GenAI: 데이터 기반 혁신 재정의

철저한 데이터 엔지니어링 접근 방식은 데이터 기반 혁신을 달성하는 데 필요한 효과적인 GenAI 전략의 기초입니다.

매년 세계경제포럼은 다양한 분야의 사고 리더들이 모여 오늘날 세계와 미래의 주요 이슈를 논의하는 자리입니다. 올해는 인공지능이 포럼의 초점이 되었으며 전 세계 각계각층의 의사결정자들로부터 광범위한 관심을 끌었습니다.

지난해 인공지능이 주류 시각으로 진입하며, 생성인공지능(GenAI)의 영향력과 위력을 확인할 수 있었습니다. 오늘날 기술 리더뿐만 아니라 모든 업계의 사람들은 AI가 기술, 임금, 일자리부터 프로세스, 생산성, 규제 및 거버넌스에 이르기까지 우리가 살고 있는 세상을 근본적으로 변화시킬 수 있는 힘을 가지고 있다는 것을 깨닫고 있습니다.

GenAI 기반 혁신

GenAI의 영향력은 데이터 처리, 인간 프로세스 및 소비자 경험 분야에 깊숙이 침투하여 비즈니스 영향력의 새로운 시대를 열었습니다. GenAI가 지원하는 이니셔티브는 조직, 소비자 및 생태계에 포괄적인 영향을 미치면서 상당한 비즈니스 결과를 달성했습니다. 이는 조직이 실험을 하도록 장려하여 혁신과 적응성을 성공의 핵심 동인으로 만듭니다.

PWC 예측에 따르면 인공지능 기술은 2030년까지 세계 경제에 15조 7천억 달러의 가치를 창출할 것입니다. 규모를 막론하고 기업들이 인공지능 프로젝트를 적극적으로 추진하고, 해당 기술의 가치를 각자의 분야에서 탐구하고 적용하는 이유가 바로 여기에 있습니다. Goldman Sachs는 AI 기반 프로젝트에 대한 전 세계 투자가 2025년까지 2,000억 달러에 이를 것으로 추정합니다. 이는 미래 발전의 핵심 원동력인 인공지능이 점점 더 많은 투자와 관심을 끌고 있음을 보여준다. 기술이 지속적으로 발전하고 응용 범위가 확대됨에 따라 인공지능은 앞으로도 다양한 분야에서 놀라운 잠재력을 발휘하며 세계 경제에 지대한 영향을 미칠 것입니다.

신흥 스타트업과 기존 기업 모두 변화를 겪고 있으며 데이터 기반 접근 방식을 채택하고 있습니다. 그들은 GenAI 기술을 적극적으로 활용하여 이러한 변화를 주도하여 기존 데이터 자산의 가치를 향상시키고 있습니다. GenAI 기반 분석을 통해 기업은 정형 또는 비정형 데이터에서 귀중한 정보를 추출하여 의사 결정 프로세스를 향상시킬 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 기업이 시장 동향과 고객 요구 사항을 더 잘 이해하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 경쟁이 치열한 비즈니스 환경에 더욱 민첩하게 대응하는 데도 도움이 됩니다. 데이터 기반 접근 방식을 활용함으로써 기업은 더욱 경쟁력 있게 혁신하고 성장하여 미래 성장을 위한 견고한 기반을 마련할 수 있습니다.

이 기사에서는 AI 기반 프로젝트의 복잡성을 살펴보고, 과제와 함정을 밝히고, 미지의 변화 여정에서 성공하기 위한 가이드를 제공합니다.

GenAI의 과제와 함정

AI 주도 데이터 프로젝트에 투자한 돈은 엄청나지만, 연구에 따르면 포기와 실패는 너무나 흔합니다. Gartner에 따르면 인공지능 프로젝트의 최대 85%가 데이터 편향, 불완전한 알고리즘, 팀 기술 부족 등 다양한 이유로 잘못된 결과를 낳는다고 합니다.

따라서 GenAI 중심의 데이터-결과 여정의 성공을 위한 주요 기본 요소를 자세히 설명하는 것이 중요합니다.

데이터 자산 검색: 데이터는 가장 풍부한 리소스이지만 조직 내에서 활용도가 낮은 경우가 많습니다. 매우 낮은. 팀은 관련 데이터 자산에 대한 실사를 수행하지 않고 GenAI 문제 해결에 돌입하는 경우가 많습니다. 데이터 자산을 최신 상태로 유지하고, 고품질이며, 기능이 풍부하고, 쉽게 검색할 수 있도록 하는 것이 중요합니다.

과도한 데이터 복사와 불완전한 메타데이터 관리 시스템은 일반적인 문제입니다. 데이터 자산을 긴밀하게 연결하려면 강력한 메타데이터 관리가 중요합니다.

소유 비용 관리: 실험은 GenAI 활용의 기본 측면이지만, 실험의 재현성을 무시하고 플랫폼 접근 방식을 무시하면 비용이 증가하고 예산 누출이 발생할 수 있습니다.

성공적인 실험과 모듈식 솔루션의 재사용을 장려하는 전략적 접근 방식은 비용 효율성에 매우 중요합니다.

데이터 보안 및 지적 재산권 누출 방지: AI 자산의 소유권과 보호는 GenAI 이니셔티브에 매우 중요합니다. 특히 버려진 프로젝트의 데이터 보안 및 지적 재산 유출 문제에는 엄격한 조치가 필요합니다.

방화벽이나 격리 시스템에서 안전한 환경을 조성하는 것은 어렵지만 필수적인 목표입니다. AI 데이터의 안전한 가용성을 보장하려면 GenAI 파이프라인의 프런트 엔드에서 사전 조치가 필요합니다. 데이터 정리, 익명화 및 품질 관리는 결과의 무결성을 유지하는 데 있어 핵심 구성 요소입니다.

다음을 통해 프로덕션 등급 시스템으로 전환: 가치 증명을 시작하고 생성하는 것은 간단할 수 있지만 프로덕션 환경에서 GenAI 애플리케이션을 출시하는 것은 복잡합니다. 포괄적인 솔루션 청사진을 개발하는 것이 성공적인 전환의 핵심입니다. GenAI 플랫폼에서 생성된 통찰력에 의존하는 다양한 다운스트림 시스템 전반에 걸쳐 자동화를 효과적으로 업데이트, 관리 및 조정하려면 구조화된 접근 방식이 중요합니다.

올바른 데이터 엔지니어링 확보

철저한 데이터 엔지니어링 접근 방식은 효과적인 GenAI 기반 혁신 프로젝트의 기초입니다. 고품질 데이터 자산, 적절한 처리 프레임워크 및 숙련된 리소스는 시스템을 적절하게 교육하고 효과적인 결과를 생성하는 핵심 요소입니다.

데이터 엔지니어링 기초: 첫 번째 단계는 다양한 형식과 획득 메커니즘에 걸쳐 효율적인 데이터 처리를 촉진하기 위해 올바른 아키텍처를 선택하는 것입니다. 훈련, 향상 및 검색 프로세스를 최적화하려면 반구조적 및 구조화된 데이터의 저장, 검색 및 추출을 지원하는 것이 필요합니다.

AI 프로젝트에 벡터 데이터베이스를 사용하면 전술적인 이점이 있을 수 있습니다. 벡터 데이터베이스는 데이터의 의미를 풍부하게 하여 정보의 맥락을 파악하는 높은 수준의 방법을 제공하므로 해석 가능성이 향상됩니다. 이는 또한 검색 정확도와 모델 통합을 향상시킵니다.

데이터 엔지니어링의 다양한 요소를 통합하기 위해 플랫폼 중심 접근 방식을 선택하는 것이 특정 문제를 해결하기 위해 고립된 IT 팀을 사용하는 것보다 훨씬 낫습니다. 또한 공통 플랫폼에서 함께 작업하는 다기능 팀은 기술 확산과 민첩성을 향상할 수 있습니다. 제로 코드 데이터 엔지니어링 접근 방식은 기본 엔지니어링 접근 방식보다 더 효과적인 것으로 입증되었습니다.

자산 관리 및 메타데이터 무결성: 신중하게 선별된 메타데이터 스토리지 및 자동화된 데이터 파이프라인은 솔루션 청사진의 필수 구성 요소입니다. 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스에 대한 쿼리는 최신 결과를 생성해야 하며, 이는 데이터 저장소의 메타데이터에 정확하게 매핑되어야 합니다. 데이터 자산의 정확성을 유지하려면 최신 메타데이터, 데이터 품질, 스키마 변경 및 데이터 특성에 대한 지속적인 주의가 필요합니다.

AI를 최신 상태로 유지하세요: 지속적인 학습 메커니즘을 구현하면 GenAI 모델이 접하는 데이터의 새로운 정보, 패턴 및 미묘한 차이를 학습할 수 있습니다. 이 적응형 학습은 모델의 예측과 통찰력이 시간이 지나도 관련성을 유지하도록 보장합니다.

AI 모델의 편견은 왜곡된 결과와 불공정한 결정으로 이어질 수 있습니다. GenAI 모델에 대한 엄격한 모니터링 및 감사는 편향을 식별하고 수정하는 데 중요합니다. 학습 과정에서 편향 감지 알고리즘 및 다양한 데이터 세트와 같은 기술을 사용하면 주관적인 결과의 위험을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI 모델을 지원하는 기본 인프라는 발전과 개선을 수용하기 위해 지속적으로 발전해야 합니다. 우수한 기본 모델부터 시작하여 호환성, 성능 향상 및 정기적인 업데이트가 적절하게 해결되어야 합니다.

AI 기능에 대한 수요가 계속 증가함에 따라 증가하는 워크로드를 충족하려면 확장이 중요합니다. AI 확장에는 더 큰 데이터 세트를 처리하는 능력을 확장하고, 사용자 상호 작용을 늘리며, 애플리케이션 범위를 확장하는 것이 포함됩니다. 확장 프로세스의 자동화는 증가하는 AI 시스템 수요에 원활하고 효율적으로 대응할 수 있도록 보장합니다.

또 다른 중요한 구성 요소는 AI 모델의 성능을 정기적으로 평가하고 관리하는 워크플로와 도구를 개발하는 것입니다. RAG(Retrieval Augmentation Generation) 프로세스를 자동화하여 편향 및 지속적인 학습 업데이트에 대한 정기적인 검사를 포함하는 것이 좋습니다. 자동화는 수동 개입을 최소화하고 모델 무결성을 유지하기 위한 사전 예방적 접근 방식을 보장합니다.

피드백 및 거버넌스 메커니즘: 강력한 피드백 및 거버넌스 메커니즘은 AI 솔루션의 탄력성, 정확성 및 윤리적 행동을 보장하는 데 중요합니다. 즉각적인 입력과 허용된 행동에 대한 명확한 가드레일을 만들면 윤리적 경계를 설정하고 AI 모델이 책임감 있는 행동을 하도록 안내할 수 있습니다. 선별된 지식 그래프를 통합하면 검증 계층이 추가되어 확립된 사실 및 표준에 따라 응답을 조정할 수 있습니다.

사용자 피드백은 AI 시스템이 출력을 조정하고 향상시킬 수 있는 반복적인 피드백 루프를 생성합니다. 동시에 시스템 운영에 대한 감사 추적은 투명성과 추적성을 보장하여 편차 발생 시 포렌식 분석을 용이하게 합니다. 예기치 않은 동작이 발생할 경우 사전 경고는 조기 경고 시스템 역할을 하여 신속한 수정 조치를 가능하게 합니다.

피드백 및 거버넌스 프레임워크에 대한 이러한 전체적인 접근 방식은 솔루션 아키텍처에 통합될 때 규제 요구 사항을 충족할 뿐만 아니라 반복적인 개선 주기도 촉진합니다.

반복성을 위해 템플릿 사용: 성공적인 GenAI 솔루션에는 반복 가능한 실행이 필요합니다. 이는 사업부 전반에 걸쳐 제공을 가속화하는 맞춤형 솔루션 템플릿을 생성함으로써 달성할 수 있습니다. AI 모델의 경우 전체 데이터 엔지니어링 프로세스 템플릿 작성, AI 튜닝, 플랫폼 및 서비스 테스트가 포함됩니다. 챗봇, 음성-텍스트 변환, 시각화, 사용자 로그인 등의 보조 서비스도 효과적으로 템플릿화할 수 있습니다.

올바른 기술 스택과 자동화 프레임워크, 규율 있는 엔지니어링을 통해 이러한 수준의 템플릿 작성이 가능하므로 AI 모델 배포 및 관리의 효율성이 높아집니다.

미래로 향하는 길

크고 작은 기업이 경쟁력과 생산성을 향상하기 위해 AI에 막대한 투자를 함에 따라 AI의 혁신적인 힘을 활용하려는 열정이 계속 커지고 있습니다. AI 기술의 기하급수적인 성장은 부인할 수 없으며 데이터 기반 프로젝트와 기업 DNA에 혁명을 일으킬 것을 약속합니다.

그러나 데이터에서 성공적인 AI, ML 및 데이터 기반 변환으로의 여정은 복잡하고 여러 가지 실패 벡터가 있습니다. 유망한 전망에도 불구하고 실제 구현은 기대에 미치지 못하는 경우가 많습니다.

AI는 단지 과대광고에 불과한 걸까요, 아니면 우리의 기대가 너무 높은 걸까요? 대답은 기술적인 고려 사항뿐만 아니라 AI 프로젝트가 직면하고 있는 다면적인 과제를 인식하는 데 있습니다. 이러한 과제를 해결하려면 모든 경우에 적용되는 일률적인 솔루션은 없다는 점을 인식하는 미묘한 접근 방식이 필요합니다. 실패는 불가피하지만 모범 사례를 개선하는 데 있어 귀중한 교훈이기도 합니다.

기업이 AI 통합 프로젝트를 시작할 때 핵심은 효과적인 구현을 정의하는 여러 복잡한 변수에 개방적인 태도를 취하는 것입니다.

위 내용은 GenAI: 데이터 기반 혁신 재정의의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!