Kevin Topolsky다음 세대 AI 모델에 대한 흥미가 식다
기업들은 구글 제미니, 앤소픽 클로드, 아마존 베드락, 그리고 OpenAI GPT-4와 같은 첨단 AI 모델의 매력에서 시선을 돌리고 있다. 대신, 조직은 생성 AI의 실용적인 적용을 우선시하여 투자 수익률(ROI)에 집중하고 있습니다. 가트너의 명문 부사장 분석가인 아룬 찬드라세카란은 회사들이 명확한 ROI를 증명하는 사용 사례에 대해 생성 AI를 배포하는 데 점점 더 관심을 기울이고 있다고 언급했습니다.
높은 기대에서 실망으로: 현실 확인
생성 AI는 실망의 구덩이로 내려가면서 열광이 줄고 있습니다. 발표된 막대한 기대와 실제 결과 사이의 급생 격차, 그리고 기업이 데이터 엔지니어링 및 AI 거버넌스 실천에 직면한 어려움이 이러한 전환에 기여했습니다. 많은 생성 AI 프로젝트가 명확한 ROI를 제공하는 데 어려움을 겪고 있어서, 기업들이 이러한 프로젝트에 계속 투자를 정당화하기 어려워지고 있습니다.
생성 AI의 변화하는 풍경: 숨겨진 현실 발현
다음 세대 AI 모델을 둘러싼 흥행이 식으며, AI 영토 내에서 주목의 초점이 이동함에 따라 펼쳐지는 일련의 중요한 질문이 드러납니다.
주요 질문:
1. 생성 AI 기술에 대한 열정이 줄어든 이유는 무엇인가요?
2. 기업들이 생성 AI 프로젝트가 약속한 가치를 실현하는 데 직면하는 주요 도전 과제는 무엇인가요?
3. 조직은 데이터 엔지니어링과 AI 거버넌스의 복잡한 영토를 어떻게 탐험하여 성공적인 결과를 달성할까요?
4. 첨단 AI 모델 대신 ROI에 우선 순위를 두면서, 기업의 AI 도입의 미래에 대한 함의는 무엇인가요?
대답과 통찰:
1. 열정 저하는 초창기 생성 AI에 대한 높은 기대와 이러한 프로젝트에서 제공된 실제 결과 사이의 불일치로 설명될 수 있습니다. 또한 명확한 ROI를 증명하는 어려움으로 인해 이러한 기술에 대한 기대가 식은 것입니다.
2. 기업들은 높은 품질의 입력을 위해 데이터 엔지니어링 과정을 개선하는 데 고심하고 있습니다. 또한 책임 있는 AI 배포와 관련된 거버넌스 도전에 대처하는 것이 상당한 장애라는 것입니다.
3. 성공적인 결과는 튼튼한 데이터 파이프라인 구축, 데이터 품질 보장, 그리고 조직 목표 및 윤리적 고려사항과 일치하는 효과적인 AI 거버넌스 프레임워크를 확립함에 달려 있습니다.
4. ROI에 우선위를 두는 것은 기업의 AI 투자로부터 실질적인 비즈니스 가치를 추출하기 위한 실용적인 방향으로의 전환을 강조하며, 기업을 형편없는 추측적 탐구로부터 실용적인 응용프로그램으로 이끌어줍니다.
장단점:
첨단 AI 모델에 대한 열정의 줄어듦은 AI 산업이 실제 세계 응용프로그램으로 성숙하고 있음을 나타낼 수 있지만, 혁신을 억제하고 신기술 탐구의 한계를 제한할 여지가 있습니다. ROI에 대한 집중은 AI 도입에 실용적인 접근을 강조하지만, 장기적인 혁신 기회를 놓칠 우려가 있어서, 미래 성장과 경쟁력을 촉진할 수 있는 전환적 기회를 무시할 위험이 있습니다.
생성 AI의 진화하는 풍경 및 이러한 전환의 훨씬 더 큰 영향에 대한 자세한 탐구를 위해 다음 링크들을 참고하시기 바랍니다:
