대기업이 생성형 AI를 사용하는 방법에서 스타트업이 배울 수 있는 점

AI/ML 유니콘 기업의 96%가 AWS를 기반으로 운영된다는 사실을 알고 계셨습니까? 이들은 생성형 AI를 사용하여 고객 경험을 개선하고, 생산성을 높이고, 운영을 최적화하고 있습니다. 대기업들이 생성형 AI를 대규모로 도입하면서 귀사와 같은 스타트업에 도움이 될 수 있는 혁신적인 전략과 인사이트도 함께 발견되고 있습니다.

생성형 AI 시장이 2024년 말까지 660억 달러를 초과할 것으로 예상되는 가운데, 이 기술은 스타트업이 혁신하고 성장할 수 있는 엄청난 잠재력을 제공합니다. 최근 McKinsey의 AI 관련 글로벌 설문조사에 따르면 현재 65% 의 조직이 생성형 AI를 정기적으로 사용하고 있으며, 이는 이전 설문 조사에 비해 거의 두 배에 달하는 수치입니다.

스타트업의 경우 AWS에서 생성형 AI를 활용하면 확장성, 효율성 및 고객 만족에 대한 새로운 가능성이 열립니다.

비즈니스에서의 생성형 AI 소개

생성형 AI란 무엇인가요?

생성형 AI, 줄여서 GenAI는 새로운 콘텐츠와 아이디어를 창조할 수 있는 인공 지능(AI)입니다. 기계 학습(ML) 알고리즘을 사용하여 학습된 데이터를 기반으로 이미지, 텍스트, 음악 또는 합성 데이터와 같은 독창적인 콘텐츠를 생성합니다. 기존 AI와 달리 생성형 AI는 명시적인 규칙 집합에 의존하지 않고 다양한 작업 집합에 적응할 수 있습니다.

대기업에서 조기 도입하여 얻은 이점

대기업에서 생성형 AI를 채택하면서 혁신과 효율성을 주도하는 몇 가지 이점이 발견되었습니다.

• 연구 가속화: 복잡한 데이터를 탐색하고 트렌드를 파악하며 새로운 인사이트를 제공하여 더 빠른 문제 해결과 혁신을 가능하게 합니다.

• 고객 경험 향상: 생성형 AI 모델은 고객 상호 작용에 자연스럽게 반응하여 개인화되고 효율적인 고객 워크플로를 구현해 줍니다.

• 비즈니스 프로세스 최적화: AI 기반 도구는 엔지니어링 및 마케팅에서 영업 및 재무에 이르는 부서 전반의 프로세스를 간소화합니다.

• 직원 생산성 향상: 콘텐츠 생성, 데이터 분석 등과 같은 작업을 자동화하여 팀원들이 전략적 업무에 시간을 할애할 수 있게 지원합니다.

대기업이 생성형 AI를 활용하는 방법

생성형 AI는 대기업의 운영 방식을 변화시키고 있으며 AWS는 이러한 혁신을 가능하게 하는 데 중요한 파트너였습니다. 주요 기업들이 특정 비즈니스 목표를 위해 생성형 AI를 어떻게 사용하고 있는지 자세히 살펴보겠습니다.

Exscientia: 신약 개발 방식을 새롭게 정의

Exscientia는 AWS의 생성형 AI 기능을 활용하여 생존 가능한 약물 후보를 식별하는 데 오래 걸리고 비용이 많이 들었던 기존 프로세스를 가속화하고 있습니다. 생성형 AI 모델은 방대한 화학 데이터세트를 분석하여 분자 특성을 예측하고, 새로운 화합물을 설계하고, 잠재적 효능을 시뮬레이션합니다.

AWS는 Exscientia의 복잡한 워크로드에 필요한 컴퓨팅 파워와 확장성을 제공하여 전례 없는 속도로 화합물 설계를 최적화할 수 있도록 합니다. 예를 들어 Exscientia는 AWS의 생성형 AI를 사용하여 기존 방법보다 훨씬 짧은 시간에 수천 개의 화합물을 평가할 수 있습니다. 이러한 정밀도 덕분에 가장 유망한 후보에만 우선 순위를 둘 수 있어 중요한 치료제의 시장 출시 시간을 단축할 수 있습니다.

Exscientia는 AWS와의 파트너십을 통해 시간과 비용을 절약할 뿐만 아니라 의학 연구를 발전시키고 전 세계적으로 환자 치료 결과를 개선하고 있습니다.

Excientia의 AWS 기반 여정에 대해 더 자세히 알아보세요.

Crypto.com: 실시간 감정 분석

선도적인 암호화폐 플랫폼인 Crypto.com은 감정 분석 및 애플리케이션 개발에 Amazon Bedrock의 Anthropic Claude 3 대규모 언어 모델을 비롯하여 AWS의 생성형 AI 솔루션을 활용하며, Amazon SageMaker를 사용하여 사용자 지정 모델을 미세 조정합니다.

이 기능은 시장 심리가 몇 분 만에 크게 바뀔 수 있는 변동성이 큰 암호화폐 세계에서 필수적입니다. Crypto.com은 소셜 미디어 게시물, 뉴스 기사 및 기타 온라인 콘텐츠에서 나온 수백만 개의 비정형 데이터 포인트를 분석하여 시장이 특정 암호화폐와 트렌드를 어떻게 인식하는지에 대한 인사이트를 제공합니다.

Crypto.com은 AWS를 통해 이러한 방대한 데이터세트를 몇 초 만에 처리하여 1초 이내에 감정 분석 결과를 제공할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 최신 데이터를 기반으로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. AWS 기반 생성형 AI는 원시 데이터를 실천 가능한 인사이트로 전환하는 데에 유용한 핵심 도구이며, Crypto.com이 핀테크 산업에서 경쟁 우위를 확보할 수 있도록 해줍니다.

또한 AWS의 확장 가능한 인프라를 통해 Crypto.com은 거래량이 급증하는 시점에도 데이터 볼륨을 안정적으로 처리하여 사용자에게 일관된 성능과 신뢰성을 유지할 수 있습니다.

Crypto.com의 생성형 AI 구현에 대해 자세히 알아보세요.

Box: 생성형 AI 기반의 지능형 콘텐츠 클라우드

콘텐츠 관리 및 협업 리더인 Box는 사용자가 AWS 생성형 AI 기술을 사용하여 데이터로부터 심층적인 인사이트를 얻을 수 있도록 지원하고 있습니다. Box는 Amazon Q Business Connector를 통합함으로써 고객이 문서, 이미지, 동영상과 같은 비정형 콘텐츠를 분석하여 이전에는 숨겨져 있던 트렌드, 패턴 및 실천 가능한 인사이트를 발견할 수 있도록 합니다.

예를 들어 Box를 사용하는 기업은 생성형 AI를 활용하여 문서로 저장된 고객 피드백을 분석하여 공통 주제와 실천 가능한 제안을 파악할 수 있습니다. 마찬가지로 팀은 대규모 비디오 또는 프레젠테이션 라이브러리를 처리하여 하이라이트를 추출하거나 요약을 생성하여 더 손쉽게 활용할 수 있습니다.

이러한 통합은 데이터를 혁신과 성장을 위한 전략적 리소스로 전환하므로 방대한 양의 콘텐츠를 관리하는 스타트업에 특히 유용합니다.

Box는 AWS 생성형 AI를 활용하여 조직이 콘텐츠의 가치를 극대화하고 효율성을 개선하며 보다 지능적인 비즈니스 전략을 추진할 수 있도록 지원합니다.

Box 생성형 AI 여정에 대해 더 자세히 알아보세요.

스타트업을 위한 교훈

대기업이 생성형 AI로 혁신을 거듭함에 따라 스타트업은 경험을 통해 중요한 교훈을 얻을 수 있습니다. 신흥 기업이 이러한 관행을 효과적으로 채택하여 성장을 가속화할 수 있는 방법은 다음과 같습니다.

기회 파악

스타트업의 경우 생성형 AI를 성공적으로 활용하기 위한 핵심 요소는 AI가 가장 큰 가치를 창출할 수 있는 영역을 식별하는 것입니다. 스타트업은 모든 부서에 AI를 배포하는 대신 고객 지원, 마케팅 또는 맞춤형 제품 추천과 같이 영향력이 큰 영역에 집중해야 합니다.

고객의 불만 사항이나 워크플로 비효율성을 분석하는 것은 기회를 발견할 수 있는 좋은 방법입니다. 예를 들어 스타트업이 리소스 집약적인 고객 상호 작용으로 어려움을 겪고 있다고 가정해 보겠습니다. 이 경우 Amazon Bedrock과 같은 생성형 AI 도구를 사용하면 개인화를 간소화하고 대규모로 자동화를 강화하는 파운데이션 모델을 통합할 수 있습니다.

또한 AI 기반 어시스턴트인 Amazon Q는 스타트업이 심층적인 인사이트, 더 빠른 의사 결정, 중요 정보에 더 쉽게 액세스할 수 있도록 지원하여 운영 효율성을 개선할 수 있도록 돕습니다. 이 도구는 내부 데이터를 기반으로 간결한 요약 또는 권장 사항을 생성하여 팀을 효과적으로 지원합니다.

Amazon Personalize는 개인화에 중점을 둔 스타트업을 위해 콘텐츠 생성기에서 주제를 통해 추천을 생성하는 등 생성형 AI 기능을 통합합니다. 이를 통해 기업은 사용자 선호도에 실시간으로 적응하는 동적 시스템을 구축하여 보다 의미 있는 고객 경험을 제공할 수 있습니다. Amazon Personalize의 생성형 AI 기능에 대해 자세히 알아보세요.

GenAI 전략 구축

효과적인 AI 전략은 생성형 AI의 잠재력을 실현하는 데 필수적입니다. 스타트업은 다음 단계를 고려해야 합니다.

• 비즈니스 목표와 일치하는 명확한 목표를 설정하세요. 목표에는 반복 작업의 자동화, 고객 만족도 향상, 운영 비용 절감 등이 포함될 수 있습니다.
• 기술 요구 사항 이해: 생성형 AI에는 대용량 데이터세트, 높은 컴퓨팅 성능, 모델 훈련 전문성을 비롯한 특정 기술 리소스가 필요한 경우가 많습니다. Amazon SageMaker와 같은 AWS 도구를 활용하면 스타트업이 인프라를 처음부터 구축하지 않고도 모델을 효율적으로 개발, 훈련 및 배포할 수 있습니다.
• 기술 요구 사항 이해: 생성형 AI에는 대용량 데이터세트, 높은 컴퓨팅 성능, 모델 훈련 전문성을 비롯한 특정 기술 리소스가 필요한 경우가 많습니다. Amazon SageMaker와 같은 AWS 도구를 활용하면 스타트업이 인프라를 처음부터 구축하지 않고도 모델을 효율적으로 개발, 훈련 및 배포할 수 있습니다.
• 안전하고 규정을 준수하는 구현: 금융 또는 의료와 같은 민감한 산업 분야의 경우 AI 솔루션이 규제 표준을 충족하도록 보장해 줍니다. AWS는 보안 데이터 관리를 위한 규정 준수에 초점을 맞춘 리소스와 도구를 제공하므로 AI를 더 쉽고 안전하게 채택할 수 있습니다.

생성형 AI의 도전 과제 극복: 스타트업을 위한 도구 및 리소스

스타트업은 생성형 AI를 구현할 때 데이터 제약부터 기술적 복잡성에 이르기까지 특유의 도전 과제에 직면합니다. 몇 가지 일반적인 도전 과제와 해결책은 다음과 같습니다.

데이터 품질 및 볼륨

AI 모델을 정확하게 실행하려면 대량의 고품질 데이터가 필요합니다. 데이터가 제한된 스타트업을 위해 AWS Data Exchange는 사내 데이터를 보완하고 모델 훈련을 개선할 수 있는 타사 데이터세트에 대한 액세스를 제공합니다. 또는 스타트업이 합성 데이터 생성 기술을 사용하여 실제 상황을 시뮬레이션할 수도 있습니다.

기술적 역량의 격차

생성형 AI에는 기계 학습과 데이터 과학 전문성이 필요한데, 초기 스타트업은 여기에 접근하기가 어려울 수 있습니다.AWS는 스타트업이 팀의 기술을 향상하고 AI 모델을 효과적으로 관리하는 데 필요한 지식을 얻을 수 있도록 강좌, 자습서, 온라인 커뮤니티를 비롯한 다양한 교육 리소스를 제공합니다.

AI 리소스 비용

모델을 훈련하고 배포하는 데에는 많은 리소스가 필요할 수 있습니다. AWS Budgets 및 AWS Cost Explorer와 같은 AWS의 비용 관리 도구를 사용하면 스타트업이 효율성 개선이 필요한 영역을 식별하여 지출을 모니터링하고 비용을 최적화할 수 있습니다. 또한 AWS 프리 티어 서비스를 사용하면 초기 비용 없이 기본 기능을 테스트할 수 있습니다.

스타트업을 위한 미래 전망 및 전략적 계획

지금까지 알게 된 바와 같이, 생성형 AI는 스타트업이 지속적으로 혁신하고 확장하는 데 장기적으로 상당한 이점을 제공할 수 있습니다. AWS의 스타트업 파트너 전용 네트워크와 협력하면 성공에 도움이 되는 입증된 모범 사례와 전문가 지침을 이용할 수 있습니다.

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