자율화된 AI 시스템 사용 사례를 정확하게 이해하기 위해서는 AI의 능력에 대한 높은 수준의 이해와 신뢰가 필요합니다.
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14일간 매일 성장하는 데이터 블로그 챌린지 [😈데블챌],
열두번째 포스트는 AI의 역할을 구분하는 기준, AI 오토노미(Autonomy) 편입니다.

[요약]

매일 하는 업무나 프로세스에 AI를 도입하기 위해, AI 활용법에 대한 토론이 자주 등장하고 있습니다. 하지만, 모든 상황에 AI를 적용하는 것은 한계가 있기에 특정 케이스에 어떻게 AI를 활용할지에 대한 논의도 뜨거워지고 있죠.

아티클은 AI 도구들을 구분하는 기준으로 '자율성'을 제시하면서,
자율성의 레벨에 따라

1. Assistant (도우미)
2. Copliot (동료)
3. Agent (요원)

으로 구분합니다.

각 레벨별로 AI는 아래의 역할을 수행합니다.
1. Assistant : 업무를 한단계 향상하는 역할
2. Copliot : 합리적인 의사결정을 돕는 역할
3. Agent: 실제로 업무를 수행하는 역할

이 때 AI를 신뢰할수 있는 범위에 따라 각 역할들이 달라질수 있습니다.
따라서 먼저 각 업무 프로세스를 구체적으로 정의하고 측정하는 단계가 매우 중요해집니다.

[인사이트]

데이터 분석 분야 역시 각 역할별로 AI가 더 합리적으로 결정할수 있는 범위를 정하는 것이 필요해질 것입니다. 다만, Agent를 사용할 수 있을지의 여부는 시간이 지나야 합리적으로 측정가능 할 듯 합니다.

AI로 최근 트랜드 분석 또는 클러스터링까지는 가능하겠지만, 그 뒤의 액션 아이템을 도출하는 과정인 Prescriptive Analysis도 가능해질지는 두고 봐야겠네요.

앞으로도 DATA/AI를 재미있고 가치있게 배울 수 있도록 데이터리차드 (datarichard)가 함께 하겠습니다.

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