모든 회사의 거의 절반이 기계 학습을 배포했습니다

머신 러닝 (ML)이 주류가되는 것에 대해 우려가 있거나 관심이 있다면 HR (HR) 및 IT 자산 관리 회사 인 ServiceNow를 대신하여 최근 옥스포드 이코노믹 스 (Oxford Economics)의 설문 조사에 관심을 기울여야합니다. 11 개국과 25 개 산업에서 500 명의 CIO (Chief Information Officer)를 대상으로 실시한이 보고서는 49 %의 기업이 이미 기존 비즈니스 프로세스를 개선하기 위해 ML을 사용하고있는 것으로 나타났습니다.

설문 조사에 참여한 500 명의 CIO 중 200 명은 이미 파일럿 단계를 넘어 일부 용량으로 ML을 배포하기 시작했다고 말했습니다. CIO는 자동화를 도입하여 판단 할 때 사용자 오류와 오류를 제한하기를 희망합니다. CIO의 거의 70 %는 기계에 의한 결정이 인간의 결정보다 더 정확할 것이라고 말했다. 설문 조사에 따르면 오늘날 CIO는 주로 ML을 사용하여 반복 작업 (68 %)을 자동화하고 복잡한 의사 결정 (54 %), 데이터 패턴 인식 (40 %) 및 이벤트 간 연결 (32 %)에 중점을두고 있습니다.

ServiceNow의 CIO 인 Chris Bedi는 "ML에 대해 너무 많이 듣는 이유 중 하나는 회사를 경쟁 업체와 분리시키는 생산성의 물결이기 때문입니다." "더 빠르고 더 나은 결정을 제공합니다. 인간에게는 편견이 있고 알고리즘에는 없습니다."

Bedi는 ERP (Enterprise Resource Planning), 재고 관리 및 공급망과 같은 산업에서 ML의 잠재력이 크다고 말했다. 설문 조사에 참여한 CIO의 41 %는 현재 ML을 배포하지 못하게하는 주요 문제로 기술 부족을 지적했습니다. 반대로 CIO와 그 회사의 16 %만이 ML을 수용 할 수있는 인력 규모와 역할 변경 계획이 있습니다.

ML과 채용

옥스포드 이코노믹 스 조사에서 발표 된 수치는 경영 컨설팅 회사 인 맥킨지 앤 컴퍼니 (Mcinsey & Company)의 보고서와 달리 단기 전망이다. 그들의 보고서는 오늘날의 작업 활동의 절반이 다양한 요인에 따라 2035-2055 년 자동화로 대체 될 수있을 것으로 예상했다. 이 회사의 보고서는 800 개 직종에 걸쳐 2, 000 개의 작업 활동을 분석했으며 궁극적으로 자동화 될 수있는 작업에 거의 2.7 조 달러의 임금이 지출되는 것을 발견했습니다.

Bedi는“ML은 사람들의 역할을 바꿀 것입니다. "나는 사람들의 일자리를 빼앗아 ML에 가입하지 않습니다; 그것은 사람들의 일자리를 바꿀 것입니다. 사람들의 결정을 자동화하여 사람들을 자유롭게 할 것입니다. 새로운 일자리가 창출 될 것입니다."

Bedi는 순위와 파일을 유지하면서 ML을 활용하여 수익을 향상시키는 열쇠는 현재 직원 기술 세트를 바꾸고 ML 기능을 관리하기 위해 새로운 인재를 고용하고 있다고 말했다. Bedi는“인재는 큰 문제입니다. "데이터 과학자는 가장 뜨거운 직업 중 하나가되어야합니다. 우리는 3 년 동안의 인재 및 기술 로드맵이 무엇인지 살펴 봐야합니까? 그리고 그러한 기술을 구축하는 데 정말 목적이 있어야합니다. 직원을 훈련시켜야합니다. 또한 그 재능에 대한 대체 출처를 찾아야합니다."

Bedi는 고용주에게 ML 기반 프로세스를 활용하기 위해 직원을 고용하고 훈련시킬 것을 촉구했습니다. 인간이 신뢰할 수있는 데이터를 생성하고 올바른 결정을 내릴 수있는 ML의 능력에 익숙해지면 업계는 인간 감독에 따라 기계 의사 결정을 전환 할 것이라고 말했다.

늦은 어댑터 딜레마

옥스포드 경제 조사는 "퍼스트 무버"로 간주되는 50 개 회사를 격리시켰다. 설문 조사는 향후 몇 년간 ML이 어떻게 그리고 어디로 발전 할 것인지를 결정하기 위해 이들 회사의 비즈니스 프로세스 및 인재 전략을 연구했습니다. 이 연구에 따르면 퍼스트 무버는 인간이 기계를 다루는 방식에 초점을 맞추기 위해 직무 설명을 재정의 할 가능성이 높으며 ML 기술 개발 및 사용에 초점을 맞춘 전문 팀을 개발할 계획을 세웠습니다. 다른 회사와 달리이 회사는 향후 프로세스에 대한 로드맵을 개발하여 오류를 포착하고 데이터 정확성을 보장 할 가능성이 높습니다.

불행히도 다른 보고서에 따르면 조직의 규모가 작을수록 (그리고 조직의 자원이 적을수록) ML 물결에 대비할 가능성이 적습니다. Bluewolf (IBM 회사)의 최근 연구에 따르면 중소기업의 33 %만이 향후 12 개월 이내에 인공 지능 (AI)과 ML에 투자 할 계획이었습니다. 이는 이미 기술에 투자 한 대기업의 30 %와 향후 12 개월 이내에 투자를 시작할 계획 인 44 %와 대조적입니다. 이는 전체 소기업보다 총 74 % 또는 20 % 더 높습니다.

"우리는 여행의 초기 단계에있다"고 Bedi는 말했다. "사람과 공격적인 기업은 그렇지 않은 기업과 분리 될 것입니다.이를위한 행동이 필요하다고 생각합니다. 기대고있는 기업은 경쟁에서 벗어나기 시작할 것입니다. CIO는 가까운 시일 내에이를 추진할 것입니다."