인공지능은 다양한 산업 분야에서 비즈니스 운영 방식을 변화시키고 있습니다. 기업은 인공 지능을 활용하여 활동을 자동화하여 보다 효율적이고 효과적인 결과를 생성할 수 있습니다. McKinsey의 2022년 기술 동향 전망 보고서는 인공 지능과 기술 산업을 넘어 확장되는 다양한 응용 프로그램을 심층적으로 살펴봅니다. AI가 상당한 영향을 미칠 주요 영역은 다음과 같습니다.
인공지능은 정밀 농업을 가능하게 하고 일부 기능을 자동화하여 농업 부문을 최적화할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 정밀 농업은 농장의 정확한 요구에 맞춰 작물 투입량을 조정하는 것을 말합니다. 인공 지능과 기계 학습은 데이터를 수집하고 패턴을 식별하여 농부들이 구현해야 할 사항과 구현해야 할 양을 가장 잘 이해할 수 있도록 지원함으로써 이를 가능하게 합니다.
팬데믹과 원격 학습으로의 전환으로 인해 학생과 교육자가 새로운 기술을 수용하게 되면서 교육 부문은 최근 몇 년 동안 극적으로 변화했습니다. 그럼에도 불구하고 AI가 학생들의 학습 방법과 그들이 받는 교육을 개선하는 데 도움이 될 여지는 있습니다. 학교 커리큘럼은 일반적으로 엄격하며 학생의 개별 학습 요구를 고려하지 않습니다. AI 구현을 통해 학생들은 자신의 학습 요구 사항과 진행 상황에 따라 보다 개인화된 학습 계획을 개발할 수 있습니다.
의료 시스템은 자동화된 병리 인식 및 데이터 적용을 통해 진단 정보를 얻을 수 있습니다. 환자는 의사의 관심과 전문 지식을 대체하기 위해 자동화된 프로세스를 원하지 않을 것입니다. 그러나 의료 부문의 인공 지능은 신기술이 어떻게 현재 프로세스를 대체하기보다는 현재 프로세스를 지원할 수 있는지 보여주는 예입니다. 데이터를 해석하고 진단하려면 의사와 숙련된 전문가가 여전히 필요합니다. AI는 단순히 의료 전문가가 업무를 보다 효율적으로 수행하는 데 도움이 됩니다.
인공 지능은 소매 및 포장 상품 산업이 소비자 소비 패턴을 이해하여 공급을 조정하고 수익을 극대화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 기계 학습은 대규모 데이터 세트를 분석하고, 패턴을 식별하고, 쇼핑객에게 맞춤형 추천을 제공함으로써 기업이 구매 데이터를 이해하는 데 도움을 줍니다.
이 데이터를 이해함으로써 판매자는 사람들이 원하는 물건으로 선반을 채울 수 있으며, 이를 통해 더 많은 매출을 달성하고 소비자 수요를 충족시킬 수 있습니다.
부동산 중개업자, 구매자, 판매자 모두 자동화된 부동산 추천의 혜택을 누릴 수 있습니다. 이는 구매자가 완벽한 부동산을 찾는 데 도움이 되고, 결과적으로 판매자는 가장 관심 있는 구매자를 찾는 데 도움이 되어 프로세스 속도를 효과적으로 높일 수 있습니다. 보고서는 또한 인공지능이 시장 분석을 돕고, 개발자가 위험과 가격 변동을 관리하고, 투자 수익을 최적화하는 데 도움을 줄 수 있다고 밝혔습니다.
위 내용은 McKinsey: 인공 지능은 이 5가지 영역에 큰 영향을 미칠 것입니다의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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