인공 지능은 프리미엄 AI를 사용하여 Microsoft SharePoint를 지능형 컨텐츠 관리 플랫폼으로 변환합니다.

Microsoft SharePoint 용 AI 솔루션 : 기능, 응용 프로그램 및 전략적 가치에 대한 전문가 분석

인공 지능 (AI)은 Microsoft SharePoint를 기본적으로 순수한 문서 저장소에서 지능형 컨텐츠 관리 플랫폼으로 변환합니다. 이 변화는 정보 과잉 자극, 비효율적 인 검색 프로세스 및 수동 활동을 통한 높은 비용과 같은 현대 기업의 중심 문제를 해결합니다. 분석에 따르면 통합 Microsoft 솔루션, 특히 SharePoint Premium (Microsoft Syntex의 추가 개발) 및 Microsoft 365 Copilot은 이러한 변환의 초점이라는 것이 밝혀졌습니다. SharePoint Premium은 자동화 된 컨텐츠 처리, 분석 및 거버넌스에 대한 심오한 AI 기능을 제공하는 반면 AI Assistant As Copilot은 Microsoft 365 Suite의 사용자 상호 작용 및 생산성을 향상시킵니다. 또한 SharePoint에 통합되어 틈새 요구 사항에 대한 전문 AI 기능을 제공 할 수있는 타사 솔루션 시장이 있습니다.

SharePoint에서 AI 사용의 주요 장점은 자동화 (예 : 문서 분류, 메타 데이터 추출, 워크 플로 트리거), 시맨틱 검색 및 개인화 된 권장 사항을 통한 개선 된 정보 찾기, 자동 준수 시행 (예 : 유지 및 기밀 이름의 적용) 및 최적화 된 지식 관리에 의해 크게 증가합니다. 사례 연구에 따르면 상당한 수익 투자 잠재력이 나타납니다.

그러나 성공적인 구현에는 신중한 계획이 필요합니다. 강력한 정보 아키텍처 및 견고한 데이터 거버넌스 관행은 AI 도구의 성능을 완전히 활용하고 보안 위험 (특히 데이터 오버 공유를 통해)을 최소화하기위한 기본적인 전제 조건입니다. 또한 회사는 하이브리드 라이센스 모델 (SharePoint Premium Processing, Governance Functions 및 Copilot에 대한 사용자 기반)을 이해하고 예약해야합니다. AI 모델의 구성 및 교육을위한 기술 전문 지식뿐만 아니라 잘 고려 된 변화 관리도 성공의 비판적입니다. 데이터베이스, 데이터 보호 및 투명성과 같은 윤리적 측면은 적극적으로 해결되어야합니다. SharePoint의 미래는 AI와 불가분하게 연결되어 있으며 추가 통합 및보다 지능적인 기능이 예상됩니다. 전략적으로 AI를 SharePoint 환경에 통합하는 회사는 지속 가능한 경쟁력있는 이점을 달성 할 수 있습니다.

적합:

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SharePoint 컨텐츠 관리에서 AI의 부상

전통적인 엔터프라이즈 컨텐츠 관리 (ECM)는 많은 조직에서 한계에 도달합니다. 디지털 컨텐츠의 엄청난 양이 기하 급수적으로 증가하여 상당한 도전을 초래합니다. 직원들은 근무 시간의 상당 부분을 정보 검색으로, 종종 실망스러운 결과를 얻습니다. 정보 오버플 링은 광범위한 문제이며 문서 관리, 분류 및 처리를위한 수동 프로세스 비용이 상당합니다. Microsoft SharePoint는 협력 및 컨텐츠 관리에 가장 많이 사용되는 플랫폼 중 하나 인 Microsoft SharePoint가 매일 엄청난 양의 데이터를 처리하고 (하루에 20 억 파일 이상 및 2 백만 개의 웹 사이트) 이러한 과제에 중점을 둡니다.

이에 대한 응답으로 SharePoint는 문서의 순수한 위치에서 인공 지능 (AI)에 크게 의존하는 지능형 컨텐츠 서비스 플랫폼으로 점점 더 발전하고 있습니다. Microsoft의 비전은 AI를 SharePoint의 핵심 기능과 전체 Microsoft 365 제품군에 깊이 통합하는 것입니다. 선언 된 목표는 인간의 전문 지식을 강화하여 콘텐츠 프로세스를 자동화하고 콘텐츠를 사용 가능한 지식으로 변환하는 것입니다.

이 전략적 방향은 제품 개발 및 브랜딩에서 크게 나타납니다. Microsoft Syntex와 같은 전문 AI 서비스 및 Viva 주제와 같은 이니셔티브가 원래 소개되었습니다. 그러나 Microsoft 365 Copilot이 포괄적 인 AI 조수로 출현하면서 통합이 수행되었습니다. Syntex는 SharePoint Premium으로 이름이 바뀌고 Integrated는 AI 처리 기능을 핵심 플랫폼과 밀접하게 연결한다는 신호를 보냈습니다. 동시에 Viva 주제는 SharePoint 기반 지식 관리 경험과 대신 Copilot에 의존하는 것이 좋습니다. 이 패턴은 Microsoft가 AI 기능을 분리 된 애드온으로 간주하지 않지만 SharePoint 자체의 추가 개발의 필수 부분으로서 Copilot은 이러한 지능형 기능과의 사용자 상호 작용을위한 기본 인터페이스 역할을합니다.

SharePoint 용 통합 Microsoft AI 솔루션

Microsoft는 SharePoint 및 Microsoft 365 스위트에 직접 통합되는 여러 AI 기반 솔루션을 제공합니다. 이는 콘텐츠의 관리, 처리 및 사용을보다 지능적이고 효율적으로 만드는 것을 목표로합니다. 이 전략의 두 가지 중심 기둥은 SharePoint Premium (Microsoft Syntex의 추가 개발)과 Microsoft 365 Copilot입니다.

SharePoint Premium (Syntex 개발) : AI 기반 컨텐츠 처리, 경험 및 거버넌스

SharePoint Premium은 Microsoft Syntex의 KI 및 기계 학습 기능을 기반으로하는 고급 컨텐츠 관리 및 경험 플랫폼으로 자리 매김합니다. 컨텐츠 처리를 자동화하고 컨텐츠를 다루는 사용자 경험을 향상 시키며 강력한 거버넌스 메커니즘을 제공하는 것을 목표로합니다.

필수 기능은 유연한 청구 모델입니다. 컨텐츠 처리를위한 많은 핵심 기능은 Azure 구독과 연결된 PAYG (Pay-as-You-Go) 모델을 통해 청구됩니다. 이를 통해 조직은 이러한 특정 기능에 대한 예비 투자 또는 라이센스 채권없이 필요에 따라 서비스를 사용할 수 있습니다. 동시에이 접근법에는 Azure와 링크가 필요하고 사용 비용을 모니터링해야합니다. 또한, 특히 사용자 기반 라이센스 (SEAT 기반)가 필요한 확장 거버넌스 (이전 SharePoint Advanced Management-SAM) 영역에 기능이 있습니다. 이 하이브리드 라이센스 구조-AI 처리 서비스를위한 Azure 용 Azure를 통한 사용 기반 청구와 기존 라이센스 모델의 거버넌스 기능을위한 고정 프로 사용자 비용과 조직의 일부에 대한 신중한 계획 및 예산이 필요합니다. Azure 예산과 사용자 라이센스를 모두 관리해야 할 필요성은 균일 한 모델보다 비용 예측 및 라이센스 관리를보다 복잡하게 만들 수 있습니다.

2.1.1. 컨텐츠 처리 기능 (AI 제어 자동화)

SharePoint Premium은 문서 처리를 자동화하기 위해 광범위한 AI 제어 서비스를 제공합니다.

문서 이해 (비 구조화, 구조, 자유 형태, 조립식)

이것은 AI 모델을 훈련 시키거나 조립식 모델을 사용하여 문서를 자동으로 분류하고 특정 정보를 추출 할 수있는 핵심 기능입니다.

• 구조화되지 않은 모델 : 샘플 문서와 함께 "기계 교육"(코드가없는 접근)을 사용하여 편지 나 계약과 같은 문서의 패턴을 식별합니다. 분류기 (문서 유형을 식별하기 위해)와 추출기 (특정 데이터 포인트를 꺼내기 위해)로 구성됩니다.
• 구조화 및 자유 모양 모델 : 전원 플랫폼의 AI 빌더를 기반으로하며 정보가 다른 장소에있을 수있는 가변 구조가있는 양식 또는 문서에 적합합니다. 당신은 종종 훈련을 위해 몇 가지 샘플 문서 만 있으면됩니다.
• 준비된 모델 : 송장, 영수증 및 계약과 같은 일반적인 유형의 문서에 대한 사전 훈련 된 솔루션을 제공하여 모델을 직접 교육하지 않고도 정보를 신속하게 추출합니다.

자동 제외 열

LLM (Large Language Models)을 사용하여 파일 컨텐츠 및 정의 된 입력 프롬프트 (프롬프트)를 기반으로 SharePoint 라이브러리의 메타 데이터 열을 자동으로 채 웁니다. 이것은 내용의 추출, 분류, 요약 또는 분석에 사용될 수 있습니다.

분류 태깅

Central SharePoint 용어 저장 (관리 메타 데이터)에서 컨텐츠의 AI 분석을 기반으로 문서에 자동으로 용어를 자동으로 사용합니다. 이는 파일의 발견, 필터링 및 일반 관리를 크게 향상시키고 메타 데이터의 일관성을 촉진합니다.

이미지 태그

AI를 사용하여 이미지에서 객체를 인식하고 메타 데이터 열에 저장된 설명 키워드를 자동으로 제공합니다. 이는 이미지 파일 검색, 정렬 및 필터링을 용이하게합니다.

광학 문자 인식 (OCR)

이미지 파일 (JPG, PNG, TIFF) 및 PDF에서 인쇄 된 인쇄 또는 필기 텍스트를 추출 하여이 텍스트를 검색하고 표시합니다. 그러나 파일 유형, 페이지 번호 (OCR의 경우 최대 500), 문자 제한 (64,000), 이미지 크기 및 지원되는 알파벳 (현재 라틴어)에 대한 기술 제한이 있습니다.

컨텐츠 어셈블리

SharePoint 목록과 같은 데이터 소스에 연결된 최신 템플릿을 기반으로 표준화 된 반복적 인 비즈니스 문서 (예 : 계약, 작업 지침, 제안)를 자동으로 작성할 수 있습니다. 사례 연구에서 1 년에 6,000 시간을 절약 한 것으로 보이면서 상당한 시간을 절약 할 수 있습니다.

문서 번역

SharePoint 라이브러리에서 자동으로 번역 된 문서 사본을 생성하여 원래 형식과 구조가 보존됩니다. 다양한 언어를 지원합니다.

esignature

SharePoint 및 Microsoft 365에서 전자 서명을 직접 요청하고 관리하는 기능을 통합합니다. 이는 규정 준수를 지원하는 M365 환경 내에서 검사 및 서명 프로세스 중에 서명 프로세스를 단순화하고 문서를 보유합니다. 지역 가용성은 현재 여전히 제한되어 있습니다.

PDF 병합/추출

여러 PDF 파일을 병합하여 단일을 형성하거나 큰 PDF 파일을 여러 작은 파일로 나누기위한 도구를 제공합니다.

처리 규칙

문서 라이브러리에서 더 쉬운 규칙 기반 조치의 정의를 가능하게하여 작업을 자동화합니다 (예 : B. 메타 데이터 변경을 기반으로 파일 이동.

컨텐츠 경험 기능 (콘텐츠 경험을위한 기능)

이러한 기능은 사용자와 콘텐츠의 상호 작용을 향상시키는 것을 목표로합니다.

향상된 파일 뷰어

SharePoint/OneDrive/Team에서 직접 수백 개의 파일 유형에 대한 확장보기를 제공하며 주석과 같은 기능을 지원합니다.

컨텐츠 쿼리

순수한 키워드 검색을 넘어서는 특정 메타 데이터 값을 기반으로 정확한 쿼리를 허용합니다.

사이트 템플릿

비즈니스 문서의 관리, 처리 및 추적을 위해 미리 구성된 SharePoint 웹 사이트의 템플릿을 제공합니다.

문서 포털

공급 업체 또는 프리랜서와 같은 외부 당사자와 문서에 안전한 협력을 가능하게합니다.

비즈니스 문서 앱 및 문서 허브

미래의 중앙 집중식 표면은 사용자 -리센스 서비스로 계획된 고품질 문서 관리를위한 중앙 집중식 표면입니다.

컨텐츠 거버넌스 기능 (SharePoint Advanced Management -SAM) :

SharePoint Premium의 필수 부분은 이전에 SharePoint Advanced Management (SAM)로 알려진 확장 된 거버넌스 기능입니다. 이들은 특히 Copilot과 같은 AI 도구 준비와 관련하여 컨텐츠의 안전한 관리에 중요합니다.

집중하다

컨텐츠 스프롤 (컨텐츠의 제한없는 성장), 오버 공유 방지 (과도한 콘텐츠 릴리스), SharePoint 및 OneDrive 웹 사이트에 대한 액세스 관리 및 컨텐츠 수명주기 제어.

주요 기능

• DAG (Data Access Governance) 보고서 및 통찰력 : 공유되는 컨텐츠 및 누가 공유되는지에 대한 투명성을 제공하면 지나치게 나뉘어진 웹 사이트 또는 민감한 이름을 가진 파일을 식별 할 수 있습니다.
• 사이트 수명주기 정책 : 비활성 웹 사이트를 처리하기위한 지침의 정의 (예 : 아카이빙) 및 유효한 웹 사이트 소유자를 보장합니다.
• 사이트 액세스 리뷰 : 웹 사이트 소유자의 웹 사이트 액세스 승인 검토를 자동화합니다.
• 제한된 액세스 제어 (RAC) : 기존 승인에 관계없이 특정 SharePoint 웹 사이트 또는 OneDrive 계정에 대한 액세스를 정의 된 보안 그룹으로 제한 할 수 있습니다.
• 블록 다운로드 Pedia : 특정 웹 사이트 또는 OneDrive에서 파일 다운로드, 인쇄 또는 동기화 방지하면 브라우저를 통해서만 액세스 할 수 있습니다.
• 역사 변경 : 프로세스 웹 사이트 또는 조직 환경에 대한 관리 변경.
• AI Insights : 언어 모델을 사용하여 보고서에서 패턴 및 잠재적 거버넌스 문제를 인식하고 행동 권장 사항을 제공합니다 (예 : 민감한 콘텐츠를 가진 비활성 웹 사이트 식별).

라이선스

이러한 확장 된 거버넌스 기능에는 일반적으로 별도의 프로 사용자 라이센스 (SAM 라이센스)가 필요합니다. 그러나 이러한 기능 중 일부는 Microsoft 365 Copilot 라이센스에도 포함되어 있습니다.

신청 사례 및 장점 :

SharePoint Premium은 다음과 같은 수많은 비즈니스 프로세스의 자동화를 가능하게합니다. B. 송장 및 계약 처리. 자동으로 추출되고 사용 된 메타 데이터를 통해 검색의 정확성을 향상시키고 자동 분류 및 지침 사용을 통해 준수 위험을 관리하는 데 도움이됩니다. 이로 인해 지식 관리 개선, 효율성 및 생산성 향상, 비용 절감 및 데이터 정확도가 높아집니다. 사례 연구 및 분석은 상당한 수익 투자 (ROI)를 나타냅니다. 이는 종종 한계 대신 변형 적입니다.

그러나 SharePoint Premium의 구현은 사소한 사업이 아닙니다. 단순히 "전환"되어 즉시 작동하는 솔루션이 아닙니다. 오히려 시간과 전문 지식에 대한 상당한 투자가 필요합니다. 맞춤형 AI 모델의 교육에는 신중하게 선택된 샘플 문서 (긍정적 및 부정적인 예 모두)와 각 비즈니스 영역에서 전문가의 통합이 필요합니다. 분명한 분류법의 정의와 모델 관리를위한 컨텐츠 센터 설립도 필요합니다. 또한, 추출 된 메타 데이터 및 분류 및 분류 및 모델의 지속적인 유지 보수를위한 관리 (검토 및 개선)를위한 거버넌스 구조를 설정해야합니다. 신중한 계획, 전문가 참여 및 지속적인 관리 없이는 성공이 보장되지 않습니다. 기술적이고 실용적인 장애물도 있습니다. 보고서는 다음과 같은 복잡한 문서를 처리하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 파일 형식, 크기 및 OCR 제한을 준수해야합니다. 또한 모델 업데이트의 발행 지연과 자동 처리 문제가 관찰되었습니다. 이러한 요소는 SharePoint 프리미엄이 강력하다는 것을 강조하지만, 잠재력을 활용하고 제한을 극복하기위한 잘 생각되는 구현 전략과 지속적인 관리가 필요합니다.

적합:

• Microsoft Copilot : Microsoft의 AI 보조원의 포괄적 인 분석

SharePoint의 Microsoft 365 용 Copilot : AI 컨텐츠 및 협력 보조원

Microsoft 365 Copilot은 SharePoint를 포함한 Microsoft 365 응용 프로그램에 깊이 통합 된 AI 기반 생산성 도구입니다. 대형 언어 모델 (LLM)을 사용하고 Microsoft 그래프 (이메일, 채팅, 캘린더, 문서)의 데이터에 액세스하여 상황에 맞는 지원을 제공합니다. 중앙 보안 기능은 Colecilot이 기존 사용자 권한을 존중한다는 것입니다. 사용자는 이미 액세스 할 수있는 정보 만 볼 수 있습니다. 사용하려면 특정 Microsoft 365 기반 라이센스와 사용자 당 추가 Copilot 라이센스가 필요합니다.

SharePoint의 핵심 기능

콘텐츠 생성 (페이지/기부금)

Copilot은 컨텐츠를 작성하고 수정하는 SharePoint (텍스트 웹 파트 내)의 Rich-Text 편집기에서 직접 저자를 지원합니다. 텍스트를 다시 작성하고 사운드를 적응하거나 단축하거나 실행할 수 있습니다. 특히 주목할만한 것은 간단한 설명 (프롬프트) 또는 기존 문서 (예 : Word Files 또는 PowerPoint 프레젠테이션)를 기준으로 사용하여 전체 SharePoint 사이트를 생성 할 수 있습니다. Colecilot은 또한 유연한 섹션 및 디자인 아이디어와 같은 새로운 SharePoint 설계 기능을 사용하여 매력적인 레이아웃을 제안합니다.

SharePoint 에이전트

이들은 특정 SharePoint 웹 사이트 또는 선택한 파일 및 폴더의 내용으로 제한되는 전문 AI 어시스턴트입니다. 이 특정 지식 영역에 대한 질문에 답변 하고이 콘텐츠의 "주제 Matt Expert"역할을 할 수 있습니다. 각 SharePoint 웹 사이트는 자동으로 표준 에이전트를 수신합니다. 처리 권한이있는 사용자는 추가의 사용자 정의 에이전트를 생성하고 지식 기반을 최대 20 개의 소스 (웹 사이트, 라이브러리, 폴더, 파일)로 제한 할 수 있습니다. 에이전트는 항상 개별 사용자 권한을 존중합니다. 또한 Microsoft 팀에서 통합 및 사용될 수 있습니다. 현재 공통 사무실 문서, PDF, 텍스트 파일 및 HTML이 지원됩니다. 사진, 비디오 및 Oneote에 대한 지원이 계획되어 있습니다. 사이드 라이브러리의 SharePoint 목록 또는 페이지는 현재 소스로 사용할 수 없습니다.

정보 찾기/요약

Copilot은 SharePoint 문서 라이브러리, 목록 및 웹 사이트에서 정보를 얻을 수있어 사용자가 파일, 요약 생성 또는 지식 추출을 검색 할 수 있도록 도와줍니다. OneDrive 또는 SharePoint 인터페이스 내에서 사용자는 Copilot을 사용하여 문서에서 요약을 얻거나 질문을 할 수 있습니다. 필요한 정보를 찾는 능력은 초기 사용자가 중요한 이점으로 언급됩니다. 그러나 채팅 컨텍스트의 요약 기술은 제한 될 수 있습니다 (예 : 채팅 과정의 마지막 30 일).

Copilot Studio와의 통합

SharePoint는 Copilot Studio (이전의 Power Virtual Agents)에서 맞춤형 AI 모델 및 에이전트의 생성 및 교육을위한 데이터 소스 역할을 할 수 있습니다. 따라서 SharePoint 컨텐츠를 기반으로 생성 답변을 만들 수 있습니다. SharePoint 데이터에 대한 액세스를 가능하게하려면 설정을 위해서는 인증 구성이 필요합니다.

신청 사례 및 장점

SharePoint에서 Copilot을 사용하면 상당한 생산성이 증가합니다. 컨텐츠의 내용을 가속화하고 웹 사이트 및 페이지의 디자인을 단순화하며 요약 작성을 자동화하며 협력을 향상시킵니다. 정보 찾기가 촉진되고 일상적인 활동에 필요한 시간이 줄어 듭니다. 초기 사용자의 연구 및 보고서는 정량화 가능한 이점을 제공합니다. 일주일에 1.2 시간에서 10 시간의 평균 시간 절약, 작업 완료 (검색, 쓰기, 요약), 품질 및 작업의 정확도 향상.

제한 및 도전

잠재력에도 불구하고 SharePoint와 함께 Copilot 사용에 대한 도전과 제한에 대한보고가 있습니다.

검색/액세스 문제

사용자는 SharePoint 컨텐츠에 대한 쿼리, 특히 메타 데이터, 파일 카운트 또는 특정 세부 사항과 관련하여 일관성이 없거나 부정확 한 답변을보고합니다. Copilot은 질문과 대조적으로 구조 (메타 문제)에 대한 질문에 어려움이있는 것 같습니다. LLM의 제한된 컨텍스트 창은 매우 큰 문서 나 많은 파일을 처리하기가 어렵습니다. 인덱싱 지연은 정보의 주제에 영향을 줄 수 있습니다. 제한된 SharePoint 검색 (RSS)과 같은 거버넌스 측정은 Copilot의 데이터 액세스를 제한하여 답변의 품질에 영향을 줄 수 있습니다.

에이전트 제한

에이전트의 지식 소스 수는 현재 20으로 제한됩니다. 목록과 페이지는 출처로 지원되지 않습니다. 파일 형식에 대한 지원이 확장되었습니다. 페이지의 링크는 지식의 원천으로 작동하지 않습니다. 에이전트의 승인 프로세스 및 근거 기술에 대한 문제도보고되었습니다.

기능적 격차/불일치

일부 사용자는 다른 AI 도구에서 알려진 기능을 놓치고 있습니다 (예 : 채팅, 모델 선택, Dall-E 이미지 생성에서 문서를 직접 업로드). 성능은 때때로 GPT-4와 같은 특수 모델보다 쉽게 ​​인식됩니다.

데이터에 대한 의지

Copilot의 효과는 Microsoft 365 및 SharePoint에서 잘 조직되고 올바르게 정당화 된 데이터에 크게 의존합니다. 오버 오버 공유의 위험은 상당하며 Copilot이 출시되기 전에 해결되어야합니다.

이러한 관찰에 따르면 Copilot은 주로 접근 가능한 컨텐츠를 기반으로 설계, 요약 및 답변 질문과 같은 작업의 조수로 설계되었으며 의미 론적 이해를 사용합니다. 그러나 만병 통치약이 아니며 정확한 메타 데이터 제어 검색 프로세스 또는 인벤토리 작업을 대체하지 않습니다. Copilot이 복잡한 메타 데이터를 기반으로 정확히 파일 또는 필터 요소를 계산할 것으로 기대하는 사용자는 실망 할 수 있습니다. 성능은 Microsoft 그래프의 기본 데이터, 인덱싱 제한 및 사용 된 승인에 의해 제한됩니다. 따라서 전통적인 검색 방법과 비교하여 기술에 대한 명확한 기대 관리는 성공적인 소개에 중요합니다.

Ki-Gamechanger : 비용을 줄이고 결정을 향상 시키며 효율성을 높이는 가장 유연한 AI 플랫폼 테일러 제작 솔루션

독립 AI 플랫폼 : 모든 관련 회사 데이터 소스를 통합합니다

• 이 AI 플랫폼은 모든 특정 데이터 소스와 상호 작용합니다
  • SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox 및 기타 여러 데이터 관리 시스템에서
• 빠른 AI 통합 : 몇 달이 아닌 몇 시간 또는 며칠 내에 회사를위한 맞춤형 AI 솔루션
• 유연한 인프라 : 자체 데이터 센터에서 클라우드 기반 또는 호스팅 (독일, 유럽, 무료 위치 선택)

• 가장 높은 데이터 보안 : 법률 회사에서의 사용은 안전한 증거입니다.
• 다양한 회사 데이터 소스에서 사용하십시오
• 자신 또는 다양한 AI 모델 선택 (De, EU, USA, CN)

AI 플랫폼이 해결하는 도전

• 기존 AI 솔루션의 정확성 부족
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• 개별 AI 개발의 높은 비용과 복잡성
• 자격을 갖춘 AI 부족
• AI를 기존 IT 시스템에 통합합니다

자세한 내용은 여기를 참조하세요.

• 모든 회사 문제에 대한 독립적 및 교차 데이터 소스 전체 AI 플랫폼의 AI 통합

다른 원시 AI 기능 SharePoint는 AI를 충족시킵니다 : 자연 및 타사 접근 방식

SharePoint 컨텍스트에서 AI 기능을 활성화 또는 활성화하는 다른 기본 Microsoft 기술이 있습니다.

AI 빌더 통합

AI Builder는 Microsoft Power 플랫폼의 일부이며 사전 훈련 및 사용자 정의 AI 모델 모음을 제공합니다 (예 : 문서 처리, 객체 인식, 분류, 예측). 이 모델은 SharePoint 이벤트 (예 : 파일 업로드)에 의해 트리거되는 전력 자동 워크 플로우를 통해 SharePoint (종종 SharePoint Premium/Syntex 함수의 일부로)에서 직접 사용할 수 있습니다. 이를 통해 낮은 코드/노 코드 접근 방식으로 사용자 정의 AI 기반 자동화를 생성 할 수 있습니다. 예제는 업로드 된 송장에서 메타 데이터를 자동으로 추출하고 SharePoint 열로 작성하거나 컨텐츠를 기반으로 문서를 분류하는 워크 플로입니다. AI Builder를 사용하려면 해당 전력 플랫폼 라이센스 또는 AI Builder 크레딧이 필요하며 그 중 일부는 Syntex/Premium 라이센스에 포함되거나 PAYG 모델에 의해 청구됩니다.

Viva 주제 (IS SET)

Viva 주제는 KI를 사용하여 Microsoft 365 (SharePoint 포함)의 지식을 자동으로 식별하여 주제와 사이트 형태로 구성하고 제시했습니다. 이러한 주제는 지식을 발견하고 전문가를 식별하는 것을 용이하게하기 위해 SharePoint, 팀 및 전망과 같은 응용 프로그램에서 상황에 따라 표시되었습니다. 그러나 Viva 주제는 2025 년 2 월에 중단 될 것입니다. Microsoft는 대신 Copilot 내의 AI 지원 지식 경험에 대한 개발 노력에 중점을 둡니다. 사용자가 게시 한 기존 주제 페이지는 검색을 통해 찾을 수 있지만 더 이상 AI에서 업데이트되지 않는 일반 SharePoint 사이트로 변환됩니다.

AI Builder의 통합은 Microsoft 전략의 중요한 측면을 강조합니다. SharePoint Premium은 일반적인 컨텐츠 관리 작업을위한 다양한 내장 및 훈련 가능한 AI 모델을 제공하지만 AI Builder와 함께 전원 플랫폼 (Power Automats, Power Apps)은 사용자가 정의 된 저 코드 AI 컨트롤 워크 워크 생성을위한 주요 도구로 제공됩니다. 따라서 회사가 외부 시스템과의 통합, 복잡한 다단장 로직을 구현하거나 전원 앱을 사용하여 사용자 정의 표면을 생성하기위한 프리미엄 예제의 표준 기능을 뛰어 넘는 AI 자동화가 필요한 경우 AI Builder가있는 전원 플랫폼이 의도 된 Microsoft 도구 세트입니다. 이는 내장 프리미엄 기능을 넘어서 중요한 확장 수준을 제공합니다.

적합:

• Unframe AI는 레코드 시간에 회사의 AI 통합을 변환합니다. 몇 시간 또는 며칠 내에 맞춤형 솔루션

SharePoint의 통합을위한 타사 제공 업체의 AI 솔루션

Microsoft의 기본 AI 솔루션 외에도 SharePoint의 AI 기능을 통합하거나 확장하는 타사 도구 시장이 점점 커지고 있습니다. 이 솔루션은 종종 특정 틈새 시장을 포괄하거나 Microsoft 제안에 대한 대체 접근 방식을 제공합니다. 통합은 일반적으로 다른 메커니즘을 통해 이루어집니다.

아피스

Microsoft Graph API 또는 특정 SharePoint API를 사용하여 데이터에 액세스하고 작업을 수행합니다.

커넥터

Zapier 또는 Power Automats (사용자 정의 커넥터를 통해)와 같은 플랫폼을 사용하면 SharePoint를 외부 AI 서비스에 연결할 수 있습니다.

전용 애드 인/앱

SPFX (SharePoint Framework) 웹 파트, 애드 인 또는 독립 응용 프로그램으로 설계된 솔루션. SharePoint와 직접 상호 작용합니다.

예와 분석

타사 솔루션의 범위는 큽니다. 다음은 기능적 초점에 따라 분류 된 몇 가지 예입니다.

워크 플로/자동화 플랫폼 (AI 포함)

• FLOWORMA : 생성 AI (자체 "Copilot"및 요약 함수)를 사용하여 Microsoft 365 및 SharePoint에 완벽하게 통합되는 복잡한 워크 플로를 생성하는 코드가없는 플랫폼.
• Nintex : 워크 플로 자동화, 로봇 프로세스 자동화 (RPA) 및 SharePoint 통합을 통한 문서 생성을위한 광범위한 도구를 제공합니다. 그러나 더 가파른 학습 곡선과 더 높은 비용을 가질 수 있습니다.
• Zapier : SharePoint와 "AI By Zapier"(OpenAAI, Anthropic과 같은 모델 사용) 또는 웹 사이트 데이터 추출을위한 "Brows AI"와 같은 특수 AI 도구를 포함하여 SharePoint와 수천 개의 다른 응용 프로그램을 결합한 통합 플랫폼 ( "미들웨어") 역할을합니다. 더 쉽고 교차 응용 작업의 자동화에 특히 적합합니다.
• KISSFLOW : 간단한 사용자 인터페이스를 통해 비 기술적 사용자를 대상으로하는 또 다른 워크 플로 관리 솔루션.
• Sembly.ai : 생산성을 충족하는 데 특화되어 있습니다. SharePoint와 통합되어 관련 SharePoint 라이브러리에서 AI 생성 회의 노트, 요약 및 작업을 자동으로 생성합니다. 통합은 API를 통해 이루어지며 기존 승인을 존중합니다.

시맨틱 검색/지식 관리

• PoolParty Semantic Suite (그래픽에서) : SharePoint (및 팀 및 Copilot)를 통해 시맨틱 레벨을 제공합니다. 시드 틱 검색 (키워드를 넘어 동의어 이해를 이해하는)을 활성화하고, 중앙에서 관리되는 분류법을 기반으로 자동 개념 태그와 결과의 개선을위한 검색을 기반으로합니다. SharePoint 용어 저장소, Azure 및 Graph API와 통합.
• Semaphore (Progress) : 시맨틱 모델, 텍스트 마이닝 및 분류 규칙을 사용하여 풍부하고 컨텍스트 관련 메타 데이터가있는 SharePoint 문서를 제공합니다. 글로벌 비영리 단체를 통한 사례 연구에 따르면 다른 위치에서 문서의 발견 가능성과 더 나은 지식 네트워킹이 나타났습니다.
• Expert.AI : 키워드 및 개념에 대한 심오한 적응 옵션을 갖춘 시맨틱 텍스트 분석 도구. 의미론 영역에서 강력한 대안으로 비교하여 언급된다.
• GURU : SharePoint, 집계 및 인기를 포함하여 다른 소스의 정보를 제공하는 엔터프라이즈 AI 검색 플랫폼.
• Onyx (이전 Danswer) : 회사 문서, 응용 프로그램 (SharePoint 포함) 및 사람과 결합 된 오픈 소스 AI 플랫폼. 채팅 인터페이스, 40 개가 넘는 시스템에 대한 커넥터 및 사용자 정의 AI 에이전트를 생성하는 옵션을 제공합니다. 로컬 또는 클라우드에서 작동 할 수 있습니다.

문서 처리/기록

• Artsyl Docalpha : SharePoint와 밀접하게 통합되며 확장 된 OCR, AI 기반 문서 인식 (자동 분류 및 메타 데이터 할당), 지능형 데이터 추출 (훈련 가능한 모델 포함) 및 워크 플로 자동화를 제공합니다. 의료, 금융 및 제조와 같은 특정 산업을 목표로합니다.
• ConceptClassifier (다른 공급자의) : "복합 용어 처리"기술을 사용하여 구조화되지 않은 데이터를 SharePoint 및 추출 메타 데이터로 분류하는 애드온.

일반 KI/생산성 플랫폼

• Stack AI : 문서 처리 및 검색을 포함하여 내부 데이터 및 API와 상호 작용하는 AI 에이전트를 생성하는 플랫폼.
• KAMA DEI : 가상 에이전트 생성을위한 구성 가능한 지식 데이터베이스를 갖춘 자연어 이해 (NLU) 플랫폼.

오픈 소스 / 개발자 도구

GitHub에는 SharePoint 개발에 관한 다양한 오픈 소스 프로젝트 및 리포지토리가 있습니다 (예 : 문서 및 SPFX 교육을위한 공식 Microsoft 리포지토리). SharePoint가 Copilot Prompts를 공유하기위한 데이터 소스로 사용하는 Microsoft Teams Power 앱 또는 SharePoint 커버가있는보다 일반적인 생산성 도구 인 Microsoft Teams Power 앱인 "Prompt Pulse"와 같은 특정 도구도 있습니다. Onyx는 SharePoint 커넥터가있는보다 포괄적 인 오픈 소스 엔터프라이즈 검색/AI 플랫폼의 예입니다.

KI 도구 비교 : 통합 대 타사 접근

SharePoint Premium 또는 Copilot과 같은 통합 Microsoft AI 솔루션의 사용과 타사 도구의 통합 사이의 결정은 다양한 측면을 신중하게 고려해야합니다. Integrated Solutions는 Microsoft 365에서 매우 깊은 통합과 원활한 사용자 경험을 제공합니다. 기능 범위는 넓고 처리, 거버넌스 및 지원과 같은 영역을 포함하지만 깊이는 기능에 따라 다를 수 있습니다. 이러한 솔루션의 비용 모델은 하이브리드입니다. 사용자 및 사용자 기반 접근 방식을 기반으로합니다. 적응성은 모델 교육, 프롬프트 및 전력 플랫폼의 사용으로 제한되며, 보안 통합은 기존 표준과 Microsoft 365의 준수를 기반으로합니다. 유지 보수 노력은 Microsoft Ecosystem의 중앙 업데이트에 의해 효율적으로 규제되지만 특정 구성 및 교육이 필요합니다. 궁극적으로 이것은 Microsoft 시스템 내에서 높은 제조업체 타이로 이어집니다.

아니면이 영역에서 우수한 기능을 제공 할 수 있지만 XPERT.Digital 파트너를 제외하고 통합 노력과 잠재적으로 더 높은 관리 비용을 유발하는 특정 AI 작업을 위해 타사 제공 업체 중에서 특수 "최고의"도구를 선택하십니까?

반면에 타사 솔루션은 통합 깊이 측면에서 가변적입니다. 예를 들어, API, 커넥터 및 애드 인으로 작동하여 추가 복잡성을 의미 할 수 있습니다. 그들은 종종 틈새 시장에 특화되어 있으며 특정 영역의 통합 솔루션보다 잠재적으로 더 깊은 기능을 제공합니다. 비용 모델은 프리미엄 및 오픈 소스 모델에 대한 구독부터 시작하여 크게 다릅니다. 적응성을 갖춘 이점은 종종 타사 공급 업체, 특히 오픈 소스 솔루션을 통해 최대의 유연성을 가능하게합니다. 그러나 이러한 솔루션은 안전 및 데이터 처리에 관한 별도의 테스트와 잠재적으로 높은 통합 관리가 필요합니다. 제조업체 넥타이는 일반적으로 낮지 만 각 세 번째 파티 제공 업체에 대한 의존성이 있습니다.

기본 Microsoft 통합과 전문화 된 타사 도구 사이의 결정은 통합 노력 및 제조업체 바인딩과 관련하여 고려해야합니다. Microsoft 365는 자체 생태계 내에서 깊은 통합을 제공하지만이 제조업체에 대한 Bond (Lock-In)는 높을 수 있습니다. 반면에 세 번째 파티 솔루션은 잠재적으로 더 많은 유연성을 제공합니다. 따라서 조직은 전문화 된 기능의 이점이 추가 비용과 통합의 복잡성을 정당화하는지 신중하게 고려해야합니다.

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SharePoint 코어 함수에 대한 AI의 영향

인공 지능은 가장 중요한 컨텐츠 관리 전략을 변화시킬뿐만 아니라 특히 검색 및 프로세스 자동화에서 SharePoint의 핵심 기능에도 영향을 미칩니다.

정보 검색 및 찾기

기업 포털에서 기존 키워드 검색은 종종 불만족스러운 결과와 사용자에게 많은 시간을 초래합니다. AI는 여기에서 기본 개선을 약속합니다.

키워드에서 개념까지

AI 지원 검색은 키워드의 순수한 비교를 넘어선 것입니다. 검색어 쿼리 뒤에있는 사용자의 의도를 이해하고 단어와 문구의 의미 적 맥락을 고려하는 것을 목표로합니다.

의미 검색

이 기술은 벡터 코드 (단어 및 개념의 수학적 표현)와 음성 모델을 사용하여 정확한 검색어가 문서에서 발생하지 않더라도 개념 관련 정보를 찾습니다. Microsoft Search 및 Copilot은 특히 Microsoft 그래프의 데이터에서 생성되는 시맨틱 인덱스를 구축합니다. 이 색인을 사용하면 다른 단어 형식 간의 관계를 인식하고 동의어를 이해하고 내용 측면에서 유사한 문서를 식별 할 수 있습니다. Azure AI Search는 또한 재 승화 (시맨틱 관련성에 기초한 검색 결과의 재평가), 응답 사기의 추출 및 강조와 같은 시맨틱 함수를 제공합니다. Pool Party와 같은 세 번째 제공 업체는 SharePoint에서 시맨틱 검색 기능을 통합합니다. 임차인의 Microsoft 365 Copilot 라이센스는 특정 확장 시맨틱 함수, 특히 Copilot Studio 또는 Azure AI 검색의 맥락에서 시맨틱 인덱싱을 최적으로 사용하기 위해 필요할 수 있습니다.

자연어 처리 (NLP) / 자연어 쿼리

AI는 점점 더 엄격한 검색어를 사용하지 않고 자연스럽고 일상적인 언어로 질문을 할 수있게 해줍니다. Microsoft 365 Copilot 은이 대화 상호 작용을 위해 명시 적으로 설계되었습니다. 그러나 Microsoft는 Microsoft 365 (예 : Outlook, Teams, SharePoint Search)의 표준 검색 인터페이스에서 자연 언어 쿼리에 대한 특정 형태의 지원을 필터 또는 Copilot 사용으로 만료한다고 발표했습니다. 데이터 커넥터 (예 : CDATA)와 함께 Llamaindex와 같은 도구를 사용하여 SharePoint 데이터에 대한 자연어 쿼리를 가능하게하는 사용자 정의 솔루션을 개발할 수도 있습니다. Microsoft Purview의 Ediscovery (Premium) 기능은 또한 Copilot과 관련하여 자연어 쿼리 빌더를 사용합니다.

개인화 및 권장 사항

AI 알고리즘은 개인화 된 검색 결과를 제공하고 관련 컨텐츠 (문서, 뉴스, 전문가)를 사전에 제안하기 위해 사용자의 행동, 회사의 역할, Microsoft 그래프의 상호 작용 및 관계를 분석합니다.

이러한 AI 지원 검색 개선의 장점은 더 빠른 정보 찾기,보다 관련성있는 검색 결과, 지식 검색 개선 및 직원이 검색에 소비하는 시간의 감소입니다.

표는 다른 검색의 차이점을 보여줍니다. 키워드 검색은 용어의 정확한 비교를 통해 이루어지며 단순성으로 인해 실질적으로 제한되지만 상황이나 동의어를 고려하지 않기 때문에 관련성이 제한됩니다. 개인화 된 표준 Microsoft Search는 또한 Microsoft 그래프의 신호를 사용하여 사용자에게 더 나은 관련성을 제공합니다. 그러나 종종 의미 론적 맥락을 무시하고 그래프 데이터의 품질에 크게 의존합니다. Copilot 또는 Azure AI와 같은 기술을 기반으로하는 시맨틱 검색은 벡터 코드와 함께 작동하며 검색 쿼리의 컨텍스트와 중요성을 이해합니다. 그것은 의도를 인식하고 개념적으로 유사하게 발견하기 때문에 가장 큰 관련성을 제공합니다. 그러나 명시적인 설정, 해당 라이센스 및 고품질 데이터가 필요하며 복잡한 메타 문제에 대한 한계에 도달 할 수 있습니다. 자연어 쿼리는 대화 AI를 기반으로하며 의도 감지하면 직관적이고 유연한 입력을 허용합니다. 그러나 모호 할 수 있으며 표준 사용자 인터페이스에서 제한된 범위 만 지원되며 정확도는 주로 기본 모델의 품질에 달려 있습니다.

Microsoft 365 내에서 검색의 개발은 명확한 방향을 보여줍니다. Copilot은 다음 세대를 나타내며 표준 Microsoft 검색보다 고급 의미 론적 지수를 사용합니다. 표준 검색은 이미 Microsoft 그래프의 개인화를 통합하지만 Copilot은 더 깊은 의미 론적 이해와 논리 로그인하는 능력을 추가합니다. Colecilot을 선호하여 Bing에서 Microsoft 검색의 설정은 이러한 전략적 방향을 강조합니다. 그럼에도 불구하고, Copilot 검색은 실제로 불충분하게 준비된 데이터 또는 불분명 한 승인의 경우 실제로 한계에 도달합니다. 제한된 SharePoint Search (RSS)와 같은 도구는 AI가 필요로하는 광범위한 데이터 액세스와 Copilot과 표준 검색에 영향을 미치는 데이터 거버넌스 요구 사항 사이의 긴장 영역을 보여줍니다. 따라서 Copilot은 단순히 "더 나은 검색"이 아니라 검색 능력이 의미 론적 이해를 기반으로하는 AI 조수이지만 기본 데이터의 품질과 접근성에 따라 다릅니다.

프로세스 자동화 및 컨텐츠 관리

AI는 또한 컨텐츠가 SharePoint에서 관리되고 프로세스에 통합되는 방식을 혁신합니다.

자동 분류 및 키워드

AI 모델, 특히 SharePoint Premium/Syntex 모델은 컨텐츠를 기반으로 문서를 자동으로 분석하고 분류 할 수 있습니다. 훈련 된 모델 또는 SharePoint 분류법 (관리 메타 데이터)과의 통합을 통해 사전 정의 된 메타 데이터 태그를 적용합니다. 이는 수동 노력을 크게 줄이고 전체 문서 주식에 ​​비해 일관된 메타 데이터를 보장합니다.

메타 데이터 추출

순수한 분류 외에도 KI는 구조화 된 (양식) 및 구조화되지 않은 (문자, 계약)에서 데이터, 이름, 금액, 계약 조항과 같은 특정 정보를 추출 할 수 있습니다. 이 추출 된 데이터는 SharePoint 열 (메타 데이터 필드)에 저장되므로 메타 데이터 제어 프로세스 및 상당히 개선 된 찾기 성을 가능하게합니다.

워크 플로 자동화

자동으로 추출 된 메타 데이터 또는 분류는 일반적으로 Power Automaton으로 생성되는 다운 스트림 워크 플로의 트리거로 사용되었습니다. 이 예는 추출 된 송장 금액, 다가오는 계약 프로세스에 대한 알림 또는 문서를 책임 부서로 자동 라우팅하는 승인 프로세스입니다.

준수 자동화 (스토리지/기밀 이름)

특히 중요한 응용 프로그램은 규정 준수 가이드 라인을 자동으로 사용하는 것입니다. AI 모델 (SharePoint Premium/Syntex 내)은 분류 또는 인식 된 컨텐츠 (예 : 민감한 정보)에 따라 Microsoft Purview에서 문서에 스토리지 이름 (유지 레이블) 또는 기밀성 이름 (민감도 레이블)을 자동으로 적용하는 방식으로 구성 할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 수동으로 개입 할 필요없이 회사 지침 및 법적 요구 사항에 따라 컨텐츠를 처리 할 수 ​​있습니다. 구성은 Purview 이름을 AI 모델과 연결하거나 Purview의 자동차 라벨링 지침을 연결하여 특정 유형의 컨텐츠, 민감한 정보 유형, 키워드 또는 교육 가능한 분류기에 반응합니다. 구체적인 예는 "제품 사양"을 인식하고 "제품 설정 5 년 후"이벤트 기반 스토리지 이름을 자동으로 사용하는 SynTex 모델입니다. Power Automats는 워크 플로 로직을 기반으로 이름을 적용하는 데 사용될 수도 있습니다.

컨텐츠 어셈블리

이미 언급 했듯이이 기능은 표준화 된 문서의 생성을 자동화합니다.

이러한 자동화의 장점은 분명합니다. 효율성 증가, 수동 오류 감소, 컴플라이언스 향상, 데이터 일관성이 높아지고 비즈니스 프로세스가 가속화됩니다.

AI가 준수 작업을 자동화하는 능력은 패러다임 전환입니다. 전통적으로, 유지 기간 또는 민감한 데이터의 보호는 수동 프로세스에 크게 의존하고 직원의 치료는 오류가 발생하기 쉬우 며 축소하기가 어렵습니다. KI, 특히 SharePoint Premium/Syntex의 KI는 이제 Microsoft Purview에 정의 된 준수 가이드 라인을 활성화하여 문서의 내용에 따라 사전 및 자동으로 시행합니다. AI 유형의 문서 또는 민감한 정보가 포함되어 있는지 여부를 이해함으로써 사용자가 수동으로 수행하지 않아도 올바른 스토리지 또는 기밀 이름을 사용할 수 있습니다. 이는 응용 프로그램의 일관성을 크게 증가시키고 규정 준수 위반의 위험을 줄입니다. 이는 규제 산업의 회사 또는 많은 양의 민감한 데이터를 가진 회사의 상당한 부가 가치입니다. AI는 컨텐츠 자체와 이에 사용할 거버넌스 규칙 사이의 브리지 역할을하며 대규모로 자동 집행을 가능하게합니다.

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전략적 가치 및 구현 고려 사항

SharePoint에서 AI의 통합은 개별 기능의 개선을 넘어서 상당한 전략적 부가 가치를 제공합니다. 그러나 구현을 구현하기로 한 결정은 장점, 비용 및 필요한 요구 사항을 신중하게 고려해야합니다.

비즈니스 사례 : SharePoint에서 AI를 구현하는 이유는 무엇입니까?

SharePoint에서 AI 사용에 대한 주장은 다양하며 회사의 성과의 핵심 영역에 영향을 미칩니다.

효율성 및 생산성

가장 실질적인 장점은 수동 및 반복적 인 작업의 자동화를 통한 대규모 시간 절약입니다. 여기에는 데이터 입력, 문서 분류, 천장, 요약 및 표준 문서 작성이 포함됩니다. 직원들은 일상적인 활동을 완화하고보다 전략적이고 가치가 높은 작업에 집중할 수 있습니다. 개선 된 검색은 또한 정보 찾기를 가속화합니다.

지식 관리

KI는 SharePoint의 구조화되지 않은 정보 수량을 조직화되고 접근 가능한 지식으로 변환하는 데 도움이됩니다. 자동 쿠데타 다이얼 및 분류는 정보의 발견 가능성과 재사성을 향상시킵니다. Viva 주제가 설정되었지만 목표는 주로 주로 SharePoint 및 Copilot을 통해 지식과 전문 지식으로 사람들을 더 잘 네트워크하는 데 남아 있습니다.

준수 및 거버넌스

AI를 사용하면 규정 준수 가이드 라인을 자동화 할 수 있습니다. 컨텐츠, 민감한 정보의 인식 및 메타 데이터의 일관된 사용에 따라 스토리지 및 기밀 유지 지정의 자동 사용은 규정 준수 위험을 줄이고 데이터 정확도를 높이는 데 도움이됩니다. 이것은 또한 감사를 지원합니다.

비용 절감 및 ROI

자동화는 수동 프로세스, 문제 해결 및 비효율적 인 검색으로 인한 운영 비용을 줄입니다. 잠재적 인 비용 절감은 또한 도구의 통합과 전문 레거시 시스템의 비용을 피함으로써 발생합니다. Syntex/Premium 및 Copilot에 대한 사례 연구 및 ROI 분석은 종종 한계 개선을 넘어서서 100% 이상에서 400% 이상 투자 수익을 달성 할 수있는 높은 저축 잠재력을 나타냅니다.

지속 가능성

AI의 구현은 향후 개발, 특히 Copilot과 같은 AI 보조원을위한 컨텐츠 기반을 준비합니다. AI를 디지털 작업장에 통합하는 일반적인 경향에 따라 회사를 배치합니다.

구현 요인

SharePoint에 AI 솔루션을 도입하려면 전략적 접근 방식과 몇 가지 주요 요인을 고려해야합니다.

라이센스 및 비용

라이센스 모델을 이해하는 것이 필수적입니다. SharePoint Premium은 서비스 서비스를위한 Pay-as-You-Go 모델 (Azure Subscription)을 연장 거버넌스 기능 (SAM)에 대한 사용자 기반 라이센스와 결합합니다. Microsoft 365 Copilot은 또한 M365 기반 라이센스 외에도 별도의 사용자 라이센스가 필요합니다. 특히 프리미엄 기능 및 부실로의 비용은 특히 소규모 조직의 장애물이 될 수 있습니다. 비용 컴퓨터 및 평가 도구 사용이 권장됩니다. PAYG 청구서의 설립에는 Azure 구독 및 리소스 그룹에 대한 링크가 필요합니다.

데이터 준비 및 정보 아키텍처 (IA)

이것은 가장 중요한 성공 요인 중 하나입니다. AI 도구, 특히 Copilot의 효과는 SharePoint 및 Microsoft 365에서 기본 데이터의 품질, 조직 및 승인에 크게 의존합니다. 강력한 정보 아키텍처는 필수적입니다. 웹 사이트 및 허브 사이트의 명확한 구조, 메타 데이터 및 요소 유형, 논리적 폴더 구조 및 이름 컨벤션의 일관된 사용. 중복, 구식 또는 사소한 (빨간색) 데이터는 AI 결과에 영향을 줄 수 있으므로 식별하고 조정해야합니다. 결정적인 요소는 파일 허가의 검토 및 수정 및 Copilot과 같은 AI 도구가 널리 도입되기 전에 오버 셔링을 제거하는 것입니다. SAM (SharePoint Advanced Management) 및 Microsoft Purview와 같은 도구가 중심입니다. AI 자체는 또한 IA 표준화 된 메타 데이터의 모범 사례에 영향을 미칩니다. 자동화 된 태깅 프로세스 및 품질 관리가 더욱 중요 해지고 있습니다. 견고한 데이터 기반의 필요성은 충분히 강조 될 수 없습니다. AI는 기본 정보 위생을 대신 할 수는 없지만 필요합니다.

기술 구현 및 전문 지식

SharePoint Premium을 설정하려면 Azure에 연결, 컨텐츠 센터 설정 및 교육 사용자 정의 모델과 같은 구성 단계가 필요합니다. 이를 위해서는 기술 노하우가 필요하고 IT 전문가 또는 외부 파트너를 통합해야합니다. 관리자 및 사용자를위한 학습 곡선이 있습니다. 소규모를 시작하고 구체적이고 유망한 응용 프로그램을 식별하고 점차 솔루션을 출시하는 것이 좋습니다.

도전 및 제한

조직은 다음과 같은 잠재적 인 기술적 장애물을 알고 있어야합니다. B. 모델의 정확도 문제, 특정 파일 유형, 크기 또는 복잡한 레이아웃의 처리 한도, Copilot 답변의 불일치 또는 다양한 시스템의 통합의 복잡성.

변경 관리 및 채택

AI 도구의 도입은 작업 방법을 변경합니다. 성공적인 채택에는 타겟팅 사용자 교육, 도구의 이점과 한계를 통한 명확한 커뮤니케이션 및 내부 "챔피언"또는 승수의 설립이 필요합니다.

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윤리 및 데이터 보호 고려 사항

회사 컨텍스트에서 AI를 사용하면 사전에 해결되어야하는 중요한 윤리 및 데이터 보호 질문을 제기합니다.

편견과 공정성

AI 모델은 데이터로부터 학습하므로 기존 편견 (바이어스)을 흡수하고 강화할 수 있습니다. 이로 인해 차별적이거나 불공정 한 결과가 발생할 수 있습니다. 편견을 인식하고 최소화하려면 모델의 지속적인 모니터링 및 적응이 필요합니다. 생성 된 내용과 제안은 중립성과 포용성을 확인해야합니다.

데이터 보호 및 보안

Colepilot 프로세스와 같은 AI 시스템은 민감한 정보 또는 개인 정보를 포함하여 잠재적으로 많은 양의 회사 데이터입니다. 주요 위험은 잘못된 승인 (오버 공유) 또는 잘못된 구성으로 인해 민감한 데이터에 액세스 할 수없는 사용자가 보이지 않는 사용자를 만듭니다. 강력한 암호화, 엄격한 액세스 제어 및 데이터 보호 규정 (예 : GDPR/GDPR) 준수가 필수적입니다. Microsoft는 Copilot이 사용자 프롬프트 나 데이터를 공개 LLM을 훈련시키는 데 사용되는 것을 방지하는 상용 데이터 보호 측정을 사용한다고 강조합니다. 그럼에도 불구하고 조직은 자체 데이터 처리 지침을 정의하고 통신해야하며 특히 법적 제한된 데이터 (예 : Health Data/Phi, PII)를 신중하게 처리해야합니다.

투명성 및 책임

사용자는 AI 생성 답변이 어떻게 발생하는지 이해할 수 있어야합니다. LLM은 때때로 "환각", 즉 거짓이지만 설득력있는 정보를 구분하기 때문에 사용자가 결과를 비판적으로 확인하고 확인하는 것이 중요합니다. AI 결과 확인에 대한 명확한 사용 지침 및 책임이 필요합니다.

책임있는 원칙 ai

AI의 사용은 윤리적 원칙을 따라야합니다. 존중하고, 준수하며, 피해를 피하기 위해 신중합니다. AI 도구의 접근성 및 작업에 대한 잠재적 영향과 같은 측면을 고려해야합니다. 비판적 사고를 줄이는 AI에 대한 과도한 의존은 피해야합니다.

SharePoint에 AI를 도입하면 고유 한 이중성이 생성됩니다. 한편으로, 이러한 도구는 많은 양의 데이터를 액세스하고 처리함으로써 엄청난 효율성을 얻을 수 있습니다. 반면에, 이러한 기술은 데이터 보호 및 데이터 보안을위한 새로운 위험 변환기를 열어줍니다. 상황에 맞는 도움을 제공하기 위해 Copilot이 이메일, 채팅 및 문서에 액세스 할 수있는 능력은 또한 기본 권한이 잘못되거나 너무 광범위한 경우 민감한 정보를 의도하지 않은 공개의 위험을 초래합니다. 따라서 AI 도구의 구현은 분명한 윤리적 지침 및 거버넌스 프로세스의 확립뿐만 아니라 보안 및 데이터 보호 조치를 강화하는 데 필수적입니다. AI의 이점은 관련 위험이 적극적으로 관리되는 경우에만 책임감있게 구현할 수 있습니다.

Microsoft 365 및 AI : 트렌드, 도구 및 차세대 생산성

SharePoint에서 AI의 통합은 처음에만 있습니다. 미래의 발전은 다음과 같은 추세에 의해 형성되어야합니다.

더 깊고 넓은 AI 통합

AI 기능은 SharePoint, OneDrive, Teams 및 기타 Microsoft 365 서비스에서 훨씬 더 완벽하고 포괄적 인 통합 될 것으로 예상됩니다. AI는 컨텐츠 관리, 자동화 및 사용자 경험의 기초를 점점 더 형성 할 것입니다.

SharePoint 프리미엄의 추가 개발

Microsoft는 SharePoint Premium의 기능을 더욱 확장 할 것으로 예상됩니다. 비즈니스 문서 앱, 문서 허브, 파일 레벨 아카이브 및 M365 백업의 더 긴 유지 기간과 같은 기능이 로드맵에 있습니다. 컨텐츠 처리 및 정부의 핵심 기능도 추가로 개발되었습니다 (예 : B. 기밀 및 스토리지 이름을 설정하기위한 새로운 AI 규칙을 통해.

Copilot의 개선

Copilot은보다 지능적이고 더 잘 통합 될 것으로 예상되며 (예 : 에이전트의 Viva 연결 카드 표시)보다 복잡한 작업 및 결론과 관련하여 잠재적으로 가능합니다. 언어 상호 작용의 개선도 예상됩니다.

최적의 저자 경험

SharePoint에서 컨텐츠 생성은 AI에 의해 더 단순화됩니다. B. AI 기반 측면 생성을 통해 측면 섹션에 대한 설계 제안,보다 유연한 레이아웃 (12 열 그리드), 페이지에 대한 실시간 공동 저자 및 테이블 처리를위한 개선 된 도구.

거버넌스에 대한 지속적인 초점

증가하는 데이터의 양과 AI 사용 증가를 고려하여 Microsoft는 AI 시대의 액세스, 수명주기 및 준수를 관리하는 도구를 계속 개발하고 개선 할 것으로 예상됩니다.

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권장 사항 : SharePoint에서 AI의 효율성 및 지식 관리 증가

인공 지능의 통합은 Microsoft SharePoint의 전환점입니다. 이 플랫폼은 순수한 문서 저장을위한 시스템에서 컨텐츠 관리, 협업 및 지식 찾기를위한 지능형 환경에 이르기까지 개발됩니다. Microsoft의 기본 솔루션, 무엇보다 SharePoint Premium (Syntex의 추가 개발) 및 Microsoft 365 Copilot은 프로세스 자동화를위한 도구, 사용자의 검색 및 지원 개선을위한 도구를 개발하더라도 강력합니다. 이들은 전문화 된 제 3 자 솔루션으로 보완됩니다. 전략적 가치는 효율성이 상당히 높아지고, 지식 액세스 개선, 자동 준수 및 잠재적으로 높은 비용 절감 효과가 있습니다.

이러한 잠재력을 성공적으로 높이기 위해서는 전략적 계획과 신중한 구현이 필수적입니다. 분석을 기반으로 다음 핵심 권장 사항 결과가 발생합니다.

요구 분석 및 응용 프로그램의 우선 순위를 정합니다

자신을 위해 AI 솔루션을 소개하지 마십시오. 비효율적 인 문서 처리, 열악한 검색 결과, 규정 준수 격차 또는 지식 사일로스가 측정 가능한 부가 가치를 제공 할 수있는 구체적인 비즈니스 과제를 식별하십시오. 예상 투자 수익률 (ROI) 및 전략적 중요성에 따라 응용 프로그램의 우선 순위를 정합니다.

데이터 거버넌스를 기초로 설정하십시오

이것은 가장 중요한 전제 조건입니다. Copilot 또는 광범위한 프리미엄 기능과 같은 AI 도구를 출시하기 전에 데이터베이스 정리에 시간과 리소스를 투자, 정보 아키텍처 최적화 및 권한 및 오버 쇼핑 문제의 개조. SharePoint Advanced Management (SAM) 및 Microsoft Purview의 도구를 사용하십시오. 견고한 거버넌스는 선택 사항이 아니라 AI의 효과적이고 안전한 사용의 기초입니다.

기본 대 타사 솔루션의 무게

Microsoft 365 내의 컨텐츠 처리 영역 및 일반 AI 지원 영역에서 핵심 요구 사항에 대한 심층적 인 통합으로 인해 기본 솔루션 SharePoint Premium 및 Copilot을 평가하십시오. 기본 제안에 적용되지 않는 구체적이고 우선 순위 틈새 요구 사항이 있거나 기존의 제 3 자 솔루션에 강한 투자가 이루어 졌는지 여부를 고려하십시오. 통합 깊이, 기능 전문화, 비용 및 유지 보수 노력과 관련하여 상충 관계를 고려하십시오.

작게 시작하고 반복을 진행하십시오

선택된 응용 프로그램 또는 부서의 파일럿 프로젝트를 시작하십시오. 효과를 추정하기 위해 가능한 경우 (예 : 자동 표시 가이드 라인) 시뮬레이션 모드를 사용하십시오. 광범위한 소개를 계획하기 전에 결과와 ROI를 측정하고 모델과 프로세스를 개선하십시오. 현실적인 기대를 설정하기 위해 현재 기술과 AI 도구의 한계를 명확하게 전달하십시오.

사전 라이센스 및 윤리

가족은 SharePoint Premium의 하이브리드 라이센스 모델과 Copilot의 비용 구조에 익숙해집니다. PAYG 서비스에 필요한 예산을 고려하십시오. 데이터 보호, 편견 회피 및 결과를 확인해야 할 필요성과 같은 측면을 해결하는 AI 도구에 대한 명확한 윤리 지침 및 사용 지침을 개발하십시오. 사용자 교육 및 변경 관리 조치를 계획하십시오.

결론적으로, AI의 통합은 SharePoint의 미래 부가 가치에 매우 중요하다는 것을 언급 할 수 있습니다. 기술적 가능성과 견고한 거버넌스 관행 및 윤리적 고려 사항을 결합한 전략적, 잘 통제되고 반복적 인 접근 방식은 중요한 장점을 실현하고 동시에 내재 된 위험을 관리하는 열쇠입니다.

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