AI가 비즈니스 프로세스 및 전략 계획의 필수적인 부분이 되면서 조직은 점점 더 AI 기능을 중심으로 데이터 전략을 구축해 왔습니다. 기업은 IoT 센서, 고객 거래, 소셜 미디어 등과 같은 소스에서 그 어느 때보다 더 많은 데이터를 생성하고 있습니다. 폭발적으로 증가하는 빅 데이터에서 가치를 관리하고 추출하는 것이 최우선 과제가 되었습니다. AI는 탐구할 추가 기능, 참신함 또는 "차세대 빛나는 것"이 ​​아니라 조직이 데이터에 접근하고 활용하는 방법의 핵심을 형성하고 있습니다.

AI 알고리즘과 앱은 패턴과 통찰력을 식별하는 데 필요한 대량의 데이터에 액세스하지 않으면 작업을 수행할 수 없습니다. AI가 요구하는 대규모 데이터세트를 저장하는 데 필요한 인프라를 제공하는 확장성과 유연성을 갖춘 클라우드 컴퓨팅을 만나보세요. 컴퓨팅 성능에 대한 온디맨드 액세스를 통해 조직은 복잡한 AI 알고리즘을 실행하고 기계 학습 (ML)은 데이터를 기반으로 빠르게 모델링합니다. 클라우드는 또한 조직 전체 및 외부 파트너와의 데이터 공유를 촉진합니다.

AI 솔루션은 여전히 ​​매우 중요하지만 실제 혁명은 클라우드 뒤에서 일어나고 있습니다. 2024년에는 알고리즘이 아닌 클라우드 인프라가 광범위한 AI 채택에 중요해집니다.

AI가 운전대를 잡는다

점진적인 변경은 잊어버리세요. AI는 놀라운 속도로 비즈니스를 혁신하고 있습니다. 기업은 먼저 AI 풀에 발을 담그고 AI를 대규모로 배포하고 기계 학습 전략을 운영하는 것을 중단했습니다. 이것은 기술 업그레이드가 아니라, 완전한 변화입니다.

상상해 보십시오. AI는 데이터의 바다를 통해 이동하여 숨겨진 패턴을 찾아내고 인간이 할 수 없는 매우 빠른 결정을 내립니다. 그것이 변화를 이끄는 힘입니다. AI를 통해 기업은 운영을 간소화하고 워크플로를 최적화하며 반복적인 작업을 자동화하여 인간이 보다 전략적인 역할을 수행할 수 있도록 합니다.

그러나 AI의 영향은 효율성 그 이상입니다. 게임의 판도를 완전히 바꾸고 있습니다. 데이터 기반 의사 결정. 예, 직감은 여전히 ​​중요하지만 AI는 모든 통화에 추가적인 명확성과 통찰력을 제공합니다. 상호 작용을 맞춤화하고 요구 사항을 예측하며 지속적인 연결을 만들 수 있습니다. 창의적인 솔루션을 촉발하고 새로운 시장을 개척하며 가능성의 한계를 넓혀가고 있습니다.

초점의 변화

1차선 자갈길을 주행하는 람보르기니를 상상해 보세요. 현대 AI의 요구에 있어서 이는 전통적인 인프라입니다. 매끄럽고 데이터를 많이 소모하는 AI 애플리케이션을 구동하려고 하는 모습을 상상해 보십시오. 그것은 성공을 위한 비법이 아닙니다. 기존 인프라는 점점 더 복잡해지고 데이터 집약적인 AI 애플리케이션의 요구를 따라잡을 수 없습니다. 

AI 엔진을 위한 무한한 주유소와 같은 클라우드를 만나보세요. 대규모 데이터 세트를 처리하는 데 더 많은 성능이 필요합니까? 클라우드는 리소스를 즉시 확장합니다. 제한된 저장 공간으로 인해 어려움을 겪고 계십니까? 클라우드는 놀라운 속도로 용량을 확장합니다. 

이제 BMW XM을 상상해 보세요. 장거리 여행을 하려면 도중에 충전소를 계획해야 합니다. 당신이 원하는 마지막 일은 목적지에 도달하기 전에 전력이 부족해지는 것입니다. 오늘날의 클라우드 인프라는 하이브리드 퍼블릭/프라이빗 클라우드, 멀티클라우드, 심지어 서버리스 컴퓨팅과 같은 옵션을 통해 계속 실행됩니다.   

그러나 클라우드의 유연성과 탄력성은 빙산의 일각에 불과합니다. 서버 유지 관리나 소프트웨어 업데이트에 대해 걱정할 필요가 전혀 없다면 어떨까요? 클라우드는 이러한 작업을 처리하므로 사용자는 놀라운 AI ​​솔루션 구축이라는 중요한 일에 집중할 수 있습니다. 기업이 AI와 관련된 데이터 개인 정보 보호 문제로 어려움을 겪고 있는 가운데 하이브리드 클라우드를 사용하면 AI 애플리케이션에 숨겨진 데이터를 빼낼 수 있습니다.

성능 향상도 빼놓을 수 없습니다. 클라우드는 최첨단 하드웨어 및 소프트웨어에 대한 액세스를 제공하여 AI 애플리케이션이 최고의 효율성으로 실행되도록 보장합니다. 이는 도로를 포장하여 초고속 도로로 확장하는 것과 같습니다.

클라우드는 AI 개발 및 배포에 다음과 같은 다양한 이점을 제공합니다.

• 비용 절감 : 온프레미스 소프트웨어를 소유하고 관리하려면 하드웨어, 소프트웨어 및 인력에 대한 사전 투자가 필요한 경우가 많습니다. 클라우드 서비스는 사용한 리소스에 대해서만 비용을 지불하는 종량제 모델을 제공합니다.
• 출시 시간 단축: AI를 위한 온프레미스 인프라를 설정하고 유지하는 데 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 클라우드 플랫폼에는 사전 구성된 환경과 즉시 사용 가능한 AI 도구 및 서비스가 함께 제공되므로 AI 솔루션을 더 빠르게 개발하고 배포할 수 있습니다. 이 기능을 통해 조직은 시장 기회를 활용하고 더 빠르게 혁신할 수 있습니다.
• 향상된 협업: 클라우드 기반 AI 솔루션은 위치에 관계없이 조직 전체의 팀에서 쉽게 공유하고 액세스할 수 있습니다.
• 향상된 보안 성 : 클라우드 제공업체는 AI 애플리케이션과 데이터를 보호하기 위해 광범위한 보안 기능과 규정 준수 인증을 제공합니다. 이는 민감한 정보를 처리하고 규제 대상 산업에서 활동하는 조직에 특히 중요합니다.
• AI의 민주화: 클라우드 컴퓨팅은 모든 규모의 기업이 AI 기술에 더 쉽게 접근하고 저렴하게 만들 수 있도록 하여 다양한 산업 및 사용 사례에 걸쳐 AI의 채택을 확대합니다.

AI가 정상에 도달하기 위해 이동하는 길은 단순한 기술이 아니라 탁월한 확장성, 성능 및 사용 편의성을 갖춘 클라우드 플랫폼과 생태계를 통해 접근하고 관리할 수 있게 해줍니다. 기업들이 오래된 인프라를 버리고 클라우드를 수용하는 것은 당연합니다. AI 전략은 클라우드 전략과 동의어입니다. 

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• 출처: https://www.dataversity.net/2024s-predominant-technology-trend-the-cloud/