더 스마트한 자동화를 위한 AI 오케스트레이션을 마스터하는 방법

AI 도구만으로는 더 스마트한 자동화를 보장할 수 없습니다. 여러 AI 시스템을 사용하는 비즈니스의 경우, 연결되지 않은 워크플로우, 단편화된 데이터, 비효율성에 직면할 가능성이 큽니다. 이것이 바로 AI 오케스트레이션이 중요한 이유입니다.

그러나 AI 오케스트레이션이란 정확히 무엇이며, 어떻게 하면 비즈니스의 자동화를 더 스마트하게 할 수 있을까요?

기본부터 시작해 보겠습니다.

AI 오케스트레이션이란 무엇인가요?

AI 오케스트레이션을 오케스트라를 이끄는 지휘자로 생각하십시오. 각 AI 시스템 또는 도구는 다른 시스템과 조화롭게 일할 때 최고의 성능을 발휘합니다. AI 오케스트레이션은 모든 구성 요소가 효과적으로 협업하도록 보장하여 고립된 AI 애플리케이션에서 흔히 발생하는 비효율성을 제거합니다.

단편적인 프로세스를 만들어 내는 독립형 솔루션 대신, AI 오케스트레이션 플랫폼은 워크플로우, 데이터, 리소스를 통합합니다. 이러한 통합은 통일되고 효율적이며 확장 가능한 생태계를 만들어 냅니다.

AI 오케스트레이션은 실제로 어떻게 작동할까요?

마케팅 팀이 여러 AI 기반 도구를 사용한다고 상상해 보세요. 하나는 고객 세분화를, 다른 하나는 이메일 자동화를, 그리고 세 번째는 사용자 행동을 분석합니다. 이러한 도구는 조율되지 않으면 독립적으로 작동합니다.

이러한 단절은 팀이 도구 간을 전환하고 통찰력을 수동으로 결합하는 데 귀중한 시간을 낭비하게 된다는 것을 의미합니다. 그러나 AI 오케스트레이션을 사용하면 이러한 모든 작업이 동기화되어 실행됩니다.

AI 오케스트레이션 도구와 전통적인 AI 애플리케이션의 차이점

AI 오케스트레이션이 비즈니스에 중요한 이유는 무엇입니까?

AI 오케스트레이션을 마스터함으로써, 전략적으로 인공지능을 활용할 수 있는 위치에 있게 됩니다. 고립된 AI 모델을 관리하거나 여러 도구를 수동으로 조정하는 대신, 비즈니스는 복잡한 프로세스를 자동으로 간소화하고, 지능적으로 자원을 할당하며, 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다. 효율성, 확장성, 경쟁 우위를 잠금 해제할 수 있습니다.

AI 오케스트레이션의 핵심 구성 요소

AI 오케스트레이션을 이해하려면 핵심 구성 요소를 분석해야 합니다. 이러한 요소들이 함께 작용하여 AI 시스템이 원활하게 작동하고, 동적으로 적응하며, 의미 있는 통찰력을 생성하도록 합니다.

각 키 구성 요소에 대해 알아야 할 사항은 다음과 같습니다.

1. AI 에이전트

AI 에이전트는 특정 AI 작업을 담당하는 특수화된 모듈 또는 도구입니다. 이들은 오케스트레이션 프로세스 내에서 독립적으로 상호 작용하며, 워크플로우를 효과적으로 관리하기 위해 자율적으로 의사 결정을 내립니다.

예시 시나리오:

만약 여러분의 회사가 온라인 트랜잭션을 처리한다면, 한 AI 에이전트는 사기 패턴을 감지하고, 다른 에이전트는 구매 행동을 예측할 수 있습니다. 오케스트레이션을 통해 이러한 에이전트들이 자동으로 상호 작용할 수 있으므로, 수동 개입 없이 실시간으로 사기를 방지할 수 있습니다.

2. 데이터 파이프라인

데이터 파이프라인은 AI 오케스트레이션 플랫폼의 근간을 형성합니다. 이 파이프라인은 원시 데이터를 다른 AI 응용 프로그램 간에 원활하게 이동시켜 원활한 데이터 통합을 보장합니다. 잘 관리된 데이터 파이프라인은 병목 현상을 제거하여 AI 모델이 필요할 때 항상 정확한 데이터를 사용할 수 있도록 보장합니다.

3. 오케스트레이션 레이어

오케스트레이션 레이어는 AI 에이전트, 컴퓨팅 리소스, 데이터 파이프라인 간의 상호 작용을 조정합니다. 워크플로우에 따라 리소스를 모니터링하고 동적으로 조정하여 효율적인 리소스 할당과 성능 최적화를 보장합니다.

이 계층은 실시간으로 모든 활동을 감독하고, 컴퓨팅 자원을 동적으로 재할당하는 컨트롤 타워와 같은 역할을 합니다.

4. 머신 러닝 모델

머신 러닝 모델은 AI 오케스트레이션의 필수 구성 요소입니다. 이 모델들은 대규모 데이터 세트에서 지속적으로 학습하여 패턴을 식별하고 결과를 예측합니다.

효과적인 AI 오케스트레이션 플랫폼은 여러 AI 모델을 지원하여 각 모델이 비즈니스 목표에 최적으로 기여할 수 있도록 합니다.

4. 자동화 및 자원 할당

자동화는 AI 오케스트레이션의 핵심입니다. 자동화는 사용량이 많은 기간 동안 컴퓨팅 자원을 확장하거나 수요가 적은 기간 동안 자원을 재할당하는 등 실시간 요구에 따라 자원을 동적으로 조정합니다.

복잡한 워크플로우를 자동화함으로써 팀은 시간을 절약하고 전략적인 작업에 집중할 수 있습니다.

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5. 보안 및 규정 준수 프로토콜

AI 오케스트레이션에서 보안은 매우 중요합니다. 민감한 데이터를 보호하고 규정을 준수하기 위해 강력한 보안 프로토콜을 구현하십시오. 정기적인 보안 감사와 강력한 보안 조치는 AI 생태계를 보호하고 통합된 모든 시스템에서 데이터의 보안을 유지하는 데 도움이 됩니다.

5. 중앙 집중식 관리 및 협업

AI 오케스트레이션 플랫폼 내에서 중앙 집중식 관리를 통해 모든 AI 작업에 대한 명확한 가시성을 확보할 수 있습니다. 데이터 과학자, IT 전문가, 비즈니스 리더를 포함한 팀원들은 손쉽게 협업하고, 실험을 추적하고, 성과를 모니터링하고, 관련 정보를 공유할 수 있습니다.

중앙 집중화는 의사 결정을 간소화하고 효과적인 협업을 촉진하여 귀중한 시간을 절약합니다.

이러한 핵심 구성 요소를 이해함으로써, AI 오케스트레이션의 힘을 최대한 활용할 수 있도록 조직을 설정할 수 있습니다. 이를 통해 더 스마트한 자동화가 가능해지고, 가시적이고 지속적인 비즈니스 가치를 창출할 수 있습니다.

AI 오케스트레이션의 장점

AI 오케스트레이션은 효율성을 높이고, 비용을 절감하며, 의사 결정을 개선합니다. 비즈니스가 불필요한 수동 개입 없이 자원 배분을 최적화하고, 워크플로우 오케스트레이션을 간소화하며, AI 응용 프로그램을 극대화할 수 있도록 도와줍니다.

1. 원활한 데이터 통합으로 더 빠른 의사 결정

AI 오케스트레이션은 AI 시스템 간의 데이터 흐름을 자동화함으로써 데이터 사일로를 제거합니다. 팀은 더 이상 정보를 수동으로 전송하거나 단편적인 통찰력으로 어려움을 겪을 필요가 없습니다.

이 결과는 다음과 같습니다.

2. 최적화된 자원 배분과 비용 절감

조율 없이 컴퓨팅 자원을 비효율적인 프로세스에 낭비하는 경우가 많습니다. AI 조율을 통해 수요에 따라 자원 할당을 최적화할 수 있습니다.

주요 이점:

3. 간소화된 AI 배포

여러 AI 모델을 수동으로 배포하는 것은 시간이 많이 걸리고 복잡합니다. AI 오케스트레이션은 이 과정을 자동화하여 비즈니스가 AI 이니셔티브를 효율적으로 확장할 수 있도록 합니다.

이것이 이르게 하는 것:

4. 보안 및 규정 준수 강화

민감한 데이터를 다루는 AI 시스템에는 강력한 보안 조치가 필요합니다. AI 오케스트레이션은 비즈니스가 워크플로우 전반에 걸쳐 강력한 보안 프로토콜을 구현할 수 있도록 도와줍니다.

보안상의 이점:

5. 팀 간 협업 강화

AI 오케스트레이션은 데이터 과학자, IT 전문가, 비즈니스 리더가 원활하게 협력할 수 있도록 해줍니다. Teams는 수동 추적 없이 AI 프로세스에 대한 완벽한 가시성을 확보할 수 있습니다.

이 기능은 다음을 개선합니다:

6. 미래 성장을 위한 확장 가능한 AI 애플리케이션

AI 오케스트레이션은 비즈니스가 AI 애플리케이션을 효율적으로 확장할 수 있도록 보장합니다. 대규모 데이터 세트를 처리하든 새로운 AI 모델을 통합하든, 오케스트레이션은 시스템의 적응성을 유지합니다.

AI 오케스트레이션을 활용함으로써, 비즈니스는 효율성을 높이고, AI 기반의 통찰력을 향상시키며, 진화하는 디지털 환경에서 앞서 나갈 수 있습니다.

AI 오케스트레이션 구현

잘 짜인 AI 오케스트레이션 전략은 AI 모델, 데이터 파이프라인, 자동화 도구가 원활하게 작동하도록 해줍니다. 체계적인 접근 방식이 없다면, 비즈니스는 연결되지 않은 워크플로우, 중복 작업, 비효율적인 자원 사용으로 어려움을 겪게 됩니다.

AI 오케스트레이션을 효과적으로 구현하는 방법은 다음과 같습니다.

1단계: 목표 정의 및 키 워크플로우 파악

성공적인 AI 오케스트레이션 설정은 명확한 비즈니스 목표에서 시작됩니다.

조직은 다음 사항을 평가해야 합니다.

예를 들어, AI 기반 고객 지원 자동화를 관리하는 팀은 챗봇, 감정 분석, 지원 티켓 워크플로우를 연결하는 오케스트레이션 시스템이 필요합니다. 적절한 오케스트레이션이 없다면, 이러한 시스템은 사일로에서 작동하게 되어 지연과 단편화된 고객 경험을 초래하게 됩니다.

Teams는 ClickUp 보기를 사용하여 키 워크플로우를 지도화하여, AI 기반 작업, 의존성, 진행 상황을 실시간으로 추적할 수 있는 구조화된 시각적 레이아웃을 만듭니다.

2단계: 기존 AI 인프라 평가

AI 오케스트레이션을 구현하기 전에, 비즈니스는 기존 시스템을 평가하여 부족한 부분을 파악해야 합니다.

철저한 검토는 다음 사항을 포함해야 합니다.

많은 경우, 조직들은 AI가 생성한 통찰력이 시스템 간에 이동하는 방식의 비효율성을 발견합니다. 수요 예측, 공급망 자동화, 가격 최적화를 위해 AI를 사용하는 소매업체는 이러한 모델이 실시간 데이터를 교환하는 대신 독립적으로 작동한다는 것을 발견할 수 있습니다.

문서를 중앙 집중화하고 인프라 평가를 추적하기 위해, 팀은 ClickUp Docs를 사용하여 AI 아키텍처, 워크플로우, 통합 지점에 대한 단일 소스를 만들 수 있습니다.

3단계: 적합한 AI 오케스트레이션 플랫폼 선택

AI 오케스트레이션 플랫폼을 선택하는 데는 여러 가지 요소가 영향을 미칩니다.

사기 탐지를 위해 AI를 구현하는 금융 기관은 실시간 트랜잭션 모니터링, 머신 러닝 모델, 경고 시스템을 원활하게 연결하는 오케스트레이션 플랫폼이 필요할 수 있습니다. 적절한 오케스트레이션 설정이 없으면 사기 탐지 지연으로 인해 위험 노출이 증가할 수 있습니다.

AI 오케스트레이션 플랫폼을 평가하는 팀은 ClickUp 통합 기능을 사용하여 플랫폼 기능과 통합 옵션을 추적할 수 있으며, AI 도구, 데이터 소스, 자동화 워크플로우 간의 원활한 연결을 보장할 수 있습니다.

4단계: 워크플로우 자동화 및 자원 배분 최적화

적절한 플랫폼을 선택한 다음, 다음 단계는 워크플로우를 자동화하고 자원 배분을 최적화하는 것입니다. 이렇게 하면 AI 작업이 불필요한 지연 없이 효율적으로 실행될 수 있습니다.

자동화를 개선하기 위해 비즈니스는 다음을 수행해야 합니다.

경로 최적화와 재고 관리를 위해 AI를 사용하는 물류 회사는 수요에 따라 컴퓨팅 자원을 동적으로 조정하는 오케스트레이션 설정의 이점을 누릴 수 있습니다. 성수기에는 시스템이 자동으로 처리 능력을 확장하여 속도 저하를 방지합니다.

AI 워크플로우 자동화를 담당하는 팀은 ClickUp 자동화를 사용하여 규칙 기반 트리거를 구성함으로써, 수동으로 감독하지 않아도 AI 기반 프로세스가 원활하게 실행되도록 합니다.

5단계: AI 팀 간의 협업을 활성화합니다

AI 오케스트레이션에는 데이터 과학자, 엔지니어, 비즈니스 리더 간의 다기능적 협력이 필요합니다.

AI 프로세스의 투명성을 확보하면 팀이 할 수 있는 일:

개인화된 추천과 재고 예측을 위해 AI를 통합하는 전자상거래 회사는 마케팅, 운영, 공급망 팀이 실시간 통찰력을 통해 최신 정보를 유지할 수 있도록 해야 합니다. 원활한 의사소통이 이루어지지 않으면, 영업 팀과 재고 팀 간의 불일치로 인해 영업 기회를 놓치고 재고 부족 사태가 발생할 수 있습니다.

ClickUp 댓글 기능을 사용하면 팀원들이 AI 워크플로우의 성능에 대해 토론하고, 문제를 신고하고, 개선을 위해 협력할 수 있습니다. 이 모든 것이 동일한 인터페이스 내에서 이루어집니다.

6단계: 모니터링, 반복, 확장

AI 오케스트레이션은 한 번의 구현으로 끝나는 것이 아니라, 최고의 성능을 보장하기 위해 지속적인 모니터링과 최적화가 필요합니다.

비즈니스는 반드시:

예측 진단과 환자 데이터 관리를 위해 AI를 사용하는 의료 제공자는 정확도를 높이고 오탐률을 줄이기 위해 AI 모델을 지속적으로 개선해야 합니다. 정기적인 성능 모니터링을 통해 AI 기반 통찰력이 관련성이 있고 실행 가능한 상태를 유지할 수 있습니다.

AI 오케스트레이션 진행 상황을 추적하고 원활한 확장을 보장하기 위해 팀은 ClickUp 작업을 통해 워크플로우 반복과 배포 주기를 관리할 수 있습니다. 이를 통해 부서 간 가시성을 확보하고 AI 프로세스를 추적할 수 있습니다.

AI 오케스트레이션 노력을 확장할 때, ClickUp Brain과 같은 도구는 작업을 즉시 요약하고, 빠른 작업 항목을 생성하며, 팀이 AI 기반 프로젝트에 계속 집중할 수 있도록 지원함으로써 워크플로우를 더욱 간소화할 수 있습니다.

이 단계를 따르면, 비즈니스는 AI 오케스트레이션을 효과적으로 구현할 수 있습니다. 즉, 프로세스를 자동화하고, 워크플로우를 최적화하며, 팀 커뮤니케이션을 개선할 수 있습니다. 잘 짜인 오케스트레이션 전략은 AI 기반 시스템이 효율적으로 협업할 수 있도록 해줍니다. 수동 작업량을 줄이고 비즈니스 가치를 극대화할 수 있습니다.

AI 오케스트레이션을 위한 최고의 실행 방식

AI 오케스트레이션은 프로세스가 구조화되고 최적화되며 지속적으로 개선될 때 가장 잘 작동합니다. 전략적 접근 방식이 없다면, 비즈니스는 비효율성, 보안 격차, 성능 병목 현상의 위험에 처하게 됩니다.

자동화된 AI 워크플로우가 실제 값을 제공하도록 하는 방법은 다음과 같습니다.

1. 일관성을 위해 워크플로우를 표준화하십시오

AI 오케스트레이션은 일관된 프레임워크를 따르는 프로세스에서 가장 잘 작동합니다. 표준화가 이루어지지 않으면 데이터 사일로, 중복된 노력, 일관성 없는 결과물이 발생합니다.

워크플로우를 표준화하면 기존 프로세스를 방해하지 않고도 AI 운영을 확장하고 새로운 모델을 통합하는 것이 더 쉬워집니다.

2. 비효율성을 방지하기 위해 자원 배분을 최적화하십시오

AI 모델은 컴퓨팅 파워의 과부하 또는 시스템의 활용도 저하를 방지하기 위해 동적인 자원 관리가 필요합니다.

적절한 자원 배분은 AI 시스템이 우선순위가 낮은 작업에 컴퓨팅 파워를 낭비하지 않도록 방지하는 동시에, 우선순위가 높은 업무량에 필요한 자원을 확보할 수 있도록 합니다.

3. 원활한 AI 모델 통합 보장

AI 오케스트레이션은 모든 AI 기반 프로세스를 연결하여 서로 다른 모델과 데이터 소스 간의 통신 격차를 해소해야 합니다.

분리된 AI 모델은 데이터 불일치를 야기하고 자동화 속도를 늦추기 때문에 통합이 최우선 순위가 됩니다.

4. AI 보안 및 거버넌스 강화

AI 오케스트레이션이 확장됨에 따라 보안 위험도 커집니다. 조직은 민감한 AI 기반 데이터를 보호하기 위해 엄격한 보안 통제를 시행해야 합니다.

AI 오케스트레이션의 보안 위반은 워크플로우를 방해할 뿐만 아니라 규정 준수 실패와 재정적 손실로 이어질 수 있습니다.

5. AI 팀의 협업을 개선하세요

데이터 과학자, 엔지니어, 비즈니스 리더 간의 불일치로 인해 AI 운영이 느려집니다. 협업 접근 방식을 사용하면 AI 워크플로우를 효율적으로 실행할 수 있습니다.

팀이 고립된 상태에서 일할 때, AI 오케스트레이션은 파편화되고 관리하기 어려워집니다. 명확한 의사소통은 이런 일이 발생하지 않도록 방지합니다.

6. AI 워크플로우를 정기적으로 모니터링하고 개선하세요

AI 오케스트레이션은 한 번의 설정으로 끝나는 것이 아닙니다. 새로운 데이터, 변화하는 비즈니스 요구, 새롭게 등장하는 위험에 대응하기 위해 계속 진화해야 합니다.

지속적인 개선이 이루어지지 않으면 AI 모델은 금세 구식이 되어 그 효율성이 떨어질 수 있습니다.

AI 오케스트레이션은 결코 정적인 것이 아닙니다. 표준화된 워크플로우, 효율적인 자원 할당, 원활한 통합, 보안의 최고의 실행 방식을 적용함으로써 AI 운영을 확장 가능하고 높은 성능으로 유지할 수 있습니다.

AI 오케스트레이션의 도전과 해결책

가장 진보된 AI 오케스트레이션 전략조차도 윤리적 문제부터 진화하는 규제까지 예상치 못한 문제에 직면합니다. AI 도입이 증가함에 따라, 비즈니스는 확장성, 보안, 의사 결정에 영향을 미치는 복잡한 오케스트레이션 장애물을 극복해야 합니다.

AI 편향과 윤리적 위험 관리

AI 오케스트레이션은 머신 러닝 모델에 의존하지만, 편향된 훈련 데이터는 불공평하거나 부정확한 결정으로 이어질 수 있습니다. 이는 AI 기반 결정이 실제 사람들에게 영향을 미치는 금융, 의료, 채용과 같은 분야에서 점점 더 큰 문제가 되고 있습니다.

🔹 해결책: AI 모델의 편향성 감지를 위해 정기적으로 감사를 실시하고, 다양한 훈련 데이터 세트를 사용하며, AI의 결정이 윤리 기준에 부합하도록 보장합니다

AI 규정 준수 및 규제 준수

AI 거버넌스는 전 세계적으로 새로운 규제가 등장하면서 진화하고 있습니다. 비즈니스는 AI 기반 의사 결정이 GDPR, CCPA, AI Act 정책과 같은 법적 기준을 준수하도록 보장해야 하는 과제에 직면해 있습니다.

🔹 해결책: 법적 업데이트를 추적하고 AI 거버넌스 정책을 자동으로 조정하는 적응형 컴플라이언스 모니터링 도구를 채택하십시오

AI 인프라 병목 현상 처리

지능형 자동화에는 대규모 컴퓨팅 파워가 필요하지만, 클라우드 비용과 지연 시간 문제는 AI 업무량을 효율적으로 확장하는 데 어려움을 줍니다.

🔹 해결책: 온-프레미스, 클라우드, 엣지 컴퓨팅 리소스의 균형을 조정하여 AI 업무량 배포를 최적화함으로써 비용 효율성과 성능을 향상시킵니다

자동화와 사람의 감독의 균형

완전히 자동화된 AI 워크플로우는 인간의 직관력이 부족하기 때문에 의사 결정 과정에서 잠재적인 오류가 발생할 수 있습니다. 비즈니스는 AI 기반 프로세스에서 언제 인간의 개입이 필요한지 판단하는 데 어려움을 겪습니다.

🔹 해결책: 중요한 결정은 사람의 확인이 필요하고, 일상적인 작업은 자동화되는 AI-인간 하이브리드 의사결정 모델을 구현합니다

여러 비즈니스 기능에 걸쳐 AI 조율

AI는 더 이상 IT 팀에만 국한되지 않습니다. 마케팅, 재무, 인사, 고객 서비스 등 모든 팀이 AI 기반 자동화에 의존하고 있습니다. 문제는 모든 AI 기반 시스템이 충돌 없이 함께 작동하도록 하는 것입니다.

🔹 해결책: 모든 AI 도구를 단일 오케스트레이션 프레임워크로 통합하는 교차 기능적 AI 전략을 수립하여 사일로 현상을 방지합니다

AI 도입이 확대됨에 따라 이러한 도전 과제는 더욱 커질 것입니다. 규정 준수 변화, 윤리적 AI 문제, 인프라 요구 사항에 앞서 나가는 비즈니스는 AI 오케스트레이션을 성공적으로 확장할 것입니다.

기술이 발전함에 따라 자동화를 추진하는 전략도 발전하고 있습니다. AI 오케스트레이션의 미래를 형성하는 가장 큰 트렌드를 살펴보겠습니다.

AI 워크플로우 자동화의 동향

AI가 단순한 자동화 이상의 역할을 하는 비즈니스 환경에 발을 들여놓는다면 어떨까요?

만약 그것이 스스로 조율하고 실시간으로 적응하며 완전한 투명성을 가지고 결정을 내린다면 어떨까요?

이러한 변화는 예측이 아니라 지금 바로 진행되고 있는 것입니다. 가까운 미래에 자동화된 AI 워크플로우가 어떤 모습일지 살펴봅시다.

AI에게 무엇을 최적화해야 하는지 말할 필요가 없습니다

사람의 개입 없이 AI 워크플로우가 완벽하게 작동한다고 상상해 보세요. 비효율적인 부분이 나타나면, 데이터 처리의 병목 현상이나 자동화의 지연 등 무엇이든 상관없이, AI가 스스로 문제를 해결합니다. AI는 단순히 경고만 하는 것이 아닙니다. 스스로 문제를 해결합니다.

무엇이 바뀌고 있나요?

AI는 단순히 빠를 뿐만 아니라 문제가 발생하기 전에 결정을 내릴 것입니다

워크플로우의 속도 저하가 발생하기 전에 이를 예측하는 AI 시스템을 상상해 보세요. 실패를 기다리는 대신, 현대적인 워크플로우 오케스트레이션 플랫폼은 성능 저하를 예측하고 수요가 급증하기 전에도 컴퓨팅 자원을 선제적으로 확장합니다.

무엇이 바뀌고 있나요?

AI "블랙박스"가 마침내 투명해질 것입니다

AI의 결정은 더 이상 복잡한 모델 뒤에 숨어 있지 않을 것입니다. 모든 행동, 모든 결정, 모든 자동화된 작업에는 설명이 함께 제공될 것입니다.

무엇이 바뀌고 있나요?

AI는 클라우드를 떠나 필요한 곳으로 이동할 것입니다

지금은 대부분의 오케스트레이션이 중앙 집중식 클라우드 환경에서 이루어집니다. 그러나 곧 상황이 달라질 것입니다.

무엇이 바뀌나요?

AI 오케스트레이션은 드래그 앤 드롭처럼 쉬워질 것입니다

AI 모델을 통합하기 위해 복잡한 코드를 작성할 필요가 없습니다. 지능형 자동화 플랫폼은 코드가 필요 없는, 혹은 코드가 거의 필요 없는 플랫폼이 될 것입니다. 그러면 엔지니어뿐만 아니라 누구나 자동화에 접근할 수 있게 됩니다.

무엇이 바뀌고 있나요?

우리는 AI가 스스로 관리되고, 완전히 설명 가능하며, 반응성이 뛰어난 시스템이 되는 시대로 한 걸음 더 나아가고 있습니다. 이러한 변화를 수용하는 비즈니스는 작업을 자동화하는 것뿐만 아니라 AI 기반 의사 결정의 전체 생태계를 조율하게 될 것입니다.

오늘 AI 오케스트레이션을 통제하세요

AI 통합은 이미 비즈니스의 워크플로우 자동화, 확장, 최적화 방식을 변화시키고 있습니다. 이를 통합하는 기업은 비효율성을 제거하고 경쟁 우위를 확보하는 기업입니다. AI가 주도하는 세상에서 채택을 늦추는 것은 뒤처지는 것을 의미합니다.

올바른 전략을 사용하면 AI 기반 자동화로 복잡한 작업을 간소화하고 실질적인 효과를 얻을 수 있습니다.

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