GenAI의 성공을 위한 AI 이니셔티브 및 애플리케이션의 잠재력 발견

Jeb Horton
Senior Vice President, Global Services

2024년 7월 25일

지금쯤이면 명백해 보일지 모르지만 반복되는 것을 견뎌야 합니다. AI는 모든 기업이 혁신적인 비즈니스 이점, 운영 효율성 개선 등을 추진할 수 있도록 지원합니다. 그러나 연구에 따르면 많은 조직이 AI 이니셔티브와 프로젝트를 식별하고, 우선 순위를 지정하고, 계획하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 많은 IT 및 비즈니스 리더들이 AI 도입에 대한 준비가 되어 있지 않다고 보고합니다.

ESG(Enterprise Strategy Group)의 연구에 따르면 많은 조직이 AI 여정을 시작하고 자신에게 주어진 기회를 활용할 준비가 되어 있지 않습니다. 설문조사에 참여한 전 세계 800개 기업 중 37%만이 인프라와 데이터 에코시스템이 AI 목표를 지원할 준비가 되어 있다고 응답했습니다. 또한 44%만이 생성형 AI 사용을 관할하는 잘 정의된 정책이 있다고 답했습니다.

문제를 더욱 복잡하게 만드는 것은 관련 경험이 부족하다는 것인데, 50% 이상이 GenAI 지식을 갖춘 숙련된 직원이 부족하다고 보고했습니다. 그리고 이러한 가치 있는 기술을 갖추고 있는 사람들을 고용하는 것도 어려울 수 있습니다.

Hitachi iQ용 AI Discovery Service 소개

Hitachi Vantara는 이러한 과제를 해결하기 위해 광범위한 전문 서비스 및 Hitachi iQ AI 솔루션 포트폴리오 제품의 일부인 Hitachi iQ용 AI Discovery Service의 출시를 발표하게 되어 기쁩니다.

Hitachi Vantara AI Discovery Services는 고객이 가장 가치 있는 AI 사용 사례를 식별하고, 데이터 및 인프라 대비 수준을 평가하고, 성공적인 AI 구현 및 ROI를 위한 전략적 로드맵을 수립할 수 있도록 설계되었습니다.

AI Discovery는 올해 초 출시한 AI/ML 워크로드에 투자하는 조직을 위한 업계 최적화 AI 솔루션 제품군인 Hitachi iQ 포트폴리오의 일부입니다. Hitachi iQ는 AI 솔루션 스택에 산업별 기능을 통합함으로써 보다 정확하고 관련성 높은 비즈니스 성과를 보장합니다. 데이터가 어디에 있든 AI의 힘을 활용할 수 있도록 조직이 역량을 강화할 수 있도록 설계된 완전히 통합된 솔루션입니다.

AI 트랜스포메이션의 파트너

고객 및 파트너와 긴밀히 협력하는 AI Discovery Service 접근 방식을 통해 기업은 GenAI, 머신 러닝 및 기타 신기술을 가장 잘 활용할 수 있는 방법을 탐구할 수 있습니다. 그런 다음 잠재적 가치를 최적화할 수 있는 최고의 기회를 파악할 수 있습니다.

우리는 데이터를 활용하는 노동 집약적인 활동을 정확히 찾아내어 이를 수행합니다. 업계별 사용 사례의 예는 다음과 같습니다.

지식 통합

소프트웨어 개발 라이프사이클(SDLC) 최적화

고객 서비스 및 증강 채팅

트렌드 분석

품질 관리

사용자 지정/맞춤형 콘텐츠 제작

콘텐츠 검색 및 증강 검색

또한 사기 탐지, 청구 처리, 잠재 고객 식별 및 예측 유지 관리를 포함한 여러 산업별 사용 사례가 있습니다.

생성형 AI는 백오피스 운영에서 고객 상호 작용에 이르기까지 비즈니스의 모든 측면에서 가치를 창출할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. AI Discovery Service 제공 서비스의 목표는 이러한 기회를 식별하는 데 도움을 주는 것입니다. 그런 다음 AI 플랫폼, 도구 및 소프트웨어의 에코시스템을 관리하여 최상의 AI 모델 개발, 배포, 관리 및 결과를 촉진할 수 있도록 하기 위해 앞으로 어떤 일을 수행해야 하는지 결정합니다.

성공적인 AI 결과를 위한 규범적 계획

원하는 결과를 얻기 위해 우리는 데이터에 크게 의존하는 노동 집약적인 활동을 식별하도록 설계된 3주일 동안의 단계로 구성된 고유한 AI Discovery Accelerator 방법론을 사용합니다. 다음과 같이 분류합니다.

기회 분석(1주차): 회사 우선 순위, 내부 데이터 소스 인벤토리, 위험 식별 및 기회 우선 순위 지정에 집중합니다.

사용 사례 선택(2주차): 우선 순위 사용 사례를 식별하여 비즈니스를 최적화하고 가치 창출 기회, 위험 및 데이터 가용성을 기반으로 초기 파일럿 후보를 정확히 찾아냅니다.

계획(3주차): 가치 창출 목표, 검증할 가설 및 성공 기준에 맞게 개념 증명 비전, 접근 방식 및 타임라인을 계획합니다. 그런 다음 추후 작업에 대한 개략적인 로드맵을 권장합니다.

이 프로세스에서 도출되는 결과물에는 문제점과 기회 영역을 요약한 심층 연구 보고서, 현재까지 구성된 사용 사례 정의 및 로드맵, 가까운 미래 비전 이니셔티브, 전반적인 상위 AI 비즈니스 개념을 요약한 개념 문서 및 개념 증명(POC) 계획이 포함됩니다.

AI 잠재력 발견

어떻게 보든 AI는 효율성을 높이고, 경쟁 우위를 창출하거나 보호하고, 새로운 수익원을 탐색하려는 조직을 위한 강력한 도구입니다. 기업은 AI Discovery Service 접근 방식에 따라 영향력이 큰 기회를 식별하고 신뢰할 수 있고 경험이 풍부한 파트너의 도움을 받아 AI 통합 및 성장을 위한 전략적 로드맵을 만들 수 있습니다.

또한 Hitachi는 철도, 에너지 및 제조와 같은 비즈니스에서 IT/OT 도메인 전문 지식을 오랫동안 쌓아왔으며 전 세계 업계 전반에 걸쳐 IT 인프라 및 비즈니스 애플리케이션을 통합하는 데 앞장서고 있습니다. 다양한 사용량 모델을 통해 제공되는 Hitachi iQ AI 포트폴리오는 고객이 필요한 데이터 인프라를 사용할 수 있는 역량을 제공하는 동시에 향상된 온프레미스 성능과 더 나은 ROI를 제공합니다.

따라서 조직이 여정의 어느 단계에 있든 관계없이 AI에 대한 야망을 발견하고 가속화할 수 있도록 지원할 준비가 되어 있습니다. 오늘부터 알아보십시오.

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Jeb Horton

As SVP, Global Services, Jeb is responsible for leading the professional and managed services business to help customers manage and leverage their data to improve customer experiences and create new opportunities to drive innovation and growth.