기업용 생성형 AI의 혁신을 주도하는 Workday

생성형 AI에 대한 관심이 커지면서 모든 규모의 기업이 그 혁신적인 잠재력이나 적어도 마케팅적인 잠재력을 활용하려고 분주하게 움직이고 있습니다. 이러한 부산한 움직임의 많은 부분은 과장되었지만, Workday는 이미 생성형 AI을 구동하는 대규모 언어 모델(LLM)을 수년 동안 사용하고 있습니다. Workday는 이미 이러한 기술을 활용하여 고객에게 현실적인 이점을 제공하고 있습니다. 또한, 광고 단계를 넘어 의미 있는 비즈니스 가치와 업무 방식을 재정의할 수 있는 도구를 제공하기 위해 투자에 박차를 가하고 있습니다. 

현재 Workday는 자연어 생성, 문서 이해, 콘텐츠 검색, 요약 및 보강을 포함한 다양한 언어 및 이미지 관련 작업에 생성형 AI을 활용하는 능력을 구축하고 있습니다. 이러한 새로운 기능을 통해 Workday 고객은 작업 및 프로세스를 간소화하고 효율성을 높이며 더 현명한 의사결정을 내려 생산성을 높일 수 있게 될 것입니다. 먼 미래의 이야기가 아닙니다. 실제로, Workday 고객은 앞으로 6~12개월 이내에 최첨단 기능에 액세스할 수 있게 될 것으로 예상됩니다. 

이제 Workday가 엔터프라이즈 생성형 AI 혁명을 이끄는 방법을 자세히 알아보겠습니다.

Workday 방식의 차이점

Workday가 생성형 AI에 접근하는 방식은 여러 측면에서 차별화됩니다. 가장 주목할 만한 것은 Workday의 우수한 데이터세트입니다. Workday는 생성형 AI의 실효성은 구축에 사용된 데이터의 양과 질에 따라 달라진다고 확신합니다. 생성형 AI 챗봇이 편향되거나 부정확한 응답을 제공한 많은 사례들에서 확인할 수 있듯이, 대규모 언어 모델(LLM)의 품질은 구축에 사용된 데이터에 따라 결정됩니다. 

최근 언론에서 주로 다루어진 기반 모델들은 다양한 문제를 해결할 수 있도록 가능한 광범위한 데이터세트를 사용하여 의도적으로 훈련되었습니다. 그러나 이 방대한 데이터세트는 품질이 일정하지 않거나 출처가 불분명할 수 있으며, 이로 인해 그럴듯하지만 오류가 있거나, 부정확하거나, 안전하지 않은 동작을 하거나 지식재산권을 침해할 수 있습니다. 또한 부족한 훈련 데이터로 인한 문제를 해결하기 위해 응답에 적용된 안전 장치가 시간이 지남에 따라 유지되지 않는 것을 확인했습니다. Workday는 중요 사용 사례에서 이런 문제를 해결하기 위해 특정 도메인에 특화된 모델과 높은 데이터 품질에 중점을 두어 고객이 신뢰할 수 있는 결과를 제공합니다.

Workday의 주요 차별화 요소는 모든 고객이 동일한 버전의 Workday, 즉 동일한 데이터 모델을 실행하고 있다는 것입니다. Workday에서는 6,000만 명 이상의 사용자가 매년 거의 4,500억 건의 트랜잭션을 시스템에서 처리하고 있습니다. 우리는 고객들의 허락을 받아 이러한 데이터를 생성형 AI 기능의 연료로 사용합니다. 이 방대하고 높은 품질의 데이터세트를 통해 Workday는 정확하고 의미 있으며 신뢰할 수 있는 결과를 일관되게 생성하는 모델을 구축할 수 있습니다.

또한 생성형 AI의 개발과 배포에 있어서도 다른 AI 및 ML 기술과 동일한 플랫폼 전략을 따릅니다. 이 전략을 통해 Workday는 기반 모델과 같은 신기술을 신속하게 활용하여 쉽고 빠르게 새로운 기능을 구축하면서도 전체 Workday 환경에서 일관된 경험을 유지할 수 있습니다. 또한 이 전략을 통해 새로운 모델을 빠르게 채택할 수 있으므로 급변하는 AI 환경에서 리더십을 유지할 수 있습니다.

Workday의 생성형 AI 접근 방식은 벤더 독립적인 하이브리드 모델을 채택하고 있다는 점에서도 독특합니다. 고유한 도메인별 LLM을 개발하고 있으며 여러 유력한 타사 제공자와 협력하여 혼합 또는 앙상블 모델을 생성하고 있습니다. 이 방법을 통해 Workday는 최고의 기술을 활용하면서도 고객에게 성능이 우수하고 비용 효율적이며 신뢰할 수 있는 솔루션을 제공할 수 있습니다.

이뿐 아닙니다. Workday의 고품질 구조적 데이터를 사용하는 프롬프트 엔지니어링 및 RAG(retrieval augmented generation)를 통해 타사 모델을 개선할 수 있습니다. Workday의 목표는 우리가 보유한 컨텍스트 및 사실 정보를 통합하여 타사 LLM이 현실에 기반할 수 있게 하는 것입니다. Workday 데이터로 이 모델을 보강함으로써, 선도적인 LLM의 강점과 검증된 데이터의 정확성을 결합한 응답을 제공하는 것이 목표입니다. 이를 통해 고객에게 더욱 견고하고 신뢰할 수 있는 솔루션으로 제공할 수 있게 됩니다.

책임 있는 생성형 AI 구현

AI 기술의 미래는 분명 흥미롭지만, 사용 과정에서 위험을 내포할 수 있다는 점을 우리는 인정합니다. 데이터 보안 및 개인정보 보호 표준을 준수하는 것은 Workday에게 무엇보다 중요하기 때문에, 우리는 이러한 기술을 개인정보 보호 원칙에 따라 적용하는 데 중점을 두고 있습니다. Workday는 AI 윤리 원칙에 따라 신뢰할 수 있는 생성형 AI 솔루션의 개발을 지원하기 위해 Workday의 책임 있는 AI 거버넌스 프로그램을 사용합니다. 생성형 AI 활용을 포함한 새로운 AI 기술의 모든 개발은 Workday의 책임 있는 AI 위험 평가 과정을 거치며 관련된 모든 중요 AI 지침을 준수합니다. 이렇게 접근함으로써, Workday는 AI 혁신이 고객에게 주는 이점을 희생하지 않으면서 AI 혁신의 막중한 책임은 게을리하지 않습니다. 

Workday는 AI가 비즈니스 프로세스를 자동화하는 다양한 기회를 제공한다고 하더라도, 인간을 대체하는 것이 아니라 보완한다는 우리의 믿음에는 변함이 없습니다. Workday의 접근 방식은 인간과 기계의 협력을 촉진하며, 인간의 전문 지식을 통합하도록 설계되었습니다. Workday는 AI 사용 경험을 통해 인간의 판단이 최종 의사결정 수단이며, 그 중추적인 역할을 유지하고 최종 책임과 의무를 게을리하지 않을 것입니다.

비즈니스의 모든 측면에서 책임 있는 AI에 중점을 두는 것 외에도, Workday는 다양한 거버넌스 수준에서 AI 중심 정책 토론의 방향을 결정하는 데 주도적인 역할을 하고 있습니다. 미국에서, Workday는 AI 어플리케이션에 대한 사려 깊고 효과적인 규정이 제정되도록 돕기 위해 연방, 주 및 지방정부 정책 토론에 적극 참여하고 있습니다. 해외에서는, 유럽연합 및 다양한 국가의 정부와의 강력한 파트너십을 통해 전 세계적으로 책임 있는 AI 사용을 촉진하는 포괄적인 정책 접근 방식을 개발하기 위해 적극적으로 협력하고 있습니다.

Workday는 AI 기술이 의미 있는 규제를 받아야 한다고 확신합니다. 책임 있는 규칙을 적용함으로써, AI 발전이 윤리적 원칙에 따라 이루어지고 잠재적 위험이 적절하게 관리되도록 보장할 수 있습니다. 우리는 끊임 없이 변화하는 AI 환경을 탐색하면서 혁신과 책임 사이의 균형을 유지하며, AI가 사회 전체에 혜택을 제공하는 미래를 만들고자 합니다.

Workday의 다음 목표

모든 AI 혁신의 목표처럼, Workday의 목표는 인간의 성과를 증대시키고 사용자들이 더 빠르게 정보에 기반한 의사결정을 내릴 수 있도록 그들의 능력을 배양하는 것입니다. 이를 통해 중요한 작업에 시간과 에너지를 집중할 수 있도록 돕게 됩니다. 

기업을 위한 효과적인 생성형 AI를 구축하는 여정은 순조롭게 진행되고 있습니다. 우리는 현재 명확하고 즉각적인 이점을 제공하는 일반적인 비즈니스 사용 사례를 만들고 있습니다. 향후 몇 개월에 걸쳐, 커리어 개발을 위한 성장 계획, 직무 설명 콘텐츠 생성, 오퍼 레터 콘텐츠 생성, 금융 계약 요약, 이상 징후 탐지 등과 같은 새로운 기능을 공개할 예정입니다. 이들 새로운 기능들을 통해 고객의 효율성과 경제성을 더욱 증진시킬 것이며, AI 열풍이 광고로 끝나지 않도록 실질적인 이점을 제공할 것입니다.

앞서 언급한 대로, 생성형 AI의 새로운 기능과 최근 AI 개발의 주요 내용은 9월 26일부터 29일까지 샌프란시스코의 Moscone Convention Center에서 열리는 Workday Rising에서 미리 공개할 것입니다. 많은 기대 부탁드립니다.