생산성, 효율성, 창의성.
모든 산업과 조직에서 매우 중요한 세 단어입니다. Generative AI는 모든 개인이 이러한 매개변수를 개선할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 그러나 모든 기술 및 비 기술 조직이 원하는 놀라운 생성을 만드는 것은 무엇입니까?
제너레이티브 AI는 꽤 오랫동안 사용되어 왔지만 ChatGPT, MidJourney, DeepFake 등과 같은 애플리케이션으로 엄청난 인기를 얻었습니다. AI가 우리 삶에 점점 더 많이 침투하면서 이러한 AI 붐에 대처할 수 있는 방법은 무엇인가라는 질문을 하게 됩니다. 우리는 오늘날 광범위한 연구, 사례 및 연구를 통해 이 질문에 답하려고 합니다.
기본 우선 | 생성 AI 이해
제너레이티브 AI는 콘텐츠를 만드는 데 사용할 수 있는 기계 학습 및 인공 지능으로 구동되는 일련의 알고리즘을 나타냅니다. 인간이 오디오, 비디오, 이미지, 텍스트 등과 같은 모든 유형의 콘텐츠를 만들 수 있는 것처럼 Generative AI는 전용 도구를 통해 동일한 작업을 수행할 수 있습니다.
인상적인 기능을 통해 제너레이티브 AI는 시스템에 입력된 요구 사항을 이해하고 원하는 형식으로 적절한 결과를 생성할 수 있습니다. ChatGPT와 같은 도구를 사용하여 태그라인, 블로그, 뉴스레터 등을 포함한 텍스트 콘텐츠를 만들 수 있습니다.
왜 AI 트렌드에 참여해야 할까요?
A 맥킨지 보고서 생성 AI가 경제에 수조 달러의 가치를 더할 수 있음을 발견했습니다. 지금까지 발견된 생성 AI의 제한된 사용 사례로 인해 $2.6조에서 $4.4조 사이를 추가할 수 있습니다.
이 값의 대부분은 다음 네 가지 영역에 기여합니다.
- 고객 운영
- 마케팅 및 영업
- 소프트웨어 공학
- R&D
이러한 각 영역에서 생성 AI는 올바른 방식으로 사용되면 개인의 작업 방식을 향상시킬 수 있습니다. 반복 작업을 자동화하여 작업자의 생산성을 향상시킬 수 있는 잠재력이 있습니다.
제너레이티브 AI의 응용
Generative AI에는 모든 유형의 조직에 도움이 되는 여러 애플리케이션이 있습니다.
이미지 생성
텍스트 프롬프트를 입력하면 MidJourney 또는 Dall-E와 같은 AI 도구가 이미지를 생성합니다. 마찬가지로 이러한 도구를 사용하여 이미지를 개선하고 미학을 개선하며 더 많은 세부 정보를 추가할 수 있습니다.
제너레이티브 AI를 사용하여 더 많은 부품을 추가하거나 이미지 스타일, 조명, 형태 등을 변경하여 이미지를 완성합니다. 다음에서 이미지 방향을 변경할 수 있습니다.
- 어두운 이미지에서 밝은 이미지로 또는 낮에서 밤으로 이미지의 밝은 질감을 변경합니다.
- 이미지 색상을 흑백에서 컬러로 변경합니다.
- 이미지 스타일을 원본에서 그림, 모네, 반 고흐, 친퀘첸토, 3D, 예술적 등으로 변경합니다.
- 스케치 기반 및 시맨틱 이미지를 사실적인 이미지로 변환합니다.
- 클로즈업 인물 사진을 이모티콘과 애니메이션 캐릭터로 변환합니다.
비디오 만들기
이제 생성 AI의 힘을 사용하여 처음부터 비디오를 만들 수 있습니다. AI는 구성, 효과 추가, 애니메이션, 내레이션, 캐릭터 추가 등 비디오 제작에서 반복적이고 지루한 작업을 자동화하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
AI를 사용하면 비디오의 미래 프레임도 예측할 수 있습니다. 시간적 및 공간적 요소를 이해함으로써 AI는 비디오에서 거의 정확하게 다음 시퀀스를 생성할 수 있습니다.
비디오 생성의 특정 사용 사례 중 일부는 다음과 같습니다.
- AI 기반 업스케일링으로 품질을 개선하기 위해 오래된 비디오를 복원합니다.
- 딥 페이크 기술로 얼굴 합성 및 음성 복제.
음악 만들기
AI가 완료할 수 있는 다음 놀라운 작업은 기존 패턴과 음악 입력을 학습하여 음악을 만드는 것입니다. AI를 사용하여 거의 모든 목적을 위한 독창적인 음악을 만듭니다.
AI는 텍스트에서 사실적인 오디오를 생성할 수 있는 TTS(텍스트 음성 변환) 생성기를 사용합니다. 또한 유사한 오디오 콘텐츠를 만들기 위해 기존 오디오 파일과 해당 음성만 평가할 수 있습니다.
텍스트 생성 및 생성
많이 사용되는 생성 AI 응용 프로그램 중 하나는 텍스트를 만드는 것입니다. 여기서 ChatGPT와 같은 도구는 업계를 휩쓸고 모든 사람이 프롬프트로 콘텐츠를 생성할 수 있도록 합니다.
텍스트 생성의 장점은 AI 모델이 글쓰기 스타일과 어조를 학습하여 필요한 형식과 표준으로 콘텐츠를 생성할 수 있다는 것입니다.
텍스트 생성에서 AI는 다음과 같은 몇 가지 놀라운 일을 할 수 있습니다.
- 어조와 형식에 대한 사전 이해를 통한 텍스트 조작.
- 서면 내용의 길쭉한 발췌 부분의 텍스트 요약.
- 우리는 복잡한 콘텐츠를 단순화하고 있습니다.
- 감정, 주제, 어조 등과 같은 미리 선택된 매개 변수를 기반으로 텍스트 분류
코드 생성 및 완성
제너레이티브 AI의 또 다른 놀라운 적용은 코드 완성 및 생성에 도움이 될 수 있다는 것입니다. 프로그래밍 코드 스니펫을 제출하고 동일한 코드를 완료하도록 요청하거나 AI 도구에 처음부터 코드를 생성하도록 요청할 수 있습니다.
코드 생성에서 생성 AI는 다음을 도울 수 있습니다.
- 코드 분석 및 소프트웨어 기능 평가를 위한 테스트 사례 생성
- 작성된 코드에서 자동화된 버그 수정.
- 기존 소프트웨어에서 기계 학습 모델 구현.
AI를 사용하여 고객 문제를 이해하고 해결하십시오. AI는 문제를 해결하는 방법이나 경쟁자가 놓치고 있는 격차를 활용하는 방법에 대한 단계를 명확하게 정의하는 데 도움이 될 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
AI 붐에 적응하고 따르기
ChatGPT와 같은 독립적이고 스마트한 AI 모델도 교육과 지원이 필요합니다. ChatGPT에는 45테라바이트의 데이터가 공급되었으며 1테라바이트 스토리지는 최대 250개의 풀 HD 영화 또는 500시간 분량의 HD 비디오를 저장할 수 있습니다.
학습 후 ChatGPT 및 기타 AI 모델은 원하는 응답을 생성할 수 있습니다. 따라서 비즈니스가 현재 역학 관계를 최신 상태로 유지하려면 AI 게임을 밟아야 합니다.
어떤 조치를 취하기 전에 AI가 여기에 있고 더 이상 개념이 아니라는 사실을 이해해야 합니다. AI는 이미 번성하고 있으며 기업은 AI의 기능을 활용하여 이점을 얻고 있습니다.
생성 AI 사용 사례 식별 및 테스트
제너레이티브 AI의 성숙을 위한 첫 번째 단계는 관련 솔루션을 구현할 수 있는 사용 사례를 식별하는 것입니다. Generative AI와 관련된 대부분의 작업에는 텍스트, 이미지 및 비디오 생성이 포함됩니다. 귀하의 비즈니스 및 작업과 관련된 다른 사용 사례가 있는지 알아보십시오.
사용 사례를 식별한 후에는 비즈니스 요구 사항에 따라 다음을 테스트 실행하십시오. 원하는 결과로 각 도구 및 사용 사례를 측정합니다.
기존 모델의 미세 조정 및 전략적 변경
기존 AI 모델을 업데이트하든 새 모델을 구축하든 원활한 구현을 위해서는 올바른 전략이 필수적입니다. 미세 조정을 위해 사내 기능을 개선하고 기존 인재, 리소스 및 투자를 활용하여 AI 구현 부분을 시작하십시오.
그러나 여기서 중요한 부분은 기능을 완전히 이해하고 광범위한 도메인 지식을 보유하는 것입니다. 필요한 지식 없이는 AI 붐에 대처할 수 없습니다. 따라서 시간을 들여 업무의 모든 부분에 적합한 사람을 교육하고 찾으십시오.
모든 사용 사례 확인
구현할 AI 모델을 식별했으면 모델을 사용하여 모든 사용 사례를 측정합니다. 진행 상황을 측정하고 모든 장단점을 드릴다운합니다. 비즈니스 흐름을 지원하고 기존 문제를 해결하고 새로운 기능을 제공하는 AI의 기능을 식별합니다.
이 체계를 사용하여 AI로 구동되는 더 나은 실행으로 완료할 수 있는 최우선 프로젝트 및 사용 사례를 식별할 수 있습니다. 한 가지 사용 사례는 AI를 사용하여 고객을 이해하는 것입니다.
모든 프로세스를 신중하게 설계
인간과 AI의 연결성을 자랑하는 AI로 구동되는 실행 계획을 빠르게 구축할 수 있습니다. 최소한의 인간 개입으로 간단한 워크플로를 만드는 것부터 AI와 인간이 어깨를 나란히 하고 함께 작업하는 복잡한 워크플로우에 이르기까지 몇 가지 가능성이 있습니다.
AI 구현에 적합한 도구 선택
ChatGPT는 콘텐츠 생성과 관련하여 무언의 왕이지만 마케팅, 판매, 고객 서비스 등과 같은 다른 목적을 위한 전용 도구가 있습니다.
대부분의 AI 도구는 분류자입니다. 분류자는 서로 다른 주제의 이미지를 구별하도록 훈련 및 모델링할 수 있습니다. 분류자 외에도 Foundation 모델과 Transformers Architecture가 있습니다. 전자는 방대한 양의 데이터 소스에 대해 교육을 받았고 기존 및 미래의 문제를 해결하기 위해 동일한 것을 적용할 수 있습니다.
파일럿 테스트 실행
파일럿 테스트를 실행하고 결과를 쉽게 측정합니다. 예를 들어 AI 도구로 블로그를 만들고 웹 사이트에 게시합니다. 사람이 작성한 블로그 게시물의 성능을 측정합니다. 어떤 차이가 보이나요? AI가 사람이 작성한 콘텐츠보다 나은가요 아니면 나쁜가요?
개선 측정, 확인 및 식별
파일럿 테스트 결과를 바탕으로 AI 실행 계획을 개선합니다. 이러한 개선 사항을 적용하면 더 나은 결과를 얻는 데 도움이 됩니다. 그러나 이러한 개선 사항은 멈추지 않습니다. AI의 기능이 향상됨에 따라 구현 프로세스가 더욱 변경되고 개선될 수 있습니다.
결론
AI는 글로벌 개발 시스템의 일부이며 비즈니스를 더 나은 방향으로 변화시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 새로운 가능성을 창출하는 경우 AI는 기존 시스템과 프로세스를 개선할 수 있는 잠재력도 가지고 있습니다.
AI 시스템을 구현하는 동안 조직 구조, 요구 사항 및 사용 사례에 집중하십시오. 제너레이티브 AI 성공의 핵심은 고유성을 식별하고 조직에 맞게 구현을 사용자 지정하는 것입니다.
요구 사항을 식별하고 맞춤형 계획을 수립하고 전략적으로 구현하십시오.
