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세미나 기획안: C-레벨 의사결정자를 위한 AI 에이전트 기술 세미나카테고리 없음 2024. 12. 3. 16:38
세미나 기획안: C-레벨 의사결정자를 위한 AI 에이전트 기술 세미나
세미나 제목: AI 에이전트의 혁신과 비즈니스 활용: 비용 절감에서 경쟁력 강화까지
세미나 목적
- C-레벨 의사결정자에게 AI 에이전트의 기술적 가능성과 비즈니스적 가치를 명확히 전달.
- AI 에이전트 도입을 둘러싼 기술적 이해도를 높이고, 의사결정을 돕기 위한 구체적인 정보를 제공.
- AI 에이전트 도입 및 운영에 드는 비용과 ROI(Return on Investment)를 계산할 수 있는 틀 제공.
세미나 구성
1. 개회 및 주제 소개 (10분)
- 주제: "AI 에이전트: 챗봇을 넘어선 기업의 차세대 파트너"
- AI 기술의 발전이 기업 운영에 미치는 영향.
- 과거 챗봇과 현재 AI 에이전트의 차이점.
2. 세션 1: AI 에이전트의 기술 구조와 원리 (30분)
발표 내용:
- AI 에이전트의 기본 구조
- LLM (대규모 언어 모델)의 역할과 기술적 기반.
- 모델 구축 과정: 데이터 수집 → 모델 학습 → 응답 생성.
- 필요한 데이터의 종류와 양
- 전문성 강화에 필요한 데이터 유형.
- 데이터의 품질과 정제의 중요성.
- AI 에이전트와 GPU
- 초기 학습 시 GPU 활용 방식.
- 운영 중 비용 최적화를 위한 경량화 전략.
핵심 질문에 대한 답변:
- 대규모 언어모델 구축 비용.
- 도메인 전문성 강화를 위해 필요한 데이터와 그 기준.
- 서비스 운영 시 GPU 활용 여부 및 비용 예측.
3. 세션 2: AI 에이전트의 비즈니스 적용 사례 (20분)
발표 내용:
- 업계별 성공 사례
- 금융, 제조, 유통 등 다양한 산업에서의 활용 사례.
- 반복적인 고객 질의 처리에서 전문 영역 지원까지의 확장 가능성.
- 도입 후 기대 효과
- 비용 절감: 인건비 절감, 업무 자동화.
- 고객 만족도 향상 및 매출 증가.
- 운영 전략 및 ROI 분석
- 투자 대비 성과를 극대화하는 방법.
- 운영 초기 및 장기 비용 절감을 위한 최적화 전략.
4. 세션 3: 실습 데모 (20분)
내용:
- AI 에이전트의 실제 동작 데모
- 간단한 질의응답 처리에서 전문 영역 적용까지.
- 맞춤형 데이터 기반 전문성 강화 사례.
- 비용 시뮬레이션 도구 소개
- GPU 사용 여부 및 예상 비용 계산 시뮬레이션.
5. 패널 토론: "우리 회사에 AI 에이전트가 필요한가?" (30분)
- 패널: AI 전문가, 성공 사례 기업 대표, 퀀텀아이 기술 리더.
- AI 에이전트 도입 시 기업들이 직면하는 주요 질문 및 고민 해소.
- 참석자들과 실시간 Q&A 세션 진행.
6. 클로징 및 네트워킹 (10분)
- 주요 내용 요약 및 질문 응답.
- AI 에이전트 도입을 위한 퀀텀아이의 지원 방안 소개.
- 네트워킹 기회 제공.
세미나 자료 구성
- 기술 핸드북: AI 에이전트의 구조, 필요한 데이터 유형, GPU 활용 방식 요약.
- ROI 계산 가이드: 비용 대비 예상 효과를 계산할 수 있는 템플릿 제공.
- 성공 사례집: 다양한 산업군에서의 AI 에이전트 활용 사례.
세미나 기대 효과
- 참석자들이 AI 에이전트 도입에 대한 기술적 이해를 높임.
- 비용과 ROI에 대한 명확한 그림을 제공하여 의사결정 촉진.
- 퀀텀아이와의 협력을 통해 AI 에이전트 도입을 구체화할 수 있는 기회 창출.