[2024년 4월 30일 WSJ]
아마존, 클라우드 라이벌과의 경쟁에서 맞춤형 AI 기능 도입
이 회사의 클라우드 컴퓨팅 부서는 AI 분야에서 경쟁사만큼 큰 성과를 거두지 못했으며 대신 기업이 다양한 AI 모델을 사용하기를 원한다는 점에 베팅했습니다.
이 페이지에서는 Amazon Web Services (AWS) 가 자사의 AI 앱 개발 플랫폼인 Bedrock 에 사용자 정의 인공 지능 모델을 사용할 수 있게 하는 새로운 기능을 소개하고 있습니다. 여기에는 주요 내용이 포함되어 있습니다:
- AI 앱 개발: AWS는 Bedrock 를 통해 기업들이 AI, 클라우드 컴퓨팅, 데이터 및 소프트웨어 서비스를 한 곳에서 이용할 수 있게 합니다.
- 사용자 정의 모델: 기업들은 이제 자체적으로 생성한 AI 모델을 Bedrock 에 통합할 수 있습니다.
- 협업 강화: 이 기능은 기업 개발자들과 데이터 과학자들이 협업하기 쉽게 만들어 줍니다.
- 경쟁 우위: AWS는 클라우드 경쟁사들과의 경쟁에서 AI 분야에서 우위를 점하기 위해 이러한 움직임을 보이고 있습니다.
[Bing Chat Copilot의 페이지 요약]
[기사 원문 링크] Amazon Introduces Custom AI Capabilities in Race Against Cloud Rivals - WSJ
[Quillbot으로 기사 요약]
아마존 웹 서비스(AWS)는 기업들이 자사의 AI 앱 개발 플랫폼인 베드락에서 자체 생성 인공 지능 모델을 사용할 수 있도록 허용하고 있습니다. 이러한 움직임은 올해 전 세계 정보 기술 지출이 2023년보다 8% 증가한 5조 6,000억 달러에 달할 것으로 예상되는 가운데, AI 경쟁에서 라이벌을 따라잡기 위한 것입니다. AWS는 Q&A 챗봇 및 개인화된 추천과 같은 작업을 위해 설계된 두 가지 새로운 AI 모델인 Titan 이미지 제너레이터와 Titan 텍스트 임베딩 V2를 출시했습니다.
가트너에 따르면 올해 전 세계 정보 기술 지출은 2023년 대비 8% 증가한 5조 6,000억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 이에 따라 클라우드 제공업체, 소프트웨어 및 기기 제조업체는 기업 고객에게 AI 기반 제품과 서비스를 제공해야 하는 시급성을 더하고 있습니다. AWS는 중립적인 AI 기술 제공업체로 자리매김하여 Bedrock을 통해 다양한 AI 모델을 제공하고 있습니다. 화요일에 완전히 공개된 모델 평가 도구는 기업이 다양한 모델을 테스트하고 분석하는 데 소요되는 시간을 줄여줄 것입니다.
그러나 기업 데이터는 이미 저장되어 있는 클라우드 플랫폼에서 제너레이티브 AI를 적용하는 것이 더 쉽기 때문에 기업들은 이미 협력하고 있는 클라우드 제공업체의 AI 서비스를 선호합니다. Verizon Communications는 더 많은 회사 데이터를 Google의 클라우드 플랫폼으로 옮기면서 Google의 생성 AI 서비스 중 일부를 사용하고 있습니다. 또한 일부 CIO는 너무 많은 AI 공급업체와 협력하는 것을 원치 않는데, 이는 이미 과중한 공급업체 관리 부하를 가중시킬 수 있기 때문입니다.
기사의 맥락을 읽는 이미지
CFOs Tackle Thorny Calculus on Gen AI: What’s the Return on Investment? - WSJ
Companies Are Seeking Real-World Supply-Chain Gains in New AI Tools - WSJ
Venture Firms Are Using AI to Identify and Close Deals - WSJ
How the Ad Industry Is Making AI Images Look Less Like AI - WSJ
AI Comes to Bankruptcy, as Courts Deal With Its Ethical and Privacy Risks - WSJ
Generative AI Isn’t Ubiquitous in the Business World—at Least Not Yet - WSJ
Where Does the Best Innovation Happen? Not in Stand-Alone Labs, Some Companies Say - WSJ
AI Is Moving Faster Than Attempts to Regulate It. Here’s How Companies Are Coping. - WSJ
차세대 AI에 대한 까다로운 미적분 문제를 해결하는 CFO: 투자 수익률은 얼마인가?
Motorola Solutions에서 Intuit에 이르는 기업들은 재무팀에 기대어 가능한 이점과 비용을 비교하고 비용을 억제하고 있습니다.
- Generative AI 투자: 많은 기업들이 생산성 향상, 고객과의 소통 개선, 재무 예측 개선 등을 위해 생성적 인공지능(Generative AI)에 투자하고 있습니다.
- ROI 측정: 기업들은 생성적 인공지능의 투자 수익률(ROI)을 생산성 증가, 직원 만족도 향상, 수익 증가 등의 지표로 측정하고 있습니다.
- 비용 관리: 생성적 인공지능에 대한 투자는 인프라, 인력, 소프트웨어 제공업체와의 파트너십에 대한 다양한 비용을 수반합니다.
- 실용적 적용 사례: Airbnb와 Intuit와 같은 기업들은 고객 서비스 개선, 사진 분류, 고객 문의 응답 등에 생성적 인공지능을 활용하고 있습니다.
이 페이지는 생성적 인공지능에 대한 투자와 그것이 기업에 가져다주는 가치에 대해 다루고 있습니다.
[Bing Chat Copilot의 페이지 요약]
[Quillbot으로 기사 요약]
재무 책임자들은 경쟁업체에 뒤처지고 싶지 않기 때문에 제너레이티브 인공지능(AI)에 대한 회사의 투자가 수익을 창출할 수 있도록 노력하고 있으며, 이는 막대한 투자로 느껴질 수 있습니다. 다양한 산업 분야의 기업들이 직원 생산성 향상, 고객과의 소통, 재무 예측 개선 등 새로운 방법을 모색하기 위해 제너레이티브 AI를 테스트하고 있습니다. 기업들은 생산성 향상, 직원 만족도, 매출과 같은 지표를 통해 성과를 측정하고 있습니다. KPMG가 금요일에 발표한 220개 기업을 대상으로 한 설문조사에 따르면, 연간 매출이 10억 달러 이상인 미국 기업의 43%가 향후 12개월 내에 생성형 AI에 최소 1억 달러를 투자할 것으로 예상하고 있습니다.
기업은 OpenAI와 같은 제공업체의 독점 모델을 사용하거나 필요에 따라 모델을 미세 조정하거나 오픈 소스 모델을 사용하여 자체 생성 AI 도구를 구축하기 위해 비용을 지불할 수 있습니다. 처음부터 대규모 언어 모델을 자체적으로 구축하는 기업은 거의 없으며, 대부분의 경우 이러한 노력에 수반되는 비용으로 인해 AI에 대한 계산이 완전히 불가능해집니다.
Motorola는 소프트웨어 공급업체로부터 구매한 모델을 사용하여 생성형 AI의 잠재적 애플리케이션을 테스트하고 있습니다. 지금까지 가장 유망한 것으로는 복잡한 업계 계약을 요약하고 소프트웨어 개발자의 코드 초안 작성과 같은 작업을 지원하는 것입니다. 에어비앤비는 대화형 AI 도구를 사용하여 고객 서비스를 개선하고, 컴퓨터 비전 모델을 통해 수백만 장의 숙소 사진에서 객실 유형, 전망, 편의시설 등을 자동으로 식별하며, 머신러닝을 통해 게스트가 원하는 조건에 맞는 숙소를 찾을 수 있도록 돕고 있습니다.
Intuit은 고객 질문에 답변하거나 인보이스 알림을 생성하기 위해 제품 라인 전반에 걸쳐 제너레이티브 AI를 사용하고 테스트하고 있습니다. 이 회사는 오픈 소스 모델을 사용하여 구축한 대규모 언어 모델과 자체 독점 데이터로 학습시킨 대규모 언어 모델뿐만 아니라 OpenAI 및 Anthropic과 같은 외부 제공업체의 생성형 AI 모델을 사용하고 있습니다.
새로운 AI 툴로 실제 공급망에서 이점을 찾는 기업들
물류 기업들은 제너레이티브 AI를 운영에 통합하여 비용 절감과 더 빠르고 효율적인 배송을 목표로 하고 있습니다.
- AI 도구의 활용: 최신 인공지능(AI) 도구를 활용하여 비용 절감, 배송 가속화 및 잠재적 중단 예측을 목표로 하고 있습니다.
- 물류 운영의 효율성: AI를 통해 트럭 적재량을 결합하고 계약 검토를 자동화하여 물류 운영의 효율성을 높이고 있습니다.
- AI의 한계: AI 프로그램은 훈련된 데이터에 한정되어 있으며, 때때로 잘못된 답변을 할 수 있습니다.
- 미래의 발전 가능성: AI 기술이 발전함에 따라 주문 관리 및 공급업체 추적과 같은 더 넓은 범위의 작업에 사용될 수 있습니다.
이 페이지는 AI 기술이 물류 및 공급망 관리에 어떻게 적용되고 있는지에 대한 심층 분석을 제공합니다.
[Bing Chat Copilot의 페이지 요약]
[Quillbot으로 기사 요약]
비용을 절감하고 유통 속도를 높이며 잠재적인 혼란을 예측하기 위해 인공지능(AI)을 공급망에 도입하는 기업이 점점 더 많아지고 있습니다. 대량의 정보를 빠르게 분류하고 예측하며 사람과 같은 음성으로 질문에 응답할 수 있는 기술 도구인 제너레이티브 AI는 2022년 말 처음 등장한 이래 로펌과 제조업체에서 사용되고 있습니다. 초기에는 배송 추적 및 화물 예약과 같은 고객 지원 기능을 위한 챗봇을 만드는 데 사용되었습니다.
독일 소프트웨어 회사인 Celonis는 스낵 식품 공급업체인 Mars와 협력하여 AI를 사용하여 트럭 적재물을 결합하여 배송 비용을 절감하고 배송 속도를 높이고 있습니다. 이를 통해 수작업이 80% 감소하고 효율성이 향상되었습니다. 또 다른 기업은 공급업체와의 계약과 최종 청구서를 비교하여 리베이트나 할인을 놓치지 않도록 하기 위해 AI를 사용하고 있습니다.
제너레이티브 AI의 사용 증가는 머신러닝 도구를 공급망 관리에 도입하려는 기업들의 장기적인 노력의 최신 단계입니다. ThredUp은 물류 센터에서 AI를 사용하여 처리량과 생산성을 개선하고 있습니다. 그러나 제너레이티브 AI는 아직 그 기능이 제한적이며, 전문가들은 위험 노출을 최소화하기 위해 공급망의 격리된 구석에 배치해야 한다고 지적합니다.
AI를 활용하여 거래를 식별하고 성사시키는 벤처 기업들
AI 열풍을 주도하는 많은 스타트업이 탄생하는 데 도움을 준 후, 기업들은 스스로 도구를 사용하고 있습니다.
현재 페이지는 벤처 기업들이 AI를 활용하여 거래를 식별하고 성사시키는 방법에 대한 기사입니다.
- AI의 역할: 벤처 기업들은 AI를 사용하여 내부 데이터를 필터링하고, AI 기반 점수 시스템을 통해 포트폴리오 회사, 잠재 회사 및 경쟁사를 측정합니다.
- AI 도구 활용: 투자자들은 복잡한 기술 분야에 처음 투자하는 경우, AI에게 100페이지 보고서에서 규제 위험을 설명하는 정보를 추출하도록 요청할 수 있습니다.
- AI의 한계: 투자 결정에는 여전히 강한 인간 지능 요소가 있으며, AI는 창업자와의 대화나 거래 조건을 작성하는 데 사용되지 않습니다.
- AI의 미래: SEC는 투자자들에게 AI 도구를 사용한 투자 결정에 대한 과장된 주장에 대해 경고하며, 투자 과정에서 AI의 사용을 주장하는 경우 그러한 주장이 거짓이나 오해의 소지가 없도록 해야 한다고 말했습니다.
이 기사는 AI의 잠재력과 한계를 모두 탐구하며, 벤처 캐피탈 업계가 AI를 어떻게 활용하고 있는지에 대한 통찰력을 제공합니다.
[Bing Chat Copilot의 페이지 요약]
[Quillbot으로 기사 요약]
벤처 기업들은 운영을 개선하고 잠재적 기회를 파악하기 위해 점점 더 많은 AI를 사용하고 있습니다. 고급 및 생성형 AI는 투자자가 할 수 있는 일을 대폭 강화하여 기업이 유망한 스타트업에 대한 내부 데이터를 필터링하고 결과를 비교할 수 있게 해줍니다. 또한 기업들은 잠재적 투자, 포트폴리오 기업, 시장에 대한 방대한 정보를 고급 AI 도구에 입력하여 데이터를 정리하고 일반 영어로 작성된 명령을 사용하여 특정 정보를 식별하고 있습니다.
AI는 거래를 포착하고, 조사 속도를 높이며, 최고의 성과를 내는 스타트업을 식별하는 데 도움을 주고 있습니다. Sierra Ventures는 실적이 저조한 기업을 강조하고 표준을 벗어난 경우 경고를 보내는 데 AI 도구를 사용하기 시작했습니다. Amplify Partners는 기술 보고서에서 유용한 정보를 추출하여 연구 속도를 높이기 위해 AI를 사용하기 시작했습니다. 생명과학 벤처기업인 ORI Capital은 수천 개의 기업을 선별하여 관심 있는 세 가지 질병 분야 중 하나 이상에서 활동하며 회사가 관심 있는 유형의 약물을 개발하고 있는 기업을 식별하는 AI 플랫폼을 구축해 왔습니다.
분석 회사 PitchBook Data에 따르면 지난해 벤처 캐피탈리스트들은 미국에 기반을 둔 AI 스타트업에 580억 달러를 투자했으며, 이는 2022년에 비해 26%, 2019년에 비해 113% 증가한 수치입니다. 그러나 벤처 투자자들은 여전히 투자 결정에는 인간의 지능적 요소가 중요하다고 생각하며, 챗봇은 기업가와 소통하거나 거래 조건 초안을 작성하지 않습니다.
AI는 투자자가 더 많은 거래를 검토하고 연간 반복 매출이나 고객 성장과 같은 지표에 가중치를 부여하는 데 도움을 주는 가이드로도 활용될 수 있습니다.
광고 업계에서 인공지능 이미지를 덜 인공지능처럼 보이게 만드는 방법
인공 지능 이미지를 생성하는 사용자들은 반짝이는, 때로는 일곱 손가락처럼 보이는 이미지를 피하기 위해 새로운 트릭을 배우고 있습니다.
- AI 이미지의 한계: 인공지능(AI)으로 생성된 이미지들은 종종 만화 같은 매끄러움과 결함을 동시에 보여줍니다.
- 소비자의 반응: 소비자들은 AI 특유의 외관을 거부하는 경향이 있으며, 이로 인해 마케팅 세계에서는 AI 이미지를 더욱 소비자 친화적으로 만들기 위한 방법을 모색하고 있습니다.
- 창의적 해결책: 광고 회사들은 AI 이미지에 자연스러운 결함을 추가하거나, AI 프롬프트를 정교하게 작성하거나, AI 아티스트와 협력하여 AI의 한계를 극복하려고 노력하고 있습니다.
- 기술의 발전: 전문가들은 AI 모델이 더욱 현실적인 결과물을 생성할 수 있게 되면서, AI 이미지의 기술적 문제들이 곧 해결될 것으로 예상합니다.
[Bing Chat Copilot의 페이지 요약]
[Quillbot으로 기사 요약]
레고는 웹사이트에서 인공지능을 사용하여 닌자고 캐릭터 이미지를 생성하는 과정에서 얼굴과 머리카락이 지나치게 반짝이는 과포화 상태의 극적인 조명이 적용된 이미지를 만들어냈다는 비난을 받았습니다. 해당 AI가 생성한 사진은 웹사이트에서 삭제되었지만, 회사는 이러한 일이 재발하지 않도록 조치를 취하고 있습니다. 생성형 AI는 크리에이티브 프로세스의 속도를 높이고 고객에게 개인화된 광고를 대규모로 제공할 수 있지만, AI 모델이 생성하는 많은 이미지에는 만화 같은 부드러움, 눈에 띄는 결함 또는 두 가지가 모두 존재합니다. 소비자들은 이미 'AI 룩'에 반감을 갖고 있으며, 기독교 자선단체인 He Gets Us의 기괴하고 영화 같은 슈퍼볼 광고는 사진작가가 이미지를 만들었음에도 불구하고 AI로 탄생했다는 비난을 받기도 했습니다.
크리에이터, 프로덕션 스튜디오, 광고 대행사들은 AI 이미지를 소비자에게 더 잘 보이도록 하기 위한 해결책을 찾고 있습니다. Adobe의 포토샵과 같이 잘 알려진 툴을 사용하여 불완전한 부분을 추가하고, 원하는 미학을 얻기 위해 정교한 AI 프롬프트 작성법을 배우고, 특정 스타일을 마스터한 AI 아티스트와 협업하고 있습니다. 일부 마케팅 회사는 “AI 룩”을 피하기 위해 광고계에서 일반적으로 기용하지 않는 인재와 협력하고 있습니다.
IPG가 소유한 크리에이티브 에이전시 네트워크인 맥칸 월드그룹은 제너레이티브 AI를 다른 형태의 미디어와 결합하여 멕시코 식품 회사 Grupo Bimbo의 인쇄 및 디지털 광고를 제작했습니다. 이 회사는 주름이나 눈 밑 그림자 같은 디테일을 통해 AI가 생성한 완벽한 룩을 '인간화'하는 Magnific과 같은 새로운 미세 조정 프로그램을 실험하고 있습니다.
법원이 인공지능의 윤리적 및 개인정보 보호 위험을 다루면서 파산에 직면한 기업들
자문가들은 빅 데이터 세트를 수집하고 정리하는 능력 때문에 기업 구조 조정에 AI를 활용하는 방안을 모색하고 있습니다. 법원은 기술에 내재된 위험을 해결해야 한다고 요구하고 있습니다.
- AI in Bankruptcy: 법원은 인공지능(AI)이 대규모 데이터 세트를 처리하는 능력 때문에 기업 파산 자문에서 AI의 사용을 탐색하고 있습니다.
- Ethical and Security Concerns: 법원은 AI의 도입으로 인해 발생하는 윤리적 및 보안 문제를 해결하도록 요구하고 있습니다.
- Chapter 11 Cases: Alvarez & Marsal, Loyens & Loeff, Orrick Herrington & Sutcliffe와 같은 구조조정 자문 및 법률 사무소들이 FTX, WeWork, Johnson & Johnson의 LTL Management 단위 등 최근 Chapter 11 사례에서 AI 사용을 고려하고 있습니다.
- Cost Reduction and Process Acceleration: AI는 고객의 비용을 줄이고 프로세스를 가속화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
이 정보는 법원이 AI의 윤리적 및 개인 정보 보호 위험을 해결하도록 요구하면서 기업 파산 자문에서 AI의 가능성을 탐색하는 것과 관련이 있습니다.
아직은 비즈니스 세계에서 보편화되지 않은 제너레이티브 AI
ChatGPT 및 기타 도구가 사용자를 늘리고 있지만 일부 회사는 신중하게 진행하거나 전혀 진행하지 않고 있습니다.
이 페이지는 Generative AI의 비즈니스 세계에서의 적용에 대한 기사입니다. 주요 내용은 다음과 같습니다:
- AI의 성장: ChatGPT와 같은 generative AI는 빠른 성장을 경험했지만, 많은 기업들이 기술 도입에 신중을 기하고 있습니다.
- 신중한 접근: Reynolds American 같은 담배 회사는 AI를 제한된 용도로 시험 사용하고 있으며, 고위험 금융 애플리케이션 또는 고객 대면 역할에는 사용하지 않고 있습니다.
- CIO의 견해: CIO Aaron Gwinner는 대규모 데이터 세트 분석 개선을 위해 AI를 실험하고 있지만, 위험 부담이 큰 분야에는 적용하지 않고 있다고 언급했습니다.
이 기사는 비즈니스 리더들과 기술 전문가들에게 AI 기술의 신중한 도입과 관련된 통찰력을 제공합니다.
[Bing Chat Copilot의 페이지 요약]
[Quillbot으로 기사 요약]
ChatGPT와 다른 형태의 생성형 인공지능(AI)은 빠르게 성장하고 있지만, 많은 기업이 이 기술 도입을 주저하고 있습니다. 레이놀즈 아메리칸은 대규모 데이터 세트의 분석을 개선하기 위해 제한된 범위에서 AI를 테스트하고 있지만 고위험 금융 애플리케이션이나 고객 대면 업무에는 적용하지 않는 등 느린 접근 방식을 취하고 있습니다. 마이크로소프트의 코파일럿, 구글의 제미니, 오픈AI의 ChatGPT는 비즈니스 세계에 제너레이티브 AI를 도입하여 혁신을 가져올 것으로 기대했습니다. 그러나 설문조사에 따르면 약 5.4%의 기업만이 상품이나 서비스를 생산하기 위해 모든 유형의 AI를 사용하고 있는 것으로 나타났습니다. 생명과학, 석유 및 가스, 통신 서비스 제공업체가 제너레이티브 AI를 도입할 의향이 가장 높다고 답했습니다. AI를 도입할 것이라고 답한 대부분의 기업은 궁극적으로 도입하지 않는데, 이러한 현상을 가트너는 “야망과 성취 사이의 괴리”라고 부릅니다.
일부 기업들은 제너레이티브 AI가 비용 대비 가치가 없다는 우려를 가지고 있기 때문에 기업들은 여전히 제너레이티브 AI의 유용성을 확인하려고 노력하고 있습니다. 로펌 Luminos Law는 고객에게 AI 위험 관리에 대한 자문을 전문으로 하는 회사지만, 제너레이티브 AI 사용을 고려했지만 아직 실행에 옮기지 않고 있습니다. 온라인 정신 건강 서비스인 Koko는 ChatGPT의 초기 도입자로서 인기 있는 도구가 사용자에게 보내는 공감 메시지를 작성하도록 한 사실이 밝혀져 논란을 불러일으켰습니다. 밴쿠버에 본사를 둔 홍보 대행사 Mind Meld PR은 제너레이티브 AI에 대한 진출이 기대만큼 잘 이루어지지 않았다고 말했습니다.
최고의 혁신은 어디에서 일어날까요? 일부 기업들은 독립형 연구실이 아니라고 말합니다.
기업들이 제너레이티브 AI에 대처하는 방법을 고민하면서 한때 유행했던 스타트업 스타일의 혁신 그룹에 대한 아이디어가 일부에서는 사라지고 있습니다.
이 페이지의 주요 내용은 다음과 같습니다:
- 혁신적 접근법: 일부 기업들은 독립적인 실험실이 혁신을 주도하는 최선의 방법이라는 생각에서 벗어나고 있습니다. 이들은 비즈니스 내부에서 더 나은 아이디어가 나온다고 믿고 있습니다.
- Walmart의 변화: Walmart는 Store No. 8이라는 아이디어 인큐베이션 부서를 폐쇄하고, 기술을 통해 도전과제를 식별하고 해결하기 위해 비즈니스, 제품, 기술, 사용자 경험 역할을 가진 직원들을 모으는 ‘Four in a Box’ 방식으로 전환했습니다.
- AI의 적용: 기업들은 실제 비즈니스 문제를 해결할 수 있는 AI 기술에 초점을 맞추기보다는 기술 자체에 집중하는 오류를 범할 위험이 있습니다.
- 혁신의 통합: 혁신을 비즈니스 자체와 분리시키는 것이 아니라, 모든 팀과 부서에 걸쳐 통합되어야 한다는 의견이 제시되고 있습니다. 예를 들어, Mastercard는 모든 직원이 실제 비즈니스 문제에 대해 고객과 혁신할 것을 장려하고 있습니다.
[Bing Chat Copilot의 페이지 요약]
[Quillbot으로 기사 요약]
기업들은 독립형 스타트업 스타일의 연구소가 혁신을 주도하는 가장 좋은 방법이라는 생각에서 벗어나고 있습니다. 이러한 재평가는 대기업들이 새로운 발견을 위해 최첨단 생성 인공 지능을 활용해야 한다는 압박감을 느끼면서 이루어지고 있습니다. 최고의 아이디어는 회사로부터 동의를 얻어야 하는 독립된 그룹의 동료가 아닌 비즈니스 내부에서 나옵니다. 월마트는 캘리포니아 실리콘밸리에 위치한 아이디어 인큐베이션 부서인 8번 매장을 폐쇄할 계획이라고 발표했습니다. 아칸소에 본사를 둔 이 소매업체는 회사 전체에 혁신을 더 깊이 심어 더 많은 직원이 기여할 수 있는 기회를 제공하는 새로운 방법을 개발했다고 밝혔습니다. 일부 기술 리더들은 혁신을 비즈니스 자체와 별개의 것으로 간주하는 것은 실수이며, 그렇게 하면 단순히 기술만을 위한 기술만을 추구하게 될 수 있다고 말합니다. 기업들은 AI가 잠재적으로 해결할 수 있는 비즈니스 문제보다는 기술을 어디에 적용할 수 있는지에 집중함으로써 이러한 패턴에 빠질 위험이 있습니다.
아마존이나 구글과 같은 디지털 우선 기업의 갑작스러운 성공에 발목이 잡힌 기업들이 실리콘밸리와 같은 기술 허브에 전초기지를 마련하면서 혁신 연구소의 물결이 시작되었습니다. 이러한 노력 중 일부는 이커머스 매출 증가, 신규 시장 진출, 제품 개발 속도 향상이라는 결실을 맺었습니다. 그러나 독립된 연구실에서 개발된 노력이 항상 비즈니스가 해결하고자 하는 문제와 일치하는 것은 아닙니다. 새로운 AI 개발의 물결에 대비하는 기업들은 실제 비즈니스 문제와 더 잘 부합하도록 연구소를 재구성하고 있습니다.
AI는 규제하려는 시도보다 더 빠르게 발전하고 있습니다. 기업들의 대응 방법을 살펴보세요.
기업들은 AI에 뛰어들기 전에 규제가 어떤 모습일지 기다리지 않습니다.
- AI 규제 동향: 유럽 의회는 인공지능에 관한 가장 포괄적인 법안을 승인했으며, 미국과 개별 주들은 아직 그 정도에 이르지 못했습니다.
- 기업의 대응: 기업들은 규제가 확정되기를 기다리지 않고 AI 응용 프로그램을 구축하고 배치하고 있습니다.
- 내부 지침 및 프레임워크: Nationwide Mutual Insurance와 Goldman Sachs와 같은 기업들은 데이터와 AI 사용 방식에 대한 자체 내부 지침과 프레임워크를 마련했습니다.
- 투명성과 안전성: AI 모델의 투명성과 안전성을 보장하기 위해 모델을 안전 평가에 제출하고 심각한 사고 발생 시 규제 기관에 통보해야 합니다.
이 페이지는 AI의 빠른 발전과 이에 대한 기업들의 대응 방법, 그리고 규제 환경의 불확실성에 대해 설명하고 있습니다.
[Bing Chat Copilot의 페이지 요약]
[Quillbot으로 기사 요약]
규제 환경이 여전히 유동적이지만 기업들은 인공지능 애플리케이션을 구축하고 배포할 준비를 하고 있습니다. 유럽 의원들은 세계에서 가장 포괄적인 AI 관련 법안을 승인했지만, 미국과 개별 주를 포함한 다른 지역에서는 그다지 진전이 없는 상황입니다. 기업들은 고객 데이터에 대한 모범 사례와 추측을 결합하여 AI 애플리케이션을 규제 친화적으로 만드는 동시에 정책 입안자들과 열린 대화를 유지하고 있습니다. 내셔널 뮤추얼 보험과 골드만 삭스는 데이터와 AI를 사용하는 방법에 대한 자체 내부 지침과 프레임워크를 수립했으며, 부분적으로는 궁극적인 규제가 어떻게 될지 예상하고 있습니다. 향후 주 정부 차원의 AI 규제는 고객 데이터가 AI 의사 결정에 사용되는 방식에 대해 일정 수준의 투명성을 의무화할 가능성이 높습니다. 전국적으로 '레드팀, 블루팀 접근 방식'을 통해 새로운 AI 기회를 탐색하고 사이버 보안, 편향성, 정부 규제를 충족할 수 있는지 여부에 대한 우려로 인해 물러나야 할 곳을 고려합니다. 골드만삭스는 AI 배포와 관련된 잠재적 위험에 초점을 맞춘 위원회를 두고 모든 내부 AI 사용 사례가 데이터 보호에 관한 우려를 포함하여 이러한 위험을 해결하도록 노력하고 있습니다. 그러나 내부 가드레일을 설정한다고 해서 향후 규정을 준수하는 만병통치약은 아닙니다.
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