아직 조직에서 제너레이티브 AI를 구현하는 것을 고려하지 않았다면... 지금 바로 시작하세요! 💁🏻
예측에 따르면, 제너레이티브 AI 산업은 다음과 같이 설정될 것입니다 356억 달러 2030년까지 \. 🤯
상당한 시간과 비용을 절약하거나 인적 자원에 대한 의존성을 줄이는 등 체크리스트의 내용에 관계없이, 생성형 AI 모델은 이를 달성하도록 지원하여 더 큰 비즈니스 목표에 더 가까이 다가갈 수 있도록 도와줍니다. 🎯
자세히 알아보고 싶으신가요? 제너레이티브 AI의 세계와 그 활용 사례를 살펴보고 운영 효율성을 높일 수 있는 다양한 방법을 알아보세요. 지금 시작하세요! 💃🏻
제너레이티브 AI 구현하기: 60초 요약
- 잠재적 사용 사례 파악하기
- 프로토타이핑
- 개발
- 배포
- 구현의 잠재적 과제
- 팔로워가 따라야 할 최고의 실행 방식
제너레이티브 AI란?
생성형 인공 지능(또는 일반적으로 알려진 gen AI)은 자연어 처리(NLP), 기계 학습 기술 및 이미지 처리를 활용하여 기존 데이터의 기본 패턴을 식별하고 응답과 새로운 콘텐츠를 생성하는 AI 기술입니다.
예시를 들어보겠습니다.
온라인 비즈니스를 시작했다고 가정해 보겠습니다. 웹사이트, 전자상거래 스토어 등 모든 것이 설정되어 있습니다. 그런데 막상 판매를 시작하려고 할 때 제품 설명을 하나도 작성하지 않았다는 사실을 깨달았습니다. 😥
바로 이때 ChatGPT, Google Gemini, Claude 또는 Llama와 같은 생성 AI 모델이 유용합니다. 제품 이름, 기능, 가격 등 기본적인 입력 데이터만 있으면 됩니다. 이러한 도구는 몇 초 안에 노련한 카피라이터가 작성한 카피처럼 제품의 USP를 반영하는 매력적이고 SEO 친화적인 제품 설명을 생성합니다. ✍️
사실 '텍스트'가 전부는 아닙니다. 세대 AI 도구 는 오디오, 비디오, 이미지, 디자인, 소프트웨어 코드, 심지어 합성 데이터와 같은 다양한 콘텐츠를 생성할 수도 있습니다. 그리고 마술은 아닙니다. 🪄
제너레이티브 AI의 핵심은 세 가지 딥러닝 모델인 가변적 자동 인코더(VAE), 생성적 적대 신경망(GAN), 트랜스포머로 구동됩니다:
- 가변 자동 인코더(VAE): VAE는 이 세 가지 모델 중 가장 기본적인 모델입니다. 신경망을 사용하여 훈련 데이터를 더 간단한 양식으로 압축하여 패턴을 학습합니다. 그런 다음 이를 확장하여 새로운 데이터를 생성합니다
- 생성적 적대 신경망(GAN): GAN은 다용도로 사용할 수 있습니다. 실제 데이터로 훈련된 두 개의 신경망을 결합하여 오디오, 비디오, 이미지 등과 같은 매우 사실적인 콘텐츠를 생성합니다.
- 트랜스포머: 트랜스포머는 주로 자연어 작업에 사용됩니다. 대량의 텍스트 데이터를 처리하여 언어 패턴과 문맥을 학습하여 일관된 텍스트를 생성합니다
따라서 콘텐츠가 필요할 때 이 세 가지 구성 요소 중 하나가 마법을 부립니다! 🧙
📚 또한 읽어보세요 : ChatGPT 대 ClickUp
제너레이티브 AI의 주요 사용 사례
조직에서 제너레이티브 AI를 구현하는 데는 여러 가지 가능성이 있습니다.
콘텐츠 생성
거의 82%의 영업팀 전문가가 제너레이티브 AI 사용 를 사용하여 콘텐츠를 생성하고 있으며, 여러분도 그렇게 해야 합니다.
블로그나 기사 같은 긴 형식의 콘텐츠부터 제품 설명이나 소셜 미디어 카피와 같은 짧은 형식의 마케팅 자료까지, 제너레이티브 AI 솔루션은 자연어 처리 기능 덕분에 모든 종류의 서면 콘텐츠를 생성합니다.
그래픽 디자인
Stable Diffusion 및 Midjourney와 같은 생성형 AI 도구는 텍스트-이미지 생성의 장벽을 허물고 있습니다.
설명 텍스트를 프롬프트에 입력하면 이러한 도구가 어떻게 고유한 고품질 이미지를 처음부터 생성하는지 확인할 수 있습니다. 로고, 소셜 미디어 비주얼, 마케팅 캠페인용 포스터 및 기타 그래픽 요소를 즉시 제작할 수 있습니다.
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제품 개발
제품 개발에는 많은 노력이 필요한 작업이 몇 가지 있습니다.
Gen AI 도구는 이러한 작업의 대부분을 자동화합니다. 다양한 제품의 트렌드를 파악하거나 특정 제품의 성능에 대한 인사이트를 생성하려는 경우, 이러한 도구는 사용자의 노력을 보완합니다. 또한 새로운 제품 아이디어를 브레인스토밍하고 코드를 디버깅하는 데에도 도움이 됩니다.
고객 서비스
생성형 AI 기반 챗봇과 가상 비서가 고객 쿼리에 대해 즉각적이고 정확한 해결책을 제공합니다. 질문에 답하고, 일반적인 문제를 해결하고, 제품을 추천하므로 인간 상담원은 복잡한 문제와 고객 만족에 집중할 수 있습니다.
이를 통해 비즈니스는 더 빠르게 대응하고 고객 서비스와 만족도를 높일 수 있습니다.
자세히 보기 : 마케팅에 AI를 사용하는 방법 (사용 사례 및 도구)
성공적인 제너레이티브 AI 구현을 위한 단계
제너레이티브 AI 구현을 고려하고 계신가요? 아래 단계를 따르세요!
1단계: 문제 이해 및 잠재적 사용 사례 파악
제너레이티브 AI는 수십억 개의 구현 사례가 있습니다. 하지만 모든 작업에 이를 사용하면 작업이 단순해지기는커녕 오히려 복잡해집니다. 출력 불일치, 부정확성, 데이터 취약성과 같은 문제가 빠르게 확대됩니다.
따라서 이 기술로 해결하고자 하는 문제를 신중하게 선택하세요. 그런 다음, 생성 AI 구현이 효율성, 비용, 확장성에 큰 영향을 미치는 작업이나 운영을 목록화하고 우선순위를 정하세요.
전문가 팁: 제너레이티브 AI 모델을 처음 사용하는 경우 데이터 입력, 회의 일정, 달력 관리 등과 같이 위험도가 낮은 작업부터 먼저 자동화하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 기술에 익숙해지는 동시에 위험을 최소화할 수 있습니다. 또한 규모를 확장하면서 더 많은 구현을 탐색할 수 있습니다.
2단계: 프로토타이핑 단계
이제 식별된 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 AI 모델의 프로토타입을 만들어야 할 때입니다. 이 단계에는 세 가지 주요 단계가 있습니다:
#1: 데이터 수집
AI 모델을 만드는 첫 번째 단계는 데이터 수집, 즉 모델을 훈련하고 테스트하는 데 사용할 데이터를 수집하는 것입니다. 이 단계는 AI 모델이 출력을 생성할 패턴과 추세를 파악할 수 있도록 하기 때문에 매우 중요합니다.
따라서 소셜 미디어 플랫폼, 검색 엔진, 웹 페이지 또는 자체 회사 데이터가 될 수 있는 관련 데이터 소스를 파악하는 것부터 시작하세요. 이 작업이 완료되면 이들로부터 다양한 고품질의 정형 및 비정형 데이터를 수집하세요.
수집된 비순차적 및 순차적 데이터는 원시 데이터이므로, 생성 AI 모델의 전반적인 정확도와 효율성을 높이려면 추가 컨텍스트를 제공해야 합니다. 여기서 데이터 라벨링이 중요한 역할을 합니다.
데이터 라벨링이란 데이터에 컨텍스트 태그나 주석을 할당하는 것을 말합니다. 널리 사용되는 데이터 라벨링 기법으로는 크라우드소싱, 능동형 학습, 전이 학습 등이 있습니다.
#2: 데이터 전처리
생성 AI 모델에 입력하는 데이터가 일관되고 정확한지 확인하는 것이 중요합니다. 따라서 데이터 라벨링이 완료됨과 동시에 데이터를 전처리하여 일관성 있고, 노이즈가 없으며, 관련성이 있도록 하세요.
데이터를 전처리하려면 데이터 정리부터 시작하세요. 원시 데이터를 가져와서 누락된 값, 부정확한 값 또는 중복된 데이터를 제거합니다.
데이터 증강 및 토큰화 기술을 통해 데이터 크기, 다양성, 품질을 향상시킬 수도 있습니다.
그런 다음 전처리된 데이터를 세 가지 범주로 나눕니다: 학습, 검증, 테스트 세트. 학습 데이터 세트는 생성 AI 모델을 학습시키고, 검증 데이터 세트는 성능을 미세 조정하며, 테스트 데이터 세트는 최종 모델의 실행 가능성과 효과를 테스트하는 데 사용합니다.
#3: 적절한 알고리즘 선택
선택할 수 있는 AI 알고리즘의 범위는 매우 다양합니다. 그러나 가장 적합한 알고리즘을 선택하는 것은 결과물의 품질과 정확도에 영향을 미치기 때문에 매우 중요합니다.
따라서 데이터를 분리한 후에는 문제, 선택한 딥 러닝 프레임워크, 계산 요구 사항에 따라 최적의 알고리즘을 선택하세요.
또한 전처리된 데이터에 대한 성능을 평가하여 최대한의 적합성을 확보하세요.
알렌 뉴웰, 허버트 사이먼, 클리프 쇼가 1955년 말 최초의 진정한 인공 지능 프로그램인 논리 이론가를 발명했다는 사실을 알고 계셨나요?
3단계: 개발 단계
이 시점에서는 세대 AI 모델의 프로토타입이 준비되었을 것입니다. 이제 개발 단계로 이동하여 모델 구축을 시작하겠습니다. 이 단계가 완벽하게 실행되면, 효율적이고 견고하며 장기적으로 구현할 준비가 된 AI 모델을 만들 수 있습니다.
개발 단계에는 주로 다음이 포함됩니다:
- 적합한 데이터 저장소 옵션 선택
- 적합한 데이터 처리 프레임워크 선택
- 코드 설계 및 최적화
- 대량의 데이터 및 쿼리 요청을 처리하기 위한 클라우드 컴퓨팅 기술 구현
- 다양한 환경에서 데이터 및 코드 컨테이너화하기
- 데이터 캐싱 구현하기
이 단계에는 복잡하고 시간이 많이 소요되는 단계가 많기 때문에 잘못된 관리와 비효율성이 프로세스에 스며들기 쉽습니다. 하지만 ClickUp .
올인원 작업 관리 도구인 ClickUp에는 사용자와 팀이 생성 AI 모델을 구축하는 동안 효율성을 극대화할 수 있도록 지원하는 다양한 기능이 포함되어 있습니다. 다음은 그 중 몇 가지입니다:
ClickUp 작업
clickUp 작업으로 작은 노력으로 큰 프로젝트를 관리하세요 작은 노력으로 큰 프로젝트를 관리하세요
사용 ClickUp 작업 를 사용하여 모든 개발 작업을 완벽하게 관리하세요.
작업 진행 상황을 추적하고, 임무를 할당하고, 우선순위를 조정하고, 작업을 시각화하여 성공적으로 실행할 수 있습니다.
도움이 되는 방법:
- 맞춤형 알림을 활성화해 최신 정보를 받아보세요
- 일상적인 작업에 대한 반복 작업 설정
- 행동 중심의 커뮤니케이션을 위한 댓글 할당
ClickUp 보기
clickUp 보기에서 팀과 협업하여 일정을 놓치지 마세요
팀 협업 관리에 도움이 필요하세요? ClickUp 보기 가 솔루션입니다!
한 곳에서 15개 이상의 보기로 전체 워크플로우를 종합적으로 시각화하고 관리하세요. 목록, 테이블, 간트 차트, 달력 등 원하는 형식으로 프로젝트의 상태를 확인하여 팀의 노력을 효과적으로 조율하세요!
다른 장점
- 프로젝트의 필요에 맞게 레이아웃을 맞춤형으로 설정하세요
- 담당자, 우선순위 또는 상태별로 작업을 그룹화하세요
- 보기 유형 간에 손쉽게 전환하기
ClickUp 문서
clickUp Docs로 모든 것을 중앙 위치에서 공유하고, 요청하고, 제안하세요_
사용 ClickUp 문서 를 사용하여 팀과 협업하고 아이디어, 인사이트, 제안을 중앙에서 공유하여 피드백 루프를 최소화하세요.
중첩된 문서에 모든 세부 사항을 정리하여 차세대 AI 개발을 위한 최고의 지식 베이스로 활용하세요.
도움이 되는 방법:
- 실시간 팀 공동 편집 활성화
- 문서 버전을 추적하여 체계적인 업데이트 진행
- 풍부한 콘텐츠를 위한 멀티미디어 포함
- 보안이 연결된 링크를 통해 작업 공간 전체 또는 공개 공유
ClickUp 시간 추적
clickUp 시간 트래킹으로 팀의 생산성과 효율성을 항상 유지하세요_
모든 팀원의 기여도와 효율성을 면밀히 확인해보세요 ClickUp 시간 추적 .
이를 사용하여 작업에 소요된 시간을 추적하고, 예상 시간을 설정하고, 알림을 보내고, 생산성을 극대화하기 위한 보고서를 볼 수 있습니다.
도움이 되는 방법:
- 정확한 기록 관리를 위한 타임시트 생성
- 효율성 향상을 위한 기회 파악
- 통합 데이터를 위한 외부 도구와 동기화
ClickUp 대시보드
clickUp 대시보드로 전체 워크플로우를 시각화하고 인사이트를 확보하세요_
차세대 AI 개발에 참여하는 모든 팀의 전반적인 진행 상황을 확인할 수 있습니다 ClickUp 대시보드 .
일의 우선순위를 정하고, 생산성을 확인하고, 작업량을 관리하고, 인사이트를 얻고, 프로젝트 상태를 시각화할 수 있는 모든 기능을 손끝으로 간편하게 이용할 수 있습니다.
도움이 되는 방법:
- 사용자 지정 가능한 데이터 인사이트를 위한 위젯 추가
- 실시간으로 주요 성과 메트릭 추적
- 특정 메트릭에 집중하도록 데이터 필터링
4단계: 배포
만세! 모든 프로토타이핑과 개발이 끝나면, 마침내 AI 모델을 배포할 준비가 되었습니다. 이제 모델이 프로덕션 환경에 배포되어 직원 및/또는 고객이 사용할 수 있는 단계입니다
이제 직장에서 제너레이티브 AI를 구현할 수 있지만, 솔직히 말하자면 꽤 긴 과정입니다. 그렇다면 다음과 같이 더 간단하고 혁신적이며 쉽게 사용할 수 있는 솔루션을 선택하는 것은 어떨까요? ClickUp Brain ?
clickUp Brain으로 작업을 자동화하고 워크플로우에 효율성을 도입하세요 _
ClickUp의 강력한 제너레이티브 AI 솔루션인 Brain은 모든 자동화 요구 사항을 충족하는 최고의 도구입니다. 워크플로우에서 ClickUp Brain을 구현하는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다:
- 콘텐츠 작성 및 관리: 자동으로 개요를 생성하고, 콘텐츠 일정을 관리하고, 공동 작업자에게 태그를 지정하여 콘텐츠 제작을 간소화하세요 ✅
- 프로젝트 작업 할당: 스킬셋과 가용성에 따라 팀원에게 작업을 제안하고 역할을 자동 할당하여 시간 절약 ✅
- 문서 정리: 프로젝트, 팀 또는 날짜별로 문서를 자동 정렬하여 수동으로 정리하지 않고도 파일을 쉽게 찾을 수 있습니다 ✅
- 데이터 분석: 프로젝트 데이터를 분석하고 인사이트를 제공하여 의사결정을 지원합니다
- 작업 관리: 작업 및 관련 세부 정보를 생성, 업데이트 및 검색하고, 상태를 추적하고, 자동화 된 진행 상태 업데이트를 보냅니다
- 고객 지원 응답: FAQ에 대한 미리 준비된 답변을 제공하고, 쿼리를 적절한 팀원에게 라우팅하며, 지원 티켓을 효율적으로 기록 ✅
이뿐만 아니라 ClickUp Brain은 강력할 뿐만 아니라 사용과 접근도 쉽습니다. 실제로 ClickUp의 프로젝트 관리 플랫폼 내에 완전히 통합되어 있으므로 올인원 솔루션을 사용할 수 있습니다. 별도의 구현이 필요 없습니다!
📚 또한 읽어보세요 : 웹 사이트에 AI를 통합하는 방법 /AI
제너레이티브 AI가 비즈니스에 필수적인 이유
전략적 이니셔티브 강화부터 일상적인 업무 지원까지, 제너레이티브 AI 모델은 모든 용량에서 비즈니스 성장에 기여할 수 있습니다. 📶
다음은 몇 가지 장점입니다:
창의성 향상
수년간의 시행착오 끝에 마침내 탄탄한 크리에이티브 팀을 구성했다고 가정해 보세요. 하지만 그렇다고 해서 창의적인 블록이 없는 것은 아닐까요? 최선의 노력을 기울인 후에도 크리에이티브 슬럼프에 부딪히는 날이 있을 것입니다. 🤕
크리에이티브 시스템에 제너레이티브 AI를 통합하면 실패 없는 백업 시스템이 제공됩니다. 신경망과 고급 알고리즘 덕분에 이러한 제너레이티브 AI 모델은 새로운 아이디어를 브레인스토밍하고, 불완전한 아이디어를 확장하며, 글, 시각, 오디오 등 새로운 콘텐츠를 처음부터 다시 제작할 수 있도록 도와줍니다. ✨
초개인화
제너레이티브 AI 모델이 존재하기 전에는 검색 엔진이 모든 것을 해결해 주었습니다. 그러나 이 두 가지를 차별화하는 가장 큰 요소는 개인화의 정도입니다.
다음 휴가를 위한 추천을 원한다고 가정해 봅시다. Google은 몇 가지 인기 있는 장소를 추천하지만, 생성형 AI 도구는 사용자의 선호도, 예산, 과거 여행 기록과 같은 세부 정보를 분석하여 맞춤형 추천을 제공합니다.
비즈니스에서 이를 활용할 수 있는 방법이 얼마나 많은지 상상해 보세요. 모든 고객 상호작용의 품질을 개선하는 것부터 확장 가능한 맞춤형 상품과 서비스를 고안하는 것까지, 제너레이티브 AI를 활용하면 한계가 없습니다! 🦸
더 나은 의사 결정
비즈니스가 지속적으로 혁신하고 성장하기 위해서는 제품 및 성과 데이터 분석이 필수적입니다. 하지만 모든 비즈니스, 특히 소규모 비즈니스에서 데이터 분석을 위한 전담 팀을 구성하는 것은 불가능합니다. 그 중간 지점은? 바로 제너레이티브 AI입니다!
수천 개의 다층 신경망을 통해 이러한 AI 모델은 방대한 데이터를 해석하고 분석하여 노련한 분석가와 연구원만이 할 수 있는 추세, 패턴, 상관관계를 파악할 수 있습니다. 이를 통해 비즈니스는 실행 가능한 인사이트를 제공함으로써 정보에 입각한 의사 결정을 내리고 전략을 강화할 수 있습니다. 🤩
고객 서비스 개선
선물과 할인도 좋습니다. 하지만 지속적인 고객 만족을 원한다면 쿼리 해결에 타협해서는 안 됩니다 90%의 고객이 동의 .
그러나 허용 가능한 시간 내에 쿼리를 정확하게 해결하려면 많은 노력과 조정이 필요합니다. 따라서 매우 효율적인 고객 서비스 프레임워크가 필요합니다 중앙 집중식 지식창고 그리고 신속하고 반응이 빠른 팀.
이러한 점에서 제너레이티브 AI는 비용 효율적인 솔루션입니다. AI 챗봇과 가상 비서가 쿼리를 이해하고 지식창고에서 관련 해결책을 제공할 수 있습니다.
또한 이 기술은 다운타임 없이 연중무휴로 작동할 수 있으므로 항상 고객에 대응할 수 있습니다. 또한 쿼리 해결 속도가 빨라져 고객 만족도를 더욱 높일 수 있습니다
효율성 향상
평균적인 직원의 업무 시간 50% 이상 의 근무 시간 중 데이터 입력, 문서 생성 등과 같은 반복적인 작업을 수행합니다.
이 수치가 여러분의 인력을 떠올리게 한다면 경각심을 가져야 합니다. 그 이유는 다음과 같습니다:
이러한 작업에는 전문적인 기술이나 지식이 필요하지 않습니다. 직원들이 이러한 업무에 계속 묶여 있다면, 인간의 전문성이 필수적으로 요구되는 업무를 수행하는 데 활용할 수 있는 잠재력을 낭비하고 있는 것입니다. 결국 이는 조직이 운영 효율성을 달성하지 못하는 주요 원인이 됩니다.
하지만 제너레이티브 AI를 구현하면 이를 방지할 수 있습니다. 제너레이티브 AI 기능을 사용하면 인력의 생산성을 떨어뜨리는 모든 반복 작업을 자동화하여 인적 자원을 활용하고 조직의 효율성을 극대화할 수 있습니다.
이뿐만이 아닙니다. ClickUp과 같은 도구는 이 이니셔티브를 한 단계 더 발전시킵니다. 🥳
clickUp 자동화를 사용하여 AI 자동화 관리 및 맞춤형 자동화 생성하기_
와 ClickUp 자동화 를 사용하면 프로젝트 관리, 마케팅 또는 기타 비즈니스 기능과 관련된 모든 AI 자동화를 한 곳에서 손쉽게 관리할 수 있습니다.
또한 ClickUp은 작업을 할당하고, 댓글을 게시하고, 모든 자동화된 작업의 상태를 종합적으로 추적할 수 있도록 미리 디자인된 다양한 자동화 템플릿에 액세스할 수 있는 기능을 제공합니다. 🏆
확장성
성장하는 조직이 직면하는 일반적인 문제는 확장성입니다. 어떻게 하면 효율성을 잃지 않고 성장할 수 있을까요? 해답은 바로 제너레이티브 AI에 있습니다.
AI 모델은 프로세스를 자동화하고 데이터로부터 인사이트를 개선하여 비용 증가 없이 비즈니스를 성장시킬 수 있도록 도와줍니다. 또한, ClickUp과 같은 AI 도구는 변화하는 요구사항에 맞춰 확장 및 축소할 수 있습니다.
자세히 보기 : 시간 관리를위한 AI: 스마트 시간 계획을위한 사용 사례 및 도구
제너레이티브 AI 구현의 과제
네, 제너레이티브 AI 모델은 비즈니스를 혁신할 수 있습니다.... 하지만 그만큼의 결함도 존재합니다.
따라서 조직에서 제너레이티브 AI 또는 AI 모델을 사용해 본 적이 없는 경우, 시작하기 전에 고려해야 할 몇 가지 주요 고려 사항이 있습니다:
데이터 품질 저하 - 불량한 데이터 품질
제너레이티브 AI 모델은 대량의 학습 데이터 세트를 활용하여 콘텐츠를 생성합니다. AI 모델 응답의 품질과 정확성은 이 학습 데이터의 품질에 따라 달라집니다.
윤리적 문제
조직에서 AI를 사용하면 투명성과 오용 가능성에 대한 우려가 제기될 수 있습니다. AI의 책임 있는 사용에 대한 명확한 가이드라인이 없다면 조직은 불신과 윤리적 문제에 직면할 수 있습니다.
프라이버시 및 보안
생성형 AI 모델은 개인, 금융, 의료, 행동, 사용자 생성 데이터 등 방대하고 다양한 데이터 세트에 의존합니다. 이러한 높은 수준의 데이터 사용은 무단 액세스 및 데이터 유출과 같은 위험에 취약하게 만들며 심각한 데이터 프라이버시 및 보안 문제를 야기합니다.
편견의 가능성
생성형 AI 알고리즘을 학습시키기 위해서는 고품질의 학습 데이터를 확보하는 것이 중요합니다.
성별, 문화, 인종 등 어떤 종류의 편견이 반영된 경우 이러한 모델에서 생성된 결과물도 마찬가지입니다.
재미있는 사실: 2023년이면 applause에서 실시한 설문 조사 에서 실시한 설문조사에 따르면, 응답자의 약 47%가 제너레이티브 AI 서비스에 대한 사용자 경험에 대한 인사이트를 얻기 위해 편향된 데이터 출력을 받았다고 답했습니다! 🤔
정확성 손실
제너레이티브 AI 모델을 사용할 때, 출력물에 오류가 없도록 하려면 입력 데이터가 상세하고 정확한지 확인해야 합니다. 즉, AI가 생성한 콘텐츠는 여전히 오류가 있을 수 있으므로 신뢰할 수 없는 것으로 간주되어 사람의 감독이 필요한 경우가 많습니다.
제네레이티브 AI 구현을 위한 최고의 실행 방식
이제 제너레이티브 AI 구현과 관련된 잠재적인 단점에 대해 알게 되었으니, 이를 극복하기 위한 몇 가지 팁을 소개합니다 업무 생산성 향상 효율성을 높여보세요:
데이터 보안 우선순위 지정 ✅
모든 비즈니스 프로세스에 제너레이티브 AI를 구현하면 데이터 프라이버시 및 보안에 대한 우려를 불러일으킬 수 있습니다.
이를 방지하려면 강력한 보안 프로토콜을 시행하세요. 데이터 암호화, 데이터 익명화, 액세스 제한과 같은 조치를 시행하세요. GDPR 및 HIPPAA와 같은 데이터 보안 표준을 준수하도록 장려하세요.
이러한 조치는 사이버 보안 침해로부터 귀사와 귀사의 고객을 보호하는 동시에 사용자의 신뢰를 향상시킵니다.
인적 감독을 위한 플랜 ✅
앞서 말했듯이, 모든 생성 AI 솔루션의 출력 품질은 학습 데이터의 품질과 정확도에 따라 결정됩니다.
이를 방지하려면 항상 우수한 품질의 데이터로 생성 AI 모델을 학습시키는 것이 가장 좋지만, 이 과정에는 시간과 기술 전문 지식이 필요합니다.
다행히도 사람이 직접 감독하도록 플랜을 세우는 것이 더 쉽고 비교적 빠르게 결과물의 품질을 보장할 수 있는 방법입니다. 제너레이티브 AI 모델에서 생성된 모든 것을 구현하기 전에 철저히 검토해야 합니다.
작은 것부터 시작하세요 ✅
한도 내에서 구현을 시작하고 충분한 개념 증명을 확보한 후 점진적으로 확장하세요.
우선 데이터 입력, 문서 스캔, 특정 이메일 응답(예: 부재중 이메일), 주문 추적, 기본적인 FAQ 답변 등과 같이 세심한 주의가 필요하지 않은 반복 작업을 자동화할 수 있습니다.
프로세스가 이러한 변화에 적응하면 더 복잡한 작업을 확장하고 자동화하여 Gen AI의 잠재력을 최대한 활용하세요.
투명한 AI 로드맵과 정책을 마련하세요 ✅
AI 구현을 위한 비즈니스 목표를 정의하고 이를 모든 관련 이해관계자와 공유하세요. AI 개발 및 배포를 위한 명확한 가이드라인을 개발하고 직원들에게 책임감 있는 AI 사용에 대해 교육하세요.
설명 가능한 AI를 도입하여 신뢰를 구축하세요. 또한 AI 이니셔티브의 영향을 지속적으로 평가하고 필요에 따라 전략을 조정하세요.
자세히 보기 : 일반적인 AI 과제를 극복하는 방법
제너레이티브 AI의 미래 동향
제너레이티브 AI는 지속적으로 개선되고 빠른 속도로 진화하고 있는 강력한 기술입니다. 향후 몇 년 동안 제너레이티브 AI 환경에서 기대할 수 있는 몇 가지 트렌드와 가능성을 소개합니다.
멀티모달 AI의 향상
현재 제너레이티브 AI 모델은 한 번에 하나의 모달 창(쉽게 말해 텍스트, 오디오, 이미지 등과 같은 데이터 유형)의 정보만 이해합니다.
하지만 앞으로는 AI가 여러 모달 창을 동시에 처리하고 이해할 수 있게 될 것입니다. 이는 특히 복잡한 작업을 수행할 수 있는 능력을 향상시켜 더 많은 AI 기반 프로젝트를 장려할 것입니다.
소규모 LLM의 성장
오늘날 대부분의 대규모 언어 모델(LLM)에는 수십억 개의 매개변수가 포함되어 있습니다. 이를 통해 다양한 언어를 이해하고 생성할 수 있지만, 생성 AI 모델은 비용이 많이 들고 복잡해져 소규모 팀에서는 사용할 수 없습니다.
따라서 생성 AI 개발 회사는 비용 효율적이고 단순하면서도 유사한 작업을 처리할 수 있는 소규모 LLM을 만드는 데 집중할 것입니다.
자세히 보기 : 소프트웨어 팀을 위한 ClickUp Brain의 강력한 기능 활용하기
더 나은 개인화
생성형 AI는 개인화된 결과를 생성하지만 그 범위는 매우 제한적입니다. 기껏해야 사용자 선호도나 고객 행동과 같은 일반적인 패턴을 기반으로 맞춤형 응답을 생성할 뿐입니다.
하지만 앞으로는 이러한 모델이 개인의 행동, 선호도, 상호작용에 대한 보다 세분화된 데이터를 분석하여 훨씬 더 미묘한 개인별 맞춤화를 제공할 수 있게 될 것입니다.
윤리 개선
차세대 AI 혁신은 기술의 핵심적인 윤리적 문제를 해결할 수 있을 것입니다.
편향성 및 데이터 프라이버시와 같은 문제는 더 쉽게 예방할 수 있을 것입니다. 연구자들은 합성 데이터를 활용하여 개인 데이터 침해의 위험을 줄이고 학습 데이터 세트를 필터링하여 편견을 보다 효과적으로 최소화할 수 있을 것으로 예상됩니다.
통합 AI 활용하기
제너레이티브 AI는 운영 효율성을 높이는 놀라운 솔루션으로 부상했습니다. 이 AI 기술을 통해 비즈니스 프로세스를 최적화하고 성장을 훨씬 쉽게 가속화할 수 있습니다. 실제로 이 스페이스에서 예상되는 획기적인 미래 혁신을 고려할 때, 제너레이티브 AI 솔루션으로 전환하는 것은 유망한 단계입니다.
그러나 일부 비즈니스에서만 구현이 가능할 수 있습니다. 프로세스의 복잡한 특성과 필요한 전문 지식과 시간을 고려할 때, 리소스가 한정된 팀은 제너레이티브 AI 기술을 활용하는 데 도움이 필요할 수 있습니다.
바로 이때 ClickUp의 다목적 업무 관리 플랫폼이 유용합니다. 번거로운 제너레이티브 AI 개발 및 구현 프로세스 대신 ClickUp을 도입하세요. 기본 제공되는 AI 도구 ClickUp Brain을 비롯한 사용하기 쉬운 기능을 통해 그 이상의 효율성을 보장할 수 있습니다. ClickUp 계정 가입하기 에 가입하고 AI가 작동하는 모습을 직접 확인하세요.