생성형 AI ROI를 높이는 방법: AI 에이전트 활용 가이드

AI 에이전트를 활용하여 생성형 AI 를 확장시키세요

2027년까지 전 세계 기업의 99%가 GenAI를 활용하게 될 것입니다. 하지만 많은 기업들이 프로젝트를 확장하는 과정에서 어려움에 직면할 것입니다. 인프라와 데이터 통합의 격차는 부정확하거나 무관한 결과를 초래해, AI의 영향력을 제한할 수 있습니다.

생성형 AI(GenAI)의 ROI를 높이는 가장 효과적인 방법은 독립형 AI 모델을 넘어 AI 에이전트를 도입하는 것입니다. 독립형 모델은 인프라와 데이터 통합의 격차로 인해 부정확하거나 맥락에 맞지 않는 결과를 생성할 수 있으며, 이는 AI 프로젝트의 확장을 어렵게 만듭니다. 반면 AI 에이전트는 기업 데이터와 도메인 지식을 바탕으로 추론하고, 반복적인 운영 업무를 자동화함으로써 구성원이 전략적 업무에 집중할 수 있는 시간과 자원을 확보해 줍니다.

올바른 AI 에이전트를 도입하면 생성형 AI 애플리케이션을 정확하고 확장 가능하며, 비즈니스 요구에 최적화된 방식으로 운영할 수 있습니다. 그 방법을 이 가이드에서 확인해 보세요.

여기에서 알아보실 수 있습니다:

• 독립형 모델만으로는 AI 성공이 어려운 이유
• AI 에이전트가 전략적 업무를 위한 시간과 자원을 어떻게 확보해 주는지
• 실제 현장에서 활용되고 있는 AI 에이전트 사례
• Databricks Mosaic AI가 정확하고 도메인 특화된 GenAI 결과를 제공하는 방법