타바콜리: 두 가지 측면이 있다고 생각합니다. 첫째, 도구가 아닌 결과에 집중해야 합니다. "우리는 뒤처졌다"고 말하는 사람들의 수입니다. 많은 상담원을 준비시켜야 합니다. AI를 할 수 있다는 것을 보여줘야 합니다." 제가 인공지능을 이겼다고 해서 점수를 못 받는 건 아니죠?

대신, 여러분이 진정으로 파악하고 싶은 것은 '내가 원하는 비즈니스 성과는 무엇인가'입니다. 일반적으로 "자동화하여 훨씬 더 효율적으로 만들고 싶은 기존 프로세스가 있다"거나 "새로운 기능을 추가하고 싶은 것이 있다"는 경우인데, AI를 통해 이를 실현할 수 있습니다.

두 번째는 모두가 AI에 열광하면서 이를 LLM과 연관시켰는데, 어떤 모델을 사용할 것인가 하는 것입니다. 솔직히 기업 세계에서 가장 중요한 것은 고품질의 정확하고 신뢰할 수 있는 AI입니다. 그리고 이는 "데이터 자산이 정리되어 있고 거버넌스 전략이 있는가?"에 따라 크게 달라집니다.

모델이 중요한 것이 아니라 다른 모든 요소가 중요합니다. 정확도는 어떻게 확보하나요? 어떻게 관리하나요? 프로덕션에 어떻게 적용하고 측정할 수 있을까요? 또한 빠르게 진화하는 공간에서 어떻게 그렇게 할 수 있을까요? 6개월 전에 AI 애플리케이션을 출시했던 대부분의 사람들은 새로운 제품이 출시되었기 때문에 지금 다시 개발한다면 완전히 다르게 만들 것이라고 말합니다.

타바콜리: 현재 수익은 피라미드 구조입니다. 최하위 계층에는 여러 가지 인프라가 필요하며, 이것이 바로 칩입니다. 진입 장벽이 매우 높기 때문에 많은 기업이 참여하지 않을 분야입니다.

그 외에도 파운데이션 모델 제공업체가 있습니다. 처음에는 많은 모델들로 시작했지만, 일부 모델을 훈련시키는 데 필요한 자본 때문에 그 수가 줄어들었습니다.

마지막 계층은 상단의 애플리케이션입니다. 그리고 지금은 초기 단계이기 때문에 그 규모가 크지 않지만, 데이터브릭스는 최근 AI 매출로 10억 달러를 돌파했으니 결코 적은 금액이 아닙니다.

지금부터 5년을 빨리 감으면 피라미드는 훨씬 더 거대해질 것이며, 그 구조는 뒤집힐 것입니다. 훨씬 더 많은 수익이 AI를 활용하여 사람들의 업무를 혁신하는 애플리케이션에서 창출될 것입니다. 그리고 그 공간에서 모든 것을 가져가는 승자는 없다고 생각합니다.

타바콜리: 아무도 그 대답을 좋아하지 않아요. 하지만 많은 비용을 지출하는 많은 프로세스는 섹시하지 않습니다. 예를 들어 보겠습니다. 귀사는 보험 회사입니다. 수많은 보험금 청구서가 들어오고, '이 많은 청구서를 어떻게 하면 필요한 정보를 추출할 수 있을까'라는 고민에 많은 시간과 노력을 쏟게 됩니다. 분석 양식에 어떻게 입력하면 인사이트를 실행한 다음 이를 기반으로 조치를 취할 수 있을까요?" 보험금 청구에 3개월이 걸린다는 사실에 화를 내는 사람만 빼고 아무도 흥분하지 않습니다. 하지만 몇 달이 걸리던 작업을 이제 자동화하여 적은 비용으로 할 수 있다면 정말 흥미로운 사용 사례입니다.

또는 반도체 제조업체에서 이상 징후를 지능적으로 감지하여 수율을 0.1 % 향상시킬 수 있는 무언가를 가지고 있다면% - 다시 한 번 말하지만, 팹 수율에 대해 마지막으로 흥분했던 때가 언제였나요? 하지만 이는 많은 돈을 의미합니다.

생산성은 엄청나고 비용은 엄청나지만, 사람들이 생각하는 것처럼 획기적인 것은 아닙니다. 지루한 AI 사용 사례라고 생각합니다. AI를 통해 의미 있는 개선 효과를 얻을 수 있으며, 실제로 고객들이 이를 경험하고 있습니다.

타바콜리: 제가 항상 하는 대답은, 이런 논리로 "ATM이 나왔을 때나 컴퓨터가 나왔을 때 엄청난 변화였는데, 많은 사람이 일자리를 잃게 될까요?"라고 묻는 것입니다.

오늘날 사람들이 하는 일 중에는 AI가 자동화할 수 있는 일들이 있습니다. 그러나 이러한 많은 작업에서 품질을 위해 여전히 사람이 직접 참여하기를 원합니다. 그리고 이러한 작업을 자동화하면 이전에는 할 수 없었던 일을 할 수 있는 완전히 새로운 요구 사항도 생긴다는 전제가 있습니다. 예를 들어, ATM과 온라인 뱅킹이 등장하면서 과거에는 존재할 것이라고 생각하지 못했던 새로운 이커머스 역할이 생겨났고, 이를 통해 수많은 일자리와 생산성을 창출하고 있습니다.

업스킬링과 교육을 통해 특정 직무는 변화하겠지만, 기업에서 필요로 하는 완전히 새로운 종류의 새로운 직무가 생겨날 것입니다. 그래서 실제로 노동 수요가 늘어날 것이라고 생각합니다. 따라서 "어떻게 스킬을 향상시킬 것인가?"에 대한 질문이 더 중요합니다.

타바콜리: 예, 아니요. 네, 우리는 지금 AI 거품 속에 있습니다. 아니요, 요금제는 변경되지 않습니다.

저는 종종 이 질문의 반대편에 있는 "AI가 혁신적일까요, 아니면 AI가 과장된 것일까요?"라는 질문을 받곤 합니다. 이에 대한 제 대답은 '예'입니다. 사람들이 아직 AI를 완전히 이해하지 못한다고 생각하기 때문에 어떤 질문에 대한 답은 'AI가 해결할 것이다'입니다. 주변을 둘러보니 "AI 기반 세차장"이라고 적힌 표지판이 있었습니다. 도대체 그게 무슨 뜻인지 모르겠습니다. 이제 모든 것이 AI로 구동됩니다. 사람들에게 필요한 실제 사용 사례가 무엇인지 결정하면 흥분의 정점은 항상 가라앉게 마련입니다. 현재 AI 분야의 모든 기업이 계속 살아남을 수는 없을 것이라고 생각합니다.

데이터브릭스의 계획을 바꾸지 않는 이유는 AI가 훌륭하고 미래에 중요하다고 생각하기 때문이며, 지난 12년 동안 AI에 크게 의존해왔기 때문입니다. 그러나 우리 비즈니스의 핵심은 데이터 혁신 및 운영 워크플로와 같은 데이터 측면이며, 이는 입증된 것으로 거품이 아니며 확실히 성장하고 있습니다. 데이터브릭스 관점에서는 고객이 필요로 하는 것에 적응합니다. 그리고 우리는 이미 과대 광고에서 중요한 주요 사용 사례와 성과로 이동하는 것을 보았고, 이를 지원했습니다.