인공 지능 (AI)이 헤드 라인을 계속 지배함에 따라 대화의 초점은 비즈니스의 결과와 영향으로 전환되고 있습니다. 많은 대기업들이 AI를 사용하여 회계와 같은 반복적 인 작업을 자동화하고 전반적으로 운영 효율성을 높이고 있습니다. AI는 자체 LLM 모델과 소프트웨어를 통해 신중하게 구현할 자원이있는 대규모 조직의 가치를 보여주었습니다. 그러나 중소 기업 (SMB)에는 동일한 자원이 없으므로 LLM의 힘을 가장 잘 사용하는 방법을 알아 내야합니다.
주요 과제 중 하나는 데이터를 보호하는 안전한 방식으로 고유 한 요구에 가장 적합한 것을 결정하는 것입니다. 또 다른 도전 : SMB는 어떻게 AI 모델의 힘을 활용하여 더 큰 조직과 경쟁 할 수 있습니까?
제한된 가용성으로 효율성을위한 프로그램 구현
이 경쟁 시장에서 SMB는 기술 발전과 관련하여 동료 나 대규모 조직에 뒤쳐 둘 여유가 없습니다. 최근에 따르면 Salsforce 보고서, SMB의 75% 최소한 AI를 실험하고 있으며, 83%가 기술 채택으로 수익을 늘립니다. 그러나 채택 격차가 있습니다. 성장하는 중소기업의 78% SMB 감소의 절반 (55%)만이 같은 계획을 가지고있는 반면 AI 투자를 늘릴 계획입니다.
기술을 실험하든 아니든, 한 가지 진실은 여전히 남아 있습니다. SMB는 동일한 인프라와 인력 지원이 부족할 때 대기업과의 게임에서 플레이 할 수 없습니다. 그러나 그들은 그것 때문에 고통받을 필요가 없습니다. 소규모 팀이있는 중소기업의 경우 AI는 효율성을 향상시키고 성장 기회를 수용하며 더 똑똑한 의사 결정을 위해 자동화를 활용하는 경쟁 업체와 보조를 맞추는 핵심 도구입니다.
예를 들어, SMB의 회계 팀은 속도, 효율성 및 정확성으로 어려움을 겪을 수 있으며 종종 재정적 백 로그에 압도됩니다. AI는 재무 팀의 성공을위한 게임 체인저가 될 수 있으며, 반복적 인 회계 작업에서 벗어나는 동시에 비즈니스를 발전시키는 데 필요한 전략적 분석으로 초점을 옮길 수 있습니다.
소규모 팀이 실험에서 전략적 구현으로 전환하려면 기술은 수동 노력이 적은 수동 노력으로 효율적으로 운영되어 의사 결정을위한 관련 통찰력을 추출하면서 직원이 접근 할 수 있습니다.
불충분 한 영웅 : 검색 강화 세대
SMBS의 경우 AI의 미래는 검색 증강 세대 (RAG)에 있습니다. RAG 환경은 데이터를 입력하는 사람이 액세스 할 수있는 다양한 소스, 도메인 및 형식에 데이터를 검색하고 저장하여 작동합니다. 잘 구성된 헝겊 시스템을 통해 기업은 강력한 모델과 관련하여 독점 데이터를 제공 할 수 있습니다. 일반 지식과 회사의 자체 특정 데이터를 사용하여 모델은 검색된 데이터 만 사용하여 질문에 대답 할 수 있습니다. 이 접근 방식을 통해 가장 작은 조직조차도 기술 거인 (Faang and Beyond)과 동일한 비즈니스 및 회계 처리 능력에 액세스 할 수 있습니다.
RAG는 소기업에게 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 추출하고 규모로 경쟁하며 대규모 사전 비용이나 인프라없이 차세대 혁신을 수용 할 수있는 능력을 제공합니다. 이는 임베딩 모델을 사용하여 검색을 위해 데이터를 벡터화하여 수행됩니다. RAG 소스에서 자연 언어 처리 (NLP)를 활용하는 시맨틱 검색 기능을 통해 LLM은 올바른 데이터를 수신하고 귀중한 응답을 제공 할 수 있습니다. Rag는 데이터 세트에 접지되어 데이터의 신뢰성을 높이기 때문에 프로그램 환각을 크게 줄입니다.
비즈니스 사용을위한 RAG의 가장 큰 장점 중 하나는 모델이 데이터에 대해 훈련되지 않았다는 것입니다. 이는 프로그램에 제출 한 정보가 인공 소프트웨어의 지속적인 개발에 사용되지 않을 것임을 의미합니다. 회계 및 재무 데이터와 같은 민감한 정보의 경우 회사는 해당 데이터가 공개 지식이되는 것에 대해 걱정할 필요없이 통찰력을위한 독점 정보를 공유 할 수 있습니다.
래그에서 부는 것 : 워크 플로에 통합하는 방법
조직은 숙련 된 전문가가 공예를 마스터하는 것과 같은 방식으로 AI의 혜택을 누릴 수 있습니다. 전기 기술자가 전력과 인프라 간의 인터페이스를 이해하는 것처럼, SMB는 고유 한 요구를 해결하기 위해 Rag를 조정하는 방법을 배워야합니다.
이 도구에 대한 확실한 이해는 또한 SMB가 AI를 적용하여 올바른 비즈니스 문제를 효과적으로 해결할 수 있도록합니다. 기업이 RAG를 구현하기위한 몇 가지 주요 팁은 다음과 같습니다.
- 지식 기반을 큐 레이트하고 구조화하십시오 – 검색 시스템은 데이터를 공급하는 것만 큼 좋습니다. 기업은 내부 문서, 고객 상호 작용 또는 연구 기록 보관소 인 지식 기반 청소, 구조화 및 임베드에 투자해야합니다. 잘 조직 된 벡터 데이터베이스 (FAISS, PENECONE, Chroma)는 고품질 검색의 기초를 설정합니다.
- 검색 및 생성을 최적화하십시오 -기성품 모델은 그것을 자르지 않습니다. 회사의 도메인과 조정하려면 리트리버 (조밀 한 통과 검색, 하이브리드 검색) 및 Generator (LLM)를 미세 조정하십시오. 시스템이 올바른 데이터를 검색하지 않으면 최고의 LLM조차도 말도 안됩니다. 적절한 시간에 올바른 정보를 얻으려면 정밀도 균형을 유지하고 리콜하십시오.
- 보안 및 규정 준수를 잠그십시오 – 기업의 AI 채택은 성과에 관한 것이 아니라 신뢰에 관한 것입니다. 엄격한 액세스 제어를 구현하고 규정을 준수하십시오 (GDPR 또는 SOC 2). 이러한 규칙을 따르지 않으면 Rag Pipeline은 자산 대신 책임이 될 수 있습니다.
- 모니터, 반복, 개선 – AI 시스템은 “설정하고 잊어 버리지”않습니다. 부서는 그들을 올바르게 주시하기 위해 검색 품질을 추적하고 응답 정확도를 측정하며 실제 사용자와 피드백 루프를 설정해야합니다. 필요한 곳에 인간-루프 검증을 배포하고 검색 지표 및 모델 튜닝을 지속적으로 개선하십시오. AI에서 우승 한 회사는 정적 도구가 아닌 살아있는 시스템으로 취급하는 회사입니다.
전략적 AI는 효과적인 비즈니스 관리를위한 것입니다
AI는 압도적이지 않은 경우 강력한 일이 될 수 있지만, Rag는 채택에 대한 실행 가능한 접근 방식을 제공합니다. RAG 프로그램은 회사의 이미 증강 된 데이터에서 가져 오기 때문에 SMB의 고유 한 비즈니스 및 재무 추적 요구에 유용한 투자 수익을 허용합니다. 독점적 인 데이터에서 컨텍스트가 풍부한 통찰력을 단단하고 효율적으로 끌어 올릴 수있는 Rag는 소규모 팀이 더 빠르고 똑똑한 결정을 내리고 훨씬 더 큰 경쟁 업체 간의 격차를 해소 할 수 있도록합니다.
균형을 찾는 SMB 리더십은 데이터를 보호하는 동안 효율성을 찾는 방법으로 Rag를 우선 순위로 삼아야합니다. Thoseready가 실험을 넘어 전략적 성장으로 이동하려면 Rag는 기술적 인 솔루션이 아니라 경쟁 우위입니다.
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