기계가 사전 프로그래밍된 작업에 국한되지 않고 인간과 같은 자율성과 역량으로 작동하는 세상을 상상해 보세요. 컴퓨터 마인드가 자율 주행 자동차를 조종하고, 복잡한 과학 연구를 탐구하고, 개인화된 고객 서비스를 제공하고, 심지어 미지의 세계를 탐험하는 세상입니다.
이것이 바로 인간 생활과 업무의 거의 모든 측면에 혁명을 일으킬 수 있는 가상의 기술인 AGI(Artificial General Intelligence)의 잠재력입니다. AGI는 이론적인 단계에 머물러 있지만, 조직은 강력한 데이터 인프라를 구축하고 인간과 AI가 원활하게 협력하는 협업 환경을 조성하여 AGI의 도래를 준비하기 위한 사전 조치를 취할 수 있습니다.
강력한 AI라고도 하는 AGI는 인공 지능(AI)의 공상 과학 버전으로, 인공 기계 지능이 인간 수준의 학습, 인식 및 인지적 유연성을 달성합니다. 그러나 인간과 달리 AGI는 피로를 경험하거나 생물학적 필요가 없으며 상상할 수 없는 속도로 지속적으로 정보를 학습하고 처리할 수 있습니다. 복잡한 문제를 학습하고 해결할 수 있는 합성 사고를 개발할 수 있다는 전망은 기계 지능이 한때 인간의 지능과 인지 능력의 전유물이라고 생각했던 작업을 계속 떠맡음에 따라 많은 산업에 혁명을 일으키고 혼란을 일으킬 것을 약속합니다.
AGI가 조종하는 자율 주행 자동차를 상상해 보세요. 공항에서 승객을 태우고 낯선 도로를 탐색할 뿐만 아니라 실시간으로 대화를 조정합니다. 현지 문화와 지리에 대한 질문에 답할 수 있으며 승객의 관심사에 따라 개인화할 수도 있습니다. 선호도와 현재 인기도를 기반으로 레스토랑을 추천할 수 있습니다. 승객이 이전에 이 차량을 이용한 적이 있는 경우, AGI는 과거 대화를 사용하여 경험을 더욱 개인화할 수 있으며 이전 여행에서 즐겼던 것을 추천할 수도 있습니다.
LaMDA 및 GPT-3 같은 AI 시스템은 사람 수준의 텍스트를 생성하고, 특정 작업을 수행하고, 필요에 따라 언어를 번역하고, 다양한 종류의 창의적인 콘텐츠를 만드는 데 탁월합니다. 이러한 대규모 언어 모델(LLM) 기술이 때로는 그럴듯해 보일 수 있지만, 이것이 공상과학에서 약속한 사고기계가 아니라는 점을 이해하는 것이 중요합니다.
이러한 업적을 달성하는 것은 정교한 알고리즘, 자연어 처리(NLP) 및 컴퓨터 과학 원리의 결합을 통해 달성되었습니다. ChatGPT와 같은 LLM은 방대한 양의 텍스트 데이터로 학습되어 언어 내 패턴과 통계적 관계를 인식할 수 있습니다. NLP 기술은 문법, 구문, 맥락을 포함하여 인간 언어의 뉘앙스를 구문 분석하는 데 도움이 됩니다. 이러한 AI 시스템은 복잡한 AI 알고리즘과 컴퓨터 과학 방법을 사용하여 사람과 유사한 텍스트를 생성하고, 인상적인 정확도로 언어를 번역하며, 다양한 스타일을 모방한 창의적인 콘텐츠를 제작할 수 있습니다.
생성형 AI(gen AI)를 포함한 오늘날의 AI는 흔히 좁은 의미의 AI라고 불리며, 방대한 데이터 세트를 선별하여 패턴을 식별하고 워크플로에 자동화를 적용하며 인간 수준의 텍스트를 생성하는 데 탁월한 능력을 발휘합니다. 그러나 이러한 시스템은 진정한 이해가 부족하고 훈련 이외의 상황에 적응할 수 없습니다. 이 격차는 현재 AI와 AGI의 잠재력 간의 엄청난 차이를 강조합니다.
이런 진전은 흥미진진하지만, 약한 AI에서 진정한 AGI로의 도약은 상당한 과제입니다. 연구자들은 기계 내의 인공 의식, 일반적인 문제 해결, 상식적 추론 등에 대한 연구를 활발히 진행하고 있습니다. 진정한 AGI를 개발하는 데 걸리는 타임라인은 여전히 불확실하지만, 조직은 오늘 데이터 우선으로 견고한 인프라를 구축함으로써 미래의 발전을 처리할 수 있는 기술 인프라를 준비할 수 있습니다.
AGI의 이론적 특성으로 인해 조직이 필요한 정확한 기술 스택을 파악하기가 어렵습니다. 그러나 AGI 개발이 좁은 의미의 AI와 유사한 빌딩 블록을 사용하는 경우, 기존의 일부 도구와 기술이 채택에 중요한 역할을 할 수 있습니다.
AGI에서 일반 지능의 정확한 성격은 AI 연구자들 사이에서 여전히 논쟁의 대상이 되고 있습니다. Goertzel과 Pennachin과 같은 일부 사람들은 AGI가 자기 이해와 자기 통제력을 가지고 있다고 제안합니다. Microsoft와 OpenAI는 GPT-4의 기능이 인간 수준의 성능에 놀라울 정도로 가깝다고 주장했습니다. 대부분의 전문가들은 이를 강력하지만 좁은 AI 모델로 분류합니다.
현재 AI의 발전은 특정 영역에서 인상적인 능력을 보여줍니다. 자율주행 자동차는 도로 주행에 매우 뛰어나고 IBM Watson®과 같은 슈퍼컴퓨터는 방대한 양의 데이터를 분석할 수 있습니다. 어쨌든 이들은 협의의 AI의 예입니다. 이러한 시스템은 특정 영역 내에서 탁월하지만 AGI에 대해 구상된 일반적인 문제 해결 기술이 부족합니다.
그럼에도 불구하고 2030년부터 2050년까지 그리고 그 이후까지 AGI의 도래에 대한 광범위한 예측을 고려할 때 기대치를 관리하고 현재 AI 애플리케이션의 가치를 활용하는 것부터 시작하는 것이 중요합니다. 리더들은 현재 AI의 이점에 대해 일부 의구심을 갖고 있지만, 조직은 차세대 AI 배포에 적극적으로 투자하여 예산을 크게 늘리고 사용 사례를 확장하며 프로젝트를 실험에서 생산으로 전환합니다.
Andreessen Horowitz에 따르면, 2023년에 설문조사에 참여한 기업에서 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)와 자체 호스팅 및 미세 조정 모델에 대한 평균 지출은 700만 달러에 달했습니다. 거의 모든 응답자가 세대 AI 실험의 초기 결과가 유망하다고 보고했으며, 생산 워크로드를 지원하기 위해 2024년에 지출을 늘릴 계획이라고 답했습니다. 흥미롭게도 2024년에는 혁신 펀드에서 예산을 할당하는 리더가 줄어들면서 소프트웨어 항목을 통한 자금 조달에 변화가 일어나고 있으며, 이는 세대 AI가 빠르게 필수 기술로 자리잡고 있음을 시사합니다.
작은 규모로, 일부 조직은 고객 서비스에서 인원 수를 줄이기 위해 세대 AI 예산을 재할당하고 있습니다. 조직은 LLM 기반 고객 서비스 시스템을 통해 통화당 약 6달러를 절약했다고 보고했으며, 이는 90%의 비용 절감으로 이어졌으며, 이는 증가된 인공지능 투자에 대한 상당한 정당성을 입증했습니다.
비용 절감 외에도 조직은 사용 사례에 따라 수익 창출, 비용 절감, 효율성 향상 및 정확도 향상과 같은 요소에 중점을 두고 생성형 AI의 투자 수익률(ROI)을 측정할 수 있는 실질적인 방법을 모색합니다. 주요 트렌드는 프로덕션에 여러 모델을 채택하는 것입니다. 이 다중 모델 접근 방식은 여러 AI 모델을 함께 사용하여 강점을 결합하고 전반적인 아웃풋을 개선합니다. 이 접근 방식은 또한 특정 사용 사례에 맞게 솔루션을 조정하고, 공급업체 종속을 방지하고, 해당 분야의 급속한 발전을 활용하는 데 도움이 됩니다.
2024년 설문조사 응답자의 46%는 오픈 소스 모델을 선호한다고 답했습니다. 비용이 주요 동인은 아니었지만, 이는 Gen AI가 창출하는 가치가 가격표를 능가한다는 믿음이 커지고 있음을 반영합니다. 이는 경영진의 사고방식이 정확한 답을 얻는 것이 그만한 가치가 있다는 것을 점점 더 인식하고 있음을 보여줍니다.
기업은 여전히 모델 커스터마이징에 관심이 있지만, 고품질 오픈 소스 모델이 등장함에 따라 대부분은 LLM을 처음부터 학습하지 않기로 선택합니다. 대신, 그들은 특정 요구 사항에 맞춰 검색 증강 생성을 사용하거나 오픈소스 모델을 미세 조정하고 있습니다.
모델 액세스에 API를 사용하는 기업의 대다수(72%)는 클라우드 서비스 제공업체에서 호스팅되는 모델을 사용합니다. 또한 텍스트 생성을 위해 LLM에만 의존하지 않고 다른 기술과 통합하여 완전한 솔루션을 만들고 기업 워크플로와 독점 데이터 사용을 크게 재고하는 애플리케이션이 시장에서 높은 성과를 보이고 있습니다.
Deloitte는 2,800명 이상의 비즈니스 리더를 대상으로 Gen AI가 창출하는 아웃풋의 가치를 조사했습니다. 다음은 조직이 ROI를 달성하고 있는 몇 가지 영역입니다.
생성형 AI 개발의 기술 격차는 중요한 장애물입니다. 사내 세대 AI 개발을 단순화하는 도구를 제공하는 스타트업은 기업 내에서 적합한 인재를 확보하는 데 어려움이 있기 때문에 더 빠르게 채택될 가능성이 높습니다.
AGI는 생성형 AI를 훨씬 능가하는 기계 자율성을 약속하지만, 가장 발전된 시스템조차도 효과적으로 작동하려면 여전히 인간의 전문 지식이 필요합니다. AI, 딥 러닝, 머신 러닝(ML) 및 데이터 사이언스 기술을 갖춘 사내 팀을 구축하는 것은 전략적인 움직임입니다. 가장 중요한 것은 AI의 강점(약하든 강하든)에 관계없이 데이터 과학자, AI 엔지니어, 컴퓨터 과학자 및 ML 전문가가 이러한 시스템을 개발하고 배포하는 데 필수적이라는 것입니다.
이러한 사용 영역은 AI 기술이 발전함에 따라 진화할 것이 분명합니다. 그러나 조직은 이러한 핵심 영역에 집중함으로써 AI 발전이 도래했을 때 이를 활용할 수 있는 입지를 다질 수 있습니다.
AI는 최근 몇 년 동안 상당한 발전을 이루었지만 인간 수준의 지능을 갖춘 기계인 진정한 AGI를 달성하려면 여전히 많은 장애물을 극복해야 합니다. 현재 AI가 어려움을 겪고 AGI가 마스터해야 하는 7가지 중요한 기술은 다음과 같습니다.
그러나 이론적 AGI가 위와 같은 결과를 달성하여 실제 AGI가 되면 그 잠재적 응용 분야는 방대합니다. 다음은 AGI 기술이 어떻게 다양한 산업에 혁명을 일으킬 수 있는지에 대한 몇 가지 예입니다.
AGI 기반 고객 서비스 시스템을 상상해 보세요. 고객 데이터에 액세스하고 이를 실시간 분석과 결합하여 효율적이고 개인화된 서비스를 제공합니다. AGI는 포괄적인 고객 프로필(인구 통계, 과거 경험, 요구 사항 및 구매 습관)을 생성함으로써 문제를 예측하고, 응답을 맞춤화하고, 솔루션을 제안하고, 후속 질문을 예측할 수도 있습니다.
예: 지금까지 경험한 최고의 고객 서비스 경험을 상상해 보세요. AGI는 잠재적인 문제를 예측하고, 어조 분석을 사용하여 고객의 기분을 더 잘 이해하고, 가장 구체적인 사례 해결 세부 사항을 기억할 수 있는 예리한 기억력을 보유한 인식 시스템을 통해 이를 제공할 수 있습니다. AGI는 인간 언어의 미묘함을 이해함으로써 의미 있는 대화를 나누고, 복잡한 문제를 해결하고, 문제 해결 단계를 탐색할 수 있습니다. 또한 감성 지능을 통해 의사 소통을 공감하고 지지하도록 조정하여 고객에게 보다 긍정적인 상호 작용을 만들 수 있습니다.
코드 분석을 넘어 AGI는 기존 코드베이스의 논리와 목적을 파악하여 개선 사항을 제안하고 인간 사양을 기반으로 새로운 코드를 생성합니다. AGI는 아키텍처, 종속성 및 변경 기록에 대한 하드코딩된 이해를 제공하여 생산성을 높일 수 있습니다.
예: 전자 상거래 기능을 구축하는 동안 프로그래머는 AGI에게 "위치, 무게 및 방법에 따라 배송 비용을 계산하는 함수가 필요합니다"라고 말합니다. AGI는 관련 코드를 분석하고, 로직을 설명하는 주석이 포함된 함수 초안을 생성하고, 프로그래머가 이를 검토, 최적화 및 통합할 수 있도록 합니다.
현재의 자율 주행 자동차와 자율 주행 시스템은 사전 프로그래밍된 지도와 센서에 크게 의존합니다. AGI는 주변 환경을 인식할 뿐만 아니라 주변 환경을 이해할 것입니다. 카메라, LiDAR 및 기타 센서의 실시간 데이터를 분석하여 물체를 식별하고 위험을 평가하며 갑작스러운 기상 현상이나 예상치 못한 장애물과 같은 환경 변화를 예측할 수 있습니다. 대응 옵션이 제한된 현재 시스템과 달리 AGI는 복잡한 결정을 실시간으로 내릴 수 있습니다.
교통 흐름, 기상 조건, 즉각적인 센서 범위를 벗어난 잠재적 위험과 같은 여러 요소를 고려할 수 있습니다. AGI 기반 시스템은 사전 프로그래밍된 경로에 국한되지 않습니다. 경험을 통해 배우고, 새로운 상황에 적응하며, 미지의 영역을 탐험할 수도 있습니다. 복잡한 동굴 시스템을 탐색하는 자율 탐사 차량이나 끊임없이 변화하는 환경에서 수색 및 구조 임무를 지원하는 드론을 상상해 보세요.
예: AGI로 구동되는 자율 주행 자동차는 평소 경로에서 예상치 못한 교통 체증을 만납니다. AGI는 사전 프로그래밍된 지침을 엄격하게 따르는 대신 다른 커넥티드 차량의 실시간 교통 데이터를 분석합니다. 그런 다음 거리, 예상 이동 시간 및 건설 구역과 같은 잠재적 위험과 같은 요소를 고려하여 대체 경로를 식별합니다. 마지막으로, 가장 효율적이고 안전한 경로를 실시간으로 선택하여 승객에게 여행 내내 정보를 제공하고 편안하게 유지합니다.
오늘날 생성되는 방대한 양의 의료 데이터는 대부분 아직 개발되지 않은 상태로 남아 있습니다. AGI는 의료 이미지, 환자 기록 및 유전자 데이터를 분석하여 인간의 주의를 끌지 못할 수 있는 미묘한 패턴을 식별할 수 있습니다. AGI는 과거 데이터와 의학적 추세를 분석하여 특정 질병 발병에 대한 환자의 특정 잠재적 위험을 예측할 수 있습니다. AGI는 또한 환자의 유전자 구성과 병력을 분석하여 치료 계획을 조정할 수 있습니다. 이러한 맞춤형 접근법은 부작용이 적고 더 효과적인 치료법으로 이어질 수 있습니다.
예: 환자가 걱정스러운 증상을 호소하며 의사를 찾아갔습니다. 의사는 환자의 병력과 최근 검사 결과를 AGI 기반 의료 분석 시스템에 업로드합니다. AGI는 데이터를 분석하고 특정 질병과 관련된 희귀 유전자 돌연변이를 식별합니다. 이 정보는 보다 표적화된 진단과 개인화된 치료 계획을 가능하게 하여 잠재적으로 환자 결과를 개선할 수 있기 때문에 의사에게 매우 중요합니다.
정보를 제공하지 않지만 학습 여정을 개인화하는 AGI 교사를 상상해 보세요. AGI는 학생의 성능, 학습 스타일 및 지식 격차를 분석하여 맞춤형 학습 경로를 만들 수 있습니다. 모든 학생을 동일하게 대하지는 않습니다. AGI는 학생의 이해도에 따라 자료의 속도와 난이도를 실시간으로 조정할 수 있습니다. 개념에 어려움을 겪고 계신가요? AGI는 다른 설명과 예시를 제공합니다. 주제를 마스터하고 계신가요? 더 까다로운 자료를 소개할 수 있습니다. AGI는 강의와 교과서를 넘어설 수 있습니다. 대화형 시뮬레이션, 개인화된 연습 및 게임화된 학습 경험을 만들어 학생들의 참여와 동기를 유지할 수 있습니다.
예: 학생이 복잡한 수학 개념에 어려움을 겪고 있습니다. AGI 튜터는 어려움을 파악하고 접근 방식을 조정합니다. 무미건조한 강의 대신, 대화형 시뮬레이션을 통해 개념을 시각적으로 제시하고 더 작고 관리하기 쉬운 단계로 나눕니다. 학생은 특정 지식 격차를 충족시키는 개인화된 연습으로 연습하고 AGI는 프로세스 전반에 걸쳐 피드백과 격려를 제공합니다.
AGI는 프로세스의 모든 단계를 최적화하여 제조를 혁신할 수 있습니다. AGI는 생산 라인 전반의 센서에서 방대한 양의 데이터를 분석하여 병목 현상을 식별함으로써 기계 설정 조정을 권장하고 실시간으로 생산 일정을 최적화하여 효율성을 극대화할 수 있습니다. 과거 데이터 및 센서 판독값을 분석하면 AGI가 장비 고장이 발생하기 전에 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 비용이 많이 드는 가동 중지 시간을 방지하고 원활한 작동을 보장하는 데 도움이 됩니다. AGI가 복잡한 물류 네트워크를 실시간으로 관리함으로써, 배송 경로를 최적화하고, 잠재적 지연을 예측하고, 재고 수준을 조정하여 적시 배송을 보장하고, 폐기물 및 스토리지 비용을 최소화할 수 있습니다.
예: AGI 시스템이 공장 조립 라인을 모니터링한다고 상상해 보세요. 중요한 기계에서 약간의 진동을 감지하여 잠재적인 마모를 나타냅니다. AGI는 과거 데이터를 분석하고 향후 24시간 이내에 발생할 수 있는 오류를 예측합니다. 유지 보수 담당자에게 경고를 보내 생산에 차질이 생기기 전에 문제를 사전에 해결할 수 있습니다. 이를 통해 비용이 많이 드는 다운타임을 방지하고 원활하고 효율적인 운영이 가능합니다.
AGI는 기존의 방법을 뛰어넘어 재무 분석을 혁신할 수 있습니다. AGI는 금융 뉴스, 소셜 미디어 심리 및 위성 이미지를 포괄하는 방대한 데이터 세트를 분석하여 인간 분석가가 알아차리지 못할 수 있는 복잡한 시장 동향과 잠재적 혼란을 식별할 수 있습니다. 이미 이러한 기술의 제한된 버전을 연구하고 사용하고 있는 신생 기업과 금융 기관이 있습니다.
방대한 양의 과거 데이터를 처리할 수 있게 됨으로써 AGI는 위험을 평가하고 정보에 입각한 투자 결정을 내릴 수 있는 훨씬 더 정확한 재무 모델을 만들 수 있습니다. AGI는 시장 데이터, 실시간 뉴스 및 소셜 미디어 감정을 고려하는 복잡한 거래 알고리즘을 개발하고 실행할 수 있습니다. 그러나 인간의 감독은 최종 의사 결정과 윤리적 고려 사항에 있어 여전히 중요합니다.
예: 헤지 펀드는 AGI 시스템을 사용하여 금융 시장을 분석합니다. AGI는 특정 산업에 대한 소셜 미디어 정서의 미묘한 변화를 감지하고 잠재적인 침체를 식별합니다. 과거 데이터와 뉴스 기사를 분석하여 가능한 시장 조정을 확인합니다. 이 정보를 바탕으로 펀드 매니저는 포트폴리오를 조정하고 위험을 완화하기 위해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
AGI는 방대한 데이터 세트와 과학 문헌을 분석하고, 전례 없는 규모로 새로운 가설을 수립하고, 실험을 설계하여 다양한 분야에서 과학적 돌파구를 가속화할 수 있습니다. 방대한 과학 데이터 세트와 문헌을 분석하여 인간 연구자에게는 피할 수 있는 미묘한 패턴과 연결을 식별함으로써 데이터를 조사하고 획기적인 아이디어를 창출할 수 있는 과학 파트너를 상상해 보세요. 이는 완전히 새로운 가설과 연구 방법의 공식화로 이어질 수 있습니다.
AGI는 복잡한 시스템을 시뮬레이션하고 방대한 양의 데이터를 분석함으로써 전례 없는 규모로 정교한 실험을 설계할 수 있었습니다. 이를 통해 과학자들은 가설을 보다 효율적으로 테스트하고 이전에는 상상할 수 없었던 연구 영역을 탐구할 수 있습니다. AGI는 연구원들이 데이터를 선별하고 복잡한 시뮬레이션을 관리하며 새로운 연구 방향을 제안하는 데 도움을 주면서 끊임없이 노력할 수 있습니다. 이 협력은 과학적 혁신의 속도를 크게 가속화할 것입니다.
예: 천체물리학자 팀은 초기 우주에서 은하의 형성을 연구하고 있습니다. AGI는 망원경과 시뮬레이션에서 얻은 방대한 데이터 세트를 분석합니다. 이를 통해 암흑 물질의 분포와 성단 형성 사이의 이전에는 간과되었던 상관관계를 밝혀냅니다. 이를 바탕으로 AGI는 은하 형성에 대한 새로운 가설을 제안하고 그 타당성을 테스트하기 위한 일련의 혁신적인 시뮬레이션을 제안합니다. 이 새로운 지식은 우주의 기원에 대한 더 깊은 이해를 위한 길을 열어줍니다.
AGI는 의료 또는 제조업과 같은 산업이 비즈니스를 수행하는 방식을 영원히 변화시킬 영향력 있는 기술이 될 것입니다. 대형 기술 기업과 연구소는 기계에 진정한 인간 수준의 지능을 달성하기 위한 과제를 해결하기 위해 다양한 학파와 함께 개발에 자원을 쏟아붓고 있습니다. 다음은 몇 가지 주요 탐색 영역입니다.
AGI 연구 분야는 끊임없이 진화하고 있습니다. 이는 지금까지 살펴본 접근 방식 중 일부에 불과합니다. 아마도 이러한 기술의 조합 또는 완전히 새로운 접근 방식은 궁극적으로 AGI의 실현으로 이어질 것입니다.
지금은 AGI가 공상 과학 소설에 불과할지 모르지만, 조직은 생산성을 높이기 위해 핵심 워크플로우에서 생성형 AI의 영향을 가속화하는 AI 제품 포트폴리오인 IBM watsonx를 통해 비즈니스를 위한 AI 전략을 구축함으로써 미래에 대비할 수 있습니다. AI 모델을 학습, 검증, 조정 및 배포하여 비즈니스 전반에 걸쳐 신뢰할 수 있는 데이터를 통해 AI의 영향을 확장하고 가속화할 수 있습니다.
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