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<p><a class="seo-link good-link" href="https://dumbbell-up.com/gwangsan-cleaning/" rel="noopener" target="_blank">.광산구입주청소</a> 프로피 책임자는 "대부분의 기업이 에이전트의 잠재력에 막대한 투자를 하고 있지만 여전히 개념검증 단계에 머물러 있다"고 지적했다. 개념검증이 중단되는 이유로는 책임 구조의 부재를 꼽았다. "많은 개념검증이 중단되거나 취소되는 이유는 기업들이 '문제가 생기면 누가 책임을 지는가'라는 질문에 답할 준비가 되어 있지 않기 때문"이라는 설명이다. 에이전틱 AI가 경영진의 승인을 얻으려면 기술적 성능만으로는 부족하다. 프로피 책임자는 "모델의 정확도나 사기 예측 성능 같은 데이터 과학 지표를 투자수익률(ROI)로 전환하는 능력이야말로 현재 가장 중요한 부분"이라고 말했다. 다만 보편 공식은 없다고 했다. 사용 사례와 산업에 따라 달라진다는 것이다. 이번에 소개된 SAS 바이야(SAS Viya) 코파일럿(Copilot)에 대해서는 단순한 보조 도구를 넘어 자율 실행 단계로 발전하고 있다고 설명했다. "데이터 준비부터 모델링, 대시보드 생성, 의사결정 지원에 이르기까지 분석 라이프사이클 전반의 AI 관련 업무를 돕는 전문 어시스턴트 역할을 하도록 설계됐다"는 것이다. 적용 영역도 산업을 초월한다고 했다. 사기 탐지, 공급망, 제조업, 수요 예측 등이 초기 적용 영역으로 거론됐다. 한편 생성형 AI 모델의 출력물을 다른 생성형 AI 모델의 학습 데이터로 활용하는 접근에 대해서 그는 단호하게 반대했다. 그는 "LLM을 이용해 다른 LLM을 훈련시키는 것은 컴퓨팅 비용과 토큰 비용만 증가시킬 뿐이며, 좋은 정확도를 얻을 수 없어 모델 붕괴의 위험에 처하게 된다. 대안은 기업 데이터의 안전한 활용"이라고 강조했다.</p>
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