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'생성 AI'통합검색 결과 입니다. (868건)

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오라클, AI 코딩 도구 '오라클 코드 어시스트' 발표

오라클은 AI 코딩 동반 툴인 오라클 코드 어시스트를 발표하고, 애플리케이션 속도 향상 및 코드 일관성 개선 계획을 13일 밝혔다. 오라클 코드 어시스트는 거대 언어 모델(LLM)을 기반으로 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)에서 실행되며 OCI 기반 자바, SQL 및 애플리케이션 개발에 최적화됐다. 된 오라클 코드 어시스트는 개발자에게 기업의 모범 사례 및 코드베이스에 맞춤화해 맥락에 특화된 제안 기능을 제공한다. 오라클 코드 어시스트는 대부분의 모던 프로그래밍 언어로 작성된 코드를 업데이트하고 업그레이드 및 리팩토링하는 데에도 사용할 수 있도록 설계될 예정이다. AI 기반 소프트웨어 개발은 소프트웨어의 개념화 및 생성, 테스트, 관리 방식에 혁신을 불러일으켰다. 개발자는 AI 지원 도구를 사용하면 새로운 아이디어를 탐색하고 신규, 업그레이드 또는 리팩토링된 코드를 위한 지능형 제안을 받을 수 있다. 또한 일상적인 작업을 자동화하는 기능 덕분에, AI 도구가 소프트웨어 개발 수명 주기(SDLC)의 모든 단계에서 핵심적인 부분으로 자리 잡게 됐다. 오라클 코드 어시스트는 코드 스니펫, 종속성 분석, 오류 완화 대안, 테스트 사례, 주석, 요약 및 문서화를 제공해 SDLC의 각 단계를 처리한다. 오라클 코드 어시스트는 젯브레인 인텔리제이 IDEA, 또는 마이크로소프트 비주얼 스튜디오 코드용 개발 환경 플러그인으로도 배포된다. 개발자가 애플리케이션 실행 위치와 상관없이 애플리케이션을 구축, 최적화, 업그레이드하는 데 도움을 주는 전문가 의견을 반영한 피드백을 제공하도록 특별히 훈련될 계획이다. 오라클 코드 어시스트의 코드 생성(Generation) 기능은 학습한 맥락 및 패턴을 바탕으로 코드 제안을 제공하고, 전체 클래스 파일, 메소드 또는 코드 라인을 생성한다. 개발자는 코드 스니펫을 승인, 변경 또는 거절할 수 있고, 보일러플레이트 코드 작성에 드는 시간을 줄이고, 애플리케이션 개발 속도를 높일 수 있다. 코드 주석(Annotation) 기능은 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 문서화 또는 코멘트 생성을 통해 코드 기능을 설명한다. 개발자는 이를 통해 애플리케이션을 수명 주기 동안 지속적으로 관리할 수 있다. 코드 설명 가능성(Explainability) 기능은 코드에 대한 명확한 언어 요약을 제공한다. 이 기능은 기존 코드를 검토 또는 리팩터링하는 개발자들을 지원하고, 정확하고 이해하기 쉬운 맥락 제공을 통해 시간을 절약해 준다. 더욱 빨라진 코드 검토(Faster Code Reviews) 기능은 풀(pull) 요청을 실행해 코드 리뷰를 작성한 뒤의 변경 사항을 저장소에 병합하고, 성능, 품질, 효율성, 스타일링 가이드라인을 기반으로 코드 변경을 추천한다. 개발자들은 이 기능을 활용해 보다 고품질의 코드를 제공할 수 있다. 테스트 커버리지 생성은 코드의 맥락을 기반으로 유닛과 기능 테스트를 생성한다. 이 기능은 개발자가 훨씬 다양한 테스트 입력 값을 아우르는 더 나은 테스트 커버리지를 바탕으로 테스트 품질을 개선하게 해 준다. 맞춤형 제안(Tailored Suggestions)은 기업 조직의 코딩 프레임워크, 사내 라이브러리, 모범 사례, 업계 별 표준을 통합해 조직 전용 코드를 생성한다. 이 기능은 개발자의 코드 리뷰, 업데이트, 기존 코드베이스로의 코드 통합을 지원한다. 코드 생성 컨텍스트(Code Origination Context)는 필터를 적용해 코드가 비허용적(non-permissive) 라이선스를 출처로 삼지 않도록 한다. 이 기능은 개발자가 규정 준수 관련 위험을 해결할 수 있게 돕는다. 자동 언어 업그레이드(Automated Language Upgrades)는 새로운 라이브러리를 사용해 기존 코드를 현재의 언어 버전으로 변환 및 업데이트한다. 이 기능은 개발자가 사용된 언어 또는 프레임워크의 최신 기능을 활용해 애플리케이션의 성능과 품질을 개선할 수 있게 지원한다. 코드 분석은 버그와 비효율성을 파악하고, 기업 조직의 소프트웨어 개발 관행을 바탕으로 오피니어네이티드(opinionated) 코드를 생성한다. 이 기능은 개발자가 자체 독점 코드베이스와 일관된, 보다 강력한 코드를 제공하도록 지원한다. OCI 최적화 제안 기능은 OCI 서비스 API, 코딩 패턴, 모범 사례로부터 확보한 제안을 통합해 애플리케이션이 OCI에서 최적의 상태로 실행될 수 있게 지원한다. 이 기능은 개발자가 OCI에서 실행되고 OCI 서비스를 사용하는 애플리케이션의 유용성은 극대화하고, 효율성은 높이도록 해 준다. 오라클의 개발자들은 이미 오라클 코드 어시스트를 적극 활용해 새로운 오라클 제품 및 서비스를 개발하고 있다. 이 서비스는 오라클 고객들에게도 제공될 예정이다. 아난드 크리슈난 오라클 클라우드 인프라스트럭처 제품 관리 부사장은 “커스텀 애플리케이션은 전 세계 모든 기업 조직이 스스로를 차별화하기 위해 사용하는 방식”이라며 “애플리케이션의 구축, 배포, 유지 관리에는 노동력과 시간이 많이 든다”고 밝혔다. 그는 “오라클 코드 어시스트를 활용하는 기업들은 개발자가 애플리케이션 속도 및 코드 일관성을 개선해 애플리케이션을 안전하고 강력하며, 규정을 준수하는 방식으로 장기간 유지 관리할 수 있도록 지원할 수 있다”고 덧붙였다.

2024.05.13 10:59김우용

KGAF, 생성AI 리더 아카데미 개설···8주간 명사특강+실습

한국생성AI파운데이션(KGAF, 회장 송세경)은 한국 기업의 글로벌 AI 경쟁력 강화를 위한 'KGAF 생성AI 혁신리더 아카데미'를 개설, 운영한다고 12일 밝혔다. 8주간 8회 과정이고 교육 장소인 판교 스타트업 캠퍼스에서 오는 31일 오후 4시 출범식과 입학식이 동시에 열린다. 명사 특강과 실습과 프로젝트 중심 교육 커리큘럼을 구성했다. 장병탁 서울대 AI연구원장(생성AI 미래와 AGI의 시대), 윤세리 율촌 명예 대표변호사(생성AI와 글로벌 AI규제 및 기업윤리), 주영섭 서울대 공학전문대학원 특임교수(대전환 시대의 패러다임 혁신과 대응방향), 유창동 KAIST 전기 및 전자공학부 교수(멀티모달과 LLM의 취향), 황성주 KAIST 전산학부 AI대학원 석좌교수(기업 혁신을 위한 멀티모달 LLM과 데이터 보안), 신진우 KAIST AI 대학원 전기전자공학부 석좌교수(생성 AI 모델의 파인튜닝 기법과 그 응용사례) 등이 대담과 특강을 한다. 오는 17일까지 접수를 받는다. 서류 심사 후 합격자를 개별 통보한다. KGAF 교수진이자 멘토인 최호웅 책임교수는 "국내 최고 생성AI 전문가들과 함께 실제 기업 실무에서 마주할 난제들을 다룰 예정"이라며 "이론 학습에 그치지 않고 기업의 다양한 문제 해결 전 과정을 체험하게 함으로써 실전 역량을 최대한 끌어올리는 것이 목표"라고 밝혔다. 이어 "장기적으로 국내외 유수 대학 및 선도기업과 협업 프로젝트, 글로벌 전문가 초청 세미나 등을 통해 실질적 성과 창출의 기회를 마련할 계획"이라고 덧붙였다. KGAF 송세경 회장은 "챗GPT가 촉발한 격변 시대를 맞아 전문 지식을 갖춘 새로운 게임의 법칙을 창조할 혁신 리더 역할이 어느 때보다 중요해졌다"며 "글로벌 경쟁이 치열한 생성AI 시대를 맞아 현장에서 부딪히는 문제해결 능력과 비전을 겸비한 혁신 리더 양성이 시급하다"고 강조했다. 이어 송 회장은 "혁신리더 아카데미를 통해 글로벌 무대에서 K-리더십을 발휘할 혁신 리더를 배출, 대한민국이 인공지능 활용 및 AI산업 강국으로 도약하는 데 일조하겠다"고 말했다. 이창한 KGAF 혁신리더 위원장은 "우리 기업이 신산업 혁명을 주도하려면 지금이 국가와 산업, 기업과 기술의 획기적 혁신을 도모할 절호의 기회"라며 "미래형 혁신리더양성에 대한 투자가 필요하다"고 밝혔다.

2024.05.12 13:43방은주

팔로알토 네트웍스, 생성형AI 공격 막는 전방위 보안 구축

팔로알토 네트웍스가 최근 급증하는 생성형AI 기반 공격을 차단하기 위한 보안 솔루션을 선보인다. 팔로알토 네트웍스는 스트라타, 프리즈마, 코어텍스 등 프리시전 AI를 적용한 새로운 보안 솔루션을 출시한다고 10일 밝혔다. 프리시전 AI는 기계학습(ML) 및 딥러닝(DL)의 장점과 실시간 생성형 AI의 접근성을 결합한 팔로알토 네트웍스의 보안 기술이다. 이를 활용해 공격자들 보다 한발 앞서 네트워크와 인프라를 보다 선제적으로 보호할 수 있는 AI 기반 보안환경을 구축할 수 있다. 팔로알토 네트웍스는 악의적인 AI 사용과 관련된 잠재적인 부정적인 영향 또는 위험에 대응하기 위해 AI 기반 보안 조치를 마련한다. 프리시전 AI 시큐리티 번들은 어드밴스드 URL 필터링, 고급형 선제 방어, 어드밴스드 와일드파이어 및 어드밴스드 DNS 시큐리티로 구성된 고급형 보안 서비스를 제공한다. 인라인 AI를 활용하여 정교한 웹 기반의 공격, 제로데이 공격, 우회방식의 커맨드 앤 컨트롤 공격, DNS 하이재킹 공격을 방어한다. AI 보안을 위한 설계: AI 보안 프레임워크의 무결성을 우선순위에 두고, 컴플라이언스를 향상시키며, 개발 초기 단계부터 배포까지 데이터 노출을 최소화하는 안전한 AI 에코시스템을 구축한다. AI 액세스 시큐리티는 조직 내에서 구성원들이 안심하고 AI 도구를 사용할 수 있도록 지원하며, 보안 팀이 완전한 가시성, 강력한 제어, 데이터 보호 및 선제적 위협 방지 조치를 취할 수 있도록 돕는다. 프리즈마 클라우드 AI 보안 태세 관리는 취약성을 식별하고 모델, 애플리케이션, 리소스의 잘못된 구성의 우선순위를 지정하여 AI 에코시스템을 보호한다. 컴플라이언스를 개선하고 데이터 노출을 최소화하여 AI 보안 프레임워크의 무결성을 확보한다. AI 런타임 시큐리티는 전체 AI 앱 에코시스템을 보호하고 프롬프트 인젝션, 모델 DoS, 안전하지 않은 출력 파일 등과 같은 런타임 위협으로부터 보호하여, 안전한 환경에서 AI 기반 앱을 구축할 수 있도록 지원한다. 새로운 AI 기반 코드-투-클라우드 기능은 AI 공격 경로 및 영향 범위 분석, 복잡한 위험, 초기 익스플로잇에서 위험이 확산될 수 있는 잠재적 침해 경로 및 신속한 해결 단계를 파악하는 위험 완화 가이드를 제공한다. 팔로알토 네트웍스는 '프리시전 AI'로 구동되는 코파일럿을 통해 보안을 간소화하고, 실질적인 자율 보안 운영을 지원한다.. IDC의 프랭크 딕슨 그룹 부사장은 "오늘날과 같이 AI 도입 및 구축이 가속화되는 환경에서는 인풋에 따라 아웃풋 또한 기하급수적으로 늘어난다. 통합 솔루션과 시스템을 통해 들어오는 데이터의 규모와 품질을 인풋이라고 한다면, 목표 성과 달성에 필요한 정밀한 AI가 아웃풋이라고 할 수 있다”고 말했다. 팔로알토 네트웍스 코리아 박상규 지사장은 “국내 주요 기업들을 중심으로 생성형 AI 적용 사례가 빠르게 늘어나고 있는 만큼 이에 따른 보안 위협도 크게 우려되고 있는 상황이다”라고 진단하며 “생성형 AI에 대한 기대와 더불어 안전성에 대한 리스크를 얼마나 효과적으로 다루는지가 앞으로의 AI 경쟁에 화두가 될 것”이라고 전망했다. 이어서 “새로운 혁신을 통해 한국 고객들이 안심하고 생성형 AI를 활용하여 빠르게 성장할 수 있도록 지원하고자 한다”고 말했다.

2024.05.10 10:56남혁우

레드햇, 생성형 AI 기능 클라우드 제품 전반으로 확장

레드햇은 생성형AI 기술인 레드햇 라이트스피드를 자사 플랫폼 전반으로 확장하고 엔터프라이즈급 AI를 레드햇 하이브리드 클라우드 포트폴리오 전반에 적용한다고 9일 발표했다. '레드햇 오픈시프트 라이트스피드'와 '레드햇 엔터프라이즈 리눅스 라이트스피드'는 지능형 자연어 처리 기능을 제공해 초보자는 더욱 쉽게, 숙련된 전문가들은 더욱 효율적으로 레드햇의 엔터프라이즈급 리눅스 및 클라우드 네이티브 애플리케이션 플랫폼을 사용할 수 있도록 지원한다. 레드햇은 생성형 AI의 통합을 통해 플랫폼 사용 간의 생산성과 효율성을 향상을 지원할 계획이다. 레드햇 라이트스피드는 '레드햇 앤서블 자동화 플랫폼'에 처음 도입되었으며, 업계 전반의 기술 격차와 하이브리드 클라우드 도입 증가에 따른 복잡성을 해소하여 사용자에게 보다 높은 정확성과 효율성을 제공하고 IT팀이 더욱 큰 혁신을 추진할 수 있도록 지원한다. 레드햇의 핵심 플랫폼에 레드햇 라이트스피드가 적용되면 사용자는 미션 크리티컬 환경에서의 오픈소스 기술 사용에 관한 레드햇의 방대한 지식을 상황에 맞게 적용할 수 있게 돼 레드햇 구독의 가치를 더욱 높인다. 쿠버네티스 기반의 하이브리드 클라우드 애플리케이션 플랫폼 '레드햇 오픈시프트'는 다양한 역할과 기술 역량을 보유한 여러 부서와 팀에서 널리 사용되고 있다. 라이트스피드는 이들 부서와 팀이 기존 및 클라우드 네이티브 애플리케이션을 오픈시프트 클러스터에 배포하는 데 생성형 AI를 적용하여, 오픈시프트의 라이프사이클 관리를 간소화하고 필요에 따라 리소스를 확장할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 오픈시프트 초보자들은 애플리케이션 플랫폼 실행에 필요한 기술을 더 빠르게 습득할 수 있으며, 전문가들은 오픈시프트 라이트스피드을 사용해 전문성을 더욱 제고할 수 있다. 오픈시프트 라이트스피드가 지원하는 많은 시나리오 중 하나는 클러스터가 최대 용량에 도달했을 때 사용자가 취할 수 있는 조치로, 사용자에게 오토스케일링 사용을 제안하고 클러스터가 퍼블릭 클라우드에서 호스팅되는지 평가한 후 적절한 크기의 새 인스턴스를 제안한다. 이후 사용 패턴을 추가로 평가해 용량 요구 사항이 감소하면 오토스케일링 사용해 자동 축소하도록 제안할 수 있으며, 깃옵스로 이 구성을 저장해 클러스터 전체에서 사용할 수 있게 하는 등의 추가 권장 사항도 제안할 수 있다. 레드햇 엔터프라이즈 리눅스 라이트스피드는 기술 조직이 리눅스 환경을 배포, 관리, 유지하는 방법을 간소화할 수 있도록 지원한다. 시스템 규모와 복잡성이 IT 베테랑에게도 어려운 과제가 되는 가운데, 레드햇 엔터프라이즈 리눅스 라이트스피드는 초보 관리자부터 숙련된 운영 팀까지 모두가 엔터프라이즈 리눅스 플랫폼을 통해 더 많은 작업을 더 빠르게 수행할 수 있도록 지원한다. 이는 레드햇이 수십 년간 쌓아온 엔터프라이즈 리눅스 전문성을 기반으로 생성형 AI를 사용해 고객이 일반적인 질문에 더 빠르게 답하고 새로운 문제를 해결할 수 있도록 지원한다. 예를 들어 새로운 CVE 발표가 발생하면, 레드햇 엔터프라이즈 라이트스피드는 수정 사항이 포함된 레드햇 보안 권고(RHSA)가 나오면 관리자에게 알린 후, 시스템이나 머신의 가동 상태와 관련성 등을 분석해 어디에 업데이트를 적용할 수 있을지 알려줄 수 있다. 레드햇 엔터프라이즈 리눅스 라이트스피드는 전문 지식이 부족한 사용자도 간단한 명령을 통해 다음 유지 관리 기간에 패치 배포를 예약할 수 있도록 도와준다. 레드햇 앤서블 라이트스피드는 작년 출시 이래 전반적인 사용자 경험을 강화하는 동시에 코드 추천의 관련성을 높이기 위해 더욱 정교하게 개선됐다. 앤서블 라이트스피드 사용자는 IBM 왓슨x 코드 어시스턴트를 통해 기존의 앤서블 콘텐츠를 모델 훈련에 사용할 수 있다. 고객은 조직의 특정 요구 사항과 자동화 패턴에 맞게 맞춤형 코드 추천을 통해 앤서블 콘텐츠의 품질과 정확도를 향상시킬 수 있다. 레드햇 계정 관리자는 앤서블 라이트스피드 사용에 관한 텔레메트리 데이터를 확인할 수 있다. 이 데이터에는 생성형 AI 요청을 모니터링하는 메트릭 및 최종 사용자의 서비스 사용 방식에 대한 인사이트가 포함된다. 레드햇은 레드햇 라이트스피드 포트폴리오에 더해, 앞으로 콘베이어(Konveyor)와 같은 프로젝트에도 생성형 AI를 도입하는 등 오픈소스 커뮤니티의 혁신을 위한 노력을 지속하고 있다. 오픈시프트 라이트스피드는 올해 말 출시될 예정이다. 레드햇 엔터프라이즈 리눅스 라이트스피드는 기획 단계에 있으며, 빠른 시일 내 자세한 정보가 제공될 예정이다. 앤서블 라이트스피드의 새로운 기능은 현재 사용 가능하다.. 아셰시 바다니 레드햇 최고제품책임자 겸 수석 부사장은 “하이브리드 클라우드 전반에 걸친 엔터프라이즈 AI에 대한 레드햇의 노력은 AI 워크로드의 구축, 실행, 배포를 위한 플랫폼 제공 뿐만 아니라 기본 플랫폼에 내재된 기능 제공까지 아우른다”며 “레드햇 라이트스피드는 AI를 즉시 활용할 수 있게 함으로써 기존의 전문성을 확장하는 동시에 새로운 기술을 신속하게 습득할 수 있도록 지원한다”고 밝혔다. 그는 “레드햇 라이트스피드는 가장 큰 혁신을 보다 빠르게 제공할 수 있는 사용자인 IT 조직에 프로덕션 지원 AI를 제공한다”고 강조했다.

2024.05.09 14:54김우용

어도비 "한국 소비자, 생성 AI의 콘텐츠 조작 가능성 우려 커"

어도비는 1천명 이상의 국내 소비자를 대상으로 조사한 '신뢰의 미래(Future of Trust)' 보고서를 9일 발표했다. 글로벌 조사의 일부로 진행된 이번 결과는 온라인 상 잘못된 정보에 대한 국내 소비자들의 경험 및 생성형 AI의 영향에 대한 우려에 초점을 두고 있다. 어도비는 책임 있는 혁신(Responsible Innovation)의 일환으로, 생성형 AI와 잘못된 정보의 사회적 영향에 대한 대중적 인식과 정서를 파악하기 위해 이 조사를 진행했다. 보고서에 따르면 소비자들은 디지털 콘텐츠의 신뢰성을 검증할 수 있는 툴이 필요하다고 입을 모았다. 잘못된 정보가 선거와 같은 전 세계적인 이슈에 미칠 잠재적 영향을 해결하기 위한 선제적 조치도 시급하다고 강조했다. 잘못된 정보는 사회가 직면한 가장 큰 위협 중 하나로 간주되며, 이를 확산하는 특정 플랫폼의 신뢰 하락에도 영향을 미치고 있다. 잘못된 정보가 점점 더 기승을 부리는 가운데, 한국인의 89%는 온라인에서 소비하는 콘텐츠가 잘못된 정보를 유발하기 위해 변조될 수 있다는 점을 우려하고 있다. 상당수의 국내 소비자들(79%)은 온라인에서 소비하는 콘텐츠의 신뢰성을 확인하는 것이 점점 더 어려워진다고 답했다. 전체 응답자의 40%는 잘못된 정보로 인해 특정 소셜 미디어 플랫폼의 사용을 중단하거나 줄였다고 전했다. 이는 잘못된 정보에 대한 우려가 소비자의 소셜 미디어 플랫폼 사용에 영향을 미치고 있음을 반증한다. 대부분의 사람들은 콘텐츠 공유에 앞서 출처의 신뢰성을 따지고 있으며, 콘텐츠의 사실 여부를 확인할 수 있는 툴과 미디어 리터러시 스킬이 필요하다는 데 공감했다. 온라인 콘텐츠에 대한 신뢰 여부를 파악할 수 있는 올바른 툴을 갖추는 게 중요하다고 답한 국내 소비자는 한국인 10명 중 9명(90%)에 달했다. 78%는 자신이 소비하는 콘텐츠가 AI를 통해 생성된 것인지 아는 것이 중요하다는 데 동의했다. 어린이 대상의 미디어 리터러시 스킬을 교육 과정의 일부로 가르쳐야 한다고 답한 국내 소비자도 87%로 나타났다. 이는 잘못된 정보에 대한 우려가 아동에게 미칠 잠재적 영향으로 확산되고 있음을 보여주는 결과다. 디지털 콘텐츠에 대한 신뢰가 하락되는 가운데, 소비자들은 선거의 공정성 보호를 우려하고 있다. 올해 전 세계 40억 명 이상이 투표에 참여할 것으로 예상되는 가운데, 89%의 응답자는 잘못된 정보와 유해한 딥페이크가 미래 선거에 영향을 미칠 것이라고 응답했다. 소비하는 온라인 콘텐츠의 진위 판단을 위한 툴이 보편화되지 않은 상황에서, 상당수(76%)는 선거 홍보 콘텐츠에서 생성형 AI 사용을 금해야 한다고 답했다. 이 밖에 정부와 기술 기업이 딥페이크와 잘못된 정보의 악영향으로부터 선거의 공정성을 보호하기 위해 함께 노력해야 한다고 말한 응답자도 88%에 달했다. 다나 라오 어도비 법률 고문 겸 최고 신뢰 책임자는 “우리는 창의성과 생산성을 혁신할 수 있는 생성형 AI의 힘에 큰 기대를 갖고 있다”며 “어도비는 AI 기술을 상업적으로 선보이는 선두 기업으로서, 오랫동안 이러한 기술이 사회에 미치는 영향에 대해 고민해왔다”고 밝혔다. 그는 “보고서에서도 확인했듯, 딥페이크의 위험성에 대해 교육하고 진실을 파악할 수 있는 툴을 제공하는 것이 중요하다”며 “글로벌 선거의 해로 불리는 이 때, 디지털 콘텐츠의 신뢰 회복을 위해 콘텐츠 자격증명과 같은 보호 기술을 채택해야 한다”고 강조했다. 어도비는 어드바니스와 공동으로 국내 18세 이상 성인 1천29명을 대상으로 이번 조사를 진행했다. 응답 데이터는 지난 3월 옵트인 비확률 표본 제공 업체를 통해 수집됐다.

2024.05.09 14:41김우용

'AI 비서' 나우 어시스트, 마이크로소프트 코파일럿과 결합

[라스베이거스(미국)=김미정 기자] 서비스나우의 생성형 인공지능(AI) 비서 '나우 어시스트'가 '마이크로소프트 코파일럿'에 연동됐다. 고객은 한 화면에서 두 생성형 AI 서비스를 모두 이용할 수 있다. 서비스나우는 AI 생태계 확장을 위해 마이크로소프트를 비롯한 360여개 파트너사와 협력을 강화하고, 파트너사 구성원이 AI 전문성을 키우도록 힘쓸 방침이다. 서비스나우는 7일(현지시간)부터 9일까지 미국 네바다주 라스베이거스에서 열린 '서비스나우 날리지 2024'에서 마이크로소프트와의 기술 파트너십 내용을 이같이 밝혔다. 양사 생성형 AI 서비스를 융합함으로써 두 기능을 한 화면에서 제공할 방침이다. 서비스나우 사용자들은 나우 어시스트에서 마이크로소프트 코파일럿을 활용할 수 있다. 마이크로소프트 고객도 마찬가지다. 스리니 라가반 마이크로소프트팀즈부문 부사장은 이날 행사에서 기능 시연을 실시간으로 진행했다. 라가반 부사장은 팀즈에서 나우 어시스트를 활용해 노트북 한대 주문하는 장면을 선보였다. 나우 어시스트 내 기업 데이터를 마이크로소프트 프레젠테이션으로 옮기는 시연도 했다. 나우 어시스트에 탑재된 코파일럿에게 '기업 데이터를 시각화해서 프레젠테이션에 옮겨줘'라는 명령어를 적기만 하면 된다. 사용자는 몇 초 내 기업 데이터를 시각화해 PPT에 옮긴 결과물을 볼 수 있었다. 이날 사티아 나델라 마이크로소프트 최고경영자(CEO)는 영상을 통해 파트너십 강화 소감을 알렸다. 사티아 나델라 CEO는 "마이크로소프트는 고객이 AI 시대에 적응하고 성공할 수 있도록 최선을 다하고 있다"며 "서비스나우와 오랜 파트너십을 이어온 이유기도 하다"고 설명했다. 그는 "고객이 마이크로소프트 365 어디에 있든 나우 어시스트와 코파일럿 힘을 결합할 수 있을 것"이라며 "고객은 생산성을 높이고, 직원들과 협업을 강화하고 비즈니스 프로세스를 간소화할 수 있을 것"이라고 밝혔다. "마이크로소프트, 가장 큰 동반자…모든 파트너사 AI 역량 키워야" 서비스나우는 AI 생태계 확장을 위해 글로벌 기업과 지속적 파트너십을 맺을 방침이다. 현재 이 회사는 360여개 기업과 파트너십을 맺었다. 이중 마이크로소프트가 가장 큰 파트너사다. 서비스나우 젠 오데스 파트너경험부문 부사장은 행사장에서 기자와 만나 AI 생태계 확장에 파트너십이 필요한 이유를 밝혔다. 그는 "마이크로소프트 같은 빅테크와 공동 혁신을 시작하는 순간 완전히 새로운 고객층에게 쉽게 제품을 어필할 수 있기 때문"이라고 강조했다. 젠 오데스 부사장은 "이를 통해 서비스나우의 기하급수적인 성장을 이룰 수 있다"며 "총가용시장(TAM) 확장까지 얻을 수 있는 비결"이라고 했다. 서비스나우는 앞으로 파트너사가 서비스나우의 생성형 AI를 완벽히 이해할 할 수 있도록 지속 지원할 계획이다. 파트너사 구성원들이 AI에 대한 전문성을 갖고 있어야 파트너십 성과를 가시적으로 얻을 수 있다는 이유에서다. 그는 "서비스나우와 관계있는 구성원은 AI 활용 기술을 프로 수준으로 할 수 있어야 한다"고 주장했다. 그동안 서비스나우는 10년 동안 파트너사들에 이러한 스킬을 단계적으로 쌓을 수 있는 지원을 제공해 왔다. 젠 오데스 부사장은 "AI 프로 숙련자, 보통 숙련자, 보조자처럼 순서대로 AI 스킬을 쌓을 수 있는 단계별 프로그램을 구축해야 한다"며 "지원 체계를 강화할 것"이라고 말했다. 오데스 부사장은 "모든 파트너사가 AI에 대해 잘 알고 제대로 평가할 수 있는 안목을 길러야 한다"며 "이는 새로운 고객층 확보를 돕고 진정한 AI 생태계 확장을 도울 수 있는 요소다"고 말했다.

2024.05.09 13:58김미정

"명령 의도 파악까지"…서비스나우, AI 비서에 엔비디아 엔진 달았다

[라스베이거스(미국)=김미정 기자] 서비스나우가 생성형 인공지능(AI) 비서 서비스에 엔비디아 소프트웨어(SW) 엔진을 접목한다. 이 서비스는 사용자 명령어를 단순 문자로만 받아들이지 않는다. 명령어에 담긴 문맥과 의도를 파악해 맞춤형으로 답변과 업무를 진행한다. 서비스나우는 7일(현지시간)부터 9일까지 미국 네바다주 라스베이거스서 열린 '서비스나우 날리지 2024'에서 엔비디아와 기술 협력을 통한 생성형 AI 비서 '마이 어시스트' 기능을 이같이 소개했다. 마이 어시스트는 직장 업무를 사람 대신 처리해 주는 애플리케이션이다. 노트북과 모바일에서 작동 가능하다. 직장에 필요한 정보를 찾아주는 것부터 메일 작성, 스케줄 관리, 온라인 회의 진행 등 인간 비서가 하는 일을 대신한다. 사용자는 문자와 음성으로 마이 어시스트에 명령할 수 있다. 올해 출시 예정이다. 서비스나우는 이 서비스에 엔비디아 SW인 '엔비디아 아바타 클라우드 엔진'을 접목했다고 밝혔다. 해당 엔진은 엔비디아의 음성 발화 기능과 거대언어모델(LLM), 애니메이션 기술로 이뤄졌다. 이를 통해 마이 어이스트는 아바타 형태로 음성 소통을 진행할 수 있다. 이날 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 무대에 나섰다. 젠슨 황 CEO는 AI 비서 서비스가 명령어를 이해만 하지 않는다고 했다. 그는 "엔비디아 엔진 탑재한 AI 비서는 사용자 명령어를 문자 그대로 받아들이는 것을 넘어 의도 중심 파악까지 가능하다"고 강조했다. AI가 사람 명령어 안에 들어있는 문맥을 파악할 수 있다는 의미다. 이를 통해 맞춤형 업무 서비스 지원이 가능한 셈이다. 젠슨 황 CEO는 "앞으로 인간은 지능형 비서에게 원하는 걸 100% 정확히 설명할 필요 없을 것"이라며 "비서가 고객 데이터 정보를 통해 사용자 요청을 다 이해할 수 있다"고 강조했다. 황 CEO는 앞으로 디지털 휴먼 서비스 중요성이 커질 것으로 봤다. 그는 "문자는 다양한 방식으로 상호작용하는 수단"이라며 "기업이 문자식 소통을 디지털 휴먼 서비스에 접목한다면 애플리케이션 개발 범위를 확장할 것"고 예측했다. 그는 "서비스나우의 마이 어시스트는 텍스트 소통법에 엔비디아의 아바타 엔진을 합친 서비스"라며 "자신보다 나를 더 잘 아는 업무용 비서 서비스로 거듭날 것"이라고 강조했다.

2024.05.09 08:27김미정

생성형AI 도입 고민하는 기업, LG CNS 전 과정 돕는다

LG CNS가 마곡 본사에 '생성형AI(Gen AI) 스튜디오'를 오픈했다. LG CNS는 생성형AI 스튜디오를 통해 기업 고객의 생성형AI 도입에 필요한 전 과정을 빠르고 체계적으로 지원할 것이라고 9일 밝혔다. 많은 기업 고객이 생성형AI 혁신에 관심이 많지만 어디서부터 어떻게 시작해야 하는지 잘 몰라 어려움을 겪고 있다. LG CNS는 이 같은 점에 착안해 생성형AI 스튜디오를 신설했다. 생성형AI 스튜디오는 기업 고객이 생성형AI를 접목해 혁신을 가속화할 수 있도록 LG CNS가 개발한 고객 맞춤형 참여 프로그램이자, 이를 위해 마련한 특화 공간이다. ▲생성형AI 투어 ▲ 생성형AI 디스커버리 워크숍 ▲ 생성형AI 프로토타이핑 등 기업 고객들의 생성형AI 사업화를 지원하는 다양한 프로그램을 제공한다. Gen AI 투어에서는 각 산업영역 및 밸류체인별 120여개의 유스케이스(적용 가능 사례)와 LG CNS가 진행한 개념검증(PoC) 우수사례 등을 소개한다. 고객들은 DAP 생성형AI 플랫폼, 멀티모달 엔진 드래그와 같은 LG CNS의 자체 생성형AI 솔루션도 경험해볼 수 있다. 마이크로소프트, 구글, AWS 등 글로벌 빅테크 기업의 생성형AI 솔루션도 체험 가능하다. 이를 기반으로 평소 갖고 있었던 생성형AI 도입 관련한 다양한 고민을 LG CNS 생성형AI 전문가와 함께 논의할 수 있다. 생성형AI 디스커버리 워크숍은 기업 고객과 LG CNS 정예전문가들이 협업해 비즈니스 목표에 부합하는 생성형AI 아이디어를 도출하고, 타당성을 검토하는 프로그램이다. AI센터 산하 생성형AI 사업단, AI연구소의 AI 기술전문가, 생성형AI 엔지니어와 함께 사용자경험(UX) 전문가, 문제 해결 조력자(퍼실리테이터)도 참여한다. 고객이 직면해 있는 난제에서 시작해 이를 해결할 수 있는 혁신적인 아이디어를 다각도로 검토하고 구체화하는 시간을 갖는다. 예를 들어, 직원들의 업무 효율성을 높이고 싶은 기업의 경우, 보고서 초안 작성 임직원용 챗봇, 이메일 작성 자동화 등의 서비스를 발굴할 수 있다. 창의적인 디자인을 빠르게 탐색하고 싶은 제조사 디자인센터의 경우, 초기 디자인 개발 및 검증 서비스를 구체화해볼 수 있다. 이 과정에서 ▲기술 실행 용이성 ▲고객가치 ▲비즈니스 가치 등을 평가하게 된다. 프로토타이핑 단계에서는 발굴한 아이디어를 실제 눈으로 확인하고 검증할 수 있다. LG CNS는 생성형AI 서비스를 기업 고객의 기존 업무 프로세스에 최적화해 활용 가능한지 PoC, 사용자 테스트 등을 진행한다. 기업 고객들은 프로토타이핑을 통해 AI 서비스 기획, 개발 과정 체험에 그치지 않고 실제 사업화의 가능성을 높일 수 있다. LG CNS는 글로벌 빅테크가 제공하는 대규모 언어모델(LLM)의 API에 검색증강생성(RAG)을 활용하는 방법을 고려한다. 뿐만 아니라 각 기업이 갖고 있는 고유한 데이터로 LLM을 파인튜닝해 기업별 맞춤형 LLM을 구축하는 방안 등도 다각도로 검토한다. 기업 고객들은 ▲데이터 요건 ▲시스템 인프라 ▲도입 비용 등 생성형 AI 도입을 위한 필수사항을 점검해, 시행착오를 최소화하고 비즈니스를 혁신할 수 있다. LG CNS는 Gen AI 스튜디오를 기반으로 생성형AI 사업에 더욱 박차를 가한다. LG CNS는 기업 고객들과 함께 20여개의 생성형AI PoC를 성공적으로 진행한 바 있다. 올 초에는 AI 기술연구와 사업발굴·수행을 통합한 엔터프라이즈 AI 전문 조직인 AI센터를 신설해, 현재 제조·금융·공공 분야에서 생성형AI 본사업 약 10개를 추진 중이다. LG CNS는 생성형AI 스튜디오와 AI센터는 기업 고객의 생성형AI 혁신을 주도하는 쌍두마차로, 고객의 비즈니스 혁신 기회를 발굴하고 실현해 나갈 계획이다. 각각의 전문성을 긴밀히 협력해 시너지를 발휘하며, 국내 생성형AI 서비스 시장에서 LXM 패러다임을 이끌어 나간다. LXM(Large X Model)에서 X는 모든 것(Everything)을 의미한다. 생성형AI 기술은 초거대 언어모델(LLM), 초거대 비전모델(LVM) 등과 같이 언어, 이미지 등 1개 데이터 유형으로만 입출력이 가능한 단일 모델에서 다양한 형태의 데이터를 동시에 인식하고 처리할 수 있는 대규모 멀티모달 모델(LMM)으로 진화하고 있다. LG CNS CTO 김선정 전무는 “'Gen AI 스튜디오'는 성공적인 생성형AI 비즈니스 추진을 돕는 전문가, 기술력, 인프라 등이 집약된 핵심 공간”이라며 “기업들이 LXM 시대에서 새로운 경쟁력을 가질 수 있도록 고객가치를 혁신하겠다”고 강조했다. 최근 Gen AI 스튜디오 투어에 참여한 우정사업본부 관계자는 “평소 생성형AI에 대해 많이 들어봤지만 실제로 어떻게 적용되고 사용할 수 있는 지 막연했는데, 직접 체험하면서 전문가들과 함께 논의를 해볼 수 있어 매우 유익했다”고 말했다.

2024.05.09 08:21남혁우

클라우데라, ADI와 생성형 AI 분야 파트너십 체결

클라우데라는 데이터 과학, AI 기업인 아보이츠 데이터 이노베이션(ADI)과 전략적 파트너십을 체결한다고 8일 밝혔다. 파트너십을 통해 클라우데라는 데이터, 분석, AI, 머신러닝 솔루션용 하이브리드 플랫폼 노하우를, ADI는 아파치 스파크, AI 기반 솔루션 배포 노하우를 공유한다. 이는 금융 서비스를 비롯한 다양한 산업의 고객이 사업 단계에서 데이터 과학, AI를 보다 효과적으로 운영할 수 있도록 지원할 예정이다. ADI는 기업용 AI, 머신 러닝, AI 랩, 데이터 거버넌스, 데이터 윤리 분야에서 클라우데라 소프트웨어에 대한 자문과 구축 서비스를 제공할 예정이다. ADI와의 협력으로 클라우데라는 머신 러닝 프로젝트를 위한 엑셀러레이터(AMP)를 사용해 클라우데라 솔루션 내에서 강력한 생성형 AI 애플리케이션을 제공한다. 기업은 머신 러닝, 생성형 AI 개발 여정을 종단 간 사용 사례를 통해 빠르게 시작할 수 있다. 맞춤형 솔루션은 기업으로 하여금 생성형 AI 애플리케이션을 보다 신속하고 직관적으로 구축, 조정, 배포할 수 있도록 한다. 이를 통해 데이터 수집, 엔지니어링, 데이터레이크 설계, 데이터 품질, 머신 러닝 모델 및 앱 개발, 운영 효율성을 원하는 사례에 최적화할 수 있다. 리머스 림 클라우데라 아태지역 수석 부사장은 “ADI는 클라우데라 머신 러닝에 생성형 AI 솔루션을 구축해 고객이 AI에 대해 가진 기대를 비즈니스 현실에 반영하도록 지원”할 것이라며 “이번 파트너십을 통해 고객에게 강력한 생성형 AI 기능, 성능을 제공하고 기업이 보다 정확하고 시기적절한 의사결정을 내릴 수 있도록 지원하겠다”고 밝혔다. 그는 “고객은 데이터와 고급 AI 프로세스를 보다 쉽고 빠르게 구현해 수익을 창출하고 비용을 최적화할 수 있다”며 “점점 많은 고객이 전사적인 AI를 도입하고, 이를 지원할 수 있길 기대한다”고 덧붙였다. 데이비드 하둔 ADI CEO는 “클라우데라와의 전략적 파트너십을 통해 고객을 위한 새로운 차원의 우수성과 가치를 실현할 준비가 됐다”며 “ADI는 실질적인 비즈니스와 지속 가능성이라는 결과를 위해 데이터와 AI의 힘을 활용하고자 최선을 다하고 있다”고 밝혔다. 그는 “클라우데라의 강력한 데이터 관리 기능과 확장 가능한 머신 러닝 플랫폼은 AI 기반 솔루션 개발과 배포를 가속한다”며 “클라우데라와 함께 데이터로부터 실행 가능한 인사이트를 효과적으로 추출해 데이터 혁신의 경계를 넓히고 디지털 시대의 경쟁력을 강화할 수 있도록 지원”할 것이라고 강조했다.

2024.05.08 10:04김우용

가트너 "생성형 AI, 가장 많이 배포된 AI 솔루션”

가트너는 작년 4분기에 실시된 설문조사를 통해 생성형 AI가 기업에 가장 많이 배포된 AI 솔루션 유형이라고 8일 밝혔다. 응답자 중 29%는 생성형 AI를 구축하여 사용 중이며, 가장 많이 배포하는 AI 솔루션으로 생성형 AI를 꼽았다. 이는 그래프 기술, 최적화 알고리즘, 규칙 기반 시스템, 자연어 처리, 기타 유형의 머신 러닝 등 다른 솔루션보다 더 높은 것으로 나타났다. 3분의 1에 달하는 34%의 응답자는 마이크로소프트365 코파일럿 또는 어도비 파이어플라이와 같이 기존 애플리케이션에 내장된 생성형 AI를 활용하는 것이 가장 주된 활용법이자 생성형 AI의 사용 사례를 충족하는 최적의 방법이라고 응답했다. 이는 엔지니어링을 통한 생성형 AI 모델 커스터마이징(25%), 맞춤형 생성형 AI 모델 훈련 및 미세 조정(21%), 챗GPT, 제미나이 등의 독립형 생성형 AI 도구 사용(19%) 등 다른 방법보다 자주 사용되는 것으로 나타났다. 레이나 라모스 가트너 시니어 디렉터 애널리스트는 “생성형 AI는 기업 내 AI 확장을 위한 촉매제 역할을 한다”며 "생성형 AI는 리더들에게 다양한 기회를 제공하는 동시에, 이를 활용해 대규모 가치를 전달할 수 있는지 물음표를 던지기도 한다"고 밝혔다. 절반가량(49%)의 응답자는 AI 도입에서의 가장 큰 장애물로 AI 프로젝트 가치 추정과 입증을 꼽았다. 이는 인력 부족, 기술적 어려움, 데이터 관련 문제, 비즈니스 연계 부족, AI에 대한 신뢰 부족 등 다른 요소보다 더 높은 응답을 기록했다. 라모스 시니어 디렉터 애널리스트는 “AI와 관련한 비즈니스 가치는 조직이 지속적으로 직면하는 과제”라며 “조직은 AI를 확장할 때 프로젝트 총 소유비용과 함께, 생산성 향상 너머의 광범위한 이점도 고려해야 한다"고 설명했다. 그는 “생성형 AI는 비즈니스 전반에 걸쳐 AI 채택 수준을 높였고, 이를 통해 AI 숙련도 향상과 AI 거버넌스와 같은 후속 논의가 이어졌다”며 “생성형 AI는 기업이 AI 역량을 높이도록 강제하고 있다”라고 강조했다. 그는 “AI를 활용한 비즈니스 가치 창출에 어려움을 겪고 있다면, 성공적인 AI 조직의 모범 사례를 참고할 수 있다”며 “성숙한 AI 조직은 다양한 비즈니스 부서와 프로세스에 걸쳐 AI를 더 광범위하게 적용하고, 보다 오래 유지되는 사용 사례를 더 많이 도입하는 조직을 말한다"라고 덧붙였다. 설문조사에 따르면 기업의 9%가 현재 AI 성숙기에 있으며 이에 해당하는 기업은 4가지 기본 역량에 집중하는 것으로 나타났다. ▲중앙집중식, 탈중앙화 기능의 균형을 맞출 수 있는 확장 가능한 AI 운영 모델 활용 역량 ▲AI 프로젝트 구축, 배포하는 체계적인 방법을 설계하는 AI 엔지니어링 역량 ▲기업 전반에 걸친 AI 숙련도 향상과 변화 관리에 대한 투자 역량 ▲AI 도입에 따른 위험 완화, 개선된 사업 성과 창출을 위한 신뢰, 위험, 보안 관리(TRiSM) 역량 등이다. 기본 역량에 집중하면 기업은 성숙도를 높이고 AI 프로젝트를 도입하는 데 따르는 여러 어려움을 완화할 수 있다. 설문조사에 따르면 평균적으로 AI 프로젝트의 48%만이 실무에 적용되며, 초기 단계에서 실무에 적용하기까지는 8개월이 걸리는 것으로 나타났다. 라모스 시니어 디렉터 애널리스트는 “AI 성숙 단계에 접어든 기업은 AI 기술과 관련해 어떤 일이 발생하더라도 관련성을 유지할 수 있는 기본 역량에 투자한다”며 “이를 통해 더 큰 규모의 AI를 더 효율적이고 안전하게 배포할 수 있다”라고 밝혔다.

2024.05.08 10:01김우용

서비스나우, 지난해 낳은 'AI 비서' 더 똑똑하게 길렀다

[라스베이거스(미국)=김미정 기자] 서비스나우가 통합 플랫폼에 탑재된 생성형 인공지능(AI)을 업그레이드했다. 고객은 플랫폼 하나로 모든 업무 과정에서 향상된 생성형 AI 기능을 이용할 수 있다. 단순 편리함뿐 아니라 업무 생산성 향상을 가시적으로 보여줄 수 있는 셈이다. 서비스나우는 7일(현지시간)부터 9일까지 미국 네바다주 라스베이거스에서 열린 '서비스나우 날리지 2024'에서 자사 플랫폼에 들어간 생성형 AI 업데이트 내용을 이같이 발표했다. 이 회사는 기업 통합 시스템 '나우 플랫폼'에 AI 비서인 나우 어시스트를 지난해 탑재했다. 나우 어시스트는 고객들에게 생성형 AI를 비롯한 노코드-로우코드 기능 등을 제공해 왔다. 올해 이런 생성형 AI 기능을 한 단계 고도화했다. 이날 서비스나우는 전략적 파트너십 소식도 알렸다. 기술 융합을 통해 생성형 AI 기능을 한 단계 끌어올리기 위해서다. 일본 후지쯔를 비롯한 제네시스, 인포시스와 손잡고 기술 융합을 본격화했다. 이를 통해 고객 업무 경험과 기술 혁신을 본격화할 방침이다. "'나우 어시스트' 생성형 AI, 똑똑한 직원으로 컸다" 나우 어시스트는 기업 의사 결정을 효과적으로 돕는 '전략적 포트폴리오 관리' 기능을 소개했다. 이 기능은 고객 피드백과 요청을 한곳에 모아 데이터화한다. 이를 통해 고객에 맞는 의사 결정을 전략적인 방향으로 제시해 기업 의사 결정 과정을 돕는다. 개발자를 위한 생성형 AI 기능도 생겼다. 가장 대표 기능은 '프롬프트 관리' 기능이다. 서비스나우 에이미 로키 글로벌고객경험부문 대표는 "생성형 AI에서 프롬프트 역할은 중요하다"며 "생성 결과물을 결정하는 가장 중요한 요소다"고 설명했다. 그는 "서비스나우에서는 IT 지식이 없는 사람도 쉽게 자연어를 통해 생성물을 만들어볼 수 있다"고 강조했다. 서비스나우는 '카랄로그 생성' 기능도 발표했다. 기업이 서비스 카탈로그에 해당하는 항목을 생성할 때 AI를 활용하는 식이다. 복잡한 코딩이나 IT 내용을 몰라도 된다. 로키 대표는 "사용자는 명령어를 활용해 비즈니스와 IT 서비스를 문서화할 수 있는 항목을 몇 분 내로 만들 수 있다"고 덧붙였다. 이 외에도 개발자를 위한 '플레이북 생성'과 '애플리케이션 생성' 기능도 공개했다. 사용자는 자연어만으로 플레이북과 기업 앱을 수분 내로 자동 설계할 수 있다. 기업 관리자는 나우 어시스트에서 문서 초안 생성을 비롯한 비슷한 사례 기록, 작업 노트 기능도 활용할 수 있다. 기업은 자사 고객 피드백 요약도 나우 어시스트로 할 수 있다. 나우 어시스트는 해당 의견과 요청을 자동으로 분석해 인사이트를 도출한다. 모든 고객은 나우 플랫폼에서 거대언어모델(LLM)을 골라 활용할 수 있다. 빌 맥더멋 서비스나우 최고경영자(CEO)는 "고객은 오픈AI나 구글, 메타 LLM을 혼합해 활용할 수 있다"며 "나우 어시스트의 새로운 생성형 AI 기능을 통해 기업의 통합 플랫폼 이용 경험을 끌어올릴 것"이라고 강조했다. 회사는 이 외에도 크리에이터와 공공기관 업무 향상을 돕는 생성형 AI도 새로 구축했다. 이를 통해 공공 업무와 작업 포트폴리오 구축을 한단계 원활하게 할 수 있다는 설명이다. "AI 생태계, 뭉쳐야 산다"…전략적 파트너십 줄줄이 이날 서비스나우는 전략적 파트너십 소식도 알렸다. 기술 융합을 통해 생성형 AI 기능을 한 단계 끌어올리기 위해서다. 실제 이 기업은 일본 기업 후지쯔와 산업 솔루션 출시를 위한 파트너십을 맺었다. 두 기업은 '후지쯔-서비스나우 혁신 센터'를 세우고, 기업 디지털 전환(DX)과 고객 사례 늘리기에 나설 방침이다. 서비스나우는 제네시스와 고객과 직원 경험 향상을 위한 전략적 파트너십도 맺었다. 앞으로 양사는 제네시스 클라우드와 서비스나우의 고객서비스관리(CSM)를 통합할 방침이다. 이를 통해 인사(HR)를 비롯한 업무 관리를 생성형 AI 기반으로 최적화할 예정이다. 이 회사는 인도 기업 인포시스와도 손잡았다. 인포시스의 '코발트 클라우드 오퍼링'과 서비스나우의 나우 어시스트를 통합할 방침이다. 기업 생산성 향상, 효율성 강화, 사용자 경험 개선을 지원하는 것을 목표로 뒀다. 인포시스는 자사에 AI 교육 투자도 2배 늘릴 방침이다. 이를 통해 자사 직원 약 3천500명에게 서비스나우의 생성형 AI 기술을 제공한다. 빌 맥더멋 서비스나우 CEO는 "생성형 인공지능(AI)이 기업 비즈니스에 속속 스며들려면, 기술만 있어선 안 된다"며 "다양한 기업과 파트너십 맺는 것도 필수 요소"라고 강조했다.

2024.05.08 09:58김미정

레드햇, 생성형 AI 플랫폼 'RHEL AI' 출시

레드햇은 7일(현지시간) 개최한 '레드햇서밋2024'에서 사용자의 생성형 AI 모델 개발·테스트·배포를 지원하는 파운데이션 모델 플랫폼 '레드햇 엔터프라이즈 리눅스 AI(RHEL AI)'를 출시했다고 발표했다. RHEL AI는 IBM리서치의 오픈소스 라이선스 그래니트 LLM제품군과 챗봇을 위한 대규모 정렬(LAB) 방법론에 기반한 인스트럭트랩 모델 정렬 도구, 인스트럭트랩 프로젝트를 통한 커뮤니티 중심의 모델 개발 접근 방식을 결합한 솔루션이다. 전체 솔루션은 하이브리드 클라우드의 개별 서버 배포를 위해 최적화된 RHEL 이미지로 패키징돼 있으며, 분산 클러스터 환경에서 모델과 인스트럭트랩을 대규모로 실행하기 위해 레드햇의 하이브리드ML옵스 플랫폼인 오픈시프트 AI에 포함됐다. 챗GPT 가 생성형 AI에 대한 폭발적인 관심을 불러일으킨 이래 혁신의 속도는 더욱 빨라지고 있다. 기업은 생성형 AI 서비스에 대한 초기 평가 단계에서 AI 기반 애플리케이션 구축 단계로 전환하기 시작했다. 빠르게 성장하는 개방형 모델 옵션 생태계는 AI 혁신에 박차를 가하고 있으며, '모든 것을 지배하는 하나의 모델'은 존재하지 않을 것임을 시사한다. 고객은 다양한 선택지 중에서 특정 요구 사항 해결을 위한 모델을 선택할 수 있으며, 이러한 혁신은 개방형 접근 방식을 통해 더욱 가속화될 것이다. AI 전략 구현을 위해서는 단순히 모델을 선택하는 것만으로는 부족하며, 특정 사용 사례에 맞게 주어진 모델을 조정하고 AI 구현에 드는 막대한 비용을 처리할 수 있는 전문 지식을 필요로 한다. 데이터 과학 기술의 부족은 ▲AI 인프라 조달 또는 AI 서비스 사용 ▲비즈니스 요구 사항에 맞도록 AI 모델을 조정하는 복잡한 프로세스 ▲엔터프라이즈 애플리케이션에 AI 통합 ▲애플리케이션과 모델 라이프사이클의 관리 등 여러 분야에 비용을 요구해 더욱 어려움을 겪을 수 있다. AI 혁신의 진입 장벽을 확실히 낮추려면 AI 이니셔티브 참여자의 범위를 넓히는 동시에 이러한 비용을 통제할 수 있어야 한다. 레드햇은 인스트럭트랩 정렬 도구, 그래니트 모델, RHEL AI를 통해 접근과 재사용이 자유롭고 완전히 투명하며 기여에 개방적인 진정한 오픈소스 프로젝트의 장점을 생성형 AI에 적용함으로써 이러한 장애물을 제거할 계획이다. IBM리서치는 분류법(taxonomy) 기반 합성 데이터 생성과 새로운 다단계 튜닝 프레임워크를 사용하는 모델 정렬 방식인 LAB 기술을 개발했다. 이 접근 방식은 비용이 많이 드는 사람의 주석이나 독점 모델에 대한 의존도를 줄임으로써 모든 사용자가 보다 개방적이고 접근하기 쉬운 AI 모델 개발을 가능하게 한다. LAB 방식을 사용하면 분류법에 수반되는 기술과 지식을 특정하고, 해당 정보로부터 대규모로 합성 데이터를 생성해 모델에 영향을 주고, 생성된 데이터를 모델 학습에 사용함으로써 모델을 개선할 수 있다. LAB 방식이 모델 성능을 크게 향상시키는 데 도움이 될 수 있다는 것을 확인한 IBM과 레드햇은 LAB 방식과 IBM의 오픈소스 그래니트 모델을 중심으로 구축된 오픈소스 커뮤니티인 인스트럭트랩을 출범하기로 결정했다. 인스트럭트랩 프로젝트는 타 오픈소스 프로젝트에 기여하는 것만큼 간단하게 LLM을 구축하고 기여할 수 있도록 함으로써 개발자들의 LLM 개발을 돕는 것이 목표다. IBM은 인스트럭트랩 출시의 일환으로 그래니트 영어 모델 및 코드 모델 제품군도 공개했다. 아파치 라이선스에 따라 출시된 이 모델들은 모델 학습에 사용된 데이터 세트에 대한 완전한 투명성을 갖췄다. 그래니트 7B(Granite 7B) 영어 모델은 인스트럭트랩 커뮤니티에 통합됐으며, 최종 사용자는 다른 오픈소스 프로젝트에 기여할 때와 마찬가지로 이 모델의 공동 개선을 위해 기술과 지식을 기여할 수 있다. 인스트럭트랩 내 그래니트 코드 모델에 대해서도 유사한 지원이 곧 제공될 예정이다. RHEL AI는 AI 혁신에 대한 이러한 개방형 접근 방식을 기반으로 구축됐다. 하이브리드 인프라 환경 전반에서 배포를 간소화하기 위해 세계 선도적인 엔터프라이즈 리눅스 플랫폼과 결합된 인스트럭트랩 프로젝트 및 그래니트 언어 및 코드 모델의 엔터프라이즈 지원 버전을 통합한다. 이를 통해 오픈소스 라이선스 생성형 AI 모델을 엔터프라이즈에 도입할 수 있는 파운데이션 모델 플랫폼이 만들어진다. RHEL AI는 레드햇에 의해 전적으로 지원되고 면책되는 오픈소스 라이선스 그래니트 언어 모델 및 코드 모델이다. LLM 기능을 향상하고 더 많은 사용자가 지식과 기술을 활용할 수 있도록 확장 가능하고 비용 효율적인 솔루션을 제공하는 인스트럭트랩의 라이프싸이클을 지원한다. RHEL 이미지 모드를 통해 부팅 가능한 RHEL 이미지로 제공하며 엔비디아, 인텔, AMD에 필요한 런타임 라이브러리 및 하드웨어 가속기와 파이토치(Pytorch)를 포함한다. 신뢰할 수 있는 엔터프라이즈 제품 배포, 연중무휴 생산 지원, 모델 라이프사이클 연장 지원, 모델 지적 재산권 면책 등 레드햇의 완전한 엔터프라이즈 지원 및 라이프사이클 서비스를 제공한다. 사용자는 RHEL AI에서 새로운 AI 모델을 실험하고 조정할 때, RHEL AI가 포함된 레드햇 오픈시프트 AI를 통해 이러한 워크플로우를 확장할 수 있는 준비된 진입로를 확보할 수 있다., 여기서 AI 모델의 대규모 학습을 위한 오픈시프트의 쿠버네티스 엔진과 모델 라이프사이클 관리를 위한 오픈시프트 AI의 통합 ML옵스 기능을 활용할 수 있다. 또한 오픈시프트 AI와 RHEL AI는 엔터프라이즈 AI 개발과 데이터 관리, 모델 거버넌스를 위한 추가 기능을 제공하는 IBM 왓슨X와 통합될 예정이다. 오픈소스 기술은 지난 30년 이상 IT 비용을 크게 절감하고 혁신의 장벽을 낮춰 빠른 혁신에 기여해 왔다. 마찬가지로 레드햇은 2000년대 초 RHEL을 통해 개방형 엔터프라이즈 리눅스 플랫폼을 제공한 이래 레드햇 오픈시프트를 통해 컨테이너와 쿠버네티스를 오픈 하이브리드 클라우드 및 클라우드 네이티브 컴퓨팅의 기반으로 자리잡게 하는 등 이러한 변화를 선도해 왔다. 이러한 추진력은 레드햇이 오픈 하이브리드 클라우드 전반에 걸쳐 AI/ML 전략을 강화하는 것으로 계속되어, 데이터센터나 여러 퍼블릭 클라우드, 엣지 등 데이터가 있는 모든 곳에서 AI 워크로드를 실행할 수 있도록 지원한다. 워크로드뿐만 아니라, 레드햇의 AI 비전은 모델 학습 및 조정을 동일한 방법으로 제공함으로써 데이터 주권와 규정 준수, 운영 무결성과 관련된 한계를 더 잘 해결할 수 있게 한다. 이와 같은 환경 전반에서 레드햇 플랫폼이 제공하는 일관성은 실행되는 위치와 무관하게 AI 혁신의 흐름을 유지하는 데 매우 중요하다. RHEL AI와 인스트럭트랩 커뮤니티는 이러한 비전의 실현을 한층 더 고도화하여 AI 모델 실험 및 구축의 많은 장벽을 허물고 차세대 지능형 워크로드에 필요한 도구, 데이터 및 개념을 제공한다. RHEL AI는 현재 개발자 프리뷰 버전으로 제공된다. 이제 IBM 클라우드는 그래니트 모델을 학습하고 인스트럭트랩을 지원하는 IBM 클라우드의 GPU 인프라를 기반으로 하여 RHEL AI 및 오픈시프트 AI에 대한 지원을 추가할 예정이다. 이러한 통합으로 기업은 미션 크리티컬 애플리케이션에 생성형 AI를 보다 쉽게 배포할 수 있다. 아셰시 바다니 레드햇 최고 제품 책임자 겸 수석 부사장은 "생성형 AI는 기업에게 혁신적인 도약을 제시하지만, 이는 기술 조직이 그들의 비즈니스 요구 사항에 맞는 방식으로 AI 모델을 실제로 배포하고 사용할 수 있을 때만 실현 가능하다”며 “RHEL AI와 인스트럭트랩 프로젝트는 레드햇 오픈시프트 AI와 큰 규모로 결합돼 제한된 데이터 과학 기술부터 필요한 리소스에 이르기까지 하이브리드 클라우드 전반에서 생성형 AI가 직면한 많은 허들을 낮추고 기업 배포와 업스트림 커뮤니티 모두에서 혁신을 촉진하도록 설계됐다"고 밝혔다.

2024.05.08 09:38김우용

서비스나우 "AI 플랫폼, 가볍고 유연…사업 구석구석 스며들 것"

[라스베이거스(미국)=김미정 기자] "서비스나우는 '생성형 인공지능(AI) 퍼스트' 전략으로 고객에게 빠르고 효율적인 사용 경험을 제공할 것이다. 서비스나우 AI는 타사 제품보다 단순하고 가벼운 플랫폼으로 이뤄졌다. 모든 비즈니스 구석구석에 유연하고 빠르게 스며들 수 있다. 기업은 서비스나우 AI로 업무 생산성을 실질적으로 높일 수 있을 것이다." 빌 맥더멋 서비스나우 최고경영자(CEO)는 7일(현지시간)부터 9일까지 미국 네바다주 라스베이거스 베네시안 엑스포에서 열린 '서비스나우 날리지 2024' 기조연설에서 자사 사업 전략을 이같이 밝혔다. 빌 맥더멋 CEO는 현재 모든 기업이 디지털전환(DX) 시기를 겪고 있다고 했다. 그는 "챗GPT 출현 후 인류는 기술 르네상스 시대 한 가운데 있다"며 "모든 산업군은 DX를 거쳐 발전하고 있다"고 설명했다. 그는 DX가 기업 시스템을 더 복잡하게 만들 수 있다고 지적했다. DX가 기업 업무에 편리함을 줬지만 동시에 새로운 복잡성도 만들었다는 의미다. 맥더멋 CEO는 "몇몇 기업은 DX 이후 기존보다 더 많은 애플리케이션을 불필요하게 사용한다"며 "직원들은 하루에 13개 넘는 앱을 업무에 활용하는 상황까지 왔다"고 지적했다. 이어 "앞으로 기업용 시스템은 고객에게 더 가볍고 단순한 플랫폼으로 공략할 필요가 있다"고 덧붙였다. 서비스나우는 이를 극복하기 위한 AI 플랫폼을 소개했다. 타사 통합 플랫폼보다 복잡성을 덜었다는 게 특징이다. 서비스나우 AI 플랫폼은 기존 통합 시스템에 자동화 레이어 한겹만 추가한 형태다. 빌 맥더멋 CEO는 "서비스나우는 다른 기업처럼 복잡하고 부가적인 시스템을 추가하지 않을 것"이라며 "서비스나우 AI 플랫폼은 그 어떤 제품보다 가볍고, 유연하고, 빠르다"고 강조했다. 맥더멋 CEO는 "서비스나우는 앞으로 모든 솔루션에 생성형 AI를 최우선으로 둘 것"이라며 "고객 비즈니스 구석구석에 AI가 자리 잡을 수 있도록 노력하겠다"고 말했다.

2024.05.08 08:13김미정

마이크로소프트365로 디지털 전환에 박차를 가하다

디지털 전환은 모든 기업에게 반드시 풀어야할 숙제다. 최신 디지털 기술을 적극적으로 수용하고 비즈니스의 체질을 디지털 기반으로 전환함으로써 미래의 성공으로 나아가야 하기 때문이다. 기업 규모에 상관없이 디지털 전환을 계획하고 추진하지만, 회사마다 선택할 길은 다양할 수 있다. 그중에서 데이터를 밀도있게 활용하는 데이터 주도형 사업 구조를 만들어 디지털 전환을 시도하는 기업이 많다. IT솔루션을 제공하는 소프트웨어 기업도 그만의 디지털 전환을 시도한다. 디지털 전환을 시도하는 고객사를 지원하기 위해 솔루션 기업은 더 높은 수준의 디지털 역량을 갖춰야 하기 때문이다. 마이크로소프트365는 많은 강소기업에서 디지털 전환을 위해 도입하는 전략 솔루션 중 하나다. 에듀테크 기업으로서 마이크로소프트365로 한발 더 도약하려는 퓨전소프트와 전통적인 패션 기업으로서 마이크로소프트365로 디지털 전환의 토대를 삼은 아가방앤컴퍼니의 사례를 소개한다. ■ 첨단 디지털교과서를 이끄는 첨병 '퓨전소프트' 퓨전소프트는 1991년 창업한 소프트웨어 전문 기업이다. 최근에 AI기술을 에듀테크에 접목하는데 주력하며, 고객의 기존 서비스를 클라우드 기반 마이크로서비스아키텍처(MSA)로 전환하는 애플리케이션 현대화의 종합적인 역량을 보유한 기업으로 역할을 수행하고 있다. 퓨전소프트는 에듀테크 시장에서 교육부 산하 공공기관 한국교육학술정보원과 협력해 디지털 교과서 플랫폼을 구축하고 있다. 공공교육 정보 서비스인 학습서비스 에듀넷, e학습터, AI디지털교과서, 교육커뮤니티 등 구축하고 운영중이다. e학습터와 같은 공공학습관리시스템의 개발과 운영을 통해 학생들의 학습 기회를 확대하고, 교육 격차를 해소하는 데 노력하고 있다. 퓨전소프트는 e학습터를 2017년 통합플랫폼으로 구축 후 현재까지 안정적으로 운영하고 있으며, 올해 e학습터 구조개선 사업에도 관심을 갖고 전사적 지원을 하고 있다. 또, 국가적으로 이루어지는 교육 개혁을 위한 AI디지털교과서 기술심사 시스템 구축에도 참여한다. AI디지털교과서를 심사하고, 적합성을 판정하는 시스템을 통해 AI 디지털교과서의 안정성과 신뢰성을 확보한다는 계획이다. 황인수 퓨전소프트 대표는 “지난 10여년간 KERIS 와의 지속적 협력을 통해 교육 혁신을 이뤘던 것처럼 앞으로도 AI기술을 에듀테크에 접목해 공공 교육의 발전에 이바지 하고자 한다”고 강조했다. 다음은 황인수 대표와 일문일답이다. Q. 교육 커뮤니티 기능, VR·AR 기반 학습 시스템, 에듀넷 위탁운영 사업을 운영하며, 교육 분야 전문 SI로도 업계의 인정을 받고 있는데요. 에듀테크 시장에 대한 전략은 무엇입니까? 에듀테크 시장은 빠르게 성장하고 있으며, 다양한 기술과 서비스가 등장하고 있습니다. 퓨전소프트는 변화에 적극 대응하고, 새로운 기술을 접목하며 경쟁력을 유지하고 있습니다. Q. 최근 IT 융합 산업이 가파른 성장세를 보이고 있습니다. 많은 SI 기업들이 사업을 확장해 나가면서 내부 업무 효율성을 극대화할 수 있는 인프라 구축을 위해 노력하고 있는데요. 마이크로소프트 365를 도입하게 된 배경과 앞으로의 활용 계획이 궁금합니다. 코로나19와 펜데믹에 의해 조직문화에도 큰 변화가 일어났습니다. 정부 방침에 따라 재택근무를 도입하면서 온라인 협업과 온라인 커뮤니케이션은 선택이 아닌 필수가 됐습니다. 퓨전소프트 역시 위기 상황에서도 프로젝트의 효율을 극대화 하기 위해 마이크로소프트365를 도입했습니다. 팀즈를 통해 실시간으로 대화를 나누고 파일을 공유 및 업무 일정을 관리할 수 있으며, 오피스를 활용해 문서 작성 및 관리를 효율화하고 있습니다. 프로젝트관리(PMS)와 연동해 프로젝트를 관리하고 있습니다. 파워BI 활용을 통해 데이터를 분석하고 시각화 함으로써 비즈니스 성과를 분석하고 의사결정에 활용하고자 합니다. Q. 기획팀, 개발팀, 디자인팀 등 각 부서 간 원활한 협업은 프로젝트의 성공에 매우 중요한 역할을 합니다. 마이크로소프트365의 협업 도구인 팀즈는 실시간 소통, 파일 공유, 일정 관리 등의 장점이 있는데요. 팀즈를 활용해 업무 협업을 강화한 사례에 대해 말씀 부탁드립니다. 팀즈를 통해 기획, 디자인 업무를 요청하고 진행하고 소통하고 있습니다. 퓨전소프트는 내부 부서간의 업무요청과 그 관리를 팀즈를 통해 진행하고 있습니다. 업무 요청과 그 업무처리의 계획, 자원의 배분 그리고 업무 진행에서의 상세 커뮤니케이션이 가능하고 업무이 시각회가 가능합니다. 이를 통해 적절한 자원배과, 지연업무 및 이슈업무의 신속대응을 통해 업무의 품질과 생산성을 높였습니다. Q. 국내 공공 LMS 경험과 기술을 발판으로 해외 시장 진출을 계획하고 있는 것으로 알고 있습니다. 해외 시장 진출 계획은 어떻게 되나요? 그리고 해외 시장에서의 경쟁력을 확보하기 위해 어떤 전략을 추진하고 있습니까? 퓨전소프트는 중국 유럽 등 하드웨어 제품을 수출한 경험이 있습니다. 이제는 소프트웨어 시장의 경쟁력 확보를 통해 해외 교육 시장 진출을 계획하고 있습니다. 퓨전소프트는 공공LMS(e학습터) 를 안정적으로 운영한 경험과 자체적인 LMS 시스템 개발 경험을 보유하고 있습니다. 해외 시장에서는 다양한 언어와 문화를 가진 사용자들이 LMS를 이용하기 때문에 다문화LMS 서비스 경험이 중요한데, 퓨전소프트는 다문화 LMS 서비스를 제공하면서 쌓은 노하우와 기술력을 바탕으로 해외 시장에서도 사용자 요구에 맞는 AI기반 맞춤형 LMS 서비스를 제공할 계획입니다. 현지 교육기관들과 적극 소통하고 협력하여 안정적인 LMS 서비스를 제공할 계획입니다. Q. 해외 진출 과정에서 글로벌 기업 및 기관과의 기술 협력 및 공동 개발이 진행되는 경우가 있는 만큼 전 세계 파트너와의 지속적 교류가 필요할 것 같은데요. 팀즈는 클라우드 기반의 협업 도구로 전세계 어디에서나 쉽게 접속하여 사용할 수 있습니다. 현지 교육기관들과 적극 소통하고 협력하기 위해서는 팀즈 협업툴이 필요할 것으로 예상됩니다. Q. 퓨전소프트는 교육기관과 공공기관을 대상으로 빅데이터 기반의 시스템 구축 및 유지 관리 서비스를 제공하고 있는 만큼, 방대한 양의 데이터를 관리하고 보호해야 할 것 같습니다. 마이크로소프트365는 엔터프라이즈급 디바이스 및 엔드포인트 보호를 제공하는데, 데이터 관리와 보안에 어떤 변화가 있었습니까? 마이크로소프트365 엔터프라이즈를 도입한 중요한 이유가 보안입니다. 퓨전소프트는 고객의 정보를 보호하면서도 동시에 효율적인 업무처리가 필요합니다. 마이크로소프트365는 개별 산출물 단위로 접근 권한을 부여할 수 있고 동시에 사용 디바이스 단위로도 보안을 지정할 수 있습니다. 이를 통해서 프로젝트별 요구되는 보안사항을 모두 만족하면서 또한 프로젝트 팀내에서의 업무효율을 유지할 수 있었습니다. 퓨전소프트는 마이크로소프트365의 보안기능을 통해 엄격하게 고객의 정보를 보호하고 있습니다. Q. 원드라이브는 자동 백업 시스템을 통해 파일 손상 및 분실 시에도 쉽게 복구가 가능하며, EMS와 연동돼 업무 데이터를 보호합니다. 원드라이브 사용 이후 내부 데이터 관리와 보안에 어떤 변화가 있었는지 말씀 부탁드립니다. 자동으로 백업 되고 버전관리가 되기 때문에 여러 명이 공동으로 작업할 때도 걱정이 없습니다. 또한 프로젝트별, 장소별, 디바이스 별 보안을 지정할 수 있기에 철저한 보안 관리 하에서 협업을 통해 생산성을 높일 수 있습니다. 프로젝트단위에서 산출물 생성, 공유, 관리 등을 원 드라이브를 통해 생산성과, 신뢰성을 모두 확보할 수가 있었습니다. Q. 마이크로소프트365 앱 중 하나인 파워 BI는 기업이 데이터를 분석하고 시각화해 비즈니스 인사이트를 도출합니다. 다양한 데이터 소스를 연결하고, 데이터를 분석하여 차트, 그래프, 보고서 등 다양한 형태로 시각화할 수 있는데요. 시각화 데이터가 필요한 업무에 파워 BI를 어떻게 활용하고 있습니까? 파워BI는 회사내에 여러 단위의 정보를 모으고 이를 시각화 하는데 매우 유용해 경영자에게 정보를 제공하고 신속한 의사결정에 활용하고 있습니다. 퓨전소프트는 프로젝트 계획, 변경, 평가에 걸쳐 자원, 원가, 하위계약에 이르는 모든 정보를 통합하고 이를 대시보드로 구축했습니다. 이를 통해 이슈관리, 자원계획, 재무예측 등 다양한 의사결정을 하고 있습니다. 각종 보고 자료를 따로 만들 필요가 없으며, 기존 회사 시스템의 DB자료뿐 아니라 담당자가 편리하게 사용하고 있는 엑셀로부터 데이터를 취합할 수 있어 유연하고 실용적인 경영정보시스템을 구현할 수 있었습니다. Q. 많은 기업들이 AI를 통한 내부 업무 효율성 향상에 관심을 보이고 있습니다. 마이크로소프트 365 코파일럿 도입 후 생산성 증대를 이룬 글로벌 기업들의 사례가 있는데요. 한글화 버전 출시도 앞두고 있는데, 마이크로소프트365 코파일럿 도입도 검토하고 계신지 말씀 부탁드립니다. 마이크로소프트365의 코파일럿은 생산성을 높을 중요한 도구가 될 것이라고 기대하고 있습니다. 고객의 정보를 보호하면서도 코파일럿을 활용할 수 있는 활용방법을 검토하기 위해서 테스트 프로젝트로 검토 중입니다. ■ 막강한 브랜드 파워에 디지털을 더한다 '아가방앤컴퍼니' 아가방앤컴퍼니는 유아의류 및 용품 전문 기업에서 춥발해 글로벌 아동 전문 기업으로 도약하고 있다. 최근 디지털 전환의 일환으로 마이크로소프트365 도입을 추진중이다. 클라우드로 전사적인 데이터를 통합하고, 클라우드 기반 IT환경과 다양한 도구를 활용해 업무 안정성과 생산성을 향상시키고 있다. 아가방앤컴퍼니는 1979년에 유아의류 및 용품 전문업체로 출범해 지난 46년간 높은 브랜드 인지도와 국내 최대의 유통망을 구축하며 동종 업계 시장점유율 우위를 고수해왔다. 전통성과 브랜드 파워로 시장지배력을 더욱 강화해 나가고 있으며, 우수한 재무구조를 바탕으로 해외 생산설비 및 물류센터에 적극적으로 투자해 더 효율적이고 혁신적인 유통 및 생산 기반시설을 갖춰 국내 및 해외시장 확대를 위한 토대를 마련했다 아가방앤컴퍼니는 현재 14개의 브랜드를 운영하고 있다. 아가방(agabang), 에뜨와(ETTOI), 디즈니베이비(Disney baby), 퓨토(Putto), 디자인스킨(Designskin) 등이 대표 브랜드다. 아가방의 유아 의류는 지난해 300만장 이상 판매고를 올렸다. 이 회사의 강점은 철저한 품질관리다. 다양한 소통 채널을 통해 고객들의 피드백과 요구사항을 듣고 이를 수용해 제품의 품질을 지속적으로 향상시키려 노력한다. 이를 위해 엄격한 품질검사와 표준화된 생산 프로세스를 준수하고 있다. 원자재부터 최종 제품까지 모든 단계에서 품질을 확인하고 문제 발생시 신속하게 조치하고 각 단계마다 명확한 기준과 절차를 통한 품질관리와 함께 지속적인 개선을 통헤 생산과정과 제품의 품질을 끊임없이 향상시키고 있다. 신상국 아가방앤컴퍼니 대표는 “세계속의 아가방의 이미지를 확대해 나아가는 동시에 생산 및 판매관리 효율성을 높임으로써 고객만족, 고객의 가치창출을 위해 더욱 노력해 나아갈 것”이라고 밝혔다. 다음은 신상국 대표와 일문일답이다 Q. 아가방앤컴퍼니의 디지털 전환 방향성에 대해 말씀 부탁드립니다. 아가방앤컴퍼니는 패션 및 유통산업의 빠르게 변화하는 환경에 대응하기 위해 디지털 전환을 추진하고 있습니다. 이를 통해 고객과 상품 데이터를 철저히 분석해 트렌드를 예측하고, 이를 기반으로 고객과의 접점을 더욱 확대하고 있습니다. 디지털 역량을 강화해 온라인 플랫폼을 확장하고, 동시에 차별화된 오프라인 고객 경험을 제공하기 위해 협업 모델을 적극적으로 발굴하고 있습니다. 이를 통해 다양한 파트너와의 협업을 강화해 더 나은 제품과 서비스를 제공하고, 비즈니스 프로세스를 최적화하는 것이 아가방앤컴퍼니의 목표입니다. Q. 디지털 전환을 추진하는 과정에서 마이크로소프트365 클라우드 솔루션을 도입한 배경은 무엇입니까? 전사적 데이터 통합과 디지털 트랜스포메이션을 위해 마이크로소프트365 클라우드 솔루션 도입을 추진하고 있습니다. 이를 통해 클라우드 기반의 업무 관리와 협업 강화를 통해 기존의 온프레미스 시스템에 비해 비용과 유지보수 부담을 줄이고, 업무의 유연성과 효율성을 높이며 언제 어디서나 업무에 접근할 수 있는 높은 접근성을 실현하고자 합니다 Q. 마이크로소프트 365를 도입하면서 업무 환경에 어떤 변화가 있었습니까? 임직원의 업무환경이 크게 변화했습니다. 먼저, 클라우드 기반의 서비스로 업무를 언제 어디서나 접근할 수 있게 돼 더 유연한 업무 수행이 가능해졌습니다. 이에 따라 마이크로소프트 오피스를 포함한 다양한 협업 도구를 활용해 업무의 효율성과 관리 능력이 향상됐습니다. 특히 마이크로소프트 오피스를 기반으로 한 이메일, 채팅, 문서 등을 한 플랫폼에서 처리할 수 있어 의사소통과 협업이 보다 원활해졌습니다. 이러한 효율적인 협업 방식을 통해 업무의 질과 속도가 개선돼 조직 전체의 생산성이 향상됐으며, 클라우드 기반의 솔루션을 통해 보안과 안정성이 강화됐다고 판단합니다. Q. 패션 기업 특성상 빠르게 트렌드를 파악해야 하는 만큼, 고객의 취향과 선호도 분석을 위해 대량의 데이터를 수집하고 관리해야 할 것 같습니다. 마이크로소프트365 클라우드 인프라를 구축한 뒤 데이터 관리가 어떻게 개선됐습니까? 대량의 데이터를 수집하고 저장하기 위해 안정적이며 확장 가능한 마이크로소프트의 클라우드 환경을 적극적으로 활용해 데이터 용량 및 확장에 대한 제약이 줄어들었습니다. 더 많은 데이터를 처리하고 저장할 수 있으며, 신속한 대응이 가능하게 됐습니다. 데이터 수집을 통해 얻은 정보를 분석하기 위해 데이터 분석 도구를 활용해 데이터를 모니터링하고 빠르게 변화하는 트렌드를 보다 통합적으로 분석할 수 있게 됐습니다. 이는 고객의 취향과 선호도를 더 잘 이해하고 더 나은 의사결정을 내릴 수 있게 해주는 중요한 변화입니다. Q. 패션 회사는 많은 디자인 시안을 보유하는 만큼 민감한 정보를 포함한 방대한 양의 데이터를 보호하고 보안 조치를 유지하는 것이 중요할 것 같은데요, 마이크로소프트 365 클라우드 인프라를 구축한 뒤 데이터 보안 관리에 어떤 개선점이 있었습니까? 마이크로소프트365의 엄격한 보안 기능을 활용해 데이터 보호에 초점을 맞추고 있습니다. 특히, 각 데이터에 대한 엄격한 접근 제어 및 식별 및 인증 기능을 통해 무단 접근을 방지하고, 데이터 누출 등을 예방해 보안성을 강화하고 있습니다. 더불어, 마이크로소프트365의 실시간 보안 위협 탐지 기능을 활용해 이메일 및 클라우드 상의 잠재적인 리스크를 신속하게 대응하고 있습니다. 이를 통해 회사의 민감한 정보와 디자인 시안 등 중요한 데이터를 효과적으로 보호하고 있습니다. Q. 아가방앤컴퍼니는 마이크로소프트365를 통해 문서 관리를 어떻게 진행하고 있습니까? 먼저, 마이크로소프트365의 문서관리 기능을 통해 문서의 버전 관리, 공유 및 협업을 체계적으로 진행하고 있습니다. 셰어포인트와 원드라이브를 이용해 문서를 중앙에서 관리해 보안성과 무결성을 유지하고 있습니다. 마이크로소프트 팀즈를 활용해 팀 간 협업과 의사 소통을 강화하고 있습니다. 팀즈를 통해 회의록을 기록하고 관리해 업무의 효율성을 높이고 있습니다. 이러한 방법을 통해 아가방앤컴퍼니는 마이크로소프트365를 효과적으로 활용해 문서 관리와 업무 협업을 강화하고 있습니다. Q. 마이크로소프트365의 팀즈를 활용해 커뮤니케이션 프로세스를 효율화 한 사례를 소개해주세요. 아가방앤컴퍼니는 마이크로소프트 팀즈로 국내의 많은 지역의 매장과 소통 채널로 활용하고 있습니다. 이를 통해 지역 간 소통 및 협업을 강화하고 있습니다. 각 지역을 직접 방문해 회의하는 것을 뛰어넘어, 긴급한 문제 발생 시에도 즉각적으로 팀즈를 통해 회의를 열고 해결 방안을 논의하고 있습니다. 파일 공유 기능을 적극적으로 활용해 지시 사항이나 문서를 신속하게 공유하고 있습니다. 이는 문서 전달 및 업데이트 과정에서 발생하는 지연이나 휴먼 에러를 최소화합니다. 일정관리 기능으로 회의 일정 관리에 소요되는 시간과 노력을 최소화하고 회의에 참석하는 당사자에게 필요한 정보를 즉시 공유하고 소통하고 있습니다. Q. 아가방앤컴퍼니는 각 직무에서 클라우드 기반 협업 도구를 어떻게 활용하고 있습니까? 각 팀에서 원드라이브를 활용해 각 협업에서 생산되는 문서를 저장하고 팀내에서 쉽게 공유하고 협업하고 있습니다. 특히 다른 팀원들과 실시간으로 피드백을 주고 받고 업데이트하여 문서 관리에 소요되는 시간과 노력을 줄이고 문서 업데이트 과정에서 발생되는 다양한 이슈를 제거하고 있습니다. 팀즈의 다양한 기능을 활용해 일정과 작업 계획을 공유하고 이 업무 과정에서 발생되는 이슈를 공유하고 이를 해결하고 있습니다. 이외 각 분야에서 팀 간 협업 강화와 업무 효율성 강화를 위하여 팀즈의 다양한 기능을 활용하고 있습니다. Q. 아동복 MD 또는 마케팅 부서는 자체 판매 사이트에서 매출, 연령대, 성별, 반응 등 소비자 동향을 파악하는 업무의 비중이 클 것 같습니다. 이와 같은 소비자 데이터를 관리하는 데 가장 용이한 마이크로소프트365 솔루션은 무엇입니까? 마이크로소프트365 솔루션 중 가장 용이하게 데이터 관리를 할 수 있는 도구는 파워 BI입니다. 데이터 시각화와 분석을 위한 도구로써 다양한 데이터 소스로부터 쉽게 데이터를 추출하여 원하는 인사이트를 얻고자 노력하고 있습니다. 자사의 ERP 데이터, 기존 엑셀 데이터를 포함해 다양한 소스로부터 발생되는 데이터를 일괄 관리하고 수집된 데이터를 통하여 매출 및 고객을 분석해 인사이트를 얻고자 하고 있으며 다양한 차트, 그래프, 대시보드를 생성하여 시각화에 노력하고 있습니다. Q. 아가방앤컴퍼니는 국내 유통시장에서 600여개의 오프라인 매장과 다양한 온라인 유통 채널을 통해 고객과 소통하는 만큼 다양한 이해관계자와 협업이 중요할 것으로 보입니다 마이크로소프트365 인프라 구축 이전과 이후의 변화를 어떻게 느끼고 있습니까? 마이크로소프트365 구축 이후 커뮤니케이션 측면에서 가장 큰 변화를 경험하고 있습니다. 다양한 지역에 분산된 매장과 팀 간의 소통을 위해 마이크로소프트365를 활용하여 실시간 채팅 및 화상회의를 진행하고 있으며 본사의 업무 지시나 업데이트된 정보를 신속하게 전달하고 있습니다. 이를 통해 협업과 소통이 원활해졌으며, 이와 관련된 업무 프로세스의 효율성과 투명성이 향상되었다고 판단하고 있습니다. Q. 많은 기업들이 AI를 통한 내부 업무 효율성 향상에 관심을 보이고 있습니다. 마이크로소프트 365 코파일럿 도입 후 생산성 증대를 이룬 글로벌 기업들의 사례가 있는데요. 한글화 버전 출시도 앞두고 있는데, 마이크로소프트365 코파일럿 도입도 검토하고 계신지 말씀 부탁드립니다. 업무 생산성 향상을 위해 최신 기술과 솔루션을 지속적으로 검토하고 적용하고 있습니다. 특히 마이크로소프트365 코파일럿과 같은 AI 기반의 솔루션은 업무 효율성을 높이고 반복적이고 시간 소모적인 작업을 자동화해 직원들의 업무 부담을 줄이고 효율성을 높일 수 있는 매력적인 도구라고 생각합니다. 따라서, 문서 작성, 검색, 요약 등의 업무를 도와주는 AI 솔루션을 포함해 RPA, 디자인 및 마케팅에 활용가능한 다양한 AI 솔루션을 검토하고 도입할 계획입니다.

2024.05.07 14:17김우용

생성형 AI로 사업 키우는 비결, 美 라스베이거스서 공개

[라스베이거스(미국)=김미정 기자] 생성형 인공지능(AI) 탑재한 기업 플랫폼으로 사업을 확장할 수 있는 비결이 미국 라스베이거스에서 소개된다. 서비스나우는 7일(현지시간)부터 9일까지 미국 네바다주 라스베이거스 베네시안 엑스포에서 '서비스나우 날리지 2024(ServiceNow Knowledge 2024)'를 열고 기업 통합 플랫폼과 새로운 생성형 AI 기능을 공개한다. 이 행사는 서비스나우 대표 제품인 서비스나우 소개와 개발자 커뮤니티를 위한 연례 컨퍼런스다. 솔루션 새 기능 발표와 시연, 고객사 사례 발표 등이 이뤄진다. 올해 행사 핵심 키워드는 생성형 AI다. 기업이 생성형 AI를 탑재한 서비스나우 플랫폼으로 업무 효율성을 높이고 운영 비용을 낮출 수 있는 비결이 소개된다. 행사에선 '서비스나우 플랫폼으로 생성형 AI의 힘 발휘하기' '생성형 AI로 모든 비즈니스 영역 자동화하기' 등 생성형 AI 관련 주제 발표가 진행된다. 기업이 생성형 AI로 사업 확장할 방법과 관련 사례를 소개한다. 서비스나우는 기업 전반 비즈니스 프로세스를 가속하는 솔루션을 제공하고 있다. 워크플로와 자동화를 기업 업무에 도입해 고객 비즈니스 가치를 높이고 있다. 플랫폼에 노코드와 로우코드를 활용해 프로세스를 확장함으로써 업무 방식을 최적화할 수 있다. 대표 솔루션은 '나우 플랫폼'이다. 나우 플랫폼은 자동화 기술을 통해 기업을 비롯한 고객, 직원 간 원활하고 지능적인 업무 경험을 제공하고 있다. 서비스나우는 지난해부터 나우 플랫폼에 생성형 AI를 탑재하기 시작했다. 이런 방식으로 '나우 플랫폼 벤쿠버'를 지난해 공개한 바 있다. 올해 '나우 플랫폼 워싱턴 D.C.'도 출시했다. 워싱턴 D.C. 릴리스에는 중요 상호작용을 최적화하고 비즈니스 성장을 촉진하며 끊임없이 변화하는 고객과 직원의 요구에 조직이 적응할 수 있도록 돕는 새로운 도구도 들어있다. 회사는 이번 행사에서 한층 더 강화된 생성형 AI 기능을 소개할 예정이다. 서비스나우 관계자는 "앞으로 기업 비즈니스 모든 과정에 생성형 AI 기능이 촘촘히 접목될 것"이라며 "고객은 이번 행사를 통해 서비스나우가 제시한 기업용 생성형 AI 기술을 구체적으로 알 수 있을 것"이라고 밝혔다.

2024.05.07 14:03김미정

우리은행 생성형AI 맛보는 '실험실' 서비스

우리은행이 모바일 뱅킹 애플리케이션(앱) '우리원(WON)뱅킹' 내 '인공지능(AI)챗봇'에서 새로운 AI 서비스를 경험할 수 있는 '실험실' 기능을 도입했다고 7일 밝혔다. 실험실은 AI 서비스를 정식 도입하기 전에 사용자가 먼저 경험하고 검증하는 환경이다. 우리은행 관계자는 “실험실은 생성형 AI를 적용해 메신저 대화 기반 서비스로 차별화된 경험을 제공하고 서비스 출시 여부를 가늠하는 역할"이라며 "다양한 생성형 AI 기술을 금융 콘텐츠에 접목해 서비스를 발전시킬 것"이라고 설명했다. 실험실에는 ▲과거와 오늘 ▲청약원(WON)해 ▲위비TI 등 3개의 콘텐츠가 열렸다. 과거와 오늘은 코스피, 코스닥 등 주요 주가지수의 현재 흐름과 가장 유사한 과거 시점을 찾아주는 서비스다. 생성형 AI는 이렇게 찾아낸 과거의 시황 및 기타 경제흐름 등을 요약·정리한 답변을 제공한다. 청약WON해는 주택청약 전용 상담 서비스로 사용자가 보유한 청약 계좌를 기반으로 AI가 ▲계좌 정보 ▲청약 순위 ▲분양 정보 등 맞춤형 답변을 제공한다. 위비TI는 생성형 AI를 활용한 질문으로 사용자의 금융투자유형과 소비 패턴을 MBTI 분류방식으로 도출한다. 이를 통해 개별 성향에 적합한 상품군 또는 서비스로 연계한다.

2024.05.07 13:10손희연

몽고DB, 생성형 AI 애플리케이션 구축 지원 'MAAP' 발표

몽고DB는 기업의 신속한 생성형 AI기반 애플리케이션 구축 및 배포를 지원하는 '몽고DB AI 애플리케이션 프로그램(MAAP)'을 7일 발표했다. MAAP은 기업 고객을 위한 몽고DB 및 파트너사의 전략적 자문과 전문 서비스를 비롯해 통합된 엔드투엔드 기술 스택을 제공한다. MAAP에는 컨설팅 및 파운데이션 모델(FM), 클라우드 인프라, 생성형 AI 프레임워크 및 모델 호스팅 제공기업 등이 초기 파트너로 참여해 몽고DB와 함께 고객이 고도화된 AI 기반 애플리케이션으로 비즈니스의 어려움을 해결하도록 지원할 방침이다. 이를 위해 MAAP은 생성형 AI를 빠르고 효율적으로 애플리케이션에 도입하길 원하는 기업을 위해 필요한 기술 스택과 전문성을 제공하는 원스톱 솔루션으로 설계됐다. 모든 기업은 생성형 AI가 주도한 혁신 속에서 경쟁 우위를 점하고 고객의 높아진 기대치를 뛰어넘기 위해 애플리케이션 현대화를 추진하고 있다. 전 산업군의 기업이 새로운 기술 변화의 이점을 누리기 위해 나서고 있지만, 새로운 종류의 애플리케이션을 안전하고 안정적으로 구축, 배포 및 확장하는 데 필요한 데이터 전략과 기술을 갖추지 못한 경우가 많다. 이들 중 상당수는 확장이 불가능한 레거시 기술로 인해 비효율적인 데이터 작업 방식을 고수하고 있으며, 일부는 불필요한 복잡성과 비용을 야기하는 단일 목적의 볼트온 솔루션을 사용하고 있다. 이러한 경우, 기업은 기존의 기술과 애드온 솔루션으로 인해 장기적인 성공보다는 PoC 수준의 단기적인 결과에 머물게 된다. MAAP은 기업이 가진 비즈니스 문제를 파악하고 역추적하며, 솔루션을 신속하게 구축 및 반복해 혁신적인 생성형 AI 애플리케이션 생산에 최적화된 전략적 프레임워크와 전문 서비스, 기술 로드맵을 제공한다. 몽고DB는 통합 개발자 데이터 플랫폼에서 기업이 생성형 AI 애플리케이션을 배포할 수 있는 기술을 MAAP에 접목했으며, 이와 함께 업계를 선도하는 컨설팅 및 FM, 클라우드 인프라, 생성형 AI 프레임워크 및 모델 호스팅 제공기업과의 파트너십을 기반으로 엔드투엔드 솔루션을 제공한다. 대표적으로 앤트로픽, 애니스케일, 아마존웹서비스(AWS), 코히어, 크레달.ai, 파이어웍스.ai, 구글클라우드, 그래비티나인, 랭체인, 라마인덱스, 마이크로소프트 애저, 노믹, 피어아일랜드, 퓨어인사이트, 투게더AI 등 기업이 MAAP의 초기 파트너사로 참여해 고객에게 필요한 기술, 풀서비스(full-service) 및 전문가 지원을 제공한다. MAAP은 기업에 대한 고도로 맞춤화된 분석에 기반한다. 먼저 몽고DB 프로페셔널 서비스는 조직의 현재 기술 스택을 평가하고 고객과 협력해 해결해야 할 비즈니스 문제를 파악한다. 이어 컨설팅 파트너와 함께 전략적 로드맵을 개발하고 프로토타입을 신속하게 마련해 결과물이 고객의 기대에 부합하는지 검증하며, 이를 실제 운영 환경에서 사용할 수 있도록 완전하게 구축된 애플리케이션을 최적화한다. 고객은 필요에 따라 새로운 생성형 AI 기능을 개발하기 위한 몽고DB 프로페셔널 서비스를 계속 지원받을 수 있다. 기업은 조직 전반과 고객을 위한 애플리케이션에 배포된 새로운 기술이 예상대로 작동하며 민감한 데이터를 노출하지 않는다는 확신을 가질 수 있어야 한다. MAAP의 파트너사는 안전성과 신뢰성, 유용성을 보장하도록 설계된 선도적인 FM을 제공한다. 기업은 FM을 강력한 거버넌스 제어와 자체 데이터를 사용하는 검색 증강 생성(RAG) 등의 기술과 결합함으로써 FM이 제공하는 데이터를 정확히 제어하고 정확도 개선에 필요한 컨텍스트를 제공하며 환각현상을 줄일 수 있다. 기업은 MAAP 파트너를 통해 도메인별 사용 사례에 최적화된 미세 조정 및 추론 서비스도 사용하며, 앤스로픽, 코히어, 메타, 미스트랄, 오픈AI 등 모델을 기반으로 빠른 AI 모델 응답 시간을 확보할 수 있다. 이처럼 MAAP은 사용 사례에 필요한 생성형 AI 참조 아키텍처, 통합 기술, 규정 등 실무 중심의 전문 서비스를 제공해 의도대로 작동하는 안전한 고성능 애플리케이션을 구축 가능하다. MAAP은 생성형 AI를 대규모로 도입할 준비가 되지 않은 기업에게 안전한 비공개 샌드박스 환경에서 진행되는 맞춤형 프로토타입 세션을 제공한다. 예를 들어 전략, 운영, IT, 소프트웨어 개발 등 조직의 여러 부서가 전문가 세션에 참여해 다양한 의견을 모으고, 생성형 AI를 통해 해결할 수 있는 내부 비즈니스 과제를 파악하는 데 맞춤형 MAAP을 활용할 수 있다. 나아가 몽고DB 프로페셔널 서비스가 주도하는 해커톤을 통해 솔루션을 공동 구축하고 내부 사용 사례에 대한 효과를 테스트한다. 즉, MAAP은 생성형 AI가 특정 비즈니스 문제를 해결하는 실질적인 솔루션을 신속하게 구축하는 데 필요한 교육, 리소스 및 기술을 제공한다. 앨런 차브라 몽고DB 월드와이드 파트너 부문 수석부사장은 “기민함이 필요한 스타트업부터 탄탄한 입지를 구축한 글로벌 기업까지 몽고DB의 다양한 고객이 생성형 AI에 많은 관심을 보이고 있다”며 “이들은 몽고DB의 최신 기술과 포괄적인 서비스를 활용해 혁신적인 아이디어를 실제 애플리케이션으로 전환하고 있으나 일부 기업은 여전히 비즈니스 문제 해결을 위해 생성형 AI를 통합할 최상의 방법을 고민하고 있다”고 설명했다. 그는 “MAAP은 강력한 개발자 데이터 플랫폼인 몽고DB 아틀라스와 몽고DB가 보유한 전문성 및 서비스, 그리고 생성형 AI 업계 리더들과의 전략적 파트너십을 통해 규모를 막론하고 모든 기업이 생성형 AI를 자신 있게 도입하고 구현할 수 있는 포괄적인 로드맵을 제공한다”며 “몽고DB와 파트너는 MAAP을 통해 고객의 생산성을 높이고 고객과의 상호 작용을 혁신하며 업계 발전을 주도하는 데 생성형 AI를 활용할 수 있도록 지원한다”고 강조했다.

2024.05.07 11:37김우용

[기고] 스노우플레이크가 제안하는 기업 환경을 위한 생성형 AI

생성형 AI는 생산성을 개선하며 데이터에서 더 많은 가치를 창출하는 새로운 방법을 제시한다. 하지만 기업은 생성형 AI를 도입하기에 앞서 '데이터는 과연 신뢰할 수 있는 것인가?', '새로운 기술 채택을 위해 컴퓨팅 환경을 새롭게 구축해야 하는가?', '생성형 AI 기능을 제공하는 애플리케이션을 구축하고 운영해야 하는가?'와 같은 다양한 고민이 생긴다. 그런데 흥미로운 것은 이 모든 고민들의 출발은 '데이터'라는 분명한 사실이다. 기업은 올바른 데이터 전략 없이 올바른 AI 전략을 수립할 수 없다. 본 글에서는 스노우플레이크 단일 플랫폼에서 제공하는 생성형 AI와 관련 기능에 관해 설명하고자 한다. 기업 환경에서 안전한 생성형 AI 활용을 위해 데이터, 대규모언어모델(LLM), 심지어 생성형 AI 애플리케이션까지 일관되게 적용할 수 있는 광범위한 데이터 보안 및 거버넌스 체계를 구축해야 한다. 또한 데이터와 이 데이터로 학습된 모델을 포함해, 전체 생성형 AI 스택들이 안전하게 보호되어야 한다. 데이터 플랫폼과 LLM 환경을 통합하여 기업 데이터가 외부로 유출되는 것을 방지하고 새로운 기술을 위한 투자 비용을 최소화하는 것도 중요하다. 아래 그림은 스노우플레이크 데이터 클라우드 플랫폼에서 제공하는 생성형 AI 기능이다. 이 모든 기능은 데이터를 기반으로 한다. 기업 전반에 분산된 데이터는 데이터의 유형, 형식, 구조와 관계없이 단일 플랫폼에 통합돼 안전하게 보호 및 관리된다. ■ 데이터에 LLM 가져오기 생성형 AI를 위한 데이터가 준비되면 사용자는 LLM 관련 기능을 안전하고 자유롭게 사용할 수 있어야 하고, AI 애플리케이션도 빠르게 구축, 활용할 수 있어야 한다. 또한 생성형 AI가 제공하는 잠재력을 최대한 활용하기 위해서는 전문가뿐만 아니라 AI 전문 지식이 없는 사용자 누구라도 서비스를 쉽고 안전하게 접할 수 있어야 한다. 이를 위해 스노우플레이크는 데이터가 있는 환경에 LLM 관련 기능을 제공하고자 스노우플레이크 코텍스(Cortex)를 개발했다. 스노우플레이크 플랫폼에서는 미스트랄, 메타, 구글에서 제공하는 LLM 모델뿐만 아니라 자체 개발한 LLM이 내장된 상태로 제공된다. 다양한 LLM은 스노우파크 컨테이너 서비스(SPCS)를 통해 데이터 플랫폼 내에서 실행, 파인튜닝 된다. 코텍스에서 제공하는 다양한 기능으로 개발 생산성과 사용자 경험을 개선하고 새로운 분석 인사이트 또한 제공할 수 있다. 이러한 LLM 관련 기능들은 서버리스 기반의 완전 관리형 서비스로 제공되기 때문에, 사용자는 생성형 AI를 위해 높은 비용을 들여 GPU 인프라를 구축하거나 관리할 필요가 없다. 필요한 시점에 코텍스에서 제공하는 서비스를 사용할 수 있으며, 사용한 만큼의 비용만 과금되기 때문에 효율적인 비용으로 생성형 AI 기반의 새로운 사용자 경험을 누릴 수 있다. 스노우플레이크 플랫폼에 내장되지 않은 다른 LLM이나 AI21 랩스, 레카(Reka), 엔비디아 네모(NeMO) 등 상용 LLM들도 스노우플레이크 마켓플레이스를 통해 사용자 환경에 간편하게 설치하고 실행할 수 있다. ■ 스노우플레이크 코텍스 스노우플레이크 코텍스는 스노우플레이크 데이터 클라우드 플랫폼의 핵심 생성형 AI 기능이다. 코텍스는 사용자가 프롬프트를 정의할 필요 없이 번역, 감정 분석, 요약과 같은 작업을 빠르고 비용 효율적으로 실행할 수 있는 기능을 제공한다. 코텍스는 LLM에 관련된 다양한 기능들을 다음과 같은 관리형 함수로 제공한다. -EXTRACT_ANSWER(미리보기): 질문과 구조화되지 않은 데이터가 입력되면 질문에 대한 답변을 제공한다. -SENTIMENT(미리보기): 요청 받은 텍스트에서 감지된 긍정 또는 부정적 감정을 제공한다.(긍정:1, 부정:-1) -SUMMARISE(미리보기): 요청 받은 텍스트의 요약을 제공한다. -TRANSLATE(미리보기): 요청 받은 텍스트를 다른 언어로 번역한다. 코텍스의 첫 번째 장점은 사용 편의성이다. 생성형 AI 기능 구현을 위해 별도의 인프라 구축이나 관리가 필요 없다. 두 번째는 구현 편의성이다. 소개한 생성형 AI 기능들은 복잡한 구현 없이 단순하게 코텍스에서 제공하는 함수를 SQL이나 파이썬 코드에서 호출하면 된다. 이외에도 코텍스는 COMPLETE 함수와 TEXT2SQL 함수를 추가로 제공한다. -Complete(미리보기): 프롬프트의 입력값을 대상으로 LLM을 사용해 응답 텍스트 결과를 제공한다. -Text2SQL(미리보기): 프롬프트에 입력된 자연어를 기반으로 스노우플레이크에서 실행 가능한 SQL문을 제공한다. 이 함수들은 다양한 LLM을 서버리스 기반의 SQL 또는 파이썬 함수 형식으로 제공하는 것이 특징이다. 사용자는 미스트랄, 라마 및 구글의 LLM을 요구사항에 맞게 선택해 사용할 수 있다. COMPLETE와 TEXT2SQL 함수는 스노우플레이크 환경에서 운영되는 앱 개발에도 쓰일 수 있다. 스트림릿에서 개발한 단 몇 줄의 파이썬 코드로 특정 업무 목적에 맞는 챗봇을 개발하거나 커스터마이징한 코파일럿을 개발해 활용할 수 있다. ■ 도큐먼트 AI(미리보기 기능) 도큐먼트 AI는 스노우플레이크의 자체 멀티 모달 LLM을 활용해 비정형 파일(예: PDF, WORD, TXT 등)을 새로운 데이터 소스로 처리하는 기능이다. 비정형 데이터를 정형화할 수 있는 파이프라인 기능이 포함돼 있으며, 직관적인 UI로 데이터를 사전 학습하고 비정형 데이터에서 필요한 정보를 자연어 기반으로 쉽게 추출할 수 있다. ■ 유니버설 서치(미리보기 기능) 유니버설 서치는 스노우플레이크 플랫폼 내의 데이터와 앱을 간편하게 검색하고 사용할 수 있게 하는 LLM 기반 검색 기능이다. 데이터베이스, 테이블, 칼럼과 같은 메타 정보를 탐색하는 데이터 거버넌스 기능으로 활용할 수도 있다. 마켓플레이스의 데이터나 앱을 쉽게 검색하거나, 스노우플레이크와 관련된 기술 사항을 자연어 기반으로 질의하고 원하는 답변을 얻음으로써 사용자 경험을 개선하는 용도로 활용된다. ■ 스노우플레이크 코파일럿(미리보기 기능) 코파일럿은 자연어로 SQL을 생성하고 구체화하는 LLM 기반의 개발 도우미다. SQL을 모르는 사용자도 쿼리를 생성하고 구체화함으로써 데이터 분석에 대한 어려움을 낮추고 진정한 '데이터 민주화'를 경험할 수 있다. 이 텍스트 코드 변환 기능은 앞서 설명한 코텍스의 Text2SQL 함수를 사용해 함수 또는 사용자 애플리케이션에서 활용할 수 있다. ■ 스노우플레이크 아크틱 스노우플레이크는 올해 4월 아파치 2.0 라이선스로 업계 최고 수준의 개방성과 성능을 제공하는 기업용 LLM인 '스노우플레이크 아크틱'을 출시했다. 이 파운데이션 모델은 스노우플레이크만의 독창적인 전문가 혼합(MoE) 아키텍처로 설계돼 동급 최고의 성능과 생산성을 보인다. 스노우플레이크 아크틱은 다음과 같이 다섯 개의 서로 다른 용량을 가진 모델을 제공한다. 아크틱은 스노우플레이크 AI 연구소에서 실제 검색 워크로드에 중점을 두고 개발한 LLM이다. MTEB에 따르면 3억 3천400만 개의 매개 변수를 가진 아크틱(Snowflake Arctic-Embed-L) 모델은 오픈AI에 비해 추정 매개변수가 4분의 1 수준밖에 되지 않는다. 데이터의 차원은 3분의 1 수준이지만, 검색 성능은 더 높다. 이는 10억 개 이상의 매개변수를 가진 모델들도 달성하기 어려운 성능이다. 아크틱의 주요 특징은 다음과 같다. -아크틱 임베드 모델은 5가지 크기(X-Small부터 Large)로 제공된다. 모델의 크기는 2천300만~3억 3천400만 개의 매개변수로 구성돼 있으며, 사용자는 요구사항에 따라 적합한 모델을 선택하여 사용할 수 있다. -아크틱은 아파치 2.0 라이선스를 통해 제공되며, 가중치, 코드, 데이터 레시피 및 연구 과정에서 얻은 다양한 인사이트를 제공한다. -아크틱은 Dense + MoE 아키텍처를 혼용해 설계됐다. 이에 학습 효율성은 높아졌고 더 낮은 비용으로 더 나은 성능을 제공한다. 아크틱 모델의 크기는 유사한 품질의 임베딩 모델과 비교해 더 작기 때문에 대기 시간을 줄이고 TCO를 절감하는 데 도움이 된다. -검색 증강 생성(RAG) 또는 시맨틱 검색 서비스에서 아크틱을 사용할 경우, 높은 검색 성능에 기반한 고품질의 서비스를 제공할 수 있다. -스노우플레이크 아크틱은 현재 허깅페이스에서 직접 다운로드 받아 사용할 수 있으며, 곧 스노우플레이크 코텍스에 통합될 예정이다. 또한, 아마존웹서비스(AWS), 라미니, 마이크로소프트 애저, 엔비디아 API 카탈로그, 퍼플렉시티, 레플리케이트 및 투게더 AI의 카탈로그를 통해서도 제공될 예정이다. -일반적인 메트릭스를 위한 모델 훈련과 달리 아크틱은 SQL 생성, 코딩 지원 및 명령 이행과 같이 기업 환경에서 뛰어난 성능을 제공하기 위한 특화된 데이터 커리큘럼을 채택했다. 그동안 AI 모델 학습 알고리즘은 심층 신경망(DNN), 순환신경망(RNN), 장단기 기억(LSTM) 등을 거쳐 트랜스포머까지 꾸준히 발전해 왔지만, AI 모델 분야에서 트랜스포머 이후로 획기적인 발전을 이뤄내지는 못했다. 오픈AI가 매개변수를 늘려 LLM을 선보인 이후부터는 알고리즘 개선보다는 아키텍처 개선에 집중하기 시작했다. 현재 AI 아키텍처는 환각 현상, 경량화, 그리고 혼합이라는 세 가지 관점에 주력하고 있다. 아크틱의 가장 큰 장점은 앞서 설명한 세 가지 주력 사항을 모두 개선하는 독점적인 MoE 아키텍처를 기반으로 설계되었기 때문에, 작은 모델을 유지하면서도 효율적으로 실행한다. 다음 그림과 같이 아크틱은 유사한 다른 모델과 비교해 뛰어난 학습과 추론 성능을 보인다. 아크틱 모델 학습의 경우, 서로 다른 데이터 세트로 구성된 세 단계로 나눠 진행한다. 첫 단계에서는 1T 토큰을 사용해 일반적인 기술을 학습하고, 이후 두 단계에서는 1.5T 및 1T 토큰을 사용해 기업 중심의 기술을 집중적으로 학습한다. 이러한 점진적인 학습 과정은 더욱 복잡한 매트릭스를 효과적으로 학습할 수 있는 기반을 제공한다. 아크틱 모델 추론 효율성도 학습과 마찬가지로 좋은 성능을 제공한다. 아크틱 모델은 특정 작업을 수행할 때 필요한 매개변수만을 활성화 상태로 유지하기 때문에 전체적인 연산 비용을 절감하고, 빠르고 효율적인 추론을 가능하게 한다. 빠른 추론 성능은 기업 환경에서 LLM을 사용하는 경우 매우 중요한 평가 지표로 여겨진다. 일반적으로 LLM은 매개변수 수가 많은 모델을 의미한다. 이러한 파운데이션 모델의 가장 큰 문제점은 높은 비용이다. 초창기 LLM 분야에서는 고밀도 트랜스포머 아키텍처를 주로 선택했다. 모델 품질 개선을 위해 모델 크기를 쉽게 확장할 수 있었기 때문이다. 하지만 임계값 이상으로 모델 크기를 확장하기 위해서는 높아지는 연산 복잡도만큼 많은 컴퓨팅 비용이 소요된다. 오늘날 GPU는 매우 비싼 리소스이기 때문에 기존 고밀도 트랜스포머 모델을 학습하는 것은 시간과 비용 측면에서 큰 투자가 아닐 수 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 사용된 방법이 MoE 아키텍처이다. MoE 아키텍처는 모델 레이어를 전문가 하위 네트워크가 원래 레이어와 동일한 크기의 MoE 레이어로 대체한다. 이로써 모델 학습과 추론에 필요한 컴퓨팅 비용을 증가하지 않으면서도 모델 품질을 향상한다는 장점이 있다. 스노우플레이크 AI 연구팀은 MoE 모델 내의 전문가 수와 전체 매개변수의 크기, 그리고 이 전문가를 조합하는 방법에 따라 모델 품질을 향상할 수 있다는 것을 입증했다. 480억 매개변수로 설계된 아크틱의 경우 세분된 128개의 전문가를 가지고 있으며, 이들 중 상위 2개의 전문가만 선택해 동작하도록 설계됐다. 이 과정에서는 17억개 규모의 매개변수만이 활성화되기 때문에 다른 MoE 아키텍처 기반의 LLM과 비교했을 때 탁월한 자원 효율성과 성능을 보인다. 또한, 스노우플레이크 아크틱은 학습 비용을 크게 절감했다. 이 모델은 아마존 EC2 P5 인스턴스를 통해 유사한 다른 모델들의 약 8분의 1 정도의 학습 비용만 사용하며 비용 효율성을 실현했다. 이러한 경제적인 이점은 기업 환경에서 비용 부담 없이 대규모 데이터와 복잡한 워크로드를 처리하는 데 도움을 줄 것이다. 앞으로 더 많은 기업이 스노우플레이크 데이터 플랫폼에 결합한 고성능 언어 모델을 접하고 그 무한한 가능성을 경험할 수 있기를 기대한다.

2024.05.07 11:30조성현

"애플, AI 데이터센터용 자체 칩 개발 중"

애플이 데이터센터에서 인공지능(AI) 소프트웨어를 실행하는 자체 칩을 개발하고 있다고 월스트리트저널(WSJ)이 6일(현지시간) 정통한 소식통을 인용해 보도했다. 보도에 따르면, 데이터센터용 애플 칩의 내부 코드명은 프로젝트 'ACDC'로 수년 간 개발이 진행된 것으로 알려졌다. 소식통에 따르면, 애플 서버 칩의 구성요소는 AI 모델 훈련보다는 AI 모델 실행(추론)에 중점을 둘 가능성이 높다. 오픈AI 챗GPT 등장 이후, 마이크로소프트, 메타와 같은 경쟁사들이 생성형 AI 시장에 진출하며 적극적인 투자에 나선 이후 상대적으로 애플이 AI 분야에서 뒤쳐진 것이 아니냐는 지적이 많았다. 이에 팀 쿡 애플 최고경영자(CEO)는 투자자들에게 애플이 AI 기술에 투자하고 있으며, 곧 주요 AI 발표가 있을 것임을 강조해왔다. 1분기 실적 발표 자리에서 팀 쿡은 “애플은 생성형 AI 분야에서 맞이할 기회를 매우 낙관적으로 보고 있다”면서 “앞으로 몇 주 안에 AI와 관련해 큰 발표 계획을 갖고 있다”고 밝혔다. 애플은 다음 달 6월 WWDC 2024에서 차세대 아이폰 운영체제 iOS18 등 소프트웨어에 탑재될 생성형 AI 기능을 선보일 것으로 예상된다. 또, 애플은 오프라인에서 실행할 수 있는 자체 언어 모델을 개발해 온 것으로 알려져 있으며, iOS18에 AI 기술을 탑재하기 위해 오픈AI, 구글 등과 논의 중이다.

2024.05.07 11:08이정현

삼성부터 현대까지 국내 기업, 앞다퉈 '생성형AI' 영접하다

인공지능(AI)이 세상을 삼키고 있다. 일상생활뿐 아니라 첨단 비즈니스 영역까지 뒤흔들고 있다. 특히 챗GPT를 비롯한 생성형 AI는 다양한 산업 분야의 기본 문법을 바꿔놓으면서 새로운 혁신의 밑거름이 되고 있다. 반면, 기업에서는 AI 도입이 경쟁력 강화를 위한 기회라는 점을 알면서도 불확실성을 포함한 위험 요인 때문에 도입을 주저하고 있는 것도 현실이다. 지디넷코리아는 창간 24주년을 맞아 법무법인 세종의 AI센터와 함께 이런 변화를 진단하는 'GenAI 시대' 특별 기획을 마련했다. 이번 기획에서는 기업이 AI 규제에 효과적으로 대응하면서 도입 가능한 AI 거버넌스에 대해 살펴본다. 아울러, 소프트웨어, 통신, 인터넷, 헬스바이오, 유통, 전자, 재계, 자동차, 게임, 블록체인, 금융 등 11개 분야별로 AI가 어떤 변화를 일으키고 있는 지 심층 분석한다. 또 AI 기술 발전과 함께 논의되어야 할 윤리적, 사회적 문제들에 대한 다각적인 논점을 제시해 건강한 AI 생태계 조성에 기여하고자 한다. [편집자주] 최근 생성형AI가 기업의 업무 환경에 큰 변화를 주고 있다. 삼성, LG, SK, 현대차, 포스코 등 국내 주요 그룹들은 생성형AI를 업무에 도입하면서 생산성을 높이는데 속도를 내고 있다. 일부 기업은 '보안 문제'를 염려해 글로벌 기업이 만든 생성형AI가 아니라 자체 개발한 생성형AI를 도입한다는 점에서 차별화를 보인다. 기업이 경영 및 업무에 생성형AI를 활용하면 인력, 거버넌스, 리스크 관리를 효율적으로 하고, 단순 업무를 빠르게 처리할 수 있다는 이점이 있다. 골드만삭스는 생성형 AI가 전 세계 국내총생산(GDP)을 7% 향상시킬 것이라 전망했고, 맥킨지는 근로자의 작업시간을 60~70% 절감할 것이라고 발표했다. 또 한국경영자총협회가 지난 3월 국내 주요 기업(매출 상위 100개사)을 대상으로 조사한 결과 응답 기업의 38%가 생성형AI를 회사 차원에서 사무직군에 도입했고, AI를 도입(예정 포함)한 기업의 85.7%는 AI 활용이 업무 소요시간을 줄인다고 답했다. 삼성전자, '가우스' 문서·코딩 개발에...LG '엑사원 2.0' 화학·바이오에서 활용 삼성전자는 지난해 11월 자체 개발한 생성형 AI 모델 '삼성 가우스'를 공개한 후 12월부터 사내 업무에 사용하고 있다. 앞서 지난해 초 삼성전자는 보안문제로 직원들에게 오픈AI의 '챗GPT'를 업무에 활용하는 것을 금지시키고 자체 생성형AI 개발에 나선 결과다. '삼성 가우스'는 ▲텍스트를 생성하는 '언어 모델' ▲코드를 생성하는 '코드 모델' ▲이미지를 생성하는 '이미지 모델' 등 3가지 모델로 구성돼 있다. 일례로 언어 모델을 이메일에서 사용하면 부재를 알리는 영문 메일을 작성을 할 수 있고, 친근한 메일 스타일을 변환할 수 있다. 또 원문을 개조식으로 세 문장으로 간단하게 요약하고, PDF로 된 논문을 업로드하고 요약 정리할 수 있다. 메일의 내용을 다른 언어로 번역하는데도 활용 가능하다. 지원하는 언어는 한국어, 영어, 프랑스어, 스페인어, 중국어, 일본어 등이다. AI 코딩 어시스턴트 '코드아이(code.i)'는 사내 소프트웨어 개발에 최적화되어 개발자들이 쉽고 빠르게 코딩할 수 있도록 도와준다. 이미지 모델은 사진이나 그림 등 창의적인 이미지를 손쉽게 만들고, 저해상도 이미지를 고해상도로 쉽게 전환시켜 준다. 삼성전자 DX부문 직원은 "문서 작업에서 오탈자, 띄어쓰기, 더 나은 표현으로 수정하고 싶은데 아이디어가 생각나지 않을 때 가우스의 도움을 받고 있다"고 전했다. LG AI연구원은 일찌감치 2021년 12월 자체 개발한 AI 모델 엑사원을 선보인데 이어 작년 9월 진화된 엑사원 2.0을 공개했다. LG의 엑사원 2.0은 계열사의 다양한 분야에서 사용할 수 있도록 3개 플랫폼으로 공급한다는 점에서 체계적이다. 전문가용 대화용 AI 플랫폼 '엑사원 유니버스'의 활용사례로는 LG전자의 AICC(AI Contact Center, AI 컨택 센터)가 대표적이다. 고객상담센터에서 AI 기반의 'STT∙TA(Speech To Text∙Text Analysis)' 기능은 고객의 음성을 텍스트로 실시간 변환해 보여주기 때문에 상담사가 주소, 숫자 등을 잘못 알아듣는 실수를 방지해 준다. LG전자는 AI 상담 컨설턴트가 고객을 응대하는 무인상담 서비스 'AI 보이스봇'도 연내 도입할 예정이다. LG유플러스도 엑사원 2.0을 기반으로 AI 서비스 개발에 나섰다. LG유플러스는 이달 초 자체 AI 기술 '익시(ixi)' 기반의 AI 에이전트 플랫폼을 공개한데 이어 엑사원을 기반으로 통신 특화 생성형 AI '익시젠(ixi-GEN)'을 선보일 계획이다. '엑사원 디스커버리'는 화학, 바이오 분야에서 신소재·신물질·신약 관련 탐색에 활용도가 높을 것으로 기대된다. 또 '엑사원 아틀리에'는 처음 보는 이미지를 자연어로 설명해주고, 반대로 언어를 이미지로 만들어 준다. 엑사원 아틀리에는 지난해 3분기부터 그룹 내외부의 전문 디자이너들 중심으로 사용되기 시작했다. SK텔레콤·현대차, 거버넌스 의사 결정에 AI 도입...포스코·한화 챗GPT를 최적화 SK그룹에서는 ICT 계열사 SK텔레콤이 AI를 적극 활용하고 있다. SK텔레콤은 AI 의사 결정 체계(거버넌스)를 도입한다는 계획을 지난 1월 발표했다. 이를 위해 SK텔레콤은 AI 거버넌스 태스크포스(TF)를 운영해 업무 지침을 수립하고 있다. AI 거버넌스 TF를 맡은 정재헌 SKT 대외협력담당 사장은 "AI 거버넌스 정립은 SKT가 글로벌 AI 회사로 도약하기 위한 디딤돌 역할을 하게 될 것"이라며 "AI 인프라, 인공지능 전환(AIX), AI 서비스 3대 영역을 골자로 한 'AI 피라미드 전략'의 본격적인 실행을 위해 AI 거버넌스를 활용할 방침이다"고 설명했다. 현대자동차그룹에서는 AI를 ESG 규제 대응과 마케팅 전략에 활용하고 있다. 지난해 7월 현대차·기아는 블록체인 기반의 협력사 탄소 배출 이력 관리 자동화 시스템을 구축했다. 수백 개에 달하는 협력사의 다양한 산업 현장 특수성을 반영할 수 있도록 인공지능(AI) 모델링을 도입했다. 협력사가 각자의 상황에 부합하는 필수 데이터를 시스템에 입력하면 인공지능이 자동으로 탄소 배출량과 향후 발생될 예측치 정보를 제공하는 방식이다. 또 다른 계열사 이노션에서는 생성형 인공지능(AI) 기반 자체 솔루션 구축과 전문성 강화를 위해 전담 조직 'AI솔루션팀'을 올해 3월 신설했다. AI솔루션팀은 생성형 AI 기술을 활용한 내부 업무 효율화를 위해 신기술 검증 과정을 설정하고 단계별로 수행할 예정이다. 예를 들어 마케팅 전략 수립 단계에서 AI를 활용한 고객 데이터를 심층 분석하고, 해당 데이터를 기반으로 캠페인 성과 예측 수준을 높일 자체 시스템을 구축한다. 포스코그룹은 지난해 9월 임직원들의 업무에 챗GPT 활용도를 높이고자 P-GPT(Private-GPT) 서비스를 시작했다. 이 서비스는 방대한 분량의 사내 지식정보에 GPT 언어모델을 결합해 관련 질문에 대해 답변하는 기능이다. 모바일 전용 앱도 제공돼 시간과 장소의 제약 없이 서비스에 접속할 수 있다. 단, 포스코는 보안 문제를 염려해 제한된 사내 환경에만 P-GPT를 구축했고, 인가되지 않은 사용은 제한했다. 한화그룹의 지주사 역할을 하는 한화도 지난해 하반기 사내 업무에 챗GPT 기반 챗봇 AIDA를 도입했다. 챗봇은 건설 분야에서 하도급법, 중대재해처벌법, 레슨런 등에 대한 정보와 정확한 답을 제공한다. 레슨런은 건설 프로젝트 과정마다 참여 직원이 잘한 점과 개선할 점을 남기는 데이터다. 기존에는 일일이 문서를 뒤져서 찾았지만, 챗봇을 사용하면 과거 유사 업무와 관련 팁을 쉽게 찾아볼 수 있다. AI 윤리지침·IT 전략 컨트롤타워 조직 필요...중소기업에 AI 도입 지원해야 기업이 업무에 생성형AI를 활용함에 있어 주의점도 따른다. 전문가들은 기업이 AI 활용도를 높이기 위해서는 내부적으로 AI 윤리지침을 마련하고, 분산되는 IT 전략을 수립할 컨트롤타워 조직이 필요하다고 조언한다. 문형남 숙명여대 글로벌융합학부 교수(한국AI교육협회 회장)는 중소기업이 대기업 보다 보안에 대응이 어렵기 때문에 AI 보안과 윤리교육이 중요하다고 강조했다. 문 교수는 "개인정보 보호법 등 관련 법규를 준수하고 개인정보 보호를 위한 보안 조치를 해야한다"며 "법적 규제 준수를 위한 법률 자문과 지원도 필요하다"고 제언했다. 이어 "내부적으로 AI 윤리지침을 마련해야 하며 데이터 품질을 높이기 위한 정제와 검증 작업도 필요하다"며 "AI 결정에 대한 책임 소재를 명확히 하고 권한을 제한적으로 부여해야 하며, 성과 측정을 개선하기 위한 지표를 설정해야 한다"고 조언했다. 또 문 교수는 "사실 기업들이 앞다퉈 생성형AI를 적용하고 있지만, 빅데이터가 부족해 한계가 있다"며 "사일로 현상(부서 이기주의) 때문에 부서별로 흩어져서 AI를 적용하면 제대로 된 빅데이터 축적이 어려기 때문에 전사적으로 ISP(정보전략계획)을 수립하는 것이 중요하다"고 말했다. 이경상 KAIST 문술미래전략대학원 교수는 "생성형 AI는 솔루션을 넘어 새로운 산업 생태계로 발전을 거듭하고 있어, 자칫 과거 스마트폰의 OS 개발 전쟁과 같이 비용 소모적 전쟁에 휘말릴 가능성이 있다"고 우려하며 "따라서 효과가 입증된 분야에 집중해야 하고, 실무 조직의 호응을 이끌어 내기 위한 조직 문화적 고려도 필요하다"고 제언했다. 일례로 엑셀 또는 Power BI 등 고급데이터 분석 작업 등 효과가 입증되는 분야다. 또 기업 문화에 있어서 '업무 지시→수행→보고'의 직렬적 업무 수행 문화를 '집단 수행과 검토'라는 병렬적 업무 수행 문화로 전환이 필요하다는 의견이다. 아울러 대기업과 중소기업의 생성형AI 도입 양극화 현상을 간과하지 말고 정부의 관심과 지원이 필요하다는 조언도 나온다. 이경상 교수는 "중소기업은 인구절벽 시대가 본격화 됨에 따라 더욱 심각한 인력확보의 어려움이 가속화되고, 특히 지방의 중소기업들은 심각한 어려움을 겪게 될 것"이라며 "지금까지 스마트 공장 등의 제조 중심의 AI 적용을 뛰어 넘어, 생성형 AI를 도입하는 사무직 또는 영업 마케팅 직무에 대한 지원으로 방향을 전환할 필요가 있다"고 조언했다. 이어서 그는 "프롬프트 엔지니어 양성을 통해 중소기업들이 스스로 생성형 AI를 도입하고 활용할 수 있도록 인재 양성을 국가가 지원해야 한다"고 강조했다. 문형남 교수는 "대기업이 AI 적용이 빠를 수 있긴 하지만, 사실 중견기업에서도 관심을 갖고 준비하는 곳이 꽤 많다"며 "디지털 트랜스포메이션(DT)에 성공한다면 중견기업도 얼마든지 대기업으로 발돋움할 수 있는 기회가 될 것이며, 기업 규모보다 정형화된 데이터가 많은 회사일 수록 훈련시킬 데이터가 많기 때문에 AI 기능 고도화에 유리하다"고 설명했다.

2024.05.05 09:40이나리

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