기업이 Google의 AI 기술을 활용하는 방법

오늘날 기술 및 스타트업 분야의 비즈니스 리더들은 AI와 머신러닝을 완벽하게 활용하는 것의 중요성을 잘 알고 있습니다. AI와 머신러닝이 데이터에서 귀중한 인사이트를 도출하고, 스마트 자동화를 통해 운영을 간소화하며, 최고의 고객 경험을 창출하는 데 얼마나 도움이 되는지 잘 알고 있습니다. 하지만 이러한 AI 기술을 개발하고 다음과 같은 도구를 활용하는 것은 기업용 Google 지도 API 목적은 시간과 비용이 많이 소요될 수 있습니다. 고도로 숙련된 AI 전문가에 대한 수요는 과제에 추가 계층을 추가합니다. 따라서 기술 회사와 신생 기업은 AI를 비즈니스 전략에 통합할 때 자원을 현명하게 사용해야 한다는 압박을 받고 있습니다.

이 글에서는 기술 기업과 스타트업이 Google의 AI 기술을 스마트하게 적용하여 혁신을 촉진하고 비용을 절감하는 데 사용할 수 있는 다양한 전략을 공유하겠습니다.

운영 효율성 및 성장을 위한 AI 활용

오늘날 많은 첨단 기업들이 AI의 힘 없이는 불가능할 혁신적인 서비스나 제품을 출시하고 있습니다. 하지만 이러한 기업들이 인프라와 워크플로를 처음부터 구축한다는 의미는 아닙니다. 클라우드 제공업체가 제공하는 AI 및 머신러닝 서비스를 활용함으로써 기업은 새로운 성장 기회를 창출하고, 프로세스를 자동화하며, 비용 절감 이니셔티브를 추진할 수 있습니다. AI에 주력하지 않는 소규모 기업조차도 AI를 운영 체계에 접목하여 확장 과정에서 효율적인 비용 관리에 도움을 받을 수 있습니다.

제품 개발 가속화

신생 기업은 종종 기술 전문 지식을 비즈니스에 직접 영향을 미치는 독점 프로젝트로 보내는 것을 목표로 합니다. 새로운 AI 기술을 개발하는 것이 주요 목표는 아니지만 AI 기능을 새로운 애플리케이션에 통합하는 것은 상당한 가치가 있습니다. 이러한 시나리오에서는 사전 훈련된 API를 사용하는 것이 빠르고 비용 친화적인 솔루션을 제공합니다. 이것은 조직이 성장하고 뛰어난 작업을 생성할 수 있는 강력한 기반을 제공합니다.

예를 들어, 통합하는 많은 회사 대화 형 AI 다음과 같은 Google Cloud API를 활용합니다. 음성-텍스트 그리고 자연어. 이러한 API를 통해 개발자는 감정 분석, 전사, 욕설 필터링, 콘텐츠 분류 등과 같은 기능을 쉽게 엮을 수 있습니다. 기업은 이 강력한 기술을 활용하여 기본 AI 기술 자체를 개발하는 데 시간과 리소스를 쏟는 대신 혁신적인 제품을 만드는 데 집중할 수 있습니다.

체크 아웃 이 문서 기술 기업들이 Google Cloud의 Speech API를 선택하는 이유를 보여주는 훌륭한 사례들을 확인해 보세요. 주요 사용 사례는 고객 인사이트 추출부터 로봇에 공감 능력을 부여하는 것까지 다양합니다. 더 자세한 내용은 AI 제품 페이지, Translation, Vision 등과 같은 추가 API를 제공합니다. 이 분야에 대한 추가 지원과 전문 지식을 제공하는 ML API용으로 특별히 설계된 Google Cloud Skills Boost 프로그램을 살펴볼 수도 있습니다.

워크로드 및 비용 최적화

비싸고 복잡한 ML 인프라의 문제를 해결하기 위해 많은 회사가 점점 더 클라우드 서비스로 전환하고 있습니다. 클라우드 플랫폼은 비용 최적화의 이점을 제공하므로 기업은 진화하는 요구 사항에 따라 쉽게 확장 또는 축소하면서 필요한 리소스에 대해서만 비용을 지불할 수 있습니다.

고객은 Google Cloud를 통해 다양한 인프라 옵션을 사용하여 ML 워크로드를 미세 조정할 수 있습니다. 일부는 다목적 프로토타이핑을 위해 중앙 처리 장치(CPU)를 활용하는 반면, 다른 일부는 이미지 중심 프로젝트 및 대형 모델, 특히 맞춤형이 필요한 프로젝트를 위해 그래픽 처리 장치(GPU)의 성능을 활용합니다. TensorFlow CPU에서 부분적으로 실행되는 작업. 일부는 Google의 자체 ML 프로세서인 TPU(텐서 처리 장치)를 선택합니다.TPU), 많은 사람들이 특정 사용 사례에 맞게 이러한 옵션을 혼합하여 적용합니다.

기업은 특정 사용 시나리오에 적합한 하드웨어를 연결하고 관리형 서비스의 확장성과 운영 편의성을 활용하는 것 외에도 비용 관리에 도움이 되는 구성 기능을 고려해야 합니다. 예를 들어, Google Cloud는 GPU에 대한 시간 공유 및 다중 인스턴스 기능과 함께 다음과 같은 기능을 제공합니다. 버텍스 AI, GPU 사용 및 비용을 최적화하도록 명시적으로 설계되었습니다.

Vertex AI Workbench는 NVIDIA NGC 카탈로그와 원활하게 통합되므로 클릭 한 번으로 프레임워크, 소프트웨어 개발 키트 및 Jupyter 노트북을 배포할 수 있습니다. Reduction Server와 결합된 이 통합은 비즈니스가 관리 서비스를 활용하여 AI 효율성을 높이고 비용을 억제할 수 있는 방법을 보여줍니다.

운영 효율성 증대

제품 생성을 위해 사전 훈련된 API 및 ML 모델 개발을 활용하는 것 외에도 기업은 특정 비즈니스 및 기능적 요구 사항을 충족하도록 맞춤화된 AI 솔루션을 채택하여 특히 성장 단계에서 운영 효율성을 증폭할 수 있습니다. 계약 처리 또는 고객 서비스를 포함한 이러한 솔루션은 능률적인 비즈니스 프로세스와 더 나은 자원 분배를 위한 길을 열어줍니다.

이러한 솔루션의 훌륭한 예는 Google Cloud입니다. 문서AI. 이러한 제품은 기계 학습의 힘을 활용하여 텍스트에서 정보를 분석하고 추출하여 계약 수명 주기 관리 및 모기지 처리와 같은 다양한 사용 사례에 적합합니다. 기업은 DocumentAI를 사용하여 문서 관련 워크플로를 자동화하여 시간을 절약하고 정확도를 높일 수 있습니다.

컨택 센터 AI 고객 지원 요구가 급증하는 회사에 유용한 지원을 제공합니다. 이 솔루션은 조직이 지능형 가상 에이전트를 구축하고, 필요에 따라 가상 에이전트와 인간 에이전트 간의 원활한 핸드오프를 촉진하고, 콜 센터 상호 작용에서 실행 가능한 통찰력을 얻을 수 있도록 지원합니다. 이러한 AI 도구를 활용함으로써 기술 회사와 신생 기업은 혁신과 성장에 더 많은 리소스를 할당하는 동시에 고객 서비스를 향상하고 전반적인 효율성을 최적화할 수 있습니다.

ML 개발 확장, 간소화된 모델 배포 및 정확도 향상

기술 회사와 신생 기업은 데이터에서 인사이트를 추출하거나 새로운 사용 사례를 구현하기 위해 맞춤형 모델이 자주 필요합니다. 그러나 이러한 모델을 프로덕션 환경에 출시하는 것은 까다롭고 자원 집약적일 수 있습니다. 관리형 클라우드 플랫폼은 조직이 프로토타이핑에서 확장 가능한 실험 및 프로덕션 모델의 정기적 배포로 전환할 수 있도록 하는 솔루션을 제공합니다.

Vertex AI 플랫폼은 ML 개발을 가속화하고 다른 방법에 비해 생산 시간을 최대 80%까지 단축하면서 고객 사이에서 점점 인기를 얻고 있습니다. 광범위한 ML Ops 기능 제품군을 제공하여 ML 엔지니어, 데이터 과학자 및 개발자가 효율적으로 기여할 수 있도록 합니다. 등의 기능을 포함하여 AutoML, 깊은 ML 전문 지식이 부족한 개인도 사용자 친화적인 로우 코드 기능을 사용하여 고성능 모델을 교육할 수 있습니다.

사용 Vertex AI 워크벤치 대규모 모델 교육 작업을 80배 가속화하고 모델링 정확도를 98%에서 무려 XNUMX%로 높이는 등의 기능을 통해 고객이 혜택을 받는 등 상당한 성장을 보였습니다. 확인 비디오 시리즈 프로토타입에서 프로덕션으로 모델을 전환하는 단계별 가이드를 확인하세요. 또한 Vertex AI의 기여를 조명하는 기사도 살펴보세요. 기후 변화 측정, 코드 없는 예측을 위한 BigQuery 통합, Vertex AI 및 BigQuery 풍부한 데이터 분석을 위해 이 게시물에 직관적이고 효율적인 모델 반복을 가능하게 하는 Vertex AI 예제 기반 설명.