지능형 자동화(IA)라는 용어를 들어보신 적이 있을 것입니다. 이것은 비즈니스 프로세스 관리(BPM), 인공 지능(AI) 및 로봇 프로세스 자동화(RPA)를 사용하여 엔드투엔드 워크플로를 자동화하는인지 자동화의 한 형태입니다.

이제 생성형 AI의 등장으로 조직은 기존 자동화 솔루션과 함께 새로운 기술을 사용하여 AI 규정 준수 및 AI 거버넌스를 유지하면서 더 나은 가치를 달성할 수 있는 방법을 모색하고 있습니다.

기존의 AI 자동화에 반짝이는 새 엔진이 장착되면서 자동차를 구동하는 구성 요소를 살펴보겠습니다. 하지만, 먼저 설명서를 열어 보겠습니다.

• 생성형 AI는 훈련 데이터를 기반으로 이미지, 동영상, 텍스트 등의 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.
• RPA는 인간의 행동을 모방하여 규칙 기반의 반복적인 작업을 수행할 수 있습니다.
• AI 시스템은 인간의 지능을 시뮬레이션하여 결정을 내립니다.
• BPM은 시스템, 인력 및 디지털 작업자를 오케스트레이션합니다.
• 머신 러닝 알고리즘은 데이터에서 훈련할 수 있습니다.
• 자연어 처리(NLP)는 인간의 언어를 처리하는 AI의 하위 집합으로, 가상 비서 또는 AI 챗봇이 사람과 소통할 수 있도록 합니다.

생성형 AI와 예측형 AI에 대해 알아보았습니다. 또한 RPA와 머신 러닝(ML), 생성형 AI에 대비할 수 있는 방법도 살펴보았습니다. 이제 본론으로 들어가 AI와 머신 러닝이 시스템에서 어떻게 분리되어 실행되는지 살펴보겠습니다. 이 가이드에서는 다음을 설명합니다.

• 생성형 AI와 ML이 협업하는 방법
• 생성형 AI와 ML의 차이점
• ML을 적용하여 비즈니스 프로세스를 개선하는 방법

생성형 AI는 머신 러닝과 동일한가요?

ML은 생성형 AI의 구성 요소입니다.

지능형 자동화(IA)가 자동차라면 머신 러닝(ML)은 GPS를 사용하여 올바른 방향으로 운전하는 데 도움이 되는 새로운 운전자입니다. GPS를 대규모 데이터 세트에서 생성형 AI 모델을 훈련하는 대규모 언어 모델(LLM)로 생각하면 됩니다. 양질의 훈련 데이터는 자동차가 방향을 잘못 잡거나 절벽 가장자리에 빠지지 않도록 합니다.

ML의 멋진 점은 과거의 경험을 통해 배운다는 것입니다. 새로운 운전자와 마찬가지로 기계가 도로에서 더 많은 시간을 보내고 같은 지역에서 운전할수록 스스로 새롭고 더 빠른 경로를 더 많이 찾을 수 있습니다.

생성형 AI를 결합하면 자율 주행 자동차가 탄생합니다. 생성형 AI는 자동차의 컴퓨터를 장악하여 사람의 개입 없이 운전자처럼 최적의 경로를 훈련합니다. 그런 다음 운전자가 책을 읽거나, 업무 전화를 받거나, 낮잠을 자는 등 무엇을 할 수 있는지 추측해 보세요. (결국에는 자율 주행 자동차 기술이 아직 발전하지 않기를 바랍니다.)

머신 러닝과 생성형 AI의 차이점은 무엇인가요?

머신 러닝은 알고리즘을 사용하여 데이터를 분석하고 훈련한 다음 해당 데이터를 기반으로 예측하고 정보에 입각한 결정을 내리는 AI의 하위 집합입니다. ML을 사용하면 컴퓨터의 작동 방식을 알려주기 위해 모든 규칙을 명시적으로 프로그래밍할 필요가 없습니다. ML 알고리즘은 통계 기법을 사용하여 패턴을 식별하고 입력과 출력 간의 관계를 찾음으로써 경험을 통해 자동으로 훈련하고 개선합니다.

한편, 생성형 AI는 머신 러닝 기술을 사용하여 새로운 콘텐츠를 만드는 AI의 한 분야입니다. 생성형 AI 모델은 훈련 데이터와 유사한 새로운 데이터를 생성할 수 있을 만큼 데이터 세트의 패턴과 관계를 충분히 훈련할 수 있습니다.

즉, 생성형 AI는 생성에 중점을 두고, ML은 훈련에 중점을 둡니다. 그리고 ML은 생성형 AI가 제 역할을 할 수 있도록 지원합니다.

생성형 AI의 사용 사례는 무엇인가요?

도로를 달리는 몇 가지 업계 사용 사례를 살펴보면서 시작해 보겠습니다.

• 마케팅: 이것은 대부분의 사람들이 제일 먼저 떠올리는 것입니다. 생성형 AI는 이미지, 비디오 또는 음악을 만들 수 있으며 디자이너가 로고와 디자인을 만드는 데 도움을 주어 아이디어를 제공할 수도 있습니다.
• 의료: 방사선 전문의가 의료 영상에서 암 부위를 발견할 수 있도록 지원하여 임상의가 환자를 조기에 진단할 수 있도록 지원합니다. 생성형 AI는 대규모의 비정형 데이터를 읽어 이상 징후를 인간보다 더 빠르고 잘 식별할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.
• 뱅킹 및 금융: 금융 전문가가 사기를 조기에 감지하거나 포트폴리오를 관리할 수 있도록 지원합니다.
• IT: 방대한 프로그래밍 기술 데이터베이스를 사용하여 코드를 생성하는 생성형 AI로 개발자가 더 빠르게 코딩할 수 있도록 지원합니다.

더 자세히 알고 싶으신가요? 생성형 AI 사용 사례에 대한 블로그를 읽어보세요.

생성형 AI의 이점은 무엇입니까?

앞으로 몇 년 동안 이 정의가 많이 확장될 것이지만 생성형 AI의 몇 가지 이점은 다음과 같습니다.

• 창의력 향상: 생성형 AI는 프롬프트를 기반으로 새로운 아이디어를 제공하여 인간의 창의성을 강화합니다. 다양한 결과물을 통해 창의성을 고취시킬 수 있습니다.
• 지루한 작업 자동화: IA를 세대 AI에 대한 안전한 프로세스 래퍼로 사용하면 반복적인 작업을 자동화하여 조직의 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다.
• 비용 절감: 생성형 AI는 워크플로를 간소화하여 오버헤드를 줄이고 리소스를 보다 효과적으로 할당할 수 있습니다.
• 데이터 합성: 생성형 AI는 합성 데이터를 생성하여 기존 데이터 세트를 보강하거나 AI 모델 훈련을 위한 시나리오를 시뮬레이션할 수 있습니다.
• 의사 결정 개선: 생성형 AI는 의사 결정을 지원하기 위해 인사이트, 권장 사항 및 대체 옵션을 제공할 수 있습니다. 시뮬레이션, 예측 및 시나리오도 생성할 수 있습니다.

머신 러닝의 사용 사례는 무엇인가요?

ML은 비즈니스 프로세스를 개선하고 작업을 강화하기 위해 산업 전반에 걸쳐 한동안 사용되어 왔습니다. 그렇다면 머신 러닝의 응용 분야에는 어떤 것이 있을까요?

• 이미지 인식: ML은 감시 분야의 안면 인식과 같은 애플리케이션을 위해 물체, 사람 또는 장면을 식별할 수 있습니다.
• 예측하기: 생성형 AI 이전에 조직은 ML을 사용하여 수요를 예측하고, 판매 및 고객 이탈을 예측하고, 재고를 보다 효과적으로 관리했습니다.
• 권장 사항: ML은 온라인 쇼핑객을 위한 맞춤형 제품 추천이나 음악 추천을 제공하여 사람들이 좋아하는 콘텐츠를 들을 수 있도록 할 수 있습니다.
• 이상 징후 탐지: 패턴을 분석하고 이해할 수 있는 기능을 갖춘 ML은 데이터에서 비정상적인 동작이나 이상값을 감지하도록 설계되었습니다. 이는 금융 사기 또는 제조 장비 고장을 감지하는 데 유용할 수 있습니다.

머신 러닝의 이점은 무엇인가요?

ML은 산업과 부서 전반에 걸쳐 많은 잠재력을 가지고 있습니다. IA의 우산과 함께 사용하면 더 많은 작업을 수행할 수 있습니다.

• 추세와 패턴을 쉽게 식별할 수 있습니다. ML은 대량의 데이터를 검토하여 인간에게 분명하지 않을 수 있는 특정 추세를 발견할 수 있습니다. 이를 통해 사람들은 작업을 보다 효과적으로 수행하고 양질의 데이터 평가를 보장할 수 있습니다.
• 개인화: ML은 사용자의 행동, 선호도 및 상호 작용을 분석하고 이를 기반으로 맞춤형 경험을 제공하여 사용자 경험을 개인화합니다.
• 효율성 및 최적화: ML 알고리즘은 병목 현상과 비효율성을 식별하는 데 도움을 주어 프로세스와 워크플로를 최적화합니다. 이를 통해 프로세스를 자동화하려는 조직이 더 쉽게 만들 수 있습니다.
• 비용 감소: 생성형 AI와 마찬가지로 ML은 작업을 자동화하고 운영 비용을 줄여 기업이 비용을 절감하는 데도 도움이 될 수 있습니다.
• 확장성: ML 시스템은 대량의 데이터 및 사용자 기반을 처리할 수 있도록 확장되므로 모든 규모의 기업에 적합합니다.
• 리스크 관리: ML은 잠재적인 사기 행위를 식별하고, 실패를 예측하고, 신용도를 평가하여 위험을 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

머신 러닝 과 생성형 AI의 협업

생성형 AI는 당연히 ML을 포함하고 있습니다. 이는 오랜 디지털 기술의 차세대 진화입니다. ML 알고리즘은 패턴을 이해하여 개인을 강화하고, 생성형 AI는 이를 사용하여 새로운 자료를 합성합니다.

똑 똑. 아무도 안계신가요? 미래

여러 면에서 ML은 생성형 AI의 더 큰 우산에 흡수된 만큼 생성형 AI와 같은 기술을 위한 디딤돌입니다. 몇 년 안에 우리는 또 다른 인지 기술을 보고 우리가 어떻게 거기에 도달했는지 궁금해 할 것입니다. 이상적인 세상에서 생성형 AI는 인간적인 측면과 기계를 결합하여 사람이 하지 않아도 되는 작업을 자동화하고 우리가 창의적이고 혁신적이며 흥미로운 상태를 유지할 수 있도록 도와줄 것입니다.

본질적으로 지능형 자동화와 생성형 AI의 이면에 있는 아이디어는 미래 지향적인 전망을 계속 촉진하는 것입니다. 이것이 바로 SS&C Blue Prism의 모든 것입니다. 우리는 기술이 무한하다고 믿으며, 오직 인간(그리고 기계)의 상상력에 의해서만 제한된다고 믿습니다. 10년 후에는 지금의 모습이 많이 달라질 것입니다. 그렇기 때문에 우리는 귀사와 같은 기업이 생성형 AI와 자동화를 통해 더 크게 생각하도록 장려하고 있습니다.