기술 및 데이터 전략
신뢰할 수 있는 AI 결과는 올바른 플랫폼 및 데이터로 시작됩니다. 이 단원에서는 개념 증명에서 프로덕션으로 이동할 수 있도록 기술을 전략에 맞추고, 데이터 자산을 준비하고, 빌드와 구매를 선택하는 방법을 설명합니다.
비즈니스 목표에 기술 전략 조정
기술 선택은 전략적 우선순위를 직접 지원해야 합니다. 즉, 확장성, 보안 및 성능을 지원하는 대상 아키텍처를 정의합니다. 위험 및 비용 프로필과 일치하는 배포 모델 선택 및 팀이 신속하게 온보딩하고 반복할 수 있도록 랜딩 존 및 거버넌스 패턴을 표준화합니다.
- 확장성, 보안 및 성능을 지원하는 대상 아키텍처를 정의합니다.
- 위험 및 비용 프로필에 맞는 배포 모델 (클라우드, 온-프레미스, 공동 배치 또는 하이브리드)을 선택합니다.
- 랜딩 존 및 거버넌스 패턴을 표준화하여 온보딩을 가속화합니다.
데이터 인프라 준비
신뢰할 수 있는 AI는 신뢰할 수 있는 데이터로 시작합니다. 데이터 자산을 전략적 자산으로 처리합니다. 사일로를 세분화하여 통합 보기를 만들고, 정리 및 보강을 통해 품질을 개선하고, 파이프라인, 카탈로그, 계보 및 액세스 제어를 사용하여 데이터를 운영하여 팀이 사용 사례 전반에 걸쳐 데이터를 신뢰하고 재사용할 수 있도록 합니다.
- 사일로 허물기: 도메인 간 통합된 보기를 생성합니다.
- 데이터 품질 향상: 정리, 중복 제거 및 보강.
- 의미 체계 모델 및 사전 만들기: 팀 전체에서 데이터를 이해할 수 있도록 합니다.
- 파이프라인, 카탈로그, 계보 및 액세스 제어와 같은 데이터를 운영합니다.
팁 (조언)
고객, 제품 및 공급망과 같은 여러 사용 사례의 잠금을 해제하는 상위 3개 데이터 도메인부터 시작합니다.
빌드 또는 구매
미리 빌드된 AI 기능을 구매할지 또는 사용자 지정 솔루션을 빌드할지를 결정하는 것은 목표, 타임라인 및 위험 프로필에 따라 달라집니다. 다음 표에서는 구매 시기 및 빌드 시기에 대한 몇 가지 고려 사항을 제공합니다.
| 구매하기 | Build |
|---|---|
| 가치를 빠르게 창출하려면 검색, 분류, RAG(검색 증강 생성)와 같은 표준 기능이 필요합니다. | 고유 IP 또는 고도로 특수화된 도메인 |
| 제한된 사내 ML 전문 지식 | 장기적인 차별화를 위해서는 사용자 지정 모델이 필요합니다. |
| 사용자 지정 비용이 이점보다 큽니다. | 데이터는 독점적이고 중요합니다. 규정 준수 요구 사항은 복잡합니다. |
규정 준수 및 보안 계획
처음부터 AI에 규정 준수 및 보안을 구축합니다. 관련 규정에 부합하고, 데이터를 보호하고, 강력한 클라우드 및 온-프레미스 제어를 사용하면 위험을 줄이고, 자신감 있고 확장 가능한 채택을 가능하게 합니다.
- 규정 준수 및 보안을 계획하고 요구 사항에 맞는 배포 모델을 선택합니다.
- 데이터의 개인정보 보호, 보관 위치, 및 암호화를 보장합니다.
- ID, 액세스 및 모니터링에 클라우드 보안 서비스를 사용합니다. 필요에 따라 데이터 주권을 위해 온-프레미스를 유지합니다.
데이터 준비 상태를 지속적으로 유지
신뢰할 수 있는 AI는 지속적인 데이터 위생에 따라 달라집니다. 데이터 준비를 레이블, 모니터 및 업데이트와 같은 연속 주기로 처리하여 조건이 변경될 때 모델을 안정적으로 유지합니다.
- 데이터 세트에 레이블을 지정하고 주석을 추가합니다. 프로덕션에서 학습으로 피드백 루프를 만듭니다.
- 데이터 드리프트를 모니터링하고 업데이트된 데이터로 모델을 다시 학습하여 안정성을 유지합니다.
강력한 기술 및 데이터 전략은 신뢰할 수 있는 AI 출력을 제공하고, 장기적인 혁신을 지원하며, 책임감 있게 확장할 수 있는 위치를 제공합니다. 데이터와 플랫폼이 준비되면, 다음 단계는 파일럿을 실행하고 빠르게 배우며 체계적으로 확장하는 것입니다.