AI 도구를 통한 데이터 관리: 허세에서 비즈니스 영향으로

전체 유럽에서 직원들은 최신 비즈니스 관행을 최적화하기 위한 도구를 마스터할 수 있다는 것을 고위 경영진에게 입증할 수 있는 압력을 받고 있습니다. 조직이 자동화, AI, 클라우드 기반 협업 플랫폼 및 고급 데이터 분석을 채택함에 따라 경쟁력과 성장은 회사의 디지털 툴킷의 강度에 의해 점점 더 정의됩니다.

예를 들어, 데이터 기반 통찰력을 제공하려면 분석할 데이터가 필요합니다. 웹은 다양한 비즈니스 관련 데이터의 주요 소스입니다. 그러나 웹 데이터 수집에는 시간과 웹 스크래핑에 대한 전문 지식이 필요합니다. 이러한 기술을 가지고 있다면도 시간이 걸리며, 대부분의 분석가는 이러한 기술이나 시간이 없습니다. 그러나 이제 AI 기반 데이터 수집 플랫폼을 사용하여 작업을 수행할 수 있습니다.

이것은 측정 가능한 영향을 미치는 구체적인 사용 사례입니다. AI를 추구하는 것 이상으로 비즈니스에서 AI를 활용하려는 기업은 자신의 워크플로에서 AI가 최적화할 수 있는 유사한 사용 사례와 이러한 사용 사례에 맞는 도구를 찾야 합니다. 또한, 조직 내에서 AI의 채택은 리소스를 제공하고, 훈련을 제공하고, 기술의 변화 속에서 누구도 뒤처지지 않도록 지원하는 문화를 조성하는 데 달려 있습니다.

AI 허세를 해명하여 잠재력을 측정

기업의 운영을 최적화하는 AI 도구를真正로 이해하기 위해서는 먼저 ‘AI’가 미디어의 버즈워드가 된 것을 인정해야 합니다. 이것은 종종 실망으로 이어지는 허세에 둘러싸여 있습니다. AI는 제어되지 않는 환경에서 오류, 환각 또는 편향된 출력을 생성할 수 있습니다.

AI라는 용어가 다양한 프로세스와 진보를 다루기 때문에, 회의론자들은 AI에 대한 허세가 현재의 능력을 과장한다고 주장합니다. 미디어 보도와 투자 트렌드는 종종 기술이 현재 제공할 수 있는 것 이상의 기대를 불러일으킵니다. 예를 들어, 인공 일반 지능(AGI)에 대한談論은 아직도 해결해야 할 몇 가지 주요 문제가 있기 때문에 прежATURE입니다.

구체적인 결과를 살펴보면, 가장 큰 돌파구는 대규모 언어 모델(LLM)에서 왔습니다. 자연어 이해, 텍스트 생성, 코드 지원 및 추론에 뛰어난 시스템입니다. 대부분의 다른 AI 응용 프로그램은 아직 실험적입니다. 그리고 LLM의 진행이 앞으로 더 느려질 수 있다는 징조가 있습니다. 따라서 몇 개월마다 주요 돌파구가 나올 것이라고 기대해서는 안 됩니다.

우수한 기업을 목표로 하는 기업은 허세에서 벗어나 의미 있는 AI를 사용하는 도구를 찾아야 합니다. 이러한 솔루션의 풍부함으로 인해 95%의 AI 프로젝트가 실패한다는 사실은 놀라운 일이 아닙니다. 새로운 제품을 평가할 때 기업은 실제로 AI 계층이 얼마나 얇은지 및 동일한 솔루션을 직접 구축하는 것이 어려운지 조사해야 합니다. 기업은 주요 LLM 중 하나를 사용하는 것 이상으로 가치를 추가할 때 새로운 방법으로 일을 수행하고, 특정 문제를 해결하는 독창적인 방법을 도입할 때 가치를 추가합니다.

제품이 실제로 무엇인지, 무엇을 할 수 있다고 주장하는지에 따라 도구를 실제 사용 사례와 일치시킴으로써 기업은 이미 접근할 수 있는 것에서 기회가 많다는 것을 알게 될 것입니다.

AI 도구 및 데이터 사용

데이터는 모든 부서가 이익을 얻을 수 있는 것입니다. 그러나 실제로 그렇게 하는 사람은 거의 없습니다. 데이터를 수집하고 분석하는 데 시간과 리소스가 필요합니다. 또한 데이터 전문가의 전문 지식이 필요합니다. AI 도구는 이러한 장벽을 일부 경우에 제거할 수 있습니다. 데이터 수집 및 분석을 더 쉽게 만들 수 있습니다.

일부 AI 도구는 자연어 프롬프트를 이해하고 작동할 수 있습니다. 직원은 코딩을 배우지 않아도 평범한 언어로 필요한 데이터를 설명할 수 있으며, 도구는 인터넷에서 데이터를 수집할 수 있습니다. 예를 들어, 마케팅 팀이 최근 제품 출시에 대한 고객의 감정을 이해하고 싶다면, 분석가는 온라인에서 사용 가능한 데이터를 빠르게 가져올 수 있습니다.

또한 스크래핑 파이프라인을 구축하는 것은 자원과 시간이 많이 소요됩니다. 이러한 자원이 없는 경우 LLM을 사용할 수 있습니다. 웹 스크래핑의 모든 기능을 수행할 수 있는 AI 기반 플랫폼을 사용하는 것이 스크래핑 파이프라인을 처음부터 구축하는 것보다 더 빠릅니다. 따라서 자원을 많이 가진 기업도 데이터를 즉시 수집해야 하는 경우 AI 기반 플랫폼을 사용하는 것을 선호할 수 있습니다.

조직은 모든 직원을 이러한 도구를 사용할 수 있도록 교육하고 지원하는 문화를 조성해야 합니다. 온라인에서 많은 유용한 정보를 찾을 수 있습니다. 구글과 안트로픽은 무료 강의를 제공하며, 온라인 포럼에서는 지식과 아이디어를 공유하고, OxyCon 2025 무료 온라인 컨퍼런스에는 AI 도구를 사용하여 코딩 없이 AI 기반 가격 비교 도구를 만드는 실제 세션이 포함됩니다.

비즈니스 관련 AI의 다음 전선

전 세계 AI 시장은 2025年的 3910억 달러에서 2030년까지 1.8조 달러로 급격히 성장할 것으로 예상됩니다. 그러나 LLM의 진행은 데이터와 계산 리소스의 제한으로 인해 더 느려질 수 있습니다.

이로 인해 특정 작업을 위한 작은 언어 모델의 증가를 기대할 수 있습니다. 이러한 모델은 더 적은 계산 리소스를 필요로 하며, 데이터 개인 정보 보호 및 보안 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.

궁극적으로, 비즈니스에서 AI의 미래는 혁신적인 변화의 거대한 약속에 의해 정의되지 않을 것입니다. 이미 손에 닿은 도구를 얼마나 효과적으로 활용하느냐에 의해 정의될 것입니다. 허세를 벗어나 실제 적용에 초점을 맞추고 훈련 및 통합에 투자함으로써 기업은 오늘날 실제 생산성 향상을 실현할 수 있을 뿐만 아니라 다음 혁신의 물결을 준비할 수 있습니다.