기업 AI란 무엇인가요?“What is enterprise AI? 이 기술이 내 운영 개선에 어떻게 도움이 될까요?” 걱정하지 마세요. 이 가이드에서는 모든 질문에 대한 답변을 제공할 것입니다. 

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기업 AI는 인공지능 및 머신러닝과 같은 새로운 기술을 사용하여 비즈니스 프로세스를 간소화하고 더 나은 의사결정을 촉진하는 소프트웨어 솔루션을 의미합니다. 

기업 AI 시장이 앞으로 성장할 것으로 예상되는 가운데 (향후 5년 이내에 2047억 9000만 달러까지) 이제 이 기술에 투자할 최적의 시점입니다. 

이 기사에서는 기업 AI가 무엇인지, 장점과 단점은 무엇인지 배우고, 시장에서 가장 좋은 솔루션도 발견하게 될 것입니다. 

그럼 시작해 볼까요! 

기업 AI란 무엇인가요?

기업 AI는 인공지능 및 머신러닝 기반의 솔루션으로, 데이터 수집 및 분석과 같은 비즈니스 기능을 향상시키기 위한 것입니다.

간단히 말해서, 기업 AI는 모든 회사 정보를 처리하여 누구나 쉽게 이해할 수 있는 형식으로 제공합니다. 그 결과, 직원 생산성이 향상되고 자동화를 통해 일상적인 작업이 간소화되어 고객 서비스 및 공급망 작업 흐름이 향상됩니다. 

그러나 기업 AI는 혼자서 작동하지 않습니다. 자연어 처리(NLP), 머신러닝 및 컴퓨터 비전 등 다양한 기술을 사용하여 문제를 해결합니다. 

그렇다면 기업 AI는 일반 AI와 어떻게 다를까요? that  이 질문의 답은 다음 섹션에서 확인해 보세요. 

기업 AI와 일반 AI의 차이점은 무엇인가요?

기업 AI와 일반 AI의 주요 차이는 목적입니다. 

기업 AI의 주요 초점은 대기업 내에서 복잡한 문제를 해결하는 것입니다. 주요 목표는 비즈니스 프로세스를 자동화하고 대량의 데이터에서 유용하고 실행 가능한 통찰력을 생성하는 것입니다.

게다가, 특정 비즈니스의 요구를 충족할 수 있도록 맞춤형 알고리즘, 데이터 모델 및 기타 기존 도구와의 통합이 가능할 정도로 매우 사용자 정의할 수 있습니다.

반면 일반 AI는 높은 사용자 정의 없이 보다 일반적인 목적을 가지고 있습니다. 특정 사용 사례나 산업에 맞게 조정할 수 없으며, 이미지를 생성하거나 아이디어를 제안하는 등의 특정 작업을 수행하는 것을 목표로 합니다. 

결론적으로, 기업 AI는 비즈니스 관련 문제를 해결하는 데 주력하는 반면, 일반 AI는 더 일반적입니다. 

이 점을 더욱 자세히 살펴보기 위해 몇 가지 기업 AI의 사례를 살펴보겠습니다. 

기업 AI의 몇 가지 예는 무엇인가요?

기업 AI는 매우 다재다능합니다. 예를 들어, AI 기반 챗봇 및 기타 도우미를 사용하여 고객 경험을 향상시키고 사용자 문의 및 요청을 처리할 수 있습니다. 사이버 보안을 최적화하고 기업이 데이터 기반 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다. 

그러면 기업 AI의 가장 좋은 사례와 사용 사례를 좀 더 자세히 살펴보겠습니다. 

• 공급망 관리: 기업 AI는 공급망 산업의 공급업체들이 비용을 절감하고 수요의 갑작스러운 변화에 빠르게 대응할 수 있는 능력을 증가시킵니다. 어떻게요? 잠재적인 병목 현상을 발견하고 재고를 최적화함으로써. 
• 개인화된 마케팅: 기업 AI는 선호도 및 행동을 분석하므로 보다 구체화되고 맞춤화된 추천이나 광고를 생성할 수 있습니다. 
• 기업 AI 검색: 기업 검색 는 직원이 회사의 내부 지식을 검색하고 원하는 정보를 신속하게 찾을 수 있는 능력을 의미합니다. 출처가 확인된 여러  기업 AI 검색 도구 들이 있지만, 최고의 도구 중 하나는 Guru입니다. 이 솔루션은 모든 앱, 채팅 및 문서를 하나의 진실의 출처로 연결합니다. 그리고 여과하지 않고도 필요한 응답을 제공합니다. 
• 인적 자원 관리: 기업 AI는 새로운 직원 안내, 이력서 심사 및 후보자 매칭과 같은 많은 HR 작업을 자동화합니다. 또한 새로운 교육 기회를 식별하고 최고의 유지 전략을 수립하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 

이것이 다가 아닙니다 — 기업 AI 검색 플랫폼인  Guru는 훌륭한 기능 인 AI 기반 답변을 제공하여 정확한 정보를 전달합니다(출처 포함). Guru를 통해 직원들은 Slack, 브라우저 또는 Guru 앱을 떠나지 않고도 원하는 모든 것을 찾을 수 있습니다. 

그렇지만, 당신은 정말로 기업 AI를 사용해야 할까요? 다른 도구와 마찬가지로, 기업 AI에는 장단점이 있습니다. 그것들을 살펴보겠습니다. 

기업 AI의 장점과 단점은 무엇인가요?

기업 AI 소프트웨어는 자동화를 통해 비즈니스 운영 방식에 변화를 가져올 수 있으며, 새로운 차원으로 끌어올릴 수 있습니다. 

좋은 것이 있다면, 나쁜 것도 있죠. 

양쪽을 살펴보고 기업 AI의 장점과 단점을 밝혀봅시다. 

기업 AI의 주요 장점

기업 AI의 가장 중요한 이점은 다음과 같습니다: 

• 작업을 간소화합니다: 이 도구의 주요 목적이며, 일상적인 작업을 자동화하고, 작업 흐름을 개선하며, 디지털 전환을 지원합니다. 그 결과, 생산성과 효율성이 증가하는 것을 경험하게 됩니다. 
• 보안을 개선합니다: 기업 AI는 대량의 데이터를 처리하기 때문에 보안 최선의 관행과 조치를 갖추고 있어야 합니다. 좋은 기업 AI 도구는 위협을 탐지하고 이에 응답하는 효율적인 방법을 갖추고 있습니다. 
• 더 나은 데이터 관리를 제공합니다: 기업 AI는 데이터를 아침식사처럼 처리합니다. 대량의 정보를 신속하게 분석하고, 정렬하며, 의사 결정 과정을 돕습니다. 
• 고객 관계를 향상시킵니다: 거의 64%의 비즈니스 소유자들은 AI가 고객 관계를 개선할 것이라고 생각합니다. 그리고 정말로 그렇게 합니다! AI 챗봇을 통해 사람들은 관련 정보를 신속하게 발견할 수 있습니다. 결국, 이는 고객 경험을 향상시키고 관계를 강화합니다. 

이제 다크 사이드로 넘어가 봅시다. 

기업 AI의 주요 단점

기업 AI를 사용할 때의 단점은 다음과 같습니다: 

• 신중한 고려가 필요합니다: 불행히도 단순히 도구를 구현하고 끝이 아닙니다. 이 결정은 신중한 고려와 관리가 필요합니다. 
• 윤리적 문제: 올바르게 설계되지 않으면, 기업 AI 도구는 사용에 대한 윤리적 문제를 제기할 수 있습니다. 많은 사람들은 AI가 생성한 데이터가 정확하지 않다고 느끼지만, 민감한 정보 사용에 대한 우려도 가지고 있습니다. 
• 데이터 개인 정보 및 보안 문제: 비록 선택한 도구가 최상의 보안 조치를 가지고 있다고 해도, 사건은 발생할 수 있으며, 이는 평판에 영향을 미치고 불신을 초래할 수 있습니다. 

이 가이드의 다음 부분에서는 기업 AI 플랫폼에 대해 좀 더 집중해 보겠습니다. 하지만 사용하기 가장 좋은 도구를 찾기 전에 개념을 정의해 보겠습니다. 

기업 AI 플랫폼이란 무엇인가요?

기업 AI 플랫폼 또는 기업 AI 소프트웨어는 대기업을 위한 데이터 관리 솔루션으로 작동하는 기술을 나타냅니다. 기계 학습 모델을 사용하여 다양한 출처의 구조화 및 비구조화된 데이터를 분석하고 이해하여 운영 효율성을 높입니다. 

또는, 이는 실행 가능한 통찰력으로 전환되어 의사 결정 향상에 도움을 줍니다. 

한마디로, 이는 대량의 데이터를 분석하기 위한 모든 필수 도구가 장착된 통합 중앙 데이터베이스로, 동적인 비즈니스를 만들고 운영 비용을 절감합니다. 

정의가 끝났으니 현재 시장에서 사용 가능한 최고의 10개 기업 AI 도구에 대해 이야기해 보겠습니다. 

알아야 할 10대 기업 AI 플랫폼

기업 AI 플랫폼에 투자할 준비가 되었다면, 당신은 운이 좋은 것입니다. 우리는 당신을 위해 연구를 했고 이 가이드를 다 읽은 후 바로 확인할 수 있는 최고의 AI 솔루션 목록을 작성했습니다. 

시작하세요! 

1. Guru

Guru는 훌륭한 AI 기업 소프트웨어일 뿐만 아니라, 직원 인트라넷 허브이자 중앙 집중식 지식베이스입니다. 

하지만 오늘은  Guru의 기업 검색 기능에 집중하겠습니다. 이 기능은 작업 흐름 속에서 즉각적인 답을 제공합니다. 그리고 다른 도구에서 제공하는 많은 무관한 검색 결과를 거르지 않을 수 있게 해줍니다. 

간단히 말해, Guru는 위치, 이전에 질문한 내용 등을 기반으로 관련 정보를 제공하는 안전한 AI 기반 검색 기능을 가지고 있습니다. “검색 기능은 업데이트된 정보 출처에 쉽게 접근할 수 있게 해줍니다 우리가 작업을 수행하는 데 필요한 정보입니다. 모든 것이 한 곳에 있습니다!” 

또한, 내장된 자연어 답변 덕분에 당신이 찾고자 하는 답을 막연하게 검색하는 것을 중단하게 되는 것입니다. 왜냐하면 질문에 대한 최상의 결과를 얻을 수 있기 때문입니다.

하지만 우리는 이 온디맨드 데모 비디오 가 모든 것을 더 잘 설명할 것이라고 생각합니다. 

2. Databricks

Databricks는 데이터 과학, 예측 분석 및 생성 AI를 사용하여 대량의 정보를 관리하는 클라우드 기반 데이터 인텔리전스 플랫폼입니다. 

Databricks의 매력은 무엇인가요? 사람들이 이 플랫폼을 사용하기 쉽다고 좋아한다는 사실입니다. 또한, “이 플랫폼은 매우 잘 스케일하고 정말로 도움이 됩니다 대기업 내 데이터 및 AI 생태계를 구축하는 데.” 

이 도구를 사용하면 안전하고 개인적인 데이터로 기업 AI 애플리케이션을 개발할 수 있습니다. 또한, 자연어를 사용함으로써 팀의 사람들이 더 효율적인 프로세스를 만드는 새로운 실행 가능한 인사이트를 발견할 수 있도록 도와줍니다. 

출처: G2

3. H2O Driverless AI

H2O Driverless AI는 자동화와 GPU의 빠른 컴퓨팅 능력을 사용하여 최적화, 혁신 및 효율성을 추진하는 도구입니다. 

“DAI는 우리의 서비스 자동화에 크게 기여합니다. 그것은 기능 선택, 생성, 모델 구축, 모델 테스트 및 앙상블 빌딩 및 배포의 절차를 크게 간소화합니다.” 

즉, 이 도구는 데이터 과학자들이 AI 프로젝트에서 보다 빠르고 효율적으로 작업할 수 있도록 힘을 주며, 주요 기계 학습 작업 및 프로세스를 자동화합니다. 

또한 데이터 시각화, 기능 공학 및 저지연 배포와 같은 고급 기능이 포함되어 있습니다. 

출처: Capterra

4. IBM Watson Studio

IBM Watson Studio는 기업들이 디지털 전환을 가속화하는 데 도움을 주는 데이터 과학 및 머신러닝 AI 모델을 제공합니다. 

이 AI 시스템은 데이터 거버넌스 기능을 제공하며, 따라서 잘못된 방향으로의 치우침 및 편향을 줄일 수 있습니다. 또한, 실험과 배포를 단순화하고 모델 개발을 개선하며 데이터 준비를 가속화합니다. 

IBM Watson Studio는 또한 사람들이 동일한 플랫폼에서 협업할 수 있게 해주는 오픈 소스 도구 및 드래그 앤 드롭 기능을 통해 생산성을 높여줍니다.

“기존 API와의 통합 및 유연성 [의] 인스턴스 배포 다양한 환경에서 가장 좋은 기능입니다.” 

출처: G2

5. Dataiku

Dataiku는 매일 사용하는 AI를 위한 직관적인 플랫폼을 제공하여 기업이 더 빠르게 프로젝트를 수립하고 안전하고 보호된 환경에서 작업할 수 있게 합니다.

전반적으로 Dataiku는 여러분의 인력을, 작업 흐름을 및 기술을 중앙 집중화하여 데이터 전문가들이 효과적으로 협력하고 위험을 더 잘 관리할 수 있도록 합니다. 

“이것은 내가 데이터를 청소하고 SQL, Python, R을 같은 프로젝트에서 혼합할 때 많은 시간을 절약해 줍니다 .” 

Dataiku는 OpenAI’s ChatGPT, AWS, Hugging Face 등과 같은 생성 AI 서비스와 통합됩니다. 

출처: Capterra

6. DataRobot

DataRobot은 정확한 예측 모델을 구축하고 이를 모두 한 곳에 모을 수 있는 AI 기능을 갖춘 기계 학습 플랫폼입니다.

이 도구는 매우 확장 가능한 프레임워크를 가지고 있어, 실시간 경고 및 귀중한 통찰력과 함께 대규모 성과를 모니터링하고 분석할 수 있습니다. 이로 인해 지속적인 개선 및 비즈니스 최적화가 이루어지며, 수익성과 성과를 분명히 확인할 수 있습니다. 

“이 플랫폼은 인기 있고 특화된 모델링 기술을 당신의 데이터로 완전히 실행하며, 이후 많은 메트릭을 제공합니다 … 그리고 배포 옵션도 가지고 있습니다.”

출처: Capterra

7. Amazon SageMaker

Amazon SageMaker는 작업 흐름을 개선하기 위한 기계 학습 서비스를 제공하며, 대규모로 ML 모델을 신속하게 구축하고 훈련할 수 있는 방법을 제공합니다. 

이 도구와 코드 없는 인터페이스를 사용하여 데이터 관리 이니셔티브를 간소화하고 대량의 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터를 정리하는 최고의 방법을 찾을 수 있습니다. 

Amazon SageMaker에서 무엇을 할 수 있습니까? 당연히, 파이프라인, 프로파일러, 디버거 및 기타 도구를 사용하여 ML 모델을 구축, 훈련, 배포할 수 있습니다. 

게다가, 모든 ML 프로젝트에 대해 간편한 접근 제어 및 투명성을 제공합니다.

“SageMaker는 매우 쉽게 모델을 훈련하고 배포합니다. 이렇게 합니다.” 

출처: Capterra

8. Google Cloud Vertex AI

Vertex AI는 Google Cloud의 자체 기업 AI 플랫폼으로, 기업들이 머신러닝 모델을 더 빠르게 구축하고 배포할 수 있도록 도와줍니다. 

이 도구는 빠른 프로토타입 제작을 위해 생성 AI를 구축하고 사용하는 데 도움을 줍니다. AutoML, MLOps, 모델 배포 및 커스텀 모델 훈련 등 다양한 기능을 제공합니다.

또한, 데이터 기반 패턴 예측을 위한 예측 기능과 수집한 지식에서 귀중한 정보를 요약, 분류 및 추출하는 방법이 있습니다. 

“통합 분석의 facilitation은 정말 즐거운 경험입니다 그 자체로, 그러나 [...] 흥미와 실험이 변화를 기르는 곳입니다.” 

출처: Google

9. C3 AI

C3 AI는 기업이 여러 데이터 세트를 효과적으로 분석하여 디지털 혁신을 가속화할 수 있는 기업 AI 솔루션입니다. 

C3 AI는 다수의 용도로 사용됩니다. 

하나는, 비즈니스 가치를 더 잘 발휘하는 기업 AI 애플리케이션을 구축하고 배포할 수 있습니다. 두 번째로, 이는 기업이 직관적인 채팅 인터페이스와 검색을 통해 귀중한 통찰력을 발휘할 수 있도록 하는 통합 지식 출처 역할을 합니다. 

또한, 모든 기존 도구 및 시스템에서 관련 통찰력에 신속하게 접근할 수 있어 미래에 데이터 기반의 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.  

출처: C3.ai

10. Microsoft Azure

Microsoft Azure는 우리의 목록에서 마지막이지만, 여전히 조직의 효율성을 높이는 관련 클라우드 컴퓨팅 도구입니다.

Azure는 엣지, 온프레미스, 하이브리드 및 멀티클라우드 등 많은 기능을 가지고 있어, 어디에서든 혁신할 수 있는 유연성을 제공하고 IT 인프라를 현대화할 수 있습니다. 

“Azure는 모든 것을 갖추고 있으며 당신이나 수천 명의 개발자에 의해 확장 가능합니다, 따라서 작은 정적 웹사이트에서부터 행성 규모의 시스템까지 Azure가 당신을 돕습니다.” 

기업 AI의 미래는 무엇입니까?

PwC에 따르면, AI 기술은 2030년까지 $15.7조의 수익을 창출할 수 있으며, 지역 경제의 GDPR을 26% 증가시킬 수 있습니다. 

더욱이, Mordor Intelligence는 대규모 기업의 디지털화가 여기에 있다고 밝혔으며, 이는 사물인터넷(IoT), 블록체인 기술 및 엣지 컴퓨팅과 같은 고급 디지털 기술로 특징지어집니다. 

다른 기술과의 통합은 기업 AI가 방대한 양의 데이터를 실시간으로 더 효율적으로 분석하는 능력을 향상시킬 것입니다. 또한 보안 및 투명성을 강화하여 인공지능 솔루션에 대한 신뢰를 높입니다. 

전반적으로, 기업 AI 시장은 계속 성장할 것이며, 2032년까지 $270.06억에 이를 것입니다. 

결론

이 기사가 이 주제에 대해 통찰력을 제공했나요? 이 질문에 대답합니까: “기업 AI란 무엇인가요?” 

우리는 그것을 바랍니다. 우리는 당신에게 모든 사실을 제공하고 이 새로운 기술이 그렇게 무섭지 않도록 노력했습니다. 

기업 AI를 가까이에서 알아보고 싶다면, Guru를 사용해 보세요! 

이 도구는 기존의 검색을 잊게 만들고 무한히 더 나아지게 할 것입니다. 곧 당신은 ‘안녕’이라고 말하고 모든 데이터를 작업 흐름에서 직접 접근하게 됩니다.

부끄러워하지 마세요 — Gur에 무료로 가입하세요. 

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