자주 묻는 질문에 대한 답변은 다음과 같습니다. 회사 내 인공 지능 – 사내 개발 또는 기성 솔루션? | AI 전략

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출판 : 2024 년 9 월 4 일 / 업데이트 : 2024 년 9 월 4 일 - 저자 : Konrad Wolfenstein

회사 내 인공지능 – 자체 개발인가 아니면 기성 솔루션인가? – 이미지 : Xpert.Digital

🤖 현대 기업 세계에서 AI의 역할: 맞춤형인가, 표준인가?

📊 결정적인 경쟁 요소인 데이터

인공지능(AI)을 운영 프로세스에 통합하는 것이 점점 더 결정적인 경쟁 요소가 되고 있습니다. 그러나 많은 기업은 특정 회사 목표를 달성하기 위해 맞춤형 AI 모델을 개발해야 하는가, 아니면 직접 사용할 수 있는 범용 AI 모델이 이미 존재하는가라는 질문에 직면합니다.

이 질문에 대한 일반적인 대답은 적용 분야에 따라 크게 달라지기 때문입니다. 많은 경우, 데이터 분석이나 언어 처리의 표준 애플리케이션과 같은 기성 AI 솔루션은 빠르고 비용 효율적인 시작을 제공합니다. 특히 고객 지원이나 마케팅과 같은 영역에서는 사전 훈련된 알고리즘 덕분에 안정적이고 효율적으로 작동하는 검증된 AI 모델이 이미 구축되었습니다.

그러나 표준화된 솔루션은 매우 구체적인 회사 요구 사항에 관해서는 한계에 도달합니다. 물류를 예로 들어 보겠습니다. 여기에서 회사의 개별 프로세스, 데이터 및 요구 사항을 기반으로 한 맞춤형 AI 모델은 상당한 부가가치를 제공할 수 있습니다. 표준 모델은 운영 프로세스의 복잡성, 계절적 변동 또는 산업별 과제를 설명하지 못할 수도 있습니다.

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📈 AI 구현의 핵심인 데이터

자체 AI 모델을 개발하려면 회사가 올바른 데이터를 제공해야 합니다. 광범위한 데이터 세트를 사용한 훈련을 통해 AI 모델이 더욱 강력해지기 때문입니다. 이 데이터는 내부 시스템, 프로세스 및 가능한 경우 외부 소스에서 가져와야 합니다. 기업은 어떤 데이터를 사용할 수 있는지, 그리고 해당 데이터가 AI 모델을 안정적으로 훈련하기에 충분한 품질인지 명확하게 밝혀야 합니다.

일반적인 예는 물류의 완전 자동화입니다. AI 모델은 배송 시간, 재고 수준, 배송 경로에 대한 과거 데이터를 알아야 할 뿐만 아니라 배송 병목 현상이나 지연과 같은 예상치 못한 이벤트에 실시간으로 대응할 수 있어야 합니다. 따라서 기업은 상품 관리 시스템, 교통 정보, 고객 데이터베이스 등 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 처리해야 합니다.

이 데이터를 사용하려면 기업은 이 정보를 수집, 분석 및 사용하여 AI 모델을 교육할 수 있는 최신 데이터 시스템에 투자해야 하는 경우가 많습니다. 데이터 품질이 좋을수록 AI는 더욱 정확하고 강력해집니다.

🚚 물류 분야의 AI 언어 모델 활용

또 다른 포인트는 물류와 같은 특정 애플리케이션에 AI 언어 모델을 사용하는 것입니다. AI 언어 모델이 실제로 물류 프로세스를 자동화하는 데 도움이 될 수 있습니까? 대답은 다음과 같습니다. 하지만 특정 상황에서만 가능합니다.

GPT와 같은 언어 모델을 사용하면 자연어를 이해하고 생성할 수 있으며 이는 특히 의사소통 분야에서 유용합니다. 예를 들어 물류 분야에서 언어 모델은 고객 문의에 자동으로 응답하거나 재고 및 배송에 대한 보고서를 효율적으로 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 운송 경로 제어 또는 재고 수준 최적화와 같은 실제 프로세스 자동화에는 다른 유형의 데이터 모델을 기반으로 하는 특수 알고리즘이 필요합니다.

흔히 저지르는 실수는 GPT와 같은 언어 모델이 회사의 모든 업무를 대신할 수 있다고 믿는 것입니다. 언어 모델은 텍스트 기반 작업을 처리하는 데는 탁월하지만 매우 복잡한 물류 프로세스를 자율적으로 제어하는 데는 적합하지 않습니다. 이를 위해서는 프로세스 최적화, 기계 학습 및 예측 분석을 위해 특별히 설계된 추가 AI 모델이 필요합니다.

🔍 기업을 위한 중요한 고려사항

맞춤형 AI 모델과 기성 솔루션 중 어느 것이 더 나은 선택인지 결정할 때 기업은 다양한 요소를 고려해야 합니다. 첫째: 회사 프로세스는 얼마나 복잡하며 어떤 요구 사항이 있습니까? 둘째, 모델을 훈련하는 데 사용할 수 있는 충분하고 고품질의 데이터가 있습니까? 셋째: 특정 요구 사항을 이미 충족할 수 있는 AI 솔루션이 이미 시장에 나와 있습니까?

다양한 산업 분야에 특화된 솔루션을 제공하는 AI 제공업체가 점점 늘어나고 있습니다. 이러한 사전 훈련된 모델은 미세한 조정과 추가 데이터를 통해 회사에 적용할 수 있는 견고한 기반을 형성할 수 있는 경우가 많습니다. 이는 완전히 새로운 AI 모델을 개발하는 것보다 시간과 비용을 절약해줍니다.

그러나 기업은 그러한 결정이 미치는 장기적인 영향도 고려해야 합니다. 맞춤형 AI 모델은 일반적으로 개인의 요구에 더 잘 대응할 수 있으며 지속적으로 개발되고 새로운 조건에 적응할 수 있으므로 더 큰 유연성을 제공하는 경우가 많습니다. 반면, 그러한 모델을 개발하고 유지하려면 재정적, 전문적 측면 모두에서 상당한 자원이 필요합니다.

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새로운 AI 모델의 개발은 의심할 여지 없이 인공지능의 미래를 결정하는 중요한 요소입니다.

🏁 귀사에 적합한 AI 전략

많은 기업에게 인공 지능의 도입은 점점 더 디지털화되고 데이터 중심이 되는 세상에서 경쟁 우위를 확보할 수 있는 중요한 기회를 의미합니다. 그러나 맞춤형 AI 모델과 기성 솔루션 중 어느 것이 더 나은 선택인지에 대한 질문은 여러 요인에 따라 달라집니다.

프로세스 자동화가 우선시되는 물류 등의 분야에서는 기업별 데이터를 기반으로 한 특화된 AI 모델을 통해 효율성을 대폭 향상하고 비용을 절감할 수 있습니다. 고객 커뮤니케이션과 같은 다른 영역에서는 기성 언어 모델이 이미 요구 사항의 상당 부분을 처리할 수 있습니다.

결국, 회사 프로세스, 사용 가능한 데이터 및 장기적인 회사 전략에 대한 확실한 분석을 기반으로 정보에 입각한 결정을 내리는 것이 중요합니다. 인공지능의 이점을 최대한 활용하려는 기업은 맞춤형 솔루션의 가능성을 무시해서는 안 되며, 이미 시장에 나와 있는 솔루션을 주의 깊게 검토해야 합니다.

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