마이크로소프트의 CEO인 사티아 나델라는 사업 운영에서 인공 지능(AI)에 의존하기 시작한 기업에 경고를 보냈습니다. 그는 데이터 보호 전략이없는 폐쇄 소스 AI 모델을 사용하면 기업이 내부 지식과 비즈니스 비밀과 같은 가장 소중한 자산을 무의식적으로 포기할 수 있다고 말했습니다.
이 성명은 전 세계 다양한 기업에서 생성 AI의 채택이 증가함에 따라 나델라가 발표했습니다. 그는 많은 조직이 자동화의 이점에만 초점을 맞추고 있지만 데이터 소유에 대한 장기적인 결과를 무시한다고 평가했습니다.
나델라에 따르면 기업은 기본적으로 AI를 두 가지 형태로 지불합니다. 첫째는 서비스 구독 비용 또는 클라우드 컴퓨팅 사용입니다. 둘째, 종종 인식되지 않은 것으로, 기업은 AI 제공 업체에 내부 데이터와 지식을 제공함으로써 "지불"합니다.
더 많은 직원이 일상 업무를 지원하기 위해 AI를 사용할수록 AI 시스템에 더 많은 비즈니스 정보가 들어옵니다. 잘 관리되지 않으면 그 지식은 AI 모델 제공자의 학습 소스가 될 수 있습니다.
내부 데이터가 AI의 "연료"가 된다
나델라는 생성 AI 모델이 계속 사용자와의 상호 작용을 통해 배우고 있다고 설명했습니다. 직원이 지시 (프롬프트)를 제공하거나 AI의 잘못된 답변을 수정하거나 AI를 사용하여 작업 프로세스를 자동화하면 이러한 모든 활동은 매우 가치있는 데이터를 생성합니다.
그는 이 정보를 기업 배출, 즉 회사가 일하는 방식을 보여주는 디지털 발자국이라고 불렀습니다.
데이터에는 다음이 포함될 수 있습니다.
내부 작업 흐름,
운영 절차,
고객을 다루는 방법,
의사결정 과정,
이는 회사의 경쟁 우위가되는 특정 지식입니다.
나델라는 이러한 데이터 집합은 경쟁자가 일반적인 방법으로 얻는 것이 거의 불가능한 자산이라고 말했습니다.
인공 지능 산업의 모순
나델라는 또한 AI 산업에서 모순이라고 생각하는 것을 강조했습니다. 많은 AI 모델 개발자는 모델을 훈련시키기 위해 인터넷에서 공개 데이터를 수집할 권리가 있다고 주장합니다.
그러나 다른 한편으로는, AI 제공 업체는 종종 고객이 사용하는 기술을 기반으로 모델을 학습, 수정 또는 개발하는 것을 금지합니다.
이러한 상황은 AI 서비스 제공자와 기업 고객 사이의 불균형한 관계를 만들어 냈습니다.
마이크로소프트, 로컬 AI 제안
이러한 위험을 줄이기 위해 나델라는 회사가 데이터에 대한 완전한 통제권을 유지할 것을 권장했습니다.
그는 회사가 신뢰할 수 있는 클라우드 인프라 또는 내부 데이터 센터에서 자체 AI 학습 환경 (독점 학습 환경)을 구축 할 것을 권장합니다.
또한 회사는 특정 에코 시스템에 의존하지 않고 AI 제공 업체에서 다른 제공 업체로 이동할 수 있도록 모듈 식 조직 시스템을 사용할 것을 권장합니다.
이러한 접근 방식을 통해 회사는 데이터 소유권을 포기하지 않고 어떤 AI 모델을 사용할지 더 쉽게 결정할 수 있습니다.
기업들이 AI 오픈 소스로 전환하기 시작하다
나델라의 경고는 대기업에서 보이기 시작한 트렌드와 일치합니다. 많은 조직은 이제 상용 제공 업체의 클라우드 기반 AI 서비스보다 자신의 서버에서 실행되는 오픈 소스 AI 모델을 사용하기로 선택합니다.
Solo.io의 CEO 인 Idit Levine는 T-Mobile, SAP 및 ADP와 같은 많은 대기업이 데이터 보호 측면에서 더 안전하다고 판단하기 때문에이 접근 방식을 채택하기 시작했다고 말했습니다.
오픈 소스 모델은 기업 정보에 대한 완전한 통제권을 부여하는 것 외에도 대규모 상업 모델에 비해 훨씬 저렴한 비용으로 기업의 AI 요구 사항의 약 90 %를 충족할 수 있다고 여겨집니다.
Vercel 및 OpenRouter와 같은 플랫폼도 최근 기업 고객의 오픈소스 AI 모델 사용 증가를보고했습니다.
데이터는 이제 전략적 자산이 되었습니다.
사티아 나델라의 성명서는 AI에 대한 논쟁이 더 이상 기술의 정교함에 관한 것이 아니라 데이터 소유권과 경쟁 우위에 관한 것이라는 것을 보여줍니다.
기업에게 있어서 AI와의 모든 대화는 단순히 답변을 생성하는 것이 아니라 새로운 지식을 창출하여 잠재적으로 전략적 자산이 될 수 있습니다. 따라서 미래의 비즈니스 세계의 주요 과제는 더 이상 가장 첨단의 AI 모델을 선택하는 것이 아니라, 지식, 비즈니스 프로세스 및 내부 데이터가 다른 당사자에게 부가가치가 되는 것이 아니라 회사의 통제하에 남아 있는지 확인하는 것입니다.
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