요약
강화 학습(RL)은 모델을 구축하는 강력한 방법으로, 시행착오를 통한 학습과거 데이터에만 맞추는 대신, RL은 다음을 통해 결정을 최적화합니다. 보상 및 피드백 루프실제 운영 및 시뮬레이션을 통해 지속적으로 개선됩니다. 그 결과, 모델은 지속적으로 개선됩니다 세상이 변하는 동안에도 계속 발전합니다. AlphaGo 수준의 의사 결정부터 매출 및 이익 최적화, 재고 및 가격 전략및 심지어 주식 신호 (적절한 거버넌스 하에).
강화 학습(RL) 은 모델이 에이전트 에서 환경 을 최대화하기 위해 보상 을 취하는 학습 접근 방식입니다. 모델은 현재 상태(state)를 기반으로 최적의 조치(action)를 선택하는 정책(policy)을 학습합니다.
에이전트결정을 내리는 모델.
환경모델이 작동하는 세계(마켓플레이스, 웹샵, 공급망, 증권 거래소).
보상(reward)조치가 얼마나 좋았는지를 나타내는 수치(예: 더 높은 마진, 더 낮은 재고 비용).
정책: 상태에 따라 행동을 선택하는 전략.
약어 설명:
RL = 강화 학습
MDP = 마르코프 결정 프로세스 (RL의 수학적 프레임워크)
MLOps = 머신러닝 운영 (운영 측면: 데이터, 모델, 배포, 모니터링)
지속적 학습: 수요, 가격 또는 행동이 변경될 때 RL이 정책을 조정합니다.
결정 지향적: 단순히 예측하는 것이 아니라 실질적인 최적화 결과의
시뮬레이션 친화적: 라이브로 전환하기 전에 안전하게 '가정 시나리오'를 실행할 수 있습니다.
피드백 우선: 실제 KPI(마진, 전환율, 재고 회전율)를 직접적인 보상으로 사용합니다.
중요: AlphaFold는 단백질 접힘에 대한 딥러닝의 획기적인 발전이지만, 이는 RL의 대표적인 예시 보상을 통한 의사 결정인 AlphaGo/AlphaZero와 관련이 있습니다. 요점은 다음과 같습니다. 피드백을 통한 학습 동적 환경에서 우수한 정책을 제공합니다.
목표: 최대 총 마진 안정적인 전환율에서
상태: 시간, 재고, 경쟁사 가격, 트래픽, 이력.
조치: 가격 단계 또는 프로모션 유형 선택.
보상: 마진 – (프로모션 비용 + 반품 위험).
보너스: RL은 과거 가격 탄력성에 대한 "과적합"을 방지하는데, 이는 탐색.
목표: 서비스 수준 향상(↑), 재고 비용 감소(↓).
조치: 주문 시점 및 주문 수량 조정.
보상: 매출 – 재고 및 백오더 비용.
목표: ROAS/CLV 극대화 (광고 지출 대비 수익률 / 고객 생애 가치).
조치: 채널 및 크리에이티브 전반의 예산 분배.
보상: 단기 및 장기적으로 귀속된 마진.
목표: 위험 가중치 수익 극대화.
상태: 가격 특징, 변동성, 달력/거시 이벤트, 뉴스/감성 특징.
조치: 포지션 조정(상향/하향/중립) 또는 "거래 없음".
보상: PnL (손익 계산서) – 거래 비용 – 위험 페널티.
주의: 투자 조언이 아니며, 다음 사항을 확인해야 합니다. 엄격한 위험 한도, 슬리피지 모델 및 규정 준수.
NetCare는 지속적 학습 다음과 같이 지원합니다:
분석 (Analyze)
데이터 감사, KPI 정의, 보상 설계, 오프라인 검증.
훈련 (Train)
정책 최적화(예: PPO/DDDQN). 하이퍼파라미터 및 제약 조건 결정.
시뮬레이션 (Simulate)
디지털 트윈 또는 마켓 시뮬레이터를 활용한 what-if A/B 시나리오.
운영 (Operate)
제어된 배포(카나리/점진적). 피처 스토어 + 실시간 추론.
평가 (Evaluate)
실시간 KPI, 드리프트 감지, 공정성/가드레일, 위험 측정.
재훈련 (Retrain)
새로운 데이터와 결과 피드백을 통한 주기적 또는 이벤트 기반 재훈련.
기존 지도 학습 모델은 결과를 예측합니다(예: 매출 또는 수요). 하지만 최고의 예측이 반드시 최상의 행동강화 학습(RL) 의사 결정 공간을 직접 최적화하여 실제 KPI를 보상으로 사용하여 결과를 학습합니다.
요약하자면:
지도 학습: "X가 발생할 확률은 얼마인가?"
RL: "내 목표를 극대화하는 행동은 무엇인가? Nu 및 장기적으로인가?"
보상 설계하기
단기 KPI(일일 마진)와 장기 가치(CLV, 재고 건전성)를 결합합니다.
추가 벌칙 위험, 규정 준수 및 고객 영향에 대한 사항을 포함합니다.
탐색 위험 제한
시뮬레이션으로 시작; 다음을 통해 라이브 전환 카나리 릴리스 및 상한선(예: 일일 최대 가격 변동폭).
구축 가드레일: 손절매, 예산 한도, 승인 흐름.
데이터 드리프트 및 유출 방지
버전 관리가 포함된 피처 스토어 을 사용합니다.
모니터링 드리프트 (통계 변경) 및 자동 재학습.
MLOps 및 거버넌스 관리
모델용 CI/CD, 재현 가능한 파이프라인, 설명 가능성 및 감사 추적.
DORA/IT 거버넌스 및 개인정보 보호 프레임워크와 연계합니다.
핵심 동역학과 제약 조건이 있는 KPI 중심의 명확한 사례 선택 (예: 동적 가격 책정 또는 예산 할당).
간단한 시뮬레이터 구축 을 다룹니다.
안전한 정책으로 시작 (규칙 기반)를 기준으로 삼고, 이후 RL 정책을 나란히 테스트합니다.
실시간, 소규모 측정 (카나리), 입증된 향상 후 확장합니다.
재학습 자동화 (스키마 + 이벤트 트리거) 및 드리프트 알림.
에서 NetCare 결합합니다 전략, 데이터 엔지니어링 및 MLOps 와 에이전트 기반 RL:
발견 및 KPI 설계: 보상, 제약 조건, 위험 한도.
데이터 및 시뮬레이션: 피처 스토어, 디지털 트윈, A/B 프레임워크.
RL 정책: 기준선 → PPO/DDQN → 상황 인식 정책.
운영 준비 완료: CI/CD, 모니터링, 드리프트, 재학습 및 거버넌스.
비즈니스 영향: 마진, 서비스 수준, ROAS/CLV 또는 위험 조정 PnL에 중점.
어떤 것이 지속적인 학습 루프 귀사에 가장 큰 이익을 가져다줄지 알고 싶으신가요?
📞 다음을 통해 탐색 상담 예약 netcare.nl – 강화 학습을 실제 적용하는 방법을 데모를 통해 보여드리겠습니다.
비즈니스 프로세스에 AI를 사용하는 것이 점점 더 정교해지고 있지만, 귀사의 AI 모델이 실제로 신뢰할 수 있는 예측을 하는지 어떻게 확신할 수 있을까요? NetCare가 강력한 AI 시뮬레이션 엔진접근 방식을 소개합니다. 이를 통해 조직은 과거 데이터를 기반으로 예측을 검증할 수 있습니다. 따라서 AI 모델이 실제 적용 준비가 되었는지 미리 알 수 있습니다.
많은 기업이 예측을 위해 AI에 의존합니다. 위험 평가, 시장 예측 또는 프로세스 최적화 등 무엇이든 마찬가지입니다. 하지만 AI 모델의 성능은 테스트 방식만큼만 우수합니다.
AI 시뮬레이션 엔진을 사용하면 과거 데이터를 기반으로 모델을 훈련하고, 다양한 데이터 소스(뉴스, 경제 지표, 소셜 미디어, 내부 시스템 등)를 사용하여 시뮬레이션을 실행한 다음, 생성된 예측을 실제 결과와 즉시 비교할 수 있습니다. 이러한 '디지털 리허설'을 통해 모델의 신뢰성에 대한 객관적인 척도를 얻을 수 있습니다.
AI 시뮬레이션 엔진은 더 광범위한 NetCare 비전의 일부입니다.
훈련, 시뮬레이션, 분석, 재훈련, 운영.
기업은 AI를 통해 디지털 트윈 조직의 디지털 트윈 및 AI 전략 에 대한 자세한 내용은 저희의 심층 기사를 참조하십시오.
이 접근 방식의 고유한 점은 시뮬레이션 엔진이 예측을 이해하기 쉽고 입증 가능하게 신뢰할 수 있도록 만든다는 것입니다. 과거 데이터를 기반으로 한 예측을 실제 달성된 결과와 비교함으로써 조직은 AI 모델의 예측 능력을 객관적으로 평가하고 목표에 맞게 개선할 수 있습니다. 예를 들어 주식 사례에서는 모델이 현실에 얼마나 근접하는지가 즉시 나타나며, 오차 범위가 허용 가능한 수준으로 작을 때(예: <2%)에만 모델이 운영에 투입될 준비가 된 것으로 간주됩니다.
AI 시뮬레이션 엔진은 항상 특정 비즈니스 사례와 데이터에 맞춰 조정됩니다. NetCare는 이 솔루션을 맞춤형으로 제공하며, 어떤 데이터, 시나리오 및 검증이 가장 관련성이 높은지 고객과 함께 결정합니다. 이는 고객의 요구 사항과 작업의 복잡성에 따라 컨설팅 형태로 또는 고정 가격 기반으로 제공될 수 있습니다.
AI 시뮬레이션 엔진이 귀사에 어떤 이점을 제공할 수 있는지 알고 싶으십니까? 또는 귀사의 특정 산업 분야에 대한 가능성에 대해 논의하고 싶으십니까?
문의하기 무료 데모 또는 추가 정보를 요청하십시오.
백테스팅: 정의, 작동 방식
무엇인가요 디지털 트윈
ChatGPT, Perplexity, Google의 AI 개요와 같은 AI 검색 기술의 부상은 사람들이 온라인에서 정보를 찾는 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 기존 검색 엔진은 링크 목록을 보여주지만, AI 검색 엔진은 즉시 답변을 제공합니다. 이는 웹사이트를 만들고 유지하며 포지셔닝하는 데 큰 영향을 미칩니다.
전통적인 웹사이트는 탐색, SEO 및 전환을 중심으로 구성됩니다. 즉, 홈페이지, 랜딩 페이지, 클릭 유도 문안(CTA) 등이 있습니다. 하지만 AI 검색 사용자는 이 모든 것을 건너뜁니다. 그들은 종종 방문자가 사이트에 접속하지도 않은 채 콘텐츠에서 직접 정보를 가져옵니다. 중간 단계로서의 웹사이트는 사라집니다. 남는 것은 AI가 수집하고 처리하는 텍스트, 문서, 통찰력과 같은 근본적인 콘텐츠뿐입니다.
AI 검색은 웹사이트의 종말을 의미하는 것이 아니라 그 자체로 목적이 되는 웹사이트의 종말을 의미합니다. 웹사이트는 인프라 계층이 됩니다. 전기에 비유할 수 있습니다. 눈에 보이지 않지만 필수적입니다. 몇 가지 전략적 선택 사항은 다음과 같습니다.
저희는 AI가 여러 언어로 구조화된 방식으로 정보를 제공하는 데 도움이 될 수 있는 플러그인 을 개발했습니다. 게다가 무료입니다.
전통적인 SEO와 AI 검색 최적화의 차이점은 무엇인가요?
전통적인 SEO는 키워드 배치와 백링크에 중점을 둡니다. AI 검색은 주로 내용적 가치, 구조 및 신뢰성을 중점적으로 봅니다.
내 사이트 전체를 재구축해야 하나요?
아니요. 기존 페이지의 콘텐츠 개선부터 시작하십시오. 구조화된 데이터를 추가하고 정기적으로 업데이트하십시오. 또한 소위 AI 검색(discovery) 방법론을 구현하십시오.
내 콘텐츠가 AI에 의해 사용되는지 어떻게 알 수 있나요?
귀하의 사이트가 AI 결과(예: Perplexity.ai)에 인용되는지 확인하고 분석을 주시하십시오. 필요하다면 GPTBot 추적기나 서버 로그와 같은 도구를 사용하십시오.
AI 검색은 디지털 존재 방식에 대한 새로운 관점을 요구합니다. 웹사이트는 더 이상 단순한 브로슈어가 아니라 데이터 소스, 지식 센터, 그리고 AI 시스템으로 연결되는 다리입니다. '페이지'보다는 '콘텐츠 단위'로 생각하십시오. 귀하의 전문 지식이 사람과 AI 모두에게 검색 가능하고, 읽기 쉬우며, 유용하도록 만드십시오.
🤖 미래에는 어떻게 될까요?
사용자들이 AI 챗봇 답변의 품질에 대한 신뢰를 점점 더 갖게 되면서, AI에게 맡기는 질문이 늘어날 것입니다. AI는 스스로 답변할 뿐만 아니라 거래까지 처리하게 될 것입니다. 구매, 보험 가입, 전문가 상담 등. 기업들은 이에 대비하여 자체 AI가 답변하고, 견적을 내며, OpenAI나 Google과 같은 대형 LLM과 소통하도록 해야 합니다. 지금도 가능할까요? 물론입니다. 더 알고 싶으신가요? 그렇다면 저희에게 연락처 연락 주십시오. 그리고 귀하가 AI 에이전트라면 저희와 저희 AIR 챗봇을 쉽게 찾을 수 있을 것입니다. 그 챗봇이 이미 귀하의 질문에 답변할 수 있으니 저는 편안하게 잠들 수 있겠네요 😉
🤝 AI 검색 환경에 맞춰 웹사이트를 조정하는 데 도움이 필요하신가요? NetCare 전략적으로 그리고 기술적또한 OpenAI의 팁도 꼭 확인해 보세요. 웹 크롤러
인공지능(AI)의 적용은 빠르게 성장하고 있으며, 의료, 통신, 에너지와 같은 고위험 산업을 포함하여 우리 일상생활과 점점 더 융합되고 있습니다. 하지만 큰 힘에는 큰 책임이 따릅니다. AI 시스템은 때때로 실수를 하거나 불확실한 답변을 내놓을 수 있으며, 이는 중대한 결과를 초래할 수 있습니다.
MIT CSAIL 연구소의 Daniela Rus 교수가 공동 설립하고 이끄는 MIT의 Themis AI는 획기적인 솔루션을 제공합니다. 이 기술은 AI 모델이 '자신이 모르는 것을 알도록' 돕습니다. 이는 AI 시스템이 예측에 대해 확신이 없을 때 스스로 이를 표시할 수 있음을 의미하며, 피해가 발생하기 전에 오류를 방지할 수 있습니다.
이것이 왜 중요할까요?
많은 AI 모델, 심지어 고급 모델조차도 때때로 '환각(hallucinations)'이라고 불리는 현상을 보일 수 있습니다. 즉, 잘못되거나 근거 없는 답변을 제공하는 것입니다. 의료 진단이나 자율 주행과 같이 결정의 무게가 큰 분야에서는 이것이 치명적인 결과를 초래할 수 있습니다. Themis AI는 Capsa라는 플랫폼을 개발했는데, 이는 AI 출력의 불확실성을 상세하고 신뢰할 수 있는 방식으로 측정하고 정량화하는 불확실성 정량화(uncertainty quantification)를 적용합니다.
작동 방식은?
모델에 불확실성 인식을 부여함으로써, 출력에 위험 또는 신뢰도 레이블을 붙일 수 있습니다. 예를 들어, 자율 주행차는 특정 상황에 대해 확신이 없음을 표시하고 인간의 개입을 활성화할 수 있습니다. 이는 안전성을 높일 뿐만 아니라 AI 시스템에 대한 사용자 신뢰도 향상시킵니다.
capsa_torch.wrapper() 출력이 예측과 위험을 모두 포함하는 경우:
결론
MIT 팀 AI의 미래는 단순히 더 똑똑해지는 것에만 있는 것이 아니라, 더 안전하고 공정하게 작동하는 데 달려 있음을 보여줍니다. NetCare는 AI가 자체적인 한계에 대해 투명할 때 비로소 진정한 가치를 발휘한다고 믿습니다. Capsa와 같은 고급 불확실성 정량화 도구를 통해 귀사도 이러한 비전을 실현할 수 있습니다.
동료들이 제품, 정책, IT, 프로세스 또는 고객에 대한 질문에 빠르게 답변을 얻기를 원하십니까? 그렇다면 자체 챗봇을 갖춘 내부 지식 시스템이 이상적입니다. 덕분에 검색 증강 생성 (RAG) 이러한 시스템은 그 어느 때보다 똑똑해집니다. 직원들은 일반 언어로 질문하고 챗봇은 귀사의 자체 문서에서 즉시 검색합니다. OpenAI나 Google의 대규모 언어 모델을 사용하더라도 데이터가 외부 당사자에게 유출되지 않아 완전히 안전합니다.
RAG는 AI 챗봇이 먼저 자체 지식 소스(문서, 위키, 매뉴얼, 정책)를 검색한 다음 답변을 생성한다는 의미입니다. 이로 인해:
자체 지식 시스템 구축은 선호도와 개인 정보 보호, 확장성 및 사용 편의성에 대한 요구 사항에 따라 다양한 제품으로 가능합니다.
중요:
OpenWebUI 및 LlamaIndex를 포함한 많은 도구는 온프레미스(사내 구축형) 및 클라우드 모델을 모두 연결할 수 있습니다. 원하지 않는 한 귀하의 문서와 검색 요청은 자체 인프라를 벗어나지 않습니다!
대부분의 최신 지식 시스템은 간단한 업로드 또는 동기화 기능을 제공합니다.
작동 방식은 다음과 같습니다:
고급:
SharePoint, Google Drive, Dropbox 또는 파일 서버와의 자동 연결은 LlamaIndex 또는 Haystack을 사용하여 쉽게 구현할 수 있습니다.
자체 모델을 선택하든 대규모 클라우드 모델을 선택하든:
민감한 정보의 경우 AI 모델을 온프레미스 또는 프라이빗 클라우드 내에서 사용하는 것이 좋습니다. 하지만 GPT-4나 Gemini를 사용하더라도 제공업체가 문서를 훈련 데이터로 사용하거나 영구적으로 저장하지 않도록 설정할 수 있습니다.
다음과 함께 OpenWebUI 직원들이 전문 챗봇에게 질문할 수 있는 안전하고 내부적인 지식 시스템을 쉽게 구축할 수 있습니다. 문서를 업로드하고, 카테고리별로 정리하고, 다양한 챗봇이 각자의 전문 분야에서 전문가 역할을 하도록 할 수 있습니다. 자세한 내용은 여기를 참조하세요!
이점: 분류를 통해 적절한 챗봇(전문가)이 관련 리소스에 집중할 수 있으며, 항상 적절한 답변을 얻을 수 있습니다.
OpenWebUI를 사용하면 각기 다른 전문 분야나 역할을 가진 여러 챗봇을 생성할 수 있습니다. 예시는 다음과 같습니다.
신속하게 개념 증명(PoC)을 실행하고 싶으신가요? 예를 들어 OpenWebUI 와 LlamaIndex를 사용하면 보통 하루 만에 데모를 온라인으로 확인할 수 있습니다!
전문적으로 설정하거나 기존 IT 시스템과 연결하거나, 진정한 보안이 필요하신가요?
NetCare 선택 지원부터 구현, 통합 및 교육에 이르기까지 모든 단계에서 도움을 드립니다.
문의하세요 연락처 무료 상담 또는 데모를 위해 연락 주십시오.
NetCare – AI, 지식 및 디지털 보안 분야의 귀하의 가이드
인공지능(AI)은 프로그래밍 방식을 근본적으로 변화시켰습니다. AI 에이전트는 코드를 생성, 최적화하고 디버깅까지 도울 수 있습니다. 하지만 프로그래머가 AI를 사용할 때 염두에 두어야 할 몇 가지 한계점들이 있습니다.
겉보기에는 AI가 손쉽게 코드를 작성하는 것처럼 보입니다. 간단한 함수나 스크립트는 종종 문제없이 생성됩니다. 하지만 프로젝트가 여러 파일과 폴더로 구성되기 시작하면 문제가 발생합니다. AI는 더 큰 코드베이스에서 일관성과 구조를 유지하는 데 어려움을 겪습니다. 이는 파일 간의 누락되거나 잘못된 연결, 함수 구현의 불일치와 같은 문제를 야기할 수 있습니다.
AI 에이전트는 코드의 올바른 순서를 처리하는 데 어려움을 겪습니다. 예를 들어, 파일 끝에 초기화를 배치하여 런타임 오류를 유발할 수 있습니다. 또한 AI는 프로젝트 내에서 동일한 클래스나 함수를 주저 없이 여러 번 정의하여 충돌과 혼란을 초래할 수 있습니다.
이에 대한 해결책은 메모리와 프로젝트 구조를 관리할 수 있는 AI 코드 플랫폼을 사용하는 것입니다. 이는 복잡한 프로젝트에서 일관성을 유지하는 데 도움이 됩니다. 안타깝게도 이러한 기능이 항상 일관되게 적용되는 것은 아닙니다. 그 결과 AI가 프로젝트의 응집력을 잃고 프로그래밍 중에 원치 않는 중복이나 잘못된 종속성을 도입할 수 있습니다.
대부분의 AI 코딩 플랫폼은 대규모 언어 모델(LLM)을 호출할 수 있는 소위 '도구'를 사용하여 작동합니다. 이러한 도구는 개방형 표준 프로토콜(MCP)을 기반으로 합니다. 따라서 Visual Code와 같은 IDE를 AI 코딩 에이전트에 연결하는 것도 가능합니다. 필요하다면 로컬에 LLM을 설정할 수도 있습니다. llama 또는 ollama를 사용하고 다음 중 하나를 선택하여 통합할 수 있습니다. MCP 서버 와 통합할 모델을 선택합니다. huggingface.
AI가 생성한 코드를 더 잘 관리하기 위해 개발자는 코드 정확성을 감독하는 IDE 확장을 사용할 수 있습니다. 린터, 타입 검사기, 고급 코드 분석 도구와 같은 도구는 오류를 조기에 감지하고 수정하는 데 도움이 됩니다. 이는 AI 생성 코드의 품질과 안정성을 보장하기 위한 필수적인 보완책입니다.
AI 에이전트가 계속해서 오류를 반복하는 주요 이유 중 하나는 AI가 API를 해석하는 방식에 있습니다. AI 모델은 효과적인 코드를 생성하기 위해 컨텍스트와 명확한 역할 설명이 필요합니다. 이는 프롬프트가 기능적 요구 사항뿐만 아니라 예상 결과와 제약 조건을 명시적으로 포함하여 완전해야 함을 의미합니다. 이를 용이하게 하기 위해 표준 형식(MDC)으로 프롬프트를 저장하고 AI에 표준으로 전달할 수 있습니다. 이는 일반적으로 적용하는 프로그래밍 규칙, 기능적 및 기술적 요구 사항, 프로젝트 구조에 특히 유용합니다.
다음과 같은 제품은 FAISS 및 LangChain AI가 컨텍스트를 더 잘 처리하도록 돕는 솔루션을 제공합니다. 예를 들어, FAISS는 관련 코드 조각을 효율적으로 검색하고 검색하는 데 도움이 되며, LangChain은 AI 생성 코드를 구조화하고 더 큰 프로젝트 내에서 컨텍스트를 유지하는 데 도움이 됩니다. 하지만 이 경우에도 RAC 데이터베이스를 사용하여 로컬에서 직접 설정할 수 있습니다.
AI는 프로그래머에게 강력한 도구이며 개발 프로세스를 가속화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 하지만 인간의 통제 없이 복잡한 코드베이스를 독립적으로 설계하고 구축할 수 있는 수준에는 아직 도달하지 못했습니다. 프로그래머는 AI를 작업을 자동화하고 아이디어를 생성할 수 있는 조수로 간주해야 하지만, 좋은 결과를 얻기 위해서는 여전히 지도와 수정이 필요합니다.
문의하세요 연락처 개발팀이 개발 환경을 최대한 활용하고 디버깅 및 코드 작성보다는 요구사항 엔지니어링과 설계에 더 집중할 수 있도록 개발 환경 설정에 도움을 줍니다.
인공지능(AI)은 2025년에도 계속 발전하며 우리의 일상생활과 비즈니스에 점점 더 큰 영향을 미치고 있습니다. 주요 AI 트렌드는 이 기술이 새로운 차원에 도달하는 방식을 보여줍니다. 여기서는 AI의 미래를 결정할 몇 가지 핵심 발전을 논의합니다.
2025년 인공지능 분야의 7가지 주요 트렌드는 다음과 같습니다.
에이전트형 AI 미리 정의된 경계 내에서 독립적으로 결정을 내릴 수 있는 시스템을 의미합니다. 2025년에는 자율 주행 차량, 공급망 관리, 심지어 의료 분야에서도 응용 프로그램이 등장하면서 AI 시스템이 점점 더 자율화될 것입니다. 이러한 AI 에이전트는 반응적일 뿐만 아니라 선제적으로 작동하여 인간 팀의 부담을 덜고 효율성을 높입니다.
음성 인식 및 증강 현실과 같은 실시간 환경에서 AI 애플리케이션이 증가함에 따라 추론 시간 컴퓨팅이 중요한 요소가 되고 있습니다. 2025년에는 AI 모델을 더 빠르고 에너지 효율적으로 만들기 위한 하드웨어 및 소프트웨어 최적화에 많은 관심이 쏠릴 것입니다. 여기에는 최소한의 지연으로 추론을 지원하는 TPU(텐서 처리 장치) 및 뉴로모픽 하드웨어와 같은 특수 칩이 포함됩니다.
GPT-4 및 GPT-5와 같은 모델의 등장 이후, 매우 큰 모델들은 계속해서 규모와 복잡성이 커지고 있습니다. 2025년에는 이러한 모델들이 단순히 커지는 것뿐만 아니라 법률 분석, 의료 진단, 과학 연구와 같은 특정 작업에 최적화될 것입니다. 이러한 초복잡 모델은 전례 없는 정확도와 맥락 이해도를 제공하지만, 인프라 및 윤리 측면에서도 과제를 안고 있습니다.
반면, 스펙트럼의 다른 쪽에서는 다음과 같은 트렌드가 나타나고 있습니다. 초소형 모델 엣지 컴퓨팅을 위해 특별히 설계되었습니다. 이 모델들은 스마트 온도 조절기 및 웨어러블 건강 기기와 같은 IoT 장치에서 사용됩니다. 모델 가지치기(pruning) 및 양자화(quantization)와 같은 기술 덕분에 이러한 소규모 AI 시스템은 효율적이고 안전하며 광범위한 응용 분야에서 접근 가능합니다.
2025년의 AI 응용 분야는 이미지 및 음성 인식과 같은 전통적인 영역을 넘어 확장됩니다. 패션, 건축 설계, 심지어 음악 작곡과 같은 창의적인 프로세스를 지원하는 AI를 생각해 볼 수 있습니다. 또한, AI가 신소재 및 의약품 발견을 돕는 양자 화학과 같은 분야에서도 획기적인 발전이 이루어지고 있습니다. 소프트웨어 개발 및 사이버 보안 분야에서 전체 IT 시스템 관리에 있어서도 마찬가지입니다.
클라우드 기술과 고급 데이터 관리 시스템의 통합을 통해 AI 시스템은 거의 무한한 메모리에 접근할 수 있게 되었습니다. 이는 개인화된 가상 비서 및 복잡한 고객 서비스 시스템과 같은 애플리케이션에 필수적인 장기적인 맥락 유지를 가능하게 합니다. 이러한 역량은 AI가 장기간에 걸쳐 일관되고 맥락을 인지하는 경험을 제공할 수 있도록 합니다. 사실상 AI는 사용자와 나눈 모든 대화를 기억합니다. 물론 사용자가 그것을 원하는지에 대한 의문이 있으므로, 일부 또는 전체를 재설정할 수 있는 옵션도 제공되어야 합니다.
AI가 점점 더 자율화되고 있지만 인간의 요소는 여전히 중요합니다. 휴먼 인 더 루프 증강(Human-in-the-loop augmentation)은 AI 시스템이 의사 결정의 중요한 단계에서 인간의 감독을 통해 더 정확하고 신뢰할 수 있도록 보장합니다. 이는 항공, 의료, 금융과 같이 인간의 경험과 판단이 여전히 중요한 부문에서 특히 중요합니다. 이상하게도 50명의 의사가 진단한 결과와 AI의 진단 결과를 비교했을 때 AI가 더 잘 수행하고 심지어 AI의 도움을 받은 경우 더 나은 결과를 보인다는 실험 결과가 있습니다. 따라서 우리는 올바른 질문을 하는 방법을 배우는 데 집중해야 합니다.
OpenAI가 O1을 출시하면서 추론 능력을 갖춘 LLM을 향한 첫걸음을 내디뎠습니다. 이 단계는 곧 O3에 의해 추월당했습니다. 하지만 예상치 못한 곳에서도 경쟁이 나타나고 있습니다. Deepseek R1미국 경쟁사들보다 에너지 사용량과 하드웨어 사용량 모두에서 훨씬 저렴한 오픈소스 추론 및 강화 학습 모델입니다. 이는 AI 관련 모든 기업의 주가에 즉각적인 영향을 미쳤기 때문에 2025년의 방향이 설정되었습니다.
NetCare가 이 주제에 대해 도움을 드릴 수 있는 방법
NetCare는 비즈니스 프로세스를 혁신하는 디지털 혁신 구현에 있어 입증된 실적을 보유하고 있습니다. 관리형 IT 서비스, IT 보안, 클라우드 인프라 및 디지털 전환을 포함한 광범위한 IT 서비스 및 솔루션 경험을 바탕으로 기업의 AI 이니셔티브를 지원할 준비가 되어 있습니다.
저희의 접근 방식은 다음과 같습니다:
설정해야 할 목표
AI를 구현할 때 전반적인 비즈니스 전략과 일치하는 명확하고 달성 가능한 목표를 설정하는 것이 중요합니다. 목표를 정의하는 데 도움이 되는 몇 가지 단계는 다음과 같습니다.
이러한 단계를 따르고 NetCare와 같은 숙련된 파트너와 협력함으로써 AI의 이점을 극대화하고 조직을 미래의 성공을 위해 포지셔닝할 수 있습니다.
2025년 AI 트렌드는 이 기술이 우리 일상생활에 점점 더 얽히고 몇 년 전만 해도 상상할 수 없었던 방식으로 복잡한 문제를 해결하는 방법을 보여줍니다. 고급 에이전트형 AI부터 거의 무한한 메모리 용량에 이르기까지, 이러한 발전은 AI가 우리를 지원하고 풍요롭게 하며 새로운 경계를 넓힐 수 있도록 하는 미래를 약속합니다. 또한, 다음의 새로운 LLM에 대한 흥미로운 소식도 꼭 확인해 보세요. OpenAI O3
인공지능(AI)은 우리가 일하고 혁신하는 방식에 계속해서 엄청난 영향을 미치고 있습니다. OpenAI는 O3를 통해 기업이 더 스마트하고, 빠르고, 효율적으로 운영할 수 있도록 지원하는 획기적인 신기술을 선보입니다. 이러한 발전이 귀사에 어떤 의미가 있으며, 이 기술을 어떻게 활용할 수 있을까요? 계속 읽어보세요.
OpenAI O3는 OpenAI의 고급 AI 플랫폼의 3세대 버전입니다. 최첨단 언어 모델, 강력한 자동화 및 고급 통합 기능을 결합합니다. 이전 버전들도 인상적이었지만, O3는 다음 사항에 중점을 두어 성능을 한 단계 끌어올립니다:
OpenAI O3는 광범위한 비즈니스 프로세스에 가치를 더하도록 설계되었습니다. 활용할 수 있는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.
O3를 사용하면 지능형 챗봇과 가상 비서를 배포하여 고객을 지원할 수 있습니다. 이러한 시스템은 이전보다 훨씬 더 자연어를 잘 이해하므로 고객에게 더 빠르고 효과적으로 도움을 줄 수 있습니다.
기업은 O3를 사용하여 대량의 데이터를 분석하고, 보고서를 생성하며, 통찰력을 공유할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 기반 의사 결정을 더 쉽게 내릴 수 있습니다.
O3는 마케터가 블로그 게시물부터 광고에 이르기까지 설득력 있는 콘텐츠를 생성하도록 돕습니다. 이 모델은 사용자 선호도에 따라 개인화된 추천까지 제공할 수 있습니다.
대규모 언어 모델은 소프트웨어 개발에 매우 능숙합니다.
가장 주목할 만한 특징 중 하나는 OpenAI O3는 사용자 친화성에 중점을 둔다는 점입니다. 광범위한 기술 전문 지식이 없는 기업조차도 AI의 힘을 활용할 수 있습니다. 포괄적인 문서, API 지원 및 교육 모듈 덕분에 구현이 간단합니다.
또한 윤리적 지침에 많은 관심이 기울여졌습니다. OpenAI는 콘텐츠 필터링 및 모델 출력에 대한 엄격한 제어와 같이 오용을 방지하는 새로운 기능을 추가했습니다.
NetCare는 기술이 귀사의 성공에 얼마나 중요한지 이해하고 있습니다. 따라서 당사는 다음 사항에 대한 지원을 제공합니다.
저희의 전문 지식을 통해 귀사가 OpenAI O3가 제공하는 기회로부터 즉시 혜택을 받을 수 있도록 보장합니다.
OpenAI O3는 AI 기술의 새로운 이정표를 나타냅니다. 고객 경험 개선, 프로세스 간소화 또는 새로운 통찰력 생성 등 그 가능성은 무궁무진합니다. OpenAI O3가 귀사의 비즈니스를 어떻게 강화할 수 있는지 더 알고 싶으신가요? 문의하십시오. 연락처 NetCare에 문의하여 최신 AI의 힘을 발견하십시오.
조직의 미래는 디지털 트윈에 달려 있습니다. 인공 지능으로 혁신하고 헬스케어 및 금융과 같은 분야를 강화하십시오. 인공 지능(AI)은 ChatGPT 그 이상입니다. 2023년에 OpenAI의 챗봇 혁신 덕분에 AI가 대중의 인식 속에 자리 잡았지만, AI는 수십 년 동안 조용히 진화하며 빛을 발할 적절한 순간을 기다려 왔습니다. 오늘날 AI는 시뮬레이션, 생성, 분석 및 심지어 민주화까지 가능하게 하여 거의 모든 산업에서 가능한 것의 경계를 넓히는 완전히 다른 기술입니다.
그렇다면 AI는 정확히 무엇을 할 수 있으며 기업은 이를 전략에 어떻게 통합해야 할까요? IT 전략적 관점에서 AI의 잠재력, 사용 사례 및 과제를 자세히 살펴보겠습니다.
AI는 현실 시뮬레이션(딥러닝 및 강화 학습을 통해), 새로운 콘텐츠 생성(GPT 및 GAN과 같은 모델 사용), 방대한 데이터 세트 분석을 통한 결과 예측 등 놀라운 성능을 발휘할 수 있습니다. 헬스케어, 금융, 보안과 같은 분야는 이미 그 영향을 체감하고 있습니다.
이러한 예시는 빙산의 일각에 불과합니다. 부동산 및 보험부터 고객 서비스 및 사법 시스템에 이르기까지 AI는 우리 삶의 거의 모든 측면을 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
AI의 가장 흥미로운 응용 분야 중 하나는 디지털 트윈의 생성입니다. 운영 데이터를 사용하여 현실을 시뮬레이션함으로써 기업은 AI를 대규모로 배포하기 전에 안전하게 탐색할 수 있습니다. 디지털 트윈은 파일럿, 판사 또는 디지털 신용 평가자를 나타낼 수 있으므로 기업은 위험을 완화하고 운영에 AI를 점진적으로 통합할 수 있습니다.
기업이 AI를 수용하고자 할 때, '구매할 것인가, 오픈 소스를 사용할 것인가, 아니면 자체 구축할 것인가?' 및 '현재 직원을 AI 도구로 어떻게 강화할 것인가?'와 같은 질문을 고려해야 합니다. AI를 인간의 능력을 대체하는 것이 아니라 향상시키는 방법으로 보는 것이 중요합니다. 최종 목표는 인간적인 측면을 희생하지 않으면서 의사 결정을 지원하는 증강된 조언자(augmented advisors)를 만드는 것입니다.
큰 힘에는 큰 책임이 따릅니다. 2024년에 발효된 EU AI 법은 혁신과 기본 권리 및 안전 간의 균형을 맞추는 것을 목표로 합니다. 기업은 AI 모델의 편향성, 데이터 개인 정보 보호 및 이러한 기술 배포의 윤리적 영향에 대해 선제적으로 생각해야 합니다.
편향성 문제를 해결하기 위해 GAN이 생성하는 합성 데이터 사용을 고려하고 SHAP 또는 LIME과 같은 도구를 활용하여 더 설명 가능한 AI 시스템을 구축하십시오. 우리는 인간의 목표와 가치를 지원하는 AI, 즉 생명을 위협하기보다 개선할 수 있는 기술이 필요합니다.
AI는 이미 우리가 살고 일하는 방식을 결정하고 있습니다. Gartner에 따르면 10대 주요 2024년 기술 트렌드 중 6개가 AI와 관련이 있습니다. Forrester 는 2030년까지 AI 시장 가치가 2,270억 달러에 이를 것으로 예측합니다. 기업은 이제 실험실 단계의 AI를 실제 사용 사례에 적용하는 방법을 파악해야 합니다.
미래는 사람을 대체하는 것이 아니라, 다음과 같은 세상을 만드는 데 달려 있습니다. 개인 AI와 기업 AI의 협업인간의 역량을 증대시키고 산업을 혁신하는 것입니다. 비전은 분명합니다. AI를 책임감 있게 수용하고, 더 효율적이고 풍요로운 미래를 위해 그 힘을 활용하는 것입니다.
NetCare가 이 주제에 대해 도움을 드릴 수 있는 방법
NetCare는 Oracle이나 Microsoft와 같은 대기업들이 이 아이디어를 떠올리기 훨씬 전에 이러한 전략을 구상하고 개발했습니다. 이는 속도, 접근 방식 및 미래 비전 측면에서 전략적 이점을 제공합니다.
설정해야 할 목표
디지털 트윈을 구현할 때 명확하고 측정 가능한 목표를 설정하는 것이 중요합니다. 다음 단계를 고려해 보세요.
NetCare를 선택하는 이유
NetCare는 AI와 고객 중심 접근 방식 및 심층적인 IT 전문 지식을 결합하여 차별화됩니다. 귀하 조직의 고유한 요구 사항에 맞는 맞춤형 솔루션을 제공하는 데 중점을 둡니다. NetCare와 협력함으로써 귀하의 AI 이니셔티브가 전략적으로 계획되고 효과적으로 실행되어 지속 가능한 개선과 경쟁 우위로 이어질 것이라고 신뢰할 수 있습니다.
더 빠르고, 더 스마트하며, 더 지속 가능하게 소프트웨어 개발 세계에서 오래된 코드는 혁신과 성장의 걸림돌이 될 수 있습니다. 레거시 코드는 종종 수십 년간의 패치, 임시방편 및 업데이트로 구성되어 있으며, 한때는 기능적이었지만 이제는 유지 관리가 어렵습니다.
다행히도 개발팀이 이러한 코드를 현대화하는 데 도움을 줄 수 있는 새로운 주체가 등장했습니다. 바로 인공지능(AI)입니다. AI 덕분에 기업은 레거시 코드를 더 빠르고 효율적이며 정확하게 정리하고, 문서화하며, 심지어 더 현대적인 프로그래밍 언어로 변환할 수 있습니다.
오래된 언어나 구조로 작성된 레거시 코드는 다음과 같은 여러 가지 문제를 야기합니다:
AI를 활용한 레거시 코드 현대화는 기업이 새로운 기술의 이점을 누릴 뿐만 아니라 위험을 최소화하고 비용을 절감할 수 있는 기회를 제공합니다. AI를 사용하면 기존 기능 손실 없이 레거시 코드베이스를 점진적으로 현대적이고 미래 지향적인 인프라로 변환하는 것이 가능합니다.
기술이 빠르게 발전하는 세상에서 기업은 AI를 통해 레거시 코드를 갱신하고 해당 분야의 혁신적인 주체로 자리매김함으로써 귀중한 우위를 확보할 수 있습니다. 이제 레거시 코드 현대화는 실현 가능할 뿐만 아니라 비용 및 시간 효율적입니다.
레거시 코드 현대화를 위해 AI를 코칭하고 도입하는 데 도움이 필요하신가요? 문의 양식을 작성해 주시면 자세한 설명을 드리겠습니다. 일반적으로 AI를 사용한 현대화 프로세스는 AI 없이 진행하는 것보다 5배 더 빠릅니다. 이는 노코드 플랫폼보다도 훨씬 뛰어난 결과입니다.
