정보통신기술(ICT) 생태계는 생성형 AI(GenAI) 덕분에 큰 변화의 조짐을 보이고 있으며, GenAI를 책임감 있게 활용하면 기업은 새로운 수익원을 창출하고, 혁신적인 솔루션을 개발하며, 사용자와 고객에게 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다. 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다.
기업들은 주로 은행/금융서비스/보험, 제조, 헬스케어 등 여러 산업 분야에서 업무 효율성을 높이고 생산성을 향상시키기 위해 GenAI를 도입하고 있습니다. Frost & Sullivan은 고객 서비스 및 지원, IT 프로세스, 영업 및 마케팅 등 반복적이고 가치가 낮은 업무와 효율성을 높이고 고객 경험을 개선하기 위해 도입이 진행되고 있다고 보고 있습니다.
그러나 이러한 가능성의 물결에는 도전이 따르는데, AI 알고리즘의 편향성과 AI가 생성한 컨텐츠의 악용 가능성에 대한 윤리적 고려는 윤리적 프레임워크의 개발이 필요합니다. 또한, 고용 전환과 모델 출력에 대한 설명 가능성 부족에 대한 우려는 GenAI 도입에 걸림돌이 될 수 있습니다.
목차
전략적 과제
왜 성장이 어려워지고 있는가?
The Strategic Imperative 8(TM)
3대 전략적 필수 요소가 생성형 AI 업계 성장 기회에 미치는 영향
성장 파이프라인 엔진™의 원동력
성장 기회 분석
AI 기술의 진화
GenAI : 기업에 있어서 중요한 파괴적 기술
기업은 커맞춤형 및 인하우스 GenAI 솔루션 선호
GenAI의 파괴적 성장
성장 촉진요인
성장 저해요인
GenAI 에코시스템
GenAI 에코시스템 : 주요 이해관계자
GenAI 에코시스템 : 시스템 통합사업자
GenAI 에코시스템 : 서비스 제공업체
GenAI 에코시스템 : 기반 모델/LLM 프로바이더
GenAI 에코시스템 : 데이터 및 구현 플랫폼
GenAI 에코시스템 : 하드웨어 프로바이더
GenAI 동향
GenAI 환경을 형성하는 동향
SLM가 GenAI 민주화의 길을 연다
LLM 병렬화가 부상
기업 애플리케이션과의 통합이 급속히 진전
프로액티브한 신뢰성과 안전성 보호가 필요
규제가 AI 에코시스템을 형성
업계별 GenAI 이용 사례
행동하는 기업
Cloudera
Katonic AI
Adobe
ActiveFence
Databricks
Dataiku
인기 GenAI 모델 : 비교
성장 기회
성장 기회 1 : 생성형 AI 구현 서비스
도표
면책사항
LSH
영문 목차
영문목차
Generative AI Advancements Driving Transformative Growth Opportunities
The information and communication technology (ICT) ecosystem is on the cusp of a major transformation thanks to Generative AI (GenAI), as this powerful technology opens new possibilities. Responsible use of GenAI can help companies generate new revenue streams, develop innovative solutions, and provide users and customers with personalized experiences.
Businesses are primarily looking to adopt GenAI to drive operational efficiency and improve productivity across several industry sectors, such as banking, financial services, and insurance; manufacturing; and healthcare. Frost & Sullivan has observed that adoption is high for repetitive, low-value tasks as well as to enhance efficiency and boost customer experiences, such as customer service and support, IT processes, and sales and marketing.
However, this wave of possibilities comes with challenges. Ethical considerations surrounding biases in AI algorithms and potential misuse of AI-generated content necessitate the development of ethical frameworks. Additionally, concerns around job displacement and lack of explainability for model outputs may represent obstacles to GenAI adoption.
Table of Contents
Strategic Imperatives
Why is it Increasingly Difficult to Grow?
The Strategic Imperative 8™
The Impact of the Top 3 Strategic Imperatives on the Generative AI Industry
Growth Opportunities Fuel the Growth Pipeline Engine™
Growth Opportunity Analysis
The Evolution of AI Technologies
GenAI: A Key Disruptive Technology for Enterprises
Enterprises Favor Customized and In-house GenAI Solutions
The GenAI Disruption
Growth Drivers
Growth Restraints
The GenAI Ecosystem
The GenAI Ecosystem: Key Stakeholders
The GenAI Ecosystem: System Integrators
The GenAI Ecosystem: Service Providers
The GenAI Ecosystem: Foundational Model/LLM Providers
The GenAI Ecosystem: Data and Implementation Platforms
The GenAI Ecosystem: Hardware Providers
GenAI Trends
Trends Shaping the GenAI Landscape
SLMs Pave the Way for GenAI Democratization
LLM Parallelization Gains Ground
Integration with Enterprise Applications Evolves Quickly
Proactive Trust and Safety Safeguards are Now Necessary
Regulations Shape the AI Ecosystem
GenAI Use Cases by Industry Vertical
Companies to Action
Cloudera
Katonic AI
Adobe
ActiveFence
Databricks
Dataiku
Popular GenAI Models: A Comparison
Growth Opportunity Universe
Growth Opportunity 1: Generative AI Implementation Services
