클라우드를 위해 생성 AI가 만들어졌습니다. AI와 클라우드를 하나로 모을 때만 비즈니스를위한 AI의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있습니다. 생성 AI 기능을 평준화하려는 조직의 경우 클라우드는 AI 혁신을 가속화하는 데 필요한 유연성, 확장 성 및 도구를 제공합니다. 마이그레이션은 AI 채택을 억제하는로드 블록을 제거하여 AI를 채택 할뿐만 아니라 실험에서 실제 비즈니스 가치 주도로 이동하는 것이 더 빠르고 쉽게 만듭니다.
실시간 통찰력을 활용하거나, 직접 개인화 된 고객 경험을 제공하거나, 예측 분석을 통해 공급망 최적화 또는 전략적 의사 결정을 간소화하는 데 관심이 있든, 회사 운영 방식을 재구성하고 있습니다. 레거시 또는 온-프레미스 인프라에 의존하는 조직은 변곡점에 접근하고 있습니다. 마이그레이션은 기술 업그레이드 일뿐 만 아니라 생성 AI를 규모로 실현하기위한 비즈니스 필수입니다. 클라우드가 제공하는 유연성이 없으면 회사는 더 높은 비용, 혁신주기가 느리고 AI 모델이 의미있는 결과를 제공 해야하는 데이터에 대한 액세스가 제한적입니다.
IT 및 디지털 혁신 리더의 경우 올바른 클라우드 플랫폼을 선택하는 것이 AI를 성공적으로 배포하고 관리하는 데 중요합니다. Azure는 동급 최고의 인프라, 고성능 컴퓨팅 기능, 엔터프라이즈 등급 보안 및 고급 데이터 통합 도구를 통해 발전 사업이 생성 된 AI 이니셔티브를 제공 할 때 미래 지향적 인 비즈니스가 계산할 수있는 포괄적 인 클라우드 생태계를 제공합니다.
기술 안내서에서“클라우드 마이그레이션으로 생성 AI 혁신 가속화”우리는 IT와 디지털 혁신 리더가 Azure의 힘과 유연성을 활용하여 생성 AI의 잠재력을 최대한 발휘할 수있는 방법을 설명합니다. 클라우드의 생성 AI가 실질적인 영향을 미치는 몇 가지 실제 비즈니스 시나리오를 탐색하여 회사가 더 빠르고 혁신하며 새로운 작업 방식을 활성화하도록 도와줍니다.
유스 케이스 1 : 실시간 데이터로 더 똑똑하고 더 적응 형 AI 솔루션을 구동
AI 채택에서 가장 큰 도전 중 하나는? 연결이 끊거나 오래된 데이터. AI 모델이 가장 최신의 관련 데이터에 액세스 할 수 있도록 보장하는 것은 RAG (Respreved-Augmented Generation)가 빛나는 곳입니다. Rag는 실시간, 신뢰할 수있는 데이터를 끌어 당겨 오류 및 환각의 가능성을 줄임으로써 생성 AI를보다 정확하고 신뢰할 수있게합니다.
Rag 배포는 비즈니스에 어떤 영향을 미칩니 까?
과거 데이터에 의존하는 기존 AI 모델과 달리 Rag-Powered AI는 동적이며 SQL 데이터베이스, API 및 내부 문서와 같은 소스의 최신 정보를 가져 와서 최신 상태를 유지합니다. 이것은 빠르게 변화하는 환경에서 더 정확하게 만듭니다. Rag 모델은 팀을 돕습니다.
- 라이브 데이터 검색을 자동화하십시오수동 업데이트의 필요성을 줄임으로써 효율성 향상.
- 더 똑똑하고 정보에 입각 한 결정을 내립니다 최신 도메인 특정 정보에 대한 액세스 권한을 부여함으로써.
- 정확도와 속도를 높이십시오 대화식 앱에서.
- 낮은 운영 비용 인간의 개입의 필요성을 줄임으로써.
- 독점 데이터를 활용하십시오 차별화 된 결과와 경쟁 우위를 창출합니다.
회사는 라이브 데이터를 가져 와서보다 정확하고 최신 통찰력을 생성하기 위해 RAG 모델로 전환하고 있습니다. 이는 특히 금융, 의료 및 소매와 같은 빠르게 움직이는 산업에서 특히 가치가 있으며, 여기서 결정은 최신 시장 동향, 민감한 데이터 액세스, 규제 업데이트 및 개인화 된 고객 상호 작용에 의존합니다.
Azure 장점 :
클라우드 기반 RAG 앱은보다 적응적이고 지능적인 솔루션을 가능하게함으로써 비즈니스가 정적 AI를 넘어 이동하도록 도와줍니다. RAG가 클라우드에서 실행되면 기업은 대기 시간 감소, 고속 데이터 전송, 내장 보안 제어 및 단순화 된 데이터 거버넌스로부터 이익을 얻을 수 있습니다.
Azure의 클라우드 서비스를 포함합니다 Azure AI 검색,,, Azure Openai 서비스그리고 Azure 머신 러닝반응적이고 안전한 래그 애플리케이션을 지원하는 데 필요한 도구를 제공하십시오. 이러한 서비스는 함께 비즈니스가 빠르게 변화하는 환경에서 반응을 유지하도록 도와 주므로 다음에 오는 모든 것에 대비할 수 있습니다.
사용 사례 2 : 생성 AI를 엔터프라이즈 워크 플로에 포함시킵니다
ERP (Enterprise Resource Planning) 소프트웨어, CRM (고객 관계 관리) 및 컨텐츠 관리 플랫폼과 같은 엔터프라이즈 시스템은 일일 운영의 중추이며 조직의 성공에 중요합니다. 그러나 그들은 종종 반복적 인 작업과 수동 감독에 의존합니다. 생성 AI를 이러한 워크 플로에 직접 통합함으로써 비즈니스는 작업을 간소화하고 더 빠른 통찰력을 발휘하며 팀이 이미 사용하고있는 기존 시스템 내에서보다 개인화되고 상황에 맞는 권장 사항을 제공 할 수 있습니다.
생성 AI를 엔터프라이즈 애플리케이션 워크 플로에 포함시키는 비즈니스 영향은 무엇입니까?
AI가 핵심 비즈니스 응용 프로그램에 내장되면 팀은 더 똑똑하고 빠르게 일할 수 있습니다. 엔터프라이즈 앱에 내장 된 생성 AI를 통해 업계 리더는 다음을 수행 할 수 있습니다.
- 운영을 최적화하십시오 공급망 데이터를 즉석에서 분석하고 이상을 표시하고 실행 가능한 통찰력과 사전 조정을 권장함으로써.
- 고객 경험을 풍부하게합니다 개인화 된 권장 사항과 더 빠른 응답 시간.
- 일상적인 작업을 자동화하십시오 수동 노력을 줄이고 워크 플로를 신속하게하기 위해 데이터 입력, 보고서 생성 및 컨텐츠 관리와 마찬가지로.
온-프레미스 ERP 및 CRM 시스템을 실행하는 조직의 경우 AI를 통합하는 기능은 클라우드로 이동 해야하는 강력한 이유를 제시합니다.
Azure 장점 :
Azure를 통해 기업은 Genai를 방해하지 않고 일상적인 비즈니스 운영으로 가져오고 확장 가능한 컴퓨팅 전원을 얻고 데이터 액세스 및 현대화를 유지하면서 운영 연속성을 유지할 수 있습니다. 이러한 시스템을 클라우드로 마이그레이션하면 사일로를 제거하고 비즈니스 크리티컬 데이터에 대한 안전한 실시간 액세스를 가능하게하여 AI 통합을 단순화합니다. 클라우드 마이그레이션은 지속적인 혁신의 기초를 제시하여 팀이 업데이트를 신속하게 배포하고 새로운 AI 기능을 통합하며 기업을 중단하지 않고 확장 할 수 있도록합니다.
- Azure 서비스와 같은 Azure Openai 서비스,,, Azure Logic 앱그리고 Azure API 관리 최소한의 중단으로 ERP 및 CRM 시스템을 증폭시키는 원활한 통합을 용이하게합니다.
- SAP와 같은 플랫폼과의 Microsoft의 협업은 클라우드 구동 AI가 현재 인텔리전스 인프라로 달성하기 어려운 현재 인텔리전스, 간소화 된 운영 및 고급 보안을 제공하는 방법을 보여줍니다.
생성 AI가 핵심 애플리케이션에 포함되면 지원 작업을 넘어서는 것입니다. 그것은 그들을 변형시킵니다.
사용 사례 3 : 문맥 상 인식 응답을위한 생성 검색
엔터프라이즈 데이터가 계속 증가함에 따라 적시에 올바른 정보를 찾는 것이 주요 과제가되었습니다. 생성 검색은 조직이 정보에 액세스하고 사용하는 방법을 변환합니다. 생성 검색을 통해 직원들은 더 똑똑한 결정을 더 빨리 만들 수 있습니다. 데이터 볼륨이 커지면 생성 검색은 하이브리드 검색을 고급 AI 모델과 결합하여 실시간 데이터를 기반으로 컨텍스트 인식, 맞춤형 응답을 제공함으로써 노이즈를 줄이는 데 도움이됩니다.
기업은 어떻게 생성 검색을 사용하여 실질적인 영향을 미칠 수 있습니까?
생성 검색을 통해 회사는 데이터를 더 잘 갖추게됩니다. 이 접근법은 목표가 의미있는 통찰력, 요약 또는 권장 사항을 제공하는 것이 목표 인 이상적인 지식 발견, 고객 지원 및 문서 검색입니다. 생성 검색을 통해 기업은 다음을 수행 할 수 있습니다.
- 고객 지원을 향상시킵니다 고객 데이터를 기반으로 관련 실시간 응답을 제공함으로써.
- 표면 비판적 통찰력 구조화되지 않은 비 구조화 및 독점 데이터를 빠르게 탐색함으로써.
- 주요 정보를 요약하고 추출하십시오 더 적은 시간에 조밀 한 문서에서.
산업 전반에 걸쳐 생성 검색은 중요한 정보에 대한 액세스를 확대하여 비즈니스가 더 빠르고 더 똑똑하게 움직일 수 있도록 도와줍니다.
Azure 장점 :
클라우드 기반 생성 검색은 클라우드 환경에서 사용 가능한 처리 성능 및 모델 옵션을 활용합니다.
- Azure 서비스와 같은 Azure AI 검색,,, Azure Openai 서비스그리고 Azure 머신 러닝 생성 검색을 워크 플로우로 생산적으로 통합하여 컨텍스트 인식 검색을 높이십시오. Azure AI 검색은 벡터와 키워드 검색을 결합하여 가장 관련성이 높은 데이터를 검색하는 반면 Azure OpenAI 서비스는 GPT-4와 같은 모델을 활용하여 요약 및 권장 사항을 생성합니다.
- Azure 머신 러닝 미세 조정을 통해 검색 결과를 정확하게 유지하고 Azure Cognitive Search는 개선 된 검색을위한 포괄적 인 인덱스를 구축합니다.
- 다음과 같은 추가 구성 요소 Azure 기능 성능 추적을위한 동적 모델 활성화 및 Azure 모니터의 경우 생성 검색 기능을 추가로 개선하여 조직이 AI 중심의 통찰력을 신뢰할 수 있도록 권한을 부여합니다.
사용 사례 4 : 생성 AI 에이전트를 사용한 스마트 자동화
올해 에이전트 AI 주변에 많은 수다쟁이가 있었으며 그럴만 한 이유가있었습니다. 전통적인 챗봇과 달리 생성 AI 에이전트는 특정 목표를 달성하기위한 작업을 자율적으로 수행하고 사용자 상호 작용에 적응하고 모든 상황에 대한 명시 적 프로그래밍 없이도 시간이 지남에 따라 지속적으로 개선됩니다.
AI 에이전트는 비즈니스의 수익에 어떤 영향을 줄 수 있습니까?
AI 에이전트는 가능한 최상의 결과에 대한 행동을 최적화함으로써 팀이 워크 플로를 간소화하고 동적 요구에 대응하며 전반적인 효과를 증폭하도록 도와줍니다. 지능형 에이전트를 사용하면 회사가 다음을 수행 할 수 있습니다.
- 반복적이고 일상적인 작업을 자동화하십시오효율성을 높이고 자유롭게 팀이 고가의 워크 플로에 집중할 수 있도록합니다.
- 운영 비용을 줄입니다수동 노력 감소와 프로세스 효율성 증가 덕분에.
- 쉽게 확장하십시오추가 헤드 수없이 증가 된 워크로드를 처리합니다.
- 서비스 제공을 향상시킵니다 일관되고 개인화 된 고객 경험을 가능하게함으로써.
수요가 증가함에 따라 쉽게 확장하여 기업은 추가 리소스없이 더 높은 워크로드를 관리 할 수 있습니다. 이 적응성은 전자 상거래, 금융 서비스, 제조, 커뮤니케이션, 전문 서비스 및 건강 관리를 포함하여 빠르게 변동하는 고객 요구를 가진 산업에서 특히 가치가 있습니다.
Azure 장점 :
클라우드 기반 생성 AI를 통해 에이전트는 복잡한 분산 데이터 소스에 실시간으로 액세스하고 프로세스 할 수있어 적응성과 정확성을 연마 할 수 있습니다. Microsoft Azure는 생성 AI 에이전트를 성공적으로 배포하고 관리하는 포괄적 인 도구 제품군을 제공합니다.
- Azure AI Foundry Agent Service는 복잡한 비즈니스 프로세스를 개발에서 배포까지 자동화 할 수있는 에이전트의 활성화를 단순화합니다.
- Azure Openai 서비스 컨텐츠 생성 및 데이터 분석에 힘을 발휘합니다 Azure 머신 러닝 미세 조정 및 예측 분석을 활성화합니다.
- Azure Cognitive Services는 자연어 이해를 연마합니다 Azure Databricks 확장 가능한 AI 모델 개발을 용이하게합니다.
- 유능한 배포 및 모니터링을 위해 Azure Kubernetes 서비스 (AKS) 컨테이너화 된 워크로드를 간소화합니다 Azure 모니터 라이브 공연을 추적하여 AI 에이전트가 최적으로 작동하도록합니다.
이러한 기능을 통해 Azure는 기업을 설립하여 생성 AI 자동화의 잠재력을 최대한 활용합니다.
생성 AI 혁신을위한 Azure 장점
클라우드로 마이그레이션하는 것은 기술 업그레이드 일뿐 만 아니라 2025 년 이후에 이끌고자하는 회사에게 전략적 움직임입니다. Azure와 파트너십을 맺음으로써 조직은 AI 모델을 중요하게 연결하여 중요한 데이터 소스, 응용 프로그램 및 워크 플로에 연결하여 생성 AI를 통합하여 유형의 비즈니스 결과를 유도 할 수 있습니다. Azure의 인프라는 IT 팀에게 빠르게 이동하는 도구를 제공합니다. 그리고 규모를 유지하십시오. 클라우드 지원 AI 환경으로 전환함으로써 회사는 AI의 힘을 완전히 활용하고 지능형 자동화 시대에 번성 할 수 있도록 배치하고 있습니다.
게시물 클라우드에서 생성 AI 스케일링 : 안전한 혁신 주도를위한 엔터프라이즈 사용 사례 먼저 나타났습니다 Microsoft AI 블로그.