애플리케이션 현대화에 AI 활용

비즈니스 운영 방식은 시간이 지남에 따라 발전합니다. 이를 뒷받침하는 애플리케이션도 함께 발전해야 합니다. 생성형 AI가 프로세스를 가속화하는 데 어떤 도움이 되는지 살펴보고, 가이드북을 다운로드해 변화의 첫걸음을 시작하세요.
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학습 내용
  • 혁신 계획부터 실행까지 AI 활용
  • 생성형 AI를 통해 개발자의 업무를 확장하는 방법
  • 경쟁 우위를 확보하기 위한 새로운 현대화 사례
AI의 코드 생성 기능을 통해 수백만 줄의 코드를 매우 빠르게 생성하여 귀중한 시간과 노동력을 절약할 수 있습니다. 마야 부코비치(Maja Vuković) IBM 펠로우 IBM Research
가이드북 다운로드 실전에 적용하는 방법 이론을 실전에 적용해 봅니다. 가이드북의 실행 가능한 단계를 통해 생성형 AI를 성공적으로 구현하여 애플리케이션 현대화 여정을 가속화하세요.
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레거시 애플리케이션의 컨텍스트와 로직을 이해하는 생성형 AI의 능력은 앱 현대화를 혁신할 것입니다. 개발자에게 이는 키보드를 두드리는 것을 넘어 전략적 의사 결정에 자신의 전문 지식을 적용하는 것을 의미합니다.

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트랙 3 에피소드 더 보기
IT 운영에 AI 활용하기

이제 생성형 AI를 과학 실험 대상이 아닌 실질적인 가치 창출 도구로 활용할 때입니다. AI를 업무에 활용하여 IT 운영을 강화하는 방법을 알아보세요.
FinOps에 AI 활용하기

FinOps 리더가 생성형 AI를 통해 운영에 대한 중요한 인사이트와 가시성을 향상함으로써 기술 지출에서 최대한의 가치를 끌어내는 방법을 알아보세요.
인재 관리에 AI 활용하기

HR의 어려움을 기회로 바꾸고 싶으신가요? 조직이 AI를 활용해 비즈니스 요구 사항에 맞는 인재를 채용하고 육성하는 방법을 알아보세요.

마케팅 업무에 AI 활용하기

고객의 기대치가 끊임없이 진화하는 가운데 기업이 생성형 AI를 사용하여 마케팅 활동을 발전시키는 방법을 알아보세요.

고객 서비스에 AI 활용하기

가상 챗봇이 전부가 아닙니다. 생성형 AI가 고객 만족도와 생산성을 높이는 데 어떤 도움이 되는지 살펴보세요. 그다음, 가이드북을 다운로드해 실전에 적용해 보세요.

트랙 1: 전략적 필수 요소
하이브리드 클라우드로 AI 지원 실현하기

IT 인프라는 퍼즐처럼 서로 잘 들어맞아야 합니다. 비즈니스가 AI로부터 최대한의 가치를 얻는 데 하이브리드 클라우드의 운영 민첩성과 확장성이 어떤 도움을 줄 수 있는지 알아보세요.
파일럿에서 프로덕션까지: 생성형 AI로 ROI 높이기

AI 투자에 대한 더 나은 수익을 얻고 싶으신가요? 주요 영역에서 생성형 AI를 확장하여 최고의 인재들이 혁신적인 새 솔루션을 구축하고 제공하도록 지원함으로써 변화를 주도하는 방법을 알아보세요.
책임감 있는 AI로 규제에 대비하는 방법

조직의 AI 노력을 책임감 있고 윤리적으로 이끌어가는 데 AI 거버넌스가 어떤 도움이 되는지 알아보세요. 그런 다음 가이드북을 통해 새로운 AI 규정에 대비하세요.
비즈니스에 적합한 AI 사용 사례 선택

AI의 총 소유 비용과 ROI를 최적화하려면 올바른 사용 사례를 선택하는 것이 중요합니다. 주요 고려 사항과 생성형 AI, AI 및 머신 러닝과 같은 기존 투자의 역할에 대해 알아보세요.
비즈니스용 생성형 AI의 부상

역사적인 생성형 AI의 부상과 이것이 비즈니스에 의미하는 바를 살펴봅니다.
생성형 AI와 함께 가치 창출

생성형 AI를 적용하는 다양한 접근 방식과 사용 사례에 맞는 AI 플랫폼이 어떻게 비즈니스 가치를 높일 수 있는지 알아보세요.
트랙 2: 기업 AI의 요소
사용 사례에 적합한 AI 모델 선택

AI 모델은 크다고 항상 좋은 것은 아닙니다. 비즈니스 요구 사항에 맞는 적합한 솔루션을 찾는 방법을 알아보세요. 그런 다음 가이드북을 받아 실전에 적용할 수 있도록 도움을 받으세요.
데이터 관리가 생성형 AI 구현의 비결일까요?

모든 대화는 생성형 AI로 시작해서 데이터로 끝납니다. 왜 그럴까요? 데이터 없이는 AI도 존재할 수 없기 때문입니다. 생성형 AI는 데이터에 대한 사람들의 생각을 바꾸고 있습니다.

파운데이션 모델이 AI 패러다임의 전환을 가져오는 이유

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AI의 신뢰, 투명성 그리고 거버넌스

AI 할루시네이션, 편견, 위험 등의 문제를 살펴보고, AI 윤리와 거버넌스를 적용하여 신뢰를 구축하는 방법을 배웁니다. 그다음, 가이드북을 통해 이론을 실전에 적용해 봅니다.

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