AI 기술의 급속한 발전은 전 세계의 기업 CEOs와 이사회의 주목을 사로잡았습니다. PwC의 최근 보고서에 따르면, CIO의 약 84%는 2024년까지 생성적 AI (genAI)를 그들의 비즈니스 모델에 통합할 것으로 예상하고 있습니다. 생성적 AI가 확연한 변혁력을 가지고 있지만, 모든 사용 사례에 대한 최적의 솔루션이 되지 않을 수 있다는 점을 인식하는 것이 중요합니다.
AI의 영역은 오랫동안 상당한 변화를 겪어왔습니다. 예전에는 AI로 인정되던 것들이 기술의 발전으로 인해 크게 변화되었고, 우리가 이해하는 AI의 능력도 재구성되었습니다. 대체로 AI의 역사는 세 가지 다른 단계로 나눌 수 있습니다.
과거 40년 동안 주류였던 전통적인 분석은 비즈니스 인텔리전스 (BI)를 사용하여 과거 데이터를 분석하고 과거 사건에 대한 통찰력을 도출하는 방식으로 이루어졌습니다. 기술의 발전에 따라 용어는 분석으로 바뀌었으며 그 발전에 따라 점차적으로 세련됐습니다.
반면 예측적 AI는 과거 데이터를 활용하여 패턴을 식별하고 미래 사건에 대한 정확한 예측을 생성합니다. 이런 전망적인 기술은 예측된 결과에 기반하여 조직이 정보를 얻고 의사 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다.
AI의 최신 기술인 생성적 AI (genAI)는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등을 사용자 정의 기준에 따라 생성하는 데 초점을 맞춥니다. genAI는 사용 사례와 모델의 상당 부분을 차지하지만, Domino의 COO인 Thomas Robinson이 확인한 바에 따르면 현재 약 15%에 불과합니다.
놀랍게도, 예측적 AI와 생성적 AI가 협력하여 결과를 향상시킬 수 있는 경우도 있습니다. 예를 들어 방사선 이미지의 분석과 초기 진단 보고서의 생성을 결합하거나, 주식 데이터 마이닝을 활용하여 수익성 있는 투자에 대한 보고서를 생성하는 것입니다. 이러한 시너지는 완전한 AI 개발을 용이하게 하는 통합 플랫폼의 필요성을 촉발시킵니다.
다행히도, 기업들은 각 유형의 AI를 구분된 엔티티로 취급할 필요가 없습니다. 완전한 AI의 개발과 배포를 위해서는 예측적 AI와 생성적 AI를 모두 수용할 수 있는 공통 플랫폼이 필요합니다. genAI는 추가적인 컴퓨팅 파워와 네트워크 자원이 필요할 수 있지만, 대부분의 기업들은 전체적으로 새로운 인프라를 구축할 필요가 없습니다.
게다가, 지배 및 테스트 과정도 완전히 개편할 필요는 없습니다. 예측적 AI와 생성적 AI와 관련된 위험을 관리하는 것 사이에는 “환각”에 대한 genAI의 취약성과 같은 차이가 있습니다. 그러나 엄격한 테스트, 검증 및 지속적인 모니터링 원칙은 예측적 AI와 생성적 AI 모두에 적용됩니다.
AI 도구, 데이터, 교육 및 배포의 원활한 관리를 위해 많은 포춘 100 기업들이 Domino의 Enterprise AI 플랫폼을 신뢰하고 있습니다. 예측적 AI와 생성적 AI를 하나의 제어 센터 아래에서 통합하는 이 플랫폼은 AI 및 MLOps 팀이 완전한 AI의 개발, 배포 및 관리를 용이하게 이끌 수 있게합니다.
관련 소스의 잠재력을 해제하면서 관련 위험을 책임있게 관리하세요. Domino의 책임있는 genAI에 대한 무료 화이트페이퍼를 탐색하여 AI의 세계에서의 보상과 도전을 어떻게 극복할 수 있는지 알아보세요.
FAQ 섹션:
1. 생성적 AI (genAI)란 무엇인가요?
생성적 AI 또는 genAI는 사용자가 정의한 기준에 따라 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등을 생성하는 인공지능의 한 종류입니다. 이것은 AI 영역의 최신 추가사항입니다.
2. AI의 세 가지 단계는 무엇인가요?
AI의 세 가지 단계는 다음과 같습니다:
– 전통적인 분석: 이 접근법은 과거 데이터를 분석하여 과거 사건에 대한 통찰력을 도출하기 위해 비즈니스 인텔리전스 (BI)를 사용합니다.
– 예측적 AI: 이러한 유형의 AI는 과거 데이터를 활용하여 패턴을 식별하고 미래 사건에 대한 정확한 예측을 생성합니다.
– 생성적 AI: 생성적 AI 또는 genAI는 사용자가 정의한 기준에 따라 콘텐츠를 생성하는 데 초점을 맞춥니다.
3. 예측적 AI와 생성적 AI는 협력할 수 있나요?
네, 예측적 AI와 생성적 AI는 결과를 향상시키기 위해 협력할 수 있습니다. 예를 들어 방사선 이미지의 분석과 초기 진단 보고서의 생성을 결합하거나, 주식 데이터 마이닝을 활용하여 수익성 있는 투자에 대한 보고서를 생성하는 등의 방법이 있습니다.
4. genAI 배포를 위해 별도의 인프라를 구축해야 할까요?
대부분의 기업들에게는 genAI 배포를 위해 완전히 새로운 인프라를 구축할 필요는 없습니다. genAI는 추가적인 컴퓨팅 파워와 네트워크 자원이 필요할 수 있지만, 예측적 AI와 생성적 AI를 모두 수용할 수 있는 공통 플랫폼이 선호됩니다.
5. AI 도구, 데이터, 교육 및 배포를 어떻게 원활하게 관리할 수 있나요?
많은 포춘 100 기업들은 Domino의 Enterprise AI 플랫폼을 신뢰하여 AI 도구, 데이터, 교육 및 배포를 원활하게 관리합니다. 이 플랫폼은 예측적 AI와 생성적 AI를 하나의 제어 센터 아래에서 통합함으로써 AI 및 MLOps 팀이 완전한 AI의 개발, 배포 및 관리를 용이하게 이끌 수 있도록 지원합니다.
주요 용어/어어:
– AI: 인공지능
– genAI: 생성적 AI
– BI: 비즈니스 인텔리전스
– MLOps: 머신 러닝 운영
권장 관련 링크:
– Domino: 기사에서 언급된 Domino의 공식 웹사이트입니다.
– Domino의 화이트페이퍼: 기사에서 언급된 책임있는 genAI에 대한 무료 화이트페이퍼를 비롯한 Domino의 화이트페이퍼에 접속하세요.
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