사용 사례

질문	응답의 예
사용 사례의 주요 목표 또는 성공 기준은 무엇입니까?	고객 지원 응답 시간을 개선하려면 판매 전환을 늘리고 제품 권장 사항을 개선하세요. 또한 사용자 만족도, 작업 완료율, 응답 품질 등을 개선합니다.
이 사용 사례는 조직의 전략적 목표에 어떻게 부합하나요?	이는 고객 서비스의 응답 시간을 줄여 고객 만족도를 높이는 전략적 목표에 부합합니다.
사용 사례에 대한 예상 데이터 또는 요청량은 얼마입니까?	초당 500개의 트랜잭션(TPS).
생성형 AI 워크로드를 지원하려면 어떤 유형의 데이터 소스가 필요합니까?	내부 구조화 데이터베이스(고객 레코드, 판매 데이터 등), 문서, 이메일 및 소셜 미디어의 구조화되지 않은 텍스트 데이터, 음성 및 이미지 인식 작업을 위한 오디오 및 비디오 파일, IoT 디바이스 및 센서의 실시간 스트리밍 데이터, 보강을 위한 퍼블릭 데이터 세트 및 APIs.
이러한 소스에서 데이터를 얼마나 자주 업데이트하거나 새로 고쳐야 합니까?	트랜잭션 데이터베이스: 거의 실시간 업데이트, 문서 리포지토리: 일일 배치 업데이트, 소셜 미디어 피드: 시간별 업데이트, IoT 센서 데이터: 연속 실시간 스트리밍, 퍼블릭 데이터 세트: 월별 또는 분기별 업데이트.
생성형 AI 모델에 입력으로 필요한 데이터 형식은 무엇입니까?	구조화된 데이터: CSV, JSON 및 SQL 데이터베이스 테이블, 텍스트 데이터: 일반 텍스트, PDF 및 HTML, 이미지 데이터: JPEG, PNG 및 TIFF, 오디오 데이터: WAV 및 MP3, 비디오 데이터: MP4 및 AVI.
생성형 AI 워크로드의 주요 데이터 품질 문제는 무엇입니까?	완전성: 중요한 필드가 누락되지 않았는지 확인, 정확성: 데이터 정확성 확인 및 오류 제거, 일관성: 소스 간에 균일한 형식 및 값 유지, 적시성: 실시간 추론을 위해 데이터가 최신 상태인지 확인, 관련성: 데이터가 특정 생성형 AI 작업과 일치하는지 확인.
주요 성능 요구 사항(예: 응답 시간, 처리량, 정확도)은 무엇입니까?	95% 정확도, < 500ms 응답 시간, 초당 1,000개의 요청을 처리할 수 있는 기능. 높은 정확도(95% 이상), 중간 정확도(80~90%), 최선의 노력 등.
이 사용 사례의 성공을 측정하는 다른 KPIs가 있습니까?	주요 KPIs에는 오류율 감소, 트랜잭션당 시간 절감, 고객 만족도 점수가 포함됩니다.
얼마나 많은 모델 정확도가 필요하고 비용과 어떻게 균형을 이루어야 합니까?	중간 비용의 높은 정확도(>90%), 낮은 비용의 중간 정확도(70~80%) 등입니다.
생성형 AI 솔루션의 주요 사용 사례 또는 시나리오는 무엇입니까?	고객 서비스 챗봇, 콘텐츠 생성, 제품 권장 사항 등.
생성형 AI 시스템의 대상 사용자 또는 페르소나는 무엇입니까?	고객 서비스 에이전트, 마케팅 팀, 직원, 최종 사용자 등.
요청 또는 사용자의 예상 볼륨은 얼마입니까?	일일 요청 1,000건, 월별 활성 사용자 10,000명.
특정 사용 사례 제약 또는 요구 사항이 있나요?	실시간 응답, 다국어 지원, 데이터 개인 정보 보호 등.
생성형 AI 솔루션을 개발하고 유지 관리하기 위한 예산이 할당되어 있습니까?	초기 개발 비용은 200,000 USD로 추정되며 연간 유지 관리 비용은 50,000 USD입니다.
이 사용 사례의 예상 투자 수익률(ROI) 및 회수 기간은 어떻게 됩니까?	3년 동안 예상 ROI는 150%이고 페이백 기간은 18개월입니다.
고려해야 할 숨겨진 비용이나 잠재적 절감이 있나요?	잠재적 절감에는 초과 근무 비용 절감이 포함됩니다. 숨겨진 비용에는 직원을 위한 추가 교육이 포함될 수 있습니다.
이 생성형 AI 솔루션의 확장성과 향후 확장 가능성은 무엇입니까?	이 솔루션은 향후 다른 부서로 확장할 수 있는 운영에 따라 확장되도록 설계되었습니다.
생성형 AI 모델에서 공정성을 보장하고 편향을 완화하려면 어떻게 해야 하나요?	다양한 데이터 수집, 정기적인 편향 감사, 편향 완화 기법 구현을 통해 편향을 완화할 계획입니다.
윤리적 문제나 의도하지 않은 결과를 해결하기 위해 어떤 프로세스를 마련하고 있습니까?	당사는 확립된 AI 인시던트 대응 계획, 정기적인 윤리적 위험 평가, 직원을 위한 익명 보고 시스템, 외부 윤리적 전문가와의 협업, 피드백을 기반으로 배포된 모델의 지속적인 모니터링 및 조정을 통해 윤리적 우려를 관리할 것입니다.
조직의 다양한 프로젝트와 부서에서 생성형 AI 워크로드 평가의 우선순위를 정하고 순서를 정하는 데 어떻게 접근하나요?	모든 부서에서 개괄적인 설문 조사를 수행하여 잠재적인 생성형 AI 사용 사례를 식별하고 비즈니스 영향, 기술적 타당성 및 윤리적 고려 사항의 세 가지 주요 기준에 따라 평가합니다. 잠재적 영향이 높고, 기술적 장벽이 낮으며, 윤리적 문제가 최소화된 프로젝트에는 우선 순위가 부여됩니다.