데 항상 우위를 점하고 있었습니다. 고객 경험을 높이기 위해 AI를 활용했을 뿐만 아니라 내부적으로도 집중했습니다.

 

신제품 구매 의향이 있는 고객의 수를 예측하기 위해 AI를 사용하는 것부터 계산원이 없는 식료품점을 운영하는 것까지 아마존의 AI 기능은 고객에게 맞춤형 추천을 제공하도록 설계되었습니다. 보고서에 따르면 아마존이 도입한 인공지능 추천엔진이 전체 매출의 35%를 견인하고 있다고 합니다.

 

위에서 아래로 AI를 통합합니다.

 

아마존은 조직 곳곳에 인공지능을 활용할 수 있도록 조직 개편과 구조조정을 한 기업입니다. 현재 아마존의 추천 엔진은 도입 후 전체 매출의 35%를 견인하고 있습니다.

 

아마존이 지속적인 AI를 적용하고 있는 주요 분야 중 하나는 고객 검색 질의와 특정 제품을 찾는 이유가 무엇인지 더 잘 이해하기 위해서입니다. 전자상거래 회사가 고객에게 관련 추천을 하려면 고객이 무엇을 검색했는지 파악하는 것뿐만 아니라 고객이 왜 상품을 검색하는지 이해하는 것도 중요합니다. 맥락을 파악하면 유통업체가 고객에게 보완 품목을 추천하는 데 도움이 될 수 있는데, 아마존은 이 문제에 AI를 적용해 이 퍼즐을 풀겠다는 것입니다.

 

아마존의 인공지능 도입 현황은 창고로도 이어지고 있습니다. 창고는 점차 스마트 로봇으로 자동화되고 있습니다.

 

Amazon Worldwide Operations 팀은 주문 센터당 1-4백만 개의 제품 보관함을 가지고, 지속적으로 프로세스를 개선하고 기술을 활용하여 동일한 상자에 함께 속한 제품을 동시에 주문해야 하는지 실시간으로 판단합니다.

이 팀은 이미지를 분석하는 컴퓨터 비전 시스템을 활용하여 창고 전체에서 각 품목의 위치를 안전하게 추적합니다. 이 창고는 일반적으로 맨해튼 스타일의 그리드로 설정되며 제품 포드가 따라올 수 있는 구체적이고 구조화된 경로를 가지고 있습니다. 각 포드는 네 면 모두에 제품을 담을 수 있는 약 9줄의 선반이 있으며, 각 창고의 크기는 일반적으로 600,000에서 100만 평방피트 사이입니다.

비록 아마존은 완전 자동화된 배송 창고가 적어도 10년 이상 남았다고 말하지만, 로봇은 현재 아마존의 175개 이상의 주문 처리 센터 중 26곳에서 인간과 조화를 이루며 이 제품 포드를 운영하고 있습니다. 2003년 Amazon.com의 자회사로 설립된 Amazon Robotics가 선도하는 이행 센터 자동화는 자율 이동 로봇, 정교한 제어 소프트웨어, 언어 인식, 컴퓨터 비전, 깊이 감지, 기계 학습, 객체 인식, 댓글의 의미 이해 등의 기술을 기반으로 합니다.

이 회사는 또한 인공지능을 이용하여 고객이 구매할 것으로 예상되는 특정 제품의 개수가 얼마인지 파악하는데, 이는 제품이 어디에 비축되어 있는지를 반영하여 제품을 구매할 사람들에게 최대한 가까이 다가갈 수 있도록 합니다.

 

플라이휠 접근 방식을 사용합니다.

그렇다면, 아마존의 비밀은 무엇일까요? 그들은 어떻게 인공지능을 그들의 사업에 성공적으로 도입시켰을까요?

 

아마존은 인공지능에 플라이휠(flywheel) 접근 방식을 사용합니다. Amazon 플라이휠 또는 Amazon 선순환은 고객 경험을 활용하여 플랫폼 및 타사 셀러로 트래픽을 유도하는 전략입니다. 그것은 상품의 선택을 향상시키고 아마존은 가격 구조를 더욱 개선하여 플라이휠을 회전시키는 가격을 낮출 수 있습니다.

 

이 과정은 Amazon 내에 잘 알려져 있으며 Amazon Worldwide Consumer의 CEO인 Jeff Wilke가 설명한 바와 같이 이 아이디어는 2001년에 Jeff Bzos에 의해 처음 스케치되었으며 향후 몇 년 동안 Amazon 마케팅 전략이 될 것입니다. 그것은 아마존 비즈니스 모델 성공에 기여했습니다.

 

이는 도구 이상의 사고방식으로, 비효율성이 지배적인 업계 내에서 기회를 포착하는 방법입니다. 동시에 고객 경험에 최대한 투자하여 성장 속도를 높일 수 있도록 지원합니다.

 

플라이휠처럼, 인공지능을 사용하는 것은 시작하는 데 많은 에너지가 필요합니다. 하지만 일단 바퀴가 돌기 시작하면, 계속해서 작은 힘을 줌으로써 그것을 계속하는 것이 훨씬 더 쉽습니다.

 

인공지능은 나름의 추진력이 있고, 아마존은 그 추진력을 그 조직 안에서 계속 유지할 계획을 세웠기 때문에 그들의 노력은 결코 뒤처지지 않았습니다. 이것은 AI 노력의 최대한의 이익을 보장하는 장기적인 전략입니다.

 

아마존이 한 또 다른 큰 일은 그들의 AWS에 머신 러닝을 활용한 것이었습니다. 아마존과 AI에 관한 흥미로운 사실은 그 회사가 기술에 대해 취하는 접근법입니다. 그들은 이것을 플라이휠이라고 부르며 그것은 지속적인 지식의 저장과 회사 전체의 고른 분배를 의미합니다. 그래서 아마존은 AI를 최대한 활용하는 진정한 AI 주도형 사업이라고 할 수 있습니다.

 

2. 구글

 

구글의 인공지능 도입 현황에 대해 알아보겠습니다. 스마트폰 비서부터 이미지 인식, 번역까지 매일 사용하는 구글 서비스들 안에 수많은 AI 기능이 도입되어 있습니다. 

 

1. 구글 검색엔진: 구글의 검색 엔진의 알고리즘들은 일련의 명확한 규칙과 같았습니다. 구글의 엔지니어는 이러한 규칙을 쉽게 변경하고 개선할 수 있었습니다. 하지만 이제 구글은 검색 엔진에 딥 러닝을 활용합니다. 그리고 AI의 책임자가 검색을 맡으면서, 그 회사는 이것이 앞으로 나아가는 길이라고 믿는 것 같습니다.
2. 구글 광고: 머신러닝을 활용해 방식의 자동 입찰 시스템인 스마트 입찰을 통합합니다.
3. 구글 지도: 운전 모드는 사용자의 목적지를 예측하고 명령 없이 탐색할 수 있도록 도와줍니다.
4. Youtube: Safe Content는 머신러닝 기법을 사용하여 불쾌한 콘텐츠 옆에 브랜드가 표시되지 않도록 합니다.
5. 구글 포토: 친구와 공유할 사진을 제안하는데 인공지능(AI)이 사용됩니다.
6. Gmail: 스마트 회신에서 받은 이메일과 사용자의 스타일과 일치하는 응답을 제안합니다.
7. Google 드라이브: 스마트 스케줄링은 사용자의 기존 일정 및 습관에 따라 회의 일정을 제안합니다.
8. Google 캘린더: 빠른 액세스 기능은 성능과 사용자 환경을 향상하는 데 사용할 파일을 예측합니다.
9. 구글 번역: 번역의 유창성과 정확도를 높이기 위해 구글 신경 기계 번역이라고 불리는 인공 신경망을 사용합니다.
10. 구글 크롬: 구글 검색에서 항목을 검색하는 동안 동영상의 짧고 관련성이 높은 부분을 표시합니다. 웹 사이트의 이미지를 분석하고 시각장애인 또는 저시력을 가진 사용자를 위해 오디오 설명 또는 Alt 텍스트(사용 가능한 경우)를 재생합니다.
11. 구글 뉴스: 인공지능(AI)을 활용해 관련된 사람, 장소, 사물을 이해하고, 구글 블로그에서 설명한 것처럼 서로 어떤 관계를 맺고 있는지를 기준으로 정리합니다.
12. 구글 어시스턴트: 스마트폰 또는 웨어러블용 음성 비서로, 도착 시 항공편 상태 또는 날씨를 온라인으로 검색할 수 있습니다. 구글 어시스턴트는 당신이 이미 말한 것을 기억하고 이해하며, 시를 읽어주고, 농담을 해주고, 게임을 합니다.

 

3. 마이크로소프트

 

마이크로소프트는 AI에 크게 투자해 온 기업 중 하나입니다. 마이크로소프트는 2017년에 처음으로 회사 비전에 "인공 지능"이라는 용어를 도입하여 지능형 도구와 응용 프로그램이 운영의 핵심이라는 사실을 강조했습니다. 마이크로소프트의 인공지능 도입 현황에 대해 알아보겠습니다.

 

2023년, 최근 화제가 되고 있는 ChatGPT와 관련한 마이크로소프트의 관련 사례는 다음 링크를 참조하세요.

https://the-world-with-stocks.blogspot.com/2023/02/microsoft-and-openai.html

마이크로소프트 OpenAI, 인공지능

 

마이크로소프트 AI 앱

 

1. 마이크로소프트 365(Microsoft 365): 이 응용 프로그램을 통해 AI는 사용자가 더 나은 작성 및 디자인, Excel의 지도 및 차트 시각화, 받은 편지함 간소화를 지원할 수 있는 혁신적인 앱을 강화합니다. 이 응용 프로그램은 사무실 앱이 사용하기 쉽고 안전하며 협업이 더 용이하도록 합니다.
2. 코타나(Cortana): Cortana는 AI를 사용하여 Microsoft 365에서 자연어 상호 작용을 통합합니다. 음성 요청을 사용하여 메시지를 보내고, 일정을 확인하고, 회의에 참여하고, 작업을 추가하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 사용자가 회의 준비를 지원하는 것부터 받은 편지함을 자동으로 관리하는 것까지 사용자가 중요한 측면에 집중하고 더 많은 시간을 절약할 수 있도록 도와줍니다.
3. 마이크로소프트 다이나믹스 365(Microsoft Dynamics 365): 이 애플리케이션은 사용자의 비즈니스 프로세스를 개선할 목적으로 소비자 통찰력 및 데이터, LinkedIn 통합 및 기계 학습 및 예측 분석과 같은 지능형 인공지능 기술을 도입하는 클라우드 비즈니스 애플리케이션을 통해 사용자의 디지털 혁신을 주도합니다.
4. 빙(Bing): 이 웹 검색 엔진은 AI를 도입하여 사용자가 검색하는 것을 더 쉽게 찾을 수 있도록 합니다. 동적 웹 이해를 통해 Bing 은 복잡한 쿼리에 대해서도 빠르고 잘 구성된 응답을 제공합니다. 또한 사용자는 이미지 내에서 검색하여 보고 싶은 것을 감지할 수 있습니다.
5. 마이애널리틱스(MyAnalytics): 사용자의 작업 패턴을 분석하고 보다 효과적인 방식으로 작업하는 방법을 학습하도록 돕기 위해 AI를 도입합니다. 이 응용 프로그램은 Microsoft 365를 적용하는 방법을 기반으로 개인 통찰력을 통해 사용자의 초점, 웰빙 및 공동 작업을 향상시킵니다.
6. 파워 BI(Power BI): 이 애플리케이션을 통해 사용자 조직은 업데이트된 데이터 분석 및 통찰력을 통해 집중적이고 단호한 결정을 내릴 수 있습니다. 사용자는 각 장치에서 사용할 수 있는 세부 대시보드를 통해 비즈니스를 모니터링하고 신속한 응답을 얻을 수 있습니다.
7. 마이크로소프트 픽스(Microsoft Pix): 이것은 사진을 향상시키기 위해 AI를 사용하는 지능형 카메라 응용 프로그램입니다. 이 앱은 사용자의 베스트 샷 선택 및 향상, 초점 선명화, 얼굴 미세 조정, 문서 사진 정리 및 많은 유사한 기능에 사용할 수 있습니다.

 

마이크로소프트 AI 서비스

 

1. Microsoft Azure AI: 개발자와 데이터 과학자를 지원하도록 설계된 AI 서비스 포트폴리오입니다. 이 플랫폼은 개발자와 데이터 과학자가 AI 솔루션을 쉽게 생성하는 동시에 생산성을 높이는 데 도움이 되도록 설계된 최신 AI 도구 및 서비스를 제공합니다.  
2. Cognitive Services: 사전 구축된 서비스는 인지 능력을 갖춘 앱을 강화하여 개발자가 애플리케이션을 더욱 매력적이고 지능적으로 만들 수 있도록 합니다. 이러한 서비스는 듣고, 말하고, 검색하고, 이해하고, 가속화할 수 있는 기능을 제공하는 고품질 지능형 API입니다.
3. 애저 머신러닝 스튜디오(Azure Machine Learning Studio): 데이터 과학자 및 개발자를 위한 완전 관리형 클라우드 서비스로 데이터를 완벽하게 준비하고 사용자 지정 모델을 구축하고 교육하는 데 도움이 됩니다. 에지에서 클라우드에 이르기까지 사용자는 모든 장치를 통해 서비스에 자유롭게 액세스 할 수 있습니다.
4. Data Science Virtual Machines: Azure에서 유지 관리할 수 있는 즉시 사용 가능한 이미지를 제공하여 개발자의 시간을 절약하는 데 도움이 됩니다. 이미지는 데이터 분석, 기계 학습 및 AI 교육에 일반적으로 채택되는 주요 도구와 함께 사전 설치, 구성 및 테스트된 상태로 제공됩니다. 이러한 가상 머신은 대규모 프로젝트를 위한 주문형 탄력적 용량과 사용한 만큼만 지불하는 구조를 제공합니다.
5. 지식 마이닝(Knowledge Mining): 지식 마이닝은 혼란스러운 데이터를 처리하고 개발자가 필요한 정보를 찾는 데 방해가 되는 문제를 관리하는 데 도움이 됩니다. 지식 마이닝은 AI에 우선순위를 부여하고 기본 제공 코그너티브 서비스를 통해 Azure Search에 의해 구동되는 콘텐츠 이해 접근 방식입니다. 이 서비스는 여러 Azure 데이터 원본을 통해 데이터를 추출하고 지식을 추출하는 다양한 구성 가능한 인지 기술을 구현합니다. 그런 다음 이 지식을 구성하고 검색 색인에 보관하여 데이터를 탐색하는 동안 새로운 경험을 제공합니다.
6. 대화형 AI(Conversational AI): Microsoft는 지능형 봇의 개발을 지원하기 위해 광범위한 대화형 AI 기술을 지원합니다. 쉬운 QnA 봇이든, 채널 전반에서 원활하고 개인화된 상호 작용을 지속적으로 학습하고 유지할 수 있는 가상 에이전트이든 상관없습니다. 이 플랫폼은 기업이 사용자와 보다 자연스러운 방식으로 의사소통하는 대화형 인터페이스를 구축하도록 지원하여 탁월한 고객 경험을 생성하고 직원이 시간을 최대화할 수 있도록 지원합니다. 개발자가 자체 대화형 봇을 개발하려는 경우 플랫폼은 Azure Bot 서비스와 Cognitive Services Language API를 통해 업계 최고의 NLP 기능을 제공합니다. 이러한 언어 서비스는 앱이 화자의 쿼리의 의미를 이해하고 자연어를 통해 응답하도록 하는 데 도움이 됩니다. 

 

4. 애플

 

애플은 어떻게 인공지능을 활용하고 있을까요? 애플의 인공지능 도입 현황에 대해 알아보겠습니다.

 

우리는 세계에서 가장 많이 사용되는 가상 비서 중 하나인 시리를 가지고 있습니다. 얼굴 인식 기능이 있어 놀기도 재미있고 보안도 강력합니다. 애플도 AI를 이용해 사기를 감지하고 배터리 사용을 최적화하며 경쟁사와 대등한 경쟁자로 보입니다.

 

하지만 애플의 인공지능은 동급의 다른 기업에 비해 뒤쳐진다고 평가받습니다. 시장에 먼저 진출했음에도 불구하고 구글과 아마존은 애플의 노력을 빠르게 뛰어넘었습니다. 더 나은 알고리즘을 구축하려면 많은 데이터가 필요하고, 컴퓨터가 정보를 이해해야 하는데 애플은 경쟁사의 우위가 부족했습니다.

 

구글 검색, 지도, 유튜브, 아마존 닷컴, 에코, 파이어 TV 그리고 다른 서비스들은 많은 유용한 정보를 제공합니다. 구글 클라우드와 아마존 웹 서비스는 세계에서 가장 강력한 클라우드 컴퓨팅 네트워크 중 하나입니다. 하지만 애플의 비즈니스 모델은 하드웨어에 있습니다. 담당자들은 AI 소프트웨어 개발을 소홀히 한 것으로 보입니다.

 

애플은 CreateML 프레임워크를 iOS 기기에서 실행하고 대부분의 회사가 클라우드에서 ML 모델을 훈련하는 것에 비해 로컬로 접근한다. 개인의 프라이버시를 강조하면서요. 이러한 접근방식으로 많은 팬을 보유하고 있지만, 많은 업계 전문가들은 로컬 개발의 제약 때문에 CreateML보다는 구글의 텐서 플로우를 선택할 것으로 말하기도 합니다.

 

또한 애플은 5년 전부터 자율주행차 사업을 시작했습니다. 2014년 팀 쿡 최고경영자(CEO)는 전직 포드 기술자를 선임해 전기자동차의 개발 가능성을 타진했습니다. 이 프로젝트의 이름은 타이탄으로 타이탄 프로젝트팀이 애플 본사에서 몇 마일 떨어진 곳에 있었다고 보도되었습니다.

 

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5. 넷플릭스

 

넷플릭스의 성공의 기반에는 인공지능의 도입이 있습니다. 넷플릭스의 인공지능 도입 현황에 대해 알아보겠습니다.

 

1. 영화 추천의 개인화: A를 시청하는 사용자는 B를 시청할 가능성이 높습니다. 이것은 아마도 넷플릭스의 가장 잘 알려진 특징일 것입니다. 넷플릭스는 취향이 비슷한 다른 사용자들의 시청 이력을 이용하여 여러분이 다음에 보는 것에 가장 관심이 있을 수 있는 것을 추천하여 여러분이 월별 구독을 계속하도록 합니다.
2. 미리 보기 이미지 자동 생성 및 개인화: 기존 영화나 쇼의 수천 개의 비디오 프레임을 썸네일 생성의 출발점으로 사용하여 넷플릭스는 이러한 이미지에 주석을 붙인 다음 클릭을 일으킬 가능성이 가장 높은 썸네일을 식별하기 위해 각 이미지에 순위를 매깁니다. 이러한 계산은 당신과 비슷한 다른 사람들이 무엇을 클릭했는지에 기초합니다. 특정 배우/영화 장르를 좋아하는 사용자가 특정 배우/이미지 속성이 있는 미리 보기를 클릭할 가능성이 더 높다는 것이죠.
3. 영화 제작 장소: 영화 촬영 장소와 시기를 결정하는 데에도 인공지능을 도입해 도움이 되는 데이터 사용합니다. 
4. 영화 편집: 음성이나 자막의 싱크가 안 맞는 등 과거에 품질 관리 점검이 실패했을 때의 기록 데이터 사용해 편집 품질을 개선합니다.
5. 스트리밍 품질: 과거 데이터를 사용하여 대역폭 및 사용량을 예측하고 수요가 몰릴 경우를 예측해 더 빠른 로딩 시간을 위해 로컬 서버를 캐싱을 진행합니다.