Strategies for Successful Implementation of Generative AI

박승호 대표는 성공적인 AI 구현을 위해서는 전략적인 계획과 투자, 그리고 진화하는 기술에 대한 지속적인 적응이 필요하다고 강조합니다.

### 비즈니스에서 제너레이티브 AI를 성공적으로 구현하기 위한 전략
* 👋 박승호, 베스핀 글로벌의 AI 코시를 맡고 있으며, **고객사들이 생성형 AI를 성공적으로 적용하기 위한 전략과 사례**를 공유하고자 합니다.
* 📊 가트너는 생성형 AI에 대해 **"환멸의 골짜기로의 하락 직전인 과장된 기대의 정점"**이라고 비판한 반면, 딜로이트는 많은 리더들이 여전히 **혁신적인 변화를 기대**하고 있다고 언급했습니다.
* 📈 최근 설문조사에 따르면, **C 레벨 경영진의 80%가 LLM을 통해 효율성을 높일 수 있다고 응답**했으며, **89%는 향후 생성형 AI 도입이 필수적**이라고 생각하고 있습니다.
* 💼 국내 기업들도 **93%가 AI를 경영에 활용**하겠다고 응답했지만, 여전히 **58%는 AI 활용에 대한 압박**을 느끼고 있으며, **98%가 향후 AI에 투자**할 의향이 있다고 밝혔습니다.
* 🛠 ️ 성공적인 AI 도입을 위해 **초기 투자, 시스템 및 인프라 구축, 데이터 품질 관리, 지속적인 모델 훈련, 인력 교육, 성과 평가**가 중요하다고 강조했습니다.
* 📊 매킨지 조사에 따르면, **AI 성과가 좋은 기업은 디지털 예산의 20%를 AI에 투자**하는 반면, **후발 기업은 5%에 불과**하다고 합니다.
* 🔄 AI 모델 개발은 **수개월에서 수년에 걸쳐** 이루어지며, 이 과정에서 **ML 옵스 툴과 Agile 접근법**이 필요하다고 설명했습니다.
* 🏭 예를 들어, 제조업체 엘사는 **AI 모델을 통해 품질 검사 속도를 1초로 단축**시키며, AI 컨덕터를 통해 지속적인 데이터 재학습과 선순환 과정을 구축했습니다.

### AI 기반 데이터 활용 및 프로세스 개선을 통한 비즈니스 혁신
* 🔧 제품 부품의 잘못된 체결이나 포장 오류를 **ML Ops를 통해 판단**하여 품질 관리를 강화했습니다.
* 💡 대량의 데이터를 활용하기 위해 **클라우드 기반 플랫폼**을 구축하고, **예측 시스템**을 통해 데이터 분석 환경을 조성했습니다.
* 🌍 H4 사례를 통해 **540개 기업 네트워크에서 수집한 10만 개의 중장비 데이터를 정제**하고 ML 엔진을 구축하여 **장비 내구성을 10% 향상**시켰습니다.
* 📞 자동차 제조 물류회사 H4의 콜센터 프로세스를 AI 솔루션으로 개선하여 **주문 시스템을 자동화**하고, **250%의 비용 절감**을 달성했습니다.
* 🎓 교육청과 협력하여 **AI 기반 교사 지원 서비스 100종 개발**하고, 학생들에게 스마트한 답변을 제공하는 환경을 조성했습니다.
* 📊 멀티모달 데이터 분석을 통해 **텍스트와 이미지 정보를 함께 임베딩**하여 고객의 다양한 요구를 충족시키는 솔루션을 제공했습니다.
* 🌟 베스핀 글로벌은 **1400명 이상의 직원이 클라우드 동반자로서 고객의 AI 비즈니스 여정을 지원**하며, **8년 연속 가트너 매직 쿼드런트에 등재된 신뢰받는 기업**입니다.
* 🛠 ️ 헬프나우 AI 플랫폼을 통해 **데이터 정제, 모델링, AI 서비스까지 포괄하는 통합 솔루션**을 제공하며, 고객의 요구에 맞춘 맞춤형 서비스를 지속적으로 발전시키고 있습니다.

LLM을 응용한 생성형 AI 전략과 사례 | 베스핀글로벌 박승호

2023년, SK의 AI 기술은 어떤 미래를 그리고 있을까요?
최고의 기술 기업과 전문가들이 경험과 노하우를 나누는 자리에 여러분을 초대합니다.


SK TECH SUMMIT

발표자 소개 및 생성형 AI에 대한 전략 및 사례 소개 목표 언급

가트너의 부정적 평가와 딜로이트의 긍정적 평가 소개

AI 석학들의 혁명적 발전 및 기회에 대한 긍정적 전망 언급

글로벌 기업 설문조사 결과: 효율성 증대에도 불구하고 매출 및 영업이익 변화 없음

글로벌 기업의 생성형 AI 도입 현황 및 어려움(데이터 사이언티스트 및 엔지니어 부족) 소개

국내 기업의 AI 활용 현황과 심리적 압박감 언급

AI 도입 성공을 위한 초기 투자, TCO 및 ROI 고려 중요성 강조

시스템 및 인프라 구축의 중요성과 클라우드 기반 시스템 활용 제안

양질의 데이터 확보 및 파이프라인 구축의 중요성 강조

AI 모델 개발 과정의 어려움과 ML Ops 툴 및 Agile 접근법 필요성 언급

인력 교육 및 조직 변환의 중요성 강조

AI 성과 측정 및 모니터링을 통한 선순환 과정 구축의 중요성 강조

데이터 사이언티스트 및 엔지니어 조직 보유 기업의 선순환 구축 어려움

대량 데이터 보유 기업의 데이터 활용 방안 모색

내외부 데이터 자산 활용 및 특화된 데이터 자산화 방안

장기간 구축된 기업 프로세스 활용 방안

차별화된 콘텐츠 제공 및 개인화된 콘텐츠 제공 방안

할루시네이션 제거 및 다양한 데이터 유형(이미지, 그래프 등) 활용 방안

기업 생산성 및 효율성 향상을 위한 모델 지속적 훈련 환경 구축 사례(제조 기업)

대량 데이터 활용을 위한 클라우드 기반 데이터 플랫폼 및 예측 시스템 구축 사례(건설 중장비 기업)

데이터 자산 활용 및 자산화를 위한 SLM, 파인튜닝, 다이나믹 RAG 기술 적용 사례

다년간 고착화된 프로세스 개선을 위한 AI 적용 사례(자동차 제조 물류회사)

차별화된 콘텐츠 제공을 위한 에이전트 생성 및 프롬프트 엔지니어링 지원 사례(교육청)

멀티모달 지원을 위한 아키텍처 개선 및 이미지, 텍스트 통합 임베딩 사례

베스핀 글로벌의 AI 비즈니스 여정 지원 및 가트너 매직 쿼드런트 8년 연속 등재 언급

베스핀 글로벌의 AI 기반 기업 구조 대변혁 및 AI 활용 사례 소개

베스핀 글로벌의 데이터/AI 솔루션 및 파트너십 소개

베스핀 글로벌 AI 플랫폼(데이터 플랫폼 및 AI 플랫폼) 소개

마무리 및 베스핀 글로벌의 AI 컨설팅 제안