여러분의 조직은 자체 온-프레미스 인프라 또는 클라우드 서비스를 사용해 AI 플랫폼을 운영할 수 있습니다. 개발자는 서비스형 플랫폼(PaaS), 서비스형 AI(AIaaS), 그리고 서비스형 AI 모델(MaaS)와 같은 클라우드 서비스에 접근해 새로운 AI 앱과 에이전트의 제공 속도를 높일 수 있습니다.
AI 플랫폼은 세 가지 주요 방식으로 AI 앱과 에이전트를 배포할 수 있는 유연성을 제공하며, 각각 고유한 장점과 사용 사례가 있습니다.
클라우드 환경
클라우드 환경을 사용하여 배포된 AI 앱 및 에이전트는 고객에게 다른 환경보다 더 큰 확장성과 민첩성을 제공합니다. 이 방식은 스타트업부터 글로벌 기업까지 하드웨어 선투자 없이 혁신적인 솔루션을 빠르게 도입하려는 다양한 조직에 적합합니다.
온-프레미스 및 프라이빗 클라우드 환경
조직 자체 데이터 센터에서 배포된 AI 앱과 에이전트는 고객에게 더 높은 제어력과 데이터 보안을 제공합니다. 이 방식은 의료, 금융 등 엄격한 데이터 프라이버시와 규제 요구사항이 있는 산업에서 자주 사용됩니다.
하이브리드 환경
하이브리드 환경은 클라우드 제공 서비스의 유연성과 확장성에 온-프레미스의 중요한 데이터 제어를 결합합니다. 환경 간 워크로드 할당을 지원해 복잡한 데이터 거버넌스 요구사항을 충족하면서 자원을 최적화해야 하는 조직에 적합합니다.
여러분이 엔터프라이즈 AI 플랫폼을 활용하여 혁신을 이루고 경쟁력을 강화할 수 있는 주요 방법은 다음과 같습니다:
더 빠른 가치 창출
AI 플랫폼은 사전 구축된 모델, 사용하기 쉬운 도구, 자동화된 워크플로를 통해 팀이 새로운 혁신 아이디어를 빠르게 솔루션 설계에서 배포까지 진행할 수 있게 합니다. 또한 기존 소프트웨어 솔루션과 달리 반복적인 모델 개발을 통해 지속적인 혁신을 지원합니다.
확장성 지원
클라우드 또는 하이브리드 인프라에서 실행되는 AI 플랫폼은 대용량 데이터, 변화하는 사용자 요구, 복잡한 모델을 지원하기 위해 컴퓨팅 및 저장 자원을 빠르게 확장할 수 있습니다.
상호 운용성을 통한 비용 절감
개발 도구와 인프라 자원이 단일 통합 플랫폼에 통합되어 기존 IT 시스템, API, 타사 서비스와 원활하게 작동합니다.
생산성 향상
Teams를 통해 팀은 자동화된 워크플로로 기계 학습 및 기타 AI 모델을 설계, 관리, 모니터링해 더 가치 있는 작업에 집중할 시간을 확보할 수 있습니다. 또한 반복적인 수작업을 빠르고 정확하게 수행하는 AI 에이전트를 만들 수도 있습니다.
위험 감소 및 규정 준수 촉진
강화된 데이터 및 위협 보호 기능을 갖춘 AI 플랫폼은 AI 솔루션이 보안 모범 사례를 준수하도록 돕습니다. 자동화를 통해 데이터 프라이버시 규정 준수도 간소화합니다.
팀 간 공동 작업 촉진
데이터 과학자, 데이터 엔지니어, 그리고 다른 사용자들이 중앙 집중식 환경에서 함께 소통하고 공유된 워크플로에 접근할 수 있습니다.
의사 결정 능력 향상
AI 플랫폼을 사용하면 조직이 개인과 팀이 정보에 기반한 결정을 내리는 데 필요한 실시간 데이터와 인사이트를 더 빠르게 제공할 수 있습니다.
모든 규모와 유형의 조직이 AI 플랫폼을 도입하고 있습니다. 다음은 AI 에이전트, 앱 및 기타 솔루션을 활용하여 수행하는 실제 사례입니다:
은행 및 금융
새로운 추세
AI 기술이 발전하고 활용 사례가 늘어남에 따라 AI 플랫폼도 새로운 요구에 맞춰 계속 진화할 것입니다. 다음은 따라야 할 몇 가지 주요 추세입니다.
결론
엔터프라이즈 AI 플랫폼은 조직이 더 빠른 속도, 효율성 및 보안으로 인텔리전트 애플리케이션 및 모델을 빌드, 배포 및 확장하는 데 도움이 될 수 있는 통합 기술 환경입니다. 클라우드, 온-프레미스 또는 하이브리드 기반에서 실행하든 관계없이 개발자와 다른 팀에 미리 빌드된 사용자 지정 AI 모델, 사용자에게 친숙한 도구, 유연한 인프라 및 필수 거버넌스 프레임워크를 제공할 수 있습니다.
AI 전체 수명 주기를 지원하는 포괄적 AI 플랫폼은 AI 시대에 경쟁 우위를 강화하는 핵심입니다.
Azure 모바일 앱 다운로드 
