기업은 AI 추론을 올바르게 수행하는 방법을 알아야 합니다.

인공지능은 Amazon, Google, Microsoft, Netflix, Spotify와 같은 대규모 기술 회사에서 사용하는 기술에서 중견 기업이 신제품을 만들고 수익을 늘리며 고객 참여 및 유지율을 향상하고 확장을 위해 채택하는 도구로 빠르게 변화하고 있습니다. 새로운 시장.

그러나 AI를 둘러싼 흥분에도 불구하고 많은 CIO(최고 정보 책임자)는 AI 개발을 처리할 수 있을 뿐만 아니라 개발된 모든 항목의 교육 및 배포를 처리할 수 있는 기술 세트를 조직 내에서 만드는 방법을 찾기 위해 고군분투하고 있습니다. . 실제로 리서치 회사인 O'Reilly에 따르면 올해 조직 중 26%만이 AI를 생산하고 있으며 43%는 평가 단계에 있습니다. 앞으로 살펴보겠지만 AI를 개발에서 운영으로, 그리고 다시 개발로 전환하는 것이 얼마나 어려운지 살펴보겠습니다.

그러나 모든 도전에는 성장의 잠재력이 있으며, PwC의 연구에 따르면 전 세계 AI 경제는 2030년까지 15조 7천억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 스마트 제조, 소매, 의료, 에너지 및 기타 여러 산업 분야에서 이러한 성장 배당금을 활용하려는 조직은 추론이 AI를 어떻게 작동시키는지 알아야 합니다.

인공지능은 어디로 향하는 걸까요?

인공지능 개발 분야에는 수많은 정보와 전문 지식이 있습니다. CIO에게 가장 큰 과제는 배포입니다. 추론(생산 단계에서 인공 지능 모델을 실행하는 프로세스)은 인공 지능 구현의 중요한 부분입니다. 예를 들어, 자율주행차에서는 중요한 AI 결정이 밀리초 안에 내려져 사람들의 생명을 위험에 빠뜨립니다.

영업 관리 소프트웨어와 같은 기존 애플리케이션과 달리 추론을 실행하는 AI 모델은 최신 상태를 유지하기 위해 지속적으로 재교육하고 배포해야 합니다. 이로 인해 AI 애플리케이션 수명주기 관리가 더욱 복잡해졌지만 이점은 상당합니다.

판매 증대, 폐쇄 방지, 추론을 통해 고객에게 서비스 제공

추론은 오늘날 많은 산업이 직면한 다양한 과제를 해결하는 열쇠입니다.

딥 러닝은 기능을 자동화하고, 제품을 추천하고, 자연어 처리까지 제공할 수 있습니다. 소매 및 엔터테인먼트, 심지어 전문 소셜 네트워크에서도 추천 시스템 추론은 불규칙한 판매 주기를 변경하고 고객 유지에 도움이 될 수 있습니다. 고객이 즉시 추가 구매를 하지 않더라도 잘 타겟팅된 추천을 통해 향후 판매의 씨앗을 심을 수 있습니다. 또한 브랜드 친밀도를 높이고 소비자의 취향과 관심에 맞는 상품을 진열할 수 있습니다.

제조 분야에서 추론은 기업이 생산 오류를 찾고 장비가 고장나기 전에 잠재적인 오류를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. AI 기반 산업 검사는 물체, 장애물 및 사람을 식별하고 밀리초 단위의 계산을 수행하며 가동 중지 시간을 줄일 수 있습니다. 이러한 장점으로 인해 AI 비전 시스템은 복잡한 생산 환경에서 작업하는 모든 회사의 최우선 순위가 됩니다.

콜 센터는 추론을 사용하여 고객 서비스를 자동화하고 고객 질문을 가장 도움을 줄 수 있는 사람에게 신속하게 전달합니다. 항공사, 은행 또는 인터넷 서비스 제공업체로부터 도움이 필요한 사람은 대개 가능한 한 빨리 누군가와 대화하고 싶어합니다. 노동력 부족이 확대되는 시기에 AI는 간단한 문제를 해결하는 데 도움을 주고 고객이 더 복잡한 문제를 해결할 수 있는 적합한 사람에게 신속하게 연결되도록 합니다.

사전 훈련된 모델을 사용하여 팀을 더욱 스마트하게 성장시키세요

추론이 어떻게 작동하는지 아는 것은 AI 여정의 시작일 뿐입니다. 다음 단계는 전략을 개발하고 계획을 실행하는 것입니다. 문제는 기업이 다양한 직책을 맡을 최고의 인재를 찾는 데 어려움을 겪고 있다는 것입니다. AI를 이제 막 사용하기 시작한 기업의 경우 AI 개발 전문가 팀을 구성하는 것이 더 어려울 수 있습니다.

이제 타사 및 오픈 소스 사전 학습 모델과 프레임워크를 활용하여 앞서 나가고 인재 부족을 극복하세요. 이러한 리소스는 개발자가 기존 모델을 처음부터 구축하는 대신 추론을 실행하도록 조정하고 사용자 정의할 수 있으므로 엔터프라이즈급 AI를 배포하는 팀의 부담을 크게 줄여줍니다.

기업도 인공지능 교육을 통해 기존 엔지니어와 개발자를 교육할 수 있습니다. 점점 더 많은 파트너 회사가 고객 서비스 또는 영업 지원을 위한 챗봇 구축, 보안을 위한 이미지 분류 시스템, 더 나은 운영을 위한 AI를 포함하여 중요한 AI 사용 사례에 대한 단계별 지침을 제공하는 무료 개발 랩을 기업에 제공하고 있습니다. 모델 및 기타 다양한 기본 AI 사용 사례를 살펴보세요.

IT가 프로덕션 AI를 주도합니다

추론 작업을 위한 기반이 마련되면 CIO는 베어메탈, 가상화된 데이터 센터 인프라 또는 클라우드에서 실행되는지 여부에 관계없이 프로덕션 애플리케이션을 위한 지원 소프트웨어를 채택해야 합니다.

또한 추론을 완벽하게 지원할 뿐만 아니라 AI 배포를 단순화하므로 데이터 과학 및 모델 개발의 보완적인 방식도 지원하는 엔터프라이즈급 AI 소프트웨어 제공을 고려해보세요. AI가 초기 배포에서 새로운 비즈니스 영역으로 확장됨에 따라 팀은 고유한 워크플로를 개발할 필요 없이 포괄적인 솔루션에 의존할 수 있습니다.

AI 워크로드는 기존 엔터프라이즈 애플리케이션과 다르지만 이제 전문가로부터 학습하여 올바르게 구현되었는지 확인하는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다. 사전 훈련된 모델, 전문 개발 랩 및 엔터프라이즈급 지원을 통해 효율적이고 저렴한 엔터프라이즈 AI 추론에 사용할 수 있는 도구를 이해하면 CIO는 AI 여정을 시작하는 모든 기업이 직면한 문제를 해결할 수 있는 계획을 세울 수 있습니다.

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