AI를 변화시키는 세 가지 트렌드

AI는 산업 전반의 기업에 우선순위가 되었습니다. 진화함에 따라 응용 프로그램도 진화합니다. 세 가지 주요 추세가 비즈니스에서 AI의 역할을 재편하고 있습니다. (1) AI의 엣지로의 전환, (2) 데이터 과학자를 넘어서는 접근성 증가, (3) 더 깊은 통찰력과 더 빠른 혁신을 위해 독점 데이터를 활용하는 전문 AI 모델의 부상.

트렌드 1: 엣지에서의 AI - 가장 중요한 곳에 인텔리전스 제공

AI는 더 이상 대규모 클라우드 인프라나 값비싼 온프레미스 시스템에 국한되지 않습니다. 대신 데이터가 생성되는 곳으로 더 가까이 다가가고 있습니다. 사물 인터넷 공장의 센서, 자율주행차의 카메라, 조립 라인의 로봇 팔 등 AI는 이제 먼 곳의 서버를 기다리지 않고도 현장에서 실시간으로 결정을 내립니다.

왜 이런 변화가 일어났을까?

• • • 더 빠르고 효율적인 처리 – 엣지의 AI는 지연을 제거하고 클라우드 연결에 대한 의존도를 줄입니다. 예를 들어 스마트 감시 카메라는 실시간으로 비디오를 분석하여 이상을 감지하고 즉시 경고를 트리거할 수 있습니다. 클라우드에 방대한 양의 데이터를 전송하지 않아도 됩니다.
    • 속도가 중요합니다 – 1초 단위의 의사결정 시나리오에서 지연은 비용이 많이 들 수 있습니다. 자율주행차는 사고를 피하기 위해 데이터를 즉시 처리해야 합니다. 병원 장치는 생명을 구하는 경고를 위해 환자 데이터를 실시간으로 분석해야 합니다.
    • 더 낮은 비용 – 클라우드로 대용량 데이터 세트를 전송하면 대역폭이 고갈되고 비용이 증가합니다. Edge AI는 로컬에서 정보를 처리하여 클라우드 및 온프레미스 리소스에 대한 부담을 줄임으로써 이러한 비용을 절감합니다.
    • 더욱 강력한 보안 및 개인 정보 보호 – 데이터를 출처에 보관하면 노출 위험이 최소화됩니다. 의료 및 금융과 같이 엄격한 규제가 있는 산업은 불필요한 데이터 전송을 제거하는 온디바이스 AI의 이점을 누립니다.

AI는 더 이상 강력할 뿐만 아니라 어디에나 있습니다. AI 칩과 모델이 더욱 효율적이 되면서 중앙 집중식 시스템에서 더 많은 지능이 이동하게 될 것으로 예상됩니다. 에지 디바이스가장 중요한 부분에서 실시간으로 혜택을 제공합니다.

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트렌드 2: 모든 사람을 위한 AI - 데이터 과학을 넘어서

AI는 더 이상 프로그래머와 데이터 과학자만을 위한 것이 아닙니다. 강력한 대규모 언어 모델(LLM)은 업계 전반의 전문가가 일하는 방식을 변화시키고 있으며, 고급 AI 기능을 변호사, HR 팀, 연구자 및 마케터가 사용할 수 있도록 만들고 있습니다.

AI가 산업을 재편하는 방식:

법

변호사와 법률 보조원은 판례, 계약서, 규정, 증언 등 엄청난 양의 문서를 처리합니다. 전통적으로, 변호사 팀은 법률 자료를 조사, 초안 작성 및 검토하는 데 수많은 시간이 걸렸습니다. AI 기반 도구를 사용하면 변호사는 LLM을 사용하여 판례를 검토하고, 복잡한 법적 선례를 요약하거나, 심지어 특정 사례에 맞게 핵심 조항을 포함하는 계약서를 초안할 수 있습니다. AI 처리가 인간의 판단을 대체하지는 않지만 지루한 작업에 소요되는 시간을 크게 줄여 변호사가 전략과 옹호에 더 집중할 수 있도록 해줍니다.

인적자원

HR 부서는 또한 이력서, 성과 평가, 규정 준수 및 직장 트렌드의 형태로 엄청난 양의 데이터를 처리합니다. AI는 HR 전문가가 구인 신청서를 분석하고, 최고 후보자를 표시하고, 심지어 더 다양한 인재 풀을 유치하기 위해 직무 설명을 개선하는 방법을 제안함으로써 채용 프로세스를 간소화하는 데 도움이 될 수 있습니다. AI는 또한 감정 분석을 돕고, HR 팀이 대규모로 직원 피드백에 대한 더 나은 통찰력을 제공할 수 있습니다. 그리고 개방형 설문 조사 응답 및 직장 커뮤니케이션 패턴과 같은 데이터를 분석함으로써 AI는 HR이 조직의 문화, 직원 및 고객 참여 및 인력 유지를 개선할 수 있는 트렌드를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

연구

연구자에게 데이터 분석은 삶의 방식입니다. 그러나 끝없는 보고서를 수동으로 걸러내는 대신, 예를 들어 경제학자는 LLM을 사용하여 글로벌 재무 보고서, 정부 데이터 세트 및 학술 연구를 검토, 요약하고 심지어 통찰력을 생성할 수 있습니다. 의료 연구자는 AI 도구를 사용하여 몇 초 만에 수천 개의 임상 연구를 훑어볼 수 있습니다. LLM은 광범위한 이질적인 출처에서 패턴을 식별하는 데 도움이 되어 문헌 검토를 몇 달이 아닌 몇 분 만에 완료할 수 있습니다. 즉, 더 빠른 통찰력을 의미하며, 이는 더 빠른 돌파구로 이어질 수 있습니다.

소매

소매 마케터는 AI를 사용하여 고객 행동을 분석하고, 추세를 예측하고, 대규모로 개인화된 콘텐츠를 만듭니다. 소셜 미디어 채널에서 청중의 감정을 기반으로 타겟팅된 광고 카피를 즉시 생성하거나 실시간 소비자 피드백을 분석하여 캠페인을 즉시 전환할 수 있는 마케팅 팀을 상상해 보세요. AI는 소매업체가 숫자를 수동으로 계산하지 않고도 더 스마트하고 개인화된 방식으로 고객과 소통할 수 있도록 도와줍니다.

AI가 인간 근로자를 대체할 것이라는 두려움은 엉뚱합니다. 대신, AI는 전문성을 강화하고, 지루한 작업을 자동화하며, 전문가가 더 똑똑하고 빠른 결정을 내릴 수 있도록 해줍니다. AI 도구가 더 직관적이 되면서 그 영향은 확대될 뿐이며, 모든 사람이 최첨단 기술을 이용할 수 있게 됩니다.

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추세 3: 전문화된 AI 모델의 부상

첫 번째 LLM 웨이브는 ChatGPT 및 Llama와 같은 강력하고 사전 훈련된 AI 시스템을 도입하여 생성 AI의 엄청난 잠재력을 보여주었습니다. 하지만 이러한 범용 모델은 인상적이기는 하지만 심각한 한계가 있다는 것을 금방 알 수 있었습니다.

기초 LLM은 방대한 양의 공개적으로 사용 가능한 데이터에 대해 교육을 받지만 기업 및 산업별 조직이 더 깊은 통찰력, 더 똑똑한 문제 해결 및 더 빠른 혁신을 얻는 데 필요한 맥락적 이해, 도메인 전문 지식 및 독점 지식이 부족합니다. 그들은 덜 효과적이며 어떤 경우에는 틀렸거나 환각을 보거나 답변을 조작할 수도 있습니다. 그리고 그들은 산업별 전문 용어, 워크플로, 규정 준수 및 기타 중요한 매개변수를 이해하지 못하기 때문에 조직이 특정 산업 문제를 해결하는 데 도움을 주는 데도 부족합니다.

오늘날의 AI는 일반화된 LLM을 넘어서고 있으며, 특히 조직의 자체 데이터를 기반으로 하는 지역화되고 특화된 AI 모델의 필요성을 인식하기 시작했습니다. 조직은 AI 시스템이 처리하는 정보의 관련성만큼만 가치가 있다는 것을 깨닫고 있습니다. 이를 위해 많은 조직은 고유한 독점 데이터로 LLM을 훈련하거나 미세 조정하여 더욱 관련성 있고 통찰력이 뛰어나며 실제 비즈니스 가치를 제공할 수 있는 AI 시스템을 만들고 있습니다.

기초 LLM의 광범위한 일반 지식과 조직 도메인의 지역적이고 전문적인 LLM을 결합하는 데에는 다음과 같은 이점이 있습니다.

• • • • 산업별 전문성 – 회사의 고유한 데이터를 기반으로 훈련된 AI는 공개 데이터 세트를 기반으로 훈련된 일반화된 모델과 달리, 해당 회사의 과제에 맞춰 정확한 통찰력을 제공합니다.
      • 보다 정보에 입각한 의사결정 – 내부 지식 기반, 고객 상호 작용, 판매 기록과 같은 독점 데이터를 통해 AI는 실제 비즈니스 인텔리전스에 기반한 통찰력을 생성할 수 있습니다.
      • 더 나은 보안 및 거버넌스 – 온프레미스 AI는 클라우드 기반 데이터 전송과 관련된 위험을 제거하여 HIPAA와 같은 업계 규정을 준수합니다.
      • 더 빠른 혁신 – 맞춤형 모델은 실시간 조직 피드백과 변화하는 업계 요구 사항을 기반으로 지속적으로 개선되고 정확도가 더욱 향상됩니다.

AI의 미래는 범용 LLM을 넘어 조직의 고유한 요구에 맞춰진 지역화된 전문 모델도 포함하게 될 것입니다. 독점 데이터로 AI 모델을 훈련시키면 더 정확한 통찰력과 더 빠른 혁신을 얻을 수 있습니다.

보기: Phison aiDAPTIV+ 솔루션

Phison이 오늘날의 AI 트렌드를 받아들이는 데 어떻게 도움을 줄 수 있습니까?

처럼 AI는 계속 발전합니다, 이 세 가지 추세는 보다 지역화되고, 접근 가능하며, 효과적인 애플리케이션으로의 전환을 나타냅니다. AI 처리를 엣지로 이동하면 실시간으로 더 빠르고 효율적인 의사 결정이 가능해지고, AI 도구를 보다 접근하기 쉽게 만들면 더 광범위한 전문가가 일상 업무에서 해당 기능을 활용할 수 있습니다. 마지막으로, 독점 데이터로 훈련된 전문 LLM의 등장은 조직에 더 깊은 통찰력, 향상된 문제 해결 및 경쟁 우위를 제공할 수 있습니다.

Phison은 AI를 더 접근하기 쉽고 비용 효율적으로 만들기 위해 R&D에 많은 투자를 했습니다. aiDAPTIV+ 솔루션 IoT 기기의 엣지와 로봇에서부터 PC, 워크스테이션, 데이터 센터 서버에 이르기까지 온프레미스에서 AI 모델을 훈련할 수 있는 역량을 조직에 부여하여 클라우드 기반 LLM 훈련의 높은 비용을 없애는 동시에 데이터 보안을 보장합니다.

3월 18~21일 캘리포니아주 산호세에서 열리는 NVIDIA GTC에 방문하여 aiDAPTIV+가 어떻게 조직의 AI 모델 훈련을 혁신할 수 있는지 알아보세요.

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