Lockheed Martin의 새로운 AI 시대 개막

항공우주 방위 기업이 IBM의 지원을 받아 분산된 데이터를 통합했습니다.

데이터가 이끄는 AI 도약

Lockheed Martin은 전 세계 항공우주 및 방위 기술의 선도 기업으로, IBM과 협력해 AI를 기반으로 한 비즈니스 혁신을 시작했습니다. 그 출발점은 가치 있지만 분산되어 있던 데이터였습니다. IBM의 도움으로 Lockheed Martin은 데이터 환경을 간소화하고 데이터 통합의 복잡성을 극복했습니다.

그 결과, 통합되고 접근 가능한 데이터베이스가 구축되었고, 이를 기반으로 대규모 AI 실험과 워크플로 및 직원 상호작용에 에이전틱 AI를 적용할 수 있게 되었습니다.

Lockheed Martin 로고

결과

50%

데이터 및 AI 도구 감축

46

데이터 시스템 및 도구를 하나의 통합 플랫폼으로 대체

216

데이터 카탈로그 정의 자동화

흰색 배경 위 파란색 사각형 물결 추상 이미지
데이터는 엔터프라이즈 전반을 하나로 연결하는 근본적인 요소입니다.
Stephan Gerali 수석 아키텍트 겸 선임 연구원 Lockheed Martin
데이터 통합, 혁신의 점화

46개 시스템에서 단일 통합 플랫폼으로

Lockheed Martin은 과거에 여러 개의 데이터 레이크와 46개의 서로 다른 데이터 관리, 분석, 비즈니스 인텔리전스 시스템으로 인해 데이터 사일로 문제를 겪고 있었습니다.

IBM의 지원을 통해 Lockheed Martin은 이러한 시스템을 단일하고 연결된, 그리고 접근 가능한 환경으로 교체했습니다. 확장 가능한 통합 데이터 기반이 마련되자 Lockheed Martin은 최고 품질의 데이터에 접근할 수 있었고, 그 데이터를 활용해 강력한 AI 에코시스템을 구축하는 동력을 얻을 수 있었습니다.

흰색 배경 위 파란색 입자가 흩날리는 궤적을 따라가는 검은색 미니멀 우주선
우리는 매일 데이터 중심 문화를 향해 더 가까워지고 있으며, 이제 구성원들이 자신이 가진 데이터를 가져와 곧바로 활용할 수 있는 단계에 이르고 있습니다.
Stephan Gerali 수석 아키텍트 겸 선임 연구원 Lockheed Martin
무언가를 구축할 수 있는 환경

안전한 AI Factory에서 엔지니어들은 개방형 AI를 통해 신속하게 대규모로 구축합니다.

접근 가능한 데이터는 1만 명의 엔지니어가 대규모 AI 솔루션을 빠르게 구축, 반복, 배포할 수 있는 안전한 AI 에코시스템인 Lockheed Martin AI Factory의 기반이 되었습니다. 개방형 AI 모델 제품군인 IBM® Granite은 AI Factory 내에서 애플리케이션 배포를 가속화하여 엔지니어가 지능형 솔루션을 신속하게 대규모로 출시할 수 있도록 지원합니다.

AI Factory에 구축된 에이전트 프레임워크와 고급 가상 어시스턴트는 Lockheed Martin이 복잡한 워크플로를 더 잘 관리하고, 사람과 기술 간의 상호 작용을 단순화하며, 프로세스 자동화 및 최적화를 통해 효율성을 향상하는 데 기여했습니다. 이 기술은 AI를 활용한 내부 운영 혁신으로 이어졌습니다.

파란색 입자로 구성된 큐브 와이어프레임
AI는 고객의 미션을 변화시키고 있습니다. 고객에게는 더 빠르고 더 나은 의사 결정을 지원하는 AI 도구가 필요합니다.
Stephan Gerali 수석 아키텍트 겸 선임 연구원 Lockheed Martin
처음부터 구축한 에이전틱 AI

Lockheed Martin은 직원들이 연구 과정에서 에이전틱 AI를 활용할 때 더 빠르고 정확한 응답을 경험하고 있습니다.

Lockheed Martin은 효율성을 높이고 운영을 간소화하며 전사적인 비용 효율성을 달성하기 위해 자체 내부 AI 엔진을 구축하고 있습니다. watsonx 기반의 생성형 AI 모델은 직원들이 자연어로 소스 데이터에 대해 문의할 수 있도록 하여 전문 코딩의 필요성을 없앴습니다. 또한 Lockheed Martin은 watsonx ai 챗봇을 활용해 직원 문의와 HR 관련 업무를 더 효과적으로 관리할 수 있었습니다. 이러한 AI 어시스턴트는 직원 질문에 대한 신속한 대응을 간소화하고 HR 프로세스를 개선하는 데 기여했습니다.

생성형 AI 기반 질문 응답 파일럿 프로그램의 초기 결과에 따르면, 샘플 질문에 대한 응답 정확도가 프롬프트 엔지니어링을 통해 45.45%에서 56.8%로, 쿼리 최적화를 통해 66.0%로 크게 향상된 것으로 나타났습니다.

결과

11%

프롬프트 엔지니어링으로 응답 정확도 향상

20%

watsonx를 사용한 쿼리 최적화를 통해 AI 응답 정확도 개선

아이소메트릭 배경 위 파란색과 회색 직사각형 도형 그룹
인간의 능력을 넘어서는 문제가 발생했을 때, AI는 해결 방안을 발견하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
Stephan Gerali 수석 아키텍트 겸 선임 연구원 Lockheed Martin
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제시된 예는 예시일 뿐입니다. 실제 결과는 클라이언트 구성 및 조건에 따라 달라지므로 일반적으로 예상되는 결과를 제공할 수 없습니다.