실험에서 영향력 있는 프로덕션까지 제너레이티브 AI 활용하기
캡제미니 제공
제너레이티브 인공 지능(AI)은 다양한 분야의 비즈니스에 실질적인 이점을 제공하지만, 이러한 벤처를 시작하는 것은 어려울 수 있습니다. 이 동영상 스포트라이트에서는 구글, 캡제미니, 유니티 플랫폼의 전문가들이 제너레이티브 AI 구현을 통해 기업이 달성한 정량화 가능한 투자 수익률과 대규모 배포 및 잠재적 영향력 극대화를 위한 실질적인 지침에 대해 설명합니다.
제너레이티브 인공 지능은 지난 한 해 동안 상당한 주목을 받으며 다양한 산업 분야에서 운영과 제품 모두에 상당한 변화를 가져왔습니다. 이 비디오 스포트라이트에서는 저명한 전문가들이 기업의 지적 자본과 데이터 자산을 최적화하기 위해 제너레이티브 AI를 통합함으로써 얻을 수 있는 잠재적 이점에 대해 논의합니다. 또한 실험적인 적용을 넘어 측정 가능한 결과를 제공하는 가시적인 성과로 전환하는 것이 중요하다는 점을 강조합니다.
Google Cloud의 앱 및 인공 지능(AI) 독립 소프트웨어 공급업체(ISV) 파트너십 글로벌 리더인 로드리고 로차는 기업에서 제너레이티브 AI의 중요성을 강조했습니다. 그는 오늘날의 조직은 이 문제에 대해 고민하고 신속하게 대응해야 하며, 성공적으로 대응하는 조직은 이 기술의 고부가가치 애플리케이션을 구현하여 경쟁사보다 우위를 점할 수 있다고 말합니다.
Capgemini의 인공 지능, 분석 및 데이터 과학 부문 글로벌 오퍼 리더인 마크 오스트의 의견에 따르면, 기업은 이러한 전략을 구현하기 전에 인내심을 갖고 기술 발전을 기다릴 여유가 없습니다.
오스트에 따르면, 경영진이 가장 중요하게 고려해야 할 사항은 오늘날의 비즈니스 환경에서 고정된 상태는 곧 불이익과 같다는 점을 이해하는 것입니다. Google에서 제공하는 솔루션과 같은 솔루션은 조치를 취해야 할 만큼 정교한 수준에 도달했습니다. 그럼에도 불구하고 단순히 참신함을 추구하거나 일반적인 관행을 대규모로 복제하는 것이 아니라 조직을 발전시킬 수 있는 적절한 사용 사례를 선택하는 것이 중요합니다. 경쟁이 시작되었지만 전략적이고 확장 가능한 구현을 통해 격차를 좁힐 수 있는 기회가 남아 있습니다.
실험에서 확장으로
전체 도메인의 기원은 광범위한 실험적 노력으로 이루어졌다고 Rocha는 주장합니다.현재 우리는 실험주의에서 궁극적으로 최종 고객에게 실질적인 혜택을 가져다주는 사용 사례 시나리오에 집중하는 방향으로 전환하는 것을 관찰하고 있습니다.
실험적인 탐색에서 벗어나 잠재적인 애플리케이션과 전반적인 고객 경험에 미치는 영향에 대한 심층적인 검토로 초점을 옮겨야 합니다. 이러한 기술을 기존 비즈니스 관행에 통합하여 고객에게 실질적인 혜택을 제공할 수 있는 방법을 고려하는 것이 중요합니다. 이러한 접근 방식은 순전히 실험적인 추구에서 기업 부문에서 가치를 창출하고 채택을 촉진하는 데 중점을 둔 대화로 전환합니다.
일반적인 소비자 용도로 사전 패키지화된 인공지능 솔루션을 활용하는 것 이상으로 발전하기 위해서는 기업이 자체 데이터를 통합하여 고유한 비즈니스 관행, 소프트웨어 애플리케이션 및 제품 디자인을 개발하는 방향으로 전환해야 하며, 외부 서비스에 의존하는 방식에서 사내 프로세스를 자율적으로 생성하는 방식으로 전환하는 동시에 최고 경영진에게 잠재적 이점을 입증할 수 있는 경제적 근거를 구축해야 합니다.
최근 몇 달 동안 생성형 인공 지능의 발전으로 상당한 성과를 달성할 수 있는 잠재력이 입증되었습니다. 그러나 이 기술이 고객에게 점점 더 가치가 높아짐에 따라 데이터 프라이버시 및 확장성에 대한 우려가 제기되고 있습니다. 대규모 모델로의 전환은 프라이버시를 유지하고 신뢰를 구축하면서 적용 범위를 확장하기 위한 전략적 접근이 필요합니다.
Google Cloud에서 대화를 시작하는 것은 두 가지 중요한 측면을 포함합니다. 첫 번째는 기술적 기반에 대한 심층적인 검토로, 클라우드 인프라의 맥락에서 데이터 소유권, 보안, 규정 준수 및 규제 준수와 관련된 문제를 세심하게 고려해야 합니다.
이 개념과 함께 활용 시나리오와 관련된 대화가 발생하며, 전사적 효용성이 없는 실험적인 노력과 상당한 비즈니스 가치를 창출하는 중추적인 사용 사례를 구분합니다.
활용 시나리오에 초점을 맞춘 워크숍에서는 기본 비즈니스 프로세스 자체에 대해 심도 있게 살펴봅니다.“라고 Rocha는 설명합니다. “우리는 이러한 프로세스의 현재 단계를 단순한 자동화에서 고급 상호 작용으로 전환하여 궁극적으로 최종 사용자의 가치를 높일 수 있는 방법을 모색합니다. 이 프로세스에는 기술 전문성과 혁신을 중심으로 하는 트랙과 비즈니스 운영의 복잡성과 밀접하게 연관된 트랙, 두 가지가 병렬적으로 포함됩니다.
시장에서 가장 인기 있는 사용 사례
제약 및 금융 서비스 업계는 지식 추출을 위한 생성형 인공 지능의 잠재적 적용을 적극적으로 수용했으며, 규제 요건 및 데이터 프라이버시 고려 사항에 대한 높은 인식으로 인해 이점을 보유하고 있습니다. 또한, 특히 상품에 대한 설명을 생성하는 것과 관련하여 리테일 부문에서 상당한 활동이 이루어지고 있습니다.
플랫폼에서 활용되는 프로세스를 통해 참여 기업의 마케터는 제품에 대한 아이디어 브레인스토밍부터 공식 웹사이트에 게재할 수 있는 포괄적인 설명 작성까지 빠르게 진행할 수 있습니다. 이 혁신적인 솔루션은 모든 단계에 인공지능 기술을 통합하여 시각적으로 매력적인 제품 마케팅 자료 제작도 용이하게 합니다. 이 특정 도메인에서는 제품 카탈로그를 향상시키기 위한 이미지 생성 기술의 적용이 증가하고 있습니다.
당사의 존경받는 파트너인 Typeface는 글로벌 마케터가 디지털 플랫폼에서 상품을 효과적으로 소개하는 동시에 고객이 찾는 상품에 대한 지식을 향상시킬 수 있도록 포괄적인 접근 방식을 고안했습니다.
인적 자본 관리 기술의 발전으로 인공지능, 특히 생성형 인공지능이 직무 기술서 작성 프로세스에 통합되었습니다. 관리자에게 많은 시간과 노력이 필요했던 이 작업은 이제 이러한 지능형 시스템을 활용하여 더욱 빠른 속도로 윤리적 민감성을 높이며 수행할 수 있습니다. 이러한 AI 모델은 성별 불균형 등 편견을 최소화하는 동시에 이전 직무 설명의 불일치를 식별하도록 설계되었습니다.
안전한 프라이빗 제너럴 AI 솔루션 출시
오스트에 따르면 프라이버시를 제너럴 AI 솔루션의 필수 구성 요소로 통합하는 것은 필수적입니다. 여기에는 모델 프레임워크 내에 자신의 데이터를 안전하게 통합하는 동시에 미리 정해진 윤리 및 책임 범위 내에서 대응의 초점을 유지하는 안전 장치를 구현하는 것이 포함됩니다.
Google Cloud에서는 고객이 서비스 제공업체에 데이터 관리 전략에 대해 문의할 것을 권장하며, 특히 학습 목적으로 활용되는 데이터에 주의를 기울여 이 정보를 윤리적으로 조달해야 하고 학습 과정에서 독점 데이터의 오용을 방지하는 지적 재산권 보호 장치와 권리를 시스템에 통합해야 합니다. 또한, 고객이 이러한 모델을 개발하기 위해 자신의 개인 데이터가 어떻게 활용되는지 명확하게 설명하는 것이 중요합니다.
Google은 모델 학습을 위해 클라이언트 정보를 활용하지 않는 상태 비저장 전략을 채택합니다. 사용자가 시스템에 제기하는 쿼리는 전송 중에 암호화되고 상호 작용이 종료되면 폐기되므로 본질적으로 상태 비저장 특성을 갖습니다.
저희의 철학은 고객이 자신의 미래를 스스로 책임질 수 있도록 지원하는 데 중점을 두고 있습니다. 당사의 접근 방식은 유연성과 적응성을 강조하며 고객과 긴밀히 협력하여 고객의 특정 요구사항에 맞는 이상적인 옵션을 선택합니다.
기업 솔루션을 설계할 때는 훈련 단계와 추론 단계 모두에 대한 데이터 프라이버시 및 보안 조치와 같은 요소를 고려하는 것이 중요합니다. 한 가지 선택은 상용 솔루션을 사용할지 오픈 소스 솔루션을 사용할지 여부입니다. 상용 옵션에는 일반적으로 데이터 거버넌스 기능과 정보 보호 조치가 기본으로 포함되어 있습니다. 반면, 오픈 소스 대안의 경우 적절한 데이터 거버넌스 및 안전 프로토콜이 마련되어 있는지 확인하는 것은 사용자의 책임이 됩니다.
로차는 이 문제를 혼자서 해결하려고 시도하지 말라고 조언합니다. 클라우드 서비스 제공업체 및 Capgemini와 같은 컨설팅 업체와 같은 생태계의 다른 구성원을 참여시켜 광범위한 고객층을 동시에 만족시키면서 솔루션을 신속하게 제공하는 데 필요한 잠재적 장단점에 대해 포괄적으로 논의하는 것이 중요합니다.
제너레이티브 인공 지능이 대규모로 비즈니스를 혁신하는 방식에 대해 더 많은 통찰력을 얻으려면 이 분야에서 효과적이고 확장 가능한 솔루션을 구축하기 위한 실질적인 전략을 살펴볼 예정으로 있는 VB 스포트라이트 이벤트에 참석하는 것이 현명할 것입니다.
의제
한 가지 잠재적인 해결책은 AI 기술을 사용하여 수동 셀프 서비스 프로세스를 자동화된 자체 생성 프로세스로 전환하는 것입니다. 이는 특정 산업이나 도메인에 맞게 특별히 설계된 사전 학습된 모델을 활용하여 달성할 수 있습니다. 또한 GDPR과 같은 규정을 준수하기 위해 데이터 및 개인정보 보호 문제를 처리하는 방법을 고려하는 것도 중요합니다. 이러한 솔루션의 유용성을 더욱 확대하려면 조직 전체에 배포할 수 있도록 확장성을 갖춰야 합니다.
발표자
이 세션의 패널로는 Google Cloud에서 앱 및 인공 지능의 글로벌 파트너십 리더를 맡고 있는 로드리고 로차, Capgemini에서 인공 지능, 분석 및 데이터 과학의 글로벌 오퍼 리더인 마크 오스트, 본 웹사이트의 선임 작가인 샤론 골드만이 토론의 진행을 맡습니다.