생성형 AI/ML

비즈니스 리더를 위한 생성형 AI의 가치 실현

질문이 무엇이든

해답은 생성형 AI

생성형 AI는 단순한 유행어가 아니라 인쇄기 및 전기와 같은 역사적 혁신과 동등하게 판도를 바꾸는 기술입니다. AWS Enterprise Strategist인 Tom Godden, Phil Le-Brun, Miriam McLemore가 생성형 AI의 힘을 활용하여 가치 기반의 성과를 이끄는 방법을 논의합니다.

조직에 생성형 AI 및 ML 통합

생성형 AI는 모든 산업 전반과 조직의 모든 비즈니스 부문에서 혁신적인 변화의 기회를 제공합니다. 인공 지능을 기존 업무 흐름에 통합하는 것에 대해 전략적으로 생각하는 리더는 조직의 민첩성과 운영 우수성을 높이는 동시에 새로운 사용 사례를 주도할 것입니다.

인공 지능 및 기계 학습: 지금이 바로 직원 기술 개발에 투자해야 할 때
AI와 ML은 현재 인간이 수행하는 많은 작업을 자동화하여 운영 방식을 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 하지만 AI와 ML을 비즈니스에 통합하려면 숙련되고 다양한 전문가 팀이 필요하기 때문에 인력 기술에 대한 투자가 강조됩니다.
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AWS의 생성형 AI로 고객의 비즈니스 재창조
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AWS의 생성형 AI로 고객의 비즈니스 재창조
저자: Ruba Borno, AWS WW Channels & Alliances VP
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조직이 생성형 AI에 대비할 수 있는 방법
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조직이 생성형 AI에 대비할 수 있는 방법
저자: Phil Le-Brun, AWS Enterprise Strategist 겸 Evangelist
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AWS 기반 생성 AI를 위한 새로운 도구 발표
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Announcing New Tools for Building with Generative AI on AWS
저자: Swami Sivasubramanian, AWS Data and Machine Learning VP
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탄탄한 데이터 기반이 없다면 생성형 AI를 사용하여 말뿐인 기술 이외의 다른 작업을 수행하는 데 큰 어려움을 겪게 될 것입니다.”

리더들과의 대화에서 다루는 생성형 AI

리더들과의 대화는 리더십, 비전, 문화 및 혁신에 대한 경영진 수준의 토론을 제공하는 팟캐스트입니다. 생성형 AI 비즈니스 사용 사례, 전략적 인사이트, 기술 리더로서 미래에 대비해 조직을 준비하는 방법을 중점적으로 다루는 프로그램 에피소드를 들어보세요.

질문이 무엇이든 해답은 생성형 AI
질문이 무엇이든 해답은 생성형 AI
AWS Enterprise Strategist인 Tom Godden, Phil Le-Brun, Miriam McLemore 진행
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Data Trust: The Most Essential Ingredient for AI Innovation(데이터 신뢰: AI 혁신의 가장 필수적인 요소)
Data Trust: The Most Essential Ingredient for AI Innovation(데이터 신뢰: AI 혁신의 가장 필수적인 요소)
IBM Security의 Chris McCurdy, Dimple Ahluwalia와 AWS Director of Enterprise Strategy인 Clarke Rodgers
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How AWS customers and leaders are using generative AI and ML(AWS 고객과 리더가 생성형 AI 및 ML을 사용하는 방법)

AWS 고객 및 고위 경영진으로부터 조직이 생성형 AI 및 ML에 대해 어떻게 생각하고, 어떻게 이를 구현하고 있는지 들어보세요.

AI21 Lab은 Amazon SageMaker를 사용하여 생성형 AI 모델 채택을 가속화합니다.
AI21 Lab은 Amazon SageMaker를 사용하여 생성형 AI 모델 채택을 가속화합니다.
생성형 AI 및 대규모 언어 모델 분야의 선두 주자인 AI21 Labs가 Amazon SageMaker를 사용하여 170억 개의 파라미터 모델을 신속하게 사전 학습하고 출시한 방법을 알아보세요.
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Merck의 생성형 AI 솔루션을 통한 혁신적인 의료 서비스 제공
Merck의 생성형 AI 솔루션을 통한 혁신적인 의료 서비스 제공
Merck & Co., Inc. 130년 이상의 역사를 지닌 글로벌 제약사인 Merck는 중요한 의약품과 백신 개발을 통해 인류에게 희망을 가져다 주었습니다.
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Amazon SageMaker를 사용하여 생성형 AI를 구축하는 Stability AI
Amazon SageMaker를 사용하여 생성형 AI를 구축하는 Stability AI
선도적인 오픈 소스 생성 인공 지능(AI) 기업인 Stability AI는 이미징, 언어, 코드, 오디오, 비디오, 3D 콘텐츠 등의 최첨단 연구를 위한 확실한 경로를 제공합니다.
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Forethought가 Amazon SageMaker를 사용하여 생성형 AI 모델 비용을 66% 이상 절감한 방법
Forethought가 Amazon SageMaker를 사용하여 생성형 AI 모델 비용을 66% 이상 절감한 방법
Forehout가 SageMaker 다중 모델 엔드포인트를 사용하여 실시간 추론 비용을 절감한 방법을 알아보세요.
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LG AI 연구원, Amazon SageMaker 활용 파운데이션 모델 개발
LG AI 연구원, Amazon SageMaker 활용 파운데이션 모델 개발
LG AI 연구원은 Amazon SageMaker를 사용하여 비즈니스 프로세스를 혁신하는 데 사용할 수 있는 파운데이션 모델인 엑사원(EXAONE)을 구축하여 다양한 산업에서 AI에 대한 접근성을 넓혔습니다.
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전사적 AI 및 기계 학습 혁신 가속화
전사적 AI 및 기계 학습 혁신 가속화
전사적 인공 지능 및 기계 학습 혁신 가속화: GE & Autodesk
인공 지능/기계 학습 혁신을 가속화하기 위한 전사적 전략 수립 경험이 있는 GE Healthcare 및 Autodesk 리더의 의견을 들어보세요.
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Accenture가 Amazon CodeWhisperer를 사용하는 방법
How Accenture is Using Amazon CodeWhisperer to Improve Productivity(Accenture가 Amazon CodeWhisperer를 사용하여 생산성을 향상하는 방법)
CodeWhisperer는 AWS에 익숙하지 않은 개발자가 AWS 서비스를 사용하는 프로젝트에 더 빨리 온보딩할 수 있도록 도와주는 AI 코딩 도우미입니다.
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생성형 AI를 준비하는 기술 리더를 위한 지침
AI 도구가 영화와 시각 디자인에 새로운 가능성을 창출하는 방법
Runway CEO가 올해 오스카 기대작 '에브리씽 에브리웨어 올 앳 원스'의 장면을 연출하는 데 도움이 된 AI의 '마법'에 대해 이야기합니다.
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생성형 AI는 공정성, 유해성, 지적 재산에 대한 우려를 정의, 측정 및 완화하는 것과 관련된 새로운 과제를 제시합니다. 하지만 이에 대한 솔루션을 찾기 위한 연구는 이미 시작되었습니다.“

- Michael Kearns, University of Pennsylvania Professor of Computer and Information Science

Responsible Artificial Intelligence in the Generative Era(생성형 시대의 책임감 있는 인공 지능)

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생성형 AI는 공정성, 유해성, 지적 재산에 대한 우려를 정의, 측정 및 완화하는 것과 관련된 새로운 과제를 제시합니다. 하지만 이에 대한 솔루션을 찾기 위한 연구는 이미 시작되었습니다.

생성형 시대의 책임감 있는 AI

AWS Voices on Responsible AI: Meet Diya(책임감 있는 AI에 관한 AWS의 목소리: Diya와의 만남)

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책임감 있는 AI로 고객 참여를 이끄는 Diya를 만나보세요. AI가 어떻게 포용, 다양성, 평등, 신기술의 교차점에 있는지, 책임감 있게 AI를 구축하는 데 있어 모두가 어떤 역할을 하는지 자세히 알아보세요.  

Responsible AI: Building Trust at Thomson Reuters(책임감 있는 인공 지능: Thomson Reuters의 신뢰 구축)

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Thomson Reuters의 AI/ML & BI Platforms VP Maria Apazoglou의 이야기를 전합니다. 모델을 학습시키는 데이터부터 모델 생성, 지속적인 모니터링에 이르기까지, 수명 주기 전반에 걸쳐 Thomson Reuters가 책임감 있는 AI를 우선시하는 이유를 영상을 통해 알아보세요.

인공 지능 규제 및 책임감 있는 인공 지능에 대한 신뢰 구축

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인공 지능의 이점은 이미 분명하고 매일 우리의 삶을 개선하고 있지만 인공지능의 잠재력을 최대한 활용하려면 소비자들 사이에서 더 큰 신뢰를 쌓아야 합니다. AI가 책임감 있게 사용될 것이라는 대중의 신뢰를 얻는 방법에 대해 자세히 알아보세요.

소비자 보호 및 혁신 촉진 - 인공 지능 규제 및 책임감 있는 인공 지능에 대한 신뢰 구축

INFOBRIEF

책임감 있는 AI를 실제 사례로

인공 지능(AI)과 기계 학습(ML)은 비즈니스 및 사회적 문제를 해결하고, 고객 경험을 개선하며, 혁신을 촉진해주는, 우리 세대에서 접하게 될 가장 혁신적인 기술 중 하나입니다. AI가 광범위하게 사용되고 규모가 커짐에 따라 공정성 및 편견, 설명 가능성, 프라이버시 및 보안, 견고성, 거버넌스 및 투명성의 차원에서 우리 모두가 책임감 있게 AI를 사용해야 한다는 인식이 생겨났습니다.

이 IDC Infobrief에서는 ML 수명 주기 전반에서 신뢰를 구축하고 책임감 있는 AI를 통합하기 위한 모범 사례와 지침을 알아보세요. 다음과 같은 주요 주제를 살펴볼 수 있습니다.

  • 책임감 있는 AI 및 AI 거버넌스 운영
  • 전 세계적으로 새롭게 등장한 규정
  • AI 거버넌스의 기초
  • AWS의 책임감 있는 AI를 위한 새로운 리소스 및 도구
책임감 있는 AI를 실제 사례로
책임감 있는 AI를 실제 사례로
이 infobrief에서는 IDC의 책임감 있는 AI 모범 사례와 지침을 알아봅니다.

생성형 AI의 기초

생성형 AI 소개

Amazon CTO Dr. Werner Vogels와 AWS Database, Analytics 및 ML VP Swami Sivasubramanian이 생성형 AI의 광범위한 지평에 대해 논의합니다.

대규모 언어 모델 소개

Amazon CTO Dr. Werner Vogels가 AWS의 저명한 과학자 Sudipta Sengupta, Dan Roth와 함께 대규모 언어 모델(LLM)에 대해 이해하기 쉽게 설명합니다.

다음 단계 수행

AWS의 생성형 AI

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고객이 생성형 AI와 AWS에서 제공하는 도구를 사용하는 방법에 대해 자세히 알아보세요.


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경영자들과, 전임 최고 경영진으로 구성된 AWS 엔터프라이즈 전략가로부터 그들이 겪은 디지털 트랜스포메이션 여정에 대해 들어보세요.

생성형 AI 및 기계 학습에 대한 FAQ

Q: 생성형 AI에 대해 CEO가 알아야 할 사항으로는 어떤 것이 있나요?

생성형 AI는 일상 운영에서 전략 계획에 이르는 모든 것에 새로운 수준의 인텔리전스와 창의성을 주입하여 비즈니스 환경을 변화시키고 있습니다. 이를 효과적으로 구현하려면 CEO와 모든 경영진이 잠재력, 영향, 필수 고려 사항을 파악하는 것이 중요합니다.

생성형 AI 모델은 방대한 데이터 세트를 기반으로 훈련되어 텍스트에서 설계 패턴에 이르기까지 일관되고 상황에 맞는 결과를 생성할 수 있습니다. 잠재적 결과를 예측하고 사람과 비슷한 대화와 응답을 만들 수도 있습니다.

이 기술의 기본적인 장점은 운영 효율성입니다. 생성형 AI는 콘텐츠 제작, 데이터 분석, 고객 상호 작용과 같은 태스크를 자동화하여 성능을 최적화하고 직원들이 프로세스의 다른 태스크에 집중할 수 있도록 합니다.

혁신 측면에서 생성형 AI는 고유한 기회를 제공합니다. 복잡한 데이터를 추출하는 기능으로 새로운 인사이트를 제공하면 CEO가 거의 모든 주제에 대해 정보에 입각한 전략을 수립하는 데 도움이 됩니다. 이 새로운 수준의 예측 분석을 통해 이전에는 발견되지 않았거나 간과했을 수 있는 추세와 패턴을 파악할 수 있습니다.

또한 생성형 AI는 챗봇을 통해 직원 리소스나 대역폭에 과부하를 주지 않으면서 개인화되고 효율적인 고객 인터페이스를 제공함으로써 고객 경험을 크게 향상시킬 수 있습니다.

생성형 AI가 발전함에 따라 CEO는 강력한 거버넌스 프레임워크와 제어를 구현하여 많은 윤리적 고려 사항, 데이터 개인 정보 보호 문제, 오용 가능성을 인정하고 해결해야 한다는 점에 유의해야 합니다. 책임감 있는 AI를 실천에 옮기는 방법에 대한 InfoBrief를 읽어보세요.

 

Q: 생성형 AI는 비즈니스에 어떤 이점이 있나요?

생성형 AI는 운영 효율성, 의사 결정, 고객 참여와 같은 측면을 근본적으로 혁신하여 비즈니스에 고유한 이점을 제공합니다.

  • 운영 효율성: 생성형 AI는 콘텐츠 생성 및 고객 지원과 같은 비즈니스 프로세스를 자동화하여 생산성을 높여줄 수 있습니다. 생성형 AI로 반복적인 태스크를 처리하면 직원 리소스를 전략적 이니셔티브에 할당하여 운영을 간소화하는 동시에 전반적인 효율성을 개선하는 데 도움이 됩니다.
  • 의사 결정: 생성형 AI의 예측 분석 능력은 보다 확실한 의사 결정을 위한 강력한 도구를 제공합니다. 복잡한 데이터 세트를 꼼꼼하게 살펴 추려낸 후 인간의 능력을 넘어서는 패턴과 추세를 식별할 수 있습니다. 기업에서는 이 기능을 사용하여 보다 능동적인 데이터 기반 의사 결정을 내리고 전략적 계획을 개선하며 혁신을 촉진할 수 있습니다.
  • 고객 참여: 개인화된 상호 작용과 문제 해결을 제공하는 AI 기반 챗봇을 생성형 AI로 강화하여 고객 경험을 개선할 수 있습니다.
  • 혁신 및 기술 향상: AWS Developer Center가 혁신을 위한 리소스를 제공하는 방식과 마찬가지로, 생성형 AI는 새로운 솔루션에 영감을 주는 고유한 인사이트와 예측 모델을 제공하여 창의성을 자극할 수 있습니다. 또한 빠르게 진화하는 기술 환경에서 매우 중요한 지속적인 학습 및 기술 향상 문화를 장려합니다.
  • 비용 효율성: 생성형 AI로 특정 프로세스를 자동화하고 수동 작업에 대한 의존도를 줄이면 장기적으로 상당한 비용을 절감할 수 있습니다.

Q: 조직에서 생성형 AI를 준비하려면 어떻게 해야 하나요?

생성형 AI를 준비하는 것은 이 혁신적인 기술의 기능을 활용하고자 하는 조직에 있어서 중요한 단계입니다. 그러나 이 준비를 위해서는 전략적이고 신중하게 계획된 접근 방식이 필요합니다.

조직은 다음 단계를 고려하여 생성형 AI 구현을 준비해야 합니다.

  • 기술 이해: 먼저 생성형 AI가 무엇이고, 생성형 AI로 고유한 비즈니스 목표를 달성할 수 있는 구체적인 방법을 파악해야 합니다. AI 전문가와 연계하거나, 워크숍에 참석하거나, AWS Developer Center와 같은 플랫폼을 활용하면 이해를 더욱 높일 수 있습니다.
  • 요구 사항 및 목표 평가: 생성형 AI 구현의 명확한 목표를 정의하는 것이 중요합니다. AI 기반 챗봇을 통해 고객 서비스를 개선하든 콘텐츠 생성을 자동화하든, 구체적인 목표를 설정하면 올바른 도구와 모델을 선택하는 데 도움이 됩니다.
  • 인프라 및 기술에 대한 투자: AI 모델 및 데이터 신뢰를 지원하는 강력한 기술 인프라가 필수적입니다. 이 단계에서는 AWS에서 제공하는 것과 같은 클라우드 솔루션이 매우 중요할 수 있습니다. 또한 관련 기술을 개발하기 위한 직원 교육에 투자하면 생성형 AI 기능을 활용할 준비가 된 환경을 조성할 수 있습니다.
  • 규정 준수 및 윤리적 고려 사항: 윤리적 사용, 개인 정보 보호 및 규정 준수에 대한 지침을 수립하는 것을 간과해서는 안 됩니다. 여기에는 데이터 처리 및 모델 배포를 제어하는 정책과 프레임워크를 만드는 작업이 포함됩니다. 생성형 시대의 책임감 있는 AI에 대한 고려 사항을 읽어 보세요.
  • 파일럿 테스트 및 반복: 전체 규모의 구현 전에 파일럿 프로젝트를 실행하면 잠재적 과제와 개선 영역을 식별하는 데 도움이 됩니다. 지속적인 모니터링과 반복을 통해 시스템을 조직 목표에 맞게 조정합니다.
  • 혁신 문화 수용: 문화적 수준에서 기술 혁신을 장려하면 직원들이 새로운 도구를 실험하고 혁신할 수 있는 공간을 확보할 수 있어 전환이 더 원활해질 수 있습니다.