기업을위한 100 일 생성 AI 구현 계획

소개

생성 AI를 채택하는 것은 모든 회사의 혁신적인 여정이 될 수 있습니다. 그러나 Genai 구현 과정은 종종 번거롭고 혼란 스러울 수 있습니다. NIIT Limited의 회장이자 공동 창립자 인 Rajendra Singh Pawar는 2024 년 Datahack Summit 2024에서 우리와 합류하여 기업이 Genai를 구현할 수있는 방법에 대한 귀중한 통찰력을 공유했습니다. 그는이 기사에서 설명 할 기업을위한 100 일 Genai 구현 계획을 수립했습니다. 우리는 또한 Genai 구현시 기업이 직면 한 일반적인 과제와 계획이이를 해결하는 데 어떻게 도움이되는지 논의 할 것입니다.

개요

• 기업의 맥락에서 AI와 Genai의 차이점을 이해하십시오.
• 직장에서 AI와 Genai의 일반적인 사용 사례를 탐색하십시오.
• Genai 구현 중 회사가 직면 한 다양한 도전을 알게됩니다.
• 회사가 단 100 일 만에 Genai를 인력을 구현할 수있는 방법을 알아보십시오.

목차

• 기업을위한 AI vs Genai
  • 기업을위한 AI
  • 기업을위한 Genai
  • 기업의 AI와 Genai의 주요 차이점
• 기업이 새로운 기술을 어떻게 조정 하는가?
  • 기업의 Genai 채택
• 생성 AI 채택의 도전
• 생성 AI를위한 100 일 구현 계획
• 100 일 Genai 계획의 3 단계
  • 1 단계 : 정렬 및 온 보딩
  • 2 단계 : 사용 사례 발견
  • 3 단계 : 프로젝트 기반 교육
• 자주 묻는 질문

기업을위한 AI vs Genai

AI와 Genai는 종종 상호 교환 적으로 사용되는 두 가지 용어입니다. 대부분의 사람들은 분명한 차이를 이해하지 못하므로 직장에서 올바른 도구를 구현하기가 어렵다는 것을 알게됩니다.

AI와 Genai는 기계 학습의 동일한 토대를 공유하지만 기업 수준에서 다른 목적을 제공합니다. 따라서 기업이 인공 지능을 최선의 잠재력으로 활용하는 것이 기업의 차이를 알고 점점 더 중요 해지고 있습니다.

기업을위한 AI

인공 지능은 인간처럼 생각하거나 인간 지능을 모방 할 수있는 기계를 설명하는 데 사용되는 광범위한 용어입니다. 이 기계 나 AI 모델은 인간과 마찬가지로 언어를 이해하거나 패턴을 인식하거나 심지어 결정을 내릴 수 있습니다.

AI는 회사를 어떻게 도와 주나요? 기업에서 AI의 가장 일반적인 사용 사례는 다음과 같습니다.

• 예측 분석 : AI는 비즈니스가 과거 데이터를 분석하여 미래의 추세, 고객 행동 및 잠재적 위험을 예측하도록 도와줍니다. 소매, 금융 및 건강 관리와 같은 산업은 각각 수요, 주식 수준 및 환자 결과를 예측하기 위해 AI 중심 모델을 사용합니다.
• 개인화 : AI를 통해 고객 서비스 및 대상 마케팅에 특히 유용한 개인화 된 고객 경험을 가능하게합니다. AI는 사용자 데이터를 분석하여 마케팅 캠페인을 조정하거나 제품을 추천하거나 고객 여정을 실시간으로 최적화 할 수 있습니다. 이는 사용자 참여 및 클라이언트 전환율을 증가시킵니다.
• 의사 결정 : AI 시스템은 방대한 데이터 세트를 분석하고 실행 가능한 통찰력을 제공함으로써 리더가 정보에 입각 한 결정을 내리는 데 도움이됩니다. 은행, 물류 및 제조 부문은 AI 알고리즘을 사용하여 의사 결정 정확도를 높이고 비용 절감을 유도합니다.

기업을위한 Genai

생성 AI 또는 Genai는 새로운 컨텐츠를 만들 수있는 모델에 중점을 둔 AI의보다 구체적인 하위 집합입니다. 그들은 훈련 데이터에서 배우고 자연어 프롬프트를 기반으로 인간과 같은 텍스트, 이미지, 코드, 음악 등을 생성합니다. Chatgpt, Dall-e 및 Sora와 같은 Genai 모델이 등장함에 따라 AI 기반 컨텐츠 제작 가능성은 끝이 없습니다.

Genai가 기업을 도울 수있는 방법은 다음과 같습니다.

• 컨텐츠 생성 : GPT-4와 같은 Genai 모델은 블로그 게시물, 소셜 미디어 컨텐츠, 제품 설명 등을 자동으로 생성 할 수 있습니다. 마케팅, 광고 및 미디어 회사는이를 사용하여 시간을 절약하고 인간 작가에 대한 의존도를 줄일 수 있습니다.
• 코드 생성 : 소프트웨어 개발에서 Genai는 코드 생성, 디버깅 및 개발자에게 제안을 제공하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이것은 개발주기를 가속화하고 엔지니어링 팀의 부담을 줄입니다.
• 디자인 및 창의성 : 패션, 건축 또는 게임의 기업은 생성 AI를 사용하여 창의적인 개념을 개발하거나 프로토 타입을 설계하거나 가상 환경을 만들 수 있습니다. 이것은 디자인 타임 라인을 크게 줄일 것입니다.
• 고객 상호 작용 : Genai 기반 챗봇 또는 Chatgpt와 같은 대화 에이전트는 고객과 인간과 같은 대화를 할 수 있습니다. 또한 복잡한 고객 쿼리를 처리하고 불만을 해결하여 기업의 고객 서비스를 개선 할 수 있습니다.
• 데이터 합성 : Genai는 기존 데이터 세트를 기반으로 새로운 데이터를 종합 할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 연구, 테스트 또는 훈련 기계 학습 모델에 도움이됩니다. 이것은 데이터 제한이 혁신을 늦출 수있는 제약과 같은 산업에서 가장 유용합니다.

기업의 AI와 Genai의 주요 차이점

	인공 지능 (AI)	생성 AI (Genai)
목적	AI는 일반적으로 자동화, 예측, 최적화 및 의사 결정 지원에 사용됩니다.	Genai는 프롬프트를 기반으로 새롭고 창의적인 출력 (텍스트, 이미지 등)을 생성하는 데 중점을 둡니다.
응용 프로그램	AI는 예측 분석, 사기 탐지 및 개인화 된 권장 사항에 더 적합합니다.	Genai는 콘텐츠 제작, 창의적인 디자인, 코드 생성 및 대화 상호 작용에 이상적입니다.
인력에 미치는 영향	AI는 작업을 자동화하여 직원 효율성을 향상시켜 직원이 전략적 활동에 더 집중할 수 있도록합니다.	Genai는 팀이 창의적 및 개발 프로세스를 확장하여 수동 콘텐츠 생성 워크로드를 줄일 수 있습니다.

기업이 새로운 기술을 어떻게 조정 하는가?

정보 기술 (IT)이 등장한 1980 년대에 사람들은이 새로운 기술이 무엇인지 궁금해했습니다. 다음 20 년 동안 기업이 어떻게 활용할 수 있는지 이해하려고 노력했습니다. 이 과정에서 데이터와 통찰력에 중점을 둔 회사에서 새로운 팀이 구성되었습니다. IT 부서는 산업 전반에 걸쳐 표준이되었습니다. EDP ​​(Electronic Data Processing) 관리자가 IT 관리자가되었고 나중에 정보 시스템 관리자로 바뀌는 조직 계층조차 변경되었습니다. 10 년 전 CTO (최고 기술 책임자) 및 최고 데이터 책임자 (CDO)와 같은 새로운 필수 역할은 조직의 기술을 활용하는 데 공통적이되었습니다.

오늘날, 생성 AI에서도 동일한 전환이 일어나고 있지만 훨씬 더 빠른 속도로 발생합니다. 점점 더 많은 회사가 Genai를 탐색하고 채택함에 따라 기술에 정통한 기능 관리자는 Genai 관리자, AI의 책임자, AI의 책임자 등을 강화하고 있습니다. 제품 또는 서비스 기반 사용 사례를위한 생성 AI 도구를 탐색하는 소규모 팀은 더 큰 본격적인 부서로 전환되고 있습니다.

기업의 Genai 채택

전자 상거래 및 교육에서 건강 관리 및 건축에 이르기까지 Genai는 모든 산업의 일부로 성장하고 있습니다. IBM의 연구에 따르면 Genai의 가장 큰 영향은 고객 참여 및 소프트웨어에서 나타납니다. 보안 고려 사항으로 인해 일반적으로 새로운 기술에 적응 한 금융 부문도 악 대차에 뛰어 들었습니다.

EY의 2023 년 설문 조사에 따르면, 고위 임원의 75%가 Genai가 직원의 능력과 생산성을 향상시킬 것이라고 전 세계적으로 동의합니다. 한편, 이미 Genai로부터 큰 영향을 미친 회사의 64%가 전체 비즈니스 및 운영 모델 IBY 2025를 재정의 할 것으로 예상합니다.

몇몇 회사는 이미 Genai를 구현하고 ROI를 구현하기 시작했지만 대다수의 기업은 방금 연구하고 배우기 시작했습니다. 그러나 다양한 응용 분야에도 불구하고, 우리는 산업 전반에 걸쳐 Genai의 광범위한 구현이 방해 받고 있음을 알 수 있습니다.

그 이유를 이해하려고 노력합시다.

생성 AI 채택의 도전

새로운 기술의 과대 광고주기와 마찬가지로 생성 AI도 환멸 단계에 도달했습니다. 우리는 이제 모든 사람이 Genai를 사용하려고 시도했지만 소수의 사용자만이 기업 수준에서 유용하거나 투자 할 가치가 있음을 알게되었습니다.

Pawar 씨는 인도 산업 전역의 많은 CEO와 최고 경영진과 이야기하여 기업의 Genai 채택의 장애를 이해했습니다. Pawar 씨에 따르면, 대부분의 지도자들은 네 가지 주요 측면에서 도전을 언급했습니다.

1. 기술 격차 : Genai 입양에서 가장 큰 도전은 현장에서 숙련 된 전문가가 부족하다는 것입니다. 인력의 적은 비율만이 데이터 문화를 이해하거나 필요한 지식을 가지고 있습니다. 이로 인해 사람들, 특히 라인 관리자를 고용하기가 어렵습니다.
2. 불분명 한 사용 사례 : 다음 문제는이 새로운 기술을 어디서 어떻게 사용하는지 식별 할 수 없다는 것입니다. 자원과 숙련 된 직원이있는 회사는 Genai에 적합한 사용 사례를 찾을 수없는 것 같습니다. 그들 대부분은 여전히 ​​생성 AI의 다양한 응용에 대해 배우고 있습니다.
3. Genai 이니셔티브 부족 : Genai가 어떻게 도움을 줄 수 있는지에도 불구하고 많은 회사들이 어디서부터 시작 해야하는지 또는 어떻게 해야할지 모릅니다. 누가 훈련 해야하는지, 정확히 무엇을 훈련시켜야하는지에 대한 혼란이 여전히 많이 있습니다. 따라서 구현 프레임 워크가 없으면 큰 장애물입니다. 관련 도전은 이해 관계자와 상위 경영진을 설득하여 Genai 입양 계획에 마지막으로 자금을 지원하는 데 있습니다.
4. 관련 위험 : 회사가 가진 또 다른 주요 관심사는 Genai 채택과 관련된 위험에 관한 것입니다. 여기에는 데이터 위반, 탈옥, 기밀 정보를 얻기위한 신속한 주입 등이 포함됩니다. 인도 정부는 AI의 안전하고 책임감있는 사용을 보장하기 위해 법률과 가드 레일을 설정하기 위해 노력하고 있지만, Genai 채택의 장애물로 남아 있습니다.

생성 AI를위한 100 일 구현 계획

Pawar는 이러한 과제를 해결하고 Genai 전환을 쉽게하기 위해 기업을위한 100 일 Genai 구현 계획을 수립했습니다. 3 단계로 배치 된이 계획은 처음부터 시작하여 회사 전체를 실질적으로 달성 할 수있는 Genai 구현 전략으로 온 보드로 끝납니다. 시장 연구, 이해 관계자 토론, 인식 구축 프로그램, 사용 사례 탐사 및 학습자 중심의 결과 중심 교육 워크샵이 포함됩니다.

이 계획은 생성 AI 통합의 장기적인 특성을 인정하여 완료보다는 참여에 중점을 둡니다. 또한 개인 정보 보호 문제를 해결하고 위험을 완화하기 위해 Guardrails를 확립 할 필요성을 강조합니다.

100 일 Genai 계획의 3 단계

전략적 100 일 Genai 구현 계획은 3 단계로 진행됩니다.

• 1 단계 : 정렬 및 온 보딩
• 2 단계 : 사용 사례 발견
• 3 단계 : 프로젝트 기반 교육

이제이 각 단계에서 무슨 일이 일어나는지 알아 봅시다.

1 단계 : 정렬 및 온 보딩

처음 35 일은 생성 AI, 가능한 응용 프로그램 및 영향에 대한 리더십 팀을 교육하는 데 중점을 둡니다. 이 단계에는 다음이 포함됩니다.

• 사전 훈련 설문 조사
• 비즈니스 영향을위한 시장 조사
• 더 높은 경영진과의 토론
• 리더를위한 워크샵
• 조직 전체의 Genai 인식 세션

목표 : Genai 기술로 재능을 구축하는 것의 중요성을 이해하고 Genai를 통해 영향을받을 수있는 중추적 인 비즈니스 기능을 식별합니다.

그것을 달성하는 방법?

이 단계는 시장 조사 및 설문 조사를 수행하여 Genai를 기업에 통합 할 가능성과 예상 결과에 대한 지식을 얻는 것으로 시작됩니다. 이 연구의 결과는 잠재적 인 Genai 채택 계획에 더 높은 경영진과 주요 이해 관계자를 탑승하는 데 도움이 될 것입니다.

일단 그들이 탑승하면 다음 단계는 Genai를 사용할 주요 기능과 팀을 식별하는 것입니다. 그 후 전환 및 미래 계획의 조직 내에서 지도자를 교육 할 것입니다. 마지막으로, 프로세스의 계획과 개별 역할을 이해하기 위해 모든 팀 내에서 인식 세션이 수행되어야합니다.

이 단계가 끝날 무렵, 모든 주요 이해 관계자는 Genai에 투자 해야하는 이유를 명확하게 이해해야하며 인력은 다가오는 변경 사항을 알고 있어야합니다.

2 단계 : 사용 사례 발견

두 번째 단계는 조직의 여러 부서에서 Genai가 어떻게 구현 될 수 있는지 탐구합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 특정 사용 사례에 대한 시장 조사
• 비즈니스 리더와의 워크샵
• 팀 별 브레인 스토밍 세션
• 부서별 사용 사례 테스트
• 미래의 Genai 사용 사례 식별 과정 이해

목표 : 조직 내 Genai 구현을위한 전문가 트랙을 발견하고 향후 사용 사례 탐색을 위해 인력을 준비합니다.

그것을 달성하는 방법?

두 번째 단계는 연구 개발 단계입니다. 두 번째 단계의 첫 번째 단계는 다시 시장 조사입니다. 이번에는 업계에서 Genai의 기존 사용 사례를 찾기위한 것입니다. 이를 통해 기업 내에서 이러한 응용 프로그램을 구현할 수있는 방법과 방법을 이해하는 데 도움이됩니다. 또한 어떤 새로운 사용 사례를 탐색하거나 테스트 할 수 있는지에 대한 아이디어를 제공합니다.

두 번째 단계는 Genai를 다양한 기능에 정확하게 통합하는 방법을 이해하기 위해 업계 리더와 토론하거나 워크샵에 참석하는 것입니다. 이것은 지상 현실에 대한보다 실용적인 이해와 Genai 구현에서 가능한 도전을 제공합니다.

사용 사례가 나열되면 다음 단계는 팀별 브레인 스토밍 세션을 수행하여 자세한 구현 계획을 개발하는 것입니다. 이 계획에는 모든 사용 사례의 초기 테스트를위한 기간이 포함되어 작동하는 것이 무엇인지, 그렇지 않은지 알아내는 것입니다. 이어서 부서별 사용 사례 테스트 및 결과에 대한 문서화가 이어질 것입니다.

이 과정을 통해 인력은 Genai를 연구, 식별, 테스트 및 구현하는 과정을 이해할 수 있습니다. 이것은 향후 사용 사례를 탐색하기위한 시스템을 구축하는 데 도움이 될 것입니다.

이 단계가 끝날 무렵, 이해 관계자는 조직에 가장 큰 혜택을주기 위해 Genai 도구 및 서비스를 정확히 구현할 위치를 명확하게해야합니다.

3 단계 : 프로젝트 기반 교육

마지막 단계는 프로젝트 기반 교육을 통한 Genai 구현의 실용성에 중점을 둡니다. 이것은 다음과 같습니다.

• Genai를 사용하여 압축 및 간소화 할 수있는 활동을 나열합니다.
• 각 부서의 타임 라인이있는 구현 계획을 개발합니다.
• Genai 사용에 대한 역할 관련 프로그램 설계 및 개발.
• MVP (최소 실행 가능한 제품) 버전의 프로토 타이핑 및 배포.
• 피드백을 기반으로 시스템 모니터링 및 평가.

목표 : Genai 구현을 기업 전반에 걸쳐 실행하고 결과를 추적합니다.

그것을 달성하는 방법?

구현 계획의 마지막 단계는“Genai를 기업으로 구현하는 방법”에 답변합니다. 두 번째 단계가 끝날 무렵 생성 AI를 사용하여 어떤 작업을 최적화 할 수 있는지에 대한 명확성이 있습니다. 세 번째 단계는 이러한 각 작업이 Genai 기반의 방법과시기에 대한 자세한 계획을 개발하는 것으로 시작합니다.

그런 다음 각 부서는 Genai 도구 사용 방법에 대한 팀원을 교육하기 위해 역할 별 프로그램을 설계하고 개발합니다. Parallelly는 또한 새로운 도구를 개발 해야하는 곳마다 프로토 타이핑 및 배포를 시작합니다. 이 프로세스는 또한 사용 사례를 테스트하면서 사이버 보안, 용량, 비용, 위험 및 개인 정보와 같은 문제를 해결합니다.

이 두 가지 조치는 1 단계에서 설정 한 목표를 충족시키기 위해 피드백을 기반으로 지속적으로 모니터링, 평가 및 완성되어야합니다. 100 일 계획에서 결론을 내리 듯이, 조직의 모든 구성원은 Genai의 힘을 더 쉽고 안전하게 활용하여 작업을보다 쉽고 영향력을 발휘하는 방법을 알아야합니다.

결론

세계는 AI 기반 자동화 및 컨텐츠 생성으로 향하고 있습니다. AI와 생성 AI는 모두 기업을위한 변형 기회를 제시합니다. AI는 프로세스를 최적화하고 자동화하는 데 중요하지만 Genai는 창의성, 콘텐츠 생성 및 인간과 같은 상호 작용을위한 새로운 가능성을 도입합니다. 기업은 AI와 Genai를 모두 통합하기 위해 고유 한 요구와 전략을 평가해야합니다.

전세계 기업들은 Genai 기술을 사용하는 새로운 방법을 모색하고 있지만 여전히 인력으로 구현하기가 어렵다는 것을 알게되었습니다. 이 기사는 Genai 구현을 통해 조직을 업그레이드 할 수있는 방법을 안내하려는 시도였습니다.

고객 경험을 향상 시키거나 컨텐츠 생성을 자동화하거나 제품 개발을 가속화 하더라도이 계획을 통해 100 일 만에 큰 발전을 이룰 수 있습니다.

분석 Vidhya가 차세대 AI 기업을 구축하는 데 도움이되는 방법을 알아보십시오.

자주 묻는 질문

Q1. AI와 생성 AI가 동일합니까?

A. 인공 지능 (AI)은 인간 지능을 모방 할 수있는 모델을 말합니다. 생성 AI (Genai)는 인간과 마찬가지로 새로운 정보와 창의적인 콘텐츠를 생성 할 수있는 AI의 하위 도메인입니다.

Q2. 기업의 생성 AI는 무엇입니까?

A. 생성 AI는 컨텐츠 생성, 코드 생성, 설계, 고객 상호 작용 및 데이터 합성과 같은 작업에 도움이됩니다. 기업은 이러한 작업을 수행하고 보안을 보장하고 소프트웨어 문제를 해결합니다.

Q3. 조직에서 생성 AI를 구현하는 데 어떤 어려움이 있습니까?

A. 조직에서 Genai를 구현할 때의 일부 과제에는 기술 격차와 사용 사례의 명확성 부족이 포함됩니다. Genai 이니셔티브가 부족하고 Genai 구현과 관련된 위험을 극복하는 것도 두드러진 과제입니다.

Q4. AI는 회사에서 어떻게 사용됩니까?

A. AI는 기업이 주로 예측 분석, 개인화 및 의사 결정 지원에 도움을줍니다.

Q5. AI 팀을 어떻게 구성합니까?

A. AI 팀을 구성 할 때는 단기 및 장기 목표를 고려하는 것이 중요합니다. 단기 솔루션에는 AI 팀이 이미있는 외부 파트너의 공유 또는 관리 서비스가 포함될 수 있습니다. AI 제품 생성과 같은 장기 목표의 경우 사내 AI 팀을 고용해야합니다. 프로젝트에 따라 AI 개발자, AI 엔지니어, 모델 테스트 전문가, 데이터 과학자 및 데이터 엔지니어로 구성 될 수 있습니다.

위 내용은 기업을위한 100 일 생성 AI 구현 계획의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!