기업이 구글의 AI 기술을 활용하는 방법

오늘날 기술 및 스타트업 분야의 비즈니스 리더들은 AI와 머신 러닝의 중요성을 알고 있습니다. 데이터에서 유용한 정보를 추출하고, 스마트 자동화를 통해 운영을 최적화하며, 고객 경험을 향상시키는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 이해하고 있습니다. 그러나 이러한 AI 기술을 개발하고, 구글 맵스 API와 같은 도구를 비즈니스 목적으로 사용하는 것은 시간이 걸리고 비용이 많이 들 수 있습니다. 고급 AI 전문가의 수요는 추가적인 도전을 제기합니다. 따라서 기술 회사와 스타트업은 비즈니스 전략에 AI를 통합할 때 자원을 효율적으로 사용해야 합니다.

이 文章에서, 저는 기술 회사와 스타트업이 구글의 AI 기술을 스마트하게 적용하여 혁신을 촉진하고 비용을 절감할 수 있는 다양한 전략을 공유하겠습니다.

운영 효율성과 성장 위한 AI 활용

오늘날 많은 최첨단 회사들은 AI의 힘으로 불가능한 혁신적인 서비스나 제품을 출시하고 있습니다. 그러나 이러한 회사들이 자신의 인프라와 워크플로우를 처음부터 구축하는 것은 아닙니다. 클라우드 제공업체가 제공하는 AI 및 머신 러닝 서비스를 활용함으로써, 비즈니스들은 새로운 성장 기회를 열어볼 수 있고, 자동화된 프로세스를 구축하며, 비용 절감을 위한 이니셔티브를 주도할 수 있습니다. 작은 회사들도 AI를 자신의 운영에 통합함으로써 효율적인 비용 관리를 할 수 있습니다.

제품 개발 가속화

스타트업들은 기술 전문성을 직접 비즈니스에 영향을 미치는 독점적인 프로젝트에 집중하려고 합니다. 새로운 AI 기술을 개발하는 것이 주요 목표는 아니지만, 새로운 애플리케이션에 AI 기능을 통합하는 것은 상당한 가치를 가지고 있습니다. 이러한 경우, 사전 훈련된 API를 사용하는 것이 빠르고 비용 효율적인 해결책입니다. 이것은 조직이 강력한 기반을 구축하고卓越한 성과를 달성할 수 있도록 합니다.

예를 들어, 많은 회사들이 대화형 AI를 제품과 서비스에 통합하여 구글 클라우드 API를 활용합니다. 이러한 API는 개발자들이 쉽게 감정 분석, 전사, 욕설 필터링, 콘텐츠 분류 등을 포함한 기능을 통합할 수 있도록 합니다. 이러한 강력한 기술을 활용함으로써, 비즈니스들은 혁신적인 제품을 개발하는 데 집중할 수 있고, 기본적인 AI 기술을 개발하는 데 시간과 자원을 투자할 필요가 없습니다.

이 기사를 확인하여 구글 클라우드의 음성 AI를 사용하는 예를 살펴보세요. 강조된 사용 사례는 고객 정보 추출에서 로봇에 공감 능력을 부여하는 것까지 다양합니다. 더 깊은 내용을 원한다면, AI 제품 페이지를 방문하여 추가 API를 확인하세요. 또한, ML API를 위한 구글 클라우드 스킬 부스트 프로그램을 탐색하여 이 분야에서 추가적인 지원과 전문성을 얻을 수 있습니다.

작업량 및 비용 최적화

비싼 ML 인프라의 도전을 해결하기 위해 많은 회사들이 클라우드 서비스를 사용하고 있습니다. 클라우드 플랫폼은 비용 최적화를 제공하여 비즈니스들이 필요한 리소스만을 지불하고, 쉽게 확장하거나 축소할 수 있도록 합니다.

구글 클라우드에서 고객들은 ML 작업을 미세하게 조정하기 위한 다양한 인프라 옵션을 사용할 수 있습니다. 일부는 중앙 처리 장치(CPU)를 사용하여 유연한 프로토 타이핑을 수행하는 반면, 다른 일부는 그래픽 처리 장치(GPU)를 사용하여 이미지 중심의 프로젝트와 더 큰 모델을 처리합니다. 일부는 구글의 고유한 ML 프로세서인 텐서 프로세싱 유닛(TPU)을 사용하는 반면, 다른 일부는 이러한 옵션의 조합을 사용하여 특정 사용 사례에 맞게 조정합니다.

적절한 하드웨어와 사용 사례를 결합하고, 관리 서비스의 확장성과 운영의 단순성을 활용하는 것 외에도, 비즈니스들은 비용 관리를 도와주는 구성 기능을 고려해야 합니다. 예를 들어, 구글 클라우드는 GPU에 대한 시간 공유 및 다중 인스턴스 기능을 제공하며, 버텍스 AI와 같은 기능은 GPU 사용량과 비용을 최적화하도록 설계되었습니다.

버텍스 AI 워크벤치는 NVIDIA NGC 카탈로그와 원활하게 통합되어 프레임워크, 소프트웨어 개발 키트, 주피터 노트북을 한 번의 클릭으로 배포할 수 있도록 합니다. 이 통합과 함께 리덕션 서버는 비즈니스들이 관리 서비스를 활용하여 AI 효율성을 향상시키고 비용을 절감할 수 있는 방법을 보여줍니다.

운영 효율성 증대

사전 훈련된 API와 ML 모델 개발을 통해 제품을 개발하는 것 외에도, 비즈니스들은 성장 단계에서 특정 비즈니스 및 기능적 요구 사항을 충족하는 AI 솔루션을 채택하여 운영 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 솔루션은 계약 처리 또는 고객 서비스와 같은 영역에서 비즈니스 프로세스를 최적화하고 리소스 배포를 개선하는 데 도움이 됩니다.

이러한 솔루션의 훌륭한 예는 구글 클라우드의 도큐먼트 AI입니다. 이러한 제품은 기계 학습의 힘을 활용하여 텍스트에서 정보를 분석하고 추출하며, 계약 생명주기 관리 및 모기지 처리와 같은 다양한 사용 사례를 지원합니다. 도큐먼트 AI를 사용함으로써, 비즈니스들은 문서 관련 워크플로우를 자동화하여 시간을 절약하고 정확성을 향상시킬 수 있습니다.

컨택트 센터 AI는 고객 지원需求이 급증하는 회사들에게 유용한 도움을 제공합니다. 이 솔루션은 조직이 지능형 가상 에이전트를 구축하고, 가상 에이전트와 인간 에이전트 간의 원활한 전환을 가능하게 하며, 콜 센터 상호작용에서 유용한 정보를 추출할 수 있도록 합니다. 이러한 AI 도구를 활용함으로써, 기술 회사와 스타트업은 혁신과 성장에 더 많은 자원을 할당할 수 있고, 고객 서비스와 전체 효율성을 최적화할 수 있습니다.

ML 개발 확장, 모델 배포 최적화, 정확도 향상

기술 회사와 스타트업은 종종 데이터에서 정보를 추출하거나 새로운 사용 사례를 구현하기 위한 맞춤형 모델을 필요로 합니다. 그러나 이러한 모델을 프로덕션 환경에 배포하는 것은 도전적이고 리소스 집약적인 일일 수 있습니다. 관리되는 클라우드 플랫폼은 프로토타입에서 확장 가능하고 반복적인 프로덕션 모델 배포로의 전환을 가능하게 함으로써 해결책을 제공합니다.

버텍스 AI 플랫폼은 클라이언트 사이에서 점점 더 인기를 얻고 있으며, 대체 방법보다 생산 시간을 최대 80%까지 줄일 수 있습니다. 버텍스 AI는 광범위한 ML 옵스 기능을 제공하여 ML 엔지니어, 데이터 과학자, 개발자가 효율적으로 기여할 수 있도록 합니다. 오토 ML과 같은 기능을 포함하여, 심층적인 ML 전문 지식이 없는 개인도 사용자 친화적인 저코드 기능을 사용하여 고성능 모델을 훈련할 수 있습니다.

버텍스 AI 워크벤치의 사용은 크게 증가했으며, 고객들은 대형 모델 훈련 작업을 10배 빠르게 하고, 모델 정확도를 80%에서 98%로 향상시키는 기능을 포함하여 혜택을 받고 있습니다. 모델을 프로토 타입에서 프로덕션으로 전환하는 단계별 가이드를 위해 비디오 시리즈를 확인하세요. 또한, 버텍스 AI가 기후 변화 측정, 비코드 예측을 위한 빅쿼리 통합, 버텍스 AI와 빅쿼리 간의 데이터 분석을 위한 시너지, 그리고 모델 반복을 위한 예제 기반 설명에 기여하는 내용을 강조하는 기사를 살펴보세요. 그리고 이 포스트를 통해 버텍스 AI의 예제 기반 설명을 통해 직관적이고 효율적인 모델 반복을 가능하게 하는 방법을 확인하세요.