생성형AI 활용/Claude/AI답변엔진-Perplexity/교차검사AI

  철수와 영희 대화로 풀어보는 Deep Research 에이전트 배우기 영희: 철수 박사님, 안녕하세요! 평소 생성형 AI나 검색형 AI에 관심이 많았는데, 최근에 'Deep Research'라는 개념이 새롭게 떠오르는 것 같더라고요. 박사님은 이 분야 전문가시니, 제가 Deep Research에 대해 좀 자세히 배울 수 있을까요? 철수: 안녕하세요, 영희 씨! 물론입니다. Deep Research는 기존의 AI 검색 방식과는 차원이 다른 심층적인 정보 탐색 및 분석 능력을 의미합니다. 마치 관광 여행과 현지 생활의 차이처럼 생각하시면 이해하기 쉬울 거예요. 일반 AI가 유명 관광지를 빠르게 둘러보는 패키지여행과 같다면, Deep Research는 그 지역에서 몇 달간 살아보며 현지 문화를 깊이 이해하는 경험과 비슷합니다. 영희: 아, 비유가 정말 와닿네요! 그럼 일반 AI와 Deep Research는 구체적으로 어떻게 다른 건가요? 철수: 핵심적인 차이점은 정보를 다루는 깊이와 방식에 있습니다. 일반 AI는 주로 학습된 데이터나 제한적인 검색 결과에 의존하여 즉각적인 답변을 제공하는 반면, Deep Research 에이전트는 자율적으로 다양한 출처를 탐색하고, 여러 단계의 심층적인 조사를 수행합니다. 예를 들어, 일반 AI에게 "비트코인 가격에 영향을 미치는 요인은 무엇인가요?"라고 질문하면, 학습된 데이터를 바탕으로 일반적인 요인들, 예를 들어 공급과 수요, 규제 환경 등을 나열하는 수준의 답변을 얻을 수 있습니다. 하지만 Deep Research 에이전트에게 " 2018년부터 현재까지 비트코인 가격과 미국 금리 변동의 상관관계를 분석해주세요. 특히 금리 인상/인하 결정 발표 전후 비트코인 가격 변동 패턴, 시차 효과, 그리고 이 관계가 시간에 따라 어떻게 변화했는지 패턴화해주세요." 와 같이 구체적인 질문을 던지면, 영희: 와, 질문 자체가 훨씬 복잡하고 분석적인데요? 그럼 답변도 많이 다르겠네요! 철수...

  2024년 기업의 생성형 AI 현황과 미래 전망 본 내용은 Menlo Ventures의  "2024: The State of Generative AI in the Enterprise"  보고서를 Claude AI 로 분석 및 재 해석한 자료입니다 ( 참조:  https://menlovc.com/2024-the-state-of-generative-ai-in-the-enterprise/ ) 목차 서문 1. AI 지출 급증 2. 기업 생성형 AI 주요 활용 사례 도입률 3. 부서별 생성형 AI 투자 현황 4. 생성형 Ai 도구 선택 시 주요 고려 사항 5. 산업별 생성형 Ai 시장 분석 6. Ai 설계 패턴 트렌드 변화 7. 향후 생성형 AI 시장 주요 예측 결론 서문 2024년은 생성형 AI가 기업의 핵심 필수 요소로 자리잡는 결정적인 전환점이 되고 있습니다. 지난 2023년이 실험과 탐색의 시기였다면, 2024년은 본격적인 실행과 가치 창출의 해로 자리매김하고 있습니다. AI 투자 규모가 전년 대비 6배 증가한 138억 달러를 기록하며, 기업들이 실험실 단계를 넘어 실제 비즈니스 현장으로 AI를 이동시키고 있음을 명확히 보여주고 있습니다. 기업들의 AI 도입은 이제 선택이 아닌 필수가 되어가고 있습니다. 조사 대상 기업의 72%가 생성형 AI의 광범위한 도입을 예상하고 있으며, 프로그래머부터 의료 서비스 제공자까지 다양한 전문가들의 일상 업무에 AI가 깊이 통합되고 있습니다. 특히 주목할 만한 점은 기업들이 단순한 비용 절감이나 효율성 향상을 넘어, 비즈니스 모델의 근본적인 혁신을 위한 도구로 AI를 바라보고 있다는 것입니다. 이러한 변화는 투자 구조에서도 확인할 수 있습니다. 전체 AI 투자의 60%가 혁신 예산에서, 40%가 정규 예산에서 조달되고 있으며, 이는 기업들이 AI를 일시적인 트렌드가 아닌 장기적인 전략적 자산으로 인식하고 있음을 보여줍니다. 더불어 산업별로 특화된 AI 솔루션의 등장과 함께, 각 산업의 고유한...