데이터를 정보와 지식으로 변환하는 것이 얼마나 중요한 일인지 우리는 데이터 작업의 진화 과정을 거치면서 확인할 수 있었다. 기업들은 정보와 지식을 통해 과거의 경험과 학습을 최대한 활용하여 벤치마크를 설정하고, 성공을 가늠하고, 솔루션을 찾을 수 있다. 또한 정보는 더 나은 판단력을 제공하고, 해당 지식을 효과적으로 처리하여 유용한 통찰력을 추출함으로써 최상의 결정을 내릴 수 있도록 해준다.
특히 복잡하고 안전이 중요한 기술과 제품을 관리하는 의사결정 시에 효율성, 일관성, 객관성은 매우 중요하다. 롤스로이스는 지속적으로 정보를 수집하고, 문서화하는 문화를 추진해 왔다. 또한 안정적이고, 풍부한 데이터 기반 환경을 조성하고 개발하기 위해서는 지식의 체계화 및 검색, 고안 기능과 같은 강력한 지식 관리 프로세스가 필요하다.
지식 기반 의사결정은 지속적인 주기로 정보 수집과 저장, 권장사항 조치 및 피드백 생성 등이 수반되어야 한다. 가장 중요한 부분은 이러한 정보를 인간과 AI 모두 해석하고, 사용할 수 있도록 보장하는 것이다. 이를 통해 현재의 지식을 기반으로 최적의 계획을 수립하고, 가능한 시나리오를 예상할 수 있다. 우리의 궁극적인 비전은 인간과 AI가 완벽한 파트너십을 기반으로 과제를 수행하고, 솔루션을 제공하는 환경을 조성하는 것이다.
롤스로이스는 현재 사용자가 개체들 간의 관계를 캡처하고, 시각화하여 도메인에 대한 이해를 넓힐 수 있는 AI 기반 기술을 개발하고 있다. 이 AI는 방대한 양의 저장된 데이터를 분석하여 관련 측면과 기능이 연결된 개략적인 해당 네트워크를 만들 수 있다. 이를 통해 상황별 정보를 명확하고, 직관적으로 표시함으로써 보다 포괄적인 개요를 제공할 수 있다.
한 가지 예로, 관련 사양 및 파라미터와 구성요소를 매핑하는 기능을 들 수 있다. 이 기능을 사용하면, 엔지니어링 프로젝트에서 적절한 표준을 식별하고, 확인하여 잠재적인 편차를 방지할 수 있다. 또한 이러한 프로세스를 자동화함으로써 팀은 시간을 단축하고, 완전성과 일관성을 보장할 수 있다.
개체에 대한 상호 연결된 설명을 저장하기 위해 종종 사용되는 지식 그래프(Knowledge Graph)는 새로운 개념을 모색하는데 도움이 될 수 있으며, 기술 분야 전반에 걸쳐 기업들이 내부 분석을 위해 활용하고 있다. 또한 자동화된 추론을 이용해 새로운 비즈니스 영역을 모색하는 연구 및 분석 프로세스 속도를 높일 수 있다. 이러한 지식 그래프 기술은 워크플로우를 간소화하고, 의사결정을 앞당기는데 상당히 기여할 것으로 보이며, 기업들의 데이터 사용을 더욱 강화시킬 것이다.
롤스로이스의 미래 지능형 기술 책임자인 테런스 헝(Terence Hung) 박사는 “롤스로이스는 오랫동안 디지털 생태계를 성장시키면서 AI 기반 작업을 확장하기 위해 노력해 왔다. 이러한 기술은 작업 흐름을 최적화하는 새로운 방법을 모색할 수 있도록 함으로써 비즈니스 측면에도 혜택을 제공한다. 롤스로이스뿐만 아니라 사회 전반에 걸쳐 디지털화 및 AI를 통해 모색할 수 있는 기회는 무궁무진하다.”고 밝혔다.