2023년에 기업들은 기술 스택 확장에 초점을 맞추던 우선순위를 통합과 비용 효율적인 전략을 통한 효율성 극대화로 빠르게 전환했습니다. 그러나 AI의 부상과 함께 기업은 기술 도입에 있어 새로운 위험에 직면하고 있습니다. IT 및 비즈니스 리더가 AI와 첨단 기술을 안전하고 효과적으로 활용하기 위해 채택할 수 있는, 그리고 채택해야 하는 구체적인 전략이 있습니다. 다음은 데이터의 품질, 데이터의 저장 위치, 데이터베이스가 최신 애플리케이션의 새로운 지평을 여는 방법에 초점을 맞춘 2024년에 대한 주요 예측입니다.
원래 게시된 곳 vmblog.com.
검색 증강 생성은 AI를 활용할 때 근거가 있는 컨텍스트에 기반한 결과물을 제공하는 데 가장 중요합니다.
대규모 언어 모델과 그 생성 기능에 대한 흥분은 모델 환각이라는 문제적인 현상을 계속 불러올 것입니다. 이는 모델이 일관성이 있지만 실제 현실이나 입력의 맥락과 동떨어진 결과물을 생성하는 경우를 말합니다.
현대의 기업들은 앞으로 AI의 착각을 없애고 실시간 컨텍스트 데이터와 결합하여 이러한 착각을 줄여 모델의 정확성과 가치를 향상시킬 수 있는 검색 증강 생성(RAG)이라는 새로운 기술을 구현하는 것이 중요해질 것입니다. RAG는 비즈니스 또는 사용자에 대한 컨텍스트를 가져와서 착각을 줄이고 진실성과 유용성을 높입니다.
실시간 데이터는 기업이 AI로 발전적인 경험을 제공하기 위한 표준이 될 것이며, 데이터 계층은 트랜잭션 및 실시간 분석을 모두 지원해야 합니다.
폭발적인 성장 제너레이티브 AI 2023년에 이어 2024년에도 강세를 이어갈 것입니다. 더 나아가 기업들은 제너레이티브 AI를 통합하여 실시간 데이터 애플리케이션을 강화하고 동적이고 적응적인 AI 기반 솔루션을 개발할 것입니다. AI가 비즈니스에 중요해짐에 따라 기업은 가능한 한 최신의 데이터를 활용하여 AI 모델의 기반이 되는 데이터가 진실과 현실에 근거하도록 해야 합니다.
음식, 기프트 카드, 의약품과 마찬가지로 데이터에도 유효기간이 있습니다. 제너레이티브 AI가 진정으로 효과적이고 정확하며 상황에 맞는 결과를 제공하려면 지속적으로 업데이트되는 실시간 데이터를 기반으로 구축되어야 합니다. 실시간 인사이트에 대한 욕구가 증가함에 따라 실시간 데이터 처리 및 분석을 가능하게 하는 기술의 채택이 증가할 것입니다. 2024년 이후에는 트랜잭션 및 실시간 분석을 모두 지원하는 데이터 계층을 활용하여 적시에 의사 결정을 내리고 시장 역학에 즉각적으로 대응하는 기업이 점점 더 늘어날 것입니다.
모델 중심에서 데이터 중심으로의 AI 패러다임 전환 예상
데이터는 현대의 머신 러닝에서 핵심이지만, AI 프로젝트에서 데이터를 적절히 다루고 처리해야 합니다. 오늘날의 AI는 모델 중심 접근 방식을 취하기 때문에 품질이 낮은 데이터를 기반으로 구축된 모델을 조정하는 데 수백 시간이 낭비됩니다.
AI 모델이 성숙하고 진화하며 증가함에 따라 모델을 데이터에 더 가깝게 만드는 데 초점을 맞추는 것이 아니라 데이터에 더 가깝게 만드는 데 초점을 맞출 것입니다. 데이터 중심 AI를 통해 조직은 가장 최신의 데이터에 기반한 생성 및 예측 경험을 모두 제공할 수 있게 될 것입니다. 이를 통해 모델의 출력은 크게 향상되는 동시에 환각은 줄어들 것입니다.
기업은 AI 코파일럿을 활용하여 더 빠른 시간 내에 인사이트를 확보할 수 있습니다.
데이터 관리 프로세스 및 분석 도구 내에서 AI와 머신러닝의 통합은 계속 발전할 것입니다. 제너레이티브 AI 기술이 등장함에 따라 기업은 상황에 맞는 수준에서 AI 및 AI가 생성하는 데이터와 상호 작용할 수 있는 방법이 필요합니다. 기업은 증강 데이터와 분석을 활용하여 인사이트 도출 시간을 단축하기 위해 자사 제품에 AI 코파일럿을 구축하기 시작할 것입니다. 대량의 데이터를 이해하고 처리할 수 있는 능력을 갖춘 코파일럿은 데이터를 분류하고 모범 사례와 권장 사항을 생성하는 AI 모델의 보조자 역할을 합니다.
증강 데이터 관리는 일상적인 데이터 품질 및 데이터 통합 작업을 자동화하고, 증강 분석은 고급 인사이트를 제공하고 데이터 기반 의사 결정을 자동화하기 때문에 데이터 증강은 향후 몇 년간 기업의 인프라 및 애플리케이션 구축 방식을 변화시킬 강력한 도구입니다.
멀티모달 LLM과 데이터베이스를 통해 산업 전반에 걸쳐 새로운 차원의 AI 앱이 등장할 것입니다.
2024년에 가장 흥미로운 트렌드 중 하나는 멀티모달 LLM의 부상이 될 것입니다. 이러한 등장으로 다양한 데이터 유형을 저장, 관리하고 효율적으로 쿼리할 수 있는 멀티모달 데이터베이스에 대한 필요성이 커지고 있습니다. 그러나 멀티모달 데이터 세트의 크기와 복잡성은 일반적으로 텍스트나 이미지와 같은 단일 유형의 데이터를 저장하고 쿼리하도록 설계된 기존 데이터베이스에 문제를 제기합니다.
반면에 멀티모달 데이터베이스는 훨씬 더 다양하고 강력합니다. 이는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 여러 양식을 사용하여 정보를 처리하고 이해하는 다양한 측면을 통합하기 위한 LLM의 자연스러운 진화 과정을 나타냅니다. 의료, 로봇 공학, 전자상거래, 교육, 소매업, 게임 등 여러 사용 사례와 산업에서 멀티모달 접근법의 직접적인 혜택을 받을 수 있을 것입니다. 멀티모달 데이터베이스는 2024년 이후에도 상당한 성장과 투자를 통해 기업이 AI 기반 애플리케이션을 지속적으로 추진할 수 있도록 지원할 것입니다.
실시간 추론 고급 모델 최적화를 지원하는 엣지 AI
AI와 엣지 컴퓨팅의 융합은 계속해서 발전하여 엣지에서 더욱 강력한 실시간 분석과 의사결정을 가능하게 할 것입니다. 향상된 엣지 AI 기능은 클라우드의 중앙 위치로 데이터를 전송할 필요성을 줄여 더 빠른 응답과 더 나은 개인정보 보호를 보장할 것입니다.
애플리케이션과 데이터에 더 가까운 엣지 AI와 추론의 이점이 분명해지면서 조직은 데이터를 로컬에서 처리하기 위해 다양한 엣지 추론 스택과 데이터베이스를 검토하기 시작할 것입니다. 이러한 분산 추론을 통해 로컬 데이터 샘플을 보유한 여러 디바이스나 서버에서 모델을 학습할 수 있으므로 데이터 프라이버시 및 규정 준수 문제를 해결하고 데이터를 교환하지 않고도 모델을 학습할 수 있습니다. 이를 엣지 AI와 결합하면 로컬 디바이스에서 효율적인 데이터 처리가 가능해져 지연 시간을 줄이고 데이터 프라이버시를 보장할 수 있습니다.
2024년 AI의 힘은 데이터에 뿌리를 둘 것입니다.
전 세계 기업들은 AI를 통해 수많은 새로운 기회를 창출하고 있습니다. 이제 비즈니스 및 IT 리더는 최신 애플리케이션에서 AI의 이점을 활용하기 위해 데이터 기반 의사결정을 강화해야 합니다. 데이터 중심의 AI 접근 방식을 취하고, 실시간 데이터를 활용하고, AI 코파일럿의 데이터 증강 기능과 결합된 에지 AI의 추론 능력을 수용함으로써 기업은 앞으로 혁신적 이니셔티브에서 성공할 수 있는 더 나은 입지를 확보할 수 있을 것입니다.
자세히 알아보기
이러한 트렌드 예측에 대해 어떻게 생각하시나요? 이 블로그를 통해 다양한 AI 개발 동향을 따라가 보세요:
