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시장보고서
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인과 AI가 제조업의 ＂두뇌 유출＂을 완화하고 고급 의사결정을 촉진하는 방법How Causal AI Can Help Mitigate the Manufacturing "Brain Drain" and Fuel Advanced Decision-Making |
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이 IDC Perspective에서는 인과 AI를 통해 성공을 거둔 조직들의 사례를 통해 조직이 경쟁 시장에서 이 혁신을 어떻게 활용할 수 있는지에 대해 알아보고자 합니다. 예를 들어, 인력 풀의 불안정성에 어떤 영향을 미칠 수 있을까요? 기업의 고유한 지식 기반을 활용하여 의사 결정 속도에서 경쟁사보다 우위를 점하려면 어떻게 해야 할까요? 그리고 이러한 인과 모델을 구현하고 관리하는 것은 얼마나 어려울까요? 머신러닝과 제너레이티브 AI 영역에서 인공지능(AI)의 환상적인 기능에 대해 많이 들어봤지만, 매우 빠르고 정확한 자동 추론과 의사 결정을 가능하게 하는 또 다른 형태의 AI, 즉 인과 지능 또는 인과 AI가 있습니다. 인과 인텔리전스의 흥미로운 점은 기업 내부의 전문 전문가와 지식재산권 및 프로세스에서 보유하고 있는 명시적 지식을 포착하고 활용하도록 설계되었다는 점입니다. 이러한 지식은 조직의 고유한 정보 자산이며, 기업이 경쟁사보다 '더 스마트'하다면(더 나은, 더 빠른, 더 복잡한 결정을 내리는 능력 측면에서) 인과 인텔리전스는 우수한 성과를 낼 수 있습니다. 인과 인텔리전스는 두 가지 주요 영역에서 영향을 미칩니다. 조직의 비즈니스 지식을 캡처, 보호 및 지원하는 능력 현재의 인간 기술 수준을 훨씬 뛰어넘는 속도와 복잡성으로 비즈니스 문제를 해결하기 위해 해당 비즈니스 지식을 적용하는 능력 인과 인텔리전스의 사용을 채택하는 기업은 주로 제조 및 운영 분야에서 고령 지식 근로자의 은퇴로 인한 중요 지식 손실 증가 문제를 해결해 나갈 수 있습니다. "인과 관계 모델은 AI 솔루션의 배경이 되어 왔습니다. 비즈니스 의사 결정을 내리고 전략적 이점을 제공하는 데 도움이 되는 강력한 도구로서 인과 모델을 테이블 위에 올려놓아야 합니다."라고 IDC의 IT 임원 프로그램(IEP)의 겸임 연구 고문인 밥 멀타웁(Bob Multhaup)은 말했습니다.
주요 요약
상황 개요
- 인과 AI란 무엇인가?
- 인과 인텔리전스가 노동과 지식 문제를 모두 해결하는 방법
- 인과 AI 이니셔티브의 성공 사례
- 자동 터치리스 주문 관리
- 최적의 원자재 조달
- 제품 품질 테스트 및 최적화
- 제조 공정 개선
기술 구매자를 위한 조언
참고자료
- 관련 조사
- 요약
This IDC Perspective focuses on providing insights from an organization that has found success with causal AI, exploring how organizations can take advantage of this innovation in the competitive marketplace. For instance, how can it impact the insecurities of the labor pool? How can it leverage a company's unique knowledge base to outcompete rivals in decision-making speed? And how difficult is it to implement and manage these causal models?We are all hearing about the fantastic capabilities of artificial intelligence (AI) in the realm of machine learning and generative AI, but there is another form of AI that enables massively fast and accurate automated reasoning and decision-making: causal intelligence or causal AI. What's interesting about causal intelligence is that it is designed to capture and exploit the explicit knowledge that is held inside a company by its professional experts and in its IP and processes. This knowledge is an organization's unique information asset; causal intelligence can enable superior performance if the company is "smarter" than its competition (in terms of its ability to make better, faster, and more complex decisions).Causal intelligence has an impact in two key areas:The ability to capture, protect, and support an organization's business knowledgeThe ability to apply that business knowledge to solve business problems at speeds and complexities well beyond current human skill levelsCompanies that adopt the use of causal intelligence can address the increasing loss of critical knowledge as aging knowledge workers retire, primarily in manufacturing and operations."Causal models have been in background of AI solutions. They should be put on the table as a powerful tool to help make business decisions and deliver a strategic advantage," says Bob Multhaup, adjunct research advisor with IDC's IT Executive Programs (IEP).
Executive Snapshot
Situation Overview
- What Is Causal AI?
- How Causal Intelligence Can Address Both Labor and Knowledge Problems
- Examples of Successful Causal AI Initiatives
- Automated Touchless Order Management
- Optimal Raw Material Procurement
- Product Quality Testing and Optimization
- Manufacturing Process Improvement
Advice for the Technology Buyer
Learn More
- Related Research
- Synopsis
