인공 지능 플랫폼을 통해 개인은 생성, 평가, 구현 및 업데이트를 수행할 수 있습니다. 기계 학습 (ML)과 깊은 학습 보다 확장 가능한 방식으로 모델을 구축합니다. AI 플랫폼 도구를 사용하면 지식 근로자는 수동으로 수행하는 것보다 더 빠르고 정확하게 데이터를 분석하고 예측을 공식화하며 작업을 실행할 수 있습니다. 

AI는 새로운 기술 발전 시대의 촉매제 역할을 합니다. PwC의 AI는 15.7년 세계 경제에 최대 2030조6.6억 달러를 기여할 수 있으며 이는 현재 중국과 인도의 생산량을 합친 것보다 더 많다고 계산합니다. 이 중 9.1조XNUMX억 달러는 생산성 향상에서, XNUMX조XNUMX억 달러는 소비부수효과에서 나올 것으로 PwC는 추산했다. 업계 내에서 잠재적인 영향을 관찰할 때, 맥킨지 글로벌 연구소 제조 부문에서만 AI를 활용하는 신흥 기술이 2025년까지 3.7조 XNUMX천억 달러에 달하는 가치를 추가할 것으로 추정됩니다. AI 기술은 산업의 핵심 구성요소임이 빠르게 입증되고 있습니다. 비즈니스 인텔리전스 업계 전반의 조직 내에서. IBM, Amazon AWS, Microsoft Azure 및 Google Cloud와 같은 주요 클라우드 인프라 제공업체는 자사 제품에 AI 플랫폼을 추가하여 시장을 확장했습니다. 

AI 플랫폼은 조직이 운영을 간소화하고, 데이터 기반 결정을 내리고, AI 애플리케이션을 효과적으로 배포하고 경쟁 우위를 달성하는 데 도움이 되는 광범위한 기능을 제공합니다. 이러한 개발 플랫폼은 데이터 과학 팀과 엔지니어링 팀 간의 협업을 지원하여 중복 작업을 줄이고 데이터 복제 또는 추출과 같은 일상적인 작업을 자동화하여 비용을 절감합니다. 일부 AI 플랫폼은 다음과 같은 고급 AI 기능도 제공합니다. 자연어 처리 (NLP) 및 음성 인식.  

즉, 잘못된 시스템으로 인해 비용이 증가할 뿐만 아니라 잠재적으로 다른 귀중한 도구나 기술의 사용이 제한될 수 있으므로 플랫폼을 선택하는 것은 어려운 과정이 될 수 있습니다. 가격 외에도 비즈니스에 가장 적합한 AI 플랫폼을 평가할 때 고려해야 할 다른 요소가 많이 있습니다. 사용 가능한 AI 도구와 해당 기능을 이해하면 비즈니스 목표에 맞는 플랫폼을 선택할 때 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. 

AI 플랫폼은 어떤 유형의 기능을 제공합니까? 

AI 플랫폼은 데이터 거버넌스 강화부터 워크로드 분산 개선, 머신러닝 모델 구축 가속화에 이르기까지 다양한 작업을 지원합니다. AI를 통한 성공은 일반적으로 조직의 모델을 대규모로 신속하게 배포하는 능력에 달려 있으므로 조직의 목표를 지원하기 위해 AI 플랫폼에서 올바른 기능을 찾는 것이 중요합니다. 여기에는 다음이 포함되지만 이에 국한되지는 않습니다. 

MLOps 기능      

• 오케스트레이션 파이프라인: 단일 통합 플랫폼을 통해 팀은 데이터 분석, 데이터 과학, ML 전반에 걸쳐 공통 도구 세트를 보유할 수 있을 뿐만 아니라 다음을 포함한 광범위한 기계 학습 알고리즘을 지원할 수 있습니다. 신경망 복잡한 예측 분석을 위한 것입니다. 이 통합 경험은 효율성 향상을 위해 워크플로를 간소화하여 ML 모델 개발 및 배포 프로세스를 최적화합니다. 
• AutoML 도구 : 자동화된 기계 학습(autoML)은 로우 코드 및 노 코드 기능을 통해 더 빠른 모델 생성을 지원합니다. 
• 의사결정 최적화: 최적화 모델의 선택 및 배포를 간소화하고 대시보드 생성을 활성화하여 결과를 공유하고 협업을 강화하며 최적의 실행 계획을 추천합니다. 고객 서비스 비용 절감, 고객 만족도 향상 등 비즈니스 목표 간의 균형을 최적화하고 각 상황에서 최선의 조치를 결정할 수 있습니다. 
• 시각적 모델링: 통합 데이터 및 AI 스튜디오에서 시각적 데이터 과학을 오픈 소스 라이브러리 및 노트북 기반 인터페이스와 결합합니다. 시각화를 통해 다양한 관점에서 데이터를 탐색함으로써 해당 데이터 내의 패턴, 연결, 통찰력 및 관계를 식별하고 많은 양의 정보를 빠르게 이해할 수 있습니다. 
• 자동화된 개발: 와 자동 AI, 초보자는 빠르게 시작할 수 있고 고급 데이터 과학자는 AI 개발 실험을 가속화할 수 있습니다. AutoAI는 데이터 준비, 모델 개발, 기능 엔지니어링 및 하이퍼파라미터 최적화를 자동화합니다. 
• 합성 데이터 생성기: 합성 데이터 실제 데이터를 쉽게 사용할 수 없는 경우 실제 데이터에 대한 대안 또는 보충 자료로 사용할 수 있으며, 이는 특히 실험에 도움이 될 수 있습니다. 플랫폼 기능은 기존 데이터 또는 사용자 정의 데이터 스키마를 활용하는 종합 표 형식 데이터 세트를 생성하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 기존 데이터베이스에 연결하고, 데이터 파일을 업로드하고, 열을 익명화하고, 데이터 격차를 해결하거나 기존 AI 모델을 교육하는 데 필요한 만큼의 데이터를 생성할 수 있습니다.

생성적 AI 기능 

• 콘텐츠 생성기: 제너레이티브 AI 훈련된 데이터를 기반으로 텍스트, 이미지 및 기타 콘텐츠를 생성할 수 있는 딥러닝 모델을 말합니다. AI 플랫폼은 콘텐츠를 생성하고 마케팅 이메일 작성, 고객 페르소나 생성과 같은 다양한 작업을 지원할 수 있습니다. 
• 자동 분류:  AI 플랫폼은 고객 불만 사항을 평가 및 정렬하거나 고객 피드백 감정을 검토하는 등 서면 입력을 읽고 분류할 수 있습니다.
• 요약 생성기: AI 플랫폼은 또한 복잡한 텍스트를 고품질 요약으로 변환하여 재무 보고서, 회의 기록 등의 핵심 사항을 포착할 수 있습니다. 
• 데이터 추출: 플랫폼 기능은 복잡한 세부 사항을 분류하고 대규모 문서에서 필요한 정보를 신속하게 가져오는 데 도움이 됩니다. 이는 명명된 엔터티를 식별하고 이용 약관을 구문 분석하는 등의 방법으로 수행됩니다. 

AI 플랫폼의 주요 이점 

AI 플랫폼은 AI 기술의 힘을 활용하여 자동화, 확장성, 보안 향상 등 비즈니스에 다양한 이점을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 플랫폼을 통해 기업은 방대한 양의 데이터를 분석하고, 귀중한 통찰력을 얻고, 변화하는 시장 역학에 신속하게 적응하여 궁극적으로 혁신과 경쟁 우위를 강화할 수 있습니다. 

자동화 증가 

자동화는 데이터 수명주기 전반에 걸쳐 활동의 규모와 속도를 가속화하는 데 중추적인 역할을 합니다. 팀이 일관된 프로세스와 같이 성공적이고 반복 가능한 프로세스를 식별하면 데이터 라벨링, 기계 학습을 통해 자동화하는 방법을 찾을 수 있습니다. 이 경우 AI 플랫폼의 데이터 라벨링 자동화 기능을 사용하면 예측 정확도가 높아지고 데이터 변수의 유용성이 향상됩니다. 

확장성 향상 

노트북과 같은 로컬 컴퓨터에서 모델을 구성하고 훈련하는 데에는 한계가 있으므로 기계 학습 모델의 훈련 및 생산 단계 모두에서 확장성이 중요합니다. 더 작은 데이터세트에는 이 방법으로 충분할 수 있지만 데이터 과학자는 더 강력한 모델에 이 접근 방식을 사용할 수 없습니다. 확장하려면 동료 실무자들과의 투명성과 협업을 촉진하여 데이터를 표준에 맞추고 GPU 및 TPU 사용과 함께 컴퓨팅 가용성을 모니터링하는 중앙 집중식 워크플로가 필요합니다.  

더 나은 통합 

AI 플랫폼은 또한 다음의 사용을 촉진하는 사용자 친화적인 통합을 제공해야 합니다. 오픈 소스 소프트웨어 그리고 도서관. 대부분의 플랫폼은 이미 PyTorch, TensorFlow 및 Scikit-learn과 같은 널리 사용되는 오픈 소스 프레임워크와 호환되지만, 포괄적인 AI 생태계를 위해서는 MongoDB, Redis 및 PostgreSQL과 같은 오픈 소스 플랫폼에 원활하고 편리하게 액세스할 수 있는 AI 플랫폼을 찾으십시오.

또한 최고의 AI 플랫폼은 오픈 소스 커뮤니티에 깊이 관여하는 조직과 팀에 의해 개발되고 유지됩니다. 그들은 연구에 기여하고 자원을 할당하며 전문 지식을 제공함으로써 기술의 다양성과 연구 기여를 강화하는 동시에 데이터 과학 및 기계 학습 전문가가 접근할 수 있는 일련의 혁신적인 기술을 확장합니다. 

IBM은 그 중 하나였습니다. 오픈소스의 초기 챔피언, Linux, Apache, Eclipse와 같은 영향력 있는 커뮤니티를 지원하고 개방형 라이선스, 개방형 거버넌스 및 개방형 표준을 추진하고 있습니다. IBM과 오픈 소스의 연관성은 오픈 소스 이후 더욱 두드러졌습니다. 레드햇 인수. 

또한 AI 플랫폼의 배포 및 사용 전략을 고려하는 것도 중요합니다. 온프레미스로 구현되나요, 아니면 클라우드 플랫폼을 사용하여 호스팅되나요? 내부 팀에서 사용하기 위한 것인가요, 아니면 외부 고객이 접근할 수 있도록 의도된 것인가요? 이러한 요소는 비즈니스 목표에 맞게 가장 효과적으로 통합할 수 있는 AI 플랫폼을 식별하는 데에도 중요합니다. 

향상된 보안  

오픈 소스 패키지는 데이터 과학자, 애플리케이션 개발자, 데이터 엔지니어가 자주 사용하지만 기업에 보안 위험을 초래할 수 있습니다. 보안 제어는 빠르게 진화하는 위협을 식별하고 방어하는 데 필수적입니다. 최고의 AI 플랫폼에는 일반적으로 데이터, 애플리케이션 엔드포인트 및 ID를 보호하기 위한 다양한 조치가 마련되어 있습니다.  

주요 보안 조치는 다음과 같습니다. 

• 네트워크 보안: 네트워크 보안 세 가지 주요 목표는 네트워크 리소스에 대한 무단 액세스를 방지하고, 진행 중인 사이버 공격 및 보안 위반을 탐지 및 중지하며, 승인된 사용자가 필요할 때 필요한 네트워크 리소스에 안전하게 액세스할 수 있도록 보장하는 것입니다. 

• 데이터 보안: 데이터 보안 전체 수명주기 동안 디지털 정보를 무단 액세스, 손상 또는 도난으로부터 보호합니다.  
• 협력자 보안: 협력자 보안은 협력자에게 역할 기반 액세스 제어를 할당하여 작업 공간을 보호합니다.

거버넌스 개선 

AI 거버넌스 조직의 AI 및 ML 모델의 윤리적이고 책임감 있고 규정을 준수하는 개발 및 구현을 보장하려고 합니다. 사려 깊은 거버넌스 기능을 갖춘 AI 플랫폼을 사용하면 모델 승인, 모니터링 및 규정 준수 거버넌스에 대한 협업과 조정이 향상됩니다. AI 거버넌스는 이러한 플랫폼의 통찰력을 사용하여 조직이 내리는 데이터 중심 의사결정에 신뢰와 의존성을 심어주는 데 필수적입니다. 이러한 신뢰는 내부 규정 준수 의무와 외부 규정을 모두 충족하는 데까지 확장됩니다. 

AI 거버넌스가 부족하면 비효율성, 재정적 불이익, 브랜드 평판에 심각한 손상 등의 결과를 초래할 수 있습니다. 또한 ML 프로세스의 확장을 방해하여 결과를 재현하기 어렵게 만들고 부정확하거나 불완전한 데이터로 인해 오류가 발생할 위험이 있습니다. 편향된 대출 적격성 모델에 대해 은행 운영자가 XNUMX자리 벌금을 받을 정도로 벌금이 클 수 있으며 잠재적인 경우 GDPR 벌금 최대 20천만 유로 또는 연간 수익의 XNUMX%까지 가능합니다.

또한, 적절한 사용자 액세스를 보장하는 것은 특정 역할이 실수로 전체 시스템에 영향을 미치는 오류를 범하는 것을 방지할 수 있으므로 AI 플랫폼 내 거버넌스의 필수 요소입니다. IT 관리자는 직무 역할에 따라 계정을 할당하고, 사용자 활동을 모니터링하고, 실무자 간의 원활한 공유 및 협업을 촉진할 수 있는 능력을 갖추어야 합니다. 

데이터 표준화, 편견 완화, 업계 규정 준수를 보장하기 위해 강력한 거버넌스 관행을 구현하는 플랫폼을 찾으세요. 

기술 지원 

훈련 및 교육, 신뢰할 수 있는 버그 보고 및 추적, 문제 해결 또는 긴급 상황 대응에 대한 지원이 필요한 경우 필요한 지원을 제공할 수 있는 AI 플랫폼을 선택하는 것이 현명합니다. 

지원 리소스(예: 포럼, 문서, 고객 지원)와 함께 강력한 사용자 커뮤니티도 문제 해결 및 지식 공유에 매우 중요할 수 있습니다. 

AI 플랫폼 활용 사례의 우수 사례 

AI를 수용하는 것은 조직이 경쟁력을 유지하고 뒤처지는 위험을 피하는 데 필수적입니다. 다음 사용 사례는 조직이 해당 산업에 AI를 어떻게 통합했는지 보여줍니다. 

의료 

AI의 강점은 전달과 관련된 수많은 과제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 건강 관리—점점 커지고 있는 과제. 

방사선학 분야의 과제 해결 

환자 데이터의 양과 복잡성이 증가함에 따라 방사선 전문의가 더 효율적으로 처리하고 더 많은 환자를 처리해야 한다는 압력도 커지고 있습니다. 로의 전환 가치 기반 케어 환급이 더욱 어려워지고 조직은 재무 목표를 달성하기 위해 효율성과 생산성을 높일 수 있는 방법을 찾게 됩니다. 예상할 수 있듯이 이러한 변화와 수요 증가로 인해 공급자의 불만과 피로가 증가했습니다. 

AI는 강력한 이미지 및 데이터 분석 기능을 통해 방사선 전문의에게 다음과 같은 도움을 줄 수 있습니다. 

• 이미지 획득 
• 초기 읽기 및 해석 
• 연구 우선순위 및 분류 
• EHR의 환자 기록에서 관련 결과에 대한 권장 사항 
• 문헌 또는 임상 지침의 관련 결과에 대한 권장 사항 

금융 서비스 

오늘날, 금융 산업 AI를 활용해 변화를 겪고 있다. 소비자와 협력하는 은행가의 경우 AI 기반 연구 시스템은 기능, 혜택, 이용 약관, 가격 및 기타 중요한 정보에 대한 데이터 등 은행이 사용할 수 있는 다양한 상품에 대한 주요 정보에 대한 액세스를 크게 향상시켜 은행가가 제공할 수 있는 역량을 강화할 수 있습니다. 더 나은 서비스. 

AI를 통해 향상된 정보 액세스는 은행가에게 우수한 서비스를 제공할 수 있는 강력한 툴킷을 제공합니다. 은행이 제공하는 상품에 대한 심층적인 지식과 개별 고객 프로필에 대한 명확한 이해를 바탕으로 각 고객의 고유한 재무 목표 및 상황에 맞춰 권장 사항과 솔루션을 보다 정확하게 맞춤화할 수 있습니다. 

한 은행은 자사의 챗봇이 관리된다는 사실을 발견했습니다. IBM Watson, 모든 고객 질문, 요청 및 메시지의 55%에 성공적으로 응답했으며, 이를 통해 나머지 45%를 인간 은행원에게 더 빨리 연결할 수 있었습니다. AI를 효과적으로 구현하는 방법 중 하나는 AI가 지휘봉을 넘겨줄 시기를 결정하는 것입니다. 

XNUMXD덴탈의 금융 산업 AI를 효과적으로 활용하여 다음과 같은 추가 영역을 지원했습니다. 

• 신용 평가 자동화 
• 실시간 사기 탐지 
• 자금세탁방지 
• 클레임 처리 

소매 

지난 XNUMX년 동안 우리 모두는 업무, 육아, 사교, 쇼핑에 대한 새로운 하이브리드 접근 방식을 채택해야 했습니다. 매장 내 디지털과 오프라인 접점을 융합한 '하이브리드 쇼핑'의 등장이 주류를 이루고 있습니다. 하이브리드 쇼핑 전체 소비자의 27%, Z세대의 36%가 주요 구매 방법입니다.. 모든 연령대에 걸쳐 소비자 72명 중 거의 XNUMX명(XNUMX%)이 주요 구매 방법의 일부로 매장에 의존합니다. 

이는 도전이자 기회를 창출합니다. 소매업체는 단일 고객 여정 내에서 온라인, 매장 내, 모바일 및 가상 채널로 구성된 하이브리드 쇼핑 경험을 어떻게 원활하게 결합할 수 있습니까? 

XNUMXD덴탈의 소매업 디지털 혁신을 통해 AI를 핵심으로 수용하여 XNUMX가지 주요 영역에서 핵심 기능을 구현하고 있습니다. 

• 개인화된 쇼핑 경험: AI가 초국지화된 인사이트와 실시간 추천을 제공합니다. 
• 초강력 동료: AI를 활용한 매장 직원이 모든 접점에서 소비자와 소통합니다. 
• 지능형 워크플로: AI가 매장 내 프로세스, 재고 관리, 배송을 최적화합니다. 
• 운영센터: AI 기술로 매장 내 사고를 효율적으로 모니터링하고 해결합니다.  
• 매장 운영 플랫폼: 확장 가능하고 안전한 기반은 엣지 및 데이터 통합에서 AI를 지원합니다. 

제조 

제조업체는 예상치 못한 기계 고장이나 제품 배송 문제 등 다양한 문제에 직면하는 경우가 많습니다. 제조업체는 AI의 힘을 활용하여 운영 효율성을 향상하고, 신제품을 출시하고, 제품 설계를 맞춤화하고, 미래 재무 결정을 전략화하여 디지털 혁신을 향한 여정을 진전시킬 수 있습니다. 

이러한 문제를 직접적으로 해결하는 주요 AI 솔루션은 다음과 같습니다. 

• 예측 적 유지 보수 : AI는 제조업체가 센서 데이터를 통해 장비 문제를 감지하여 사전 유지 관리 및 비용 절감을 지원하도록 돕습니다. 

• 품질 보증: 데이터 기반 조립 라인의 AI 기반 머신 비전은 제품 결함을 식별하고 품질 유지를 위한 시정 조치에 대한 경고를 보냅니다. 
• 재고 관리: AI 기반 수요 예측 앱과 도구는 재고 관리를 개선하여 기존 방법에 비해 초과 재고와 재고 부족을 줄입니다. 

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IBM 왓슨스 는 비즈니스 전반에 걸쳐 신뢰할 수 있는 데이터로 AI의 영향을 확장하고 가속화하는 데 도움이 되도록 설계된 AI 도우미 세트를 갖춘 AI 및 데이터 플랫폼입니다.

핵심 구성요소에는 다음이 포함됩니다: 새로운 기초 모델, 생성적 AI 및 기계 학습을 위한 스튜디오; 개방형 데이터 레이크하우스 아키텍처를 기반으로 구축된 목적에 맞는 데이터 저장소 책임감, 투명성, 설명 가능성을 바탕으로 구축된 AI 워크플로를 가속화하는 툴킷입니다. 

watsonx AI 도우미는 조직의 개인이 고객 서비스 자동화, 코드 생성, HR과 같은 부서의 주요 워크플로우 자동화를 포함하여 다양한 비즈니스 프로세스 및 애플리케이션에 걸쳐 전문 지식 없이 작업을 수행할 수 있도록 지원합니다.

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