데이터 인텔리전스가 비즈니스의 AI를 혁신하는 방법

작성자: 민 양

April 17, 2024 in 생성형 AI

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AI는 휴대폰, 컴퓨터, 그리고 종종 헤드라인을 장식하는 등 어디에나 존재합니다. 그러나 모든 헤드라인의 이면에 비즈니스에서 AI의 사용은 대체할 수 없는 것이 되었으며 앞으로도 그럴 조짐은 보이지 않습니다.

그렇다면 데이터 인텔리전스의 미래는 기업용 AI에 어떤 영향을 미칠까요? 이 질문에 답하고 데이터 인텔리전스가 비즈니스에 AI를 혁신적으로 활용하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 이해하기 위해 오늘날 AI가 사용되는 방식, 다양한 산업에서 AI의 잠재적 미래 활용, 데이터 관리 시스템의 안팎과 고유한 과제에 대해 살펴봅니다.

현재 비즈니스에서 가장 많이 사용되는 AI

워크플로우 간소화부터 데이터 분석까지, 모든 규모와 모든 산업 분야의 비즈니스에서 AI의 사용이 대세가 되었습니다.

1. 더 스마트한 리스크 관리

명확한 리스크 관리 전략을 세우는 것은 현대 기업에게 필수이지만 개인이 계획하는 데는 한계가 있습니다. 사용 가능한 데이터의 양이 많기 때문에 원하는 정보를 파악하기가 까다로울 수 있으며, 찾기는 더더욱 어려울 수 있습니다! 다행히도 AI가 프로세스를 간소화하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

머신 러닝 모델을 사용하여 예측 분석을 수행하고 운영 위험 관리를 위한 추세와 패턴을 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 모델이 잠재적인 시장 변동이나 운영상의 타격을 감지할 수 있다면 미리 변경을 시작하여 그 영향을 최소화할 수 있습니다.

허리케인과 같은 자연재해가 자주 발생하는 국가에서 자재를 공급받는다고 가정해 보겠습니다. 머신 러닝(ML) 모듈을 사용하여 일기 예보를 모니터링하면 공급망에 영향을 미칠 수 있는 향후 이벤트를 파악하는 데 도움이 됩니다. 또한 유사한 문제에 대한 과거의 해결책을 분석하여 무엇이 가장 효과적이었는지 확인하여 향후에도 효과가 있는 해결책을 마련할 수 있습니다.

위험 관리와 마찬가지로 보안(물리적 보안과 사이버 보안 모두)은 위협을 피하기 위한 핵심 요소입니다. AI의 일반적인 용도 중 하나는 금융 거래에서 이상 징후를 감지하는 것입니다. 과거에 발생한 사기 사건의 데이터로 모델을 학습시키면 금전적 손실 가능성을 줄일 수 있습니다.

또한 AI는 데이터를 통해 보안 침해를 나타낼 수 있는 네트워크 트래픽이나 시스템 활동의 이상 징후를 검색할 수 있습니다. 즉, 보안 위협을 더 빨리 식별하여 데이터 유출이나 랜섬웨어 공격을 피할 수 있습니다.

2. 더 빠른 제품 개발

소비자들이 끊임없이 다음 대안을 찾는 상황에서 신제품을 빠르게 개발하는 것은 비즈니스의 성패를 좌우할 수 있습니다. 현재 많은 기업이 디자인 팀을 지원하고 개발 프로세스의 속도를 높이기 위해 AI를 사용하고 있습니다.

AI가 도움을 줄 수 있는 한 가지 방법은 예측 모델링입니다. 이를 통해 시장 트렌드 등의 데이터와 과거 유사한 제품 출시에 대한 과거 데이터를 기반으로 제품의 잠재적 성과를 예측할 수 있습니다. 출시 직전에 이르러서야 시장의 관심이 없다는 것을 알게 되는 대신 시장의 틈새를 빠르게 파악하고 그에 맞는 제품을 디자인할 수 있습니다.

과거 데이터를 분석하는 것은 제품에 대한 정보에 국한된 것이 아니며, 마케팅에도 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 특정 월에 판매량이 증가하는 경향이 있다면 그 때 제품을 출시하는 것이 좋지 않을까요? 국가별로 가장 잘 작동하는 특정 요소가 있고 현지화가 필요한가요? 이 모든 질문은 예측 AI 모델링이 답을 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.

이뿐만 아니라 현재 많은 디자인 도구가 AI 기반 옵션을 제공합니다. 이를 통해 제품 개발의 설계 및 프로토타이핑 단계를 간소화하여 출시 기간을 단축하고 수익성을 높일 수 있습니다.

3. 효율성 및 수익 증대

AI는 광범위하게 프로세스를 간소화하여 비즈니스 전반의 효율성을 높일 수 있습니다. 몇 가지만 소개합니다:

AI는 리드 생성 및 자격 검증을 지원하여 영업 팀이 데이터 입력이 아닌 고객 관계에 집중할 수 있도록 도와줍니다.
가상 비서는 필요에 따라 콜센터 상담원에게 관련 정보를 제공하여 고객 문의를 더 쉽게 해결할 수 있습니다.
IoT를 통해 AI가 기계를 모니터링하고 최적의 성능 수준을 유지하여 가동 중단 시간을 줄이는 예방적 유지보수가 가능합니다.

하지만 효율성만 높아지는 것은 아닙니다. 프로세스를 간소화하면 비용이 절감되고 결과적으로 수익이 증가합니다. 이 외에도 일부 AI 솔루션은 적극적으로 수입을 늘리기도 합니다. 예를 들어 영업/영업 및 마케팅 부서에서는 데이터를 사용하여 고객 행동을 예측하고 시장 동향을 파악하여 보다 효과적인 마케팅 전략, 더 나은 리드 생성, 판매/영업 증대로 이어질 수 있습니다.

AI 기반 판매의 또 다른 예로는 개인화된 제품 추천이 있습니다. AI는 고객의 행동과 검색 기록을 분석한 다음 이전에 조회한 내용을 바탕으로 고객이 관심을 가질 만한 제품을 추천할 수 있습니다. 많은 전자상거래 비즈니스에서 사용하는 효과적인 상향 판매 및 교차 판매 기법입니다.

4. 최적화된 고객 경험

고객 서비스 부서에서 AI를 사용하여 빠르고 효과적인 지원을 제공할 수 있습니다. 간단한 질문을 가진 고객이 통화 대기열에서 장시간 대기하는 경우가 많아 불만과 나쁜 경험으로 이어질 수 있습니다. 고객 지원 챗봇과 같은 AI 기반 도구를 제공하면 이러한 기본적인 질문에 즉시 답변할 수 있습니다. 또한 쿼리가 더 복잡한 경우에는 필요에 따라 팀원에게 에스컬레이션할 수 있습니다.

하지만 현재 고객에게 중요한 것은 속도만이 아닙니다. 개인화된 서비스도 점점 더 중요해지고 있으며, AI는 이를 제공하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 고객 행동과 과거 상호작용에 대한 데이터를 분석하여 고객 선호도에 대한 인사이트를 제공함으로써 관련성 높은 맞춤형 고객 지원을 제공할 수 있습니다.

마지막으로 AI를 사용하여 고객 피드백 데이터를 분석할 수 있습니다. 설문조사, 소셜 미디어 게시물, 타사 리뷰를 모두 신속하게 분석하여 트렌드와 잠재적인 문제점을 파악하고 선제적으로 수정할 수 있습니다.

비즈니스에서 AI의 이점은 무엇일까요?

AI는 이미 다양한 비즈니스에서 널리 사용되고 있으며, 새로운 애플리케이션이 계속 발굴되고 있습니다. 현재 논의되고 있는 비즈니스에서의 AI 적용 가능성 중 몇 가지를 소개합니다.

금융 서비스

금융 서비스 부문에서 활동하는 기업들은 이미 은행 고객을 위한 AI 챗봇 사용부터 금융 거래에서 잠재적인 사기 행위 식별에 이르기까지 다양한 AI 활용 사례를 찾아내고 있습니다.

하지만 여전히 많은 조직이 AI에 대한 추가 투자를 희망하고 있습니다. 실제로 연구에 따르면 '금융 서비스 제공업체가 AI에 대해 가장 강력한 투자 성장 의향을 보이고 있다^'1고 밝혀져 소매업체와 제조업체를 앞질렀습니다.

금융 기관이 AI를 활용하는 방법 중 하나는 보다 복잡한 투자 전략을 개발하는 것입니다. 시장 동향과 주가 변동을 모델링함으로써 투자자는 수익성 있는 투자 기회를 더 잘 예측할 수 있습니다.

또한 로보 어드바이저와 같은 AI 기술을 사용하여 거래를 더 빠르게 체결할 수 있습니다. 이는 자산 배분과 포트폴리오 관리에 도움을 줄 수 있는 자동화된 개인 맞춤형 투자 조언을 제공할 수 있는 AI 기반 도구입니다.

AI는 보험 산업에도 적용될 수 있습니다. 일본에서 가장 오래된 보험사인 도키오 마린은 조직 전반에 걸쳐 꾸준히 AI를 도입하고 있습니다. 향후 계획에는 자연재해에 따른 보험금 청구 평가와 관련된 위험을 줄이기 위해 AI를 사용하는 것이 포함됩니다.

그룹 최고 디지털 책임자이자 경영 관리 책임자인 마사시 나마타메는"사람이 수행하는 기존의 보험금 청구 평가 절차는 태풍, 홍수 및 기타 자연재해의 경우 매우 시간이 많이 걸리고 위험합니다. 이제 우리는 드론과 위성 데이터를 모델에 입력하여 이러한 사건으로 인한 클레임을 평가하고자 합니다."²

의료 서비스 및 생명 공학

최근 몇 년 동안 의료 및 생명 과학 산업에서도 AI에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 실제로 유통/소비재, 자동차/제조업에 이어 세 번째로 AI 리더가 가장 두드러진 산업 중 하나입니다^.3

미래에는 AI가 표준 진단 도구가 될 수 있다는 희망이 있습니다. 컴퓨터 비전은 컴퓨터가 디지털 이미지에서 의미를 도출할 수 있도록 하는 AI의 한 분야로, 의료 분야에서 AI의 주요 응용 분야 중 하나입니다. 이 기술은 환자 스캔에서 암의 잠재적 징후를 감지하는 등 진단 운영 시 다양하게 활용됩니다.

웨어러블 기술 및 IoT 디바이스에서 수집한 건강 데이터를 분석하는 데에도 AI를 사용할 수 있습니다. 그런 다음 패턴과 추세를 파악하여 진료소의 거점 위치, 가장 필요한 곳에 의약품을 배포하는 방법 등 의료 계획에 대한 결정을 내릴 수 있습니다. 또한 개인 차원에서는 당뇨병 환자의 혈당이 갑자기 떨어지는 등 변화가 있을 때 적절한 알림을 통해 환자의 건강 상태를 정확하게 파악할 수 있습니다.

제약 의료 기술 기업 Johnson & Johnson은 신약 개발을 간소화하고, 신약 발견에 분자 모델링을 사용하며, 임상시험을 가속화하기 위해 AI를 사용할 계획입니다. 또한 향상된 챗봇을 활용하여 고객 및 직원과 소통할 계획입니다^.4 표준 챗봇의 기능을 더욱 향상시킨 개선된 챗봇은 보다 정교한 자연어 이해(NLU) 및 자연어 처리(NLP)를 통합하여 쿼리의 맥락을 더 잘 이해합니다. 이를 통해 사용자에게 더 유익하고 관련성 높은 응답을 반환할 수 있습니다.

제조

AI는 제조 산업에서 다양한 방식으로 활용될 수 있습니다. 공급망을 최적화하고 제품 개발 주기를 단축하는 데 사용할 수 있습니다.

AI 기반 로봇은 반복적인 제조 작업을 정밀하게 수행할 수 있습니다. 이를 사용하면 워크플로우를 간소화하고 제작 시간을 단축하는 데 도움이 됩니다. 또한 휴먼 에러의 위험도 줄일 수 있습니다.

앞서 언급했듯이 제조업체는 예측 유지 관리에도 AI를 사용할 수 있습니다. 일부 품질 관리 시스템에서는 AI를 사용하여 결함을 빠르고 정확하게 자동으로 감지할 수도 있습니다. 예를 들어 컴퓨터 비전 시스템은 전기 부품부터 자가 조립 가구에 이르기까지 모든 것의 칩과 균열을 감지할 수 있습니다.

글로벌 소비재 기업 Proctor & Gamble(P&G)은 이미 비즈니스 전반에 걸쳐 AI를 사용하고 있습니다. 또한 제조 분야에서 더 많은 사용 사례를 개발할 계획도 가지고 있습니다.

"데이터 통합, 모델 개발, 모델 유지 관리를 포함한 전체 AI 라이프사이클을 자동화해야 합니다." P&G의 최고 정보 책임자 Vittorio Cretella의 말입니다. "자동화를 통해 편향성과 리스크를 효과적으로 관리하면서 일관된 품질로 더 많은 모델을 제공할 수 있습니다."⁵

P&G는 또한 환경에 미치는 영향을 줄이기 위해 AI를 사용할 계획입니다. 2025년까지 AI를 사용하여 제조업의 에너지 및 물 소비를 최적화하는 것을 목표로 하고 있습니다^.6

소매 및 소비자 패키지 상품

소매업은 AI 활용에 있어 선도적인 산업 중 하나이며, AI 리더가 가장 많이 포진해 있는 산업 중 하나입니다^.7 AI를 사용하여 고객의 쇼핑 경험을 개인화함으로써 전환율을 높이고 총 매출을 증가시킬 수 있다는 점을 고려하면 이는 당연한 결과입니다.

Marks & Spencer와 같은 소매업체들은 향후 몇 년 동안 비즈니스에서의 AI 적용을 더욱 확대할 계획입니다. 옴니채널 네트워크 전반에 걸쳐 제품 개인화를 확장하고자 하지만, 이것이 전부는 아닙니다. 또한, AI를 활용하여 진행하는 프로모션과 제품 할인 방식을 최적화하는 데에도 주력하고 있습니다^.8

Walgreens Boots Alliance도 AI를 활용하여 선도적인 소매 약국으로서의 입지를 확보할 계획입니다. 향후 목표에는 AI를 사용하여 재고 수요를 더 잘 예측하고 로봇과 AI로 구동되는 마이크로 풀필먼트 센터를 운영하는 등 배후 운영 프로세스를 최적화하는 것이 포함됩니다^.9

고객에게 진정한 쇼핑 경험을 선사하기 위해 AI를 활용하는 계획도 많습니다. 시각적 검색과 같은 AI 기반 도구는 컴퓨터 비전을 사용하여 쇼핑객이 특정 제품을 사진으로 찍는 것만으로 웹에서 검색할 수 있게 해줍니다.

증강 현실(AR)은 또한 소매업체에서 고객이 집을 떠나지 않고도 옷을 입어볼 수 있도록 하는 데 사용되고 있습니다. 고객이 온라인에서 옷을 쇼핑하는 경우 휴대폰의 카메라를 사용하여 제품이 실제로 어떻게 생겼는지 가상으로 확인할 수 있습니다. Ikea와 같은 브랜드는 가구 소매업에 유사한 기술을 적용하고 있습니다. 고객은 AR을 사용하여 소파나 커피 테이블이 자신의 거실에서 어떻게 보일지 가상으로 확인할 수 있습니다.

미디어 및 엔터테인먼트

미디어 및 엔터테인먼트 산업에서 AI의 활용은 뜨거운 화두이며, AI로 제작된 콘텐츠에 대한 많은 논의가 이루어지고 있습니다. 기사, 대본, 심지어 예술 작품에까지 인공지능이 생성한 콘텐츠를 사용하는 것에 대해 많은 논의가 있어 왔지만, 이러한 콘텐츠가 항상 대중에게 호의적으로 받아들여지는 것은 아닙니다.

이론적으로 AI를 사용하여 스크립트를 작성하고, 장면을 애니메이션하고, 특수 효과를 생성하면 콘텐츠 제작 속도를 높이고 관련 비용을 절감할 수 있습니다. 그러나 많은 사람들이 이러한 영역에서 인공지능이 어떻게 작품을 제작하는지, 그리고 인간 아티스트에게 미치는 영향에 대해 우려를 제기하고 있습니다. 2023년 미국작가조합 파업의 주요 쟁점 중 하나는 생성형 AI 사용에 관한 것이었으며, 파업의 주요 결과 중 하나는 영화와 텔레비전의 집필 과정에서 스튜디오가 AI를 사용하는 방법에 대한 엄격한 통제가 이루어졌다는 것입니다.

새로운 계약에 따라 스튜디오는 단순히 AI를 사용하여 대본을 생성한 다음 저임금으로 작가를 고용하여 대본을 완성할 수 없습니다. 또한 인간 작가가 이미 작성한 스크립트를 편집하는 데 AI를 사용할 수 없습니다.

AI가 생성한 콘텐츠의 윤리는 차치하더라도, 엔터테인먼트 및 미디어 비즈니스에서 AI의 역할은 사용자 경험을 지속적으로 개인화하는 데 기여할 것으로 보입니다. 스트리밍 플랫폼은 계속해서 알고리즘을 사용하여 시청자에게 콘텐츠를 추천하고, 사용자 선호도와 행동을 분석하여 제안을 할 것입니다. AI가 발전함에 따라 이러한 알고리즘은 더욱 예측 가능하고 정확해질 가능성이 높습니다.

커뮤니케이션

많은 사람들에게 챗봇은 비즈니스에서 AI를 처음 접하는 경험입니다. 간단한 질문에는 유용하지만, 더 복잡한 문제에는 현재로서는 어려움을 겪고 있습니다. 그러나 자연어 처리가 발전하고 더욱 정교해짐에 따라 점점 더 많은 쿼리를 이해하고 응답할 수 있게 될 것입니다. 감정 분석 및 음성 인식과 같은 기술도 발전하여 실시간 지원 카드와 같은 기능으로 고객 센터의 성능을 개선할 것입니다.

이 분야의 발전으로 더욱 정확한 자동 번역이 가능해질 것으로 보입니다. 속어를 구문 분석하는 데는 항상 어려움이 있지만, 신뢰할 수 있는 번역을 통해 전 세계 사람들이 더 쉽게 소통할 수 있습니다.

커뮤니케이션은 단순히 서로 대화하는 행위뿐만 아니라 이를 가능하게 하는 시스템도 중요합니다. AI는 네트워크 성능을 최적화하고 잠재적인 장애나 병목 현상까지 예측할 수 있게 될 것입니다. 또한 예측된 수요에 따라 리소스를 동적으로 할당하여 보다 안정적인 서비스를 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다.

에너지

통신 산업과 마찬가지로 에너지 산업도 AI의 예측 능력을 통해 혜택을 누릴 수 있습니다. 수년간의 데이터로 학습된 모델은 수요를 예측하고 변동을 관리하며 실시간 수요에 맞게 공급을 동적으로 조정하여 에너지 분배를 최적화할 수 있습니다. TV 콘텐츠(예: 축구 경기 하프타임!)를 기반으로 전력 수요의 급증을 예측할 수 있는 영국의 'TV 픽업' 현상에 대해 들어보셨을 것입니다. 이런 예측을 대규모로, 다양한 요인을 사용하여 한다고 상상해 보세요.

AI 기반 사이버 보안 시스템을 사용하여 에너지 그리드의 보안을 강화할 수도 있습니다. 예측 분석을 통해 사이버 위협을 조기에 탐지함으로써 에너지 인프라를 사이버 위협으로부터 보호하는 데 도움이 될 것입니다.

AI 기반 시스템은 에너지 공급업체에만 도움이 되는 것이 아니라 에너지 소비 패턴을 분석하고 사용량을 최적화하고 낭비를 줄이기 위한 전략을 추천할 수 있습니다. 또한 재생 에너지원의 위치를 계획하는 데에도 사용할 수 있습니다. 과거 기상 데이터는 풍력 터빈이나 태양광 발전소의 출력을 극대화하기 위해 어디에 건설해야 하는지에 대한 유용한 정보를 제공할 수 있습니다.

예를 들어, 계절에 따라 태양광 패널의 이상적인 기울기 각도나 최대 출력을 위한 풍력 터빈의 블레이드 각도를 알아낼 수 있는 등 그보다 더 심도 있는 분석이 가능합니다.

비즈니스 AI에 데이터 관리 시스템을 사용하는 데 있어 현재 직면한 과제는 무엇인가요?

많은 조직에서 데이터 관리 시스템(DMS)을 사용하여 데이터를 관리합니다. 대량의 데이터를 관리하는 모든 회사에서 반드시 필요한 기능이며, 그렇지 않으면 추적하기 어렵습니다. 이는 보안 위험(특히 데이터가 개인 정보 및/또는 민감한 데이터인 경우)이자 잠재적으로 가치 있는 정보의 낭비입니다.

일반적으로 AI DMS는 다양한 기술과 프로세스로 구성되어 있습니다. 데이터 저장, 검색, 보안 및 조작에 중점을 둡니다. 비즈니스 AI의 경우 데이터 수집, 통합, 정리 및 저장 프로세스를 가능하게 합니다.

하지만 비즈니스 AI에 데이터 관리 시스템을 사용하는 데 어려움이 없는 것은 아닙니다.

1. 기술력 장벽

비즈니스 AI에 데이터 관리 시스템을 사용할 때는 가파른 학습 곡선이 있을 수 있습니다. SQL과 같은 전문 언어 지식이 필요한 경우가 많습니다. AI 및 데이터 관리의 증가로 인해 적절한 전문 지식을 갖춘 데이터 과학자, 엔지니어 및 분석가에 대한 수요가 높아지고 있습니다.

내부적으로 교육을 제공할 수도 있지만 추가 비용이 발생하고 많은 시간이 소요되어 지연이 발생할 수 있습니다.

2. 데이터 정확성과 큐레이션

보관하고 사용하는 모든 데이터의 품질이 우수해야 합니다. 혼합된 형식, 불완전한 데이터 세트 또는 누락된 메타데이터와 같은 문제는 AI 알고리즘의 정확성과 효율성을 저해할 수 있습니다. 레거시 시스템과 서로 다른 데이터베이스의 데이터를 통합하는 작업은 어렵고 시간이 많이 소요되는 작업일 수 있습니다.

완전한 고품질의 잘 정리된 데이터를 확보하는 것은 AI를 구현하는 데 있어 매우 중요하며, 항상 사전에 완료해야 합니다. 이렇게 하면 속도가 느려질 수 있지만 장기적으로는 더 많은 문제를 예방할 수 있습니다.

3. 관리 복잡성

데이터 관리 시스템은 종종 매우 복잡합니다. 고품질의 데이터와 적절한 인력이 있어도 업무에 압도당하기 쉽습니다. 대부분의 비즈니스는 엄청난 양의 데이터를 빠른 속도로 수집하는데, 적절한 솔루션이 없다면 정리가 되지 않은 엉망진창이 되기 쉽습니다. DMS를 제대로 관리하지 못하면 비용 증가와 성능 저하로 이어질 수 있습니다.

4. 거버넌스 및 개인정보 보호

전 세계의 거버넌스 요구 사항은 빠르게 변화할 수 있습니다. 국가마다 규정이 다르므로 여러 시장에서 활동하는 경우 여러 가지 규정을 준수해야 합니다. 데이터 거버넌스 정책을 수립하고, 액세스 제어를 설정하고, 규정을 준수하는 것은 복잡한 프로세스입니다.

의료 및 기타 민감한 산업 분야의 데이터에 관해서는 상황이 더욱 복잡해집니다. 중요한 데이터를 침해나 무단 액세스로부터 보호하려면 강력한 보안 조치가 필요합니다. 안타깝게도 이러한 기능은 구현하는 데 많은 비용과 시간이 소요될 수 있습니다.

AI의 등장으로 데이터 리니지, 보안, 개인정보 보호에 대한 우려가 증폭되고 있습니다. 이제 데이터 거버넌스는 AI 시스템이 윤리적으로 개발되고 사용되도록 하는 데에도 초점을 맞춰야 합니다.

예를 들어, 데이터 소스 및 변환을 추적하려면 강력한 데이터 리니지를 구축해야 합니다. 데이터 거버넌스는 AI 프로세스가 개인정보 보호 규정을 준수하고 민감한 데이터를 안전하게 처리하도록 보장해야 합니다.

5. AI 애플리케이션의 등장

기존의 데이터 관리 시스템은 AI 알고리즘의 처리, 저장, 분석 요구 사항을 지원하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다.

예를 들어, 도메인별 요청에 응답하는 생성형 AI 애플리케이션을 사용하려면 조직은 대규모 언어 모듈(LLM)을 개발하고 튜닝해야 합니다. 이 작업은 데이터와 분리된 플랫폼에서 수행해야 하며, 수동 엔지니어링을 통해 연결해야 합니다.

AI 애플리케이션에 사용하는 경우 고성능의 확장 가능한 데이터 관리 시스템이 필요합니다. 복잡한 알고리즘을 개발하고 대규모 데이터 세트를 실시간으로 처리하려면 많은 컴퓨팅 성능이 필요합니다. 좋은 데이터 관리 시스템에는 변화하는 AI 애플리케이션의 요구 사항을 수용할 수 있도록 변경할 수 있는 적응형 인프라가 있어야 합니다.

데이터 인텔리전스를 통해 비즈니스에서 AI 적용을 개선하는 방법

AI를 위한 데이터 관리 시스템의 사용을 방해하는 많은 문제는 데이터 플랫폼이 조직의 데이터와 데이터 사용 방식을 근본적으로 이해하지 못하기 때문에 발생합니다.

다행히도 AI는 부분적으로 문제의 원인이기도 하지만 해결책도 제공할 수 있습니다. 생성형 AI는 이러한 문제를 해결하는 데 도움이 되는 강력한 새 도구를 제시합니다.

Databricks 에서 제공하는 데이터 인텔리전스 플랫폼은 기업 데이터의 의미를 심층적으로 이해하기 위해 AI 모델을 사용합니다. 이를 데이터 인텔리전스라고 합니다.

데이터 인텔리전스는 여러 가지 방법으로 비즈니스에서 AI의 적용을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

인텔리전스

데이터 인텔리전스 플랫폼은 생성형 AI의 강력한 성능과 레이크하우스의 저장 및 통합 이점을 결합합니다. 이러한 조합을 통해 데이터의 고유한 의미를 이해하는 강력한 도구인 데이터 인텔리전스 엔진의 성능을 구현할 수 있습니다.

데이터 인텔리전스 엔진을 활용하면 조직의 고유한 요구 사항에 가장 적합하도록 성능을 자동으로 최적화할 수 있습니다. 뿐만 아니라 고유한 인프라를 가장 효율적인 방식으로 관리할 수도 있습니다.

이를 통해 높은 수준의 데이터를 유지하고 메타데이터를 효과적으로 관리할 수 있습니다.

단순성

앞서 언급했듯이, 비즈니스용 AI에 DMS를 사용할 때 관리 복잡성은 큰 과제입니다. 데이터 인텔리전스 플랫폼의 도움으로 업무를 간소화할 수 있습니다.

데이터 인텔리전스 엔진은 조직의 언어를 이해하여 데이터를 훨씬 더 쉽게 검색하고 발견할 수 있게 해줍니다.

자연어는 코드를 작성하거나 오류를 해결할 때도 도움이 될 수 있습니다. 이러한 프로세스를 간소화하면 새로운 데이터와 애플리케이션의 개발 속도가 빨라집니다.

데이터 인텔리전스 플랫폼으로 전체 사용자 환경이 간소화되므로 진입 장벽이 훨씬 낮아집니다. 이를 통해 더 많은 팀원들이 플랫폼을 효과적으로 사용할 수 있게 되어 데이터 민주화 노력을 강화할 수 있습니다.

개인정보 보호

생성형 AI는 데이터와 상호작용하는 방식을 복잡하게 만들었습니다. 요즘에는 이를 보완하기 위해 더 강력한 거버넌스와 더 엄격한 보안 조치를 시행해야 하는 경우가 많습니다.

데이터브릭스의 데이터 인텔리전스 플랫폼은 거버넌스 및 보안에 대한 강력하고 통합된 접근 방식을 기반으로 구축된 AI 개발 솔루션을 제공합니다.

즉, 데이터 프라이버시 및 IP 제어를 손상시키지 않으면서도 다양한 AI 이니셔티브를 추진할 수 있습니다.

데이터브릭스 데이터 인텔리전스 플랫폼으로 비즈니스에서 AI 활용을 혁신하세요.

비즈니스에서 AI를 사용하는 것이 항상 간단한 것은 아닙니다. 많은 사용 사례가 선도적으로 도입되었지만, 특히 기존 데이터 관리 시스템과 관련된 경우 극복해야 할 과제가 많은 경우가 대부분입니다.

데이터 인텔리전스 플랫폼은 AI를 사용하여 이러한 많은 문제를 해결하고 지능적이고 사용이 간편하며 비공개적이고 안전한 솔루션을 제공합니다.

데이터브릭스 데이터 인텔리전스 플랫폼이 그러한 플랫폼 중 하나입니다. 이를 통해 조직 전체가 데이터와 AI를 효율적이고 효과적으로 사용할 수 있습니다.

모든 데이터와 거버넌스를 위한 개방적이고 통합된 기반은 레이크하우스 아키텍처를 기반으로 구축되었기 때문에 가능합니다.

한편, 데이터 인텔리전스 엔진은 고유한 데이터를 이해하여 보다 쉽게 분석, 검색 및 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원합니다.

데이터브릭스의 데이터 인텔리전스 플랫폼을 사용하면 데이터를 더 효과적으로 공유, 엔지니어링, 저장 및 보호하여 데이터의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다.

(번역: Youngkyong Ko) Original Post

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