AWS Security Operations 부문 Director인 Tom Avant가 생성형 AI와 같은 새로운 기술이 보안 운영의 미래에 미치는 영향에 대해 이야기합니다.

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AI와 ML을 비즈니스에 통합하려면 숙련되고 다양한 전문가 팀이 필요하기 때문에 인력 기술에 대한 투자가 강조됩니다. 신기술에 대비하여 팀을 준비 중인 경영진들을 만나보세요.

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Anthropic의 Global Accounts 부문 Head인 Neerav Kingsland가 세계에서 가장 안전하고 뛰어난 성능의 AI 모델을 만들기 위한 Anthropic의 여정을 공유합니다.

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견고한 클라우드 전략부터 시작하여 생성형 AI로 혁신을 촉진하는 방법을 알아보세요.

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파운데이션 모델을 사용하여 생성형 AI 애플리케이션을 구축하고 확장할 수 있는 가장 쉬운 방법입니다.

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해당하는 비즈니스에 맞게 조정할 수 있는 생성형 AI 기반 어시스턴트입니다.

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완전관리형 인프라, 도구 및 워크플로를 사용하여 모든 사용 사례를 위한 기계 학습 모델을 구축, 훈련 및 배포하세요.

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생성형 AI는 일상 운영에서 전략 계획에 이르는 모든 것에 새로운 수준의 인텔리전스와 창의성을 주입하여 비즈니스 환경을 변화시키고 있습니다. 이를 효과적으로 구현하려면 CEO와 모든 경영진이 잠재력, 영향, 필수 고려 사항을 파악하는 것이 중요합니다.

생성형 AI 모델은 방대한 데이터 세트를 기반으로 훈련되어 텍스트에서 설계 패턴에 이르기까지 일관되고 상황에 맞는 결과를 생성할 수 있습니다. 잠재적 결과를 예측하고 사람과 비슷한 대화와 응답을 만들 수도 있습니다.

이 기술의 기본적인 장점은 운영 효율성입니다. 생성형 AI는 콘텐츠 제작, 데이터 분석, 고객 상호 작용과 같은 태스크를 자동화하여 성능을 최적화하고 직원들이 프로세스의 다른 태스크에 집중할 수 있도록 합니다.

혁신 측면에서 생성형 AI는 고유한 기회를 제공합니다. 복잡한 데이터를 추출하는 기능으로 새로운 인사이트를 제공하면 CEO가 거의 모든 주제에 대해 정보에 입각한 전략을 수립하는 데 도움이 됩니다. 이 새로운 수준의 예측 분석을 통해 이전에는 발견되지 않았거나 간과했을 수 있는 추세와 패턴을 파악할 수 있습니다.

또한 생성형 AI는 챗봇을 통해 직원 리소스나 대역폭에 과부하를 주지 않으면서 개인화되고 효율적인 고객 인터페이스를 제공함으로써 고객 경험을 크게 향상시킬 수 있습니다.

생성형 AI가 발전함에 따라 CEO는 강력한 거버넌스 프레임워크와 제어를 구현하여 많은 윤리적 고려 사항, 데이터 개인 정보 보호 문제, 오용 가능성을 인정하고 해결해야 한다는 점에 유의해야 합니다. 책임감 있는 AI를 실천에 옮기는 방법에 대한 InfoBrief를 읽어보세요.

생성형 AI는 운영 효율성, 의사 결정, 고객 참여와 같은 측면을 근본적으로 혁신하여 비즈니스에 고유한 이점을 제공합니다.

• 운영 효율성: 생성형 AI는 콘텐츠 생성 및 고객 지원과 같은 비즈니스 프로세스를 자동화하여 생산성을 높여줄 수 있습니다. 생성형 AI로 반복적인 태스크를 처리하면 직원 리소스를 전략적 이니셔티브에 할당하여 운영을 간소화하는 동시에 전반적인 효율성을 개선하는 데 도움이 됩니다.
• 의사 결정: 생성형 AI의 예측 분석 능력은 보다 확실한 의사 결정을 위한 강력한 도구를 제공합니다. 복잡한 데이터 세트를 꼼꼼하게 살펴 추려낸 후 인간의 능력을 넘어서는 패턴과 추세를 식별할 수 있습니다. 기업에서는 이 기능을 사용하여 보다 능동적인 데이터 기반 의사 결정을 내리고 전략적 계획을 개선하며 혁신을 촉진할 수 있습니다.
• 고객 참여: 개인화된 상호 작용과 문제 해결을 제공하는 AI 기반 챗봇을 생성형 AI로 강화하여 고객 경험을 개선할 수 있습니다.
• 혁신 및 기술 향상: AWS Developer Center가 혁신을 위한 리소스를 제공하는 방식과 마찬가지로, 생성형 AI는 새로운 솔루션에 영감을 주는 고유한 인사이트와 예측 모델을 제공하여 창의성을 자극할 수 있습니다. 또한 빠르게 진화하는 기술 환경에서 매우 중요한 지속적인 학습 및 기술 향상 문화를 장려합니다.
• 비용 효율성: 생성형 AI로 특정 프로세스를 자동화하고 수동 작업에 대한 의존도를 줄이면 장기적으로 상당한 비용을 절감할 수 있습니다.

생성형 AI를 준비하는 것은 이 혁신적인 기술의 기능을 활용하고자 하는 조직에 있어서 중요한 단계입니다. 그러나 이 준비를 위해서는 전략적이고 신중하게 계획된 접근 방식이 필요합니다.

조직은 다음 단계를 고려하여 생성형 AI 구현을 준비해야 합니다.

• 기술 이해: 먼저 생성형 AI가 무엇이고, 생성형 AI로 고유한 비즈니스 목표를 달성할 수 있는 구체적인 방법을 파악해야 합니다. AI 전문가와 연계하거나, 워크숍에 참석하거나, AWS Developer Center와 같은 플랫폼을 활용하면 이해를 더욱 높일 수 있습니다.
• 요구 사항 및 목표 평가: 생성형 AI 구현의 명확한 목표를 정의하는 것이 중요합니다. AI 기반 챗봇을 통해 고객 서비스를 개선하든 콘텐츠 생성을 자동화하든, 구체적인 목표를 설정하면 올바른 도구와 모델을 선택하는 데 도움이 됩니다.
• 인프라 및 기술에 대한 투자: AI 모델 및 데이터 신뢰를 지원하는 강력한 기술 인프라가 필수적입니다. 이 단계에서는 AWS에서 제공하는 것과 같은 클라우드 솔루션이 매우 중요할 수 있습니다. 또한 관련 기술을 개발하기 위한 직원 교육에 투자하면 생성형 AI 기능을 활용할 준비가 된 환경을 조성할 수 있습니다.
• 규정 준수 및 윤리적 고려 사항: 윤리적 사용, 개인 정보 보호 및 규정 준수에 대한 지침을 수립하는 것을 간과해서는 안 됩니다. 여기에는 데이터 처리 및 모델 배포를 제어하는 정책과 프레임워크를 만드는 작업이 포함됩니다. 생성형 시대의 책임 있는 AI에 대한 고려 사항을 읽어 보세요.
• 파일럿 테스트 및 반복: 전체 규모의 구현 전에 파일럿 프로젝트를 실행하면 잠재적 과제와 개선 영역을 식별하는 데 도움이 됩니다. 지속적인 모니터링과 반복을 통해 시스템을 조직 목표에 맞게 조정합니다.
• 혁신 문화 수용: 문화적 수준에서 기술 혁신을 장려하면 직원들이 새로운 도구를 실험하고 혁신할 수 있는 공간을 확보할 수 있어 전환이 더 원활해질 수 있습니다.