비즈니스 성장을 위한 제너레이티브 AI 사용

인공 지능(AI)은 제조 및 소매에서 스포츠 및 엔터테인먼트에 이르기까지 경제의 거의 모든 부문을 파괴하는 혁신적인 기술입니다.

일반 소비자는 AI가 주변에 있다는 사실을 모를 수 있습니다.

기업은 AI를 사용하여 사용자의 소셜 미디어 피드를 관리하고, 신약을 발견하고, 디지털 음성 비서를 지원하고, 스마트폰 소유자가 얼굴 인식으로 휴대전화의 잠금을 해제할 수 있도록 할 수 있습니다.

AI의 한 가지 특정 유형인 제너레이티브 AI는 큰 가능성을 지닌 AI의 발전입니다.

제너레이티브 AI, 일반적인 애플리케이션의 예, 모든 유형 및 규모의 비즈니스 성장을 주도할 수 있는 방법을 자세히 살펴보세요.

제너레이티브 AI란 무엇이며 기존 AI와 어떻게 다릅니까?

기존 AI 모델에서 알고리즘은 수신 데이터를 분류, 구성 또는 추론합니다.

반면 제너레이티브 AI 알고리즘은 현실 세계의 모델을 사용하여 데이터를 생성하여 보통 사람에게 매우 사실적으로 보이는 텍스트, 코드, 사진, 비디오 및 사운드를 합성할 수 있습니다.

제너레이티브 AI 모델은 입력에 입력된 원래 패턴을 감지하고 교육 데이터 기능을 강조하는 창의적이고 확실한 결과를 생성할 수 있습니다.

모델은 입력 데이터의 기본 속성을 식별한 후 GAN(Generative Adversarial Network), VAE(variational autoencoder) 또는 변환기를 사용하여 가장 정확한 결과를 생성합니다.

생성 AI 모델은 튜링 테스트를 통과해야 하는 합성 성격 또는 존재를 생성합니다.

이 평가는 기계가 기계로 인식되지 않고 인간과 대화할 수 있는지 여부를 결정합니다.

생성 AI 모델의 데이터가 튜링 테스트를 통과하면 인간의 지능을 입증합니다.

제너레이티브 AI 사용 사례

제너레이티브 AI는 종종 소셜 미디어 및 기타 온라인 플랫폼에서 인기 있는 딥 페이크와 관련이 있습니다. 그러나 다양한 산업 응용 분야에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다.

대부분의 경우 생성 모델은 다양한 콘텐츠 생성 활동을 지원합니다. 예를 들어 영화 제작자는 줄거리의 내러티브 격차를 채우거나 전체 스토리 라인을 전달하는 등 몇 가지 이유로 제너레이티브 AI를 사용할 수 있습니다.

뉴스 조직은 또한 생성 AI 모델을 사용하여 시사 및 재무 또는 스포츠 보고서에 대한 기사를 생성합니다.

그러나 모든 생성 인공 지능이 콘텐츠 제작과 관련이 있는 것은 아닙니다. 일부 알고리즘은 사용자 인터페이스를 개선하거나 맹인 또는 시력 상실을 가진 사람들을 위한 오디오 설명을 제공할 수 있습니다.

예를 들어, 회사에서는 이를 사용하여 반복적인 디지털 이미지 또는 오디오 수정 프로세스를 자동화합니다.

조직은 또한 신속한 프로토타이핑을 위한 필수 도구가 될 수 있기 때문에 제조에서 생성 AI를 실험하고 있습니다.

소프트웨어 로봇이라고도 하는 로봇 프로세스 자동화(RPA)의 데이터 증강을 개선할 수 있습니다.

제너레이티브 AI가 비즈니스 성장을 촉진하는 방법

제너레이티브 AI는 여전히 진화하고 있기 때문에 전문가들은 시장이 2028년까지 상당한 성장을 목격하고 새로운 비즈니스 기회를 창출할 것이라고 제안합니다.

다음은 조직이 경쟁이 치열한 비즈니스 환경에서 제너레이티브 AI를 사용하여 비즈니스 성장을 촉진할 수 있는 몇 가지 방법입니다.

노동력 부족 극복

채용 및 고용 중에 적합한 인재를 찾는 것은 특히 노동력 부족이 심각한 국가 또는 산업에서 많은 기업이 직면하는 주요 과제입니다.

최근 연구에 따르면 CFO의 약 88%가 인재 유치와 직원 유지를 회사의 주요 관심사로 생각합니다.

제너레이티브 AI가 노동력 부족, 인재 확보 및 유지에 어떻게 도움이 될까요?

생성 인공 지능은 일반적으로 인간 직원이 수행하는 일부 창의적인 작업을 인수할 수 있기 때문에 회사에 도움이 될 수 있습니다.

콘텐츠 제작에 제너레이티브 AI가 사용되면 조직은 출판, 방송 또는 커뮤니케이션 관련 작업을 처리하기 위해 더 적은 수의 직원을 고용할 수 있습니다.

기업이 시장 수요를 충족하도록 지원

모든 부문은 새롭고 새로운 기술을 활용하여 운영을 개선하기를 원합니다. 예를 들어, 제조업체는 로봇을 사용하여 생산 프로세스의 속도를 높입니다.

대조적으로, 의료 시설은 안전한 화상 회의를 사용하여 원격으로 환자를 만납니다.

기업이 제너레이티브 인공 지능 솔루션을 제공하고 고객을 확보하면 시장 수요를 충족하고 조직이 비즈니스를 확장할 수 있도록 더 나은 위치에 있게 됩니다.

이는 긍정적인 비즈니스 관계로 이어질 수 있으며 제너레이티브 AI 회사가 더 많은 고객을 확보함에 따라 잠재적인 성장으로 이어질 수 있습니다.

제품 디자인 향상 및 혁신 추진

기업은 또한 제너레이티브 AI를 사용하여 제품 설계 및 개발을 지원합니다. McKinsey에 따르면 조직은 특정 무게와 재료를 고려한 제품에 제너레이티브 디자인을 적용합니다.

예를 들어 스포츠 장비, 차량, 항공기 및 휴대용 도구를 생산하는 회사는 제너레이티브 디자인을 사용하고 비용을 크게 절감할 수 있습니다.

이러한 비용을 절감하면 기업이 더 나은 투자를 하고 성장하는 데 도움이 될 수 있습니다.

개인화 지원

현대의 고객은 개인화된 제품, 서비스 및 광고를 원합니다. 따라서 기업은 고객의 요구와 기대에 부응하는 맞춤형 아이템을 만들어야 합니다.

예를 들어 Replikr은 제너레이티브 AI를 사용하여 고객 지원 서비스를 원하는 의료 환자를 위한 지능형 아바타를 만드는 뉴질랜드 스타트업입니다.

Replikr의 AI 기반 아바타는 실제와 같으며 고객에게 회사 브랜드를 의인화하는 데 도움이 되며 오늘날 점점 더 중요해지고 있는 다음 수준의 고객 서비스 경험을 제공합니다.

제너레이티브 AI가 점점 더 보편화될 것으로 예상

제너레이티브 AI 시장은 앞으로 몇 년 동안 성장할 것이며, 이로 인해 전 세계 노동력의 일부 구성원이 직업 안정성에 대해 우려하게 될 것입니다.

제너레이티브 AI가 전통적으로 인간이 하던 일을 대체할 것인가? 간단한 대답은 대부분 아니오입니다.

전문가들은 AI가 인간 직원과 함께 가장 잘 작동한다고 제안합니다. 결과적으로 일부 전문가는 자신의 역할을 성공적으로 수행하기 위해 생성 인공 지능의 안팎을 배워야 할 것입니다.

그러나 이 기술이 인간을 완전히 대체하지는 않을 것입니다. 제너레이티브 AI가 어떻게 진화하고 더 많은 사용 사례가 등장하는지 보는 것은 흥미로울 것입니다.

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