Gen AI: 기업의 대형 브랜드에서 스타트업 솔루션으로의 전환

제네레이티브 AI와 챗봇은 2022년 이전에 세상에 존재하지 않았던 것이 아닙니다. 이는 시리나 알렉사와 같은 것이 아니며, 오히려 자연어 처리의 첫 번째 예인 엘리자와 같은 것입니다. 엘리자는 지금 57세의 여성일 것입니다. 그러나 반세기가 지난 후, Chat GPT와 다른 주목할만한 대형 언어 모델이 기술을 상당히 다양한 산업 분야에서 상업적으로 실현 가능하다고 입증했을 때, 기업은 제네레이티브 AI 솔루션이 필요하다는 것을 깨달았습니다.

그러나 일부 기업은 제네레이티브 AI가 필요한 이유를 모릅니다. 또한 일부 기업은 작업의 복잡성과 필요한 자원을 이해하지 못합니다. 여기서 우리는 가속기와 컨설팅 회사로 나섭니다.

맞춤형 또는 즉시 착용 가능한?

개인 measurement에 따라 맞춤형으로 제작된 양복, 선호하는 재질, 색상, 특정한 자리에 맞춰 제작된 양복은 가치 있는 투자입니다. 이러한 양복을 입은 사람들은 자신의 외모에 대해 걱정하지 않습니다. 그들은 자신이 완벽하게 보인다고 알고 그렇게 느끼기 때문입니다. 특정 비즈니스 목표를 달성하기 위해 제작된 맞춤형 AI 기술 솔루션은 보안이 강화되어 기업 시스템에 완벽하게 통합되어 있습니다. 이는 진정한 제임스 본드 양복입니다.

이것은 좋은 비교입니다. 이는 일반적인 아이디어를 제공합니다. 그러나 기업 대부분이 시장 선도자의 즉시 착용 가능한 AI 솔루션을 구현하지 않는 이유에 대해 더 깊이 들어가 보겠습니다.

첫째, 제네레이티브 AI의 효과적인 통합은 각 회사에 대한 고유한 작업 없이 불가능합니다. 이는 회사에 대한 전략적 개발 계획, 목표, 자원 가용성을 알고 있는 별도의 팀이 필요합니다. 한 회사에서 작동하는 제네레이티브 AI 솔루션은 다른 회사에서 쓸모없게 될 것입니다.

둘째, 작은 스타트업은 회사의 특성을 완전히 이해하고, 맞춤형 솔루션을 제공할 것입니다. 이는 AI 전문가 팀이 오픈 소스 모델을 안전하게 교육하고, 클라이언트의 서버에 배치할 수 있기 때문입니다. 이는 온프레미스 솔루션을 생성하고, 데이터 배포 및 저장의 보안 요구 사항을 준수할 수 있습니다. 이는 기업에 대한 우선순위입니다.

기업은 제네레이티브 AI를 위해 무엇이 필요할까요?

Gen AI는 기업 시장의 상대적으로 새로운 기술입니다. 벤치마크를 얻고 진행하는 주요 방법은 시도와 오류를 통해 진행하는 것입니다. 이는 파일럿을 시작하는 것을 의미합니다. 우리는 다양한 부문에서 충분한 벤치마크를 얻을 때까지, 이것이 회사에 완벽하게 맞는 솔루션을 찾는 가장 생산적인 방법입니다.

그러나 제네레이티브 AI 솔루션에 대한 기업의 요청에는 특정한 경향이 있습니다.

1. 고품질의 텍스트 및 음성 봇을 기반으로 하는 LLMs를 사용하여 다양한 복잡성 수준의 고객 서비스 및 지원 쿼리에 대한 도움을 제공합니다.

2. 직원 AI 보조工具 (예: 판매 관리자의 도우미, 실시간으로 대화하는 잠재 고객과 동시에 아이디어와 고객 제안을 생성하는 전문가)

3. 개발자용 보조工具

4. 인사 솔루션: 채용 및 온보딩 자동화

5. 마케팅 도구: 이미지 및 아바타 생성, 기사 작성, 제품 리뷰

‘제네레이티브 AI가 필요하지 않다’ – 이것은 일부 고객이 기대하지 않았던 결론이지만, 회사의 현재 상태와 비즈니스 목표를 분석한 후에 쉽게 동의할 수 있습니다. AI를 위해 AI는 자원을浪費하는 것입니다.

제네레이티브 AI 시장 기회

PitchBook의 추정에 따르면, 제네레이티브 AI 시장은 2023년 말에 426억 달러에 달할 것으로 예상되며, 2026년까지 32%의 연평균 성장률로 981억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이러한 예측은 제네레이티브 AI의 잠재력을 고려하지 않습니다. AI 소프트웨어의 총 주소 가능 시장.

이는 전체 AI 산업의 22.6%의 연평균 성장률과 비교할 수 있습니다. 이는 GenAI가 더 큰 산업에 비해 계속해서 과도한 성과를 낼 것임을 의미합니다.

추정치가 충분하지 않은 경우, 가속기로서의 우리의 경험에서 다음과 같은 사실을 들 수 있습니다. 2022년의 경제衰退과 벤처 투자 급감之后, Intema 가속 프로그램은 자금 조달에서 기업과 함께 파일럿을 시작하는 것으로 초점을 전환했습니다.

2023년에 Intema는 메타버스와 제네레이티브 AI와 같은 두 가지 다른 기술을 기반으로 하는 두 가지 가속 프로그램을 진행했습니다. 프로그램 중에 우리는 스타트업을 기업 고객과 연결하여 기술적 솔루션에 대한 논의를 진행하고, 데모를 진행하며, 성공적인 경우 파일럿에 대한 협약을 체결합니다. 메타버스 가속 프로그램은 기업 고객과 함께 4개의 파일럿을 진행했습니다. 이는 기술의 특성과 복잡성을 고려하면 훌륭한 성과입니다.

제네레이티브 AI 프로그램은 프로그램 종료 몇 주 전에 이미 기업 고객과 함께 7개의 파일럿을 진행 중이었습니다. 이것은 블록체인과 메타버스 이전에 있었던 하이프의 효과일까요? 아니면 제네레이티브 AI가真正한 게임 체인저일까요?

모든 것이 제네레이티브 AI가 하이프에値하는지에 대한 질문으로 귀결됩니다.

첫째, 새로운 기술이나 아이디어가 단기적으로 과도한 하이프를 받는 것은 드문 일이 아닙니다. 이는 장기적인 관점에서 불리할 수 있습니다. 제네레이티브 AI와 블록체인을 비교해 본다면, 블록체인은 초기 성숙 단계에서 기술 혁명으로 묘사되었습니다. 이는 제네레이티브 AI가 오늘날과 같이 묘사되고 있습니다. 그러나 몇 년 후, 2018년에 Gartner는 블록체인이 실망의 구덩이로 들어섰다고 발표했습니다. 이는 소비자 관심이 최고치에서 30% 이상 감소하고, 2018년부터 2019년까지 벤처 투자가 45% 감소한 것을 의미합니다.

블록체인과 달리, 초기 성숙 단계에서 제네레이티브 AI는 이미 상당히 많은 상업적으로 실현 가능한 사용 사례를 갖추고 있습니다. 이러한 사용 사례의 수는 제네레이티브 AI 솔루션을 채택하는 산업이 더 많아짐에 따라 증가할 것으로 예상됩니다. Gartner는 최근의 출판물에서 제네레이티브 AI 기술을 하이프 커브의 정점에 위치시켰습니다. 이는 기대와 실제 성과 간의矛盾이 있을 수 있으며, 가까운 미래에 실망이 있을 수 있음을 의미합니다.

결론

이것은 제네레이티브 AI 솔루션에 대한巨大的 수요 이후에 기술이 레이더에서 사라질 것이라는 것을 의미합니까? 이 시나리오는 불가능합니다. 제네레이티브 AI는 과학, 예술, 공급망 등 다양한 인간 활동 영역에서 그 기본적인 타당성과 유연성을 이미 입증했습니다.

그러나 기술 개발의 둔화는 불가피합니다. 주요 원인은 제네레이티브 AI의 사용을 제어하고 규제하는 필요성입니다. 지금까지 이 도구는 상대적으로 자유롭게 사용되어 왔습니다. 법적 규제는 기술의 진화 경로에 새로운 궤적을 설정할 것입니다. 이는 예측할 수 없습니다. 제네레이티브 AI는 현재의 능력으로 인해 인류 역사에서 전례 없는 것입니다.

또 다른 제한 요인은 제네레이티브 AI의 미래를 제한할 것으로 예상되는 대형 언어 모델의 크기 증가입니다. 결국 AI 칩의 능력은 기술의 개발 속도에 따라가지 못할 것입니다. 인공 일반 지능을 구축하고, 데이터의 증가하는 볼륨은 매우 복잡한 엔지니어링과 더 많은 컴퓨팅 파워를 요구합니다.

그러나 이러한 제한은 LLMs의 손실 없는 압축, 컴퓨팅 파워 증가, 데이터 저장소 등에 대한 연구, 실험, 비표준적인 접근 방식을 위한 광범위한 분야를 열어줍니다.