GenAI가 기업의 데이터 처리 방식을 어떻게 변화시키고 있습니까?

2024년 3월 Claude 3 시리즈 모델의 출시와 수많은 벤치마크 테스트에서의 성공적인 성능은 기업들에게 희소식입니다. 기업 고객은 최고의 솔루션을 평가하고 선택하기 위해 더 많은 공급업체의 고품질 AI 및 GenAI 도구에 액세스할 수 있을 것으로 보입니다.

공공 도구와 서비스의 품질과 다양성이 향상되지만 모든 것이 데이터에서 시작된다는 점을 기억하는 것이 중요합니다. AI 및 기계 학습 도구를 강화하는 기본 모델을 훈련하는 데 사용되는 데이터뿐만 아니라 숨겨진 패턴과 통찰력을 찾아내는 데이터 분석 도구도 있습니다.

앞서 설명한 것처럼 비즈니스에서 AI를 활용할 준비를 하려면 몇 가지 주요 준비 사항이 있으며, 성공적인 데이터 전략 없이는 성공적인 AI 전략을 세울 수 없습니다. 첫 번째 단계는 AI에 적합하도록 데이터를 준비하는 것입니다. 여기에는 시장에서 점점 더 다양해지는 AI 도구 및 서비스에서 액세스할 수 있도록 분산형 디지털 금을 평가, 통합, 보호 및 큐레이팅하는 작업이 포함됩니다.

이 기사에서는 데이터와 클라우드 기반 AI 서비스 간의 효율적인 파이프라인을 보유하는 것이 왜 중요한지, 그리고 이것이 귀하의 비즈니스에 어떤 의미를 가질 수 있는지에 중점을 둘 것입니다.

AI 파이프라인 설계

클라우드의 데이터를 평가, 통합 및 보호한 후에는 다양한 그룹 또는 사용 사례와 관련된 특정 데이터 세트를 선별한 다음 선택한 데이터를 제공하기 위한 파이프라인을 구축하고 싶을 것입니다. 선택한 AI 도구에 데이터를 제공합니다. 데이터가 Amazon Simple Storage Service(S3) 버킷에 있는 경우 데이터에 대한 포괄적이고 빠른 액세스를 위해 광범위한 AI 도구 및 서비스를 지원하는 S3 API를 활용하는 것이 좋습니다.

이 두 도구 모두 우선 순위가 되어야 합니다. 이러한 도구가 빠른 속도로 실행되기를 원하며 특정 공급업체나 제공업체에 얽매이는 것을 피하고 싶을 것입니다. 오늘 선택한 최고의 GenAI 도구가 지금으로부터 3개월 후에는 귀하의 요구 사항에 가장 적합하지 않을 수 있으며, 다양한 AI 도구의 데이터를 활용할 수 있는 유연성이 필요할 수도 있습니다. 이 분야는 너무 빨리 변화하고 있습니다.

하이퍼스케일 컴퓨팅 서비스를 사용할 때는 일반적으로 고객의 경험에 영향을 미치지 않도록 고객을 폐쇄된 캠퍼스에 강제로 두지 않아야 합니다. 따라서 데이터가 AWS S3에 상주하도록 하려면 Microsoft 또는 Google의 도구를 사용할 수 있습니다. 예를 들어 Google Vertex를 사용하려는 경우 S3 API를 사용하여 S3 데이터세트와 Google 서비스 간에 파이프라인을 설정할 수 있습니다.

그럼 다음 단계는 무엇입니까? 데이터가 AI에 적합하고 선택한 서비스를 선별된 데이터에 연결하는 파이프라인을 구축하거나 매핑했다면 이제 이러한 도구가 실제로 비즈니스에 어떤 역할을 할 수 있는지 알아볼 차례입니다. 하다. 우리는 고객으로부터 다양하고 흥미로운 사용 사례를 발견하기 시작했습니다.

오늘날 기업에서 AI를 사용하는 방법

제조업체를 운영하는 경우 자동화된 제조 프로세스 전반에 걸쳐 데이터를 캡처하는 이미징 및 IoT 장치가 있을 것입니다. 현재 우리 회사에서는 이 스캐닝 및 IoT 데이터를 가져와 클라우드 서비스에 대한 파이프라인을 구축한 다음 최종 사용자가 상호 작용하여 이에 대해 자세히 알아볼 수 있는 기계 학습(ML) 모델을 구축하는 고객과 협력하고 있습니다. 제조, 품질 보증 또는 조립 현장. 그들은 워크플로를 사용하는 보다 효율적인 방법을 찾고 있습니다. 그들은 제품 결함을 더 빠르게 발견하고 수정하고 있습니다.

마케팅 회사가 있는 경우 AWS Rekognition 또는 AWS Kendra와 같은 서비스를 활용하여 비디오 및 이미지 콘텐츠를 분석하고 검색할 수 있습니다. 우리 고객 중 한 명은 전 세계 수백 개의 스튜디오를 보유한 거대 광고 회사였으며 각 스튜디오는 풍부한 창작 활동의 역사를 갖고 있습니다. 이와 같은 글로벌 비즈니스는 AI 도구를 활용하여 크리에이티브 팀이 과거 프로젝트에서 쉽게 영감을 얻고, 새로운 고객에게 제안할 때 GenAI 서비스를 사용하여 새로운 캠페인을 만들 수 있도록 돕습니다.

그러나 현재 기업에서 볼 수 있는 가장 일반적인 AI 애플리케이션에는 채팅 인터페이스의 변형이 포함되어 있습니다. 이 도구는 기관 지식의 보급을 촉진하기 위한 고객 지원, 마케팅, 심지어 내부 연구에도 사용될 수 있습니다.

이러한 서비스를 구현하는 것은 놀라울 정도로 쉬웠습니다. Google Vertex는 사용하기 쉽고 비용 효율적이며 Google의 LLM을 활용하는 동시에 개인 데이터를 보호하기 때문에 훌륭한 옵션입니다. Amazon Bedrock도 똑같이 인상적입니다.

우리 고객은 특정 요구 사항을 대상으로 데이터 개인 정보 보호 및 규정 준수를 유지하는 방식으로 챗봇을 만드는 데 도움이 되는 웹 애플리케이션인 Microsoft Copilot 및 Copilot Studio도 사용해 왔습니다. 문서에 대한 대규모 지식 기반을 보유한 기술 회사는 이러한 텍스트로 구성된 큐레이트된 데이터 세트를 생성하고 맞춤형 Copilot을 교육한 다음 고객 또는 내부 사용자에게 관련 콘텐츠를 더 쉽게 찾고 추출할 수 있는 도구를 제공할 수 있습니다. 지식 기반.

모든 산업과 비즈니스에는 고유한 요구 사항이 있지만 최근 몇 년간 제가 함께 일한 모든 비즈니스에는 한 가지 공통점이 있었습니다. 바로 데이터 양이 계속 증가한다는 것입니다. 궁극적으로 이러한 AI, GenAI 및 ML 도구는 기업에 서로 다른 데이터를 효율성을 높이고 비즈니스 프로세스를 가속화하며 상당한 경쟁 우위를 창출하는 데 도움이 되는 자산으로 전환할 수 있는 기회를 제공할 수 있습니다.

어떤 AI 도구와 서비스가 널리 사용될지, 어떤 특정 도구가 귀하의 비즈니스에 가장 적합한지 알 수 없습니다. 그러나 한 가지는 분명합니다. 이 기술은 업계를 변화시킬 것이며, 오늘날 데이터를 AI 친화적으로 만들고 AI 도구 및 서비스를 위한 데이터 파이프라인을 구축하기 시작하는 기업이 미래의 선도 기업이 될 것이라는 점입니다.

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