기업에서 생성적 AI 사용 사례 가속화
생성적 AI는 시험 프로그램에서 전면적 생산으로 빠르게 전환하며, 다양한 기업에서 측정 가능하고 신뢰할 수 있는 결과를 달성하고 있습니다. CIO와 IT 리더들은 보안 로그의 이상 탐지에서부터 코드 마이그레이션 자동화를 통한 개발자 생산성 향상에 이르기까지 다양한 응용 프로그램에 생성적 AI를 활용하고 있습니다. 이러한 광범위한 잠재력은 상당한 생산성 향상을 이끌어내고 있습니다.
Nvidia 2024 GTC 행사 패널 토론 주요 내용
Nvidia의 2024 GTC 행사에서 열린 "기업 혁신을 이끄는 CIO의 통찰: 생성적 AI의 잠재력 활용" 패널 토론에서, Nvidia, SentinelOne, ServiceNow의 CIO들이 그들의 경험에 대한 통찰을 나누었습니다. Nvidia의 AI 및 자동화 부문 부사장인 Rama Akkiraju가 진행한 이 패널 토론에는 Sabry Tozin(LinkedIn), Sonu Nayyar(Nvidia), Sandy Venugopal(SentinelOne), Chris Bedi(ServiceNow)와 같은 업계 리더들이 참여했습니다.
측정 가능한 결과의 중요성
패널에서는 생성적 AI가 파일럿에서 생산으로 성공적으로 전환하기 위해서는 정량적인 결과를 제공하고 운영을 간소화해야 한다고 강조했습니다. Tozin은 생성적 AI가 반복적인 작업을 자동화하여 엔지니어의 생산성을 향상시키고, 개발자들이 기업에 가치를 더하는 혁신적인 프로젝트에 집중할 수 있게 해준다고 밝혔습니다. Bedi는 ServiceNow가 도메인별 언어 모델을 구현하여 5개월 만에 백오피스 업무량을 14% 줄였다고 언급했습니다. 그는 "직원들은 99%의 경우 생성적 AI의 응답을 받으며, 이는 상당한 운영 효율성을 가져온다"고 말했습니다. 그는 또한 생성적 AI로 인해 120일 만에 연간 1천만 달러의 잠재적 이익을 계산했으며, 이는 50명의 생산성과 대등합니다.
CIO들은 생성적 AI 이니셔티브의 측정 가능한 결과뿐만 아니라 투자 수익률(ROI)에 대해서도 집중하고 있습니다. 각 패널리스트는 변화 관리의 과제를 해결하는 것이 필수적임을 강조하며 결과 측정의 중요성을 설파했습니다.
제품 개발에서 생성적 AI의 진화하는 역할
Nvidia와 SentinelOne은 제품 개발에서 생성적 AI의 확장된 역할에 대해 논의했습니다. Nayyar는 Nvidia가 ChipNeMo와 같은 다양한 프로젝트에 생성적 AI를 구현하는 데 큰 진전을 이루었다고 언급했습니다. Venugopal은 SentinelOne이 사이버 보안 전략 내에서 생성적 AI를 활용하고 있으며, 이로 인해 보안 운영 센터(SOC)에서 운영 반응을 향상시키기 위한 이상 탐지에 투자하고 있다고 설명했습니다.
생성적 AI 도입을 위한 조직에 대한 조언
패널리스트들은 AI 도입 과정에서 조직적 및 기술적 도전을 조기에 직면하는 것의 중요성을 모두 인식했습니다. Nayyar는 실험과 혁신을 촉진하는 문화를 조성하는 것이 중요하다고 강조했습니다. 패널의 주요 조언은 다음과 같습니다:
- 생성적 AI를 학습 도구로 보기: Tozin은 조직이 생성적 AI를 단순한 작업 수행 엔진이 아닌 기술 향상과 지식 개선을 위한 플랫폼으로 간주할 것을 권장했습니다.
- 생성적 AI에 대한 호기심 촉진: Venugopal은 리더들이 생성적 AI의 발전에 대해 지속적으로 호기심을 가지며 팀의 참여를 촉진하라고 조언했습니다.
- 초기 사용 사례 우선순위 설정: Bedi는 조직의 필요에 맞는 특정 사용 사례를 조기에 식별하고 실험해보아, 파일럿에서 생산으로의 부드러운 전환을 돕는 것이 중요하다고 추천했습니다.
이러한 통찰을 통해 조직들은 생성적 AI의 잠재력을 효과적으로 활용하여 생산성과 혁신을 추진할 수 있습니다.
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