AI를 호출해 서비스를 사용하려면 AI 서비스를 등록해야 하며 등록되지 않은 AI는 이용할 수 없는데 대표적인 사례가 테슬라에 적용된 자율주행을 위한 AI다.
 웹에서 모바일에서 서비스를 이용하려면 홈페이지와 앱이 있어야 하는 것처럼 AI를 호출해 서비스를 사용하려면 AI에 서비스를 등록해야 한다.
  등록되지 않은 서비스는 AI가 인식할 수 없어 사용자에게 제공할 수 없다.
  앞으로 웹, 앱에 이어 AI에 등록되는 인터넷 서비스들이 늘어날 것이다.
  Industry AI로 인한 기업의 혁신또한, 기업 내부에서도 여러 비즈니스 문제를 해결하고 비효율을 제거할 목적으로 AI를 도입하는 사례가 늘어가고 있다.
  대표적인 사례가 테슬라에 적용된 자율주행을 위한 AI다.
  테슬라는 전 세계에 보급된 백만 대의 테슬라 차량을 통해 수집된 데이터를 분석해서 국가별 도로와 신호등 등의 특성과 운전 문화를 반영한 자율주행을 연구하고 있다.
  주변 차량의 움직임과 도로 경계선, 사람과 오토바이 등을 인식하고 차량을 안전하게 운행하는 자율주행에 AI가 한몫하고 있다.
   특히 도로 경계선이 표시되지 않고 지도에도 나오지 않은 이면 도로 등도 몇 차례 사람이 직접 운전을 하다 보면 AI가 이를 인식해서 자율주행을 할 정도로 인공지능의 성능이 뛰어나다.
    또한 은행 등의 금융업에서 카드 부정 탐지나 대출 심사 등에 AI가 이용되기도 하며 주식 투자와 자산 관리 등에 고도화된 AI가 활용되기도 한다.
  심지어 의사를 보조해서 병을 진단하고 엑스레이를 판독하는 데 이용되기도 한다.
  그 외에도 에너지 효율화, 공장의 공정 프로세스 개선, 기후 예보 등 다양한 산업 전반에서 기업의 비즈니스 문제를 해결하는데 적용되고 있다.
  그렇다 보니 다양한 영역에서 특정 목적으로 이용될 수 있는 AI가 솔루션으로서 주목을 받고 있으며, 이를 개발하는 솔루션 기업도 늘어가고 있다.
  이 같은 영역별 AI를 위해서는 AI가 학습하기 위해 방대한 데이터와 이를 다각도로 분석할 수 있는 엔진이 필요하다.
  이를 위해서 데이터를 수집, 축적할 수 있는 클라우드 시스템과 이를 분석하는데 전문화된 AI 칩셋이 요구된다.
  그렇다 보니 이와 관련된 시장도 커지고 있다.
  사람을 키우듯 AI를 키워야 한다.
 AI는 ICT 전문 기업만의 전유물이 아니다.
  흔히 AI는 구글, 아마존, 네이버, 카카오, SKT 등의 IT 전문 기업이나 그 애플, 삼성전자 등 글로벌 기업만 투자하고 이용할 수 있는 것이라 오해한다.
  하지만 전통산업에 속한 IT와 무관한 기업들도 이제는 AI를 가져야만 하고 키워야 한다.
 