에펜의 AI 동향 보고서
2024년 10월 22일, 고품질 AI 데이터 글로벌 리더인 Appen Limited(ASX: APX)가 2024년 AI 동향 보고서를 발표했습니다. 이번 보고서는 미국 내 다양한 산업의 IT 의사결정권자 500명 이상을 대상으로 조사했습니다. 이를 통해 머신러닝(ML)과 생성형 AI(Generative AI)와 같은 AI 기술의 채택이 빠르게 증가하고 있음에도 불구하고, 정확하고 고품질 데이터를 확보하는 데 어려움이 커지고 있다는 점을 밝혔습니다.
에펜의 전략 부사장 Si Chen은 “AI 프로젝트의 성공은 고품질 데이터에 크게 의존하며, AI 활용 사례가 점점 더 복잡하고 전문화됨에 따라 이러한 데이터 확보는 점점 어려워지고 있습니다. 높은 일관성과 정확도를 지닌 데이터 라벨링이 기업이 가장 중요하게 여기는 특징으로 꼽히는 이유입니다. AI 툴과 모델을 개발하는 기업들은 그 어느 때보다 전략적 데이터 파트너십의 중요성을 인식해야 합니다.”라고 언급했습니다.
이번 AI 동향 보고서는 에펜이 Harris Poll에 의뢰해 미국의 주요 기업 내 IT 의사결정권자, 비즈니스 리더, 데이터 과학자, 데이터 엔지니어, 개발자를 대상으로 진행한 조사 결과를 바탕으로 작성되었습니다.
AI 동향 조사 결과
1. 데이터 관리가 최우선 과제로 부상
AI 활용 사례가 복잡해짐에 따라 데이터 관리가 기업의 주요 도전 과제로 떠올랐습니다. 데이터 소싱, 클리닝, 라벨링 작업에서 발생하는 병목 현상이 10% 증가했으며, 데이터 정확도는 9% 감소했고, 데이터 가용성 문제는 7% 증가했습니다.
2. 외부 데이터 제공업체에 대한 수요 증가
응답자의 90% 이상이 AI 데이터 라이프사이클 전반에 걸쳐 전문성을 보유한 파트너와 협력해 AI의 품질과 확장성을 개선하려 한다고 답했습니다. 이는 AI 프로젝트를 지속하기 위해 외부 데이터의 역할이 얼마나 중요한지를 보여줍니다.
3. 데이터 다양성과 편향 감소
응답자의 97%가 데이터 다양성, 편향성 감소, 확장성이 AI 모델 구축에 필수적인 요소라고 동의했습니다. 맞춤형 데이터 수집은 여전히 AI 학습 데이터를 확보하는 데 가장 많이 활용되는 방법입니다.
4. AI 도입과 휴먼 인 더 루프
응답자의 80%는 AI를 개선하는 데 있어 인간의 개입(Human-in-the-loop) 프로세스가 매우 중요하다고 강조했습니다. 이는 AI의 정교함을 높이는 데 있어 인간 감독이 필수적임을 나타냅니다.
에펜의 AI 데이터 솔루션
에펜은 25년 이상의 경험을 바탕으로 데이터를 수집 및 가공, 모델 평가를 통해 AI 라이프 사이클을 지원하는 글로벌 리더입니다. 235개 이상의 언어를 다루는 100만 명 이상의 글로벌 크라우드와 업계 최고 수준의 AI 데이터 플랫폼을 통해 기술, 자동차, 금융, 소매, 의료, 공공 부문에서 혁신적인 AI 제품을 빠르고 확장 가능하게 개발할 수 있도록 돕습니다.
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