EBOOK
2025 SnowflakeAI + 데이터 예측
AI로 가속화되는 미래의 도래: AI의 구현 및 운영, 리더십의 스킬 세트 재정립, 차세대 킬러 앱 활용
12여 명의 전문가 및 경영진의 인사이트
LLM을 실제 가치로 전환하는 방법
AI 기반 인력에 대한 적응
기업에서의 AI 보안 확보
7가지 주요 산업에 대한 집중 전망
옵저버빌리티(Observability), AI 배포의 성패를 좌우하는 기술 될 것
Snowflake 내부의 전문가들은 생성형 AI를 한 번에 한 단계씩 진행하라고 말합니다. 첫 번째 단계는 인프라가 엔터프라이즈급 AI가 필요한 보안 및 거버넌스에 기반을 두고 있는지 확인하는 것입니다. 다음으로 중요한 단계는 옵저버빌리티입니다.
“옵저버빌리티가 없다면 두 눈을 감고 있는 것이나 마찬가지입니다.”
Mona Attariyan
자율 에이전트, AI의 성공 척도가 될 것
AI를 가장 잘 활용하는 방법은 무엇일까요? 전문가에 따르면, 앞으로 AI는 간단한 지시를 받고, 다양한 모델에 하위 태스크를 맡기고, 전체 프로젝트를 독립적으로 완료할 수 있는 자율 에이전트의 형태를 취하게 될 것입니다. 오늘날 코파일럿은 단순화 및 자동화가 필요한 반복적인 작업은 처리할 수 있지만 이러한 AI는 추론, 계획, 높은 수준의 정교함이 필요한 작업에는 적합하지 않습니다. 아직은 시기상조입니다.
“이것이 차세대 성능의 척도가 될 것입니다. 중요한 것은 모델이 SAT에서 얼마나 좋은 결과를 내는가가 아니라 다단계 계획 수립과 문제 해결을 얼마나 잘 해내는가입니다."
Vivek Raghunathan
보다 집중된 AI 전략으로 반발을 극복할 것
기업은 모델에 대한 더 많은 가드레일을 구축하고, 모델이 특정 조직의 데이터 출처를 인용할 수 있도록 하는 검색 증강 생성(RAG)을 통해 할루시네이션을 획기적으로 줄일 수 있습니다.
“편향성 등과 같은 문제를 방지하도록 모델을 조정할 수 있습니다.”
Baris Gultekin
악의적 행위자, AI 모델 자체를 통해 공격할 것
악의적 행위자는 ML 인프라 계층 자체로 이동하여 모델이 잘못된 답변을 제공하도록 강요하거나, 더 나쁜 경우 모델이 훈련된 데이터 등 개인 정보를 누설하도록 강요할 것입니다. 따라서 조직은 AI를 운영하기 위해 엄격한 보안 접근 방식을 수립해야 할 것입니다.
“모델이 어떻게 훈련되었고 어떤 데이터가 사용되었는지에 대한 전체 수준의 통제가 필요합니다. 또한 이를 중심으로 더 높은 수준의 형식화를 향한 더 큰 움직임이 있을 것입니다.”
Brad Jones
AI를 따라잡기 위해리더에게 호기심은 필수
AI로 인해 직원들이 더 스마트하고 빠르게 일할 수 있게 되면서, 리더들은 이러한 변화를 따라잡는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. AI로 가속화되는 세상에서 리더로서 발전하려면 끝없는 호기심이 필수적입니다.
“부하 직원에게 좋은 것이 상사에게도 좋은 것이니까요.”
Sridhar Ramaswamy
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