ChatGPT에 대한 최근의 모든 소문과 함께 업계는 경쟁 우위를 확보하기 위해 생성 AI를 활용하는 방법을 찾고 있습니다. 결국, 제너레이티브 AI는 세계 GDP를 7% 또는 7조 달러 증가 10년 이내.
오늘날 모든 비즈니스 임원의 마음에는 한 가지 질문이 있습니다. "제너레이티브 AI를 비즈니스에 어떻게 적용할 수 있습니까?"
그러나 대답해야 할 첫 번째 질문은 "제너레이티브 AI를 채택하는 데 필요한 기술 기반이 있습니까?"입니다. 과대 광고를 탐색하고 준비가 된 경우에만 비즈니스를 위한 실용적이고 가치 있는 솔루션에 자신 있게 투자할 수 있습니다.
Grid Dynamics의 새 전자책 산업 전반에 걸쳐 제너레이티브 AI를 성공적으로 채택하는 데 필요한 디지털 생태계를 평가하고, 의료, 제약, 제조, 금융 서비스, 보험, 게임 및 소매.
제너레이티브 AI는 현재 높은 기대치, 언론 보도 및 정보 없는 투자로 인해 부풀려진 예측의 정점에 도달하고 있습니다. 명확한 전략과 확고한 비즈니스 사례가 없다면 이러한 투자는 작은 이익만 가져올 수 있습니다. 이러한 추세에서 배우고 생성적 AI를 효과적으로 활용하도록 조직을 준비하는 것이 중요합니다.
출처: 세 가지 생성 AI 기술 기둥
성공하려면 생성 AI의 성장을 지원하는 세 가지 주요 기본 요소를 개발하는 데 집중해야 합니다.
데이터 품질
신뢰할 수 없는 결과를 방지하려면 조직 내에서 올바른 데이터 소스를 선택해야 합니다. 데이터 품질 모니터링 및 관리에 투자하여 데이터 결함을 감지하고 수정하여 더 나은 모델 예측을 위한 강력한 기반을 설정합니다.
클라우드 채택
효율적인 스토리지, 컴퓨팅 성능 및 확장성을 위해 클라우드를 활용하십시오. 온프레미스 시스템에서 마이그레이션하여 비용을 줄이고 데이터 품질과 접근성을 높이고 DataOps 및 MLOps 프로세스를 통해 가치를 구축하는 데 집중하세요.
부조종사는 누가 부조종사입니까? AI에 클라우드 지원이 필요한 이유
IoT 데이터 수집
다양한 연결된 장치의 IoT 데이터 세트를 통합하고 관리하여 운영 인텔리전스를 얻습니다. 융통성 없는 모놀리식 시스템을 해체하여 데이터에 더 쉽게 액세스하고 시각화하여 다양한 AI 솔루션을 실험하고 생산성과 효율성을 향상할 수 있습니다.
전반적으로 산업계는 제너레이티브 AI를 활용하여 다양한 인간 활동을 향상시키고 궁극적으로 생산성과 효율성을 높이기 위한 견고한 기반을 구축하기 위해 노력하고 있습니다. 소매 및 게임과 같은 부문이 이와 관련하여 상당한 진전을 이룬 반면 제조 및 보험과 같은 산업은 여전히 동일한 수준의 채택을 달성하기 위해 노력하고 있습니다.
예를 들어 제조 산업에서 생성 AI에 작업 현장 데이터를 활용하는 것은 어려운 일입니다. 많은 제조업체는 AI 모델을 효과적으로 교육하는 데 필요한 통찰력, 가시성 및 데이터 에코시스템에 대한 제어가 부족합니다. 데이터 우선 문화를 확립하고 실시간 데이터 수집을 위한 인프라를 구현하는 것은 작업 현장 데이터의 진정한 가치를 실현하는 데 필수적인 단계입니다. 충분한 데이터 정교화를 달성하고 오류를 해결하지 않으면 생성 AI 사용 사례를 구현할 때 주의가 필요합니다. 제조 프로세스 전반에 걸쳐 정확성과 신뢰성을 유지하려면 특정 데이터 세트, 논리적 프레임워크 및 적절한 가드 레일의 가용성을 보장하는 것이 필수적입니다.
생성 AI로 기어 다니거나 걷거나 달릴 준비가 되셨습니까?
생성 AI 조직의 준비 상태에 따라 생성 AI를 연료로 사용하여 기어가거나 걷거나 달릴 수 있습니다.
크롤링
조직 내에서 특정 워크플로 또는 프로세스를 간소화하는 데 중점을 둔 위험도가 낮은 프로덕션 준비 사용 사례로 시작하세요. 최소한의 리소스가 필요하고 평판 위험을 완화하기 위한 명확한 매개 변수가 있는 솔루션을 선택하십시오.
걷다
문제를 혁신적으로 해결하기 위해 제너레이티브 AI의 다양한 도구와 애플리케이션으로 시야를 넓히고 실험하십시오. 서로 다른 팀의 얼리 어답터가 솔루션을 테스트하고 사용 패턴에 대한 데이터를 수집하도록 권장합니다. 직원들로부터 피드백을 수집하여 도구가 작업에 미치는 영향을 이해하고 생성 AI를 사용하는 혁신적인 방법을 탐색합니다.
달리기
조직 전체를 참여시켜 생성적 AI 이니셔티브를 한 단계 끌어올리십시오. 제너레이티브 AI 목표를 포함하도록 회사의 비전을 업데이트하고 이를 위에서 아래로 정렬합니다. 신뢰할 수 있는 기술 파트너와 긴밀히 협력하여 프로세스를 운영하고 팀 전체에서 교육 및 구현을 촉진합니다.
다음은 활용할 수 있는 크롤링, 걷기 및 실행 응용 프로그램의 빠른 스냅샷입니다.
Grid Dynamics ebook에서 산업 전반에 걸친 생성적 AI 준비 상태를 알아보고 효율성 향상, 비용 절감 및 빠른 성장을 제공하는 다양한 애플리케이션을 살펴보십시오. 유행어에서 비즈니스 가치로: 생성 AI 준비를 위한 산업 프레임워크.
생성적 AI 위험: 데이터 및 개인정보 보호
제너레이티브 AI 준비를 준비하고 비즈니스를 위한 애플리케이션 탐색을 시작할 때 데이터 및 개인 정보 보호에 미치는 위험을 인식하는 것이 중요합니다.
생성 AI 애플리케이션은 방대한 양의 데이터에 의존하고 훨씬 더 많은 데이터를 생성하므로 민감한 정보가 편견, 데이터 품질 저하, 무단 액세스 및 잠재적인 데이터 손실과 같은 문제에 취약해질 수 있습니다. 따라서 혁신의 약속 때문에 잠재적인 위험에 대해 눈을 멀게 하지 마십시오.
비즈니스 임원으로서 제너레이티브 AI를 배포할 때 이러한 운영 위험을 고려하고 데이터 프라이버시를 보장하며 이러한 위험을 완화하기 위한 조치를 취하는 것은 귀하의 의무입니다.
수용 또는 적응: 맞춤화 및 기성 솔루션의 장단점 평가
대부분의 생성 AI 모델은 쉽게 사용할 수 있지만 사용자 지정은 성능을 최적화하기 위한 논리적인 다음 단계입니다. 사용자 지정 없이 이러한 솔루션을 사용하면 효율성이 제한되고 조직이 잠재적인 위험에 노출됩니다.
사용자 지정에는 고유한 데이터로 모델을 미세 조정하여 특정 요구 사항에 완벽하게 부합하는 맞춤형 솔루션이 생성됩니다. 추가 시간과 노력이 필요할 수 있지만 이점은 상당합니다. 맞춤형 AI 모델은 정확성을 크게 향상시키고 비즈니스에 탁월한 결과를 제공할 수 있습니다.
제너레이티브 AI의 맞춤화를 지원하려면 강력한 기본 기반을 갖춘 강력한 디지털 에코시스템이 필수적입니다. 올바른 데이터 소스에 대한 액세스를 제공하여 다양한 AI 애플리케이션을 실험하고 필요에 따라 기능을 확장할 수 있는 조직의 준비를 보장한다는 것을 이미 알고 있습니다. 그리고 데이터에 대한 이러한 수준의 제어는 감지된 위험으로부터 보호하고 민감한 정보를 보호하는 데 필수적입니다. 견고한 디지털 인프라를 구축함으로써 기업은 제너레이티브 AI의 사용자 지정 기능을 효과적으로 활용하여 잠재력을 최대한 발휘하고 조직이 감지된 위험에 노출되지 않도록 보호할 수 있습니다.
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- 출처: https://dataconomy.com/2023/05/26/navigating-the-path-to-generative-ai-success-across-industries-a-grid-dynamics-crawl-walk-run-strategy/
