기업의 인공지능 AI 도입, 최신 트렌드는?
기업의 데이터를 통합해 직원과 소통하는 ai 챗봇
대표님들을 위한 인공지능 코치,
디피니트입니다.
오늘은 기업의 인공지능 AI 도입,
최신 트렌드에 대해 알려드릴게요!
오늘의 목차를 확인해주세요.
01. 기업 AI 도입 트렌드, 생산성
생성형 AI가 시대의 화두로 떠오르면서
기업의 AI 도입 트렌드 키워드는 '생산성'가 되었습니다.
그 이유는 생성형 AI 기술이 기업의 문제를 해결해
줄 수 있는 기술로 자리잡아가고 있기 때문입니다.
오늘날의 기업들은 다음과 같은
문제를 겪고 있습니다.
1) 인력 부족과 인력 양성 비용 증가
각 산업별로 전문 인력 확보가 어려워지고
임금이 오르면서 기업의 부담이 가중되고 있습니다.
또 노동 인구 감소와 고령화로
생산력 저하가 우려되고 있으며,
새로운 전문 인력 키워내는데
많은 시간과 비용 투자가 필요합니다.
2) 비효율적 업무환경과 반복적 업무
사내 정보와 데이터들이 흩어져있어 자료를 찾는데
많은 시간이 낭비되는 등 직원들의 생산성을
저해하는 문제가 존재하고 있습니다.
또 많은 직원들이 단순하고 지루하고 반복적인 업무로
중요한 업무에 집중하지 못하는 문제가 있습니다.
위에서 언급한 내용들은 기업들을 시장에서
도태되게 만드는 주요 원인이 되며
이러한 문제들을 해결하기 위해서
챗봇 기반의 기업용 생산성 서비스가
등장하게 되었습니다.
02. 지식정보관리시스템(KMS)란?
챗봇 기반의 기업 생산성 서비스 핵심은
KMS라고 불리는 '지식정보 관리시스템'입니다.
쉽게 풀이하면 기업에서 보유하고 있는
중요한 데이터들을 통합해 놓은
외부 지식베이스라고 할 수 있습니다.
직원들은 챗봇을 통해 사내 문서와 정보를
얻고 데이터를 분석하는 등에 활용할 수가 있습니다.
03. LLM 기반 질의응답 챗봇과 RAG
RAG(Retrieval-Augmented Generation) 모델은
대규모 언어 모델(LLM)의 성능을 향상시키기 위해
외부 지식 베이스를 활용하는 최신 기술입니다.
다시말해 KMS에서 정확한 사내 정보를 검색해
LLM기반으로 답변을 생성해내는 것이죠.
정보의 정확성 향상시켜 답변을 제공하기 때문에
직원들은 단순하고 반복적인 업무를
챗봇으로 빠르게 해결할 수 있습니다.
04. 생산성 AI 도입시 고려사항
외부 지식베이스는 사내 중요한 정보를 처리하기 때문에
보안이 가장 중요합니다.
클라우드 방식의 서버에 지식베이스를 구축하는 것이 아닌
사내에 직접 구축하는 온프레미스 방식이 안전합니다.
보안 이외 고려사항으로 정확한 답변을 제공하는
정확도가 중요하며 이 정확도는 해당 서비스를
제공하는 기업의 기술력에 달려있습니다.
오늘은 기업의 인공지능 AI 도입,
최신 트렌드를 살펴보았는데요.
기업의 생산성을 높이는 첫 걸음은
사내 정보와 문서, 데이터를
잘 보관해두는 것에서부터 시작합니다.
이 데이터들을 직원들에게 AI 기술로 공유하여
생산성을 높이는 것이 키포인틀 할 수 있겠네요!
기업의 생산성을 높여보고 싶으신 대표님들께서는
아래 디피니트의 생산성 어플리케이션을
살펴보시면 좋을 것 같습니다.
긴 글 읽어주셔서 감사합니다.
