스타트업이 지금 당장 AI를 사용할 수 있는 4가지 방법

큰 예산, 데이터 과학자 또는 몇 개월의 노력이 필요하지 않습니다. 오늘날 스타트업이 AI 기반이 될 수 있는 4가지 방법

인공 지능(AI)은 컴퓨터 과학자인 Andrew Ng가 ” 새로운 전기 “라고 부르는 것 입니다. 그러나 AI가 그 능력과 매력에도 불구하고 모든 상황에 적합한 것은 아닙니다. 내에서 이전 기사 , 나는 AI에 투자를 방지하기 위해 5 가지 시나리오를 제시했다. 스타트업에 AI가 필요한지 알아보려면 먼저 비즈니스 문제의 우선 순위를 지정하십시오. 이러한 문제를 해결하기 위한 최선의 접근 방식을 구성하고 기술이 어떻게 도움이 될 수 있는지 평가하십시오. 대부분의 경우 기본 분석, 통계 또는 간단한 기계 학습이 작업을 효과적으로 수행할 수 있습니다.

몇 가지 상황  AI의 마력을 보증 할. 이러한 시나리오에서 추가 인텔리전스와 자동화는 스타트업에 혁신적일 수 있습니다. 이 글은 그런 경우를 위한 것입니다.

필요성을 느꼈을 때 다음으로 자주 묻는 질문은 “AI를 사용하기 위해 정말 많은 예산이 필요한가?”입니다. 아니요, 귀하의 비즈니스는 AI 기반이 되기 위해 수개월의 노력, 엘리트 데이터 과학자 또는 고액의 예산이 필요하지 않습니다.

스타트업 또는 SME(중소기업)가 오늘 AI 사용을 시작할 수 있는 4가지 방법이 있습니다. 이러한 제안은 가장 쉬운 것부터 가장 어려운 것 순으로 나열되어 있으므로 맨 위에서 시작하여 귀하의 요구에 가장 적합한 옵션을 찾으십시오.

1. 이미 사용하고 있는 도구에서 AI 기능 활성화

AI는 우리 주변에 있습니다. 스마트폰에는 AI를 사용하는 앱이 적어도 10개 이상 있을 것입니다. 이 기술을 사용하면 카메라가 더 나은 사진을 찍고 사진을 정리하고 선별된 소셜 피드를 강화할 수 있습니다.

대부분의 엔터프라이즈 도구는 제품에 AI 기반 기능을 추가하고 있습니다. Microsoft는 여러 AI 기능을 Excel에 도입했습니다. 스크린샷 에서 데이터를 삽입 하거나 Excel의 아이디어 패널에서 제안한 통찰력을 활용할 때 AI를 사용하고 있는 것입니다. Salesforce는 자사의 AI 엔진인 Einstein을 인기 있는 CRM(고객 관계 관리) 플랫폼 전반에 걸쳐 지능형 비서로 통합 했습니다. 일부 회사는 핵심 제품 오퍼링에 AI 기능을 번들로 제공하지만 다른 회사는 업그레이드가 필요할 수 있습니다.

구입한 소프트웨어에 AI 기능이 있는지 공급업체에 문의하십시오. 기존 도구 세트가 이미 AI 기반이거나 빠른 업그레이드를 통해 활성화되었을 수 있습니다.

2. AI 기반 SaaS 도구 구입

오늘날, 저렴한 월간 구독으로 수많은 SaaS(Software as a Service) 도구를 사용할 수 있습니다. 마케팅 카피를 세련되게 만들고 싶습니까? Grammarly의 멋진 복사 편집 기능은 좋은 근거를 찾는 데 도움이 될 수 있습니다. 고객 평가 비디오를 전사하거나 전문가 수준의 미디어 편집을 하고 싶으십니까? Descript의 AI 기능은 이를 쉽게 만들어줍니다.

충족되지 않은 비즈니스 요구 사항이 있는 경우 지능형 기능으로 구동되는 기능적인 SaaS 도구를 찾으십시오. 대부분은 준비된 통합과 함께 제공되며 기존 IT 에코시스템에 쉽게 연결할 수 있습니다. 그들이 완벽하게 적합하지 않더라도 중요한 것은 그들이 대부분의 문제를 해결할 수 있는지 여부입니다. 그렇다면 유사한 AI 기능을 위해 값비싼 엔터프라이즈 라이선스에 대한 투자를 피할 수 있습니다.

주요 요구 사항에 대해 사용 가능한 도구를 평가하십시오. 매치의 범위와 통합의 용이성을 알아보십시오. 결과가 허용 가능한 임계값을 초과하면 계속 진행할 수 있습니다.

이 옵션을 위한 5가지 인기 도구: Zoho Zia , Trello , Grammarly , Descript , WaveApps

3. 이미 만들어진 AI 모델을 도구에 포함

인텔리전스가 내장된 도구를 찾을 수 없는 경우 다음으로 가장 좋은 방법은 도구에 연결할 수 있는 클라우드에서 AI 모델을 찾는 것입니다. 예를 들어, 제품의 제조 결함을 발견하려는 경우 AI를 사용하여 육안 검사를 자동화할 수 있습니다. Amazon Lookout for Vision 은 워크플로에 직접 연결되는 클라우드의 기계 학습(ML) 서비스입니다.

이전 단계와 달리 이 단계에서는 DevOps(소프트웨어 개발 및 IT 운영) 기능이 필요합니다. 데이터 과학자는 필요하지 않지만 팀에는 소프트웨어 애플리케이션을 온라인 AI 모델에 연결하는 프로그래밍 전문 지식이 있어야 합니다. 사용량에 따라 달라지는 구독 비용에 주의하세요.

이 옵션을 탐색하려면 도메인 문제를 해결하기 위해 사전 구축된 AI 모델이 있는 온라인 ML 플랫폼을 식별하십시오. 이 공간에는 Clarifai, Dialogflow 및 SightHound와 같은 유망한 신생 기업과 Microsoft, Google 및 Amazon과 같은 대규모 플레이어의 제품이 있습니다.

이 옵션을 위한 5가지 인기 플랫폼: ML on AWS , Azure ML , Google Cloud ML , Clarifai , Sighthound

4. 공개적으로 사용 가능한 AI 모델 재훈련

위의 옵션을 모두 사용했다면 데이터 과학자를 사용하여 사내에서 AI 모델을 훈련할 때입니다. 처음부터 시작하는 대신 공개적으로 사용 가능한 AI 알고리즘과 쉽게 선별된 데이터 세트를 재사용하여 노력을 절약할 수 있습니다. 문제를 해결하도록 조정할 수 있습니다.

스타트업이 고객 설문조사의 텍스트 피드백을 분석하여 고객 만족도를 이해해야 한다고 가정해 보겠습니다. 자연어 처리(NLP) 기능이 있는 알고리즘이 필요합니다. 새로운 AI 모델을 힘들게 훈련하는 대신 Kaggle , DrivenData 또는 AICrowd 와 같은 공개 대회에서 수상 경력에 빛나는 모델의 작업을 기반으로 팀을 구축할 수 있습니다 .

인터넷에서 가장 좋은 것은 무료인 경우가 많지만 찾는 데는 시간이 걸립니다. 사전 훈련된 가중치로 모델을 게시하는 HuggingFace 와 같은 개방형 리포지토리 또는 ML 모델을 공개하는 PapersWithCode 와 같은 커뮤니티를 찾으십시오 . 이러한 웹 사이트의 대부분은 모델 구축 프로세스를 빠르게 시작할 수 있는 풍부하고 선별된 데이터를 공유합니다. 팀이 공개 모델을 조정하는 데 필요한 노력을 평가하고 프로덕션 환경에서 유지 관리하는 데 드는 비용을 결정하도록 합니다.

이 옵션에 대한 5가지 인기 있는 소스: HuggingFace , AllenAI , RasaHQ , Kaggle , DrivenData

AI 주도는 목적지가 아니라 여정입니다

AI를 시작하고 리소스를 최대한 활용할 수 있는 4가지 방법을 살펴보았습니다. AI 여정을 시작하는 것은 쉽지만 일관된 비즈니스 가치를 얻으려면 지속적인 관심과 투자가 필요합니다.

사용자를 교육하고 조직 워크플로를 재정비하고 AI와 관련된 문화적 변화를 관리해야 합니다. AI 투자의 총 소유 비용(TCO)을 주기적으로 재검토하는 것이 중요합니다. 현재 효과가 있는 옵션이 1년 후에 비쌀 수 있습니다.

예를 들어 AI 기반 SaaS 도구(옵션 #2) 구독은 초기 고객 기반을 제공하는 소규모 팀에 적합할 수 있습니다. 팀이 확장되고 사용량이 증가함에 따라 구독 비용이 엄청날 수 있습니다. 이 단계에서 소규모 데이터 과학자 팀을 고용하고 공개적으로 사용 가능한 AI 모델을 재교육하는 것이 더 경제적임을 알 수 있습니다(옵션 #4).

AI 의사 결정을 간소화하기 위해 다음은 귀하가 선택할 수 있는 옵션에 대한 요약입니다.

Leave a Comment