IBM이 모든 클라우드에서 AI를 더욱 쉽게 사용할 수 있도록 한 ‘왓슨 애니웨어(Watson Anywhere)’의 혁신 내용들과 함께, KPMG, 에어프랑스-KLM 등 ‘왓슨 애니웨어’ 전략을 통해 데이터가 있는 곳에 AI를 도입하여 성공적으로 활용하고 있는 글로벌 선도 기업들의 사례를 발표했다.
AI에 대한 기업들의 관심은 계속 커지고 있음에도 불구하고, 데이터가 점점 더 복잡해지고, 데이터 준비의 부담, 전문 인력 부족, 데이터 문화 부재와 같은 여러 요인 때문에 실제 AI 도입은 아직 저조한 상황이다. 2019년 MIT 의 한 조사연구 에서 응답자 10명 중 9명이 AI가 소속 회사에 비즈니스 기회를 제공한다는 데 동의한데 반해, 2018년부터 2019년 사이에 AI(Artificial Intelligence)를 구축한 기업은 4%에서 14%로 늘어났을 뿐이다(출처: Gartner의 2019 CIO Agenda 설문조사).
오늘 발표된 특징과 기능들은 AI를 도입하려는 기업이 겪는 여러 어려움을 극복하는데 주안점을 두고 설계되었다.
왓슨 오픈스케일(Watson OpenScale) : 개인정보 보호에 관한 규정이 강화되고 AI 알고리즘의 결과 도출 방식에 대한 관심이 커짐에 따라 편향 탐지 및 설명 가능성이 매우 중요해졌다. 왓슨 오픈스케일 기술은 AI가 어떤 과정을 거쳐 결과에 도달하는지를 파악할 수 있어 이를 사용하는 고객은 AI와 그 결과를 더 신뢰할 수 있다. 이에 더해 IBM이 오늘 발표한 '드리프트 탐지(Drift Detection)'라는 새로운 기능은 현업 데이터 및 모델 학습 데이터와 모델에서 생성하는 예측을 비교, 모델의 정확도를 더 면밀하게 파악할 뿐만 아니라 모델 재학습을 간소화한다.
왓슨 어시스턴트(Watson Assistant) : 기업용 AI 어시스턴트 분야를 선도해 온 IBM은 대화형 AI 제품에 새로운 핵심 기능들을 추가하여 사용자가 자기가 사용하고 있는 클라우드에서 가상 어시스턴트를 빠르게 만들어내고, 학습시키고, 지속적으로 개선할 수 있게 했다. 예를 들어, 새로운 왓슨 어시스턴트 포 보이스 인터랙션(Watson Assistant for Voice Interaction)을 사용하면, AI 기반 어시스턴트를 고객의 IVR 시스템에 손쉽게 통합할 수 있다. 이 기능을 통해 사용자는 자연어로 질문할 수 있게 되었고, 왓슨 어시스턴트는 문자와 음성은 물론, 질문의 뉘앙스까지 인식하므로 고객에게 가장 적합한 답변을 빠르게 제공할 수 있다. 왓슨 어시스턴트는 IBM 클라우드 팩 포 데이터와 통합되어 기업의 어떤 환경에서도, 즉 사내 서버 또는 프라이빗 클라우드, 퍼블릭 클라우드, 하이브리드 클라우드, 멀티 클라우드에서도 사용할 수 있게 되었다.
왓슨 디스커버리(Watson Discovery) : IBM의 간판 AI 검색 제품인 왓슨 디스커버리는 머신러닝 및 자연어 처리 기술을 활용하여 전사적 범위의 데이터 검색을 지원한다. 새롭게 추가된 컨텐트 마이너(Content Miner) 기술은 방대한 데이터세트에서 특정 콘텐츠 유형(예: 텍스트, 이미지)을 찾을 수 있다. 매우 간소화된 설정 방법을 통해 기술을 잘 모르는 사용자도 빠르게 시작하고 실행할 수 있다.
클라우드 팩 포 데이터(Cloud Pak for Data) : IBM이 선보인 최초의 통합형 데이터 분석 플랫폼으로 오픈쉬프트 공식 인증을 취득했다. 즉, 작업을 실행하는 컨테이너가 모든 레드햇 엔터프라이즈 리눅스 환경에서, 클라우드가 프라이빗이건 퍼블릭이건 하이브리드이건 상관없이, 어디서든 호환 가능하다. 이 밖에도 1일 기준 2,500억 건 이상의 이벤트를 실시간으로 저장하고 분석하는 Db2 이벤트 스토어, 자동으로 머신 러닝 모델을 구성해주는 오토 AI 기반의 왓슨 머신 러닝 등이 추가되었다. 클라우드 팩 포 데이터는 기본 플랫폼에서 오픈 소스 거버넌스 기능도 제공한다.
오픈페이지 위드 왓슨(OpenPages with Watson) : 고객은 이 GRC(governance, risk, compliance) 플랫폼에서 운영 리스크, 정책 및 컴플라이언스, 재무 감독 관리, IT 거버넌스, 내부 감사 등을 설정하고 관리함으로써 더 생산적이고 효과적인 방법으로 리스크를 관리할 수 있다.
