Page Title Knowledge Orchestrator 데이터와 지식의 조화
Knowledge Orchestrator + IBM
꽃 디자인이 있는 흰색 원의 watsonx.ai 디지털 렌더링
기업 지식 손실의 영향

팀의 핵심 인력이 갑작스럽게 사망한 후 Errol Brandt 박사는 기업 지식을 보존하고 심각한 지식 손실의 위험을 완화할 수 있는 더 나은 방법을 찾기 위해 노력했습니다.

심각한 지식 손실은 조직이 불완전한 조직의 이해로 인해 중요한 비즈니스 프로세스가 중단된다는 사실을 갑자기 발견할 때 발생합니다.  다양한 형태로 나타날 수 있지만, 중요한 비즈니스 프로세스를 실행하는 복잡한 스프레드시트를 분석할 때 가장 흔히 발생합니다.

심층적인 암묵적 기술 지식에 접근할 수 없었기 때문에 가격 책정 및 자본 투자 결정이 훨씬 더 어려워졌고 이는 비즈니스 성과에 영향을 미쳤습니다.

지식 복구 계획의 일환으로 Brandt 박사는 열정적인 프로젝트로 IBM Cloud에서 프로토타입을 구축하기 시작했습니다. 2022년 말까지 제품을 테스트할 준비가 되었고, Brandt 박사는 두 명의 공동 설립자의 도움을 받아 Knowledge Orchestrator Pty Ltd를 설립하여 솔루션을 상용화하기 시작했습니다.

오늘날 Knowledge Orchestrator는 스스로를 '클라이언트 제로'라고 생각하며 이 솔루션을 사용하여 비즈니스의 모든 측면을 문서화하고 팀이 어디서나 생산성을 높일 수 있도록 지원합니다.

3.8배
직원 생산성

18.5
직원당 월별 지식 업데이트
이제 AI 기반 애플리케이션이 직원 생산성을 크게 향상시킬 수 있다는 분명한 증거가 있으며, 그 수치는 그 자체로 이를 증명합니다. Errol Brandt 박사 최고 혁신 책임자 Knowledge Orchestrator, IBM 비즈니스 파트너
AI 기반 엔터프라이즈 지식 관리 플랫폼

Knowledge Orchestrator는 IBM 기술을 통해 AI로 구동되는 엔터프라이즈 지식 관리 플랫폼을 구축하려는 비전을 실현할 수 있었습니다.

Knowledge Orchestrator는 사전 강화 생성을 위해 PEG라는 고유한 접근 방식을 사용하여 솔루션을 개발했습니다. 대규모 언어 모델(LLM)에서 생성된 콘텐츠를 검증하는 데 도움이 되는 검색 증강 생성(RAG)과 달리 PEG는 대량의 자동화된 지상 실측 자료를 구축하는 데 중점을 둡니다. 이는 IBM watsonx.ai AI 스튜디오를 사용하여 IBM Cloud에서 구축 및 개발된 고유한 콘텐츠 생성 알고리즘을 통해 수행됩니다.

이 플랫폼은 판매 데이터와 같은 비정형 원시 데이터를 정형 자연어로 변환하여 실측 자료로 사용할 수 있습니다. 지식은 특정 도메인으로 세분화되어 알고리즘이 보다 효과적으로 작동할 수 있습니다. 이 접근 방식은 추론 비용과 할루시네이션의 위험을 줄여줍니다. 지금까지는 이러한 점이 생성형 AI를 경영 분석에 사용하는 데 큰 장애물이었습니다.

직원 생산성 및 참여도 향상

Knowledge Orchestrator는 12개월 동안 자체 솔루션을 사용해 왔으며 기대치를 훨씬 뛰어넘는 성과를 거두었습니다.

현재 5명의 정규직 직원(FTE)과 AI 어시스턴트인 KIRA로 구성된 이 회사의 엔터프라이즈 지식 베이스에는 2,000개 이상의 문서(또는 500,000단어)가 포함되어 있습니다. 디지털 지식 베이스의 크기는 그 자체로도 흥미롭지만, 더 중요한 것은 근본적인 직원의 참여도입니다. 데이터에 따르면 직원 한 명당 매일 평균 9.3개의 글을 읽고 0.9개의 글을 작성하는 것으로 나타났습니다. 이처럼 놀라울 정도로 높은 수준의 참여도는 비즈니스의 모든 측면이 엔터프라이즈 지식 플랫폼에 기록되어 있기 때문에 가능한 일입니다.

Meier Business Systems(MBS)의 도움으로 구입한 IBM의 솔루션은 다양한 방식으로 비즈니스 문제를 해결했습니다.

첫째, IBM Cloud의 엔터프라이즈급 클라우드 아키텍처에 대한 액세스를 제공함으로써 솔루션을 Kubernetes 클러스터 내에 배치했습니다. 이는 향후 확장성, 가용성 및 효율적인 리소스 관리를 촉진하는 데 도움이 되었습니다.

둘째, 이 솔루션은 원활하고 액세스 가능한 사용자 경험을 지원하기 위해 일관성 있는 설계 가이드라인 및 컴포넌트 세트를 제공하는 IBM Carbon Design System을 사용합니다.

마지막으로 중요한 것은 Knowledge Orchestrator의 고유한 콘텐츠 생성 알고리즘의 기반이 되는 고급 기술이 전적으로 IBM watsonx.ai 내에서 실행되도록 설계되었다는 것입니다. 이를 통해 Knowledge Orchestrator는 자연어 처리, 음성을 텍스트로 변환, 작업별 언어 처리를 위한 Google Flan, Facebook Llama 및 IBM Granite와 같은 기초 모델을 포함한 IBM의 광범위한 클라우드 기반 서비스 및 API 카탈로그를 활용할 수 있습니다.

이 솔루션은 소수의 기초 고객과 함께 최종 단계에서 테스트 중이며, 고객은 이를 사용하여 영업 팀의 기능을 강화하고 있습니다. 이 기능은 판매 예측, 생산 분석, 수익성 시뮬레이션 등 비즈니스의 다른 영역으로 확장될 것입니다.

Knowledge Orchestrator는 이제 IBM과 협력하여 솔루션을 확장하고 더 많은 기업에 LLM의 강력한 기능을 제공하고자 합니다.

사우스 와이카토 지방의회 로고
Knowledge Orchestrator 소개

2022년에 설립된 Knowledge Orchestrator(ibm.com 외부 링크)는 사용자가 기업 지식 베이스에 참여할 수 있도록 지원하는 서비스형 지식(KaaS) 솔루션 제공업체입니다. 이 회사의 제품은 조직 내에서 지식의 공유, 학습 및 발견을 용이하게 하기 위해 설계되었습니다.

회사의 공동 설립자인 Errol Brandt 박사는 호주 공인회계사 협회(Australian Society of CPAs)의 펠로우이자 호주 기업 이사 협회(Australian Institute of Company Directors) 졸업생입니다. 그는 호주 제조 부문에서 기업 지속가능성을 연구하면서 경영학 박사 학위를 취득했습니다. 그는 조직이 고급 기술로 생산성을 높일 수 있는 기회에 대해 이야기하며, 데이터 및 AI 부문 IBM 챔피언(2023년 및 2024년)으로 선정되었습니다.

watsonx.ai는 기업이 특정 요구 사항에 맞게 AI 솔루션을 맞춤 구축할 수 있도록 지원합니다.
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법률

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2024년 4월, 미국에서 제작.

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