디지털 혁신 전략에서 AI가 어디에 적합한지 결정하기 위한 5가지 질문
COVID-19 팬데믹으로 인해 제가 25년간 디지털 혁신에 종사하면서 경험한 것과는 달리 디지털화에 대한 기업의 투자가 가속화되었습니다. 최신 연구에 따르면 2023년에만 대기업은 평균 20개의 이니셔티브를 수행할 것이며 각 이니셔티브에는 최소 100만 달러의 비용이 소요됩니다. 정책입안자들은 앞으로 더 많은 유사한 프로젝트를 수행할 것으로 예상합니다. 이는 기업이 고객과 직원의 디지털 경험에 점점 더 관심을 기울이고 있으며 변화하는 시장 요구에 적응하기 위해 계속 투자할 것임을 보여줍니다.
물론 모든 업계의 리더들이 가장 우려하는 것은 AI가 보유한 잠재력입니다. 골드만삭스 연구진은 2025년까지 미국에서만 AI 투자가 1000억 달러에 이를 것으로 예상하고 있다. 그러나 많은 리더들은 AI의 잠재력을 완전히 이해하지 못한 채 AI에 푹 빠져 있습니다. AI는 조직의 변화를 주도하는 최초의 대규모 기술 혁신이 아니며 앞으로도 다른 기술 혁신이 있을 것입니다. 따라서 리더는 인력, 운영 및 광범위한 디지털 혁신 전략에서 AI가 어디에 적합한지 자문해야 합니다. 그들은 AI의 강점과 한계에 대한 깊은 이해를 발전시키고 AI가 기존 비즈니스 및 전략적 목표와 어떻게 통합될 수 있는지 결정해야 합니다. 또한 리더는 조직 내 AI 전문가를 적극적으로 육성하고 외부 파트너와 협력하여 AI 구현 및 적용을 가속화해야 합니다. 이러한 노력을 통해 리더는 AI가 제공하는 기회를 더 잘 포착하고 이를 조직의 경쟁 우위로 전환할 수 있습니다.
다음은 AI 전략 구현 방법을 결정하는 데 도움이 되는 5가지 질문입니다.
1. AI를 사용해야 하는 이유
많은 리더들이 AI를 활용하여 비즈니스를 성장시키겠다는 생각에 사로잡혀 있지만 비즈니스에 AI가 필요한 이유를 생각하지 못합니다. 새로운 디지털 또는 기술 이니셔티브에 대한 논의와 마찬가지로 리더는 이유부터 시작해야 합니다. 프로세스를 자동화하고 싶습니까? 제품 개발 속도를 높이고 싶습니까? 더 나은 통찰력을 창출하려고 합니까? 리더가 AI 이니셔티브의 근거와 실제 동기를 명확하게 설명할 수 없다면 둘 사이에 차이가 있을 수 있습니다.
2. AI를 어떻게 다룰 것인가?
이유를 이해한 후에는 귀하의 비즈니스가 개선하거나 발전하고자 하는 것이 무엇인지 고려해야 합니다. 반복 가능한 작업을 자동화하여 시간이 많이 소요되는 프로세스를 줄이려고 합니까? 개발자가 코드 베이스에서 버그를 더 잘 식별하려고 합니까? 귀하의 비즈니스에서 제품 또는 프로세스의 속도를 높이고 싶습니까? 개발 수명주기? 모든 AI 이니셔티브는 본질적으로 프로세스의 일부입니다. AI는 독립된 기능을 구성하지 않으며 전문 비용으로 간주되어서도 안 됩니다.
3. AI를 어떻게 구현할까요?
이유와 내용을 이해한 후에는 비즈니스에서 AI의 통찰력을 활용하여 목표를 더 잘 달성할 수 있는 방법을 고려할 수 있습니다. 직원들은 어떻게 대응하고 어떤 혜택을 받게 될까요? 오늘날 기업에는 여러 기술 파트너가 있으며 아마도 AI를 사용할 수 있다고 말하는 파트너가 많을 것입니다. 하지만 귀하의 비즈니스는 이러한 모든 파트너와 어떻게 협력하여 AI 솔루션을 통합할 것입니까? 많은 기업이 AI 사용 방법을 정의하기 위한 AI 정책을 개발하고 있습니다. 이러한 가드레일을 마련하면 AI를 사용할 때 비즈니스가 윤리적, 윤리적, 합법적인지 확인할 수 있습니다.
4. 우리는 올바른 데이터를 가지고 있는가?
리더들이 생각하지 않는 가장 중요한 질문입니다. 대규모 데이터 관리 프로그램을 보유하고 있음에도 불구하고 많은 조직이 여전히 데이터 단절 문제에 직면하고 있음을 알 수 있습니다. AI는 보유한 데이터의 품질만큼만 수행할 수 있습니다. 정확한 데이터는 AI가 올바른 결정을 내릴 수 있도록 보장하는 핵심이며, 이는 개방형 AI 분야와 폐쇄형 AI 분야 모두에서 가장 큰 관심사입니다. 불완전한 데이터나 잘못된 의사결정에 따른 행동의 과거 패턴이 포함된 데이터는 AI가 이러한 행동을 학습하고 부정확한 통찰력을 제공할 수 있습니다.
5. 우리 기업은 AI를 운영할 준비가 되어 있나요?
디지털 구현의 맥락에서 사람, 프로세스, 기술의 중요성은 무시할 수 없습니다. 그러나 많은 기업에서는 인력과 프로세스 문제를 무시한 채 기술적 효율성과 기능에만 지나치게 집중하는 경향이 있습니다. 이는 최종 사용자와 핵심 운영 기능에 부정적인 영향을 미치는 상황으로 이어질 수 있습니다. 따라서 인공지능을 대규모로 구현할지 여부를 결정하기 전에 자신의 사업이나 부서가 준비되어 있는지 확인해야 합니다. 파일럿 프로젝트를 통해 구현이 예상대로 작동하는지 평가하고 최종 사용자가 프로세스와 상호 작용하는 방식을 더 잘 이해할 수 있습니다. AI 이니셔티브를 구현하는 것은 전사적 맞춤화 및 개인화 없이는 더욱 어려워질 것입니다. 따라서 AI 프로젝트를 진행하기 전에 사람과 프로세스 측면에서 준비가 충분히 고려되어야 합니다.
AI의 세계는 의심할 여지 없이 광대하며 우리는 기업 수준에서 AI의 잠재력에 대한 이해를 계속해서 심화시키고 있습니다. 그러나 분명한 것은 기업 데이터에서 더 나은 통찰력을 추출하기 위해 AI를 의도적으로 사용하면 비즈니스에 큰 영향을 미칠 수 있다는 것입니다. 성공을 보장하려면 한발 물러서서 올바른 질문을 함으로써 여정을 시작해야 합니다.
위 내용은 디지털 혁신 전략에서 AI가 어디에 적합한지 결정하기 위한 5가지 질문의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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이 사이트는 6월 27일에 Jianying이 ByteDance의 자회사인 FaceMeng Technology에서 개발한 비디오 편집 소프트웨어라고 보도했습니다. 이 소프트웨어는 Douyin 플랫폼을 기반으로 하며 기본적으로 플랫폼 사용자를 위한 짧은 비디오 콘텐츠를 제작합니다. Windows, MacOS 및 기타 운영 체제. Jianying은 멤버십 시스템 업그레이드를 공식 발표하고 지능형 번역, 지능형 하이라이트, 지능형 패키징, 디지털 인간 합성 등 다양한 AI 블랙 기술을 포함하는 새로운 SVIP를 출시했습니다. 가격면에서 SVIP 클리핑 월 요금은 79위안, 연간 요금은 599위안(본 사이트 참고: 월 49.9위안에 해당), 월간 연속 구독료는 월 59위안, 연간 연속 구독료는 59위안입니다. 연간 499위안(월 41.6위안)입니다. 또한, 컷 관계자는 "사용자 경험 향상을 위해 기존 VIP에 가입하신 분들도
Rag 및 Sem-Rag를 사용한 상황 증강 AI 코딩 도우미
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
검색 강화 생성 및 의미론적 메모리를 AI 코딩 도우미에 통합하여 개발자 생산성, 효율성 및 정확성을 향상시킵니다. EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG에서 번역됨, 저자 JanakiramMSV. 기본 AI 프로그래밍 도우미는 자연스럽게 도움이 되지만, 소프트웨어 언어에 대한 일반적인 이해와 소프트웨어 작성의 가장 일반적인 패턴에 의존하기 때문에 가장 관련성이 높고 정확한 코드 제안을 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 코딩 도우미가 생성한 코드는 자신이 해결해야 할 문제를 해결하는 데 적합하지만 개별 팀의 코딩 표준, 규칙 및 스타일을 따르지 않는 경우가 많습니다. 이로 인해 코드가 애플리케이션에 승인되기 위해 수정되거나 개선되어야 하는 제안이 나타나는 경우가 많습니다.
7가지 멋진 GenAI 및 LLM 기술 인터뷰 질문
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.
미세 조정을 통해 LLM이 실제로 새로운 것을 배울 수 있습니까? 새로운 지식을 도입하면 모델이 더 많은 환각을 생성할 수 있습니다.
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.
대형 모델에 대한 새로운 과학적이고 복잡한 질문 답변 벤치마크 및 평가 시스템을 제공하기 위해 UNSW, Argonne, University of Chicago 및 기타 기관이 공동으로 SciQAG 프레임워크를 출시했습니다.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는
당신이 모르는 머신러닝의 5가지 학교
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 능력을 향상시킬 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 중요한 분야입니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며 우리의 삶의 방식을 변화시키고 있습니다. 기계 학습 분야에는 다양한 방법과 이론이 있으며, 그 중 가장 영향력 있는 5가지 방법을 "기계 학습의 5개 학교"라고 합니다. 5개 주요 학파는 상징학파, 연결주의 학파, 진화학파, 베이지안 학파, 유추학파이다. 1. 상징주의라고도 알려진 상징주의는 논리적 추론과 지식 표현을 위해 상징을 사용하는 것을 강조합니다. 이 사고 학교는 학습이 기존을 통한 역연역 과정이라고 믿습니다.
SOTA 성능, 샤먼 다중 모드 단백질-리간드 친화성 예측 AI 방법, 최초로 분자 표면 정보 결합
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editor | KX 약물 연구 및 개발 분야에서 단백질과 리간드의 결합 친화도를 정확하고 효과적으로 예측하는 것은 약물 스크리닝 및 최적화에 매우 중요합니다. 그러나 현재 연구에서는 단백질-리간드 상호작용에서 분자 표면 정보의 중요한 역할을 고려하지 않습니다. 이를 기반으로 Xiamen University의 연구자들은 처음으로 단백질 표면, 3D 구조 및 서열에 대한 정보를 결합하고 교차 주의 메커니즘을 사용하여 다양한 양식 특징을 비교하는 새로운 다중 모드 특징 추출(MFE) 프레임워크를 제안했습니다. 조정. 실험 결과는 이 방법이 단백질-리간드 결합 친화도를 예측하는 데 있어 최첨단 성능을 달성한다는 것을 보여줍니다. 또한 절제 연구는 이 프레임워크 내에서 단백질 표면 정보와 다중 모드 기능 정렬의 효율성과 필요성을 보여줍니다. 관련 연구는 "S"로 시작된다
AI와 같은 시장을 개척하는 GlobalFoundries는 Tagore Technology의 질화 갈륨 기술 및 관련 팀을 인수합니다.
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
7월 5일 이 웹사이트의 소식에 따르면 글로벌파운드리는 올해 7월 1일 보도자료를 통해 타고르 테크놀로지(Tagore Technology)의 전력질화갈륨(GaN) 기술 및 지적재산권 포트폴리오 인수를 발표하고 자동차와 인터넷 시장 점유율 확대를 희망하고 있다고 밝혔다. 더 높은 효율성과 더 나은 성능을 탐구하기 위한 사물 및 인공 지능 데이터 센터 응용 분야입니다. 생성 AI와 같은 기술이 디지털 세계에서 계속 발전함에 따라 질화갈륨(GaN)은 특히 데이터 센터에서 지속 가능하고 효율적인 전력 관리를 위한 핵심 솔루션이 되었습니다. 이 웹사이트는 이번 인수 기간 동안 Tagore Technology의 엔지니어링 팀이 GLOBALFOUNDRIES에 합류하여 질화갈륨 기술을 더욱 개발할 것이라는 공식 발표를 인용했습니다. G
