다음 단계

생성형 AI는 기업이 혁신하고, 운영을 최적화하고, 고객을 위한 새로운 가치를 창출할 수 있는 혁신적인 기회를 나타냅니다. 그러나 실험에서 전사적 채택까지의 여정에는 혁신과 보안, 거버넌스 및 운영 우수성의 균형을 맞추는 전략적 접근 방식이 필요합니다.

안정적인 인프라, 승인된 파운데이션 모델, 강력한 보안 및 거버넌스, 반복 가능한 애플리케이션 패턴 등이 전략에 제시된 4계층 프레임워크는 조직에 생성형 AI 이니셔티브를 구축하고 확장하는 포괄적인 접근 방식을 제공합니다. 이 프레임워크는 기업이 격리된 프로토타입을 넘어 측정 가능한 비즈니스 가치를 제공하는 지속 가능하고 프로덕션에 바로 사용할 수 있는 솔루션을 만드는 데 도움이 됩니다.

엔터프라이즈 생성형 AI 채택에 성공하려면 단순한 기술적 구현 이상의 것이 필요합니다. 조직은 사람, 프로세스 및 기술의 올바른 조합을 구축해야 합니다. AI 우수성 센터 구축, 적절한 거버넌스 구조 구현, 모델 평가 및 배포를 위한 명확한 프로세스 개발은 기술 인프라 자체만큼 중요합니다.

생성형 AI 구현에서는 보안 및 거버넌스를 사후 고려할 수 없습니다. 이러한 고려 사항을 처음부터 포함하면 조직은 민감한 데이터 보호와 규제 요구 사항 준수를 우선시하면서 혁신할 수 있습니다. 이 전략에 설명된 보안 제어 및 거버넌스 프레임워크는 변화하는 요구 사항과 새로운 위협에 따라 발전할 수 있는 책임감 있는 AI 채택을 위한 기반을 제공합니다.

이 전략 문서에 제시된 애플리케이션 패턴은 조직이 검증된 접근 방식을 사용하여 생성형 AI 이니셔티브를 가속화하는 방법을 보여줍니다. 생성형 AI 기반 어시스턴트, RAG 채팅 기반 어시스턴트 또는 지능형 문서 처리 솔루션을 구현하든 이러한 패턴은 구현 전반에서 일관성과 품질을 보장하면서 신속한 개발을 위한 출발점을 제공합니다.

조직이 생성형 AI 여정을 시작할 때 다음 단계를 수행하는 것이 좋습니다.

Amazon Bedrock에서 제공하는 포괄적인 제품군 AWS 서비스 과 견고한 기반을 통해 조직은 생성형 AI 실험에서 안전하고 윤리적이며 효과적으로 설계된 확장 가능한 엔터프라이즈 지원 솔루션으로 자신 있게 전환할 수 있습니다. 이 혁신적인 여정을 진행하면서는 엔터프라이즈에서 생성형 AI의 잠재력을 최대한 활용하는 데 필요한 도구, 전문 지식 및 인프라를 통해 성공을 지원하기 위해 AWS 최선을 다하고 있습니다.