분석 회사인 SAS는 의료, 소매, 정부, 사기, 데이터 윤리 등의 전문가들에게 질문했습니다. 올해 우리 모두가 직면하게 될 트렌드에 대한 예측은 다음과 같습니다.
호기심은 탐나는 직업 기술이 된다
“Curiosity는 기업이 직업 만족도 향상에서 보다 혁신적인 작업장 창출에 이르기까지 중요한 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 호기심 많은 직원들은 사직 기간 동안에도 전반적인 유지율을 높이는 데 도움이 되기 때문에 호기심은 2022년에 가장 인기 있는 직무 기술이 될 것입니다.” [산업 전반에 걸쳐 전 세계 관리자를 대상으로 설문조사를 실시한 SAS Curiosity@Work 보고서 참조] – Jay Upchurch, CIO
COVID는 AI 모델을 다시 작성합니다
“팬데믹은 예상되는 비즈니스 궤적을 뒤집고 과거 데이터와 합리적으로 예측 가능한 패턴에 의존하는 머신 러닝 시스템의 약점을 드러냈습니다. 이를 통해 기존 분석 팀에 대한 투자와 신속한 데이터 발견 및 가설 수립을 위한 기술에 대한 투자를 강화해야 할 절박한 필요성이 확인되었습니다. 합성 데이터 생성은 기업이 2022년에 계속되는 역동적인 시장과 불확실성에 대응하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.” – Brett Wujek, 분석 수석 제품 관리자
사기꾼은 공급망 문제를 악용합니다.
“공급망 사기가 새로운 것은 아니지만 진행 중인 전염병이 계속해서 모든 것을 혼란에 빠뜨리기 때문에 2022년에는 전 세계적으로 주요 도전 과제가 될 것입니다. 기업은 대체 공급원을 찾기 위해 급하게 공급망에 대한 위험 관리를 덜 강조했습니다. 사기꾼과 범죄 조직은 이러한 상황을 악용할 기회를 놓치지 않습니다. 공급망 분석은 조직이 한편으로는 지속성과 생존 사이의 균형을 유지하고 다른 한편으로는 위험 관리와 사기 방지 사이의 균형을 유지함에 따라 혁신을 주도할 것입니다. – Stu Bradley, 사기 및 보안 인텔리전스 수석 부사장
수요 신호는 공급망을 구출하는 데 도움이 됩니다.
“소매업에서는 2022년까지 더 많은 낮은 재고, 높은 수요 및 '재고 부족'이 예상됩니다. 매장 직원에서 재고 관리인, 트럭 운전사에 이르기까지 인력 부족은 2022년에 또 다른 도전이 될 것입니다. 소비자는 더 긴 매장 대기 시간에 대비해야 합니다. 전반적으로 2022년의 뉴 노멀에서 성공한 소매업체는 분석을 능숙하게 사용하여 공급망 정보와 소비자 수요 신호를 포착하고 읽은 다음 공급망 결함과 변화하는 고객 선호도에 신속하게 대응할 것입니다.” – Dan Mitchell, 글로벌 소매 부문 이사
분석은 질병 발생을 예측합니다.
“우리는 이미 존재하는 것을 찾는 것에서 다음에 일어날 일을 예상하는 것으로 옮겨가야 합니다. 우리는 질병이 어디에서 왔으며 어떻게 진화하는지 알고 있지만 그러한 변화가 언제 일어날지는 모릅니다. 우리는 인간 건강에 대한 미래의 위협을 식별하는 데 중요한 이러한 질문에 답하기 위해 분석을 계속 사용해야 합니다.” – Meg Schaeffer, 전염병학자
COVID는 임상 연구의 중심에 데이터를 둡니다.
“COVID-19가 임상 시험 및 연구에 미치는 장기적인 영향에 대해 많이 언급되었는데, 이는 종종 더 분권화되기 때문입니다. 그러나 진정한 판도를 바꾸는 것은 환자 등록 속도를 높이고, 완전한 임상 의약품 공급망을 보장하고, 구조화 및 비구조화 정보의 유입으로부터 임상적으로 의미 있는 연구와 개인화된 결과를 생성하기 위한 규제 등급 분석의 중요한 역할입니다. 임상의가 진료실에서 생성된 정보 외에 원격 정보에 점점 더 의존하고 있기 때문에 디지털 건강 분석 및 AI에 대한 의존도는 계속 높아질 것입니다.”– Mark Lambrecht, EMEA 및 APAC 보건 및 생명 과학 실무 이사
가축 모니터링으로 질병 확산 방지
“축산업의 질병 발병이 지속되고 있습니다. 이것은 앞으로 더위 스트레스, 홍수 및 가뭄을 통해 새로운 질병의 확산을 방지하기 위해 가축 모니터링 솔루션이 더 많이 채택될 수 있는 기회로 이어질 것입니다. COVID-19는 특히 호텔 및 케이터링 비즈니스 전반에서 동물 제품에 대한 수요를 감소시켰지만 동물 건강 및 복지를 선호하는 새로운 이니셔티브에는 유사한 모니터링 솔루션이 필요합니다." – Sarah Myers, Horizon 산업 및 부문의 수석 제품 마케팅 관리자
AI와 데이터 활용 능력은 허위 정보와 싸우다
“연구에 따르면 거짓 뉴스는 진실보다 사람들에게 더 잘 전달될 수 있습니다. 미래에는 진실에 대한 가시성을 제공하는 데 도움이 되는 인기 있는 플랫폼의 배경에서 실행되는 분석과 AI의 조합이 필요할 것입니다. 그러나 강력한 알고리즘으로는 충분하지 않습니다. 우리는 모든 사람이 허구에서 진실을 감지하는 데 도움이 될 미디어 및 데이터 활용 능력을 계속해서 구축해야 합니다.” – Jen Sabourin, 선임 소프트웨어 개발자, 기업 사회 혁신 및 브랜드
데이터 가시성은 대중의 신뢰를 향상시킵니다.
“정부는 세 가지 방식으로 데이터를 더 잘 사용하는 데 필요한 구조적 변화를 해결해야 합니다. 데이터를 공유할 수 있는 속도. 이러한 변화를 주도하기 위해서는 인력 투자와 입법 조치가 필요합니다.” – Tara Holland, 공공 부문 마케팅 정부 산업 책임자
AI 윤리 표준 통합 시작
“규제/입법 기관, 그리고 중요하게는 업계에서도 주도하는 AI 프레임워크 및 표준에 대한 관심이 증가할 것으로 예상합니다. 미국에서 사실상의 표준을 가질 가능성은 없지만 유럽 연합 및 동남아시아와 같은 다른 지역의 회사들은 AI에 대한 공통 접근 방식을 중심으로 통합하기 시작할 것입니다.” – Reggie Townsend, 데이터 윤리실무 이사
