NEWS LETTER
안녕하세요, 메클레터 독자님들🙇
그동안 보내주신 성원에 힘입어 메클레터가 새단장을 하게 되었습니다.
앞으로 전문가의 인사이트를 꽉꽉 눌러담은 IT 트렌드를 알기 쉽고 읽기 쉽게 전달해 드리겠습니다.
오늘 우리의 테크력을 높여 줄 키워드는 바로 #AI입니다.
메클레터와 함께 스크롤을 내릴수록 채워지는 테크력을 느껴보세요!
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AWS 히어로가 알려주는 2024년 AI 기술 트렌드와 성공적인 도입 전략
AI에 대한 이야기가 연일 끊이지 않고 있습니다. AI가 영화라면 이미 박스오피스를 점령하고도 남았을 겁니다. 초거대 AI, 생성형 AI, AI 반도체… 매년 등장하는 새로운 기술들은 마치 흥미진진한 스핀오프 영화를 연상시킵니다.
AI 시장의 성장세도 예사롭지 않습니다. 향후 5년 간 매년 36.8%씩 성장하여 2030년에는 1,000조 시장에 진입할 예정이라고 합니다.이렇듯 AI가 산업 전반에 걸쳐 혁신을 이끌고 있지만, 모든 기업이 이러한 흐름에 성공적으로 적응한 것은 아닙니다. 어떤 산업, 어떤 기업이든 AI 도입은 쉽지 않은 과제입니다.
바야흐로 AI의 시대, 우리 기업은 어떤 전략을 세워야 하고 다른 기업들은 어떻게 하고 있는지 궁금하신 분들을 위해 AWS 히어로에게 그 최신 경향과 성공 전략을 물었습니다.
당신은 40%입니까?🤖
ITWorld/CIO 의 조사에 따르면 2023년 국내 기업의 AI 도입률은 40%라고 합니다. 이미 업무에 AI를 적극적으로 활용 중인 기업이 23.8%, 도입을 위한 파일럿 프로젝트를 진행 중인 기업이 17.3%입니다. 작년 IBM이 발표한 ‘2022년 AI 도입 지수’ 22%와 비교해 보면 1년 만에 두 배가량 증가한 셈입니다.
최근 글로벌 빅테크 기업들이 AI 투자를 늘리기 위해 대량 해고를 단행한 사실을 들으셨을 텐데요, 올 1월에 삭감된 일자리만 무려 3만 4천여 개에 달한다고 합니다. 그만큼 AI 도입으로 운영 효율성을 끌어올리겠다는 기업들의 의지가 강력한 것으로 해석할 수 있겠습니다. 이는 국내 시장에도 시사하는 바가 큽니다. 엔터프라이즈와 스타트업을 막론하고 점점 더 많은 기업들이 AI 도입을 준비하게 될 것임을 의미하기 때문입니다.
성공 확률은 반반?😯
실제로 메가존클라우드에서도 작년 6월을 기점으로 AI관련 상담 요청이 큰 폭으로 증가하였습니다. 특히 생성형 AI – LLM 분야의 증가폭이 인상적인데요, 문서 자료가 많은 금융·보험사와 제조·이커머스 등의 산업군에서 니즈가 높았습니다. 좀 더 상세히 들여다보면, Amazon Forecast를 통한 제품의 판매량/안전 재고 예측, Amazon Personalize를 통한 개인화 추천 시스템, Amazon Comprehend와 Amazon Quicksight를 이용한 소비자 분석 및 시각화 등을 많이 도입하는 추세입니다.
현재 대부분의 생성형 AI 프로젝트는 PoC(Proof of Concept)와 데모 단계이며 실질적인 프로덕션 환경의 구축은 올해 중순에서 하반기로 예상됩니다. 그러나 PoC를 진행한 기업들이 모두 AI/ML 프로젝트에 성공하는 것은 아닙니다.
AI 도입, 발목 잡는 정체는?💦
RAG, 생성형 AI의 한계를 극복하다!
2024년 가장 주목해야 할 AI 트렌드는 여전히 ‘생성형 AI’입니다.특히 작년 11월 ChatGPT 가 출시된 이후 LLM(대규모언어모델) 분야의 눈부신 약진이 있었습니다. LLM은 방대한 양의 데이터를 학습하여 인간 수준의 언어 이해 및 텍스트 생성 능력을 갖추었습니다.
그러나 아직 우려의 목소리가 높습니다. 그 이유는 LLM이 사실이 아니거나 근거가 없는 내용을 생성하기도 하기 때문입니다. 이는 환각 효과(Hallucination)라고 불리는 문제로, 생성형 AI를 상용화하는데 큰 걸림돌로 작용합니다. 비즈니스에서 정보의 정확성은 이루 말할 수 없이 중요하기 때문입니다.
LLM을 구원하러 온 RAG😇
이러한 한계를 극복하기 위한 중요한 기술이 있습니다. 바로 RAG (Retrieval Augmented Generation), 검색 증강 생성입니다. 검색 엔진을 활용하여 LLM이 생성하는 텍스트의 사실 여부를 검증하고, 검증된 정보를 바탕으로 텍스트를 생성하기 때문에 정확도가 매우 높아지게 됩니다.
지금 당신이 알아야 할 RAG 기술💻
RAG에 대한 이해를 돕기 위해 많이 사용되는 기술인 Embedding Model과 Vector Database에 대해 설명해 드리려고 합니다. Embedding Model은 단어, 문장, 이미지, 그래프 등의 데이터를 벡터로 변환하는 기술입니다.
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