Gartner Experts Answer the Top Generative AI Questions for Your Enterprise
What are the benefits and applications of generative AI?
Foundation 모델, 특히 생성 전처리 변환기(예: ChatGPT의 기술)는 비즈니스 및 IT 프로세스에 깊은 영향을 미치는 고급 AI 기술을 대표합니다. 이러한 기술은 자동화, 인간 및 기계 능력 강화, 그리고 특정 작업의 자동 실행을 가능하게 합니다.
장점:
- 빠른 제품 개발: 생성형 AI는 디자인 및 프로토타이핑 단계를 가속화하여 제품 출시를 빠르게 할 수 있습니다.
- 향상된 고객 경험: 생성형 AI를 통해 개인화된 상호 작용, 콘텐츠 추천 및 빠른 응답 시간을 제공하여 고객 만족도를 높일 수 있습니다.
- 향상된 직원 생산성: 루틴적인 작업을 자동화하거나 복잡한 프로세스를 돕음으로써 직원들이 더 전략적인 활동에 집중할 수 있게 합니다.
그러나 잠재적인 위험에 대해 현실적이고 인식해야 합니다:
- 정확도 & 편향: 생성형 AI는 잘못되거나 편향된 출력을 생성할 수 있어 인간의 감독이 필요합니다.
- 제한 사항: 생성형 AI 모델을 “그대로” 사용하는 것은 항상 특정 비즈니스 요구에 맞지 않을 수 있으며 출력 결과는 관련성 및 정확성을 위해 주의 깊게 검토되어야 합니다.
응용 프로그램 (Gartner 웨비나 설문조사에서 강조된):
- 고객 경험 및 유지 (38%): 기업들은 고객 상호 작용을 개선하고, 고객 선호도를 예측하고, 이탈률을 줄이기 위해 생성형 AI를 활용하고 있습니다.
- 매출 성장 (26%): 생성형 AI는 새로운 매출원을 파악하고, 가격을 최적화하며, 더 나은 전환율을 위해 마케팅 캠페인을 맞춤화 할 수 있습니다.
- 비용 최적화 (17%): 작업을 자동화하고 운영을 간소화하여 기업은 중대한 고정 비용을 크게 줄일 수 있습니다.
- 비즈니스 연속성 (7%): 생성형 AI는 재해 복구, 위험 관리 및 중단 없는 비즈니스 운영을 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다.
Gartner가 사용 사례를 KPI와 연결하는 것에 중점을 둔 것은 특히 중요합니다. AI 계획을 특정 비즈니스 지표와 연결함으로써 조직은 생성형 AI에 대한 투자의 영향과 가치를 더 잘 파악할 수 있습니다.
ChatGPT 답변: 생성형 AI의 장점과 응용 분야에 대해 간략하게 설명드리겠습니다.
장점:
- 대규모 창의성: 생성형 AI는 짧은 시간 내에 다양한 콘텐츠, 디자인 또는 해결책을 창출할 수 있어 창의적 과정의 확장성을 보장합니다.
- 개인화: 이러한 모델은 사용자마다 콘텐츠를 맞춤화하여 사용자 경험과 참여도를 향상시킬 수 있습니다.
- 비용 효율성: 특정 유형의 콘텐츠 생성을 자동화하면 인간 노동과 관련된 비용을 크게 줄일 수 있습니다.
- 향상된 데이터 증강: 생성형 AI는 데이터 세트를 확장하는 데 사용될 수 있습니다. 이는 실제 데이터를 얻는 것이 비싸거나 비현실적인 상황에 특히 유용합니다.
- 빠른 프로토타이핑: 디자인 또는 제품 개발에서 생성형 AI는 아이디어 과정을 돕기 위해 여러 프로토타입을 빠르게 생성할 수 있습니다.
응용 분야:
- 예술과 디자인: OpenAI의 DALL-E와 같은 AI 도구는 예술가나 디자이너에게 영감을 제공하는 독특한 예술 작품이나 디자인 요소를 만들 수 있습니다.
- 음악 작곡: 생성 모델은 원래의 음악을 만들거나 음악가의 작곡 과정을 돕습니다.
- 비디오 게임: AI는 게임 레벨, 캐릭터 또는 심지어 줄거리를 절차적으로 생성하여 게임의 다양성과 깊이를 향상시킬 수 있습니다.
- 제약: AI 모델은 분자 구조나 약물 상호 작용을 예측하여 약물 발견을 가속화할 수 있습니다.
- 패션: 생성 모델은 패션 산업에서 혁신을 촉진하는 새로운 의류 디자인이나 패턴을 제안할 수 있습니다.
- 부동산 및 건축: AI는 건물 디자인, 레이아웃 또는 전체 도시 계획을 제안할 수 있습니다.
- 콘텐츠 생성: AI는 기사, 이야기 또는 마케팅 복사와 같은 서면 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.
- 가상 현실 및 증강 현실: 생성형 AI는 몰입형 환경을 만들거나 기존 환경을 향상시키는 데 사용될 수 있습니다.
- 합성 데이터 생성: 데이터가 부족한 산업이나 연구 영역에서 AI는 다른 모델의 교육을 돕기 위해 합성 데이터 세트를 생성할 수 있습니다.
- 금융 모델링: AI는 과거 데이터를 기반으로 다양한 시장 시나리오를 예측하거나 시뮬레이션 할 수 있습니다.
생성형 AI에는 많은 유망한 응용 프로그램이 있지만, 딥페이크 생성이나 오해를 불러일으킬 수 있는 콘텐츠 생성과 같은 윤리적 및 사회적 도전과도 연결됩니다. 그러므로 그 장점을 책임감 있게 활용하기 위해 적절한 감독과 규제가 필요합니다.
What are the risks of generative AI?
제너레이티브 AI와 관련된 위험 요소는 상당하며 빠르게 발전하고 있습니다. 이미 많은 위협 주체들이 이 기술을 사용하여 “딥페이크”를 생성하거나 제품의 복제품을 만들고, 점점 복잡해지는 사기를 지원하기 위한 유물을 생성하는 데 사용했습니다.
ChatGPT와 그와 같은 다른 도구들은 대량의 공개적으로 사용 가능한 데이터로 훈련됩니다. 이들은 일반 데이터 보호 규정(GDPR) 및 기타 저작권법과 호환되도록 설계되지 않았으므로 플랫폼 사용에 있어 기업의 활동을 주의 깊게 살펴보는 것이 중요합니다.
감독해야 할 위험 요소는 다음과 같습니다:
- 투명성 부족: 제너레이티브 AI와 ChatGPT 모델은 예측하기 어려우며, 이들을 뒤에서 지원하는 회사조차 어떻게 작동하는지 모든 것을 이해하고 있지 않습니다.
- 정확도: 제너레이티브 AI 시스템은 때때로 부정확하고 허구의 답변을 생성합니다. 정보를 의존하거나 공개적으로 배포하기 전에 모든 출력물을 정확성, 적절성 및 실제 유용성에 대해 평가하십시오.
- 편향성: 편향된 출력을 감지하고 회사 정책 및 관련 법적 요구 사항과 일관성 있게 처리하기 위한 정책이나 통제 수단이 필요합니다.
- 지적 재산권 (IP) 및 저작권: 현재 기업의 기밀 정보에 대한 검증 가능한 데이터 거버넌스와 보호 보장이 없습니다. 사용자는 ChatGPT 및 경쟁 제품에 입력하는 모든 데이터나 쿼리를 공개 정보로 간주해야 하며, 우발적으로 IP를 노출하지 않도록 조치를 취해야 합니다.
- 사이버보안 및 사기: 기업은 사이버 및 사기 공격을 위해 제너레이티브 AI 시스템을 사용하는 악의적 행위자들에 대비해야 하며, 딥페이크를 사용하여 직원의 사회 공학을 실시하는 등의 공격을 방지하기 위한 조치를 취해야 합니다. AI 관련 침해에 대한 기존 정책이 어디까지 커버하는지 확인하기 위해 사이버 보험 제공자와 협의해야 합니다.
- 지속 가능성: 제너레이티브 AI는 상당한 양의 전기를 사용합니다. 지속 가능성 목표에 미치는 영향을 줄이기 위해 전력 소비를 줄이고 고품질 재생 에너지를 활용하는 공급 업체를 선택하십시오.
Gartner는 또한 다음의 질문들을 고려하라고 권장합니다:
- 제너레이티브 AI의 책임 있는 사용을 누가 정의하나요? 특히 문화적 표준이 발전하고 지리별로 사회 공학 접근 방식이 다를 때는요?
- 준수를 보장하나요? 무책임한 사용에 대한 결과는 무엇인가요?
- 만약 문제가 발생한다면 개인들은 어떻게 조치를 취할 수 있나요?
- 사용자는 어떻게 동의를 주고 철회할 수 있나요 (참여 또는 탈퇴)? 개인 정보 논쟁에서 무엇을 배울 수 있나요?
- 제너레이티브 AI 사용은 조직의 신뢰도를 향상시키거나 해칠 것인가요? 그리고 전반적으로 기관에 대한 신뢰도는 어떻게 되나요?
- 콘텐츠 창작자와 소유자가 어떻게 자신들의 IP를 제어하고 공정하게 보상받을 수 있는지를 어떻게 보장할 수 있나요? 새로운 경제 모델은 어떻게 보이나요?
- 전체 수명 주기 동안 누가 제대로 작동을 보장하며 어떻게 그렇게 할 것인가요? 예를 들면, 이사회는 AI 윤리 담당자가 필요한가요?
마지막으로, 제너레이티브 AI에 관한 규제 개발과 소송을 계속 모니터링하는 것이 중요합니다. 중국과 싱가포르는 이미 제너레이티브 AI 사용에 관한 새로운 규제를 도입했으며, 이탈리아는 일시적으로 규제를 도입했습니다. 미국, 캐나다, 인도, 영국 및 EU는 현재 규제 환경을 형성하고 있습니다.
ChatGPT 답변: 제너레이티브 AI는 여러 가지 혜택을 제공하지만, 동시에 몇 가지 위험과 문제점도 수반합니다. 주요 위험 요소는 다음과 같습니다:
- 편향성: 대규모 언어 모델 같은 AI 모델들은 대규모 데이터 세트를 기반으로 학습되기 때문에, 해당 데이터에 포함된 편향성을 상속받을 수 있습니다. 이로 인해 편향된 정보나 결과를 출력할 수 있습니다.
- 가짜 정보 생성: 제너레이티브 AI는 손쉽게 가짜 뉴스, 이미지, 오디오 클립 등을 생성할 수 있습니다. 이러한 생성물은 특히 사회적 혼란을 일으킬 수 있습니다.
- 개인정보 보호 문제: 제너레이티브 AI를 사용하여 생성된 내용은 사용자의 개인정보 노출 위험을 수반할 수 있습니다.
- 책임의 문제: AI가 잘못된 결정이나 오류를 범했을 경우, 그 책임을 누구에게 돌릴지가 불분명해질 수 있습니다.
- 취업 시장에 대한 영향: 제너레이티브 AI의 활용은 일부 직종에서 인력 감소를 초래할 수 있습니다.
- 과도한 의존: AI의 결과에 너무 의존하는 경우, 인간의 창의성이나 분석 능력이 저하될 수 있습니다.
- 보안 위협: AI를 악용하면, 기존의 보안 방식을 우회하는 새로운 형태의 공격이 가능해질 수 있습니다.
이러한 위험 요소를 잘 관리하고, 적절한 가이드라인과 규제를 도입함으로써 제너레이티브 AI의 활용을 안전하게 할 수 있습니다.
What are some practical uses of generative AI today?
생성형 AI 분야는 과학적 발견과 기술 상용화에서 빠르게 진전될 것이지만, 창의적인 콘텐츠, 콘텐츠 개선, 합성 데이터, 생성형 엔지니어링 및 생성형 디자인에서 빠르게 사용 사례가 등장하고 있습니다.
현재의 고수준 실용적 응용 프로그램은 다음과 같습니다.
- 문서 콘텐츠 보강 및 생성: 원하는 스타일과 길이의 텍스트 “초안” 출력 생성
- 질문 응답 및 발견: 데이터와 프롬프트 정보를 기반으로 사용자가 입력에 대한 답변을 찾을 수 있게 합니다.
- 톤: 언어를 부드럽게 하거나 텍스트를 전문화시키기 위한 텍스트 조작
- 요약: 대화, 기사, 이메일 및 웹페이지의 축소된 버전 제공
- 단순화: 제목 분해, 개요 작성 및 주요 콘텐츠 추출
- 특정 사용 사례를 위한 콘텐츠 분류: 감정, 주제 등으로 정렬
- 챗봇 성능 향상: “sentity” 추출 개선, 전체 대화 감정 분류 및 일반 설명에서의 여정 흐름 생성
- 소프트웨어 코딩: 코드 생성, 번역, 설명 및 검증
장기적인 영향을 가질 수 있는 사용 사례는 다음과 같습니다:
- 질병의 미래 발전을 보여주는 의료 영상 생성
- 합성 데이터를 활용해 희귀한 데이터 보강, 편향 완화, 데이터 프라이버시 보존 및 미래 시나리오 시뮬레이션
- 응용 프로그램이 사용자에게 추가 작업을 능동적으로 제안하고 정보 제공
- 레거시 코드 현대화
이러한 사용 사례들은 생성형 AI의 다양한 가능성을 보여줍니다.
ChatGPT 답변: 생성형 AI는 다양한 산업과 분야에서 다양한 용도로 활용되고 있습니다. 현재 생성형 AI의 실용적인 용도는 다음과 같습니다:
- 콘텐츠 생성:
- 텍스트: GPT와 같은 생성 모델은 인간 같은 텍스트를 생성할 수 있어 콘텐츠 생성, 챗봇, 가상 비서 등에 활용됩니다.
- 예술 & 디자인: OpenAI의 DALL-E와 같은 도구는 고유한 아트워크나 디자인 요소를 생성하여 예술가와 디자이너를 돕습니다.
- 음악: 알고리즘은 원래 음악 작품을 작곡하거나 작곡 과정에서 음악가를 돕습니다.
- 이미지 및 비디오 생성:
- 딥페이크: 완전히 가짜이지만 극도로 현실적인 콘텐츠를 생성하여 엔터테인먼트와 속임수 용도로 사용됩니다.
- 비디오 게임: 풍경, 캐릭터 또는 스토리 요소를 절차적으로 생성합니다.
- 가상 현실: 몰입형이며 지속적으로 변화하는 환경을 만듭니다.
- 제약 및 의학:
- 약물 발견: 생성 모델은 분자 구조와 잠재적인 약물 상호작용을 예측하여 약물 발견 과정을 가속화할 수 있습니다.
- 의료 영상: 이미지를 향상시키거나 교육 목적으로 합성하지만 현실적인 이미지를 생성합니다.
- 소매 및 패션:
- 제품 디자인: AI 기반 알고리즘이 새로운 제품 디자인이나 기능을 제안할 수 있습니다.
- 패션: 생성 모델은 혁신적인 의복 디자인, 패턴, 또는 직물을 제안할 수 있습니다.
- 금융:
- 금융 모델링: 역사적 데이터를 기반으로 다양한 시장 시나리오를 시뮬레이션하여 잠재적인 미래 추세를 예측합니다.
- 부동산 및 건축:
- 디자인: 특정 파라미터를 기반으로 건물 디자인, 레이아웃, 또는 전체 도시 계획을 제안합니다.
- 연구 및 개발:
- 합성 데이터 생성: 실제 데이터를 수집하는 것이 어렵거나 비싼 분야에서는, 생성형 AI는 모델 교육을 위한 합성 데이터셋을 생성할 수 있습니다.
- 마케팅:
- 개인화된 광고: 특정 인구 통계학적 특성이나 사용자 행동에 맞춤형 마케팅 캠페인이나 광고를 생성합니다.
- 교육:
- 튜토리얼 & 학습 자료: 개인의 학습 스타일과 속도에 맞게 콘텐츠를 맞춤화합니다.
- 자동차 및 제조:
- 프로토타이핑: 새로운 부품이나 제품에 대한 프로토타입을 빠르게 생성하여 디자인 과정을 간소화합니다.
- 엔터테인먼트 & 미디어:
- 캐릭터 및 플롯 생성: 영화, 쇼, 책을 위한 캐릭터나 스토리라인 요소를 창작합니다.
이러한 응용 프로그램은 생성형 AI의 잠재력과 다재다능성을 보여줍니다만, 딥페이크와 편향된 데이터 생성과 같은 분야에서 윤리적인 함의와 도전과제를 고려하는 것이 중요합니다. 책임 있는 사용을 보장하기 위해 적절한 규제와 지침이 필수적입니다.
How will generative AI contribute business value?
생성형 AI는 수익 증대, 비용 감소, 생산성 향상 및 위험 관리의 새롭고 파괴적인 기회를 제공합니다. 가까운 미래에는 이것이 경쟁 우위와 차별화의 요소가 될 것입니다.
Gartner는 이 기회를 세 가지 카테고리로 나눕니다.
수익 기회
- 제품 개발: 생성형 AI는 기업이 더 빠르게 새로운 제품을 만드는 데 도움을 줄 것입니다. 이에는 새로운 약물, 덜 독성 있는 가정용 청소제, 새로운 향료 및 향기, 새로운 합금, 그리고 더 빠르고 정확한 진단이 포함될 수 있습니다.
- 새로운 수익 채널: Gartner의 연구에 따르면 AI 성숙도가 높은 기업은 수익에 더 큰 이점을 얻을 것입니다.
비용 및 생산성 기회
- 직원 보강: 생성형 AI는 직원들이 텍스트, 이미지 및 기타 미디어를 작성하고 편집하는 능력을 보강할 수 있습니다. 또한 콘텐츠를 요약, 단순화 및 분류하고; 소프트웨어 코드를 생성, 번역 및 검증하며; 챗봇 성능을 향상시킬 수 있습니다. 현재 이 기술은 다양한 유형의 작업물을 빠르고 대규모로 효과적으로 생성하는 데 매우 능숙합니다.
- 장기 인력 최적화: 직원들은 AI와의 협력을 통해 아이디어, 프로젝트, 프로세스, 서비스 및 관계를 구상, 실행 및 개선하는 능력으로 구별될 것입니다. 이 시너지 관계는 숙련도 달성 시간을 가속화하고 전반적으로 직원의 능력 범위와 역량을 크게 확장할 것입니다.
- 프로세스 개선: 생성형 AI는 지금까지 대부분 활용되지 않았을 수 있는 다량의 콘텐츠에서 실제, 문맥에 맞는 가치를 추출할 수 있습니다. 이로 인해 작업 흐름이 변화할 것입니다.
위험 기회
- 위험 완화: 생성형 AI의 데이터 분석 능력은 고객 거래 및 잠재적으로 결함 있는 소프트웨어 코드와 같은 데이터의 더 넓고 깊은 가시성을 제공하며, 패턴 인식을 강화하고 기업에 대한 잠재적 위험을 더 빠르게 식별하는 능력을 향상시킵니다.
- 지속 가능성: 생성형 AI는 기업이 지속 가능성 규정을 준수하고, 고정 자산의 위험을 완화하며, 의사 결정, 제품 디자인 및 프로세스에 지속 가능성을 포함하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
이러한 기여를 통해 생성형 AI는 비즈니스 가치를 증대시키는 데 결정적인 역할을 할 것입니다.
ChatGPT 답변: 생성형 AI는 기업 가치 제고에 여러 방법으로 기여할 수 있습니다. 이 기술은 비즈니스 프로세스를 획기적으로 변화시키고, 새로운 수익원을 개발하며, 경쟁 우위를 얻기 위한 새로운 방법을 제공합니다. 생성형 AI가 기업 가치에 기여하는 주요 방법들은 다음과 같습니다:
- 효율성 증대:
- 자동화: 수작업으로 수행되던 작업을 생성형 AI가 자동으로 수행하여 비용 절감 및 생산성 향상을 도모할 수 있습니다.
- 빠른 의사결정: AI가 제공하는 통찰력을 활용하여 비즈니스 전략과 결정을 더 빠르게 내릴 수 있습니다.
- 맞춤형 경험 제공:
- 개인화: 생성형 AI는 고객의 특성 및 행동을 기반으로 맞춤형 제품, 서비스, 콘텐츠를 제공하여 고객 만족도를 높일 수 있습니다.
- 창의적인 마케팅: AI 기반 콘텐츠 생성으로 고객과의 연결을 강화할 수 있습니다.
- 새로운 비즈니스 모델 및 기회 탐색:
- 제품 및 서비스 혁신: 생성형 AI를 활용하여 기존의 방식을 벗어나 새로운 제품이나 서비스를 개발할 수 있습니다.
- 새로운 시장 진입: AI가 제공하는 통찰력을 활용하여 새로운 시장 기회를 식별하고 탐색할 수 있습니다.
- 위험 관리 및 최적화:
- 데이터 기반의 의사결정: 실시간 데이터 분석을 통해 위험을 관리하고 비즈니스 전략을 최적화할 수 있습니다.
- 편향 및 오류 감소: 생성형 AI는 데이터의 편향 및 오류를 줄이고, 정확한 분석을 제공하여 비즈니스의 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다.
- 연구 및 개발 가속화:
- 신속한 프로토타이핑: 생성형 AI를 활용하여 빠르게 프로토타입을 생성하고, 제품 개발 프로세스를 가속화할 수 있습니다.
- 최적의 솔루션 탐색: 다양한 시나리오와 솔루션을 빠르게 평가하여 최적의 방법을 찾을 수 있습니다.
- 비용 절감 및 자원 최적화:
- 자동화된 작업: 수동으로 수행되던 작업들을 자동화하여 비용을 절감하고 자원을 효과적으로 활용할 수 있습니다.
- 높은 ROI: AI 투자로 인한 높은 효율성과 생산성 향상으로 투자 대비 수익률(ROI)을 높일 수 있습니다.
생성형 AI의 이러한 기여는 기업의 성장, 경쟁력 강화, 그리고 지속 가능성을 위한 중요한 요소로 작용할 것입니다. 하지만 동시에 윤리적, 사회적, 그리고 기술적인 고려사항들도 함께 고려되어야 합니다.
Which industries are most impacted by generative AI?
생성형 AI는 약물, 제조, 미디어, 건축, 인테리어 디자인, 엔지니어링, 자동차, 항공우주, 국방, 의료, 전자 및 에너지 산업에 핵심 프로세스를 AI 모델로 보강하여 영향을 미칠 것입니다. 또한 많은 조직에서 공통적으로 이루어지는 지원 프로세스, 예를 들면 마케팅, 디자인, 기업 커뮤니케이션, 교육 및 소프트웨어 엔지니어링과 같은 부분을 보강함으로써 영향을 미칠 것입니다. 예를 들면
- 2025년까지 새로운 약물과 재료의 30% 이상이 생성형 AI 기법을 사용하여 체계적으로 발견될 것이라고 우리는 예상하며, 이는 오늘날의 0%에서 크게 증가한 수치입니다. 약물 발견에서 비용과 시간을 줄일 수 있는 기회를 감안할 때 생성형 AI는 제약 산업에 유망해 보입니다.
- 2025년까지 대기업에서 보내는 마케팅 메시지의 30%가 합성적으로 생성될 것으로 예측하며, 이는 2022년의 2% 미만에서 크게 증가한 것입니다. GPT-3와 같은 텍스트 생성기는 이미 마케팅 복사 및 개인화된 광고를 생성하는 데 사용될 수 있습니다.
- 제조, 자동차, 항공우주 및 국방 산업에서는 생성형 디자인이 성능, 재료 및 제조 방법과 같은 특정 목표와 제약 조건을 충족시키도록 최적화된 디자인을 생성할 수 있습니다. 이렇게 하면 엔지니어들이 탐구할 수 있는 다양한 해결책을 제공함으로써 디자인 과정이 가속화됩니다.
ChatGPT 답변: 생성형 AI는 데이터를 생성, 향상 및 시뮬레이션하는 다양성 때문에 다양한 산업에 영향을 미칠 잠재력이 있습니다. 다음은 생성형 AI에 의해 특히 영향을 받을 가능성이 있는 산업입니다:
- 창작 및 미디어 산업: 생성 모델은 음악, 이미지, 비디오 및 텍스트 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 예술가와 음악가들은 새로운 종류의 예술과 작곡을 생성하기 위해 AI를 사용하며, 기자와 콘텐츠 제작자는 콘텐츠를 초안 및 편집하는 데 AI를 활용할 수 있습니다.
- 제조 및 디자인: 설정된 매개변수를 기반으로 AI 알고리즘이 다양한 디자인 변형을 생성하는 생성형 디자인을 사용하여 성능, 미적 감각 및 비용 효율성을 위해 제품 디자인을 최적화할 수 있습니다.
- 의료: 생성형 AI는 약물 발견에 사용될 수 있으며, 다양한 화합물이 상호 작용하는 방식을 시뮬레이션할 수 있습니다. 또한 모델 훈련이나 질병의 진행을 예측하기 위해 합성 의료 영상을 생성할 수 있습니다.
- 부동산 및 도시 계획: AI는 햇빛, 교통 흐름 또는 에너지 효율성과 같은 다양한 요소를 최적화하여 건물이나 도시 레이아웃의 3D 모델을 생성하는 데 사용될 수 있습니다.
- 패션 및 소매: 생성 모델은 새로운 의류 디자인을 생성하거나 고객에게 제품 추천을 개인화하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
- 금융 및 보험: 생성형 AI는 위험 평가 및 전략 계획을 돕기 위해 다양한 경제 시나리오를 시뮬레이션하는 데 사용될 수 있습니다.
- 게임 및 엔터테인먼트: 게임 디자이너는 광대하고 현실적인 게임 세계를 생성하거나 새로운 캐릭터를 개발하기 위해 생성 알고리즘을 사용합니다.
- 농업: 생성 모델은 작물 수확량을 예측하거나, 최적의 심기 패턴을 생성하거나, 다양한 농업 전략의 효과를 시뮬레이션하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
- 자동차 및 항공우주: 생성형 디자인을 통해 차량 및 항공기 부품을 무게, 내구성 및 효율성을 위해 최적화할 수 있습니다.
- 에너지: 생성 모델은 에너지 소비 패턴을 예측하거나 재생 에너지 설치의 디자인을 최적화하는 데 사용될 수 있습니다.
- 교육: 생성형 AI는 학생들을 위해 맞춤형 학습 자료를 생성하거나 교육 시나리오를 시뮬레이션하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
- 연구 및 개발: 많은 산업은 시나리오를 시뮬레이션하거나 가설을 테스트하거나 새로운 아이디어를 생성하기 위해 R&D 부서에서 생성형 AI를 활용합니다.
이러한 산업들이 생성형 AI의 영향을 어떻게 받게 될지는 적용 속도, 기술의 발전 및 기업이 AI를 운영에 어떻게 통합하는지에 따라 다를 것입니다. 그러나 AI가 계속 발전함에 따라 다양한 분야에서의 영향력이 확대될 것으로 예상됩니다.
What are the best practices for using generative AI?
생성형 AI의 신뢰와 투명성을 제공하는 기술은 생성형 AI 솔루션에 중요한 보완 역할을 할 것입니다. 또한, 경영진은 LLM 및 기타 생성형 AI 모델의 윤리적 사용을 위해 다음 가이드라인을 따라야 합니다:
- 내부에서 시작하기: 생성형 AI를 사용하여 고객 또는 기타 외부 대상 콘텐츠를 생성하기 전에 내부 이해관계자와 직원 사용 사례를 대상으로 광범위하게 테스트하십시오. 비현실적인 상상력이 귀하의 비즈니스에 해를 끼치지 않도록 주의해야 합니다.
- 투명성 중시: 스태프, 고객, 시민들이 기계와 상호작용하고 있다는 사실을 명확하게 인지하게 하기 위해 대화 도중 몇 차례에 걸쳐 명확하게 표시하십시오.
- 세심한 검토가 필요: 편향 및 기타 신뢰도 문제를 추적하기 위한 프로세스와 가이드라인을 설정하십시오. 결과를 검증하고 모델이 올바른 경로에서 벗어나지 않는지 계속 테스트하면서 이를 수행하십시오.
- 개인정보 및 보안 문제 해결: 민감한 데이터가 입력되거나 유도되지 않도록 보장하십시오. 모델 제공자에게 이 데이터가 귀하의 조직을 넘어서 기계 학습에 사용되지 않을 것임을 확인하십시오.
- 서두르지 마십시오: 긴 시간 동안 기능을 베타 상태로 유지하십시오. 이는 완벽한 결과에 대한 기대를 완화하는 데 도움이 됩니다.
이러한 베스트 프랙티스를 준수함으로써, 생성형 AI의 장점을 최대한 활용하면서 동시에 그것의 본질적인 위험을 최소화할 수 있습니다.
ChatGPT 답변: 생성형 AI를 사용할 때 최적의 결과를 보장하고 위험을 관리하며 신뢰할 수 있는 AI 모델을 만들기 위해 베스트 프랙티스를 준수하는 것이 중요합니다. 생성형 AI를 사용하는 데 있어서의 베스트 프랙티스는 다음과 같습니다:
- 명확한 목표 설정: 생성형 AI를 구현하기 전에 달성하고자 하는 목표를 명확하게 이해해야 합니다. 생성형 AI가 문제의 최선의 해결책인지 결정하세요.
- 데이터 무결성: 생성형 AI 모델은 훈련 데이터에 따라 좋거나 나쁠 수 있습니다. 훈련 데이터가 깨끗하고 대표적이며 편향이 없도록 확인하세요.
- 인간 참여: 특히 초기 단계에서는 항상 인간의 검증이 필요합니다. 생성형 AI는 잘못되거나 맥락에 맞지 않는 출력을 생성할 수 있습니다. 인간은 필요한 감독을 제공할 수 있습니다.
- 편향 처리: 모든 AI 모델, 생성형을 포함하여, 훈련 데이터에 있는 편향을 상속받을 수 있습니다. 모델이 유해한 편향을 계속 퍼뜨리지 않도록 주기적으로 감사하고 개선하세요.
- 반복적 개발: 기술에 익숙해지고 신뢰감을 얻기 위해 더 작은 프로젝트로 시작하세요. 결과와 통찰을 기반으로 확장하고 반복하세요.
- 보안 문제: 적대적 공격으로부터 모델을 보호하고 데이터 유출을 경계하세요. 생성형 모델은 때때로 훈련 데이터에서의 정보를 회상할 수 있으므로 개인 정보 보호 문제가 될 수 있습니다.
- 투명성과 설명 가능성: 이해당사자들이 생성형 AI가 어떻게 작동하는지 이해하고 결과를 해석할 수 있도록 해야 합니다. 이는 신뢰를 구축하고 더 원활한 구현을 촉진합니다.
- 모델 정기적 업데이트: 모든 AI 모델처럼 생성형 모델도 오래되면 낡을 수 있습니다. 계속 관련되고 효과적인지 확인하기 위해 정기적으로 업데이트하세요.
- 윤리적 고려사항: 특히 콘텐츠 생성에서 생성형 AI를 사용하는 윤리적 영향을 인식하세요. 부주의하게 오해를 불러일으키는 정보를 전파하거나 기만적인 콘텐츠를 생성하지 않도록 주의하세요.
- 리소스 할당: 특히 큰 모델과 같은 생성형 모델은 계산 비용이 많이 들 수 있습니다. AI 활동을 지원하기 위해 필요한 인프라와 자원이 있는지 확인하세요.
- 법적 및 준수 문제: 생성형 AI의 사용이 데이터 프라이버시 및 지식재산권과 관련된 모든 관련 법률 및 규정 표준을 준수하는지 확인하세요.
- 피드백 루프 설정: 생성형 AI의 출력에 대한 피드백을 수집하는 메커니즘을 설정하세요. 이 피드백은 모델을 더욱 세밀하게 개선하는 데 사용될 수 있습니다.
이러한 베스트 프랙티스를 준수함으로써 조직은 생성형 AI의 잠재력을 효과적으로 활용하면서 그것의 본질적인 위험을 관리할 수 있습니다.
Should I craft a usage policy for generative AI?
물론입니다.
생성형 AI는 이미 많은 기업에서 실험적으로 또는 업무 지원을 위해 사용되고 있습니다. Gartner는 비공식적인 사용이나 준수에 대한 오해를 피하기 위해 사용 정책을 세우는 것이 좋다고 권장합니다.
정책은 다음과 같이 간단하게 설정될 수 있습니다:
- 개인 식별 정보는 입력하지 마세요.
- 민감한 정보를 입력하지 마세요.
- 회사의 지적 재산 정보는 입력하지 마세요.
- ChatGPT와 같은 외부 도구를 사용할 때 기록 기능을 끄세요.
- AI가 생성한 출력 결과를 주의 깊게 확인하세요. 때때로 오류나 편향된 내용이 포함될 수 있습니다.
만약 회사가 자체적인 대규모 언어 모델을 사용하고 있다면, 입력에 대한 개인 정보 보호 문제는 크게 걱정할 필요가 없습니다. 그렇지만 AI가 생성하는 출력 결과에 대해서는 여전히 주의를 기울여야 합니다.
ChatGPT 답변: 생성형 AI에 대한 사용 정책을 마련하는 것은 여러 가지 이유로 필수적입니다:
- 윤리적 고려: 생성형 AI의 힘은 건설적이고 악의적인 목적 모두에 사용될 수 있습니다. 명확한 정책은 조직의 사용자가 기술을 윤리적이고 책임감 있게 사용하도록 안내할 것입니다.
- 품질 관리: 생성형 AI는 항상 정확하거나 적절하지 않은 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 사용 정책을 통해 AI에서 생성된 결과를 검토하고 확인하는 가이드라인을 설정할 수 있습니다.
- 투명성: 스테이크홀더(고객, 파트너 또는 직원)가 AI로 생성된 콘텐츠와 상호 작용할 때 이를 알아야 합니다. 정책은 AI 참여를 언제 어떻게 공개할지 지시할 수 있습니다.
- 데이터 개인정보: 특히 큰 데이터 세트에서 사전 훈련된 생성형 AI 모델은 민감한 정보를 기반으로 출력을 실수로 생성할 수 있습니다. 정책은 AI와 함께 사용할 수 있는 데이터 및 사용할 수 없는 데이터에 대한 가이드라인을 설정하고 잠재적인 데이터 노출을 처리하는 방법을 안내할 수 있습니다.
- 편향과 공정성: AI 모델은 훈련 데이터에 존재하는 편향을 실수로 확대하거나 반복할 수 있습니다. 정책은 AI에서 생성된 콘텐츠의 편향을 정기적으로 확인하고 편향이 확인될 때 수정 조치를 지시할 수 있습니다.
- 법적 영향: 생성형 AI의 사용 방법에 따라 금융, 의료 또는 법률과 같은 산업에서 법적 영향이 있을 수 있습니다. 정책은 산업 규제를 준수하는 방법에 대한 지침을 제공할 것입니다.
- 자원 관리: 생성형 AI 응용 프로그램은 자원이 많이 필요할 수 있습니다. 정책을 통해 효율적인 사용을 안내하여 계산 자원이 현명하게 사용되도록 하고 비용이 관리되도록 할 수 있습니다.
생성형 AI에 대한 사용 정책을 마련할 때:
- 스테이크홀더 참여: 종합적인 정책을 보장하기 위해 법무, IT, 윤리 및 사업 부서와 같은 다양한 이해 관계자를 참여시키십시오.
- 최신 상태 유지: AI 분야는 빠르게 발전하고 있습니다. 최신 모범 사례와 기술 발전을 포함하도록 정책을 정기적으로 검토하고 업데이트하는 것이 중요합니다.
- 훈련 제공: 정책이 확립되면 사용자가 이를 이해하도록 충분한 교육과 자원을 제공하십시오.
결론적으로, 모든 강력한 기술과 마찬가지로 생성형 AI는 주의와 전망을 가지고 사용되어야 합니다. 명확하고 견고한 사용 정책을 마련하는 것은 책임 있고 효과적인 활용을 위한 미리 준비하는 단계입니다.
How will generative AI impact the future of work?
제너레이티브 AI가 업무 환경에 미치는 영향에 관한 분석입니다:
- 콘텐츠 창조자에서 편집자로의 전환: 많은 직원들이 어떤 형태로든 콘텐츠를 생성하는 업무를 담당하고 있습니다. 제너레이티브 AI는 이러한 직무를 크게 바꿀 것입니다. 예를 들어, 글, 이미지, 하드웨어 디자인, 음악, 비디오 등 다양한 형태의 콘텐츠 생성이 자동화될 수 있습니다. 이에 따라 근로자들은 콘텐츠를 생성하는 것보다 수정하거나 편집하는 역할을 더 많이 수행하게 될 것입니다.
- 응용 프로그램과의 상호 작용: 제너레이티브 AI는 기존의 단순한 명령-응답 방식의 상호작용에서 대화식, 능동적인 상호작용으로 변화시킬 것입니다. 사용자 경험은 이에 따라 재디자인될 필요가 있습니다.
- 능동적인 제안: 제너레이티브 AI는 사용자의 질문에 대한 응답을 넘어서, 사용자가 요청하지 않은 것들까지 제안할 것입니다. 예를 들어, 데이터 기반의 막대 차트를 요청하면 AI 모델은 사용자가 활용할 수 있을 것 같은 다른 형태의 그래픽을 제안할 수 있습니다. 이는 이론적으로 근로자의 생산성을 향상시킬 수 있지만, 전략 개발에 있어 인간이 주도해야 할 필요성에 대한 전통적인 생각을 도전하게 됩니다.
- 직업의 변화: 제너레이티브 AI의 도입에 따라 특정 업종, 지역, 기업의 크기 및 제공하는 서비스에 따라 근로자의 역할이 크게 달라질 수 있습니다.
결론적으로 제너레이티브 AI는 미래의 업무 방식과 조직 내 근로자들의 역할에 깊은 영향을 미칠 것이며, 조직들은 이러한 변화를 미리 예측하고 준비해야 할 것입니다.
ChatGPT 답변: 생성형 AI는 미래의 업무 환경에 깊은 영향을 미칠 것입니다:
- 직업 역할 및 업무: 보고서 작성, 디자인 생성, 코드 생성과 같은 내용이나 디자인 생성과 관련된 많은 업무가 제너레이티브 AI로 자동화되거나 보완될 수 있습니다. 이를 통해 전문가들은 전략, 해석 및 의사 결정과 같은 고차원의 업무에 중점을 둘 수 있게 됩니다.
- 기술세트: 근로자들은 AI와 함께 작업하기 위해 새로운 기술을 습득하고 적응해야 합니다. AI 모델의 능력과 한계를 이해하는 것은 기본 IT 기술과 같이 필수가 될 것입니다.
- 협업: 인간과 기계의 협업 방식이 진화할 것입니다. 근로자들은 AI의 능력을 활용하여 자신의 작업을 향상시키는 상생적인 관계를 맺게 될 것입니다.
- 의사 결정: 제너레이티브 AI는 의사 결정자에게 시뮬레이션, 예측 및 옵션을 제공하여 더 잘 정보화된 선택을 할 수 있게 해줍니다.
- 혁신과 창의성: 제너레이티브 AI는 다양한 디자인, 아이디어 또는 콘텐츠 변형을 빠르게 생성함으로써 아이디어 제시와 혁신을 가속화할 수 있습니다. 그런 다음 인간은 최고의 결과물을 선택, 수정 또는 결합할 수 있습니다.
- 맞춤화: 기업은 고객 만족도와 충성도를 향상시키기 위해 제너레이티브 AI를 사용하여 고객에게 개인화된 제품, 서비스 또는 경험을 제공할 수 있습니다.
- 교육 및 교육: 제너레이티브 AI는 개별 필요에 맞게 학습 자료를 맞춤화하여 교육 및 교육의 효과를 향상시킬 수 있습니다.
- 생산성: 제너레이티브 AI는 반복적인 업무를 자동화하고 통찰력을 제공하며 빠르게 고품질의 초안이나 디자인을 생성함으로써 근로자의 생산성을 향상시킬 수 있습니다.
- 윤리적 및 사회적 고려 사항: 모든 기술과 마찬가지로 윤리적 고려 사항이 있을 것입니다. AI에 의해 생성된 잘못된 정보, 생성된 콘텐츠의 진실성, AI 결과의 편향성과 같은 문제가 우려되는 영역이 될 것입니다.
- 경제적 영향: 제너레이티브 AI는 효율성과 비용 절감을 가져올 수 있지만, 특정 부문에서의 직업 유실 가능성도 있습니다. 그러나 새로운 역할과 직업 카테고리의 창출도 가능합니다.
- 데이터 프라이버시: 많은 양의 데이터와 상호 작용하는 제너레이티브 AI 모델은 개인이나 민감한 데이터가 관련되어 있다면 데이터 프라이버시에 관한 우려를 불러올 것입니다.
결론적으로 제너레이티브 AI는 작업의 많은 측면을 재정의할 것이며, 조직과 근로자 모두 그 함의를 신중하게 탐색해야 할 것입니다.
Where should I start with generative AI?
많은 기업들이 코드 생성, 텍스트 생성 또는 시각적 디자인을 위한 제너레이티브 AI 시범 프로젝트를 진행 중입니다. 시범 프로젝트를 시작하기 위해서는 다음 세 가지 방법 중 하나를 선택할 수 있습니다:
- 상품화된 제품: 기존의 기본 모델을 직접 사용하여 프롬프트를 입력합니다. 예를 들어, 모델에게 소프트웨어 엔지니어를 위한 직무 설명을 작성하도록 요청하거나 마케팅 이메일의 대체 제목 줄을 제안하도록 할 수 있습니다.
- 프롬프트 엔지니어링: 소프트웨어를 프로그래밍하고 연결하여 기본 모델을 활용합니다. 이 기술은 세 가지 중에서 가장 일반적으로 사용되며, IP를 보호하고 사적 데이터를 활용하여 더 정확하고 구체적이며 유용한 응답을 생성하는 데에 공개 서비스를 사용할 수 있게 합니다. 회사 특정 정책에 대한 직원의 질문에 답하는 HR 혜택 챗봇을 구축하는 것이 프롬프트 엔지니어링의 예입니다.
- 맞춤형: 대부분의 회사들에게는 새로운 기본 모델을 구축하는 것이 범위를 넘어섭니다. 그러나 모델을 조정하는 것은 가능합니다. 이것은 기본 모델의 작동 방식을 크게 바꾸는 방식으로 레이어나 독자적인 데이터를 추가하는 것을 포함합니다. 비용은 많이 들지만, 모델을 맞춤화하는 것은 최고 수준의 유연성을 제공합니다.
ChatGPT 답변: 제너레이티브 AI를 시작하는 데 있어서 몇 가지 권장 사항을 제공하겠습니다:
- 목표 설정: 시작하기 전에 목표를 명확하게 설정하세요. 제너레이티브 AI를 도입하려는 이유와 그를 통해 얻고자 하는 결과를 구체적으로 정의하십시오.
- 기초 지식 습득: AI와 딥러닝의 기본적인 원리에 대해 이해하는 것이 중요합니다. 온라인 코스나 자료를 통해 기본 지식을 습득하십시오.
- 사례 연구: 다양한 산업에서 제너레이티브 AI가 어떻게 활용되고 있는지 사례 연구를 통해 파악하십시오. 이를 통해 실제 비즈니스 문제에 어떻게 적용될 수 있는지 감을 잡을 수 있습니다.
- 프로토타입 개발: 작은 프로젝트나 프로토타입부터 시작하여 실제 비즈니스 문제를 해결하는 데 제너레이티브 AI를 어떻게 활용할 수 있는지 탐색하십시오.
- 툴 및 플랫폼 선택: 여러 AI 플랫폼과 도구 중에서 귀사의 요구 사항과 목표에 가장 적합한 것을 선택하십시오. OpenAI와 같은 플랫폼은 제너레이티브 모델에 대한 접근을 용이하게 해줍니다.
- 데이터 수집 및 준비: 제너레이티브 AI 모델 학습에 필요한 데이터를 수집하고 전처리하는 과정이 필수적입니다.
- 윤리적 고려: 제너레이티브 AI의 활용은 윤리적, 사회적 문제를 야기할 수 있습니다. 데이터의 개인 정보 보호, 편향된 결과의 위험 등의 문제를 고려하며, 필요한 경우 이를 조정하거나 개선하는 데 투자하십시오.
- 결과 평가 및 최적화: 제너레이티브 AI의 결과물을 평가하고 필요한 경우 모델을 최적화하여 더 나은 결과를 얻을 수 있도록 노력하십시오.
- 지속적인 학습 및 업데이트: AI 분야는 빠르게 발전하고 있으므로, 최신 연구와 기술 동향을 지속적으로 모니터링하고 필요한 경우에는 기존의 방식을 업데이트하십시오.
제너레이티브 AI는 막대한 잠재력을 지니고 있습니다. 시작 단계에서는 조심스럽게 접근하면서, 지속적으로 학습하고 실험하는 자세가 중요합니다.
What do I need to buy to enable generative AI?
제너레이티브 AI를 활성화하기 위해 필요한 구매 항목에 대한 설명은 다음과 같습니다:
제너레이티브 AI의 비용은 사용 사례, 규모, 그리고 회사의 요구 사항에 따라 미미할 수도 있고 수백만 달러까지 이를 수 있습니다. 중소기업은 ChatGPT와 같은 무료로 제공되는 공개 애플리케이션 또는 낮은 구독료를 지불함으로써 상당한 비즈니스 가치를 얻을 수 있습니다. 예를 들면, 현재 OpenAI는 사용자당 월 $20입니다. 그러나 무료 및 저비용 옵션은 기업 데이터의 최소한의 보호와 관련된 출력 위험을 포함하게 됩니다.
더 큰 기업들과 더 높은 보안, 지적재산권 및 개인 정보 보호 수준에서 자체 기업 데이터를 분석하거나 사용하길 원하는 기업들은 다양한 맞춤 서비스에 투자해야 할 것입니다. 이것은 데이터와 머신러닝 플랫폼과 함께 라이센스가 부여된, 맞춤형 및 독점적 모델을 구축하는 것을 포함하며, 이는 공급업체 및 파트너와 함께 작업해야 합니다. 이 경우 비용은 수백만 달러까지 이를 수 있습니다.
또한 Bing, Office 365, Microsoft 365 Copilot 및 Google Workspace와 같이 매일 사용하는 소프트웨어 제품에 제너레이티브 AI 기능이 점점 더 포함될 것이라는 것도 주목할 만 합니다. 이것은 효과적으로 “무료” 등급이지만, 공급업체들은 그들의 제품에 대한 가격 인상의 일부로 고객에게 비용을 전달하게 될 것입니다.
ChatGPT 답변: 제너레이티브 AI를 프로젝트나 조직에서 활용하기 위해 필요한 자원과 서비스는 다음과 같습니다:
- 클라우드 컴퓨팅 서비스: 특히 큰 모델의 경우, 제너레이티브 모델을 훈련하고 배포하는 것은 상당한 계산 자원을 필요로 합니다. AWS, Google Cloud, Microsoft Azure와 같은 제공업체들은 이러한 작업에 적합한 GPU 및 TPU 인스턴스를 제공합니다.
- 소프트웨어 및 라이브러리: 많은 것들이 오픈소스이고 무료이지만, 특정 전문 AI 플랫폼이나 도구를 사용하는 데는 라이선스 비용이 발생할 수 있습니다.
- TensorFlow, PyTorch, Keras와 같은 프레임워크는 사용자 정의 모델을 구축하고 훈련하는 데 필수적입니다.
- OpenAI의 GPT-3 또는 DALL-E와 같은 사전 훈련된 모델의 경우 API 비용이 발생할 수 있습니다.
- 데이터 저장 및 관리 도구: 제너레이티브 모델의 훈련 데이터를 관리하는 데는 특히 큰 데이터셋을 처리할 때 견고한 저장 솔루션이 필요할 수 있습니다.
- 데이터셋: 여러 무료 데이터셋이 있지만, 사용 사례에 따라 특정 데이터셋에 대한 접근을 구매하거나 독점 데이터를 수집하는 투자가 필요할 수 있습니다.
- 훈련 및 세부 조정: GPT-3와 같은 기존 모델을 활용하는 경우, 사용자 정의 데이터셋에서 세부 조정하는 데 관련된 비용이 발생할 수 있습니다.
- 도메인별 도구: 사용 사례에 따라 (예: 제조업에서의 제너레이티브 디자인) 해당 산업에 맞는 전문 소프트웨어나 플랫폼이 필요할 수 있습니다.
- 전문 지식: AI, 머신러닝 및 특히 제너레이티브 모델에 능숙한 인력을 고용하거나 교육하는 것이 중요합니다.
- 윤리 및 준수 도구: 제너레이티브 AI가 예상치 못한 또는 부적절한 내용을 생성할 가능성이 있으므로, 모니터링, 필터링 및 준수를 보장하는 도구가 필수적일 수 있습니다.
- 인프라: 클라우드 제공업체에 의존하지 않는 경우, 고성능 GPU, 냉각 시스템 및 관련 하드웨어와 같은 사내 인프라에 투자해야 할 수 있습니다.
- 보안 조치: AI 작업, 모델 및 데이터의 보안을 보장하는 것은 중요합니다.
제너레이티브 AI를 시작한다는 것은 바로 모든 것을 필요로 하는 것이 아닙니다. 프로젝트의 범위에 따라 최소한의 투자로 시작하여 필요에 따라 확장할 수 있습니다.
What does Gartner predict for the future of generative AI use?
Gartner는 제너레이티브 AI의 미래 사용에 대해 몇 가지 예측을 제시하였습니다. 이러한 예측은 다음과 같습니다:
- 2024년까지: 기업 응용 프로그램의 40%가 대화형 AI를 내장하게 될 것이며, 이는 2020년의 5%보다 크게 증가한 수치입니다.
- 2025년까지: 기업의 30%가 2021년의 5%에서 AI를 활용한 개발 및 테스팅 전략을 구현하게 될 것입니다.
- 2026년까지: 제너레이티브 디자인 AI는 새로운 웹사이트와 모바일 앱의 디자인 노력의 60%를 자동화하게 될 것입니다.
- 2026년까지: 1억 명 이상의 인간이 로보-동료와 함께 작업에 기여하게 될 것입니다.
- 2027년까지: 새로운 응용 프로그램의 거의 15%가 인간의 개입 없이 AI에 의해 자동으로 생성될 것입니다. 현재는 이러한 현상이 전혀 발생하지 않고 있습니다.
이러한 예측은 제너레이티브 AI 기술의 성장 및 채택 속도와 그 영향을 나타내며, 기업들이 이 기술을 어떻게 활용하고 있는지에 대한 통찰력을 제공합니다.
