팟캐스트 - AI 비즈니스 아시아

Leo Jiang과 함께하는 AI Business Asia 팟캐스트

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진행자 Leo Jiang이 DHL의 데이터 분석 책임자 Prerit Mishra와 함께 비즈니스에서 AI의 역할이 커지고 있다는 것에 대해 이야기합니다. 그들은 DHL의 AI 이니셔티브, 여기에는 생성적 AI 허브와 물류의 로봇 공학, 마지막 마일 배송의 과제, 자동화의 미래가 포함됩니다. AI의 영향, 혁신, 진화하는 인력에 대한 통찰력을 얻으세요.#ai #startup #technology

Leo Jiang과 함께하는 AI Business Asia 팟캐스트 57

#10 티저 - DHL 데이터 및 분석 책임자: 생성적 AI 및 로봇공학으로 물류 혁신

Leo Jiang과 함께하는 AI Business Asia 팟캐스트 2월 4, 2025 오전 6:18

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진행자 Leo Jiang이 DHL의 데이터 분석 책임자 Prerit Mishra와 함께 비즈니스에서 AI의 역할이 커지고 있다는 것에 대해 이야기합니다. 그들은 DHL의 AI 이니셔티브, 여기에는 생성적 AI 허브와 물류의 로봇 공학, 마지막 마일 배송의 과제, 자동화의 미래가 포함됩니다. AI의 영향, 혁신, 진화하는 인력에 대한 통찰력을 얻으세요.

#ai #스타트업 #기술

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#10 티저 - DHL 데이터 및 분석 책임자: 생성적 AI 및 로봇공학으로 물류 혁신

이번 AI Business Asia 팟캐스트에서는 진행자 Leo Jiang이 Accenture의 수석 전무이사 Joon-Seong과 함께 기업 세계에서 생성적 AI가 갖는 혁신적 힘에 대해 이야기를 나눕니다. Accenture의 생성 AI에 대한 $30억 투자부터 실제 사용 사례와 전략적 프레임워크까지, 이 에피소드에서는 기업이 AI를 활용하여 성장과 혁신을 추진하는 방법에 대해 자세히 알아봅니다.🎯 다루는 주요 주제:[00:01] Leo Jiang의 소개[01:25] 게스트 소개: Joon-Seong[05:58] Accenture의 생성 AI에 대한 $30억 투자[08:42] 생성 AI 우수 센터(COE) 설립[10:50] AI 구현을 위한 "ABC" 프레임워크[13:44] 사용 사례: BMW의 AI[18:40] 생성 AI로 고객 경험 혁신[23:17] 책임 있는 AI와 보호[31:25] Accenture의 독점 AI 정제 프레임워크[38:52] 산업 통찰력: 은행이 주도하는 AI 도입 방식[42:25] POC에서 전략적 AI 구현으로 이동[49:28] 스타트업과 Accenture의 협업[53:17] 프런트 오피스와 고객 경험을 혁신하는 AI[57:15] 임원진을 위한 조언📌 놓치지 마세요: Jun의 전문가 통찰력으로 회사가 파일럿을 넘어 AI 이니셔티브를 확장하고 운영을 전략적으로 재창조하는 방법을 알아보세요.🎧 엔터프라이즈 애플리케이션에서 생성 AI에 대한 관점을 듣고, 배우고, 변화시키세요.👉 AI Business Asia Podcast를 구독하면 AI와 비즈니스 분야의 리더와 전문가가 등장하는 에피소드를 더 많이 볼 수 있습니다!#AIBusinessAsia #GenerativeAI #Accenture #EnterpriseAI #AITransformation #Podcast

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AI Business Asia Podcast의 이번 에피소드에서 진행자 Leo Jiang은 Accenture의 수석 전무 이사인 Joon-Seong과 함께 기업 세계에서 생성적 AI의 혁신적 힘에 대해 논의합니다. Accenture의 생성적 AI에 대한 $30억 투자부터 실제 사용 사례와 전략적 프레임워크에 이르기까지, 이 에피소드에서는 기업이 AI를 활용하여 성장과 혁신을 추진하는 방법에 대해 심도 있게 다룹니다.

🎯 다루는 주요 주제:

[00:01] Leo Jiang 소개
[01:25] 게스트 소개 : 준성
[05:58] Accenture의 생성 AI에 대한 $30억 투자
[08:42] 생성 AI 우수 센터(COE) 구성
[10:50] AI 구현을 위한 “ABC” 프레임워크
[13:44] 사용 사례: BMW의 AI
[18:40] 생성 AI로 고객 경험 혁신
[23:17] 책임 있는 AI와 보안
[31:25] Accenture의 독점 AI 정제 프레임워크
[38:52] 업계 통찰력: 은행업이 AI 도입을 선도
[42:25] POC에서 전략적 AI 구현으로 이동
[49:28] Accenture와 스타트업의 협력
[53:17] AI가 프런트 오피스와 고객 경험을 혁신하다
[57:15] C-Suite 임원을 위한 조언

📌 놓치지 마세요:
Jun은 회사가 시범 운영을 넘어 AI 이니셔티브를 확장하고 운영을 전략적으로 재창조할 수 있는 방법에 대한 전문가적 통찰력을 제공합니다.

🎧 기업용 애플리케이션에서 생성적 AI에 대한 귀하의 관점을 듣고, 배우고, 변화시키십시오.

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#AIBusinessAsia #GenerativeAI #ACcenture #EnterpriseAI #AITransformation #팟캐스트

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#9 전체 에피소드 - Sr Managing Director: Accenture의 GenAI Space에 대한 $30억 투자, 그 이유와 방법

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Leo Jiang, 호스트는 SAP의 AI 제품 엔지니어링 부사장인 Mayank Sharma와 함께 오픈 소스와 폐쇄 소스의 미래에 대해 논의합니다.

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미래는 무엇인가? 오픈소스 vs. 클로즈드소스 #ai #opensource

최신 티저

준성(Joon-Seong)은 Accenture의 상무 이사로, 아시아 태평양(APAC)의 Center for Advanced AI와 동남아시아의 Data & AI 사업을 이끌고 있습니다. 싱가포르에 거주하는 그는 다양한 산업 분야의 지역 및 지역 고객에게 서비스를 제공한 28년 이상의 컨설팅 경험을 보유하고 있습니다. 그는 Accenture의 SEA Executive Committee와 Global Leadership Council에서 중요한 직책을 맡고 있습니다.

준성 씨는 액센추어의 수석 전무이사로, 아시아 태평양(APAC) 지역 첨단 AI 센터와 동남아시아 지역 데이터 및 AI 사업을 총괄하고 있습니다.

싱가포르에 거주하는 그는 다양한 산업 분야에서 지역 및 지역 고객에게 서비스를 제공한 28년 이상의 컨설팅 경험을 가지고 있습니다. 그는 Accenture's SEA Executive Committee와 Global Leadership Council에서 중요한 직책을 맡고 있습니다.

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#9 티저 - Sr Managing Director: Accenture의 GenAI Space에 대한 $30억 투자, 그 이유와 방법

FlowiseAI는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 맞춤형 애플리케이션 개발을 용이하게 하도록 설계된 오픈소스 로우코드 플랫폼입니다. 이번 AI Business Asia 에피소드에서 진행자 Leo Jiang은 Flowwise AI의 설립자 겸 CEO인 Henry Zhang을 인터뷰합니다. 그들은 Henry'가 전자 공학에서 소프트웨어 개발로의 여정, AI 애플리케이션을 구축하기 위한 오픈소스 플랫폼으로서 Flowwise를 만든 과정, 그리고 GitHub과 Twitter에서 얻은 상당한 추진력에 대해 논의합니다.

FlowiseAI는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 맞춤형 애플리케이션의 개발을 용이하게 하도록 설계된 오픈 소스, 로코드 플랫폼입니다.

이번 AI Business Asia 에피소드에서 진행자 Leo Jiang은 Flowwise AI의 설립자이자 CEO인 Henry Zhang을 인터뷰합니다. 그들은 Henry'가 전자 공학에서 소프트웨어 개발로의 여정, AI 애플리케이션을 구축하기 위한 오픈소스 플랫폼으로서 Flowwise를 만든 과정, 그리고 GitHub과 Twitter에서 얻은 상당한 추진력에 대해 논의합니다.

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#8 티저 - FlowiseAI 창립자: 인기 있는 오픈소스 LLM 개발 도구를 어떻게 구축하고 YC에 들어갔는가

이번 AI Business Asia 에피소드에서 진행자 Leo Jiang은 SAP의 AI 제품 엔지니어링 부사장인 Mayank Sharma를 인터뷰합니다. 그들은 SAP의 AI 진화에 대해 논의하며, 고전적인 머신 러닝에서 생성적 AI로의 전환과 이러한 변화가 비즈니스 프로세스를 어떻게 변화시켰는지에 초점을 맞춥니다. EP 7이 곧 나옵니다! 기대하세요!

이번 AI Business Asia 에피소드에서는 진행자 Leo Jiang이 SAP의 AI 제품 엔지니어링 부문 부사장인 Mayank Sharma를 인터뷰합니다.

그들은 SAP에서 AI가 어떻게 발전했는지 논의하며, 특히 기존 머신 러닝에서 생성 AI로의 전환과 이러한 변화가 비즈니스 프로세스를 어떻게 변화시켰는지에 초점을 맞춥니다.

EP 7이 곧 나옵니다! 기대하세요!

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#7 티저 - SAP AI 제품 엔지니어링 부사장: LLM 및 AI 조종사를 통한 SAP'의 대담한 움직임

6화 곧 나옵니다!AI Business Asia의 이번 에피소드에서 진행자 Leo Jiang은 AstraZeneca의 글로벌 기술 책임자인 Santoshi Karthikeyan 박사와 바이오제약 산업에서 AI의 변혁적 역할에 대해 이야기합니다. 그들은 데이터 과학 분야에서의 Santoshi 박사의 여정, 약물 발견의 과제, AI가 임상 시험과 규제 프로세스에 통합되는 방식에 대해 논의합니다. 이 대화는 책임 있는 AI의 중요성, 스타트업과 기존 회사 간의 협업, 약물 개발과 환자 치료를 개선하는 데 있어 AI의 미래 잠재력을 강조합니다.

6화가 곧 나옵니다!

이번 AI Business Asia 에피소드에서 진행자 Leo Jiang은 AstraZeneca의 글로벌 기술 책임자인 Dr. Santoshi Karthikeyan과 바이오제약 산업에서 AI의 혁신적 역할에 대해 이야기를 나눕니다.

그들은 데이터 과학 분야에서의 산토시 박사의 여정, 약물 발견의 과제, AI가 임상 시험과 규제 프로세스에 통합되는 방식에 대해 논의합니다.

이 대화에서는 책임 있는 AI, 스타트업과 기존 회사 간의 협업, 그리고 약물 개발과 환자 치료를 향상시키는 데 있어 AI의 미래 잠재력의 중요성이 강조됩니다.

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#6 티저 - AstraZeneca 글로벌 기술 책임자: 바이오제약 산업에서 AI의 신비를 풀어주세요

AI Business Asia 팟캐스트의 최신 에피소드에서 진행자 Leo Jiang은 Microsoft의 Adil Kahan을 인터뷰하고 CoPilot이 대규모 조직에서 어떻게 사용되고 있는지, 미래의 업무를 어떻게 변화시키고 있는지 등 다양한 주제에 대해 이야기합니다. 그는 또한 Fortune 500 조직이 AI 기술을 도입하도록 돕습니다.

에피소드 곧 나옵니다

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#5 티저 Microsoft AI Co-Pilot : Microsoft Copilot으로 엔터프라이즈 AI 혁신을 추진하는 방법?

EP #4 Weaviate 설립자, Forbe AI 50, Demystify RAG, 세계에서 가장 인기 있는 벡터 데이터베이스 구축(100만 건 다운로드) 곧 출시!최신 에피소드에서 Leo는 Weaviate의 공동 설립자이자 CEO인 Bob van Lujit을 인터뷰했습니다.Forbes 2024 AI 50은 현재까지 100만 건 이상 다운로드된 가장 인기 있는 벡터 데이터베이스 솔루션 중 하나입니다.다루어진 몇 가지 핵심 질문: 2024년에 가장 유망한 AI 스타트업 중 하나를 어떻게 구축했습니까? 어떻게 제품 시장 적합성을 찾았습니까? 검색 증강 생성이란 무엇입니까?오픈 소스와 오픈 소스 커뮤니티의 힘으로 시작하는 이유는 무엇입니까?기업에 어떻게 판매합니까?

EP #4 Weaviate 창립자, Forbe AI 50, Demystify RAG, 세계에서 가장 인기 있는 벡터 데이터베이스 구축(100만 다운로드)

곧 출시됩니다!

최신 에피소드에서 Leo는 Forbes 2024 AI 50에 선정된 Weaviate의 공동 창립자이자 CEO인 Bob van Lujit를 인터뷰했습니다. Weaviate는 현재까지 100만 건 이상 다운로드된 가장 인기 있는 벡터 데이터베이스 솔루션 중 하나입니다.

다루어진 핵심 질문:
2024년 가장 유망한 AI 스타트업 중 하나를 어떻게 만들었나요?
어떻게 제품이 시장에 적합하다고 생각하셨나요?
검색 증강 생성이란 무엇인가요?
왜 오픈 소스와 오픈 소스 커뮤니티의 힘으로 시작해야 할까요?
기업에 어떻게 판매하시나요?

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#4 티저 Weaviate 창립자: 세계에서 가장 인기 있는 벡터 데이터베이스와 Forbe AI 50 2024를 어떻게 구축했나요?

WorkMate는 싱가포르에 본사를 둔 스타트업으로, 아시아 전역에서 60만 명이 넘는 블루칼라 근로자와 800개가 넘는 기업 고객을 연결해줍니다. 아시아에서 가장 빠르게 성장하는 스타트업으로 선정되었으며, 아시아 전체에서는 4위에 올랐습니다. 앤드류 센덕은 세차업에서 기복을 겪었고 고등학교 때 폭죽💥을 판매하기 시작했으며, 기업에서 일하는 동안 돈을 저축한 다음 모든 저축을 태워 글로벌 🌎 패션 브랜드(15개국에서 판매)를 만들고, 잠옷을 입은 거실에서 전자상거래 회사를 만들고, VC 자금💰에서 수백만 달러를 모금하고, 사업을 엄청나게 확장하여 500명 이상을 고용했고(인수됨), 현재 Workmate(역시 인수됨!)를 다음 단계로 끌어올리고 있습니다.🚀이 에피소드에서 우리는 1. 동남아시아에서 가장 인구가 많은 나라인 인도네시아에서 가장 성공적인 스타트업 중 하나를 만들고 판매하는 방법에 대한 스토리를 살펴보고, 2. 하이퍼로컬 상황에서 기술이 부족한 부분을 발견했으며, 3. 인력 관리 산업에서 가장 큰 AI 사용 사례를 살펴보고, 4. WorkAate의 기술 지평에서 동남아시아 전역의 100만 명의 근로자와 그 가족을 지원하기 위해 성장을 가속화하는 것이 무엇인지 공개 5. 다른 창업자들에게 회사를 만들고 자금을 모으는 방법에 대한 팁을 제공합니다. 다음 주에 전체 에피소드가 출시될 때까지 알림을 받으려면 구독하세요.

WorkMate는 아시아 전역의 800개 이상의 기업 고객과 60만 명 이상의 블루칼라 근로자를 연결하는 싱가포르 기반 스타트업으로, 아시아에서 가장 빠르게 성장하는 스타트업으로 선정되었고 아시아에서 4위에 올랐습니다. Andrew Senduk은 세차장에서 기복을 겪었고 고등학교 때 폭죽 💥을 판매하기 시작했으며, 기업에서 일하는 동안 돈을 저축한 후 모든 저축을 소진하여 글로벌 🌎 패션 브랜드(15개국에서 판매)를 구축하고, PJ's🛌에서 거실에 있는 전자상거래 회사를 구축하고, VC 자금 💰에서 수백만 달러를 모금하고, 사업을 엄청나게 확장하고 500명 이상을 고용했으며(인수됨) 현재 Workmate(또한 인수됨!)를 다음 단계로 구축하고 있습니다.🚀

이 에피소드에서는 우리는
1. 동남아시아에서 인구가 가장 많은 나라인 인도네시아에서 가장 성공적인 스타트업 중 하나를 구축하고 판매하는 방법에 대한 스토리를 풀어냈습니다.
2. 하이퍼로컬 상황에서 기술이 부족한 부분을 밝혀냈습니다.
3. 인력 관리 산업에서 가장 큰 AI 사용 사례를 탐색했습니다.
4. 동남아시아 전역에서 100만 명의 근로자와 그 가족을 지원하기 위해 WorkAate의 성장을 촉진하기 위한 기술 지평에서 무엇이 공개되었는가
5. 다른 창업자들에게 회사를 만들고 자금을 모으는 방법에 대한 팁을 알려주세요.

다음 주에 전체 에피소드가 공개된다는 알림을 받으려면 구독하세요.

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#3 티저, Workmate MD - 인력 관리의 Uber, AI로 100만 명의 근로자를 지원하는 여정

이 에피소드에서는 Google, Gemini 및 Vertax AI의 그룹 제품 관리자인 Lewis Liu를 사용자 경험과 엔터프라이즈 AI 준비에 대한 생성 AI 모델의 영향에 대해 인터뷰했습니다. 토론은 생성 AI 모델이 엔터프라이즈 준비와 사용자 경험에 미치는 혁신적인 영향에 중점을 둡니다. 주요 주제로는 생성 AI의 급속한 진화, 전문가 아키텍처의 혼합, 엔터프라이즈 애플리케이션에서 언어 모델(LLM)의 역할이 있습니다. 사실 정보에 기반한 AI의 중요성을 강조하고 LLM의 상품화, 엣지 디바이스로의 확장, 기존 검색 방법과 사람들이 지식을 습득하는 방식의 변화에 미치는 영향을 살펴봅니다. 또한 AI 분야의 스타트업이 직면한 과제와 기회를 다루며 데이터 소스와 프레임워크에서 유연성이 필요하다는 점을 강조합니다. 이 에피소드는 경쟁 우위를 위해 AI를 활용하려는 기술 전문가, 창업자 및 기업 임원에게 필수적입니다.

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#2 티저, Google Gemini: 기업에 적합한 AI 경험 구축에 얼마나 가까워졌는가?

이것은 생성 AI 시대의 인지 지능 쇠퇴에 대한 팟캐스트 티저입니다.

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#1 티저 Huawei 최고 AI 책임자: 생성 AI 시대의 인지 지능 쇠퇴

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#9 전체 에피소드 - Sr Managing Director: Accenture의 GenAI Space에 대한 $30억 투자, 그 이유와 방법

FlowiseAI는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 맞춤형 애플리케이션 개발을 용이하게 하도록 설계된 오픈소스 로우코드 플랫폼입니다. 사용자는 광범위한 프로그래밍 지식 없이도 정교한 AI 애플리케이션을 만들 수 있으므로 더 광범위한 대상에게 접근할 수 있습니다. 이 플랫폼은 사용자 친화적인 드래그 앤 드롭 인터페이스를 갖추고 있어 AI 솔루션의 신속한 프로토타입 제작 및 배포가 가능합니다. GitHub 인기: FlowiseAI는 GitHub에서 31,000개 이상의 별을 모아 개발자의 강력한 관심과 참여를 나타냅니다. LLM 애플리케이션을 신속하게 구축하는 데 있어 사용 편의성과 기능성이 뛰어나다는 점이 자주 강조됩니다. 이 회사는 ZhenJing Heng(Henry)과 Chung Yau Ong이 공동으로 설립했으며, 비기술 사용자가 AI 애플리케이션 개발을 쉽게 할 수 있도록 하는 것을 목표로 했습니다. 그들의 비전은 사용자 친화적인 드래그 앤 드롭 인터페이스를 통해 AI 애플리케이션을 구축하는 프로세스를 단순화하는 도구를 만드는 것이었습니다.

FlowiseAI는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 맞춤형 애플리케이션 개발을 용이하게 하도록 설계된 오픈소스 로우코드 플랫폼입니다. 이를 통해 사용자는 광범위한 프로그래밍 지식 없이도 정교한 AI 애플리케이션을 만들 수 있어 더 광범위한 대상에게 접근이 가능합니다. 이 플랫폼은 사용자 친화적인 드래그 앤 드롭 인터페이스를 갖추고 있어 AI 솔루션의 신속한 프로토타입 제작 및 배포가 가능합니다.

GitHub 인기: FlowiseAI는 GitHub에서 31,000개 이상의 별을 모았으며, 이는 개발자의 강력한 관심과 참여를 나타냅니다. LLM 애플리케이션을 빠르게 구축하는 데 있어 사용 편의성과 기능성이 자주 강조됩니다.

이 회사는 ZhenJing Heng(Henry)과 Chung Yau Ong이 공동으로 설립했으며, 비기술 사용자가 AI 애플리케이션 개발을 쉽게 할 수 있도록 하는 것을 목표로 했습니다. 그들의 비전은 사용자 친화적인 드래그 앤 드롭 인터페이스를 통해 AI 애플리케이션 구축 프로세스를 간소화하는 도구를 만드는 것이었습니다.

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#8 - FlowiseAI 창립자: 인기 있는 오픈소스 LLM 개발 도구를 어떻게 구축하고 YC에 들어갔는가

이 대화에서 Leo Jiang은 SAP의 AI 제품 엔지니어링 부사장인 Mayank를 인터뷰하여 SAP의 AI 진화, 비즈니스 프로세스에 대한 생성 AI의 영향, 회사의 AI 통합 전략에 대해 논의합니다. Mayank는 AI 조종사, 기본 모델, LLM 제공자와의 파트너십, 기업을 위한 데이터 전략의 중요성에 대한 통찰력을 공유합니다. 토론에서는 또한 비즈니스에서 AI의 미래와 혁신을 촉진하기 위한 SAP's 스타트업과의 협력에 대해서도 다룹니다.00:00 AI Business Asia 소개 및 SAP's 여정02:46 SAP에서의 AI 진화05:21 생성적 AI: 비즈니스 프로세스 혁신08:07 SAP's 비즈니스 AI 전략 및 지능형 기업10:49 Joule 소개: AI Co-Pilot13:41 기초 모델 및 SAP's AI 허브16:29 LLM 평가: 유연한 접근 방식19:14 LLM의 미래 및 AI 전략22:01 오픈 소스 대 폐쇄 소스 AI의 추세24:22 기술 혁신의 초기 단계 탐색25:08 AI 및 자동화의 새로운 사용 사례27:40 에이전트 서비스 이해 및 Workflows30:13 정보 기반: AI 출력의 정확성 보장33:20 SAP's Workflow 자동화 및 사용자 경험에 대한 접근 방식35:23 스타트업과의 협업: 생태계 확장36:46 SAP 앱 스토어: 혁신의 허브39:49 AI 리더와의 파트너십: 새로운 모델 통합41:40 아시아의 AI 혁신: 기회와 과제43:12 C 레벨 임원에게 AI 전략에 대한 조언48:26 AI의 미래: 흥분과 기대

이 대화에서 Leo Jiang은 SAP의 AI 제품 엔지니어링 담당 부사장인 Mayank를 인터뷰하며, SAP의 AI 발전, 비즈니스 프로세스에 대한 생성 AI의 영향, 그리고 회사가 제품에 AI를 통합하기 위한 전략에 대해 논의합니다.

Mayank는 AI 조종사, 기초 모델, LLM 제공자와의 파트너십, 기업을 위한 데이터 전략의 중요성에 대한 통찰력을 공유합니다. 토론은 또한 비즈니스에서 AI의 미래와 혁신을 촉진하기 위한 SAP'의 스타트업과의 협력에 대해서도 다룹니다.

00:00 AI Business Asia와 SAP's 여정 소개
02:46 SAP의 AI 진화
05:21 생성 AI: 비즈니스 프로세스 혁신
08:07 SAP's 비즈니스 AI 전략 및 지능형 기업
10:49 Joule 소개: AI 조종사
13:41 기초 모델 및 SAP's AI 허브
16:29 LLM 평가: 유연한 접근 방식
19:14 LLM과 AI 전략의 미래
22:01 오픈소스 대 클로즈드소스 AI의 추세
24:22 기술 혁신의 초기 단계 탐색
25:08 AI 및 자동화의 새로운 사용 사례
27:40 에이전트 서비스 및 워크플로 이해
30:13 접지 정보: AI 출력의 정확성 보장
33:20 SAP'의 워크플로 자동화 및 사용자 경험 접근 방식
35:23 스타트업과의 협업: 생태계 확장
36:46 SAP 앱 스토어: 혁신의 허브
39:49 AI 리더와의 파트너십: 새로운 모델 통합
41:40 아시아의 AI 혁신: 기회와 과제
43:12 C-레벨 임원에게 AI 전략에 대한 조언
48:26 AI의 미래: 흥분과 기대

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#7 SAP AI 제품 엔지니어링 부사장: LLM 및 AI 조종사를 통한 SAP'의 대담한 움직임

AI Business Asia의 이번 에피소드에서 진행자 Leo Jiang은 AstraZeneca의 글로벌 기술 책임자인 Santoshi Karthikeyan 박사와 바이오제약 산업에서 AI의 변혁적 역할에 대해 이야기합니다. 그들은 Santosh 박사의 데이터 과학 여정, 약물 발견의 과제, AI가 임상 시험 및 규제 프로세스에 통합되는 방식에 대해 논의합니다. 대화는 책임 있는 AI의 중요성, 신생 기업과 기존 기업 간의 협업, 약물 개발 및 환자 치료를 개선하는 데 있어 AI의 미래 잠재력을 강조합니다.키워드#AI #생물약학 #임상 시험 #약물 발견 #책임 있는 AI #데이터 과학 #규제 준수 #스타트업 #기술 #혁신 #헬스케어00:00 생물약학 분야의 AI 소개03:01 AI 및 데이터 과학 분야에서의 Santosh 박사의 여정06:03 임상 시험에 힘을 실어주는 AI08:55 약물 발견의 과제11:59 규정 준수에서 AI의 역할14:57 생물약학 분야의 AI 사용 사례17:58 AI 평가 바이오제약 분야를 위한 모델21:03 오픈소스 대 폐쇄소스 AI 솔루션24:03 AI 혁신에서 스타트업의 역할26:59 바이오제약 분야의 AI 미래29:59 책임 있는 AI 프레임워크 구축32:57 업계 동료 및 스타트업을 위한 조언

이번 AI Business Asia 에피소드에서 진행자 Leo Jiang은 AstraZeneca의 글로벌 기술 책임자인 Dr. Santoshi Karthikeyan과 바이오제약 산업에서 AI의 혁신적 역할에 대해 이야기를 나눕니다.

그들은 데이터 과학 분야에서의 Dr. Santosh'의 여정, 약물 발견의 과제, AI가 임상 시험과 규제 프로세스에 통합되는 방식에 대해 논의합니다. 대화는 책임 있는 AI의 중요성, 스타트업과 기존 회사 간의 협업, 약물 개발 및 환자 치료를 개선하는 데 있어 AI의 미래 잠재력을 강조합니다.

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#AI #생물약학 #임상시험 #약물발견 #책임 있는AI #데이터과학 #규제 준수 #스타트업 #기술 #혁신 #헬스케어

00:00 바이오제약 분야의 AI 소개
03:01 Dr. Santosh's AI 및 데이터 과학 여정
06:03 AI가 임상 시험을 강화하다
08:55 약물 발견의 과제
11:59 규제 준수에 있어서 AI's의 역할
14:57 바이오제약 분야의 AI 활용 사례
17:58 바이오제약용 AI 모델 평가
21:03 오픈소스 vs 폐쇄소스 AI 솔루션
24:03 AI 혁신에서 스타트업의 역할
26:59 바이오제약 분야의 AI의 미래
29:59 책임 있는 AI 프레임워크 구축
32:57 업계 동료 및 스타트업을 위한 조언

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유튜브 비디오 UEx2ZHBlRURXQnBxdl9ZUWt5c2NIZVpBdUNLTGM5eVZmWS4xMkVGQjNCMUM1N0RFNEUx

#6 AstraZeneca 글로벌 기술 이사: 생물제약 산업에서 AI의 신비를 풀어라

진행자 Leo Jiang이 Microsoft의 Adeel Khan을 인터뷰하고 CoPilot이 대규모 조직에서 어떻게 사용되고 있는지, 미래의 업무를 어떻게 변화시키고 있는지 등 다양한 주제에 대해 이야기합니다. 의료 산업에서 AI가 사용되는 방식, 관리자가 AI Copilot을 최대한 활용하는 방법, Fortune 500 기업이 모든 수준의 인력에서 AI를 활용하는 방법?0:00 소개0:56 Adeel 소개1:25 Adeel'의 여정과 copilot에 대한 통찰력7:27 Microsoft Copilot이란?12:28 엔터프라이즈 애플리케이션에서 Co-Pilot 사용13:50 의료 분야에서 Co-Pilot 사용 사례22:30 Co-Pilot 도입의 과제30:42 문화적 과제와 AI 편향33:22 사회에서 AI의 미래39:22 아시아와 서양의 AI 도입43:00 관리자와 리더를 위한 주요 요점

진행자 Leo Jiang이 Microsoft의 Adeel Khan을 인터뷰하고 CoPilot이 대규모 조직에서 어떻게 사용되고 있는지, 미래의 업무를 어떻게 변화시키고 있는지 등 다양한 주제에 대해 이야기합니다. 의료 산업에서 AI가 어떻게 사용되는지, 관리자가 AI Copilot을 최대한 활용하는 방법, Fortune 500 기업이 모든 수준의 인력에서 AI를 활용하는 방법?

0:00 인트로
0:56 아딜 소개
1:25 Adeel's의 여정과 조종사에 대한 통찰력
7:27 Microsoft Copilot이란 무엇인가요?
12:28 기업용 애플리케이션에서 Co-Pilot 사용
13:50 Co-Pilot inn Healthcare의 사용 사례
22:30 Co-Pilot 도입의 과제
30:42 문화적 도전과 AI 편향
33:22 AI의 미래 사회 속
39:22 아시아와 서양의 AI 도입
43:00 관리자 및 리더를 위한 주요 요점

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유튜브 비디오 UEx2ZHBlRURXQnBxdl9ZUWt5c2NIZVpBdUNLTGM5eVZmWS4wOTA3OTZBNzVEMTUzOTMy

#5 Microsoft AI Co-Pilot: Microsoft Copilot으로 엔터프라이즈 AI 혁신을 강화하는 방법

AI Business Asia의 레오 지앙이 Weaviate의 공동 창립자이자 CEO인 밥 반 루짓과 대화를 나누고 있습니다. 세계에서 가장 인기 있는 벡터 데이터베이스로 100만 건 이상 다운로드되었습니다.00:00 소개00:20 게스트01:10 데이터베이스 및 소프트웨어 여정03:35 데이터베이스 유형04:45 벡터 데이터베이스07:00 AI 및 기술 스타트업을 위한 비즈니스 통찰력08:00 AI 제품을 위한 제품 시장 적합성14:00 수익 모델에 대한 견해17:03 Weaviate가 해결하고 있는 비즈니스 문제21:30 하이브리드 검색이란?25:20 RAG란?30:15 데이터는 어떻게 구성됩니까?33:40 기술 도입 속도 - 스타트업 대 기업35:20 기업에 판매하는 방법?39:00 오픈소스 커뮤니티에 대한 생각45:15 스타트업을 위한 커뮤니티의 중요성48:15 다른 지역의 개발자50:25 유사한 중국 스타트업51:40 지역 비즈니스 통찰력54:50 중국의 소비 매체57:00 Weaviate의 다음 단계는?59:00 벡터 데이터베이스의 미래1:01:00 스타트업 창업자를 위한 조언다루었던 주제 중 일부: 2024년에 가장 유망한 AI 스타트업 중 하나를 어떻게 구축했나요? 어떻게 제품 시장 적합성을 찾았나요? 검색 증강 생성이란 무엇인가요? 왜 오픈 소스와 오픈 소스 커뮤니티의 힘으로 시작해야 하나요? 기업에 어떻게 판매하나요?

AI Business Asia의 Leo Jiang이 Weaviate의 공동 창립자이자 CEO인 Bob van Lujit과 이야기를 나눕니다. Weaviate는 100만 건 이상 다운로드된 세계에서 가장 인기 있는 벡터 데이터베이스입니다.

00:00 인트로
00:20 게스트
01:10 데이터베이스 및 소프트웨어 여행
03:35 데이터베이스의 종류
04:45 벡터 데이터베이스
07:00 AI 및 기술 스타트업을 위한 비즈니스 인사이트
08:00 AI 제품을 위한 제품 시장 적합성
14:00 수익 모델에 대한 조회수
17:03 Weaviate가 해결하고 있는 비즈니스 문제
21:30 하이브리드 검색이란 무엇인가요?
25:20 RAG란 무엇인가요?
30:15 데이터는 어떻게 구조화되나요?
33:40 기술 도입 속도 - 스타트업 대 기업
35:20 기업에 판매하는 방법?
39:00 오픈소스 커뮤니티에 대한 생각
45:15 스타트업을 위한 커뮤니티의 중요성
48:15 다른 지역의 개발자들
50:25 유사한 중국 스타트업
51:40 지역 비즈니스 통찰력
54:50 중국 소비매체
57:00 Weaviate의 다음 계획은 무엇일까요?
59:00 벡터 데이터베이스의 미래
1:01:00 스타트업 창업자를 위한 조언

우리가 다룬 주제 중 일부:

2024년 가장 유망한 AI 스타트업 중 하나를 어떻게 만들었나요?
어떻게 제품이 시장에 적합하다고 생각하셨나요?
검색 증강 생성이란 무엇인가요?
왜 오픈 소스와 오픈 소스 커뮤니티의 힘으로 시작해야 할까요?
기업에 어떻게 판매하시나요?

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#4 Weaviate 창립자: Forbes AI50, RAG의 신비를 풀다, 세계에서 가장 인기 있는 벡터 데이터베이스 구축

AI Business Asia 팟캐스트의 3번째 에피소드에서 Leo Jiang은 Andrew Senduk(Workmate의 전무이사)을 인터뷰했습니다. 이 에피소드에서는 Andrew가 아시아 지역에서 가장 빠르게 성장하는 AI 스타트업을 구축한 방법과 베개 판매에서 10만 명의 근로자 관리로의 여정을 포함한 광범위한 주제를 다룹니다.타임스탬프 :00:00 Workmate 소개 02:10 Andrew의 여정 03:50 $24시간 만에 40,000건 판매 09:00 Workmate가 해결 중인 비즈니스 문제 12:58 Workmate의 비즈니스 모델 14:00 고용주에게 가장 큰 문제 14:40 플랫폼에서 AI 활용 15:50 근로자의 데이터 수집 기술 17:50 인구 통계 데이터 및 사용 사례 18:30 산업별 데이터 포인트 활용 20:00 다양한 시장을 처리하는 방법 21:55 온보딩 및 AI 도구 26:35 사람들이 새로운 기술을 채택하도록 설득하는 방법 29:00 중국의 AI 및 기술 혁명의 기회 33:11 Workmate가 Covid에서 살아남은 방법 어려움35:30 Workmate가 경쟁사와 차별화되는 방법36:00 회사에서 가장 큰 AI 사용 사례는 무엇입니까?37:49 데이터 보관 기간은 얼마입니까?40:50 미래 포부46:00 Andrew's Book (Ignite Millennial Leadership)52:40 VC와 협력하기 위한 팁

AI Business Asia Podcast의 3번째 에피소드에서 Leo Jiang은 Andrew Senduk(Workmate의 상무이사)을 인터뷰했습니다. 이 에피소드에서는 Andrew가 아시아 지역에서 가장 빠르게 성장하는 AI 스타트업을 구축한 방법과 베개 판매에서 10만 명의 근로자 관리로의 여정을 포함한 광범위한 주제를 다룹니다.

타임스탬프 :

00:00 Workmate 소개
02:10 Andrew's 여행
03:50 $24시간 만에 4만개 판매
09:00 비즈니스 문제 Workmate가 해결하고 있습니다
12:58 Workmate의 비즈니스 모델
14:00 고용주에게 가장 큰 문제
14:40 플랫폼에서의 AI 활용
15:50 근로자의 데이터 수집 기술
17:50 인구통계 데이터 및 사용 사례
18:30 업계별 데이터 포인트 사용
20:00 다양한 시장을 다루는 방법
21:55 온보딩 및 AI 도구
26:35 사람들이 새로운 기술을 받아들이도록 설득하는 방법
29:00 중국의 AI 및 기술 혁명의 기회
33:11 Workmate가 코로나 어려움을 어떻게 견뎌냈는가
35:30 Workmate가 경쟁사와 차별화되는 방식
36:00 회사에서 가장 큰 AI 활용 사례는 무엇입니까?
37:49 데이터 보관 기간은 얼마입니까?
40:50 미래의 포부
46:00 Andrew's Book (밀레니얼 리더십 점화)
52:40 VC와 함께 일하기 위한 팁

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유튜브 비디오 UEx2ZHBlRURXQnBxdl9ZUWt5c2NIZVpBdUNLTGM5eVZmWS4wMTcyMDhGQUE4NTIzM0Y5

#3 WorkMate MD: 인력과 미래를 위한 $30M AI 회사, Uber 구축

Leo는 생성 AI 모델이 사용자 경험과 엔터프라이즈 AI 준비에 미치는 영향에 대해 Google, Gemini 및 Vertex AI의 그룹 제품 관리자인 Lewis Liu를 인터뷰했습니다. 다루는 핵심 질문은 다음과 같습니다.(1) AI가 스스로 작동하는 대신 우리를 위해 작동하도록 하는 방법 (2) 엔터프라이즈에 적합한 AI 경험은 어떤 모습일까요? (3) 품질 벤치마크/리더보드를 따라야 할까요? (4) 모델 기능을 최적화하는 데 실제로 중요한 것은 무엇일까요? 토론은 엔터프라이즈 준비 및 사용자 경험에 대한 생성 AI 모델의 혁신적인 영향에 중점을 둡니다. 주요 주제로는 생성 AI의 급속한 진화, 전문가 아키텍처의 혼합, 엔터프라이즈 애플리케이션에서 언어 모델(LLM)의 역할이 있습니다. AI를 사실 정보에 기반하여 구축하는 것의 중요성을 강조하고 LLM의 상품화, 에지 장치로의 확장, 기존 검색 방법과 사람들이 지식을 습득하는 방식에 미치는 영향을 살펴봅니다. 또한 AI 분야의 스타트업이 겪는 과제와 기회에 대해서도 다루며, 데이터 소스와 프레임워크에 있어서 유연성이 필요함을 강조합니다. 이 에피소드는 경쟁 우위를 위해 AI를 활용하려는 기술 전문가, 창업자 및 기업 임원에게 필수적입니다.이 에피소드는 경쟁 우위를 위해 AI를 활용하려는 기술 전문가, 창업자 및 기업 임원에게 필수적입니다.챕터:04:28 Google의 생성 AI 여정 07:13 코드 생성 및 완성 자동화 09:48 민감한 데이터로 한계 해제 12:53 전문가 아키텍처의 혼합의 약속 18:22 LLM 진행에서 데이터의 역할 20:13 사실성 개선을 위한 인간 전문성 추가 23:50 퍼스트 파티 데이터 및 인프라 투자의 이점 26:38 사실 정보에 기반한 AI 구축 30:00 엔터프라이즈에 적합한 AI 경험 구축 32:07 모델 응답에서 사실성 및 맥락성 개선 35:09 언어 모델에서 Google 검색의 역할 36:57 충돌하는 데이터 신호 처리 LLM40:17 스타트업 및 기업 사용 사례의 LLM49:48 LLM의 상품화 및 차별화된 세그먼트55:54 지식 습득 방법의 변화01:03:13 LLM의 정체성 및 국가적 경계의 필요성

Leo는 Google, Gemini 및 Vertex AI의 그룹 제품 관리자인 Lewis Liu를 인터뷰하여 생성 AI 모델이 사용자 경험과 엔터프라이즈 AI 준비에 미치는 영향에 대해 설명합니다. 다루는 핵심 질문은 다음과 같습니다.
(1) AI가 스스로를 위해 일하는 것이 아니라 우리를 위해 일하도록 하는 방법
(2) 기업에 적합한 AI 경험은 어떤 모습일까요?
(3) 우리는 품질 벤치마크/리더보드를 따라가야 할까요?
(4) 모델 기능을 최적화하는 데 실제로 중요한 것은 무엇입니까?

토론은 생성적 AI 모델이 기업 준비성과 사용자 경험에 미치는 혁신적 영향에 중점을 둡니다. 주요 주제로는 생성적 AI의 급속한 진화, 전문가 아키텍처의 혼합, 기업 애플리케이션에서 언어 모델(LLM)의 역할 등이 있습니다.

이 에피소드는 AI를 사실적 정보에 기반을 두는 것의 중요성을 강조하고 LLM의 상품화, 엣지 디바이스로의 확장, 전통적인 검색 방법과 사람들이 지식을 습득하는 방식의 변화에 미치는 영향을 살펴봅니다. 또한 AI 분야의 스타트업이 직면한 과제와 기회를 다루며 데이터 소스와 프레임워크에서 유연성이 필요하다는 점을 강조합니다. 이 에피소드는 경쟁 우위를 위해 AI를 활용하려는 기술 전문가, 창업자, 기업 임원에게 필수적입니다.

이 에피소드는 경쟁 우위를 위해 AI를 활용하고자 하는 기술 전문가, 창업자, 기업 임원에게 꼭 필요한 내용입니다.

장:

04:28 구글의 생성 AI 여정
07:13 코드 생성 및 완성 자동화
09:48 민감한 데이터로 제한 해제
12:53 전문가의 혼합 아키텍처의 약속
18:22 LLM 진행에서 데이터의 역할
20:13 사실성을 개선하기 위해 인간의 전문성 추가
23:50 퍼스트파티 데이터 및 인프라 투자의 장점
26:38 사실 정보에 기반한 AI 기반
30:00 엔터프라이즈에 적합한 AI 경험 구축
32:07 모델 응답의 사실성과 맥락성 개선
35:09 언어 모델에서 Google 검색의 역할
36:57 LLM에서 충돌하는 데이터 신호 처리
40:17 스타트업 및 엔터프라이즈 사용 사례에 대한 LLM
49:48 LLM과 차별화된 세그먼트의 상품화
55:54 지식 습득 방식의 변화
01:03:13 LLM의 정체성과 국가적 경계의 필요성

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#2 Google Gemini 제품 관리자: 기업에 적합한 AI 경험 구축은 얼마나 가까워졌나요?

이 에피소드에서 Leo Jiang은 Huawei의 최고 데이터 및 AI 책임자인 Ashley Fernandez 박사를 인터뷰하여 생성 AI가 인간의 창의성과 인지 지능에 미치는 영향에 대해 이야기합니다. 질문의 핵심은 다음과 같습니다. 1. AI는 인간 지능을 촉진하는가, 방해하는가, 2. AI는 오늘날 세상을 근본적으로 변화시키는 동시에 깊고 조용히 우리 미래의 방향을 조종하는가? 우리가 탐구할 핵심 측면 중 하나는 생성 AI가 종종 정보 수집 및 종합과 같은 기본적인 인지 과정을 우회하여 AI 도구에 대한 미묘한 의존성을 유발하는 방식입니다. 이러한 종속성은 인지 저장소를 구축하고 추가하는 단계를 포기함에 따라 발견, 합리화 및 상상하는 능력에 영향을 미칠 수 있습니다.장: 00:00 소개 및 개요 03:24 AI 도구의 진화와 역량 저하 06:42 AI에서 기본 지식의 중요성 17:40 AI 도구에 대한 과도한 의존의 단점 23:01 주의 지속 시간과 인지적 인내력의 감소 28:14 AI와 인간 지능의 균형 팟캐스트는 Spotify(https://shorturl.at/LTOsU) 및 Apple(https://shorturl.at/K4u9f)에서도 제공됩니다.

이 에피소드에서 Leo Jiang은 Huawei의 최고 데이터 및 AI 책임자인 Ashley Fernandez 박사를 인터뷰하여 생성 AI가 인간의 창의성과 인지 지능에 미치는 영향에 대해 이야기합니다. 주요 질문은 다음과 같습니다.
1. AI는 인간 지능을 촉진하는가, 아니면 방해하는가?
2. AI가 오늘날 세상을 근본적으로 변화시키고 있지만, 깊고 조용히 우리 미래의 방향을 조종하고 있는가?”

우리가 탐구할 핵심적인 측면 중 하나는 생성적 AI가 어떻게 AI 도구에 대한 미묘한 의존성을 유발하는지에 대한 것입니다. 종종 정보 수집 및 종합과 같은 기본적인 인지 과정을 우회합니다. 이러한 의존성은 인지 저장소를 구축하고 추가하는 단계를 포기함에 따라 발견, 합리화 및 상상하는 능력에 영향을 미칠 수 있습니다.

장:

00:00 소개 및 개요
03:24 AI 도구의 진화와 역량 저하
06:42 AI의 기본 지식의 중요성
17:40 AI 도구에 대한 과도한 의존의 단점
23:01 주의 지속 시간과 인지적 인내력의 감소
28:14 AI와 인간 지능의 균형

팟캐스트는 Spotify(https://shorturl.at/LTOsU)와 Apple(https://shorturl.at/K4u9f)에서도 이용 가능합니다.

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#1 Huawei Chief AI Officer: GenAI 시대의 인지 지능의 쇠퇴