2018 년에는 더 똑똑해지지는 않을 것입니다.

작년에 우리는 인공 지능 (AI), 클라우드 아키텍처 및 빅 데이터 기술이 우리가 일하고 노는 방식을 변화시키기 위해 수렴하고 있음을 관찰했습니다. 기업이 클라우드에서 데이터 중심 전략을 수용하고 인텔리전스를 경험에 구사하기 시작하면서 이러한 추세는 올해 더 뚜렷해졌습니다.

가상 어시스턴트와 같은 대화식 인공 지능에서 사용자 경험과 관련된 새로운 예측 기능에 이르기까지 클라우드 기반 기술은 계속 똑똑해지고 있습니다. 2018 년에는 클라우드 인프라, 데이터 기술 및 기계 학습과 같은 AI 기술이 발전함에 따라 새로운 아키텍처가 등장 할 것입니다. IBM, Oracle, MapR, Salesforce 등의 임원과 전문가에게 내년에 나타날 가장 큰 혁신과 트렌드를 예측하도록 요청했습니다.

1 안전한 AI 구축

“인공 지능은 약물 발견이나 커넥 티드 카와 같은 응용 프로그램에 점점 더 많이 사용되고 있으며, 이는 잘못된 결정이 내려지면 인간의 삶에 해로운 영향을 줄 수 있습니다. 많은 AI 프레임 워크는 프레임 워크가 다양한 데이터 포인트에서 학습함에 따라 많은 계산 계층이 구축되는 블랙 박스입니다. 심각한 부정확 한 결정으로 인해 심각한 문제가 발생하는 원인을 정확히 감지하는 것은 기업이 2018 년에 살펴보기 시작한 것입니다. 이는 불행히도 결국 발생할 수있는 심각한 AI 실수의 결과 일 수 있습니다. 프레임 워크가 생성하는 모든 입력과 모든 점수를 감사하고 추적하면 궁극적으로 문제를 일으킨 사람이 작성한 코드를 감지하는 데 도움이됩니다.” -Kinetica의 CTO 겸 공동 창립자 인 Nima Negahban



2 예측 지능

“2018 년을 앞두고 예측 가능한 인텔리전스를 통해 분석은 혁신이 될 것이며 의사 결정 프로세스의 모든 단계에 실행 가능한 통찰력을 제공 할 것입니다. AI 및 머신 러닝과 같은 예측 인텔리전스는 더 나은 결정을 내리는 데 더 이상 분석 도구가 아닙니다. 이기는 행동을 이끌어내는 안내 시스템입니다. 또한, 진정한 글로벌 가시성을 제공하기 위해 영업, 서비스, 마케팅 및 커뮤니티를위한 전체 회사 또는 조직에 지능형 분석 경험을 제공해야합니다. 이것이 미래의 분석입니다.”- Ketan Karkhanis, Salesforce Analytics의 GM 및 SVP



3 개의 챗봇 및 대화 인터페이스

“기업이 일상 생활을 능률화하고 개선하기 위해 AI를 구현하기 시작하면서 근본적인 변화의 시작을 보았습니다. 대화 형 인터페이스 또는 챗봇은 Amazon Alexa 및 Apple Siri와 같은 많은 제품을 통해 일상 생활에서 빠르게 일상 생활의 일부가되어 기본 활동에 소요되는 마찰과 시간을 크게 줄입니다.

가트너는 2019 년까지 기업의 40 %가 챗봇을 사용하여 자연 언어 상호 작용을 통해 비즈니스 프로세스를 촉진 할 것으로 예상합니다. 또한 챗봇 내장 기능이 2021 년까지 모든 인간 대 인간 고객 상호 작용의 30 %를 대체 할 것으로 예상합니다.

“2018 년은 챗봇이 비즈니스 소프트웨어 세계에서 폭발하여 고객 경험을 개선하고, 사용자에게 더 큰 비즈니스 목표에 집중할 수있는 시간을 더주고, 궁극적으로 고객이 제품을 사용하는 비즈니스와의 관계를 개선하는 해가 될 것입니다. 2018 년 아마존은 비즈니스 중심의 Alexa 플랫폼을 출시하고 Microsoft가 B2B 챗봇 빌딩 블록을 출시하면서 긴 마케팅 양식을 대체하고 영업 담당자가 리드를 더 빨리 검증하고 고객 서비스 프로세스를 획기적으로 간소화 할 수있는 새로운 채팅 기반 인터페이스를 시작합니다.” -Anthony Smith, Insightly의 CEO



4 자연어 처리의 약속

"Gartner는 2020 년까지 분석 쿼리의 50 %가 검색, NLP (Natural Language Processing) 또는 음성을 통해 생성 될 것으로 예상합니다. 시리 (Siri)에서 알렉사 (Alexa)에 이르기까지 사람들이 기술에 참여하고 싶어하는 방법에 대한 사람들의 기대는 변화하고 있으며 자연 언어를 사용하는 것이 일상 생활에서 보편화되었습니다. 분석의 세계에서 NLP는 사람들이 더 미묘한 데이터에 대해 질문하고 더 나은 통찰력과 의사 결정으로 이어지는 관련 답변을받을 수있게합니다. 이렇게하면 사람들이 데이터와 상호 작용하는 방식을 대폭 단순화하여 조직 전체에서 분석 사용을 확대 할 수 있습니다.”- Francois Ajenstat, Tableau의 최고 제품 책임자



5 멀티 클라우드 세계

"여러 클라우드의 채택이 점차 확산되고 있으며, 개발이 진행되는 데 어려움을 겪고있는 보안 및 규정 준수 팀에게는 더욱 복잡한 상황이 발생하고 있습니다. 추가 복잡성에도 불구하고 조직은 멀티 클라우드로 전환하여 만족할 것입니다. 가용성 및 재해 복구 요구 사항, 개발 팀의 기술 선호도 충족 또는 증가하는 클라우드 비용 관리 전략으로 사용됩니다. 또한 회사는 향후 사용을 위해 클라우드에 구애받지 않는 마이크로 서비스 및 보조 클라우드 서비스를 찾고 있습니다. " -Evident.io의 CEO 인 Tim Prendergast



6 클라우드 전쟁 분노

“Amazon에서 고객을 되 찾으려는 Microsoft의 끊임없는 행진은 이전 Microsoft 신자들의 마음과 마음을 사로 잡기 위해 계속 노력할 것입니다. Diane Greene은 Google을 엔터프라이즈 조직으로 변화시키고 있습니다. 구글 클라우드는 소프트웨어 회사와 디지털 네이티브를 무너 뜨렸다. 다음으로 일부 포춘 500 플레이어를 추월합니다. IBM은 계속 곤경에 빠질 것이지만, 알리바바 클라우드 (Alibaba Cloud)와 같이 중국 시장에서 미국 시장에 진출 할 것으로 예상되는 중국 선수 중 한 명이 경쟁 할 가능성이 높다고 생각합니다.” -Mesosphere의 CMO Peter Guagenti



7 ML은 유행에서 생산으로갑니다

“더욱 많은 기업이 실제 비즈니스 가치 측면에서 머신 러닝 시스템의 이점을 누리기 시작함에 따라 머신 러닝은 일반적이지 않은 비즈니스 부분으로 인식 될 것입니다. AI는 계속해서 많은 호응을 얻을 것이지만, 다른 분야의 많은 기업에 귀중한 통찰력을 제공하는 훨씬 더 광범위한 머신 러닝 접근법이 될 것입니다. 사람들은 도구보다 문제에 더 집중할 때 가장 성공적인 시스템이 발생한다는 것을 알 것입니다. 학생들은 질문의 정확한 틀을 잡고 현실적인 목표를 세우고 적절한 규모의 데이터에 액세스 할 수 있으며 기계 학습 결과를 행동으로 전환 할 현실적인 계획을 세울 수있을 것입니다. " -MapR 최고 애플리케이션 설계자 Ted Dunning



8 가지 데이터 혁신이 티핑 포인트에 도달

"컨테이너 및 서버리스 컴퓨팅을 기반으로하는 마이크로 서비스 아키텍처는 앱을 구축 할 수있는 속도와 오늘날 AI, 블록 체인 및 머신 러닝과 같은 가장 경쟁적인 기술에 연결하는 방법에 혁명을 일으켰습니다. 2018 년에는 이러한 기술이 채택 될 것입니다. 초기 채택에서 모든 규모의 산업 및 기업에 걸쳐 복잡하고 생산 준비가 된 앱에 대한 사실상의 표준이 될 것이며, 그 결과 여러 시스템에 걸쳐 운영 될 수있는 성숙한 앱의 개발이 향상 될 것입니다, 팀 및 데이터 스트림. " -Jason McGee, IBM 연구원, IBM Cloud 부사장 및 CTO



중력의 중심지 인 9 개의 빅 데이터 시스템

“과거에는 빅 데이터와 그 주위에 구축 된 프로젝트가 분리되어 왔으며, 대부분의 경우 기존 시스템을 가장 잘 보완하는 특수 프로젝트 나 실험이있었습니다. 이제 빅 데이터는 필수 자산이되고 있으며 기업은 데이터 중심 문제로 전환하고 있습니다. 이러한 변화는 자연스럽게 빅 데이터 시스템이 운영 및 분석뿐만 아니라 데이터 크기, 스토리지 및 액세스 측면에서 기업의 중심이되었습니다. 그 결과, 더 많은 기업들이 사일로를 분해하는 글로벌 데이터 패브릭을 구축하여 다양한 소스의 데이터에 액세스하고 진정한 멀티 테넌트 시스템의 계산에 액세스 할 수있는 방법을 모색 할 것입니다. " -MapR 최고 애플리케이션 설계자 Ted Dunning



10 AI, 기업에서 자리를 잡다

“인간이 인식하고 주변 세계에 반응하는 방식을 복제하고 능가하는 인공 지능의 중심 교리가 혁신의 초석이되었습니다. 모든 산업과 조직에서 데이터가 확산되면서 AI 혁명이 가속화되어 기술 제공 업체는 적응 형 학습 및 치유 기능으로 응용 프로그램을 강화할 수 있습니다.

“AI는 여전히 기업에게 참신한 것입니다. 비즈니스 프로세스는 항상 방대한 양의 데이터를 만들어 냈지만 이제는 기업에서만 AI 및 기계 학습을 사용하여 구조적 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 모두 이해하고 컨텍스트 화하고 진정한 가치를 추출 할 수 있습니다. 기업의 경우 AI는 본질적으로 디지털 Soothsayer입니다. 미래를 효과적으로 예측하고 패턴과 추세를 분석하여보다 효과적인 마이크로 초 구매 권장 사항을 제공하고 귀중한 통찰력으로 다음 단계 조치를 강화할 수 있습니다. 2020 년까지 도메인 전문가와 데이터 과학자가 AI를 기존 제품에 포함시켜 기능을 확장하고 차별화 할 수있을 것으로 기대합니다.”- Oracle의 클라우드 플랫폼 및 미들웨어 부문 수석 부사장



11 가지 GDPR 처벌

“2018 년 5 월 25 일, 일반 데이터 보호 규정 (GDPR)이 시행됩니다. GDPR은 EU 내 개인의 데이터 보호 및 배포를 강화하고 통합하기위한 법적 프레임 워크를 제공합니다. 이 규정은 EU 시민을 보호하지만 EU의 고객 또는 직원에게 서비스를 제공하는 모든 회사에 적용되는 전세계 조직에 영향을 미치며 개인 데이터를 처리, 저장 및 보호하는 방식에 대한 책임은 비즈니스에 있습니다. 최대 벌금은 2 천만 유로 또는 글로벌 연간 수입의 4 % 중 큰 금액입니다. EU는 처음 처벌을받는 회사 중 하나를 예로 들어 GDPR을 심각하게 받아 들여야한다는 메시지를 보낼 수 있습니다.

“첫 번째 회사는 세대 이름이 아니지만 GDPR 이외의 지역에서는 규정을 준수하지 않는 것으로 알려져 있습니다. 이러한 처벌이 전 세계적으로 널리 퍼지면서 다른 회사들도 GDPR 준수 계획을 추진해야합니다.”- Brendan O'Connor, ServiceNow CTO



12 데이터는 모두를 지배 할 것이다

“지난 몇 년 동안 Cloud 1.0은 대규모 클라우드에서 발생하는 컴퓨팅에 관한 것이 었으며 오늘날 우리가 경험하고 계속 발전 할 Cloud 2.0은 데이터에 관한 것입니다. 여기에는 서비스, 분석 및 기계 학습 시스템과 같은 데이터 이동 및이를 지원하는 도구 및 서비스가 포함됩니다. 전 세계의 모든 회사는 데이터 회사 (알고 있든 없든)이며, 2018 년에는 회사가 데이터 사용 방법을 알고있는 한 회사 데이터의 전송 및 상승이 가장 큰 자산이 될 것입니다. -GitHub 기술 SVP 제이슨 워너



13 더 예측

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