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휴마인,삼성생명 설계사에 '생성형 AI 실무 교육' 실

최고관리자 — 2024-12-18T15:16:12+09:00

사진=휴마인

AI 교육 플랫폼 데이터다이빙을 운영하는 휴마인(대표 조혜준)은 삼성생명 보험설계사 1,500여명을 대상으로 생성형 AI 실무 교육을 진행했다고 17일 밝혔다.

진행된 교육은 생성형 AI 활용법을 배우는 것을 넘어, 보험업계에 특화된 맞춤형 실무 콘텐츠를 중심으로 구성됐다.

고객 특성을 고려한 상품 소개 준비, 약관 비교·분석, 신뢰도 강화 방안 등 설계사가 직면하는 주요 과제를 해결하기 위한 도구로서 AI를 활용 방안을 다뤘다.

휴마인은 보험 설계사와 협력을 통해 실무에서 주요 니즈와 도전 과제를 분석하고, 이를 기반으로 교육 내용을 구체화했다.

설계사가 실무에서 활용하는 것을 고려해 모바일 기기로 간편하게 접근 가능한 맞춤형 교육을 설계했다. 보안에 문제가 없는 안전한 방식으로 진행돼 데이터 보안 우려를 해소했다는 설명이다.

삼성생명 교육 담당자는 “보험업에 특화된 프롬프트와 실무 중심 교육 콘텐츠가 강사 전문성과 조화를 이뤄 예상 이상의 성과를 냈다”고 전했다.

조혜준 휴마인 대표는 “이번 교육은 보험업계 디지털 전환을 선도하기 위한 첫걸음”이라며 “삼성생명 성공 사례를 발판 삼아, 다른 보험사들로도 교육을 확대해 업계 전체 디지털 경쟁력을 강화하겠다”고 말했다.

[출처 : 전자신분|Etnews : 박진혁 기자]

10년 걸리던 백신을 1년만에 ...AI 의료 혁명

최고관리자 — 2024-12-18T15:07:23+09:00

모더나와 화이자의 코로나 백신 개발 속도와 AI의 역할

모더나의 백신 개발:
- 개발 기간: 11.4개월 (2020년 1월 개발 착수 → 2020년 12월 사용 허가)
- AI를 활용해 중국 당국의 코로나 바이러스 정보 발표 후 42일 만에 백신 후보 물질 개발.
- 대규모 임상시험(3만 명)의 데이터 수집·분석에도 AI 활용.
- 데이비드 존슨(CDO, 최고 데이터 및 인공지능 책임자): "AI로 데이터 질을 높이고 결과를 예측해 신속히 백신 개발 수행."
화이자의 백신 개발:
- 개발 기간: 10.8개월.
- AI를 통해 임상시험 참가자를 빠르게 모집:
  - 코로나가 확산될 지역을 AI로 예측, 4개월 만에 4만6천 명 모집.
  - 임상 데이터 분석에도 AI 적용.
- 리디아 폰세카(CTO): "AI와 수퍼컴퓨터를 활용해 유망한 화합물 구별 속도를 가속화."

AI의 의료·제약 분야 혁신

신약 개발의 변화:
- 기존 신약 개발: 10~~15년 소요, 비용 2~~3조 원, 성공 확률 낮음 (5000~1만 개 후보물질 중 1개 성공).
- AI 도입:
  - 100만 건 이상의 논문과 100억 개의 화합물을 탐색 가능.
  - 연구자가 수십 명이 1~5년간 할 일을 하루 만에 진행.
  - 예: 구글 딥마인드의 알파폴드는 2억 개 이상의 단백질 구조 예측.
진단 분야의 변화:
- AI 기반 영상 진단:
  - 미국 시더스 시나이 병원: 전통적 방식보다 최대 3년 빠르게 췌장암 진단.
- 조기 진단 및 만성질환 관리:
  - 우울증, 당뇨병, 천식 등 조기 진단 가능.
  - 중국 보이스헬스테크: 30초 음성으로 82% 정확도로 우울증 진단.
  - 캐나다 윈터라이트: 음성으로 알츠하이머 감지 및 진행 정도 추적.
  - 호흡 및 움직임으로 파킨슨병 조기 진단.

미래 전망

의료 분야의 AI 침투 가속화:
- 세계경제포럼(다보스): "AI는 사람이 해결하기 어려운 문제를 해결할 열쇠."
- 환자 데이터 증가와 기술 발전이 AI 혁신을 주도.
글로벌 제약사들:
- AI를 활용해 신약 개발, 진단 및 치료 과정에서 시간과 비용을 획기적으로 단축.

내년 IT 산업 트렌드, AI·지속가능성·엣지 컴퓨팅이 주도

최고관리자 — 2024-12-18T14:58:46+09:00

디지털 전환의 가속화 속에서 아태지역 IT 산업의 주요 흐름이 구체화되고 있다. 거대언어모델(LLM), 지속가능성, 엣지 컴퓨팅 등 다양한 기술이 산업 혁신의 중심에 설 전망이다.

16일 레노버에 따르면 내년 IT 산업을 주도할 8가지 주요 트렌드로 ▲LLM 수직화 ▲인공지능(AI) 에이전트의 초개별화 ▲사이버 보안 및 회복탄력성 ▲지속가능한 데이터센터 ▲AI 투자 심사 강화 ▲멀티 클라우드 유연화 ▲엣지 컴퓨팅 확대 ▲AI 전용 인프라 설계가 꼽히고 있다.

LLM 수직화는 산업별 특성에 맞춰 AI 모델을 조정하는 기술로, 특정 산업에 적합한 데이터 분석과 의사결정 지원을 가능하게 한다. 이를 통해 업무 자동화는 물론, 산업별로 차별화된 데이터 기반 전략을 수립할 수 있을 것으로 기대된다. 아태지역은 전 세계 제조업 부가가치의 절반 이상을 차지하는 중심지로, 이러한 기술 발전의 실질적인 시험대가 될 전망이다.

레노버가 내년 IT 산업을 주도할 8가지 주요 트렌드를 발표했다. (사진=레노버)

AI 에이전트는 단순히 정보를 제공하는 수준을 넘어 사용자와 실시간으로 상호작용하는 초개별화된 기능을 구현할 것으로 보인다. 이는 사용자의 개인 데이터를 기반으로 한 맞춤형 디지털 트윈을 통해 가능해진다. 디지털 트윈은 쇼핑, 번역, 여행 등 다양한 분야에서 사용자의 요구를 충족시키는 다수의 AI 에이전트로 구성돼 개인화된 서비스를 혁신적으로 제공할 수 있다.

사이버 보안의 중요성 역시 커지고 있다. 아태지역에서 데이터 유출 사고가 급증하며 기업에게 데이터 보호와 보안 인프라 강화가 시급한 과제로 떠올랐기 때문이다. 특히 생성형 AI와 같은 새로운 기술의 확산으로 데이터 양이 급증하면서 이를 안전하게 관리하고 보호하는 능력이 비즈니스 경쟁력을 결정짓는 요소로 자리잡고 있다.

데이터센터의 경우 지속가능성이 핵심 화두로 부상했다. 생성형 AI가 막대한 전력을 소비함에 따라 데이터센터는 친환경 운영과 에너지 효율을 반드시 고려해야 한다. 레노버는 액체 냉각 기술을 도입해 데이터센터의 에너지 소비를 최대 40% 절감하는 방안을 제시하며 지속가능성에 기여하고 있다.

멀티 클라우드와 엣지 컴퓨팅은 IT 산업에서 가장 주목받는 분야로 자리 잡았다. 기업들은 멀티 클라우드를 통해 특정 벤더에 종속되지 않으면서도 유연성과 확장성을 확보하려 하고 있다. 동시에 엣지 컴퓨팅은 데이터를 생성된 위치에서 처리함으로써 지연 시간을 줄이고 실시간 데이터 처리를 최적화한다. 이러한 조합은 특히 제조업, 통신, 공공 부문에서 빠르게 확대되고 있다.

수미르 바티아 레노버 아태지역 사장은 "역동적으로 변화하는 디지털 생태계 속에서 혁신을 선제적으로 수용해야만 성공할 수 있다"며 "IT 트렌드와 기술 발전을 지속적으로 탐색하는 것이 경쟁력을 유지하는 비결"이라고 강조했다.

[출처 : zdnet korea By 조이환 기자]

각 산업으로 뻗어가는 ‘AI’ 기업 성공 사례 3가지

최고관리자 — 2024-12-18T14:52:30+09:00

AI(Artificial intelligence)과 머신러닝(Machine Learning)은 현재 하이프 사이클(hype cycle)의 정점에 있는 듯하지만, 그렇다고 기업에서 이 2개 기술을 활용해 유형적인 이익을 실현할 수 없다는 의미는 아니다.

AI와 머신러닝으로 기업의 내부 비즈니스 프로세스를 개선하고 효과를 거두는 3가지 사례를 소개한다.

사례 1. 영업과 마케팅의 강화…비콘 스트리트 서비스

비콘 스트리트 서비스(Beacon Street Services)는 여러 애플리케이션 전반에서 일관성과 정확성을 보장하기 위해 모든 회사 데이터에 대한 ‘단일 진실 공급원(Single Source Of Truth, SSOT)’이 필요했다. 비콘 스트리트 서비스는 유료 구독 형태의 금융 간행물을 제작하는 스탠스베리 홀딩스(Stansberry Holdings)의 서비스 사업부다.

클라우드 기반 데이터웨어하우스 서비스인 스노우플레이크(Snowflake)를 사용해 방대한 양의 데이터를 수집, 저장해온 비콘 스트리트 서비스는 구독 판매를 위한 영업 및 마케팅 팀의 기존 전략과 프로세스를 개선하는 데 이 데이터를 활용할 방법을 모색했다.

비콘 스트리트 서비스의 엔지니어링 담당 부사장인 데이비드 클라인은 “마케팅 팀과 영업 팀은 데이터 과학 접근 방식을 적용해 영업 프로세스를 개선할 수 있다고 판단했다. 이 방식을 도입해 구매 기준을 더 정확히 파악함으로써 마케팅 팀의 캠페인을 개선하는 데 도움이 되고자 했다”라고 말했다.

비콘 스트리트 서비스는 2019년 초부터 스노우플레이크 데이터웨어하우스에서 과거 사용자 데이터를 가져와 데이터로봇(DataRobot)의 엔터프라이즈 AI 플랫폼에 로드한 다음, 10여 개의 최신 데이터 과학 알고리즘을 사용해 빠르게, 자동으로 여러 모델을 구축했다. 이 모델들은 구매 기준을 파악해 마케팅 팀이 더 표적화되고 효과적인 캠페인을 진행하도록 돕는다.

클라인은 현재 데이터웨어하우스에서 AI 플랫폼으로 계속해서 대량의 데이터를 공급하고 있다고 밝혔다.

비콘 스트리트 서비스는 새로운 프로세스의 결과로 판매량에서 10% 증가 효과를 거두었으며, 순수 AI 플랫폼에 기인한 연간 매출액 증가분은 1,500만 달러에 이를 전망이다. 클라인은 비콘 스트리트 서비스에서 이 플랫폼을 구현한 이후 지금까지 매출 증대와 비용 절감 측면에서 30~35%의 투자 수익을 거두었다고 말했다.

클라인은 “예를 들어 예전에는 자동 구독 갱신에 따르는 지불거절 위험을 판단하고 위험 평가 모델을 만들기 위해 과거의 거래를 수동으로 살펴봐야 했다”면서, “AI를 사용해 이 프로세스를 자동화했을 뿐만 아니라, 향후의 거래를 사전에 처리하는 혜택까지 얻었다”라고 설명했다.

데이터로봇 플랫폼은 AI를 사용해 정확도를 개선하고 마케팅 캠페인을 최적화하는 효과 외에 상당한 시간 절약 효과도 제공했다. 이전에는 모델을 개발하는 데 길게는 6주가 걸렸고 최적의 알고리즘이 선택된다는 보장도 없었다. 엔터프라이즈 AI 플랫폼을 사용하는 지금은 더 적절한 알고리즘을 사용하는 모델을 개발하고 배포하는 데 소요되는 시간이 1주일로 줄어들었다.

부수적인 효과는 회사의 IT 팀이 데이터 분석에 소비하는 시간을 줄이고 비즈니스를 위한 가치있는 프로젝트에 더 많은 시간을 투자하고 있다는 점이다.

사례 2. 보안 개선을 위한 문서 분류…컴퍼니 너스

기업 직원을 위한 코로나19 검진, 작업장 부상 보고 및 간호 환자 분류 서비스를 제공하는 컴퍼니 너스(Company Nurse)는 여러 분야에서 AI를 활용 중이다.

그 가운데 하나는 문서 분류 프로세스를 개선하는 프로젝트다. 컴퍼니 너스는 2020년 고객 및 최종 사용자 대신 민간 근로자의 보상 데이터를 보호하기 위해 시맨틱 인텔리전스(Semantic Intelligence) 플랫폼인 컨센트릭(Concentric)을 구축했다.

스벤드블라드는 플랫폼을 구축하고 얼마 지나지 않아 유지할 필요가 없는 중복된 파일을 식별하고 접근 권한을 개선할 기회를 발견할 수 있었다고 말했다. 또한 컴퍼니 너스는 과도한 공유와 느슨한 접근 권한으로 인해 개방된 공유 애플리케이션에 방치된 다수의 민간 부상 보고서도 발견했다.

스벤드블라드는 “이런 문서가 유출되었다면 컴퍼니 너스는 심대한 타격을 입었을 것”이라면서 “AI가 자동으로 문서를 분류해주는 덕분에 파일이 과도하게 공유된 작은 ‘사각 지점’을 여러 개 없앴다. 하나의 침해 차단이 우리에게는 수천, 수만 달러의 가치가 있다. 솔루션 비용은 ROI 측면에서도 투자할 가치가 충분하다”라고 설명했다.

컴퍼니 너스는 문서 분류 프로세스 외에, 영업 기회 점수 계산, 데이터 분석, 제로데이 보안 위협 식별, 음성-텍스트 변환 등의 기능에 AI 기반 소프트웨어 제품을 적용하고 있다.

스벤드블라드는 AI 기술에 투자한 금액을 추산하기는 어렵다고 말했다. 사용 중인 다양한 소프트웨어 제품에 도구가 내장되는 형태이기 때문이다. 그러나 컴퍼니 너스는 컨택센터 보안 강화, 직원들의 일과 삶의 균형 개선, 서비스 품질 개선 등을 포함한 여러 효과를 거두었다.

사례 3. 자율 석유 시추를 향한 한 걸음 진전…데본 에너지

석유와 가스 기업은 갈수록 커지는 시추 작업의 효율성 제고 압력에 직면해 있다. 데본 에너지(Devon Energy)도 이런 기업 가운데 하나로, 현재 AI와 머신러닝 기능을 실시간 의사 결정에 활용하기 위한 초기 단계에 있다. 이 시스템은 향후 폐루프 자동화 기능 또는 각 유전 현장의 자율 시추 장비로 이어져 전체적인 현장 운영과 효율성, 안전성을 높일 수 있다.

최근 WPX 에너지(2020년부터 AI/머신러닝 기술을 추진)와 합병한 데본 에너지는 하이브셀(Hivecell)이라는 제품을 사용해 웨스트 텍사스와 노스 다코타 지역의 시추 현장에 엣지 컴퓨팅 기능을 구축했다. 같은 이름의 기업이 제공하는 하이브셀은 ‘서비스형 엣지(edge-as-service)’ 제품으로, 데이터의 출처와 가까운 곳에서 컴퓨팅과 분석을 실행할 수 있게 해준다.

데이터는 유압 파쇄 공정에 사용되는 서비스 업체의 장비 센서에서 생성된다. 데이터는 센서에서 이 서비스 업체의 시스템으로 전송된 다음 TCP/IP 프로토콜을 통해 다시 하이브셀로 전송된다.

데본 에너지는 하이브셀을 활용해 원격 유전 현장에서 머신러닝을 처리하는 첫 단계에 있다. 이 기능 덕분에 데본은 처리를 위해 모든 데이터를 클라우드로 보내는, 값비싸고 속도도 느린 과정을 거치지 않아도 된다. 하이브셀은 아파치 카프카(Apache Kafka)과 함께 원시 시추 현장 데이터를 관리하는 컨플루언트(Confluent)의 이벤트 스트리밍 플랫폼에 사용된다.

데본 에너지의 데이터 과학 자문인 딩저우 카오는 “항상 시추 및 마감 운영 효율성을 개선할 방법과 머신러밍을 통해 수작업을 자동화할 방법을 찾는다”라고 설명했다. 이 프로젝트의 첫 단계는 천연 가스와 석유가 더 원활하게 흐를 수 있도록 가압 액체로 기반암을 파쇄하는 유정 자극 기법인 유압 파쇄에서 실시간 데이터를 수집하는 것이다.

카오는 “현재 실시간 데이터에서 자동으로 유압 파쇄 이벤트를 탐지하기 위한 모델을 구축하는 중”이라며 “항상 앞을 내다보면서 효율성을 높이고 공정을 개선할 방법을 모색한다”라고 말했다.

일반적으로 현재의 석유 및 가스 기업은 원격지에서 가져온 데이터를 근 실시간으로 처리하고 분석하기 위해 클라우드 컴퓨팅 서비스에 의존하지만 인터넷 연결의 불안정성과 지연 문제가 있다.

카오는 “클라우드에서 데이터를 처리하는 자율주행 차량을 생각해 보면 된다. 탑승자와 차량 주변 사람의 안전을 위해 차량의 대응은 밀리초 단위로 이뤄져야 한다. 따라서 차량에서 클라우드로 데이터를 전송하는 데 소비되는 시간은 극히 중요하며, 진정한 실시간이 아닐 경우 안전 사고로 이어질 수 있다”라고 설명했다.

폐루프 최적화, 예를 들어 유전 현장의 자동 시추 장비의 경우도 마찬가지다. 카오는 “실시간으로 대응해야 한다. 불안정한 인터넷 연결로 인해 데이터가 손실되는 위험을 감수할 수 없다”라고 말했다.

데본 에너지는 진정한 실시간 분석 기반 의사 결정, 궁극적으로는 유전 현장의 폐루프 제어를 위한 토대를 구축하는 중이다. 이렇게 되면 시추 작업 전반의 실시간 폐루프 제어에 엣지 기반 스트림 프로세싱을 사용할 수 있게 된다. 머신러닝 모델에 의해 생산된 데이터 스트림과 유전 현장의 분석 전처리 데이터는 다른 용도로 클라우드에도 복제된다.

카오는 “하이브셀은 현장에서 운영되므로 지연이나 인터넷 불안정성 문제에 대한 걱정이 없다”면서 이 플랫폼으로 데본은 유전 현장에서 손쉽게 머신러닝 모델을 배포, 관리, 확장할 수 있게 될 것이라고 예상했다.

데본 에너지는 2021년에 첫 단계를 완료한 다음 2단계에 돌입하는 것을 목표로 두고 있다. 2단계에서는 가장 중대한 비즈니스 요구를 기반으로 분석 모델을 결정한다.

카오는 구체적인 비용 정보는 제공하지 않았지만 클라우드 방식에 비해 비용 효율적이라면서 “하이브셀을 활용해 스택 위에서 데이터를 처리하므로 비슷한 스트림 프로세싱 엔진을 위한 소프트웨어 라이선스 요금을 지불할 필요가 없다”라고 설명했다.

카오는 “실시간 데이터를 그 데이터가 가장 필요한 사람에게, 가장 필요할 때 제공하고 있다. 엔지니어들은 자신의 휴대폰이나 컴퓨터를 통해 이 실시간 데이터에 접근할 수 있다. 아직 이 데이터를 캡처하는 데 초점을 두는 첫 단계지만, 이후의 단계로 발전하면서 분석 모델을 사용해 유전 현장의 의사 결정을 지원하게 될 것”이라고 덧붙였다

이 시스템은 컴퍼니 너스의 중요한 비정형 데이터를 스스로 발견해서 데이터 스프롤(data sprawl)을 완화하고 위협 표면을 줄일 수 있게 해준다.

컴퍼니 너스는 고객 서비스의 일부로 작업자의 보상에 대한 사고 보고서를 작성하고, 다친 작업자를 위한 적절한 간호 자문을 제공하고 위탁을 위한 공급업체를 관리한다. 컴퍼니 너스 CTO 헨리 스벤드블라드는 보고서와 양식의 정보에는 상당한 양의 비정형 데이터가 있다고 말했다.

컴퍼니 너스는 컨센트릭의 AI 기반 시스템을 사용해 직원이 수동으로 데이터를 살펴볼 필요 없이 문서에 포함된 개인정보를 보호할 수 있다. 이 플랫폼은 딥러닝을 사용해 데이터를 분류하고 비즈니스 위험을 찾아내고 위험을 낮춰 비정형 데이터 보안을 자동화한다.

시맨틱 인텔리전스는 각 데이터 범주에 대한 보안 기준선을 사용해 이 기준선에 대한 개별 문서의 “위험 거리”를 계산한다. 위험 거리는 부적절한 정보 공유, 위험한 저장 위치, 부정확한 분류와 같은 이벤트를 드러낸다.

[출처 : IT WORLD By Bob Violine]

"코파일럿 성공 사례 제시"...한국 MS, 'AI 트랜스포메이션위크' 개최

최고관리자 — 2024-12-18T14:37:38+09:00

마이크로소프트의 인공지능(AI) 솔루션을 도입한 국내 기업들의 성과가 공개된다.

한국마이크로소프트는 내달 3일부터 4일까지 이틀간 마이크로소프트 AI 트랜스포메이션 위크를 개최한다고 27일 밝혔다.

이번 행사는 국내 주요 기업과 기관이 마이크로소프트 솔루션을 활용해 이뤄낸 비즈니스 혁신 사례와 기술적 인사이트를 공유하기 위해 마련됐다.

한국마이크로소프트, 12월 3일 AI 트랜스포메이션위크 개최(이미지=한국마이크로소프트, 내달 3일 AI 트랜스포메이션위크 개최)

▲애저 오픈AI ▲보안 ▲마이크로소프트 365 코파일럿을 중심으로 다양한 산업 분야의 고객사가 솔루션 활용 과정에서 얻은 경험과 성과를 발표할 예정이다.

행사는 이틀 모두 온라인으로 진행되며, 사전 등록을 통해 누구나 무료로 참여할 수 있다.

행사 첫날에는 '애저 오픈AI로 해결하는 비즈니스 과제'를 주제로 다양한 산업군의 성공 사례가 공개된다. LS ITC, 포스코 E&C, 아산병원, 현대퓨처넷 등의 사례가 발표된다.

LS ITC는 LS그룹의 AI 도입 여정을 소개한다. 직원 교육과 변화 관리, 전담 조직 구성, 시범 과제 수행을 거쳐 자체 생성형 AI 플랫폼 'LS GPT'를 구축하기까지의 과정을 공유한다.

포스코이앤씨는 대형언어모델(LLM) 기반 계약 문서 검토 솔루션 포스-닥(POS-DOC)을 활용한 사례를 발표한다. 이를 통해 해당 솔루션이 건설 프로젝트 리스크를 식별하고, 계약 분쟁을 줄이는 데 기여한 과정을 설명할 예정이다.

서울아산병원은 생성형 AI 기술을 통해 검사 결과를 분석하고 신약 임상시험 추천 등에 적용한 경험을 공유한다. 또한, 암 환자들에게 개인화된 치료 정보를 제공하는 애저 오픈AI 기반 암 정보 플랫폼 '암오케이(IMOK)'도 소개한다.

마지막으로 현대퓨처넷은 현대백화점그룹의 성공적인 AI 도입 사례를 발표한다. 해당 기업은 다년간의 기술 검증(PoC) 과정을 통해 얻은 성공적인 AI 서비스 운영 경험을 바탕으로, 그룹 내 다양한 AI 서비스 적용 사례와 비즈니스 인사이트를 강조할 예정이다.

둘째 날에는 '마이크로소프트 통합 보안 플랫폼으로 구현하는 미래 보안 전략'과 '마이크로소프트365 코파일럿을 통한 업무 생산성 혁신' 두 가지 주제로 세션이 진행된다.

보안 세션에서는 AI 시대에 요구되는 보안 전략과 통합 보안 플랫폼의 주요 기능을 설명한다. 고객 사례를 바탕으로 마이크로소프트 보안 솔루션의 강점을 조명하고, 효과적인 보안 전략을 수립하는 방법에 대해 논의할 예정이다.

업무 생산성 세션에서는 KT가 조직 내 생산성 혁신 사례를 발표한다. KT는 마이크로소프트 365 코파일럿 도입 과정에서 얻은 AI 혁신의 경험과 가치를 공유하고, 최근 개최한 임직원 대상 생성형 AI 프롬프트 경진대회 '크롬프톤'을 통해 도출한 주요 인사이트도 소개할 예정이다.

현대글로비스는 업무 효율성과 환경 개선을 목표로 AI를 도입하게 된 과정과 이를 통해 얻은 주요 성과를 발표한다. 또한, 물류 업무에서 마이크로소프트 365 코파일럿을 활용해 생산성을 높인 실제 사례를 공유한다.

AI를 활용한 교육 혁신 사례도 발표된다. 성균관대와 경상국립대는 마이크로소프트 365 코파일럿이 교육과 연구 현장에 가져온 변화를 탐구하며, 교수진의 효율성을 높이고 학생들에게 창의적 학습 환경을 조성한 경험을 공유한다. 이를 통해 AI 기반 교육의 가능성을 조명할 예정이다.

조원우 한국마이크로소프트 대표는 "이번 행사는 국내 기업과 기관이 마이크로소프트 AI 솔루션을 통해 혁신을 이룬 성공 사례를 공유하며, 함께 성장할 기회를 모색하기 위해 마련됐다"며, "다양한 산업군의 담당자가 직접 전하는 생생한 이야기를 통해 AI 트랜스포메이션이 가져올 비즈니스 혁신의 새로운 가능성을 발견하는 유익한 시간이 되길 기대한다"고 말했다.

[출처 : ZDNET KOREA 남혁우 기자]