챗봇은 데이터 센터를 더 간결하고 효율적으로 만들 것입니다.

자연어 처리(NLP)의 발전으로 데이터 센터 운영 비용 절감, 인재 유지 개선 등 데이터 센터에서 챗봇을 사용할 수 있는 많은 가능성이 열렸습니다.

생성 인공 지능(AI)이 기술 분야의 차세대 기술이 될 것으로 기대하는 사람은 벤처 투자가들뿐만이 아닙니다. 데이터 센터 리더들은 또한 챗봇이 단순한 생성 AI의 틈새 영역 그 이상이며 고용 및 지속 가능성 지표를 달성하는 동시에 운영을 더욱 간소화할 수 있다고 믿습니다.

2016년 첫 번째 물결 이후 챗봇은 안정성과 발전 측면에서 큰 발전을 이루었습니다. 당시 챗봇 사용자 인터페이스는 실망스러웠습니다. Microsoft는 Twitter에서 Tay라는 챗봇을 출시했고 빠르게 헤드라인을 장식했습니다. 출시 후 16시간 이내에 챗봇은 95,000개의 트윗을 게시했으며 그 중 상당 부분에는 모욕과 부적절한 정보가 포함되어 있습니다

그러나 오늘날의 챗봇은 고정된 고객 서비스와 편향된 응답을 제공하는 것 이상의 역할을 할 수 있습니다. 생성 인공 지능과 기계 학습에 대한 상당한 투자는 챗봇이 인간 상호 작용과 인공 응답을 모방하는 것 이상의 일을 할 수 있음을 의미합니다. Gupshup의 창립자이자 CEO인 Beerud Sheth는 데이터 센터에 더 넓은 기회가 있다고 말했습니다. 이 회사는 기업이 다양한 메시징 애플리케이션을 위한 챗봇을 구축하고 배포할 수 있는 서비스를 제공합니다.

그녀는 "이제 '내 서버나 서비스에 무엇이 문제가 있었나요?' 또는 '언제 문제가 발생했을까요?'와 같은 매우 구체적인 질문에 답할 수 있습니다. 돌아오셨나요?" GPT-3 챗봇에는 일부 언어 기능이 있지만 이러한 질문에 답하기 위해 데이터 센터의 정확한 정보도 있습니다. ”

Chatbot Gold Rush

자연어 처리(NLP) 기술을 활용한 덕분에 대부분의 최신 챗봇은 사용자 입력과 의도를 매핑하고 정보를 분류하며 적절하고 인도적인 응답을 제공할 수 있습니다. 특히 이제 챗봇은 기계가 반응할 뿐만 아니라 이해할 수도 있게 해주는 AI 기반 다목적 소프트웨어이기 때문에 데이터 센터에서 챗봇을 사용할 수 있는 가능성이 높습니다. GlobalmarketEstimates에서 발표한 새로운 시장 조사 보고서에서 챗봇 시장은 더욱 그렇습니다. 2023년부터 2028년까지 연평균 성장률 25.2%로 성장해 2026년에는 105억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 업계는 2024년까지 264억 달러의 수익을 창출할 것으로 예상됩니다. 그리고 다양한 산업 분야에서 챗봇의 성공 스토리는 더 이상 전 세계가 아닙니다. 예측이 현실이 되었습니다

Sheth는 대화형 인공 지능이 데이터 센터의 운영 비용을 크게 줄일 수 있다고 덧붙였습니다. 왜냐하면 챗봇은 자신을 명확하고 정확하게 표현할 수 있기 때문입니다.

Sheth는 “위기가 닥치거나 무슨 일이 일어날 때마다 리모콘과 같은 많은 것들이 필요하고 사람들이 신속하게 응답하고 전화를 받을 수 있어야 한다고 생각합니다. 이들 중 대부분은 완전히 또는 완전히 자동화되고 인공 지능으로 확장될 수 있습니다. ”

데이터 센터는 자체 챗봇을 만들기 위해 Amazon, Google, Accenture 또는 OpenAI와 같은 대기업에 의존할 필요도 없으며, 자체 챗봇을 구축할 수 있어 전문 인력에 대한 의존도를 더욱 줄일 수 있습니다.

또한 데이터 센터의 챗봇을 사용하여 실제 시나리오를 시뮬레이션할 수 있으므로 데이터 센터 운영자가 잠재적인 문제를 식별하고 문제가 발생하기 전에 사전에 해결할 수 있습니다.

Sheth는 “AI 모델은 일단 훈련되면 이러한 문제를 매우 잘 감지할 수 있습니다.”

그러나 챗봇은 끝이 아닙니다. 팀이 작업을 최적화하고 피드백을 받는 데 필요한 시간과 노력을 단축하기 위해 챗봇을 채택했지만 데이터 센터의 모든 것 챗봇은 데이터 센터를 더 효율적으로 도울 수 있지만 정보 합성에서는 인간보다 낫습니다

. 셰스는 인공지능 기술이 과소평가되기도 하고 과대평가되기도 한다고 말했습니다.

그녀는 “인공지능은 인간 지식의 종합을 크게 가속화할 것입니다. 이것이 다가오고 있다는 것을 부인할 수 없으며 유용합니다. ” 하지만 그녀는 인공지능 애플리케이션이 기본적으로 지식 창조자가 아니라 지식 합성기라고 믿습니다.

투자자들은 챗봇, 가상 비서 및 음성 로봇에 대한 투자를 늘렸고, 2022년에는 이러한 로봇이 자연어에서 더욱 강력해질 것입니다. 벤처의 57.8% 인터페이스 공간에 대한 자본 투자. 전 세계적으로 생성되는 데이터의 양은 2025년까지 180ZB를 초과할 것으로 예상됩니다. 이는 최신 클라우드 컴퓨팅 또는 하이퍼스케일 데이터 센터의 운영 비용을 이해하는 주요 지표입니다. 이는 연간 40ZB의 성장에 해당합니다. %. 데이터 센터는 기술 작업을 처리하기 위해 더 많은 직원이 필요합니다.

데이터 센터는 더 많은 사람을 지원해야 하지만 고용 추세는 잉여가 아닌 유능한 인력이 부족한 것으로 나타납니다.

데이터 센터 간소함 및 인력 배치

Sheth는 업계가 IT 인력 배치 문제로 계속 어려움을 겪고 있는 상황에서 AI 기능을 활용하는 데이터 센터 운영자의 챗봇 전망을 지적합니다.

직원 만족도를 분석하여 Sheth는 학위, 성과, 행동 패턴과 같은 요소가 전용 챗봇 데이터 센터는 예측 분석을 사용하여 잠재적인 인재 보유 위험을 식별할 수 있습니다. 이 정보는 직원의 참여, 생산성 및 동기 부여를 보장하기 위한 목표 유지 전략을 개발하는 데 사용될 수 있습니다.

생성 AI는 또한 직원의 기술과 경험은 물론 특정 직무 역할의 요구 사항을 분석하여 직원에게 적합한 인재를 찾는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이를 통해 직원들은 자신의 강점과 관심 사항에 맞는 역할을 맡게 되어 직무 만족도를 높이고 퇴직률을 줄일 수 있습니다.

데이터센터 환경에서 챗봇은 필수입니다. Gartner 보고서에 따르면 2025년까지 클라우드 컴퓨팅 데이터 센터의 절반이 인공 지능 및 머신 러닝 기능을 갖춘 고급 로봇을 사용하여 운영 효율성을 30% 높일 것이라고 합니다

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