기업이 안전하고 효과적으로 생성적 AI를 도입하는 방법에 관한 것입니다. 아이디어 탐색부터 지속적인 개선에 이르기까지 전체 프로세스를 다룹니다. 또한 책임 있는 AI 개발의 중요성과 AI 기술의 잠재적인 미래 트렌드에 대해서도 논의합니다.
영상에서 논의된 핵심 단계는 다음과 같습니다.
- 아이디어 탐색: 회사 내에서 AI의 잠재적인 응용 프로그램을 브레인스토밍하는 단계입니다. 고객 여정 전체를 고려하고 AI가 가치를 추가할 수 있는 영역을 파악하는 것이 중요합니다.
- 실험: 다양한 AI 모델과 접근 방식을 테스트하는 단계입니다. 다양한 모델, 프롬프트 엔지니어링 기술, 데이터 소스를 실험하여 최상의 솔루션을 찾는 것이 중요합니다.
- 우선순위: 여러 AI 프로젝트를 탐색한 후 실행 가능성, 잠재적 영향, 재사용 가능성, 구현 속도 등의 요인에 따라 우선순위를 지정해야 합니다.
- 평가: 개발된 AI 솔루션을 정확성, 일관성, 안전성, 속도를 보장하기 위해 엄격하게 테스트하는 단계입니다. 다양한 평가 방법과 도구를 사용하여 AI 성능을 평가할 수 있습니다.
- 생애주기 관리: AI 솔루션을 실제 환경에 배포하고 성능을 모니터링하며 필요에 따라 조정하는 단계입니다. 모든 AI 활동을 기록하고 지속적인 개선을 위해 사용자 피드백을 수집하는 것이 중요합니다.
- 지속적인 개선: 사용자 피드백, 새로운 데이터, AI 기술의 발전에 따라 AI 솔루션을 지속적으로 개선하는 과정입니다. AI 모델의 정기적인 모니터링, 평가, 재훈련이 포함됩니다.
출처:인공지능아재의 인공지능아카데미
