생성형 AI: 비즈니스 애플리케이션에 적용할 수 있는 최신 방법

인공지능(AI)의 급속한 발전으로 비즈니스 혁신의 새로운 지평이 열렸습니다. 컴퓨팅 성능, 데이터 스토리지, 알고리즘이 크게 발전하면서 더욱 정교한 AI 시스템을 개발할 수 있게 되었습니다. 컨테이너화 및 오케스트레이션과 같은 개선된 소프트웨어 배포 프로세스는 범위와 규모에서 AI 및 머신 러닝(ML) 애플리케이션을 발전시킬 것입니다. 예를 들어, 이제 개발자는 Red Hat OpenShift AI 및 NVIDIA AI Enterprise Platform과 같은 상용 버전(GA) 솔루션을 사용하여 효율적이고 확장 가능한 방식으로 AI/ML 워크로드를 구축, 배포, 관리할 수 있습니다.

이러한 모든 기술적 개선으로 인해 AI는 다양한 분야에서 더 쉽게 실용적으로 활용할 수 있게 되었습니다. AI 분야 중 생성형 AI는 기업이 복잡한 문제에 대한 솔루션을 생성, 반복, 최적화도록 지원하는 촉매제 역할을 합니다. 생성형 AI에 대한 관심이 높아지면서 생성형 AI의 잠재력을 탐색하고 혁신적인 비즈니스 애플리케이션을 위한 기능에 대한 인사이트를 얻을 수 있는 좋은 기회가 되었습니다.

생성형 AI란?

생성형 AI는 머신이 이미지, 텍스트, 음악과 같은 독창적인 콘텐츠를 만들 수 있도록 지원하는 AI의 한 분야입니다. 사전 정의된 규칙이나 명시적 데이터 패턴에 의존하는 기존 AI 시스템과 달리 생성형 AI는 복잡한 신경망을 활용하여 방대한 데이터세트로 학습하고 자율적으로 출력을 생성합니다.

생성형 AI는 비즈니스 애플리케이션에서 어떤 역할을 할까요?

생성형 AI는 다양한 산업 전반에서 창의성을 발휘할 수 있는 잠재력이 매우 큽니다. 기업은 생성형 AI를 활용하여 운영 효율성을 높이고, 매력적인 마케팅 캠페인을 만들고, 사기를 감지하거나, 현실적인 가상 에이전트를 생성함으로써 인간의 창의성을 강화하고 혁신을 가속화할 수 있습니다. 기업은 생성형 AI 애플리케이션과 올바른 데이터를 통해 더 많은 가능성을 탐색하고, 위험을 최소화하고, 프로덕션을 최적화하고, 태스크를 자동화하여 혁신적인 솔루션과 비용 절감을 실현할 수 있습니다.

맞춤형 고객 경험

고객 개인화는 성공적인 비즈니스의 토대입니다. 생성형 AI는 비즈니스 리더가 선호도, 행동, 트렌드를 이해할 수 있도록 방대한 고객 데이터를 분석하는 중요한 역할을 할 수 있습니다. 이러한 지식을 바탕으로 기업은 개인화된 권장 사항, 타깃 광고, 맞춤형 경험을 동적으로 생성하여 궁극적으로 더욱 강력한 고객 참여와 충성도를 높일 수 있습니다.

생성형 AI는 일반적으로 고객과 자율적으로 상호 작용하고, 문의를 처리하고, 지원을 제공할 수 있는 가상 비서와 챗봇을 개발하는 데 사용됩니다. 가상 비서 비즈니스 애플리케이션은 꽤 오랫동안 사용되어 왔습니다. 예를 들어, Watson Assistant는 2016년 7월에 출시되었으며 현재 고객 서비스, 마케팅, 인사 부문에서 사용되고 있습니다. AI 기반 가상 비서는 고객 서비스를 개선하고 일상적인 태스크를 자동화하며 사용자 경험을 개선할 수 있습니다.

운영 간소화 및 효율성 개선

생성형 AI는 시간이 많이 소요되는 반복적인 태스크를 자동화하여 운영 효율성을 높일 수 있습니다. 기업은 자동화된 보고서 생성, 공급망 관리 최적화에서 예측 유지 관리 및 이상 감지에 이르기까지 생성형 AI를 활용하여 운영을 간소화하고 비용을 절감하며 전반적인 효율성을 개선할 수 있습니다. 

예를 들어, Ansible Lightspeed(기술 프리뷰)는 개발자가 IBM Watson Code Assistant에 생성형 AI를 사용하여 Ansible Playbook 자동화를 더 효율적으로 생성하는 데 도움이 됩니다. 일상적인 태스크를 자동화하면 직원은 더 가치 있는 활동에 집중할 수 있으므로 조직의 생산성과 혁신이 향상됩니다.

의사 결정 개선

생성형 AI는 데이터 기반 의사 결정에 유용한 툴이 될 수 있습니다. 기업은 과거 데이터를 활용하고 시뮬레이션을 실행하여 대체 시나리오를 생성하고, 가설을 테스트하고, 예측을 수행할 수 있습니다. 생성형 AI는 방대한 양의 데이터를 분석하고, 패턴을 식별하고, 예측 또는 시뮬레이션을 생성하여 의사 결정 프로세스를 지원할 수 있습니다. 귀중한 인사이트를 제공하고, 운영을 최적화하며, 전략적 계획을 지원할 수 있습니다. 

예를 들어, Atomiton은 제조업체의 에너지 수요를 예측하고 생산 현장에서 에너지 사용 장비를 가동하는 최적화된 방법을 찾아 비용을 절감합니다. 이러한 의사 결정 기능을 통해 비즈니스 리더는 다양한 산업 전반에서 다양한 결과를 탐색하고, 위험을 평가하고, 전략을 최적화할 수 있습니다.

개인 정보 보호 및 보안 유지

데이터 프라이버시 및 보안은 모든 비즈니스, 특히 보건 의료와 금융 분야에서 매우 중요합니다. 생성형 AI는 원본 데이터세트의 통계적 속성을 유지하는 동시에 개인의 프라이버시를 보장하는 합성 데이터를 생성하여 프라이버시를 보호하는 접근 방식을 제공합니다. 이러한 방식으로 데이터 공유와 협업을 지원하면서 민감한 정보를 보호할 수 있습니다. 

사기 감지 및 사이버 보안

생성형 AI는 데이터 패턴, 이상 징후 및 잠재적 위협을 분석하여 사기 행위를 식별하고 방지하는 데 도움이 됩니다. 보안 시스템을 강화하고 취약점을 감지하며 위험을 완화할 수 있습니다. Dynatrace, CrowdStrike 등 인증된 Red Hat 파트너 오퍼레이터는 다양한 방식으로 AI를 활용하여 사기를 감지하고 클라우드 운영의 보안을 유지합니다.

생성형 AI는 비즈니스 애플리케이션의 혁신적인 변화입니다. 기업은 생성형 AI를 수용함으로써 전례 없는 창의성을 활용하고, 개인화된 경험을 제공하고, 운영을 간소화하고 보안을 유지하고, 의사 결정을 강화하고, 혁신을 촉진할 수 있습니다.

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