분석의 진화: 1세대에서 생성형 AI로

Hadoop과 같은 빅데이터 기술이 등장한 초기 데이터 혁명부터 오늘날의 생성형 AI의 발전까지를 돌이켜 보면, 우리가 중추적인 순간에 서 있는 것이 분명합니다. 이 시대에는 조직이 AI의 잠재력을 최대한 활용하기 위해 전략적 전환을 해야 합니다. IBM은 이 약속을 기업을 위한 실질적인 가치로 전환하여 AI 기반 환경에서 탐색하고 성공할 수 있도록 지원하는 데 중점을 두고 있습니다.

인공 지능 분야의 발명이라는 유서 깊은 유산을 보유한 IBM은 이러한 진화를 주도할 수 있는 독보적인 위치에 있습니다. 그러나 생성형 시대로 접어들면서 앞으로 나아갈 길은 단순한 기술 발전 그 이상입니다. 신뢰, 협업, 간소화가 핵심입니다. 오늘날 데이터는 방대하고 강력하지만, 진정한 가치는 실행 가능한 인사이트를 도출하기 위해 데이터를 얼마나 잘 활용하고 관리할 수 있는지에 달려 있습니다. 생성형 AI가 진정으로 비즈니스를 혁신하기 위해서는 애플리케이션을 단순화하여 기업 혁신이라는 광범위한 전략에 완벽하게 부합하도록 해야 합니다.

CIO들과 이야기를 나누다 보면 공통된 주제는 분명합니다. "멀티월드"에서 생성형 AI를 관리하는 것은 복잡하다는 것입니다. 멀티클라우드, 멀티모델, 멀티모달 시스템부터 다년간의 구현 전략에 이르기까지, 이러한 복잡성을 해결하는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 생성형 AI의 잠재력은 부인할 수 없지만, CIO의 3분의 2는 일관된 전략의 부재로 인해 이 분야의 진전에 만족하지 못하고 있습니다. 이러한 다양한 측면을 간소화할 뿐만 아니라 동기화하여 의미 있는 결과를 도출하는 로드맵을 구축하는 것이 과제입니다.

IBM에게 이는 오케스트레이터, 즉 이러한 다양한 요소를 조화롭게 조화시키는 신뢰할 수 있는 파트너로서의 역할에 집중하는 것을 의미합니다. 저희는 스스로를 데이터 모델, 클라우드 플랫폼, AI 에이전트 등 각 구성 요소를 원활하게 통합하여 엔터프라이즈 혁신이라는 공동의 목표를 향해 나아가야 하는 데이터 오케스트라의 '지휘자'라고 생각합니다.

우리가 목격하고 있는 중요한 진화 중 하나는 기존 대시보드에서 신뢰할 수 있는 협업적인 에이전트의 세계로 전환되고 있는 것입니다. 

Hadoop 초창기와 1세대 빅데이터 분석 이후로 많은 발전을 이루었습니다. 이 새로운 시대의 특징은 다음과 같습니다.

• 자율 에이전트: 독립적으로 작동할 수 있는 자가 학습, 자가 치료 및 자가 최적화 시스템
• 실시간 처리: 즉각적인 데이터 통합, 분석 및 의사 결정
• 확장성: 다양한 소스의 방대한 양의 데이터를 쉽게 처리

어시스턴트는 특정 애플리케이션에 대한 통찰력을 제공하지만 에이전트는 훨씬 더 많은 일을 합니다. 에이전트는 여러 도메인에서 협업하여 복잡한 워크플로를 조율하고 투명하고 책임감 있는 방식으로 데이터를 실행 가능하게 만들 수 있습니다. 기업의 입장에서 이는 더 빠른 의사 결정, 데이터에 대한 신뢰도 제고, 비즈니스 성과 개선을 의미합니다.

IBM® Consulting 및 IBM® Research와 같은 팀은 고객의 고유한 요구 사항을 해결하기 위해 고객과 함께 공동 혁신하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 생성형 AI는 '만능' 솔루션이 아닙니다. 이를 위해서는 맞춤화와 공감, 그리고 기업이 직면한 특정 과제에 대한 깊은 이해가 필요합니다. 이는 단순히 기술을 위한 기술을 제공하는 것이 아니라 고객 중심적이고 실제 문제를 해결하도록 설계된 시스템을 구축하는 것입니다.

IBM의 하이브리드 및 개방형 접근 방식을 통해 모든 클라우드, 모든 모델 및 모든 비즈니스 목표에 부합하는 솔루션을 만들 수 있습니다. 이러한 적응력은 거버넌스 및 투명성에 대한 헌신과 결합되어 기업이 향후 10년간의 AI 혁신을 헤쳐 나갈 수 있도록 지원할 수 있습니다.

다음은 데이터 통합 및 자동화의 미래를 더 잘 이해하기 위해 주목해야 할 몇 가지 주요 트렌드입니다.

1. 에이전트 기반 아키텍처: 조직이 자율적인 의사 결정을 가능하게 하는 에이전트 기반 아키텍처를 채택할 것으로 예상됩니다.
2. 실시간 데이터 통합: 실시간으로 데이터를 통합하는 기능은 경쟁력을 유지하려는 기업에게 중요한 요소가 될 것입니다.
3. 설명 가능한 AI: 에이전트가 더 많은 의사 결정 책임을 맡게 되면서 설명 가능성은 AI 개발의 중요한 측면이 될 것입니다.
4. 인간-에이전트 협업: 가장 효과적인 조직은 인간의 직관과 에이전트 주도 자동화 사이에서 균형을 이루는 조직이 될 것입니다.

이 혁신적인 기술과 함께 발전하고자 하는 기업은 그 어느 때보다 자동화된 데이터 기반 의사 결정의 잠재력을 실현할 수 있습니다. 이제 문제는 도약 여부가 아니라 기업이 이러한 사전 예방적이고 자급자족할 수 있는 BI 솔루션으로 얼마나 빨리 전환하여 경쟁에서 앞서 나가고 데이터 통합 및 자동화 시대에 가능성을 재정의할 수 있는지가 관건입니다. IBM은 기업이 데이터를 신뢰할 수 있고 실행 가능한 인사이트로 전환하여 성장을 촉진할 수 있도록 지원하기 위해 최선을 다하고 있습니다.

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