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생성 AI 이용한 채용으로 유자격 후보자 풀 55% 확대

Adam Park — Thu, 07 Dec 2023 10:04:07 +0000

채용 팀은 를 이용해 따분하고 반복적인 작업을 줄이고 유자격 인력을 물색, 채용하는 데 드는 시간을 단축합니다. 구인, 심사, 면접, 채용, 온보딩 등 개인화된 지능형 후보자 여정을 제공하는 생성 AI를 만나보세요.

긶�쓴이: 수전 게일러(Susan Galer)

유자격 후보자와 오픈 포지션을 매칭하는 일은 생성 AI 덕분에 훨씬 더 비용 경제적으로 처리할 수 있게 되었습니다. 은 AI를 적용한 인재 몰입 앱을 개발해 채용 단위 비용을 절감하고 구직자에게 가장 중요한 휴먼 터치를 제공해 조직의 문화와 결속력을 갖도록 하고 있습니다.

“소싱에서 심사, 면접, 채용, 온보딩까지 개인화 된 지능형 후보자 여정을 제공합니다. 저희 회사의 전체 수명주기 인재 몰입 플랫폼은 개인맞춤화 된 상호작용으로 채용 전문가와 입사 후보자의 역량을 강화합니다. 조직은 유자격 인력을 보다 빨리 물색, 채용, 온보딩 할 수 있고 채용 담당자의 생산성을 제고히며 입사 지원자에게는 보다 양질의 경험을 제공합니다.”

알렉스 로젠(Alex Rosen), 센스탤런트랩(Sense Talent Labs) 공동 창업자 겸 제품 총괄

채용 팀은 생성 AI를 이용해 따분한 반복 업무를 줄이고 유자격 인력의 물색, 채용 소요 시간을 단축합니다.

센스의 고객사는 소매유통 및 숙박업, 제조 및 물류, 의료, 기술 등 전 세계 다양한 업종을 망라합니다. 로젠은 채용 소요 시간 30% 단축, 채용 단위 비용 35% 절감, 유자격 지원자 수 55% 증가 등이 기업들의 평균 도입효과라고 밝힙니다.

2024년 생성 AI 4대 트렌드: 기업용 ERP 애플리케이션 영역 | 특집 기사

는 단순히 사람들이 더 빨리 보다 효율적으로 일하도록 돕는 데 그치지 않습니다. 이 기술의 진정한 혁신 잠재력을 보여주는 여러 시장 분석 전문기관의 예측을 통해 2024년 기업용 애플리케이션 영역의 4가지 트렌드를 진단해 봅니다.

휴먼 터치를 겸비한 지능형 채용 자동화

센스는 전통적인 머신러닝(기계학습)과 생성 AI(GenAI)에 기반을 두고 구축되어 채용요청 순간부터 채용, 그 이후까지 채용 과정을 지능적으로 자동화합니다. 센스 AI 코파일럿(Sense AI Copilot)은 사업장, 근무시간, 책임, 경험 요건 및 배경 등의 세부사항을 반영해 각 오픈 포지션에 맞춘 직무 기술서와 심사 문항을 생성합니다.

“자연어를 이용해 채용 담당자는 해당 직무에 관한 정보를 간단히 제공하면 생성 AI가 잡 보드에 올릴 내용을 작성합니다. 다음으로 생성 AI는 그 역할에 맞춘 개인화된 챗봇을 즉시 생성하는데 심사 문항과 면접 일정 등 자동화된 후속 단계 등 필요한 사항을 모두 담고 있습니다. 몇 분 만에 채용 담당자는 충원해야 할 새로운 직함을 만들자마자 그 역할에 맞는 후보자를 물색하고 심사할 수 있는 완벽한 기능의 챗봇을 얻게 됩니다.”

알렉스 로젠(Alex Rosen), 센스탤런트랩(Sense Talent Labs) 공동 창업자 겸 제품 총괄

생성 AI 챗봇의 놀라운 자동화 개인화

에 내장된 센스 AI 코파일럿은 조직의 기존 지원자 데이터베이스와 신규 지원자 중에서 후보자를 물색하고 사전 심사합니다. 대화형 AI 챗봇은 지원자의 최근 직함과 사전 지정된 책임 분야에서의 경험년수, 특정 사업장에서 특정 시간대에 근무할 의향 등 직무 기술서를 토대로 중요한 질문을 던집니다. 1차 사전 심사를 통과한 후보자들은 업데이트 된 캘린더를 근거로 적절한 채용 매니저와 자동으로 면접 일정을 잡습니다.

“챗봇은 회사와 연락을 취한 모든 접점을 토대로 과거에 지원한 직무나 이력서 배경정보 등 각 후보자에 관해 최대한 많은 내용을 파악합니다. 후보자가 이미 입사 지원서 상에 제공한 내용을 반영하는 중복 질문은 없습니다. 시간 낭비 없이 챗봇은 후보자에게 새로운 정보를 얻기 위한 질문을 하므로 전체 프로세스가 빨라집니다.”

알렉스 로젠(Alex Rosen), 센스탤런트랩(Sense Talent Labs) 공동 창업자 겸 제품 총괄

생성 AI, 업무 방식의 일대 혁신 | 특집 기사

가 업종을 불문하고 파괴적 비즈니스 혁신을 초래하고 있습니다. 고용주는 직원이 AI를 효과적으로 활용할 직무 능력을 확보하도록 도와야 할 뿐 아니라 기계가 대신할 수 없는 비판적 사고, 창의적 사고 등의 직무기술도 배양해야 합니다.

직무 매칭 개인화로 회사와 후보자 모두에 도움

센스 AI 코파일럿이 완벽 자동화가 가능하도록 설계되어 있지만 기업들은 직무의 복잡성에 따라 경험을 맞춤화 할 수 있습니다. 매니저는 사람의 판단이 필요하면 언제든지 개입할 수 있습니다. 후보자를 직무 요구사항 및 기업 문화와 매칭하는 개인화는 양쪽 모두에서 일어납니다.

“저희 고객사가 데이터를 입력하면 그 조직에 가장 중요한 항목이 무엇인지에 관해 저희 챗봇을 훈련합니다. 훈련 항목은 직무 기술서뿐 아니라 직원 핸드북처럼 다른 정보도 있습니다. 입사 지원자와 나누는 챗봇의 대화 내용은 조직의 사명에서 해당 역할에 대한 복리후생 패키지까지 모든 유관 데이터를 포괄합니다. 한 번 훈련을 받고 나면 센스 코파일럿은 그 회사의 문화를 반영하는 스타일로 소통하죠. 못지 않게 중요한 부분은 입사 후보자도 회사가 자신에게 잘 맞는지 판단할 수 있도록 돕는 질문을 던질 수 있다는 사실입니다. 채용이 성사되면 챗봇은 입사자를 계속 추적하며 근무 개시일과 온보딩 업무와 팁 등 리마인더로 인력 생산성을 높입니다.”

알렉스 로젠(Alex Rosen), 센스탤런트랩(Sense Talent Labs) 공동 창업자 겸 제품 총괄

2024 HR 트렌드: AI가 이끄는 한 해��특집 기사

2024년 HR 트렌드�� 이 주도하며, AI 도입을 통한 생산성 향상,��스킬 기반 인력 관리,��하이브리드 근무 환경의 재정립이 핵심 주제입니다. HR은 AI 활용과 직원 스킬 개발로 조직의 성장과 변화에 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.

비즈니스 성장을 촉진하는 �鶹ԭ��.iO

로젠은 훌륭한 인재를 채용해 성장을 촉진한다는 주요 성장 당면과제를 기업들이 해결하도록 돕기 위해 센스를 설립한 네 명의 공동 창업자 중 한 명입니다. 센스 팀은 �鶹ԭ��의 B2B 스타트업 액셀러레이터 글로벌 네트워크 중 하나인 텔아비브 파운드리에서 데스크리스 인력관리 부문에 참여한 후 회사 확장을 경험했습니다.

“�鶹ԭ��.iO의 일원이 되어 단연코 지금껏 가장 포괄적이며 지원을 아끼지 않는 파트너 관계를 경험했니다. �鶹ԭ��와 센스는 동일한 고객 중심 전략으로 현실 세계의 문제를 해결한다는 공통점이 있습니다. 저희 솔루션이 고객 니즈를 빨리 간편하게 가장 잘 충족하도록 보장하는 방안에 대해 배웠습니다. �鶹ԭ��가 소개해 준 상당한 고객 파이프라인이 있고 계속해서 저희 회사가 가망 고객과 관계를 구축하는 과정을 도와주고 있습니다.”

알렉스 로젠(Alex Rosen), 센스탤런트랩(Sense Talent Labs) 공동 창업자 겸 제품 총괄

센스 AI 적용 인재 몰입 앱은 에서 이용하실 수 있습니다.
전 세계 B2B 기술 스타트업을 지원하는 에 관해 자세히 알아보세요.

긶�쓴이 소개

수전 게일러(Susan Galer)는 �鶹ԭ�� 글로벌 커뮤니케이션 팀의 커뮤니케이션 디렉터입니다. 활발한 글쓰기로 현재까지 저희 뉴스센터 특집 기사에 총 32편 이상의 글을 기고한 바 있습니다.

원문: , , Forbes.com

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예측 불가능한 세상의 공급망 리스크 완화 방안

Adam Park — Fri, 16 Jun 2023 06:04:42 +0000

연결된 세상에서는 작은 문제도 언제든 가치사슬 전반으로 확대될 수 있습니다. 예측 불가능한 세상에서 리스크를 줄이려면? 디지털화된 품질 관리, ESG 규제준수, 생산 추적 및 실험실 테스트를 통해 공급망 파트너들과 협업이 용이해야 합니다.

긶�쓴이: 수전 게일러(Susan Galer), 번역: 챗GPT(ChatGPT)

공급망 협업은 재료 부족, 제품 설계 결함, 생산 지연 같은 재앙적인 중단이 발생할 때까지는 경영 용어 중 하나로 간과하기 쉽습니다. 그러나 공급망 안의 조직이 문제를 신속히 발견하고 함께 조치를 취해 작은 문제부터 잠재적인 재앙까지 방지할 수 있다면 어떨까요? 이것이 의 개념입니다. 이 클라우드 기반 솔루션은 디지털화된 품질 관리, ESG 규제준수, 생산 추적, 실험실 테스트 등을 통해 공급업체와 제조업체, 브랜드, 소매업체가 힘을 모아 공급망 리스크를 줄이도록 돕는 것을 목표로 합니다.

수작업으로 수행되던 제품 검사 활동을 인스펙토리오(��Բ��𳦳ٴǰ��)로 디지털화한 후, 조직은 행정 데이터 입력 시간 평균 95% 단축, 보고서 작성 시간 100% 단축을 달성했습니다. (Getty)

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회복탄력성과 민첩성이 가장 뛰어난 공급망은 저항과 복구 그 이상이 가능하도록 설계되며,��미래의 어떤 리스크나 기회도 빨리 예측, 예상,��대응할 수 있는 프로세스와 을 토대로 구축됩니다.

“중앙화된 데이터 플랫폼에서 활동을 자동화하면 조직이 공급업체 기반과 매우 협력적인 방식으로 신속하고 전략적인 조정을 할 수 있습니다. 조직은 공급망 중단에 대해 더 민첩하고 탄력적이며, 문제 해결과 생산성 및 효율성 향상을 위해 원료, 제품 재료 및 생산 위치를 조정할 수 있습니다.”

데이빗 클라인(David Klein) 인스펙토리오의 공동 창업자 겸 사장

클라인 사장은 인스펙토리오로 수작업 활동을 디지털화한 후, 조직이 행정 데이터 입력 시간 95% 단축, 보고서 작성 시간 100% 단축을 평균적으로 달성했다고 밝힙니다. 고객은 평균 품질겶�사 ��격률을 약 8% 향상했고 일부 고객은 불량률을 평균 14% 감소싵Ӽ�습니다.

2024 공급망 트렌드: 생성 AI가 리스크 탄력성의 근간��특집 기사

불확실성을 이용해 실험하고 강력해지�� 을 가트너�� 안티프래자일 공급망이라고 정의합니다. 백신을 맞고 면역력을 키우는 과정과 비슷하죠. 리스크 탄력성을 강화하고 안티프래자일 공급망으로 나아가도록 돕�� 공급망 트렌트를 확인하세요.

품질 관리의 디지털화로 정확성과 효율성 제고

품질 관리는 자체 검사를 수행하는 공장과 시설을 방문하는 제3자 검사관 등 여러 그룹을 포함합니다. 클라인 사장에 따르면, 품질 관리 활동의 디지털화는 공급업체, 소매업체 및 기타 관계자들이 표준화된 품질 관리에 함께 작업할 수 있도록 돕습니다. 인스펙토리오�� 을 활용해 시설 위험을 모니터링하며 가치 있는 비즈니스 인텔리전스와 비용 절감을 이끌어냅니다.

“데이터 무결성을 통해 공급업체 기반을 더 잘 이해하고 성과를 벤치마크할 수 있습니다. 공장과 제품을 위험 요소로 지정하면 품질 관리를 적절하게 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 상대적으로 낮은 위험의 공장은 자체 검사를 진행할 수 있습니다. 고위험 공장은 더 엄격한 통제가 필요한 고위험 제품을 생산합니다. 시간이 지나면 리소스를 최대한 활용하고 비용을 낮추면서 품질 성과를 향상할 수 있습니다.”

데이빗 클라인(David Klein) 인스펙토리오의 공동 창업자 겸 사장

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이란 윤리적, 환경적으로 책임 있는 관행을 경쟁력 있고 성공적인 모델에 완전히 통합한 공급망입니다. 전체 공급망이 투명해야 하며 원자재 조달부터 라스트 마일 물류, 제품 반품, 재활용 프로세스까지 지속가능성 이니셔티브의 범위를 확대해야 합니다.

지속가능성 감사 피로에 대한 해결책

지속가능성 규정은 현대 공급망에도 압력을 가하고 있습니다. 중앙화된 데이터는 기업과 파트너에게 정확한 정보를 제공해 체계적인 의사결정을 돕습니다. 규제는 각 국가의 정책 결정자에 의해 지속적으로 변경되며, 공급망 전체에서 파트너 및 감사원으로 확대되고 있습니다.

“고객들은 여러 파트너 및 규제기관에 대해 동일한 데이터를 추적하고 보고하는 작업을 반복하면서 감사 피로를 경험합니다. 인스펙토리오�� ESG 관련 정보를 중앙화해 기업이 지속가능 성과 지표에 대한 종합적인 이해를 확보하고 그에 따라 조치를 취할 수 있도록 돕습니다. 이러한 데이터는 조직이 위험을 더 잘 평가하고 가치사슬 전체에 걸쳐 공급업체와 함께 교정 조치를 관리하며, 제품을 한 지역에서 상업화를 위해 다른 지역에서 생산하는 경우 규제 준수를 입증하는 데 도움이 됩니다.”

데이빗 클라인(David Klein) 인스펙토리오의 공동 창업자 겸 사장

생성 AI, 공급망의 게임체인저로 부상��특집 기사

AI는 데이터로 넘쳐나�� 에 게임체인저로 부상할 수 있습니다. 당면과제는 이 데이터를 구체적인 직무 기능이나 눈앞의 직무의 비즈니스 맥락에 맞게 활용해 반복 작업을 자동화하고 최적의 정보와 예측, 제안으로 미래 근로자의 역량을 강화하는 데 있습니다.

부티크 소싱에서 글로벌 공급망 파워까지

인스펙토리오(��Բ��𳦳ٴǰ��)의 기원은 클라인 사장이 현재 파트너와 함께 공동 창업한 라틴 아메리카 기반의 소싱 스타트업에 있습니다. 초기 스타트업이 성장함에 따라 고객들은 작업 범위에 품질 활동을 추가했습니다. 손으로 수집한 데이터가 성과 기반 지표와 연결되지 않아 비효율적임을 직접 경험한 후, 클라인 사장은 개발 팀이 품질 검사 관리를 위한 디지털 솔루션을 구축하기로 결정했다고 전합니다.

“고객들이 보고서를 일주일이 아닌 몇 시간만에 받고 원클릭으로 널리 퍼져있는 시설의 성과를 대시보드에서 볼 때, 우리는 매우 특별하고 강력한 무언가를 찾았다고 확신했습니다. 우리는 품질 검사의 디지털화 범위를 확대해 지속가능한 비즈니스와 생산을 지원하는 자동화를 실현했습니다.”

데이빗 클라인(David Klein) 인스펙토리오의 공동 창업자 겸 사장

�鶹ԭ��.iO 팀워크로 전문성 구축

인스펙토리오�� 의 소매유통 및 소비재 산업의 지속가능성 부문에 참여해 B2B 스타트업 가속기인 �鶹ԭ��.iO 파운드리의 글로벌 네트워크에 참여했습니다. 클라인 사장은 �鶹ԭ�� 전문가들로부터 얻은 실용적인 시장 진출 조언과 인스펙토리오가 를 포함한 이 회사의 솔루션과 어울릴 수 있는 대상 적용사례를 개발할 수 있는 기회에 감사했습니다.

“�鶹ԭ��.iO와의 경험이 특히 유익하고 영감을 주었습니다. 공급망의 핵심은 바로 팀워크이기 때문입니다. 단일 기업이 문제를 혼자 해결할 수는 없습니다. 인스펙토리오의 기능은 �鶹ԭ�� 시스템의 고객 구매 주문에서 품질 및 지속가능성 관련 데이터와 통합될 수 있습니다.”

데이빗 클라인(David Klein) 인스펙토리오의 공동 창업자 겸 사장

인스펙토리오(��Բ��𳦳ٴǰ��)는 에서 이용 가능합니다.

가트너, 2024년 10대 전략 기술 트렌드 제시��특집 기사

지금 소개하는 다양한 혁신은 특히 급변하는 AI 시대에 귀사의 비즈니스 목표 달성을 촉진할 수 있습니다. 목적 의식을 가지고 선별한 몇 가지 혁신을 통합한다면 귀사의 디지털 조직을 구축, 보호하고 가치를 창출하는 데 도움이 됩니다.

지능형 데이터로 공급망 회복탄력성 강화

불안정한 시장에서 공급망 관리 데이터의 투명성은 가치가 있습니다. 인스펙토리오�� 품질 및 지속가능성 관련 문제의 근본 원인과 효과적인 예방 및 교정 조치에 대한 정보를 수집한 주목할만한 데이터베이스를 구축했습니다. 클라인 사장은 이러한 데이터 인텔리전스를 비즈니스 가치 창출에 적용하는 새로운 가능성을 본다고 말합니다.

“우리는 기업이 우수한 품질, 지속가능성, 규제준수 및 생산 프로그램을 구축하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 우리의 중앙 집중형 플랫폼에서 데이터 위에 지능적인 예측과 제안을 덧붙일 수 있습니다. 실제 상황을 반영한 글로벌 공급망 관리 플레이북에서 예측적이고 처방적인 지도를 제공할 수 있는 기업의 스마트 지능형 어드바이저로 생각해보세요.”

데이빗 클라인(David Klein) 인스펙토리오의 공동 창업자 겸 사장

세계적으로 B2B 기술 스타트업을 지원하는 에 대해 자세히 알아보세요.

원문: , , Forbes.com

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AI 스타트업의 지속가능한 폐수 관리

Adam Park — Fri, 29 Jul 2022 07:46:22 +0000

깨끗한 물은 전 세계적으로 가장 높은 지속가능성 우선순위 중 하나입니다. 그만큼 산업 제조업체는 혁신 기술로 이 과제를 해결하고자 합니다. 호주의 스타트업 스트림와이즈�� AI 기반의 인텔리전스 플랫폼으로 산업용 폐수 관리의 디지털화를 앞당기고 있습니다.

긶�쓴이: 수전 게일러(Susan Galer)

깨끗한 물은 전 세계적으로 가장 높은 지속가능성 우선순위 중 하나입니다. 그만큼 산업 제조업체들은 과 , 산업용 등의 기술을 이용해 이 과제를 해결하고자 합니다. 호주에서는 라는 스타트업이 AI 기반의 인텔리전스 플랫폼을 개발해 산업용 폐수 관리 분야의 디지털화를 앞당기고 있습니다.

폐수처리 시스템의 실시간 지능형 데이터는 비즈니스 요건과 지속가능성 의무사항 사이의 간극을 해소합니다.

“광범위한 업종에서 제조업체들이 매일 수백만 리터 규모의 폐수를 처리한다”고 스트림와이즈의 아뷰데이 바르시아(Abhyuday Bhartia) 최고기술책임자(CTO)는 전합니다. “저희 회사의 여러 기기와 의사결정 인텔리전스 플랫폼을 이용해 기업은 올바른 데이터를 수집하고 큰 수고 없이 통찰을 발견할 도구를 얻습니다. 이러한 투명성의 확보로 운영 비용과 리스크를 줄이는 동시에 조직의 규제준수 역량을 개선합니다.”

스트림와이즈의 블루칩 고객사로는 식품음료(��&��;��), 광업, 화학 산업을 비롯해 지방자치단체 수자원 관리공사 등이 있습니다. 고객은 소규모 초기 프로젝트로 비즈니스 가치를 조기에 확보할 수 있고 이를 토대로 추후에 추가 개선을 추진합니다.

프로세스 비효율을 드러내 보이다

스트림와이즈 플랫폼은 고객사 시설에 있는 기계설비에 설치된 카메라와 IoT 기반 센서, 기타 계기에서 실시간 정보를 수집합니다. 이 데이터는 “디지털 트윈“이 되어 기반 대시보드에 올려 분석한 후 관련 팀원들과 액션 아이템으로 공유합니다. 사람들은 모바일 기기나 웹 브라우저로 정보에 즉시 액세스합니다.

“시스템 가동을 시작한 지 한 시간도 안되어 운영 팀들은 수질 오염 수준을 빨리 파악할 수 있고 운영 현황이 관련 규정 준수 범위를 벗어나는지 알 수 있다”고 바르시아는 피력합니다. “시간이 지나면서 알고리즘은 설비자산과 프로세스의 비효율을 산출하고 회사의 도시 산업 폐기물 계약에 따른 환경 규제준수 여부도 계산합니다.”

가장 큰 규제 요건 중에는 제조업체가 폐수처리에 사용하는 화학약품의 종류와 투입량이 있습니다. 이 문제는 비용 절감뿐 아니라 규제 준수의 문제죠.

“이 데이터를 이용해 작업자는 메커니즘과 처리 공정을 조정해 규제를 준수하고 큰 폭의 효율 증대가 가능하다”고 바르시아는 밝힙니다. “이력 데이터와 실시간 데이터로 이 플랫폼은 왓이프(what-if) 시나리오를 만들고 운영 제어 및 관리 의사결정을 자동화 할 수 있습니다. 기업은 필요하지 않은 종류나 수준의 약품을 사용 중이라는 사실을 발견하게 될 수도 있죠.”

대표 고객으로 호주 시리얼 제조업체는 불필요한 약품 사용을 줄여 폐수처리 운영 비용을 대폭 절감했습니다. 유제품 처리 공장은 산업 폐기물 처리비용을 26%, 작업자 감독은 80% 줄여 매년 총 25만 달러 이상의 절감 효과를 올렸습니다.

데이터로 운영 경비를 낮추다

‘’ 의무도 운영 효율에 좌우됩니다. 폐수처리 작업의 데이터를 감시, 분석하면서 스트림와이즈�� 광범위한 지속가능한 비즈니스 영향에 대한 통찰을 제공합니다.

“최적 효율로 작업 중인가? 합의한 세부기준에 따라 일하고 있나, 아니면 못미치고 있나? 설비는 유지보수나 교체가 필요한가? 이 모든 이슈를 이해하고 조치를 취할 때 에너지 절약 효율에도 영향을 준다”고 바르시아는 전합니다.

디지털 인텔리전스로 폐수처리 현대화

바르시아 최고기술책임자는 스트림와이즈가 디지털 서비스 플랫폼으로 이전하던 때부터 회사와 함께해 오고 있습니다. 이 스타트업의 창업자 알레스테어 로키(Alastair Lockey)는 AI가 폐수처리를 현대화할 힘을 가지고 있고, 이를 통해 비즈니스 요건과 지속가능성 의무사항 사이의 간극을 해소한다고 믿으며 바르시아도 의견이 같습니다.

“폐수처리 시스템은 비효율적이며 고유한 환경과 운영이 필요해 극도로 복잡하다”고 바르시아는 밝힙니다. “지능형 디지털화로 프로세스를 간소화하고 작업자에게 실행 가능한 통찰을 제공해 운영 목표와 예산 목표, 규제 의무사항 준수를 도울 거라는 확신이 있었습니다. 전 세계 환경과 비즈니스 양면에서 의미 있는 변화를 이끌어 낼 방대한 글로벌 잠재력이 있습니다.”

�鶹ԭ��.IO와 믿을 수 없는 지속가능성 파트너십

스트림와이즈�� 산하 에너지 및 천연자원 그룹의 일원입니다. 바르시아는 �鶹ԭ��의 직접 개발하는 제품 상용화 및 시장진출 지원에서 가치를 찾았습니다.

“�鶹ԭ��와의 제휴는 믿을 수 없는 기회였죠. �鶹ԭ��의 전문가들로부터 정말 많이 배웠습니다. 저희 솔루션을 이들 전문가가 검증해주면서 시장에서 더욱 커다란 공신력과 가시성을 얻게 되었다”고 전합니다. “와의 통합으로 전 세계 개별 수자원 관리 고객에게 지속가능성 파급효과를 함께 높이고 있습니다.”

스트림와이즈 D.I.는 에서 이용할 수 있습니다.

수질 오염의 물결을 되돌릴 신기술

지속가능한 비즈니스를 위해서는 갈수록 암담해지는 삶의 질과 인류의 생존에 관한 예측을 미연에 방지할 기술이 필요합니다. 은 전 세계 폐수의 80 퍼센트 가량이 적정 처리 없이 환경으로 되돌아 간다고 밝힙니다. 이들 전문가는 전 세계 인구의 3분의 2가 오는 2025년까지 수자원 문제로 타격을 입을 것으로 예측합니다. 하지만 이 점은 분명히 밝혔죠.

“변화는 가능합니다…인식 제고, 예방 조치 강화, 신기술을 활용한 현명한 투자로 수질 오염의 물결을 되돌릴 수 있습니다.”

긶�쓴이: , �鶹ԭ�� Global Communications 팀의 커뮤니케이션 디렉터
원문: , , Forbes.com

지속가능한 AI, 작은 데이터로 큰 성과 만들어

Adam Park — Wed, 27 Jul 2022 01:05:19 +0000

스파스 모델링 AI가 전통적인 딥러닝을 밀쳐내고 제조사와 의료 연구소의 선택을 받는 기술로 부상 중입니다. 설명 가능성, 에너지 효율, 스피드 등 현대식 품질 관리의 요구사항을 모두 충족하기 때문이죠.

긶�쓴이: 수전 게일러(Susan Galer)

AI 분야의 떠오르는 별, 스파스 모델링 AI

스파스 모델링 AI가 전통적인 딥러닝을 밀쳐내고 제품 제조업체와 의료 연구원의 선택을 받는 기술로 부상하고 있습니다. 설명 가능성, 에너지 효율, 스피드 등 현대식 품질 관리의 요구사항을 모두 충족하기 때문이죠. 독보적인 AI 기반 육안검사 솔루션을 개발한 일 본 스타트업 ��카루스()의 고객 몇 분께 물어보면 바로 알 수 있습니다.

역주: 스파스 모델링은 대부분이 의미 없는 배경이고 의미 있는 데이터는 아주 적은 수라는 희소성(��貹��ٲ�)을 전제로 하며, 안면 인식 등 머신 비전 기술에 효과적입니다.

제조사와 의료 연구소는 스파스 모델링이 전통적인 AI에 대한 효과적인 대안이라고 봅니다.

“스파스 모델링 AI를 만난 저희 고객은 놀라움을 감추지 못합니다. 저희 고객은 주로 전기차, 럭셔리 시계, 신약 발견 등 높은 품질 기준을 충족하고 보다 빠른 혁신이 필요한 기업들”이라고 하카루스의 창업자 겐신 후지와라(Kenshin Fujiwara) 회장은 전합니다. “전통적인 AI의 감추고 싶은 비밀을 저희 회사가 공략하고 데이터 수집과 훈련에 드는 높은 에너지 비용과 시간을 줄이며 지구의 자원도 절약한다는 데 무척 놀랍니다.”

환경 친화적인 설명 가능한 AI 대안

몇몇��에 따르면 전통적인 을 적용해 단일 모델을 훈련하면 자동차 5대가 전체 수명주기를 다할 때까지 뿜어내는 양 만큼의 탄소를 배출한다고 합니다. ML 알고리즘이 대량의 데이터를 아무 기준 없이 무작정 모든 세부사항을 “이해”하려 들기 때문입니다.

이와는 대조적으로 스파스 모델링은 강력한 예측 모델을 만들기 위해 수만 건의 이미지로 훈련할 필요가 없습니다. 기본적인 가정과 제한, 가설로 출발하기 때문에 스파스 모델링은 이미 알고 있는 내용은 무시해 시간을 절약합니다. 결국 컴퓨팅 시간과 에너지 소비도 줄이죠.

생산 현장에서 제조업체는 AI 모델을 훈련시키기 위해 양품과 불량 부품 샘플을 훨씬 적게 준비해도 됩니다. 결함이나 이상을 탐지하기 위한 제품 육안 검사 속도를 높이고 지속가능성도 희생하지 않죠. 연구소의 경우 스파스 모델링으로 보다 설명 가능한 AI를 얻습니다. 예컨대 신약 치료제를 탐색 중인 과학자는 화합물 반응을 보다 쉽게 구분할 수 있습니다. 일본 제약회사와의 파일럿 프로젝트에서 하카루스의 솔루션은 딥러닝 알고리즘보다 56배 빠른 성과를 냈습니다.

“스파스 모델링은 보다 적은 데이터로 고급 제품을 개발하는 정밀 엔지니어링 설비나 연구소에 이상적인 대안”이라고 후지와라 회장은 전합니다. “전기차 부품이 아주 좋은 예죠. 완전히 새로운 분야이기 때문입니다. 완성차 회사와 부품 공급업체는 적게는 20개의 이미지만으로도 신뢰할 수 있는 AI 기반 모델을 만들 수 있습니다. 극소량의 시간과 에너지만으로 딥러닝에 맞먹는 효과를 내는 거죠.”

전기차와 내연기관 차량 제조업체 외에도 하카루스의 고객은 럭셔리 상품, 화학, 생명과학 등 일본과 유럽의 여러 업종에 걸쳐 있습니다. 한 글로벌 제약회사는 신약 발견 컴퓨팅 시간을 99% 단축하고 상관관계 변화에 대한 통찰을 확보하면서 이 분야에 필수적인 설명가능성을 확보했습니다.

한 화학 및 생명과학 제품 제조사는 하카루스 AI 기술과 센서를 결합해 카복시메틸셀룰로스나트륨(CMC) 품질 검사 시간을 600% 높였습니다. CMC는 환경 친화적인 식물 추출 성분으로 리튬이온 배터리와 고급 어류 사료 등 많은 제품에 사용됩니다. 이 회사는 검사 인력과 교육훈련비를 향후 2-3년간 50% 가량 절감할 것으로 기대합니다.

AI를 지속가능한 비즈니스 혁신에 활용

하카루스는 후지와라 회장의 네 번째 스타트업으로 이 회사의 역사는 빠른 실패로 눈부신 성공을 거둔다는 창업자의 황금 기준을 반영합니다. 이 스타트업은 기반 주방용 저울을 만드는 데서 출발해 피트니스 앱으로 전환했습니다. 모두 스몰 데이터 분석에 초점을 맞췄죠. 그렇게 해서 이제는 산업과 연구소가 적은 데이터로 큰 성과를 올리도록 돕는 스파스 모델링 AI 전문기업으로 성장했습니다.

“하카루스는 일본어로 ‘측정하다’는 뜻입니다. 항상 스몰 데이터로 성과를 내는 데 초점을 맞춰 왔다”고 후지와라 회장은 밝힙니다. “대규모 데이터 세트를 모으는 일이 불가능하거나 경제적이지 않은 분야에서 스파스 모델링으로 여러 회사가 AI의 적용 효과를 얻을 수 있다고 판단했습니다.”

공통의 지속가능한 비전을 위해 �鶹ԭ��.IO와 제휴

후지와라 회장은 �鶹ԭ��의 글로벌 B2B 가속화 전문기관인 싱가포르 �鶹ԭ��.iO 파운드리의 에너지 및 천연자원 부문에 참여했습니다. 전문가의 자문과 여러 �鶹ԭ�� 고객사를 소개 받은 후지와라 회장은 �鶹ԭ��의 과 사물인터넷 전문 네트워크인 과 통합해 에 서비스를 출시할 수 있어 값진 기회였다고 발힙니다.

“�鶹ԭ��는 양사의 우순순위 업종에서 글로벌 리더로서 고객이 무엇을 찾고 있는지 저희 회사가 이해하도록 도와주었다”고 후지와라 회장은 전합니다. “저희 스파스 모델링 AI 기능이 제공하는 검사 데이터를 �鶹ԭ�� 솔루션과 통합해 조직이 을 향한 디지털화를 지속하도록 돕습니다. 이는 지속가능한 지능형 네트워크 기업 전환을 돕는다는 �鶹ԭ��의 비전을 반영하죠.”

하카루스의 고객사 대부분은 현재 일본에 있지만 유럽 지역 프로젝트와 북미 지역 기회 등 국제 시장 확장도 진행 중입니다. 블랙홀의 이미지를 최초로 만드는 데 사용된 기술로 학계에서는 이미 널리 활용 중인 스파스 모델링은 이제 보다 지속가능한 AI로 가는 길을 밝히고 있습니다.

전세계 B2B 기술 스타트업을 지원하는 에 대해 자세히 알아보세요.

원문: , , �鶹ԭ�� BrandVoice, Forbes.com

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