- 국내 기업의 비즈니스 요청사항 반영, 엔터프라이즈 AI와 자동화 동시 활용할 수 있도록 지원

 

 

 

유아이패스(UiPath)가 6일 서울 페어몬트 앰배서더 호텔에서 개최된 'AI 서밋 2024’에서 최신 AI 모델과 대규모 언어 모델(LLM)을 발표했다. 이번 서밋에서 유아이패스는 기업이 AI와 자동화를 통해 더 큰 성과를 달성할 수 있도록 유아이패스 비즈니스 자동화 플랫폼(UiPath Business Automation Platform)에 생성형 AI를 심층적으로 통합한 새로운 기능들을 다수 소개했다.

 

'AI 서밋 2024'은 올해 아시아 태평양 및 일본 15개 도시에서 개최될 행사의 일환으로 서울에서 열리는 유아이패스의 글로벌 행사다. 기업이 AI와 자동화를 통합하여 AI의 잠재력을 구체적인 성과로 전환하는 방법에 대한 인사이트를 제공한다.

 

유아이패스 비즈니스 자동화 플랫폼은 비즈니스 프로세스를 위한 엔드투엔드 자동화를 제공한다. 자동화 프로그램에 AI를 도입하려는 비즈니스 리더가 가장 염두에 두어야 할 네 가지 핵심 요소는 비즈니스 컨텍스트, AI 모델 유연성, 실행 가능성 및 신뢰다. 유아이패스 플랫폼의 새로운 AI 기능은 이러한 핵심 영역을 해결하여 고객이 생성형 AI 모델 및 도구의 성능과 정확성을 향상하고 AI 및 자동화를 통해 다양한 비즈니스 문제를 보다 쉽게 해결하는 데 필요한 도구를 갖출 수 있도록 지원한다.

 

유아이패스 코리아 조의웅 지사장은 “국내 기업들은 이제 디지털 혁신을 넘어 AI 혁신을 중요한 우선 순위로 삼고 있다“구 설명하고, “유아이패스는 새로 출시된 혁신적인 기능을 포함한 강력한 자동화 도구를 제공함으로써 이러한 변화를 지원하기 위해 최선을 다하고 있다. 유아이패스의 현지화 노력은 다양한 산업 분야에서 문서 처리 정확도를 크게 개선하고 운영 효율성을 향상시킬 것이며, 앞으로도 국내 기업들이 AI를 활용하여 새로운 성장 기회를 창출할 수 있도록 지원할 것"이라고 밝혔다.

 

유아이패스 제품 총괄 세바스찬 슈뢰텔 (Sebastian Schrötel) 부사장은 “새로운 유아이패스 LLM 제품군을 포함한 유아이패스의 혁신은 조직이 AI의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 설계됐다“고 밝히고, “특정 비즈니스 요구 사항에 맞춘 AI 및 자동화 기능을 내장함으로써 국내 기업들이 정확성, 일관성, 예측 가능성을 높일 수 있도록 지원한다"고 덧붙였다.

 

유아이패스 오토파일럿 어드민의 기능은 강력한 통합 타겟 폴백 접근 방식을 보완하도록 설계됐다. 서울 AI 서밋에서 처음 발표된 오토파일럿 어드민은 현재 비공개 프리뷰 버전으로 제공된다. 이 기능은 자동화 다운타임을 줄이고 효율성을 향상시키기 위해 유아이패스 로봇(UiPath Robots), 오케스트레이터(Orchestrator), 스튜디오(Studio) 전반에 걸쳐 일련의 AI 기반 경험을 포함한다.

 

개발자와 테스터를 위한 유아이패스 오토파일럿 (UiPath Autopilot)

유아이패스 오토파일럿(Autopilot)은 자동화 빌더와 사용자의 생산성을 높여주는 플랫폼 전반의 생성형 AI 기반 솔루션이다. 전 세계적으로 1,500개 이상의 조직에서 유아이패스 오토파일럿을 사용하고 있으며, 매주 7,000개 이상의 생성과 5,500개 이상의 표현식이 만들어 지고 있다. 개발자와 테스터를 위한 오토파일럿 환경은 2024년 6월부터 한국어로 제공되고 있다.

 

개발자를 위한 오토파일럿은 유아이패스 스튜디오(UiPath Studio)의 생성형 AI 및 자연어 처리(NLP) 기능을 사용하여 워크플로를 만들고, 표현식을 생성하며, 자동화를 구축하는 데 도움을 준다. 70% 이상의 성공율을 기록한 개발자 오토파일럿은 텍스트 입력으로 워크플로우 생성을 통해 경험이 부족한 개발자에게는 작업을 더 쉽게 만들어주고, 숙련된 개발자에게는 개발속도를 더 높여준다.

 

테스터를 위한 오토파일럿은 생성형을 활용하여 요구 사항을 구체화 및 개선하고, 이러한 요구 사항에서 단계별 테스트를 생성하며, 이러한 테스트를 사용하여 코딩된 자동화를 생성함으로써 소프트웨어 테스트의 모든 측면을 가속화한다.

 

생성형 대규모 언어 모델(LLM)

새로운 LLM, ‘닥패스(DocPATH)’와 ‘컴패스(CommPATH)’는 특정 업무, 문서 처리 및 커뮤니케이션에 대해 광범위하게 훈련된 LLM을 기업에 제공한다. GPT-4와 같은 범용 생성형 AI 모델은 특정 작업을 위해 특별히 훈련된 모델의 성능과 정확도를 따라잡는 데 어려움을 겪는다. 부정확하고 시간이 많이 소요되는 프롬프트 엔지니어링에 의존하는 대신, 닥패스와 컴패스는 기업의 정확한 요구 사항에 맞게 AI 모델을 사용자가 정의할 수 있는 광범위한 도구를 제공하여 모든 문서와 매우 다양한 메시지 유형을 이해할 수 있도록 지원한다. 닥패스와 컴패스는 지난 4월부터 한국어 버전이 공개 프리뷰로 제공되고 있으며, 6월에 정식 출시되었다.

 

비즈니스별 데이터로 생성형AI 모델을 보강하기 위한 컨텍스트 그라운딩

기업은 비즈니스 데이터를 AI 모델과 함께 안전하고 안정적으로 사용할 수 있는 간편한 방법이 필요하다. 이러한 요구를 해결하기 위해 유아이패스는 비공개 프리뷰에 들어간 유아이패스 AI 트러스트 레이어(AI Trust Layer)의 새로운 기능인 컨텍스트 그라운딩(Context Grounding)을 도입했다. 유아이패스 컨텍스트 그라운딩은 검색 증강 생성(RAG)를 통해 비즈니스 컨텍스트의 토대를 제공함으로써 기업이 생성형 AI 모델의 정확성을 개선할 수 있도록 지원한다. 이 시스템은 지식 기반이나 내부 정책 및 절차와 같은 회사별 데이터 세트에서 정보를 추출하여 보다 정확하고 인사이트가 풍부한 응답을 생성한다.

 

더 빠른 가치 실현을 위한 사전 구축된 생성형AI 액티비티

사전 구축된 새로운 생성형 AI 액티비티는 유아이패스 AI 트러스트 레이어를 활용하며, 자동화 워크플로우에서 고품질의 AI 예측에 쉽게 액세스하고 이를 개발하여 활용함으로써 가치 창출 시간을 단축할 수 있다. 생성형 AI 활동은 이메일 텍스트 완성, 분류, 이미지 감지, 언어 번역, 개인 식별 정보(PII) 필터링 기능 등 점점 더 많은 생성형 AI 사용 사례 모음에 대한 액세스를 제공하여 기업이 생성형AI로 더 많은 일을 할 수 있도록 지원한다. 생성형 AI 활동을 통해 기업은 고객 경험을 맞춤화하고, 공급망을 최적화하며, 수요를 예측하고, 정보에 기반한 의사 결정을 내리는 데 도움이 되는 생성형AI를 사용하여 경쟁력을 구축하고 목표를 달성하는 데 걸리는 시간을 단축할 수 있다.

 

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