문서 번호 #US46924020 ©2020 IDC. www.idc.com | 2페이지
IDC Executive Summary | 기계 학습 개발을 가속화하여 더욱 빠르게 지능형 애플리케이션 구축
소개
요즘 조직들은 지난 50년 동안 발생한 적이 없었던 초유의 상황을 경험하고 있습니다.
코로나19의 대유행으로 비즈니스 상황이 급변함에 따라 불과 6개월 전만 해도 상상조차 할
수 없었던 속도로 디지털 혁신을 추진하고 프로세스를 재편하고 있습니다. 기업은 이러한
디지털 혁신과 프로세스 재편을 성공적으로 구현하기 위한 방법으로 고객, 주주 및 직원들에게
더 나은 가치를 제공하기 위해 노력하고 있습니다. 구체적으로는 매출을 늘리고, 비용을
절감하고, 비즈니스 프로세스를 간소화하고, 고객을 더 잘 이해할 수 있는 방법을 모색하고
있습니다. 조직에서 디지털 혁신을 실현하는 데 사용할 수 있는 핵심 기술이 바로 AI(인공
지능), ML(기계 학습) 및 DL(딥 러닝)입니다. IDC 조사 결과에 따르면 이러한 상황에 따라
대다수 조직은 배포 과정을 더욱 가속화하고 POC(개념 증명)보다는 ROI(투자 수익률) 확보에
주력하는 AI 프로젝트를 추진하고 있습니다.
AI/ML/DL 기술을 고객에게 가까이 다가가고, 비즈니스 프로세스를 개선하고, 비용을 절감할
수 있는 효과적인 메커니즘으로 보고 있습니다. 경영진과 이사회뿐 아니라 고객들도 새로운
컴퓨팅 방식을 활용하려고 함에 따라 조직, 데이터 과학자, 개발자의 부담이 증가하고
있습니다. 대부분의 새로운 기술과 마찬가지로 ML/DL의 성공적인 구현은 관련 인력,
프로세스 및 기술에 좌우됩니다. 전통적으로 새로운 기술 솔루션에는 기술의 최첨단을 걷고자
하는 날카롭고 의욕적인 개발자가 필요합니다. AI를 사용해 새로운 지능형 애플리케이션을
만들려면 상당한 시간과 에너지가 소요될 뿐만 아니라 유의미한 ML/DL 솔루션을 개발 및
배포하려면 숙련된 개발자가 필요합니다.
IDC Executive Summary에서는 이러한 초기 기술과 관련된 트렌드를 살펴보고
AWS(Amazon Web Services)와 같은 공급업체에서 어떻게 ML/DL용 서비스 및 도구를
개발하여 데이터 과학자와 개발자가 ML/DL 모델을 더욱 쉽고 빠르게 배포할 수 있도록
지원하는지 알아봅니다.
기계 학습 개발을 가속화하여 더욱
빠르게 지능형 애플리케이션 구축
후원:
Amazon Web Services
작성자: David Schubmehl
2020년
11월
하이라이트
2021년까지 AI 애플리케이션
관련 예상 지출액:
630억 달러 이상
2023년까지
예상 지출액:
960억 달러 이상
2025년까지
신규 엔터프라이즈
애플리케이션 릴리스 중
임베디드 AI 기반 기능, 추천
또는 자문을 포함할 것으로
예상되는 릴리스 비율
90% 이상
