ADOBE AI FOR BUSINESS

에이전틱 AI는 자율적 또는 반자율적으로 상호 작용하고, 추론하고, 행동할 수 있는 인공지능 시스템 또는 AI 에이전트를 말합니다. 에이전트는 단일 단계 응답에서 다단계 추론으로, 지시형 활동에서 자동화된 활동으로 진화할 수 있습니다. 또한 일반 공개 데이터 기반에서 상황에 맞는 독점적인 데이터로 확장할 수 있습니다.

생성형 AI는 입력 프롬프트를 기반으로 텍스트, 이미지, 코드와 같은 콘텐츠를 생성하는 데 중점을 둡니다. 생성형 AI 모델은 학습된 방대한 양의 콘텐츠, 데이터베이스, 플랫폼을 분석하여 최적의 결과를 예측하고, 사용자가 입력한 프롬프트에 따라 결과물을 생성합니다.

예측 AI는 과거 데이터를 분석하고 통계 알고리즘을 사용하여 보이지 않는 새로운 데이터를 분류하고, 레이블을 지정하고, 예측합니다. 머신 러닝 모델을 기반으로 하며 보장된 결과가 아닌 확률 또는 순위별 예측을 생성합니다. 활용 사례에는 고객 이탈 예측, 오디언스 유사 모델링, 향후 세일즈 트렌드 예측을 통한 마케팅 전략 수립 등이 있습니다.

Adobe는 10년 이상 예측 AI에 투자해 왔으며, 처음에는 Adobe Analytics 및 Adobe Target에서 머신 러닝을 사용했습니다. 오늘날 예측 AI는 크리에이티브 및 마케팅 애플리케이션 전반에 인사이트 기반 자동화, 지능형 아이디어 구상, 최적화된 여정을 제공하는 데 사용됩니다.

Adobe의 에이전틱 중심 및 독립형 애플리케이션은 하나 이상의 Adobe Experience Platform Agent를 사용하여 Adobe Brand Concierge와 같은 몰입형 고객 경험을 제공합니다. 에이전트 중심 도구는 하나 이상의 Adobe Experience Platform Agent를 사용하여 Adobe Experience Manager Sites Optimizer 같은 Adobe 애플리케이션에서 새로운 기능 또는 향상된 기능을 제공합니다.

예측 AI는 머신 러닝 기술을 기반으로 데이터를 분석하여 트렌드를 파악하고 결과를 예측하는 인공 지능의 한 유형입니다.

생성형 AI는 프롬프트에서 텍스트, 이미지, 코드, 영상, 오디오 등의 콘텐츠를 생성합니다. 콘텐츠 제작, 표현, 요약에 중점을 둡니다.

에이전틱 AI는 제한된 인간 상호 작용을 통해 자율적으로 조치를 취하여 성과를 달성할 수 있는 목표 중심 시스템입니다. 행동, 의사 결정, 단일 단계부터 다단계 실행에 중점을 둡니다. 에이전틱 AI는 생성형 AI의 정점이며 예측 모델과 생성형 모델을 모두 사용할 수 있습니다. 이러한 모델은 캠페인을 시작하거나 고객 피드백에 응답하는 등 특정 목표를 추구하면서 추론을 하거나 콘텐츠를 제작하는 데 사용할 수 있습니다.

엔터프라이즈 AI는 대규모 조직의 운영, 시스템, 전략에 인공 지능을 통합하는 것을 말합니다. 챗봇과 음성 어시스턴트 같은 일반 AI 애플리케이션과 달리, 엔터프라이즈 AI는 다양하고 복잡한 비즈니스 요구를 해결할 수 있도록 확장성, 보안, 성능을 고려하여 구축되었습니다. 엔터프라이즈급 생성형 및 에이전틱 AI로 마케팅 팀이 성장을 주도하는 방법에 대해 더 알아보려면 이 가이드를 살펴보세요.

엔터프라이즈 AI는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 송장 처리, 고객 지원 등 반복적인 작업 자동화
• 수요 예측, 이탈 예측 등의 예측 인사이트 제공
• 공급망, 마케팅 캠페인, 세일즈 전략 최적화
• 대규모 데이터 세트에 기반한 실시간 의사 결정

기업은 엔터프라이즈 AI 솔루션 도입의 이점으로 생산성 향상, 비용 절감, 고객 경험 개선을 꼽습니다.

예, 올바르게 구현하면 가능합니다. Adobe와 같은 엔터프라이즈 AI 플랫폼은 데이터 거버넌스 프레임워크, 역할 기반 액세스 제어, GDPR 또는 HIPAA 등의 규정 준수, 암호화된 데이터 파이프라인을 제공합니다. 조직은 지속적인 감사 및 AI 모델 모니터링을 통해 오용이나 편견을 방지하고 모델 또는 데이터 드리프트를 감지해야 합니다. 여기에서 책임감 있고 안전한 AI를 위한 Adobe의 접근법에 대해 더 자세히 알아볼 수 있습니다.

엔터프라이즈 AI는 모든 산업에 유용합니다. 엔터프라이즈 AI 도입률이 높은 분야는 다음과 같습니다.

• 재무: 사기 탐지 및 위험 모델링에 적용
• 의료: 진단 지원 및 환자 관리
• 리테일 및 e커머스: 개인화 강화 및 재고 예측 간소화
• 제조업: 예측 유지 관리 및 품질 관리 향상
• 물류 및 공급망: 경로 최적화 제안 및 수요 계획 지원

해결해야 할 명확한 비즈니스 문제부터 시작하세요. 이후 단계는 다음과 같습니다.

1. 평가하기. 조직의 준비 상태를 평가하고 책임 있게 개발된 AI 기술을 선택합니다.
2. 시범 운영. 우선 활용 사례를 식별하고 준비하여 비즈니스 및 윤리적 AI 기준에 따라 시범 운영합니다.
3. 도입. 조직을 교육하고 역량을 강화한 다음 브랜드 또는 조직 지침을 염두에 두고 배포합니다.
4. 모니터링. 지속적인 위험 관리를 위해 비즈니스 및 책임 있는 AI 벤치마크와 비교하여 성과를 측정합니다.

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