비즈니스 전반의 관리되고 실시간으로 제공되는 데이터를 활용해 AI가 추론하고, 대응하고, 실행하는 데 필요한 기업 컨텍스트를 제공하세요.
기업 데이터를 AI를 위한 신뢰할 수 있는 컨텍스트로 전환하세요.
AI에는 단순한 데이터 액세스 이상이 필요합니다. 신뢰할 수 있고 설명 가능한 작업을 수행하려면 비즈니스 의미, 거버넌스, 계보 및 실시간 신호가 필요합니다.
대부분의 기업은 이미 AI에 필요한 데이터를 보유하고 있지만, 해당 데이터는 애플리케이션, 클라우드, 웨어하우스, 레이크하우스, 문서 및 이벤트 스트림 전반에 분산되어 있습니다. IBM은 개방형 데이터 액세스, 데이터 인텔리전스, 거버넌스 및 실시간 이벤트를 결합해 데이터를 신뢰할 수 있는 컨텍스트로 통합함으로써 AI 시스템이 더욱 정확하고 관련성 높으며 실행 가능한 결과를 생성할 수 있도록 지원합니다.
AI에 컨텍스트가 필요한 이유
데이터에 비즈니스 의미, 거버넌스 및 실시간 인식 기능이 부족하면 AI 이니셔티브는 정체됩니다. 컨텍스트 엔지니어링은 분산된 기업 데이터를 신뢰할 수 있는 AI 준비형 컨텍스트로 전환함으로써 이러한 과제를 해결합니다.
기업 데이터가 애플리케이션, 클라우드, 웨어하우스, 레이크하우스, 문서 및 스트림 전반에 분산되어 있으면 AI는 제대로 작동하기 어렵습니다. 컨텍스트 엔지니어링은 데이터가 저장된 위치를 유지한 채 분산 데이터를 통합 액세스할 수 있도록 해 AI가 완전하고 연결된 컨텍스트를 기반으로 추론할 수 있게 합니다.
정의, 메타데이터 및 계보가 시스템마다 다르면 AI는 데이터를 일관되게 해석하거나 결과를 설명할 수 없습니다. 컨텍스트 엔지니어링은 공통된 비즈니스 의미를 구축해 AI가 정확하게 추론하고 신뢰할 수 있으며 설명 가능한 결과를 제공하도록 지원합니다.
거버넌스 정책은 AI가 런타임에 사용하는 시스템 외부에 존재하는 경우가 많아 신뢰와 제어에 공백이 발생합니다. 컨텍스트 엔지니어링은 거버넌스, 액세스 및 계보를 AI 데이터 액세스에 직접 내장해 규정을 준수하고 신뢰할 수 있는 AI를 대규모로 지원합니다.
AI 인사이트는 정적 데이터에만 기반할 경우 빠르게 구식이 됩니다. 컨텍스트 엔지니어링은 실시간 및 스트리밍 데이터를 통합해 AI 애플리케이션과 에이전트가 변화에 시의적절하고 관련성 높은 방식으로 대응할 수 있도록 합니다.
관련 제품
이러한 IBM 제품은 함께 컨텍스트 엔지니어링 기반을 구성하며, 기업 데이터, 비즈니스 의미, 거버넌스 및 실시간 신호를 연결해 AI가 신뢰할 수 있고 설명 가능한 결과를 제공할 수 있도록 지원합니다.
성능과 AI 준비성을 위해 설계된 개방형 하이브리드 데이터 기반인 IBM watsonx.data를 통해 정형 데이터와 비정형 데이터에 대한 액세스를 통합하세요.
watsonx.data 기반 OpenRAG는 개방형 연합 액세스를 통해 AI를 관리된 비정형 데이터에 연결하며, 런타임에 정책을 적용합니다.
IBM Confluent를 통해 데이터를 실시간으로 스트리밍, 연결, 처리 및 관리하세요. 이제 IBM의 일부가 된 Apache Kafka 개발진이 설계한 프라이빗 클라우드 플랫폼 IBM.
AI 기반 검색, 메타데이터 관리 및 자동화 툴을 사용하여 기업 전체에서 데이터를 더 쉽게 찾고, 이해하고, 신뢰할 수 있도록 합니다.
관련 서비스
하이브리드 환경 전반에서 분석, AI 및 AI 에이전트를 지원하는 AI 준비형 데이터 기반을 설계하고 구현하세요.
규정 준수와 신뢰를 지원하는 거버넌스 모델을 통해 책임 있는 생성형 AI 활용 체계를 구축하세요.
비즈니스 목표와 데이터 세트에 맞춘 데이터 분석 솔루션을 통해 인사이트를 더욱 빠르게 발견하세요.
