GenAI는 지식 변화의 힘을 활용하여 직장을 변화시키고 있습니다.

GenAI의 발전은 엄청난 파괴적인 변화를 가져올 것이며, 미래에는 지배적인 힘이 될 것입니다. 첫째, GenAI는 다양한 산업의 운영 방식과 비즈니스 모델을 변화시킬 것입니다. 지능형 데이터 분석 및 예측을 통해 정확한 의사결정 지원을 제공할 수 있어 기업이 보다 효율적으로 운영하고 관리할 수 있습니다. 둘째, GenAI는 시장 변화도 주도할 것입니다. 딥러닝과 머신러닝 기술을 통해 개인화된 추천과 정밀한 마케팅을 달성하여 소비자의 요구를 더 잘 충족할 수 있습니다. 마지막으로 GenAI의 개발은 인력과 정부 정책에 중대한 영향을 미칠 것입니다. 자동화 기술의 대중화로 인해 일부 전통적인 일자리가 대체될 수 있고 노동력 구조도 변화할 것입니다. 동시에 정부는 GenAI가 사회와 경제에 미치는 영향이 긍정적이고 지속 가능하도록 보장하기 위해 GenAI의 개발을 안내하고 규제하는 해당 정책을 수립해야 합니다. 요약하면 GenAI의 파괴적인 영향은 모든 수준에서 나타나며 미래 개발 방향을 이끌 것입니다

지능형 AI 기술은 지식 활성화 비용을 0으로 줄입니다. 정보 기술로 인해 데이터 비용이 0으로 줄어들었지만 데이터를 귀중한 지식으로 변환하는 데는 여전히 비용이 많이 듭니다. 지능형 AI는 인간의 능력을 뛰어넘는 규모로 필요에 따라 정보를 지식으로 변환할 수 있기 때문에 비용 기반 시장에 혁명을 일으킬 것입니다. 자연어 처리뿐만 아니라 코드 생성, 재료 발견(화학 산업만 5조 7천억 달러의 가치가 있음), 건설 및 엔지니어링 계획 등과 같은 분야에서도 이러한 파괴적인 힘의 영향을 피할 수 있는 기업은 없습니다. 인간의 지식이나 기업에 의존하는 모든 분야는 지능형 AI의 영향을 받게 될 것입니다. 이는 소비자에게도 큰 영향을 미칠 것입니다.

GenAI(인공지능)는 지식 루프를 닫습니다. GenAI는 지식 확장의 선순환을 창출하며, 이로 인해 GenAI 개발을 추진하기 위해 더 많은 지식 습득의 필요성이 높아질 것입니다. 간단히 말해서, 기업이 GenAI로부터 더 많은 지식을 얻을수록 기업은 더 많은 지식을 얻기 위해 더 많은 관심을 갖게 되고, 더 많은 지식을 얻기 위해 더 많은 돈을 투자하게 되며, 이는 모든 기업에서 GenAI의 영향력을 가속화하는 순환이 시작됩니다. 적응하지 못하는 기업에게는 새로운 가치 전달 채널, 새로운 산업, 거대한 위협이 창출될 것입니다. GPT-3는 1년 전에 이 엔진을 출시했지만 이는 단지 가속화되어 차세대 민간 지식 모델(주변, 분리, 위)을 지원하고 있으며 우리는 계속해서 전진할 것입니다

그러나 각 산업의 이러한 두 가지 현실에도 불구하고 영향을 받지만 이것이 이러한 중단이 모든 회사에 동일하게 영향을 미칠 것이라는 의미는 아닙니다. 우리는 이러한 영향이 지식을 활용하여 비즈니스 가치를 창출하는 방법에 달려 있다고 믿습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

가치 창출을 확대하려면 기업은 높은 전문성을 확보해야 합니다. 인간의 노하우가 왼쪽으로 이동하고 있으며 이는 기업에게 기회입니다. Izola는 고객을 위한 GenAI 연구 도구입니다. 우리의 분석가는 수년간의 연구를 통해 얻은 심층적인 전문 지식을 갖추고 있습니다. 고객은 더 깊은 문제를 해결해야 하기 때문에 우리를 찾습니다. 우리는 Izola를 활용하여 지식을 확장하고 고객이 분석가와 소통하고 기본을 넘어설 수 있도록 지원합니다. 또한 서비스 회사들은 GenAI를 사용하여 기술 스택을 재구성하고 모델을 사용하여 대량의 IT 서비스 관리 및 엔터프라이즈 시스템 데이터를 흡수 및 추출하는 실험을 진행하고 있습니다. 높은 전문성 수준을 갖춘 기업은 인간의 노하우가 가치 창출 파이프라인에서 중요한 역할을 하는 것을 보게 될 것이며, GenAI는 지식을 보다 자동화된 방식으로 배포할 것이라고 믿습니다.

많은 양의 데이터와 반복 가능한 프로세스를 갖춘 기업은 효율성을 성장으로 전환할 것입니다. 이는 대량의 데이터를 가지고 반복 가능한 프로세스에 의존하는 모든 회사에서 느끼는 바라고 생각합니다. 소프트웨어 개발에서 TuringBots를 사용한 코드 생성은 시작에 불과합니다. 미래에는 인간이 대부분의 기존 소프트웨어 개발에서 로봇을 감독하게 될 것입니다. 또 다른 예는 Google DeepMind의 GNOME으로, 220만 개의 새로운 재료의 구조를 예측했으며 그 중 700개가 현재 생성 및 테스트 중입니다. 경쟁사가 이와 같은 기능을 활용하여 효율성을 10배 이상 향상시키지 않는다면 따라잡을 수 없을 것입니다. 리더는 이러한 절감액을 활용하고 인재를 새로운 가치 창출로 재활용할 것입니다

새로운 소프트웨어 및 서비스 경쟁업체는 지식 습득 및 독점 모델 제공을 활용할 것입니다. 지식 순환을 중심으로 새로운 서비스를 구축할 수 있는 기회는 엄청납니다. GenAI 모델은 불완전한 데이터를 처리할 수 있지만 특정 사용 사례에 맞게 많은 모델을 조정해야 합니다. 공급업체와 파트너가 도와드리겠습니다. 그래프 데이터베이스의 중요성은 더욱 커질 것이지만, 데이터를 디지털화하고 연결하는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 예를 들어, 생명과학 분야의 의학 연구 정보를 획득하고 연결하는 사업은 사실상 미개발 상태이며 이를 위해서는 새로운 아이디어, 벤처 자본 및 기술 혁신이 필요할 것입니다. 가능한 범위를 확장합니다. 새로운 소프트웨어 및 서비스 경쟁업체는 지식 습득과 독점 모델 제공을 활용할 것입니다. 지식 순환을 중심으로 새로운 서비스를 구축할 수 있는 기회는 엄청납니다. GenAI 모델은 불완전한 데이터를 처리할 수 있지만 특정 사용 사례에 맞게 많은 모델을 조정해야 합니다. 공급업체와 파트너가 도와드리겠습니다. 그래프 데이터베이스의 중요성은 더욱 커질 것이지만, 데이터를 디지털화하고 연결하는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 예를 들어, 생명과학 분야의 의학 연구 정보를 획득하고 연결하는 사업은 사실상 미개발 상태이며 이를 위해서는 새로운 아이디어, 벤처 자본 및 기술 혁신이 필요할 것입니다. 가능한 것을 확장하세요

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