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AI를 자산으로, 비용으로만 볼 것인가

고객들이 AI 비용에 대해 이야기할 때, 대화는 보통 토큰 가격으로 시작하고 cloud에서 가장 강력한 모델에 접근할 수 있는지에 대해 끝나곤 합니다. 그들이 항상 그 정도의 능력 필요하다는 건 항상 그렇지는 않습니다. 하지만 그 정도로 대화가 진행되곤 합니다. AI는 실험에서 생산으로 옮겨갈 때, 모델 선택은...

AI 자동 생성

AI 비용의 관점

고객들이 AI 비용에 대해 논의할 때, 대화는 일반적으로 토큰 가격으로 시작하고 클라우드에서 최신 및 가장 शक력 있는 모델에 대한 접근으로 끝난다. 하지만 고객들은 항상 그 수준의 능력이 필요한가? 꼭 그렇지 않다. 하지만 대화는 종종 그 방향으로 진행된다. AI가 실험에서 생산으로 이동함에 따라 모델 선택은 오직 시작에 불과하다.

실제로 많은 비즈니스에서는 가장 최신의 모델을 사용할 필요가 없다. 그들은 단순히 특정 작업을 수행하거나 특정 문제를 해결하기 위해 AI를 사용하고 있다. 따라서 고객들은 자신의 비즈니스에 가장 적합한 모델을 선택하는 것이 중요하다.

AI 자산의 가치

AI를 단순히 비용으로만 본다면, 그 가치를 제대로 평가할 수 없다. AI는 비즈니스에서 매우 중요한 자산이 될 수 있다. 예를 들어, 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 고객 서비스를 개선하거나, 새로운 제품을 개발하는 데 사용할 수 있다. 이러한 경우 AI는 단순한 비용이 아니라, 비즈니스에서 중요한 자산이 된다.

따라서 고객들은 AI를 단순히 비용으로만 보지 말고, 그 가치를 제대로 평가해야 한다. AI를 사용하여 비즈니스에서 어떤 가치를 창출할 수 있는지, 그리고 그 가치를 어떻게 측정할 수 있는지에 대해 고려해야 한다.

원문 보기 MIT Technology Review

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