생성형 AI가 스타트업 환경을 변화시키는 방법

단순한 도우미가 아니라 브랜드를 반영하는 코드를 작성하고, 로고를 디자인하고, 카피를 작성하는 인공 지능(AI)을 상상해 보세요. 생성형 AI는 스타트업에서 이를 현실로 만들고 있습니다. 하지만 스타트업은 이 기술의 소비자일 뿐만 아니라 생산자로서도 앞장서고 있습니다.

예를 들면 HuggingFace , Stability.ai, Anthropic과 같은 혁신적인 스타트업은 생성형 AI를 활용하는 동시에 AI 기반 애플리케이션을 지원하는 도구를 개발 및 제공합니다. 스타트업이 미래를 대비하는 여정을 위해 생성형 AI를 활용, 기여, 활용하는 방식은 다음과 같습니다.

생성형 AI에 대한 이해 

생성형 AI는 AI의 하위 집합으로, 기계 학습 알고리즘을 통해 훈련된 데이터에 기반하여 이미지, 텍스트, 음악 또는 합성 데이터와 같은 독창적인 콘텐츠를 생성합니다. 이전의 규칙 기반 프로그래밍 AI와 달리 현재의 생성형 AI는 학습 후 다양한 작업에 적용합니다.

나에게 적합한 이유는?

빠르게 변화하는 스타트업 세계에서는 24시간 주기로 창의력 고갈, 리소스 부족, 압도적인 작업에 직면하는 경우가 많습니다. 고생길이죠! 이때 생성형 AI가 개입하여 경쟁에서 앞서 나갈 수 있도록 도와줍니다.

●      디자인 프로토타입을 혁신하고 비즈니스 인사이트를 창출합니다.

●      콘텐츠 생성, 데이터 입력, 고객 서비스와 같은 프로세스를 자동화합니다.

●      데이터 분석 가속화로 맞춤형 고객 권장 사항을 제공합니다.

기본적으로 생성형 AI 모델은 패턴과 구조를 인식하여 다양한 데이터세트에서 학습합니다. 이들은 '프롬프트'를 사용해 새롭고 고유한 데이터를 생성하지만, 이러한 모델은 훈련 단계에서 이전에 본 패턴/데이터를 재결합한 다음 사용자에게 반환하는 방식으로 작동한다는 점에 유의해야 합니다.

모델의 기능이 다양하므로 원하는 사용 사례에 따라 적합한 모델을 선택하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 일부 모델은 이미지 생성, 텍스트 생성 또는 오디오 처리에 특화되어 있으며, 각 모델은 특정 생성 작업에 맞게 조정됩니다. 스타트업은 필요에 따라 선택을 조정함으로써 목표에 가장 효과적인 모델을 사용할 수 있습니다.

생성형 AI가 스타트업에 미치는 영향

생성형 AI 기반 스타트업 210곳 이상이 작업 자동화, 설계 혁신, 시장에 맞는 제품 아이디어 구상 분야에서 큰 변화를 겪으며 전략적 효율성을 높였습니다.

신제품 아이디어 생성

생성형 AI는 스타트업이 새로운 개념과 기능을 보다 효율적으로 탐색할 수 있도록 지원하여 제품 아이디어 프로세스를 지원합니다. 하지만 이 프로세스에는 분석을 위한 기계 학습(ML) 모델과 창의적인 결과물을 위한 생성형 AI를 비롯해 다양한 AI 모델과 도구가 함께 작동하는 경우가 많습니다.

생성형 AI가 제품 아이디어에 기여하는 방법은 다음과 같습니다.

• 시장 트렌드 및 사용자 행동 분석: 스타트업은 분석 기반 ML 모델을 활용하여 사용자 행동 패턴과 신흥 시장 트렌드를 식별할 수 있습니다. 이러한 인사이트는 소비자의 공감대 형성 요소를 이해하기 위한 토대가 됩니다.

• 생성된 설명을 통한 아이디어 제고: 스타트업은 HAQM Bedrock과 같은 생성형 AI 도구를 사용해 데이터에서 얻은 인사이트를 기반으로 자동화된 제품 설명을 작성할 수 있습니다. 이 프로세스는 다양한 주제, 기능 및 스타일을 탐색하여 시간을 절약하고 새로운 아이디어를 이끌어냅니다. HAQM Bedrock을 통한 상품 설명 생성 자동화에 대해 자세히 알아보세요.

• 경쟁 분석: 생성형 AI는 데이터를 실행 가능한 인사이트로 합성하여 경쟁사 제품을 분석하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 스타트업은 시장의 격차를 발견하고 사용자 요구에 맞는 혁신적인 아이디어를 창출할 수 있습니다.

생성형 AI는 제품 설명 생성이나 브레인스토밍 기능 생성과 같은 제품 아이디어의 특정 측면에 대해 신속하고 확장 가능한 지원을 제공하지만 분석 도구 및 도메인 전문 지식과 함께 사용하는 것이 가장 좋습니다.

그 결과, 스타트업은 생성형 AI를 활용하여 창의적인 탐색, 데이터 기반 인사이트, 운영 효율성을 목표로 제품 개발을 가속화할 수 있습니다.

AI 생성 코드

생성형 AI는 제품 설계, 테스트, 생산 준비 구현 간의 격차를 해소하고 제품 개발 및 프로토타이핑 지원에 도움이 될 수 있습니다. 생성형 AI가 기여한 방식은 다음과 같습니다.

• 생성형 AI는 초기 코드 스니펫을 빠르게 생성하여 신제품 기능 개발의 기반을 제공합니다. 이를 통해 개발자는 처음부터 시작하지 않고 특정 요구 사항에 맞게 코드를 수정하고 사용자 지정하는 데 집중할 수 있습니다.

• 대규모 언어 모델(LLM)은 특정 요구 사항에 맞는 컨텍스트 인식 코드 스니펫을 생성합니다. 이를 통해 코드 품질이 향상되고 디버깅 작업이 줄어들며 개발 속도가 빨라집니다.

• HAQM Q Developer와 같은 생성형 AI 도구는 텍스트 프롬프트를 기반으로 단위 테스트를 생성할 수 있도록 지원하여 개발자 생산성을 크게 높일 수 있습니다. 이를 통해 개발자는 코드베이스에 맞는 관련 테스트 사례를 신속하게 생성할 수 있으므로 수동으로 테스트 초안을 작성하는 데 소요되는 시간을 줄일 수 있습니다. HAQM Q Developer는 개발자에게 제어 권한을 제공하고 테스트 생성에 대한 지침을 제공함으로써 팀이 테스트를 효율적으로 개선하고 실행하는 데 집중할 수 있도록 지원하여 코드 품질과 반복 속도를 향상시킵니다.

• 생성형 AI는 최신 애플리케이션 배포의 중요한 측면인 코드형 인프라(IaC) 관행을 가속화합니다. HAQM Q와 같은 도구는 개발자가 Terraform 구성을 효율적으로 작성하고 문제를 해결할 수 있도록 지원하며 컨텍스트를 기반으로 개선 권장 사항을 제공합니다. 생성형 AI는 IaC를 자동화하여 확장 가능하고 일관되며 안전한 클라우드 환경을 만들 수 있도록 지원합니다. 이는 DevOps의 모범 사례입니다. HAQM Q를 사용하여 Terraform 개발을 가속화하는 방법에 대해 자세히 알아보세요.

그 결과, 개발자 생산성이 88% 향상되었고 코드 생성 시간은 35~40%, 코드 리팩터링 시간이 20~30% 절약되었습니다.

예를 들어 보험사, 재보험사, 중개인 및 제휴 파트너를 위한 안전하고 사용자 지정 가능한 기술 솔루션을 제공하는 선도 업체인 Ancileo는 HAQM Q를 사용하여 개발자가 기존 코드 베이스를 이해하고 IDE에서 직접 문제를 해결할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 팀은 코딩 관련 문제를 해결하는 데 걸리는 시간을 30% 단축할 수 있습니다.

콘텐츠 제작 자동화

까다로운 연구부터 완벽한 카피 제작에 이르기까지 콘텐츠 제작은 요구 사항이 매우 많아 매우 많은 시간과 전문 지식이 요구됩니다. 결과물의 품질과 일관성을 향상시키기 위해 이러한 리소스를 투여해야 한다고 상상해 보세요. 생성형 AI가 이러한 부담을 덜어줄 수 있습니다.

마케팅 자료, 소셜 미디어 게시물 및 광고를 위한 콘텐츠 생성 자동화:

• Anthropic의 Claude를 활용하여 콘텐츠 제작을 간소화하세요. Claude는 브랜드에 적합하고 상황에 맞는 콘텐츠를 생성하는 매우 효율적인 솔루션을 제공합니다. 이 기능을 통해 브랜드 고유의 스타일로 다양한 콘텐츠를 출력할 수 있어 채널 생산성과 일관성이 향상됩니다.

• 이미지 생성을 위해 Stability.ai의 안정적인 확산 모델을 활용하세요. 이러한 모델은 최적화된 성능, 짧은 지연 시간에 비용 효율성을 갖춘 고품질 영상을 생성하도록 설계되어 시각적으로 매력적인 콘텐츠를 요구하는 애플리케이션에 이상적입니다.

그 결과, 스타트업은 비용 효율적으로 확장하고 고부가가치 작업에 대한 집중력을 향상하며 우수한 콘텐츠 품질을 보장하게 되었습니다. 알림: 관련성 높은 양질의 콘텐츠를 생성하기 위해서는 생성형 AI 모델이 이해하기 쉬운 명확하고 명시적인 프롬프트를 사용하세요.

내부 프로세스 최적화

생성형 AI는 정보에 대한 액세스 개선, 워크플로 간소화, 의사 결정 향상을 통해 내부 프로세스를 최적화할 수 있는 엄청난 잠재력을 제공합니다. 방법은 다음과 같습니다.

• LLM은 대량의 텍스트 데이터를 분석하여 효율성 개선에 사용할 수 있는 주요 인사이트와 패턴을 식별하는 데 도움이 됩니다.

• 검색 증강 생성(RAG)은 관련 컨텍스트 정보를 검색하고 부정확성을 줄이며 응답의 신뢰성을 높이고, 사실적 데이터에 기반한 응답을 제공함으로써 LLM 기능을 향상시킵니다.

• 스타트업은 HAQM Bedrock을 통해 제공되는 HAQM Q for Business와 같은 도구를 사용함으로써 반복적인 작업을 자동화하고 상황에 맞는 지능형 지원 제공을 통해 생산성을 개선할 수 있습니다.

그 결과, 소셜 미디어 댓글 응답, 직원 온보딩, 사용자 피드백 기록의 대규모 분석과 같은 작업을 자동화하여 보다 전략적인 작업에 시간을 할애할 수 있습니다.

HAQM Bedrock 제품군에 포함된 Anthropic의 Claude는 문서 요약, 데이터 분석, 구조화된 출력 생성과 같은 고급 작업을 위해 설계된 강력한 생성형 AI 모델입니다. 특정 입력 프롬프트를 기반으로 인사이트와 권장 사항을 제공하여 개발자가 맞춤형 솔루션을 만들 수 있도록 지원합니다.

예를 들어, Claude는 개발자가 대규모 컨텍스트 창을 활용해 복잡한 데이터 세트를 처리하는 시스템을 설계하여 보다 효과적인 워크플로를 구현할 수 있도록 합니다. 모델의 대규모 컨텍스트 창(단일 요청으로 처리할 수 있는 입력 토큰 수)은 긴 문서를 요약하거나 광범위한 데이터세트에서 인사이트를 도출하는 데 특히 효과적입니다. HAQM Bedrock에서 Claude를 사용한 프롬프트 엔지니어링에 대해 자세히 알아보세요.

맞춤형 제안

개인화는 회사 수익을 40% 높이고 소비자의 76%를 사로잡습니다. 스타트업은 생성형 AI를 활용하여 추천 시스템을 가속화하여 개인화된 제품 또는 콘텐츠 제안을 제공합니다. 방법은 다음과 같습니다.

• 사용자 데이터를 수집하고 행동 추세를 식별하며 GPT-3 같은 AI 모델을 사용하여 사용자 행동 패턴을 분석합니다. 이를 통해 개인화된 이메일, 마케팅 콘텐츠 및 제품 추천을 생성할 수 있습니다.

• 생성형 AI는 개인화된 메시지 생성에 뛰어난 한편, 추천 엔진은 제품 또는 콘텐츠 제안을 위해 협업 필터링 또는 신경망을 사용하는 경우가 많습니다.

• 사용자 상호 작용의 지속적인 피드백은 권장 사항을 구체화하여 시간이 지남에 따라 관련성을 높이는 데 도움이 됩니다.

그 결과, 마케팅 전략을 최적화하고, 고객 세분화를 개선하고, 사용자 경험을 개선하여 참여도와 수익을 높입니다. 예를 들어 Netflix는 AI를 사용하여 시청 습관을 분석하고 추천을 개인화하여 각 사용자에게 관련성 높은 콘텐츠를 제공합니다.

고객 경험 향상

AI/ML은 75%의 조직에서 고객 만족도를 10% 이상 높입니다. 이러한 도약은 지능형 AI 기반 챗봇 덕분으로, 챗봇이 사용자 쿼리를 즉시 처리하고 과거 상호 작용을 기반으로 응답을 작성하여 개인화된 실시간 고객 참여를 제공합니다.

고객 서비스를 더욱 강화하기 위해 고객 접점 전반에 AI를 통합할 수 있습니다. API를 사용하여 통합된 옴니채널 경험을 만들어 기기 및 플랫폼 전반에서 일관된 고객 상호작용을 보장할 수 있습니다. 생성형 AI 기반 시스템은 접근성과 편의성을 개선하는 원활한 커뮤니케이션 워크플로우를 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.

예를 들어, Dazerolab은 HAQM Bedrock을 활용하여 고객 참여를 개선하기 위한 강력한 플랫폼을 제공합니다. 기업은 이 솔루션을 통해 생성형 AI를 사용하여 고객 상호 작용 분석, 문제점 식별, 개인화된 권장 사항 제공 등의 기능을 갖춘 지능형 애플리케이션을 개발할 수 있습니다. 이러한 접근 방식을 통해 기업은 고객 만족도를 높이고 이탈을 줄이며 브랜드 충성도를 구축할 수 있습니다. Dazerolab의 생성형 AI 사용 사례에 대해 자세히 알아보세요.

또 다른 좋은 예로는 Perplexity AI가 AWS와 파트너십을 맺고 출시한 Perplexity Enterprise Pro를 들 수 있는데, 이 엔진은 데이터 보안을 보장하면서 비즈니스 생산성을 향상시키도록 설계된 AI 기반 응답 엔진입니다. 이러한 협업을 통해 조직은 신뢰할 수 있는 최신 정보에 효율적으로 액세스하여 고객 참여와 내부 프로세스를 개선할 수 있습니다.

광범위한 데이터를 분석하고 정확한 답변을 생성하는 플랫폼 기능을 통해 기업은 고객의 요구를 신속하게 해결하여 전반적인 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다.

교육 분야의 생성형 AI: 학습 경험 개선

생성형 AI는 학습 경험을 개인화하고, 관리 작업을 간소화하고, 교육자가 학생의 성공에 더 집중할 수 있도록 지원함으로써 상당한 교육적 진전을 이루고 있습니다. 기관 및 에듀테크 스타트업은 AWS의 고급 AI 도구를 사용하여 생성형 AI를 활용해 교육 성과를 혁신하고 개선할 수 있습니다.

예를 들어, Kytes는 AWS 생성형 AI 서비스를 활용하여 교육 콘텐츠가 전달되고 액세스되는 방식을 혁신합니다. Kytes는 AWS의 확장 가능한 인프라와 고급 생성형 AI 모델을 활용하여 각 학생의 고유한 요구 사항을 충족하도록 학습 자료를 개인화합니다.

Kytes는 AI의 힘을 통해 맞춤형 퀴즈, 수업 계획 및 피드백을 생성하여 역동적이고 매력적인 학습 환경을 조성합니다. 또한 이 플랫폼을 통해 교육자는 학생의 성과를 실시간으로 분석할 수 있어 사전 예방적 개입과 더 나은 학습 결과를 얻을 수 있습니다. Kytes와 AWS 생성형 AI에 대해 자세히 알아보세요.

다양한 산업 분야의 생성형 AI

많은 분야에서 생성형 AI에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 보고서에 따르면 기업에서 사용하는 생성형 AI 모델 중 2023년에는 1%에 달하는 산업 또는 비즈니스 기능에 특화된 생성형 AI 모델이 2027년 경에는 50% 이상이 될 것이라고 합니다. 이는 기업이 맞춤형 생성형 AI 모델을 빠르게 채택하고 있음을 보여줍니다.

의료 서비스

2023년부터 2030년까지 연평균 성장률(CAGR) 36.7%를 보이는 생성형 AI는 맞춤형 환자 치료, 조기 질병 발견 및 정밀 진단을 용이하게 합니다. 이는 서류로 된 환자 기록, 인간 보조 기계, 수동 샘플 수집 등과 같은 기존의 수동 프로세스를 대체합니다.

생성적 적대 네트워크(GAN) 및 변이형 오토인코더(VAE)와 같은 생성형 AI 모델은 분자 구조와 의료 이미지를 분석하여 효과적인 치료를 위한 잠재적 약물을 제안합니다. 예를 들어, Insilico Medicine은 생성 화학 분야에서 양자 GAN의 이점을 성공적으로 탐구하여 약물 설계의 효율성과 정확성을 향상시켰습니다.

이러한 첨단 AI 기술을 사용하여 연구자들은 새로운 분자 구조를 생성하고 상호 작용을 예측하며 효과적인 치료법 개발을 가속화할 수 있습니다. 이 접근법은 전통적인 신약 개발 방법에 드는 시간과 비용을 줄이고 맞춤형 의학 및 복잡한 질병 관리를 위한 새로운 길을 열어줍니다. 자세히 알아보세요.

예를 들어, AI 모델이 암을 나타내는 폐 X선 패턴을 감지하면 암일 가능성이 있다고 제시합니다. 그런 다음 분자 약물 데이터를 분석하여 유사한 사례에 효과적인 특정 화학 요법과 같은 치료법을 제안합니다. 이렇게 하면 개별 환자 데이터에서 도출한 맞춤형 치료 계획을 통해 의료 정확성과 효율성을 개선하여 약물 발견을 가속화할 수 있습니다.

당면 과제로, AI를 기존 의료 서비스에 통합하려면 상당한 인프라 수정과 프로세스 변경이 필요합니다. 데이터 프라이버시, 모델 해석 가능성, 광범위한 고품질 훈련 데이터세트의 필요성을 해결해야 합니다.

AI 기반 신약 개발 스타트업인 Insilico Medicine은 특발성 폐섬유증 치료를 위한 신약 후보물질을 설계, 합성 및 검증했습니다. 이 회사는 HAQM SageMaker를 사용하여 새 모델을 구현하는 데 필요한 시간을 50일에서 3일로 단축하여 신약 후보의 발견을 크게 가속화하고 빠른 원형 제작 팀의 운영 효율성을 향상시켰습니다.

금융 서비스

데이터에서 주요 인사이트를 요약하거나 추출하는 놀라운 기능을 보여주는 LLM을 통해 생성형 AI는 재무 분석가를 지원합니다. 이는 손익계산서 및 대차대조표 분석과 같은 기존 방법을 보완하는 동시에 실시간 의사 결정을 더 빠르게 만들어 줍니다.

HAQM Chronos의 접근 방식을 사용하면 과거 데이터를 기반으로 여러 미래 경로를 샘플링하여 확률적 예측이 가능합니다. Chronos 모델은 공개적으로 사용 가능한 대규모 시계열 및 가우스 프로세스를 통해 생성된 합성 데이터를 활용하여 다양한 애플리케이션에서 정확하게 예측할 수 있도록 강력한 데이터 기반 솔루션을 제공합니다.

미디어 및 엔터테인먼트

2022년부터 2032년까지 연평균 26.3%의 성장세를 보이는 생성형 AI는 영화 및 TV 프로그램의 스토리라인부터 음악 및 예술에 이르는 콘텐츠 제작을 촉진하여 사용자에게 풍부한 콘텐츠를 생성합니다. 이를 통해 인간의 창의성, 높은 비용, 시간이 많이 드는 창작에 대한 의존도가 줄어들었습니다. LLM은 텍스트 기반 콘텐츠용 서면 내용물을 생성하는 데 탁월합니다.

예를 들어, 3D 재구성 및 모델링 기능으로 잘 알려진 디자인 스타트업인 Luma AI는 고급 AI를 사용하여 텍스트 또는 이미지 프롬프트에서 고품질 비디오를 만듭니다. Luma AI는 신경방사장(NERF)과 같은 기술을 활용하여 게임, 영화 제작 및 가상 현실 산업에서 널리 사용되는 사실적인 3D 시각화를 가능하게 합니다.

이 기술은 기존 3D 모델링에 필요한 시간과 리소스를 줄여 미디어 및 엔터테인먼트를 위한 콘텐츠 제작에 혁명을 일으킵니다. Luma의 기능에 대해 자세히 알아보세요.

엔지니어링 및 제조업

생성형 AI는 2023년부터 2032년까지 연평균 36%의 성장세를 보이며 제품 설계 및 원형 제작 방식을 혁신하고 공급망 프로세스의 효율성을 높여 주었습니다. 더 나은 제품을 더 낮은 비용으로 더 빠르게 만들 수 있다는 뜻입니다.

물리적 원형 제작 및 엔지니어링을 위한 시행착오 테스트와 같은 오래된 수동 기술을 대체합니다. 공급망 관리 예측에서 과거 데이터와 인간의 직관에 의존하는 바람에 지연이 발생했습니다. 이러한 방식은 비효율적이고 오류가 발생하기 쉬우며 비용이 많이 들었습니다.

GAN과 같은 AI 모델은 학습된 데이터 패턴에서 혁신적인 설계를 생성하여 원형 제작을 가속화합니다. 반면 오토인코더는 복잡한 데이터를 분석하여 수요를 정확하게 예측하고 물류를 최적화합니다.

생성형 AI는 운영 효율성을 높이고 정확하고 실행 가능한 인사이트를 제공함으로써 엔지니어링 부문의 혁신을 주도합니다. 한 가지 주목할 만한 예는 HAQM Bedrock을 기반으로 구축되어 항공 유지 보수 운영을 혁신하는 Infosys 생성형 AI 솔루션입니다.

Infosys는 생성형 AI를 사용하여 방대한 양의 항공 데이터를 분석, 유지보수 요구 사항을 사전에 식별하는 솔루션을 개발했습니다. 이 솔루션은 잠재적 문제가 발생하기 전에 예측하여 가동 중지 시간을 최소화하고 수리 일정을 최적화하며 전반적인 항공기 신뢰성을 향상시킵니다. Infosys의 AI 기반 항공 유지 관리에 대해 자세히 알아보세요.

디코딩은 내일, HAQM AWS는 오늘

생성형 AI는 조직을 빠르게 재편하고, 조직이 더 효율적으로 일하고, 더 나은 의사 결정을 내리고, 새로운 아이디어를 창출할 수 있도록 지원함으로써 조직에 이점을 제공합니다. 귀사와 같은 스타트업이 생성형 AI 여정을 빠르게 시작할 수 있도록 만들어진 것이 바로 AWS Activate입니다.

AWS에서는 아이디어를 시장에 출시할 수 있는 제품으로 전환하고 비즈니스를 구축하는 처음부터 끝까지의 과정이 얼마나 복잡한지 잘 알고 있습니다. 그렇기 때문에 AWS의 포괄적인 도구 세트, 강력한 기술 및 전담 지원을 통해 스타트업이 쉽게 구축하고, 반복하고, 성장할 수 있도록 돕습니다.

세계 최고의 스타트업이 AWS를 기반으로 합니다. 무엇을 더 망설이시나요?