인공지능의 과제는 토큰 소비 확대가 아닌 가치 창출

Evolutio는 변환해야 할 프로세스, 기대 결과, 영향 측정 방법의 정의 부족으로 인해 통제되지 않은 소비가 발생하고 토큰이 고갈될 수 있다는 압박감을 느끼는 토큰 고갈 공포라는 새로운 위험을 식별했습니다. 이에 대한 해결책은 항상 가장 강력한 모델을 사용하거나 전문가의 업무를 대체하는 것이 아니라, 전문가의 능력을 확장하는 것입니다. 이를 위해 직원들은 인공지능을 이해하고 도입에 적극적으로 참여해야 하며, 인공지능을 효과적으로 사용하는 방법을 알아야 합니다. 도입은 단순히 도구를 보유하는 것이 아니라 이를 업무 방식에 통합하고 실제 비즈니스 우선순위에 맞추는 것에 달려 있습니다.

핵심 과제는 가용한 능력을 각 조직의 데이터, 프로세스, 시스템, 기술 아키텍처, 보안, 거버넌스 및 문화에 맞추는 것입니다. 인공지능은 사람들이 더 높은 가치의 작업에 집중할 수 있도록 돕는 기업 환경 내 통합 능력인 지능형 부조종사 역할을 해야 합니다. 이 과정에서 항상 가장 진보되었거나 비용이 많이 드는 모델을 사용할 필요는 없습니다.

Evolutio는 범용 모델과 각 조직의 현실을 바탕으로 한 맥락화된 지능 계층의 결합을 제안합니다. 인공지능 아키텍처의 최적점은 표준 모델과 자체 모델 중 하나를 선택하는 것이 아니라, 각각의 능력을 활용하기 위해 이들을 하이브리드 방식으로 오케스트레이션하는 것입니다. 범용 모델은 일반적인 작업을 처리하고, 맥락 계층은 기업의 자산, 프로세스, 시스템, 정책 및 비즈니스 규칙과 같은 특정 지식을 제공합니다. 자체 인공지능을 갖춘다는 것은 반드시 모델을 처음부터 개발하는 것이 아니라, 각 환경에서 더 정확하고 안전하며 유용하게 응답할 수 있도록 기술에 필요한 맥락을 부여하는 것을 의미합니다.

인공지능 토큰 소비를 최소화하는 것이 해결책이 아니라, 각 작업에 적절한 능력을 할당하고 비용을 제어하며 정보를 보호하고 기술 사용이 구체적인 필요에 부응하도록 하는 기준 있는 사용이 중요합니다. 교육받은 전문가, 맥락화된 인공지능, 그리고 거버넌스가 이루어지고 안전한 하이브리드 아키텍처의 결합이 기업이 실험 단계를 넘어 측정 가능한 가치를 창출하는 확장 가능하고 운영 가능한 인공지능으로 나아가는 열쇠가 될 것입니다.