AI&YOU #38 - AI 세대의 ROI는 어디에 있는가: 엔터프라이즈 데이터와 LLM 연결 + 높은 ROI 사용 사례 + 에이전트 스타트업을 위한 VC 가이드

금주의 통계: 약 40%의 기업이 맞춤형 엔터프라이즈 언어 모델을 구축할 계획입니다(출처: expert.ai)

이번 주에는 '기업 데이터를 LLM에 연결하기'에 대한 시리즈를 시작합니다. ChatGPT.”

이번 주에 작성한 글에서 다음과 같은 몇 가지 주요 주제를 살펴볼 것입니다:

ChatGPT와 같은 LLM에 기업 데이터를 연결하는 것의 가치

에이전트 스타트업을 위한 VC의 가이드: LLM 통합 스타트업

엔터프라이즈 데이터와 통합된 맞춤형 LLM을 사용하도록 인력 준비하기

에서 Skim AI는 대규모 언어 모델을 데이터에 연결함으로써 얻을 수 있는 상당한 투자 수익률을 잘 알고 있습니다. Lionbridge 팀은 기업이 비용을 절감하고 규모를 확대하며 의사 결정권자에게 인사이트를 제공할 수 있도록 이러한 솔루션에 대한 자문과 구축을 전문으로 합니다.

맞춤형 고객 지원 및 FAQ 에이전트, 자연어 - SQL(또는 데이터베이스 언어) 에이전트, 마케팅 에이전트, 영업 지원 에이전트 등 LLM을 통해 비즈니스 운영을 개선하는 방법에 대해 자세히 알아보고 싶다면 무료 상담을 요청하세요.

궁금한 점이 있으면 댓글로 자유롭게 질문해 주세요!

AI&YOU #38: 기업의 데이터를 ChatGPT와 같은 LLM에 연결할 때의 가치

오늘날의 AI 환경에서 대규모 언어 모델(LLM)을 기업 시스템에 통합하는 것은 보다 효율적이고 정보에 입각한 의사 결정을 향한 중요한 변화를 의미합니다. ChatGPT와 같은 LLM은 기업이 데이터에 액세스하고 활용하는 방식을 혁신하고 있습니다. 이러한 정교한 모델은 IT 전문가뿐만 아니라 조직 전체가 데이터에 더 쉽게 접근하고 실행할 수 있는 새로운 패러다임을 제공합니다.

회사 데이터에 대한 궁금한 점을 비공개 ChatGPT에 문의할 수 있다고 상상해 보세요. 엔지니어나 SQL과 같은 데이터베이스 프로그래밍 언어 또는 R과 같은 데이터 조작 언어에 능숙한 사람이 데이터 요청을 처리할 때까지 1~3일을 기다릴 필요 없이 재무, 분석, 마케팅, 영업, 프로젝트 관리 등의 의사 결정권자가 즉시 데이터를 이용할 수 있다고 상상해 보세요.

접근성 및 효율성

LLM을 엔터프라이즈 시스템에 통합하면 데이터 접근성과 운영 효율성이 크게 향상되어 여러 부서에 걸쳐 있던 기존의 정보 사일로가 허물어집니다. 이러한 발전은 데이터에 대한 신속하고 효과적인 접근과 해석을 가능하게 하여 기업 운영 방식을 혁신적으로 변화시킵니다. 이제 영업팀은 실시간 고객 데이터와 시장 인사이트를 활용하여 신속하게 전략을 조정하고, 인사팀은 방대한 직원 데이터를 보다 효율적으로 처리하여 HR 분석 및 인력 계획을 개선할 수 있습니다.

LLM을 원활하게 통합하면 데이터 액세스 및 분석에 필요한 시간을 단축하여 생산성이 크게 향상되고, 팀은 데이터 관리가 아닌 전략적 업무에 집중할 수 있게 됩니다. 결과적으로 생산성이 향상되면 전반적인 비즈니스 운영이 크게 개선되어 현대 비즈니스 환경에서 기업의 경쟁 우위와 성공에 직접적으로 기여하게 됩니다.

의사 결정 역량 강화

엔터프라이즈 LLM 통합은 특히 비기술직 직원과 관리자의 의사 결정 프로세스에도 혁신을 가져왔습니다. 이들은 LLM을 통해 이전에는 IT 부서나 데이터 전문가만 할 수 있었던 복잡한 데이터 집합을 독립적으로 쿼리하고 해석할 수 있는 능력을 갖추게 되었습니다.

이러한 변화는 조직 전반의 데이터 액세스를 민주화하여 정보에 기반한 의사 결정 문화를 조성합니다. 또한 이 기능은 기업이 데이터를 검색하기 위해 컴퓨터 언어에 특화된 코딩 기술을 갖춘 개인을 고용할 필요성을 줄여줍니다.

예를 들어, 관리자는 이제 자연어 쿼리를 활용하여 사용자 참여 추세를 빠르게 파악하거나 현재 판매 실적을 과거 데이터와 비교할 수 있습니다. 이 기능을 통해 중요한 비즈니스 의사 결정은 최신의 포괄적인 정보를 기반으로 이루어지므로 보다 효과적인 전략과 결과를 도출할 수 있습니다.

엔터프라이즈 LLM 통합은 의사 결정 속도와 품질을 향상시킬 뿐만 아니라 더욱 민첩한 비즈니스 환경을 조성합니다. 관리자와 팀 리더는 시장 변화와 내부 문제에 더욱 신속하고 정확하게 대응하여 조직의 경쟁력과 대응력을 유지할 수 있습니다.

엔터프라이즈 데이터와 LLM 연결의 실제 영향력

기업 데이터를 LLM과 통합하면 다양한 산업 분야에서 혁신적인 기회가 열립니다:

금융 서비스: 금융 기관은 LLM을 통해 개인화된 고객 서비스를 제공하고 위험 평가를 수행할 수 있습니다. 고객이 자신의 데이터를 쉽게 조회할 수 있도록 하거나 회사에서 트렌드를 살펴보고 자체 데이터를 조회할 수 있습니다. 고객 데이터를 분석하여 맞춤형 금융 조언과 사기 탐지를 제공하고, 문제 계좌와 수익성 있는 계좌를 식별하는 동시에 서비스 품질과 보안을 모두 강화할 수 있습니다.

마케팅: 마케팅 데이터를 LLM과 통합하면 소셜 미디어와 블로그를 위한 콘텐츠 제작에 혁신을 가져올 수 있습니다. 타겟 고객과 회사의 포지셔닝을 염두에 두고 브랜드 가이드라인에 따라 작성된 카피와 텍스트. 기업은 LLM을 사용하여 고객 데이터와 시장 트렌드를 분석하고, 고도로 타겟팅된 매력적인 콘텐츠를 제작합니다.

헬스케어: 의료 분야에서 환자 기록과 의학 연구를 멀티모달 LLM과 통합하면 보다 정확한 진단과 치료 계획을 세울 수 있어 환자 치료가 크게 향상됩니다. 또한 개인 맞춤형 커뮤니케이션을 통해 환자에게 더 높은 수준의 커뮤니케이션과 전반적으로 더 나은 경험을 제공할 수 있습니다.

교육: 교육 기관은 학생 성과 데이터와 함께 LLM을 사용하여 학습 경험을 맞춤화합니다. 교육기관과 학술 출판사, 강의 계획 및 콘텐츠 제작자 모두 맞춤형 교육 자료와 강의 계획을 대규모로 만들 수 있습니다.

법률 서비스: 로펌은 법률 문서와 사건 파일을 LLM과 통합하여 더 빠르게 문서를 분석하고 조사하여 법률 브리핑 시간을 단축하고 사건 준비의 효율성을 높입니다.

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엔터프라이즈 데이터와 통합된 맞춤형 LLM을 사용하도록 인력 준비하기

엔터프라이즈 데이터와 통합된 맞춤형 LLM을 구현하는 것은 매우 효율적일 수 있으며, 이를 위해서는 다음이 필요합니다. 인력을 위한 최소한의 교육. 효과적으로 통합되면 이러한 모델은 직관적이고 사용자 친화적으로 설계되어 직원들이 다음을 사용하여 상호 작용하고 가치 있는 인사이트를 추출할 수 있습니다. 자연어. 이러한 접근성은 기술 숙련도에 관계없이 전체 인력이 다양한 비즈니스 요구사항에 따라 LLM을 활용할 수 있음을 의미합니다.

일반적으로 이 프로세스는 기존 소프트웨어에 통합 및 API를 적용하거나 웹 대시보드를 활용하는 것만큼이나 간단할 수 있습니다. 저희는 몇 달 전부터 고객을 위해 이 두 가지 방법을 모두 구축하여 유지 관리하고 있습니다. 초기 4가지 사용 사례 1) FAQ 봇 2) 자연어-SQL/기타 데이터베이스 3) 당사(또는 귀사의 브랜드)에 맞게 조정된 마케팅 담당자, 4) 아웃리치 및 후속 조치를 위한 영업 지원 에이전트로 플랫폼을 테스트하고 싶다면 메시지나 이메일을 보내주세요. 사용자 지정 프롬프트를 쉽게 설정하고, 원하는 모델을 사용하고, 문서를 업로드하고, 개인 호스팅 AI 워커/에이전트를 위해 모델 + 에이피스에서 사용할 데이터를 쉽게 벡터화할 수 있도록 만들었습니다.

사용자 지정 LLM 사용법에 대한 교육은 다음 사항에 중점을 둡니다. 기본 이해 및 모범 사례' 포함프롬프트 엔지니어링'와 모델 응답에 대한 비판적 해석을 제공합니다. 이를 통해 모든 직급의 직원들이 자신 있게 LLM을 사용하여 데이터 액세스를 민주화하고 데이터 기반 의사 결정 문화를 조성할 수 있습니다.

실제 비즈니스 시나리오가 포함된 맞춤형 LLM을 직접 경험함으로써 이론적 지식을 강화하고 숙련도를 쌓을 수 있습니다. 사례 연구 및 라이브 데모 쇼케이스 실용적인 애플리케이션를 사용하여 일상 업무의 편안함과 숙련도를 향상시킵니다.

특히 민감한 정보를 취급할 때는 윤리적 사용 및 데이터 개인정보 보호에 대한 교육이 필수적입니다. 직원은 다음을 수행해야 합니다. 데이터 개인정보 보호법과 안전한 데이터 관행의 중요성 이해를 통해 규정 준수를 보장하고 고객의 신뢰를 구축합니다.

적응력을 중시하는 문화를 조성하고 지속적인 학습 는 LLM 통합의 성공을 위해 매우 중요합니다. 지속적인 교육 지원을 통해 인력이 진화하는 LLM 기술을 사용할 수 있는 능력과 자신감을 유지할 수 있습니다.

맞춤형 LLM 통합을 위해 인력을 준비한다는 것은 기술 사용의 변화를 수용하는 것입니다. 다음 사항에 집중하면 됩니다. 적응력, 지속적인 학습, 윤리적 기술 사용, 기업은 LLM 잠재력을 극대화하여 지속적인 혁신의 발판을 마련하고 인력을 AI 혁명의 최전선에 배치할 수 있습니다.

스타트업의 LLM 통합을 위한 VC의 가이드

벤처 캐피털리스트들은 AI 스타트업, 특히 LLM을 활용하는 스타트업에 주목하고 있습니다. 제너레이티브 AI. 제너레이티브 AI의 엄청난 잠재력이 펼쳐지면서 벤처 캐피털리스트는 이러한 투자의 복잡성과 전략적 의미를 파악하는 것이 매우 중요해졌습니다.

스타트업의 LLM 통합 이해하기

LLM은 콘텐츠 제작, 고객 서비스, 데이터 분석에서 문제 해결과 혁신적인 접근 방식을 촉진하여 복잡한 인간 언어 통역을 통해 실용적인 솔루션을 제공합니다. 스타트업에게 ChatGPT와 같은 LLM은 복잡한 작업을 자동화하고 벤처 캐피탈 투자 평가에 중요한 정보에 기반한 데이터 기반 의사 결정을 가능하게 하는 경쟁 우위를 의미합니다. 그렇지만 주의해야 할 몇 가지 중요한 위험이 있습니다.

LLM을 통합한 스타트업의 잠재력 평가하기

벤처 캐피털리스트는 LLM을 사용하는 스타트업의 깊이와 확장성을 평가해야 합니다. 중요한 고려 사항으로는 제품 내 LLM의 통합 수준, AI 기반 솔루션의 확장성, 고유한 시장 차별화 등이 있습니다.

산업별 문제를 해결하거나 사용자 경험을 향상시키는 효과적인 LLM 통합은 지속 가능한 영향력을 의미합니다. 새로운 AI 애플리케이션이나 기존 솔루션에 비해 상당한 개선을 보여주는 스타트업은 시장의 관심을 지속하고 상당한 투자 수익을 제공할 가능성이 높습니다.

벤처 캐피털리스트가 알아야 할 AI 투자의 리스크

벤처 캐피털리스트는 AI 및 LLM 투자에서 양날의 검이 될 수 있는 고유한 위험에 직면합니다. 성공을 가져다주는 타사 제품에 대한 의존도는 AI 서비스에 변화가 있을 경우 스타트업의 운영에도 영향을 미칠 수 있습니다.

민감한 데이터를 다루는 스타트업은 강력한 데이터 보호 조치가 필요하므로 데이터 프라이버시 및 보안도 중요합니다. AI 기반 비즈니스 모델의 지속 가능성, 수익성 확보 경로, 장기 성장 전략은 투자 실행 가능성을 평가하는 데 필수적입니다. VC는 지속 가능한 업계에 영향을 미칠 수 있는 스타트업에 투자하기 위해 이러한 위험과 혁신 잠재력의 균형을 맞춰야 합니다.

VC-AI 투자 접근법 전략화

AI 및 LLM 분야의 벤처 캐피털리스트는 흥분과 철저한 평가의 균형을 유지해야 합니다. LLM 통합의 뉘앙스, 비즈니스 모델의 지속 가능성, 내재된 리스크를 이해하는 것이 정보에 입각한 투자의 핵심입니다.

LLM의 통합 메커니즘과 영향력을 탐구하면 투자자가 과대광고와 진정한 가치를 구분하여 AI의 잠재력을 효과적으로 활용하고 과제를 해결하는 벤처를 지원할 수 있습니다. 이러한 전략적 접근 방식은 기술과 비즈니스가 성공적으로 공존하는 미래를 조성하는 데 필수적입니다.

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