생성 인공지능은 기업 환경에서 파괴적인 도구로 부상하고 있지만, 많은 기업들은 이 기술을 최대한 활용하는 방법을 아직 모른다. 구글과 Box1824가 수행한 "스타트업 및 생성 인공지능: 브라질에서 잠재력 실현" 보고서에 따르면, 브라질의 인공지능 스타트업 중 63%는 아직 생성 인공지능 사용에 대한 명확한 전략이 없으며, 22%는 그 사용 결과를 정량화하지 못하고 있습니다.
Mathias Brem, 로스 파트너의 공동 창립자 겸 CDO, 데이터 및 사이버 보안 전문 기술 컨설팅 회사는 생성 AI가 데이터 관리에 혁신을 가져올 수 있다고 강조합니다. 이 플러그인은 기업 세계를 데이터 중심의 미래로 이끌고 있으며, 다양한 분야에서 분석과 혁신을 위한 새로운 경계를 열고 있다고 말합니다.
기업이 생성형 AI를 보다 효과적으로 활용할 수 있도록 Brem은 채택이 가져올 수 있는 높은 영향력의 다섯 가지 변화를 제시했습니다.
합성 데이터 생성
생성 AI는 사실적이고 고품질의 합성 데이터 세트를 생성하여 실제 존재하지 않는 시나리오를 나타내는 정보를 포함한 데이터 레이크를 확장할 수 있습니다. 이것은 더 강력하고 정확한 머신러닝 모델을 훈련시키는 데 매우 중요하며, 실제 데이터의 부족을 보완하고 편향을 방지합니다. 합성 데이터는 사기 또는 고객의 극단적인 행동과 같은 복잡한 상황을 실제 데이터에 의존하지 않고도 복제할 수 있습니다. 이는 예측 모델의 정확도를 높입니다, Brem이 지적합니다.
2. 데이터 고급 강화 및 분석
AI는 기존 데이터를 풍부하게 하여 제품에 대한 상세한 설명을 생성하고, 텍스트를 번역하며, 비구조화된 문서에서 관련 정보를 식별하고, 새로운 속성을 만들어낼 수 있습니다. 이것은 더 깊은 분석을 가능하게 하여 이전에는 보이지 않던 통찰력과 패턴을 드러냅니다. "인공지능을 통해 우리는 원시 데이터를 풍부하고 실행 가능한 정보로 변환하여 더 전략적이고 근거 있는 의사 결정을 내릴 수 있습니다."라고 Brem이 강조합니다.
반복 작업 자동화
기술은 데이터 정리 및 이상 탐지와 같은 반복 작업을 자동화하여 전문가들이 전략적 분석과 머신러닝 모델 개발에 집중할 수 있도록 하여 운영 효율성을 높입니다. 일상 업무 자동화는 데이터 팀이 더 높은 부가가치 활동에 집중할 수 있게 하여 혁신과 경쟁력을 촉진한다고 그는 말한다.
4. 혁신적인 제품 및 서비스 개발
AI는 혁신적인 제품 및 서비스 아이디어를 생성하고, 맞춤형 솔루션의 연구 개발을 지원하며, 디자인을 최적화하고 현실적인 프로토타입을 만들어 개발 과정을 가속화할 수 있습니다. 새로운 개념과 프로토타입을 빠르게 생성하는 능력은 혁신 주기를 가속화하여 기업을 시장의 선두에 유지시킨다고 Brem은 말한다.
5. 지식과 전문성의 확대
AI는 맞춤형 교육 자료를 만들고 다양한 역할과 지식 수준에서 학습을 최적화할 수 있습니다. 챗봇은 예를 들어, 반복적인 업무에서 직원들을 도와 전략적 활동을 위한 시간을 확보할 수 있습니다. "인공지능을 통한 맞춤형 교육은 직원들이 정확히 필요한 지식을 습득하게 하여 효율성과 생산성을 향상시킨다"고 브렘은 결론지었다.
이 다섯 가지 전략을 통해 생성형 인공지능의 도입은 데이터 관리를 혁신하고 기업의 혁신과 경쟁력을 촉진할 수 있습니다.
