백엔드 사용 사례: AI 기반 검색의 정확성 격차 해소

  • 목, 6월 11, 2026
  • 오전 9시(미국 동부시간)
이제 온디맨드로 시청할 수 있습니다. 의사 결정, 정확성 및 일상적인 워크플로 효율성을 개선하고자 하는 비즈니스 리더를 대상으로 합니다.

대부분의 팀은 그 어느 때보다 많은 콘텐츠를 보유하고 있지만, 자체 데이터에서 명확하고 신뢰할 수 있는 답변을 얻는 데는 여전히 예상보다 많은 시간이 걸립니다. 연구에 따르면 생성형 AI 기반 검색 툴은 쿼리의 45~67%에서 부정확하거나 심각한 결함이 있는 답변을 생성합니다. 따라서 문제는 단순히 정보가 체계적으로 정리되어 있지 않다는 데 그치지 않습니다. 정보를 검색해 얻은 결과를 신뢰할 수 없다는 데 있습니다.

콘텐츠를 보유하는 것과 신뢰할 수 있는 답변을 얻는 것 사이의 이러한 격차로 인해 의사 결정이 늦어지고, 고객의 대기 시간이 늘어나며, 팀은 사용하는 툴에 대한 신뢰를 잃게 됩니다.

Symplistic.ai(ibm.com 외부 링크)가 참여하는 이 웨비나에서는 최신 AI 툴에서도 정확성 문제가 지속되는 이유와, 대규모 개편 없이 팀이 이를 실제로 어떻게 해결할 수 있는지를 자세히 설명합니다.

참석자는 다음 내용을 이해할 수 있습니다.

  • 콘텐츠가 잘 정리되어 있어도 AI 검색 툴의 정확성 개선이 정체되는 이유
  • 팀이 자체 데이터에서 얻은 답변을 실제로 신뢰할 수 있게 되면 달라지는 점
  • 대규모 작업이나 장기간의 구현 없이 자체 데이터에서 신뢰할 수 있는 답변을 얻는 방법

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