Alteryx의 최신 설문 조사에 따르면 설득력있는 추세가 나타납니다. 데이터 분석 리더의 40%가 일상적인 작업에 생성 인공 지능 (AI)을 적용하기 시작했습니다. 이 기술의 인기는 데이터 분석이 수행되는 방식을 변화시킬뿐만 아니라 작업 효율성을 크게 향상시킵니다. 특히 코드 쓰기와 관련하여 리더의 31%가 개발 프로세스 속도를 높이기 위해 생성 AI를 사용하고 있다고 응답했습니다. 이 데이터는 생성 AI가 데이터 분석 분야에서 중요한 도구가되고 있음을 보여줍니다.
또한 설문 조사에 따르면 기업에서 생성 AI의 적용은 주로 컨텐츠 생성, 분석 통찰력 요약, 분석 통찰력 생성, 코드 개발 및 프로세스 문서 작성의 여러 주요 영역에 중점을 둡니다. 이러한 응용 프로그램은 기업이 많은 시간과 리소스를 절약 할 수있을뿐만 아니라 작업 품질을 향상시키는 데 도움이됩니다. 예를 들어, 생성 AI를 통해 생성 된 컨텐츠는 종종 더 창의적이고 정확한 반면 자동화 된 코드 개발은 인적 오류의 가능성을 줄입니다.
대부분의 회사는 생성 AI에 큰 관심을 보였지만 실제로 사용되는 회사의 수는 여전히 제한적입니다. 많은 회사들이 AI 모델을 최적화하여 비즈니스 요구를보다 잘 충족시키는 방법을 적극적으로 탐색하고 있습니다. 이 프로세스에는 기술 투자가 필요할뿐만 아니라 기존 비즈니스 프로세스의 심층 분석 및 조정이 필요합니다.
그러나 기업은 생성 AI를 적용 할 때 몇 가지 어려움과 우려에 직면 해 있습니다. 데이터 개인 정보 보호 문제는 가장 두드러지며 많은 회사가 AI가 민감한 데이터를 처리 할 때 보안 위험을 증가시킬 수 있다고 우려하고 있습니다. 또한, 결과의 신뢰성은 회사의 초점, 특히 정밀도와 신뢰성이 높은 지역에서 초점입니다. 마지막으로, 전문 지식 부족은 또한이 분야의 기업의 추가 개발을 제한하며, 많은 사람들이 생성 AI의 잠재력을 활용하기 위해 더 많은 교육과 지원이 필요합니다.
일반적으로 생성 AI는 데이터 분석이 작동하는 방식을 점차적으로 변화시키고 있으며 몇 가지 과제에도 불구하고 기회와 장점은 무시할 수 없습니다. 기술의 지속적인 발전과 최적화로 인해 기업에서 생성 AI의 적용은 향후 더 광범위하고 심도있게 될 것입니다.