생성 AI: 새로운 연합 데이터 관리

생성적 인공지능은 비즈니스 시나리오에서 파괴적인 도구로 떠오르고 있지만,많은 기업들은 여전히 이 기술을 최대한 활용하는 방법을 모르고 있다. 구글과 Box1824 가 실시한 “스타트업 & 생성적 인공지능: 브라질에서의 잠재력 발휘” 보고서에 따르면,브라질에 있는 AI 스타트업의 63% 는 여전히 생성적 AI 의 사용에 대한 명확한 전략을 가지고 있지 않으며,22% 는 그 사용 결과를 정량화할 수 없다.

데이터 및 사이버 보안을 전문으로 하는 기술 컨설팅 회사인 Rox Partner의 창립 파트너이자 CDO인 Mathias Brem은 Generative AI가 데이터 관리에 어떻게 혁명을 일으킬 수 있는지 강조합니다.“이 보완은 기업 세계를 데이터 중심의 미래로 이끌었고 분석과 혁신을 위한 새로운 지평을 열었습니다. 여러 가지 측면에서”라고 그는 말합니다.

기업들이 Generative AI 를 보다 효과적으로 사용할 수 있도록 Brem 은 채택이 제공할 수 있는 영향력이 큰 5 가지 변경 사항을 나열했습니다:

1. 합성 데이터 생성
생성 AI 를 사용하면 존재하지 않는 실제 시나리오를 나타내는 정보로 데이터 레이크를 보강하여 현실적인 고품질 합성 데이터 세트를 만들 수 있습니다. 이는 보다 강력하고 정확한 기계 학습 모델을 교육하고 실제 데이터 부족을 해결하며 편견을 피하는 데 매우 중요합니다. “합성 데이터는 실제 데이터에 의존하지 않고도 사기 또는 극단적인 고객 행동과 같은 복잡한 상황을 복제할 수 있습니다. 이는”예측 모델의 정확성을 높입니다.라고 Brem 은 말합니다.

2. 고급 데이터 강화 및 분석
AI 는 상세한 제품 설명을 생성하고,텍스트를 번역하고,구조화되지 않은 문서에서 관련 정보를 식별하고,새로운 속성을 생성함으로써 기존 데이터를 풍부하게 할 수 있습니다. 이를 통해 더 깊은 분석이 가능해지며,이전에 보이지 않았던 통찰력과 패턴을 드러낼 수 있습니다. “AI 를 통해 원시 데이터를 풍부하고 실행 가능한 정보로 변환하여 보다 전략적이고 정보에 입각한 의사 결정을 가능하게 할 수 있습니다.”라고 Brem 은 말했습니다.

3. 반복적인 작업의 자동화
이 기술은 데이터 정리 및 이상 탐지 같은 반복적인 작업의 자동화를 가능하게 하여 전문가들이 전략적 분석 및 기계 학습 모델 개발에 집중할 수 있게 해주며 운영 효율성을 높인다.“고정 프로세스 자동화를 통해 데이터 팀은 더 높은 부가가치 활동에 집중할 수 있으며 이는 혁신과 경쟁력을 이끌어낸다”고 그는 말한다.

4. 혁신적인 제품 및 서비스의 개발
AI 는 제품과 서비스에 대한 혁신적인 아이디어를 창출하고,맞춤형 솔루션의 연구 및 개발을 지원하고,설계를 최적화하고 현실적인 프로토타입을 생성하여 개발 프로세스를 가속화할 수 있습니다.“새로운 개념과 프로토타입을 생성하는 능력은 혁신 주기를 빠르게 가속화하여 기업을 시장의 최전선에 유지합니다”라고 Brem 은 말합니다.

5. 지식과 전문성의 확대
AI 는 맞춤형 교육 자료를 만들고 다양한 역할과 지식 수준에 걸쳐 학습을 최적화할 수 있습니다. 예를 들어 챗봇은 반복적인 작업에서 직원을 지원하여 전략적 활동에 시간을 확보할 수 있습니다.“AI 를 통한 교육 맞춤화는 직원이 필요한 지식을 정확히 얻을 수 있도록 보장하여 효율성과 생산성을 향상시킵니다.”라고 Brem 은 결론을 내립니다.

이 다섯 가지 전략을 통해 Generative AI의 채택은 데이터 관리를 변화시키고 기업의 혁신과 경쟁력을 촉진할 수 있습니다.