AI는 2025 년 직장에서 비밀리에, Deloitte의 기술 트렌드 보고서가 밝혀졌습니다.

매년 Deloitte의 Tech Trends는 지난해의 기술 환경에 깊이 빠져들고 향후 18 개월에서 24 개월 동안 디지털 혁신을 형성 할 거시 산업 트렌드를 강조합니다. 오늘 발표 된 올해의 보고서는 다시 한 번 인공 지능 (AI)을 주목했지만 지난 몇 년간의 비틀림을 보았습니다.

AI가 2 년 전 관심이 급증한 이후로 인기가 남아 있음에도 불구하고 업계는 소비자와 조직 모두가 기술을 인식, 적응 및 구현하는 방식에 주목할만한 변화를 보았습니다. 보고서에 따르면, AI는 "우리 삶의 직물에 짜여져있다"고 말했다.

Deloitte의 최고 미래 학자이자 보고서의 공동 저자 인 Mike Bechtel은 AI를 전기 또는 월드 와이드 웹과 같은 필수 기술에 비유했습니다. 우리는 매일 많은 생각없이 의존합니다. 그는 AI가 점점 더 주요 비즈니스 운영을위한 기본 계층이되고 있다고 지적했다.

Bechtel은“다음 18 ~ 24 개월과 지난 18 개월에서 24 개월의 차이점은 AI가 비밀을 움직이고 있다는 것입니다. "이것은 우리가해야 할 다른 모든 비즈니스 지향적 인 것들의 기초 또는 하위 구조가되고 있습니다."

AI가 거의 모든 비즈니스 운영에 필수화되면서 기술에 대한 초기 염려가 줄어들고 있습니다. 비즈니스 리더는 이제 AI를 채택할지 여부에서 최선의 활용 방법으로 초점을 바꾸고 하드웨어 업그레이드, SLM (Small Language Models), 에이전트 AI 등과 같은 옵션을 탐색하고 있습니다.

AI 비즈니스 : 전문 에이전트 팀

Chatgpt와 같은 AI 챗봇이 현장에 터질 때, 그 뒤에있는 LLM (Lange Language Models)은 비즈니스 운영을 간소화하기 위해 신속하게 추구했습니다. 처음 에이 아이디어는 모든 것을 처리 할 수있는 하나의 다재다능한 챗봇을 갖는 것이 었습니다.

Bechtel은“지난 2 년 동안 AI는 모 놀리 식 일인 것처럼 느껴졌습니다. "이제 우리는 도메인 별 데이터에 대해 훈련 된 수십, 수백, 그리고 수천 개의 도메인 별 에이전트가있는 AIS (복수)가 될 프랙탈 폭발을보고 있습니다."

이 보고서는 SLM이 유연성으로 인해 보조금 신청, 재무 보고서 제공 또는 검사 보고서를 요약하는 것과 같은 특정 작업 (LLM 교육이 비효율적 인 작업을 수행하도록 조정할 수 있음을 강조합니다.

이러한 SLM은 함께 협력하여 조직이 다양한 작업에 의존 할 수있는 가상 어시스턴트 팀을 구성 할 수 있습니다. 이 접근법은 오늘날 우리가 앱을 사용하는 방식을 반영하여 '이에 대한 에이전트가 있다는 개념을 이끌어냅니다.

Bechtel은“이것은 단일 슈퍼 슈트가 적다. 그것은 당신이 특별히 필요로하는 특수한 초강대국을 가진 특별한 동력 에이전트의 어벤져 스 팀과 비슷하다”고 말했다.

SLM은 또한 추가 혜택을 제공합니다. 기기를 실행하고 비용 효율적이며 데이터가 적고 종종 오픈 소스가 있습니다.

하드웨어에서 AI

지난 1 년 동안 AI 중심의 하드웨어가 향상되어 계산 능력이 향상되어 AI 응용 프로그램을 구사하고 AI 기능 및 워크 플로를 통합 할 수 있습니다.

Bechtel은“기업 및 직원의 물리적 컴퓨터 새로 고침이 시작될 예정이며, 우리가 15 년 동안 보지 못했던 것과 같은 것”이라고 Bechtel은 말했다. "세대에서 처음으로, 프로세서, 서버, 네트워킹, 노트북과 같은 물리적 키트는 당신이 원하는 미래에 도착하는 것과 과거에 갇혀있는 것 사이의 핵심이 될 수 있습니다."

이러한 추세는 올바른 하드웨어 지원 없이는 구상 된 AI 변환을 달성 할 수 없기 때문에 회사가 직원의 장치를 업그레이드하도록 강요하고 있습니다.

이 보고서는 이러한 변화를 6 가지 트렌드 중 하나로 식별하여 "하드웨어는 세상을 먹는다"는 것을 더빙합니다. 대표적인 예는 Nvidia의 급격한 인기가 높아지고 GPU가 인기가 높아져 회사를 세계에서 가장 귀중한 회사로 배치합니다. Deloitte는 Global AI Chip Market이 2024 년 20 억 달러에서 2027 년의 1,100 억 달러에서 보수적 인 견적으로 낙관적 인 시나리오에서 최대 4 천억 달러까지 증가 할 것으로 예측합니다.

하드웨어 업그레이드에 언제 투자 해야하는지 결정할 때 Bechtel은 "필요에 따라 이끌어야합니다"라고 조언합니다. 그는 "당신이 배달하기 위해 비트를 제공하는 일련의 전략적 능력을 가지고 있다면 하드웨어 부동산이 제한 시약이라면, 그때는 시간이되면, 당신은 창문 쇼핑 스파일링 하드웨어가 반짝이기 때문에 가장 가치있는 결정이 아닐 수도있다"고 말했다.

AI를 시작하는 것

2023 년 이래 진화하는 AI 환경에도 불구하고 비즈니스의 출발점은 동일하게 유지됩니다. 회사가 LLM 또는 SLM 사용에 관심이 있는지, 깨끗하고, 구성하며, 최신 데이터를 사용하는 것이 정확한 결과를 달성하는 데 중요합니다.

Bechtel은 "모든 부문의 모든 고객에게 제공하는 권장 사항 1은 AI에 버리는 것을 생각하기 전에 개별 데이터 세트를 청소하고 정규화하고 관리하는 것이라고 생각합니다."라고 Bechtel은 조언했습니다.

그는 고객의 약 4 분의 3이 처음에 AI 프로젝트를 원하는 회의에 참석했지만 먼저 데이터 관리 및 거버넌스 프로젝트가 필요하다는 사실을 깨닫게되었습니다.

"쓰레기, 쓰레기 제곱"시나리오를 방지하기 위해 보고서는 데이터 라벨링 비용이 AI 투자의 중요한 동인이라고 강조합니다. 또한 Enterprise Q3 보고서에서 Deloitte의 2024 년 생성 AI 상태 AI는 설문 조사 조직의 75%가 생성 AI로 인해 데이터주기 관리에 대한 투자를 늘 렸음을 발견했습니다.

Bechtel은 " 'It'이라는 단어를 보면 '오, 기술이 반짝이는'과 같은 T를 생각하는 경향이 있지만 정보는 게임의 절반이 쉽게 게임의 절반입니다.