사상가
Gen AI: 기업의 대형 브랜드에서 스타트업 솔루션으로의 전환
생성적 AI와 챗봇은 2022년 이전에 세상에서 본 적이 없는 것이 아닙니다. Siri나 Alexa에 관한 것이 아니라 자연어 처리의 첫 번째 사례 중 하나인 지금은 57세 여성인 ELIZA에 관한 것입니다. . 그러나 반세기가 지난 후 Chat GPT 및 기타 주목할만한 대형 언어 모델이 광범위한 산업 분야에서 상업적으로 실행 가능한 기술임을 입증했을 때 기업은 가능한 한 빨리 Generative AI 솔루션이 필요하다는 것을 이해했습니다.
그러나 그들 중 Generative AI가 필요한 것이 무엇인지 깨닫는 사람은 거의 없으며, 작업의 복잡성과 필요한 리소스를 이해하는 사람은 더욱 적습니다. 여기에 우리가 등장하는 곳이 바로 액셀러레이터와 컨설팅 회사입니다.
맞춤 제작인가요, 아니면 기성복인가요?
선호하는 원단, 색상, 특정 상황을 고려하여 개인의 치수에 따라 맞춤 제작된 좋은 슈트는 가치 있는 투자입니다. 그런 옷을 입은 사람들은 외모에 신경을 쓰지 않는다. 그들은 자신이 완벽하게 보이고 그에 따라 느낀다는 것을 알고 있습니다. 특정 비즈니스 목표를 달성하기 위해 만들어진 맞춤형 AI 기술 솔루션은 보안을 강화하고 기업 시스템에 완벽하게 통합됩니다. 진정한 제임스 본드 슈트입니다.
이것은 일반적인 아이디어를 제공하는 좋은 비교입니다. 하지만 대부분의 기업이 심지어 시장 리더의 기성 AI 솔루션 구현을 선호하지 않는 이유에 대해 좀 더 자세히 살펴보겠습니다.
우선, 효과적인 Generative AI 통합은 회사의 전략적 개발 계획, 목표 및 리소스 가용성에 대한 정보를 받는 별도의 팀이 필요한 각 회사의 고도로 개별적인 작업 없이는 불가능합니다. 한 회사에서는 실행 가능한 것으로 보였던 생성적 AI 솔루션이 다른 회사에서는 쓸모없어 보일 수도 있습니다.
둘째, 소규모 스타트업은 회사의 세부 사항에 완전히 몰입하고 오픈 소스 모델로 작업하고 기업 데이터에 대해 안전하게 교육하고 클라이언트의 서버. 이를 통해 온프레미스 솔루션을 생성하고 엔터프라이즈 기업의 우선순위인 안전한 데이터 배포 및 저장 요구 사항을 준수할 수 있습니다.
기업에 Generative AI가 필요한 이유는 무엇입니까?
Gen AI는 상대적으로 기업 시장에 새롭게 등장한 기업이기 때문에 경험을 쌓고 발전하는 주요 방법은 시행착오, 즉 파일럿 출시를 통한 것입니다. 다양한 부문에 걸쳐 충분한 벤치마크를 확보할 때까지 이는 회사의 고유한 요구 사항에 완벽하게 맞는 솔루션을 찾는 가장 생산적인 방법입니다.
그럼에도 불구하고 Generative AI 솔루션에 대한 기업의 요청에는 특정 추세가 있습니다.
LLM을 기반으로 한 스마트 텍스트 및 음성 봇은 고객 서비스에 고품질 지원을 제공하고 다양한 복잡성 수준의 쿼리를 지원합니다.
직원 AI 도우미(예: 잠재 고객과의 실시간 대화를 분석하고 전문가를 위한 아이디어와 고객 제안을 동시에 생성하는 영업 관리자의 도우미)
개발자를 위한 부조종사
채용 및 온보딩 자동화를 위한 HR 솔루션
마케팅 도구: 이미지 및 아바타 생성, 기사 작성 및 제품 리뷰.
'No Gen AI가 필요하지 않다'는 일부 고객들이 예상하지 못한 결론이지만 회사의 현황과 사업 목표를 분석해 보면 쉽게 동의하는 결론이다. AI를 위한 AI는 자원낭비이기 때문에 이를 제거하는 기술이 필요합니다.
생성적 AI 시장 기회
에 따르면 PitchBook의 추정, Generative AI 시장은 42,6년 말까지 2023억 달러에 이를 것이며 CAGR 32%로 성장하여 98,1년에는 2026억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이러한 예측은 생성 AI의 확장 가능성을 고려하지 않았습니다. AI 소프트웨어의 전체 주소 지정 가능 시장.
이는 AI 산업 전체의 CAGR 22.6%와 비교되며, 이는 GenAI가 더 큰 산업에 비해 계속해서 초과 성과를 낼 것임을 의미합니다.
추정치가 충분히 설득력이 없다면, 액셀러레이터로서 우리의 경험에서 얻은 사실을 예시해 보겠습니다. 경기 침체 및 벤처 투자의 급격한 감소와 관련된 격동의 2022년 이후 Intema 가속화 프로그램은 자금 조달에서 기업과의 파일럿 출시로 초점을 전환했습니다.
2023년 Intema는 완전히 다른 주요 기술인 Metaverse와 Generative AI를 사용하여 두 가지 가속 프로그램을 진행했습니다. 프로그램 전반에 걸쳐 스타트업과 기업 고객을 연결하여 잠재적인 기술 솔루션에 대해 논의하고 데모를 준비하며 성공할 경우 잠재적 파일럿에 대한 합의를 도출합니다. Metaverse 가속화 프로그램은 기업 고객을 대상으로 4개의 파일럿을 실시했으며 이는 기술의 특성과 복잡성을 고려하면 매우 좋습니다.
Generative AI 프로그램은 종료되기 몇 주 전에도 다양한 기업과 7개의 파일럿 프로그램을 논의했습니다. 그렇다면 이것은 이전에 블록체인과 메타버스를 둘러싸고 있었던 과대광고의 효과일까요? 아니면 Gen AI가 진정한 게임 체인저이기 때문일까요?
모든 것은 다음과 같은 질문으로 귀결됩니다: GenAI가 과대광고할 가치가 있는가?
우선, 새로운 유망 기술이나 아이디어가 단기적으로 과대평가되어 장기적인 전망에 불리하게 작용하는 것은 드문 일이 아닙니다. GenAI와 블록체인 사이의 유사점을 계속해서 그려보면 초기 성숙 단계에서 블록체인은 오늘날 GenAI가 선전되는 것처럼 세상을 바꿀 기술 혁명으로 많은 사람들에게 묘사되어 왔습니다. 그러나 몇 년이 지난 2018년, 가트너 발표 해당 블록체인은 환멸의 저점에 진입했습니다. 이는 30년부터 45년까지 소비자 관심이 최고 수준에 비해 2018% 이상 감소하고 VC 투자가 2019% 감소한 것과 일치합니다.
블록체인과 달리 GenAI는 초기 성숙 단계에서 이미 상업적으로 실행 가능한 광범위한 산업 분야에 걸쳐 많은 사용 사례를 보유하고 있습니다. 더 많은 산업이 GenAI 솔루션을 채택함에 따라 그 수는 증가할 것으로 예상됩니다. 최근 발행물에서 Gartner는 생성 AI 기술을 소위 "과장 곡선"의 정점에 두었습니다. 이는 가까운 미래에 기대가 조정되고 일종의 환멸이 있을 수 있음을 나타냅니다.
결론
Generative AI 솔루션에 대한 엄청난 수요가 발생하면 해당 기술이 레이더에서 벗어날 운명이라는 뜻인가요? GenAI는 과학부터 예술, 공급망에 이르기까지 인간 활동의 다양한 영역에서 근본적인 지속성과 유연성을 이미 입증했기 때문에 이러한 시나리오는 있을 수 없습니다.
그러나 기술 개발의 둔화는 불가피하며, 여기서 주요 원인은 GenAI 사용에 대한 통제 및 규제가 시급하기 때문입니다. 지금까지 이 도구는 법적 제약 없이 비교적 자유롭게 활용되어 왔습니다. 법적 규제는 기술 진화 경로에 새로운 궤적을 설정하게 될 것이며 그것이 어디로 갈지 예측하기 어렵습니다. 현재의 능력을 갖춘 GenAI는 인류 역사상 전혀 전례가 없는 일이기 때문입니다.
향후 Generative AI를 제한할 것으로 예상되는 또 다른 요인은 아이러니하게도 대규모 언어 모델의 규모가 커지고 있다는 것입니다. 조만간 AI 칩의 성능은 기술의 발전을 따라잡지 못할 것이며, 인공 일반 지능(Artificial General Intelligence) 구축에 대한 열망과 증가하는 데이터 양에는 매우 복잡한 엔지니어링과 훨씬 더 많은 컴퓨팅 성능이 필요합니다.
그러나 이러한 제한으로 인해 LLM 무손실 압축, 컴퓨팅 성능 향상, 데이터 저장 등에 대한 연구, 실험 및 비표준 접근 방식에 대한 광범위한 분야가 열렸습니다.
