2022년 11월에 ChatGPT가 등장한 이후로, 생성적 AI(genAI)가 기업 CEO들과 이사회들에게 중심 주제가 되었습니다. 이 혁신적인 기술의 잠재력은 많은 기업들이 비즈니스 모델에 그 구현을 고려하게 만들었습니다. 그러나 genAI는 AI의 한 측면일 뿐이며, 모든 사용 사례에 대한 최선의 해결책이 되지는 않을 수도 있다는 점을 인식하는 것이 중요합니다.
AI의 개념은 시간이 흐름에 따라 진화해 왔으며, 그 역사는 세 가지 구별되는 단계로 나눌 수 있습니다.
먼저, 과거 40년 동안 기업들이 사용해온 전통적인 분석이 있습니다. 초기에는 비즈니스 인텔리전스(BI)로 알려진 이 분석 도구들은 시간이 지남에 따라 더욱 정교해지고 발전해 왔습니다. 분석은 주로 과거 데이터를 돌아보며 역사적 사건에 대한 통찰력을 발견하는 데 초점을 맞추고 있습니다.
다음 단계는 예측적인 AI입니다. 이 선진적인 기술은 과거 데이터를 분석하여 패턴을 식별하고 현재 데이터를 사용하여 미래 사건에 대한 정확한 예측을 수행합니다. 예측적인 AI는 모델 중심적인 비즈니스에서 광범위하게 사용되며, 기업들의 AI 전략에서 여전히 중요한 역할을 합니다.
마지막으로, 생성적인 AI 또는 genAI가 있습니다. 이 형태의 AI는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오와 같은 다양한 유형의 콘텐츠를 조사하고 사용자 사양에 따라 새로운 콘텐츠를 생성합니다. genAI는 강점을 가지고 있지만, 사용 사례와 모델 수에 비해 예측적인 AI에 비해 상대적으로 적은 비중을 차지하고 있음을 알아야 합니다.
또한 흥미로운 점은 이미 예측적인 AI와 생성적인 AI가 조화롭게 함께 작동하는 경우가 이미 존재한다는 것입니다. 예를 들어, 방사선학 영상은 둘 다의 AI를 사용하여 예비 진단에 대한 보고서를 작성하는 데 활용될 수 있습니다. 마찬가지로, 채광 주식 데이터는 가까운 미래에 상승할 가능성이 있는 주식에 대한 보고서를 생성할 수 있습니다. 결과적으로, 기업들은 포괄적인 AI 개발을 위한 통합 플랫폼이 필요합니다.
다행히도, 완전한 AI 개발과 배포는 각 AI 유형을 별도의 개체로 취급하고 독립된 인프라를 구축할 필요는 없습니다. genAI는 최적의 성능을 위해 추가적인 성능 및 향상된 네트워킹이 필요할 수 있지만, 기업들은 Meta나 Microsoft와 같은 대규모 genAI 배포를 수행하지 않는 한 완전히 새로운 스택을 구축할 필요는 없습니다.
또한, 예측적인 AI를 위한 거버넌스 및 테스트 과정은 genAI를 효과적으로 관리하기 위해 적용될 수 있습니다. genAI의 “환각”에 대한 취약성과 같은 차이점이 있기는 하지만, 일반적인 위험 관리 프로세스는 유사하게 유지됩니다.
AI 도구, 데이터, 교육 및 배포를 관리하기 위해 선도하는 Domino의 Enterprise AI 플랫폼은 많은 포춘 100 기업들에게 신뢰받고 있습니다. 이 플랫폼은 AI 및 MLOps 팀이 단일 제어 센터에서 전체 AI 개발과 배포를 감독할 수 있도록 해줍니다. MLOps를 하나의 플랫폼 아래로 통합함으로써 기업들은 포괄적인 AI 개발, 배포 및 관리를 가능케 할 수 있습니다.
Domino의 책임있는 genAI에 관한 통찰력을 가진 화이트페이퍼로 genAI 프로젝트의 기회와 도전을 어떻게 탐색하는지 알아보세요.
FAQ:
1. genAI란 무엇인가요?
genAI는 생성적 AI로, 다양한 유형의 콘텐츠를 조사하고 사용자 사양에 따라 새로운 콘텐츠를 생성하는 인공지능 형태입니다.
2. AI의 세 가지 단계는 무엇인가요?
AI의 세 가지 단계는 전통적인 분석, 예측적 AI, 생성적 AI입니다.
3. 전통적인 분석이란 무엇인가요?
전통적인 분석 또는 비즈니스 인텔리전스(BI)는 과거 데이터를 돌아보며 역사적 사건에 대한 통찰력을 발견하는 데 초점을 맞춘 것입니다.
4. 예측적 AI란 무엇인가요?
예측적 AI는 과거 데이터를 분석하여 패턴을 식별하고 미래 사건에 대한 정확한 예측을 하는 선진적인 기술입니다.
5. 예측적 AI와 생성적 AI는 어떻게 함께 작동하나요?
예측적 AI와 생성적 AI가 함께 작동할 수 있는 경우가 있습니다. 예를 들어, 방사선학 영상은 두 유형의 AI를 사용하여 예비 진단에 대한 보고서를 작성하는 데 활용될 수 있습니다.
6. 기업들은 각 AI 유형을 위해 별도의 인프라가 필요한가요?
기업들은 각 AI 유형을 위해 완전히 새로운 인프라를 구축할 필요는 없습니다. 최적의 성능을 위해 genAI는 추가적인 성능과 향상된 네트워킹이 필요할 수 있지만, 종합적인 AI 개발을 위해 통합 플랫폼을 사용할 수 있습니다.
7. 예측적 AI의 거버넌스 및 테스트 과정이 genAI에 적용될 수 있나요?
네, 예측적 AI의 거버넌스 및 테스트 과정은 genAI를 효과적으로 관리하기 위해 적용될 수 있습니다. 환각에 대한 취약성과 같은 차이점은 있을 수 있지만, 일반적인 위험 관리 프로세스는 유사하게 유지됩니다.
8. Domino의 Enterprise AI 플랫폼이란 무엇인가요?
Domino의 Enterprise AI 플랫폼은 AI 도구, 데이터, 교육, 배포를 관리하기 위해 많은 포춘 100 기업들이 신뢰하는 플랫폼입니다. 단일 제어 센터에서 전체 AI 개발과 배포를 감독할 수 있도록 해줍니다.
정의:
– genAI: 사용자 사양에 따라 새로운 콘텐츠를 생성하는 생성적 AI의 한 형태입니다.
– 전통적인 분석: 역사적 사건에 대한 통찰력을 발견하기 위해 과거 데이터를 돌아보는 비즈니스 인텔리전스입니다.
– 예측적 AI: 과거 데이터를 분석하여 패턴을 식별하고 미래 사건에 대한 정확한 예측을 하는 선진적인 기술입니다.
– Domino의 Enterprise AI 플랫폼: AI 도구, 데이터, 교육, 배포를 관리하기 위해 사용되는 플랫폼으로, 단일 제어 센터에서 전체 AI 개발과 배포를 감독할 수 있도록 해줍니다.
관련 링크:
DominosDataLab.com – Domino의 Enterprise AI 플랫폼에 대한 자세한 정보를 위한 주요 도메인입니다.
The source of the article is from the blog windowsvistamagazine.es