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Startup/Market

a16z 2024년 기술 아이디어 : 인프라 + 엔터프라이즈

by UG0 2024. 2. 3.
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AI 해석 가능성 - Anjney Midha

해석 가능성, 즉 AI 모델을 “역설계”하는 복잡한 방법은 2024년에 크게 중요해질 것입니다. 지난 몇 년 동안 AI는 확장에 의해 지배되었습니다. 이는 이러한 모델을 훈련시키기 위해 대량의 컴퓨팅 파워와 데이터를 투입했을 때 가능한 것을 보기 위한 탐구였습니다. 이제 이러한 모델들이 실제 상황에 배치되기 시작하면서, 큰 질문은 다음과 같습니다.

  • 왜? 이 모델들이 왜 그들이 하는 말을 하는가?
  • 어떤 프롬프트가 다른 것보다 더 나은 결과를 생성하는가?
  • 그리고 아마도 가장 중요한 것은, 우리는 어떻게 그것들을 통제할 수 있는가?

 

창의력 재구상 - Jennifer Li

창의력은 가장 본질적인 인간의 표현 방식이지만, 아이디어는 추상적입니다. 이를 명확하게 표현하는 것은 시간과 기술이 필요합니다. 생성적 AI는 창조 수단을 진정으로 민주화하는 길을 열었습니다. 글쓰기부터 그림 그리기, 영화 제작에 이르기까지, 팀이 몇 달 동안 완성하는 데 걸리던 것이 이제는 몇 분, 아니면 몇 초가 걸립니다. 이는 능숙한 사람이든 아니든 모든 사람에게 창조 능력을 제공합니다.

창의적인 작업 흐름은 근본적으로 개편되었습니다. 프로토타이핑과 아이디어 생성은 믿을 수 없을 정도로 상호 작용적입니다. 작가의 막힘은 이제 공동 작업을 통해 해결할 수 있으며, 예술적 기술 세트는 반복이 아닌 반복을 통해 연마할 수 있습니다. 이 새로운 패러다임에서는 우리의 창의력을 다차원적으로 표현할 수 있는 새로운 도구 세트가 등장하고 있습니다. 여기서 핵심 요소는 텍스트, 시각적 형태, 오디오를 포함한 다양한 모달리티로 작곡하는 방법을 배우는 것입니다. 2024년에는 이러한 새로운 AI 놀이터가 창의적 표현을 더욱 널리 접근 가능하게 만들 것입니다.

 

귀하의 워크플로우에 내장된 B2B AI 제품들 - Zeya Yang

2024년에는 AI 네이티브 제품들이 워크플로우에 더 깊게 내장되어 사용자의 간단한 승인 후에 댓글을 적극적으로 남기고, 기록을 업데이트하며, 작업 항목을 완료하는 작업을 수행하는 것을 보게 될 것입니다. 이미 워크플로우 네이티브 AI 제품들이 사용자를 대신해 더 직접적인 조치를 취하는 것을 보고 있습니다. 예를 들어, 사용자가 긴 문서를 쿼리하여 관련 정보를 찾기를 기다리는 대신, AI 도구는 주요 섹션을 적극적으로 표시할 수 있습니다.

또한, B2B 제품 내에서 채팅 UX에서 벗어나는 변화를 볼 것으로 기대합니다. 채팅은 LLM의 유용성을 보여주는 데 도움이 되었지만, 프롬프트 인터페이스는 결국 사용자의 워크플로우와 연결이 끊어집니다. 2024년에는 사용자가 이미 있는 곳에서 만나도록 설계된 혁신적인 AI 제품들을 볼 것으로 믿습니다.

 

새로운 “노동 분담” - Yoko Li

기술이 발전함에 따라, 우리의 창의적이고 문제 해결 능력이 강화될 것입니다. 새로운 창조 수단은 어떤 모습일까요?

 

LLM이 로봇 프로세스 자동화 시스템을 발전시킨다. - Kimberly Tan

2024년에는 LLM으로 구동되는 로봇 프로세스 자동화(RPA) 회사들의 시장이 활성화되는 것을 보게 될 것입니다. 오늘날, 기업들은 종종 오래된 소프트웨어 시스템에서 수동 프로세스를 수행하고 있으며, 이를 제거하고 깊은 통합을 구축하는 것이 너무 어렵습니다. 이러한 상황에서 RPA — 즉, 데이터 입력과 같은 반복적인 작업을 자동화하기 위해 소규모 “봇”을 배포하는 것 — 가 현재 최선의 해결책입니다. 그러나 RPA는 여전히 매우 수동적이며 자주 중단되며, 구축하기 위해 많은 맞춤형 구현과 서비스가 필요합니다.

LLM을 사용하면 입력과 행동을 문맥적으로 이해하고 동적으로 조정하여 더 견고한 솔루션을 만들 수 있는 더 지능적인 RPA 시스템을 구축할 수 있는 기회가 있습니다. 재무 조직을 위한 송장 처리나 고객 서비스 문의에 대응하는 지원 조직을 위한 것과 같이 특정 자동화 작업 유형에 맞춰진 다양한 수직화된 솔루션들이 등장할 가능성이 높습니다. 구매자들은 그들의 워크플로우와 필요에 가장 적합한 솔루션을 구매할 것입니다.

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