상황화를 통해 생성 AI의 잠재력을 활용하는 방법

생성 인공 지능(GenAI)이 빠른 속도로 발전함에 따라, 그 진정한 가치를 활용하려는 기업에게는 상황화(contextualization)가 매우 중요합니다.

생성 AI는 짧은 시간 안에 공상 과학에서 현실로 변했습니다. 현실은 기업이 급속한 발전을 따라잡고 실용적인 응용 프로그램을 식별하게 했습니다. 최근 설문 조사에 따르면 조직의 70%가 이 기술을 활용하는 방법을 모색하고 있으며 거의 ​​절반(45%)이 생성 AI의 인기로 인해 인공 지능(AI)에 대한 투자를 늘렸습니다.

이러한 추세 속에서 중요한 질문은 기업이 어떻게 강력한 투자 수익을 보장하고 생성 AI의 기능을 최대한 활용할 수 있는가입니다. 답은 상황화에 있습니다. 기업은 기술을 효과적으로 구현하기 위해 광범위한 도메인 전문 지식을 갖춘 솔루션 제공업체와 협력해야 합니다.

업계 전문 지식이 중요합니다.

제너레이티브 AI 솔루션이 작동하려면 조직은 이를 도메인 및 산업 지식, 프로세스 전문 지식, 틈새 기술, 업계에 원활하게 통합해야 합니다. 특정 애플리케이션, 최첨단 데이터 분석, 인공 지능 기능 및 혁신적인 비즈니스 모델을 제공합니다. 이를 위해서는 대형 언어 모델(LLM)을 산업별 인공 지능/머신 러닝(ML) 모델과 통합하고 이를 기업의 특정 부서 내에 배포해야 합니다.

항공 산업을 예로 들어보면 고객이 종종 예약을 수정하거나 취소하고 예약을 취소하라고 요청하는 경우가 많습니다. 환불을 요청했습니다. 이러한 문의를 처리하려면 빠르고 정확한 응답이 필요하며, 지루하고 오류가 발생하기 쉬우며 잠재적으로 고객 경험에 영향을 미칠 수 있는 프로세스가 필요합니다. 이 경우 항공 산업에 대한 전문 지식을 갖춘 생성적 AI 파트너는 해당 모델을 항공사 시스템에 원활하게 내장하여 고객 경험을 향상시키는 더 빠르고 정확하며 비용 효율적인 프로세스를 보장할 수 있습니다.

또 다른 예에서 보험 회사는 직면하게 됩니다. 교통사고 청구 건수가 많습니다. 상황별 생성 AI 인지 데이터 추출 플랫폼은 보험 회사의 비정형 정보(콜센터 기록, 봇 대화 등)의 다양한 요소를 효과적으로 통합하여 이러한 청구를 효과적으로 처리할 수 있습니다. 또한 상황에 맞는 생성 AI는 대위권 기회를 식별하고 관련 금액을 계산할 수 있습니다. 산업별 맥락에서 언어 모델을 훈련하는 것이 일반적인 데이터 세트에 의존하는 것보다 더 효과적인 것으로 나타났습니다.

산업 상황화 및 도메인 전문 지식은 콘텐츠 생성, 콘텐츠 추출, 요약, 번역 및 지식 관리와 같은 LLM의 기능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

협업적 접근 방식의 중요성

기존 고객 모델과 달리 상황화에는 기업과 차세대 AI 제공업체 간의 파트너십이 필요합니다. 긴밀하게 협력하고 생성 AI 파일럿, 개념 증명, 교차 기능 R&D 프로젝트에 적극적으로 참여함으로써 생성 AI의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다.

기술이 발전함에 따라 기업과 비즈니스 프로세스 관리 파트너는 함께 협력하여 생성 AI 사용에 대한 팀의 기술을 향상하고, 새로운 역할과 기회를 창출하며, 운영 역량과 책임을 강화해야 합니다.

윤리적 배포: 책임 있는 생성적 AI 채택 보장

정부, 학계, 업계 전문가가 AI에 대해 우려를 표명한 만큼 생성적 AI 제공업체와 파트너는 책임 있는 개발 및 배포에 전념해야 합니다. 여기에는 세심한 거버넌스 구조, 데이터 개인 정보 보호 및 규정 준수 보안 조치, 편견을 줄이기 위한 도구가 포함됩니다.

제너레이티브 AI의 엄청난 잠재력을 완전히 실현하려면 기업과 BPaaS 제공업체는 데이터 과학자 및 AI 전문가가 도메인 전문가와 긴밀히 협력하여 다양한 산업에 제너레이티브 AI를 적용할 수 있는 생태계를 구축해야 합니다. 검증되고 윤리적이며 혁신적인 접근 방식을 통해 모든 사람이 생성 AI 기술의 혜택을 누릴 수 있도록 지원

위 내용은 상황화를 통해 생성 AI의 잠재력을 활용하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!