2025년은 인류의 여정에서 중요한 순간이 될 것입니다. 생성 AI (세대 AI). 매혹적인 기술적 혁신으로 시작된 것은 이제 다양한 산업 분야의 비즈니스를 위한 중요한 도구로 발전했습니다.
생성적 AI: 문제 해결 솔루션 검색에서 문제 해결 강국으로
Gen AI 열광의 초기 급증은 다음과 같은 상호 작용의 참신함에서 비롯되었습니다. 대규모 언어 모델 (LLM)은 방대한 공개 데이터 세트에 대해 교육을 받았습니다. 기업과 개인 모두 자연어 프롬프트를 입력하고 공공 개척 모델로부터 상세하고 일관된 응답을 받을 수 있는 능력에 매료되었습니다. 인간다운 LLM 결과물의 품질로 인해 많은 업계에서는 해결해야 할 명확한 비즈니스 문제나 성공을 측정할 실제 KPI 없이 이 신기술을 사용하여 프로젝트에 돌진하게 되었습니다. Gen AI 초기에 몇 가지 큰 가치 창출이 있었지만, 기업이 먼저 문제를 식별한 다음 실행 가능한 기술 솔루션을 찾는 관행을 포기하는 것은 우리가 혁신(또는 과대 광고) 주기에 있다는 분명한 신호입니다. 그것을 해결하십시오.
2025년에는 진자가 다시 움직일 것으로 예상됩니다. 조직은 기술이 해결할 수 있는 문제를 먼저 식별하여 비즈니스 가치를 위해 Gen AI를 모색할 것입니다. 확실히 자금이 잘 갖춰진 과학 프로젝트가 더 많이 있을 것이며 요약, 챗봇, 콘텐츠 및 코드 생성을 위한 Gen AI 사용 사례의 첫 번째 물결이 계속해서 번창할 것입니다. 그러나 경영진은 올해 ROI에 대한 책임을 지는 AI 프로젝트를 맡게 될 것입니다. 기술의 초점은 또한 콘텐츠를 생성하는 공개 범용 언어 모델에서 측정 가능한 수익에 영향을 미치는 실제 문제를 해결하기 위해 비즈니스의 고유한 언어에 대해 제어하고 지속적으로 교육할 수 있는 더 좁은 모델의 앙상블로 이동합니다. 방법.
2025년은 AI가 기업의 핵심으로 옮겨가는 해가 될 것이다. 엔터프라이즈 데이터는 AI를 통해 실제 가치를 창출하는 경로이지만, 혁신 전략을 구축하는 데 필요한 교육 데이터는 Wikipedia에 없으며 앞으로도 없을 것입니다. 이는 계약서, 고객 및 환자 기록, 그리고 종종 백오피스를 통해 흐르거나 종이 상자에 존재하는 지저분하고 구조화되지 않은 상호 작용에 존재합니다. 데이터를 얻는 것은 복잡하며 범용 LLM은 여기에 적합하지 않은 기술입니다. 개인 정보 보호, 보안 및 데이터 거버넌스 문제. 점점 더 많은 기업에서 RAG 아키텍처를 채택하게 될 것입니다. 작은 언어 모델 (SLM)을 프라이빗 클라우드 설정에서 내부 조직 데이터 세트를 활용하여 훈련 가능한 모델 포트폴리오로 독점 AI 솔루션을 구축할 수 있습니다. 대상 SLM은 비즈니스의 특정 언어와 데이터의 미묘한 차이를 이해하고 데이터 개인 정보 보호 및 보안 요구 사항을 준수하면서 저렴한 비용으로 더 높은 정확성과 투명성을 제공할 수 있습니다.
AI 구현에서 데이터 스크러빙의 중요한 역할
AI 이니셔티브가 확산됨에 따라 조직은 데이터 품질을 우선시해야 합니다. LLM을 사용하든 SLM을 사용하든 AI 구현의 첫 번째이자 가장 중요한 단계는 내부 데이터에 오류와 부정확성이 없는지 확인하는 것입니다. “데이터 스크러빙”으로 알려진 이 프로세스는 AI 프로젝트 성공의 핵심인 깨끗한 데이터 자산을 큐레이션하는 데 필수적입니다.
많은 조직에서는 여전히 일상적인 비즈니스 운영을 위해 디지털화하고 정리해야 하는 종이 문서에 의존하고 있습니다. 이상적으로는 이 데이터가 조직의 독점 AI를 위한 레이블이 지정된 훈련 세트로 흘러 들어가지만 우리는 그런 일이 일어나는 것을 아직 초기 단계에 있습니다. 실제로 우리는 8월부터 9월까지 500명이 넘는 IT 의사 결정자를 인터뷰한 Harris Poll과 공동으로 실시한 최근 설문 조사에서 59%의 조직이 전체 데이터 자산을 사용하지 않는 것으로 나타났습니다. 동일한 보고서에 따르면 조직의 63%가 자신의 데이터에 대한 이해가 부족하고 이로 인해 GenAI 및 유사 기술의 잠재력을 극대화하는 능력이 저해된다는 점에 동의합니다. 개인 정보 보호, 보안 및 거버넌스 문제는 확실히 장애물이지만 정확하고 깨끗한 데이터가 중요합니다. 약간의 훈련 오류라도 AI 모델이 잘못되면 해결하기 어려운 복잡한 문제로 이어질 수 있습니다. 2025년에는 데이터 스크러빙과 데이터 품질을 보장하는 파이프라인이 중요한 투자 영역이 되어 새로운 종류의 엔터프라이즈 AI 시스템이 안정적이고 정확한 정보를 바탕으로 작동할 수 있도록 보장할 것입니다.
CTO 역할의 영향력 확대
최고기술책임자(CTO)의 역할은 항상 중요했지만, 2025년에는 그 영향력이 10배로 확대될 예정입니다. 최고 마케팅 책임자(CMO)의 고객 경험이 가장 중요했던 ‘CMO 시대’와 유사하게, 향후 몇 년간은 ‘CTO 세대’가 되어야 합니다.
CTO의 핵심 책임은 변함이 없지만 이들의 결정이 미치는 영향은 그 어느 때보다 커질 것입니다. 성공적인 CTO는 새로운 기술이 어떻게 조직을 재구성할 수 있는지에 대한 깊은 이해가 필요합니다. 또한 AI와 관련 현대 기술이 회사 내부의 효율성뿐만 아니라 비즈니스 혁신을 주도하는 방법도 파악해야 합니다. 2025년 CTO가 내리는 결정은 조직의 미래 궤도를 결정하여 CTO의 역할을 그 어느 때보다 영향력 있게 만들 것입니다.
2025년에 대한 예측은 Gen AI, 데이터 관리, CTO의 역할이 변혁적인 해가 될 것이라고 강조합니다. Gen AI가 문제를 찾는 솔루션에서 문제 해결을 위한 강력한 솔루션으로 이동함에 따라 데이터 스크러빙의 중요성, 기업 데이터 자산의 가치, CTO의 영향력 확대가 기업의 미래를 형성할 것입니다. 이러한 변화를 수용하는 조직은 진화하는 기술 환경에서 성공할 수 있는 좋은 위치에 있게 될 것입니다.
게시물 2025년 제너레이티브 AI의 진화: 참신함에서 필요성으로 처음 등장한 Unite.AI.
