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생성형 AI를 위한 대비 – 지금이 바로 적기

에 의해 Jonathan McCormack

6월 22, 2023 공급망 솔루션, 디자인 & 개발
4 분 읽기

좋은 소식! ? The Interline의 The Fashion PLM Report 2023에 저희가 소개되었습니다. 당사의 소프트웨어 엔지니어링 이사인 Jonathan McCormack은 제너레이티브 AI와 의류 산업에서의 역할에 대한 자신의 견해를 공유합니다. 아래의 전체 기사를 읽으십시오.

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기술 공급업체가 생성 기능을 도입하기를 기다리는 대신 디자이너와 개발자들은 기술을 심화하고 도구를 확장하며 AI가 창의적이고 상업적인 재능을 지원하는 가까운 미래를 준비하는 것이 필수적일 것입니다.

끊임없이 진화하는 의류 분야에서는 최신 혁신에 보조를 맞추는 것이야 말로 경쟁력과 성공을 위해 필수적입니다. 다른 산업과 마찬가지로 우리 의류 산업은 빠르게 부상하는 생성형 AI의 잠재력에 힘입어 혁명의 순간을 맞이하고 있습니다.

이러한 기술의 발전에 힘입어 올해 기업들은 생성형 AI를 사용하여 이전에는 볼 수 없었던 속도로 코드를 생성하고, 예술을 창조하고, 콘텐츠를 작성하는 등의 성과를 이루었습니다.

ChatGPT는 연초에 GPT-3.5로 이러한 방향을 개척했으며, 거대 기술 기업들은 경쟁하 경쟁 또는 채택하는 형태로 그들의 전략을 전환했습니다. Microsoft는 CoPilot을 통해 ChatGPT를 Office에 도입하였으며, Google은 G-Suite와의 통합과 함께 Bard를 막 출시했고, Adobe와 Nvidia 또한 이 기술에 대해 유사한 비전을 공유했습니다.

소비자로서 우리는 의심할 여지없이 이러한 발전으로부터 혜택을 얻게 됩니다. 우리의 상상력을 이해하고 이를 현실화하는 더 많은 도구가 등장하게 되면서 우리의 창의적인 작업은 보다 쉬워질 것입니다.

우리는 이러한 도구에 대해 인간의 언어로 그들에게 말함으로써 이를 활용하게 됩니다. 우리는 동료나 인턴에게 하듯이 우리의 필요 사항을 설명하여 도구가 이를 생성하도록 유도합니다. 우리는 AI가 우리가 원하는 대로 작동하고 생각하는 데 도움이 될 만한 세부 사항들을 공유하고, 우리가 만족할 때까지 후속 조치를 수행 및 반복합니다.

현재 진입 장벽은 놀라울 정도로 낮기 때문에 이러한 도구를 사용하는 기업들을 많이 찾을 수 있습니다. 간단한 프롬프트를 통해 여러분의 해결책이나 문제를 설명할 수 있다면, AI는 기꺼이 여러분의 창작을 도와줄 것입니다.

그러나 이러한 도구는 비즈니스 이점의 겨우 일부만을 다룰 뿐입니다. 차세대 생성형 AI는 개발 프로세스의 개선 사항을 파악하고, 이전 시즌에 기반해 범위 계획을 작성하는 데 도움을 주며, 인간 팀 동료들처럼 같이 회의를 통한 성과 도출에 기여할 수 있습니다. 이를 활성화하려면 이러한 도구에 메시지가 표시되고 해당 메시지에 비즈니스 데이터가 포함되어야 합니다.

의류 기업들이 생성형 AI가 제공하는 엄청난 가능성을 최대한 활용하기 위해서는 PLM(제품 수명주기 관리)이라는 중요한 요소가 작용합니다. 중앙 집중식 정보 허브와 통합된 하나의 사실 정보 소스가 없다면, 생성형 AI의 모든 이점을 활용하기란 어려운 과제가 됩니다.

AI의 발전이 급속도로 진행되고 있는 이 급변하는 환경에서 의류업체들은 PLM을 수용하지 못한다면 더 많은 생성형 AI 기술을 채택하지 못함으로써 미래 경쟁력을 잃을 위험이 있습니다.

이제는 서로 단절된 스프레드시트와 이메일 스레드를 뒤로 하고 PLM을 채택할 때입니다. 현 시점에서 전통적인 제품 수명주기 관리의 이점은 잘 알려져 있고 연구 중이며, 이를 채택해야 할 강력한 이유가 항상 존재해 왔습니다. 올바른 공급업체를 찾는 것은 항상 중요한 문제이며 완벽한 PLM을 찾는 데 있어 주요 고려 사항 중 하나는 바로 심도 깊은 기능입니다.

그러나 오늘날 생성형 AI를 통해 가능해질 미래를 기대하면서, 저는 PLM을 처음 사용하는 기업들이 이를 설치할 때에는 동등하게 보여야 한다고(어쩌면 더) 주장합니다.

PLM을 통해 성공을 정의하는 방식이 바뀔 수 있습니다. 생성형 AI는 우리의 단일 사실 정보 소스에서 새로운 통찰력을 끌어내기 위해 데이터 저장소를 필요로 할 것이므로 이러한 소스 구축을 빨리 시작하는 것이 좋습니다.

이후 로드맵 및 향후 개선 사항에서는 설치 속도를 고려할 수 있습니다. 이러한 새로운 AI 도구는 기존 소프트웨어에 독점적으로 포함되지는 않을 것입니다. 많은 생성형 AI 도구는 독립적이며 웹 브라우저 또는 소규모 실행 파일에서 실행됩니다. 일부는 자신을 디스코드(Discord) 확장 프로그램으로 인식하기도 합니다.

시작하기 전에 우리는 가장 큰 PLM 공급업체가 이러한 AI 도구를 내장할 때까지 기다리지 않아도 됩니다. 차세대 생성형 AI가 우리 산업에 영향을 미치게 될 때, 이미 우리는 그것을 사용하는 방법에 대해 알고 있어야 합니다.

혁신은 빠르게 일어나고 있습니다. 새로운 도구를 개발하는 기업들은 AI 기술을 제공하는 가장 빠르고 광범위한 방법을 모색하고 있습니다. 여러분이 이러한 새로운 생성형 AI를 보거나 사용한 경험이 있고 이것이 더 많이 발전할 것이라 생각한다면, 기다리지 말고 지금 바로 데이터를 한 곳으로 모으십시오. 이들 AI가 잠재력을 실현하게 되면, 우리는 가진 자와 가지지 못한 자의 세계에서 우리가 어디에 위치하고 있는지 즉시 확인할 수 있게 될 것입니다. 성공적인 PLM 설치를 위한 진입 장벽이 그 어느 때보다 간단해지고 성공적인 프로젝트에 필요한 요구 사항도 여느 때보다도 줄어든 지금, 여러분은 더 이상 망설일 필요가 없습니다.

이 기사는 원래 PLM 보고서 2023에 실렸습니다.

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저자 소개
Jonathan McCormack
소프트웨어 엔지니어링 이사

Jonathan은 소프트웨어 엔지니어링에 대한 강력한 배경과 혁신을 주도하는 열정을 가진 노련한 기술 리더입니다. Coats Digital의 소프트웨어 엔지니어링 이사로서 그는 회사의 디지털 생태계를 강화하기 위한 최첨단 솔루션을 개발하는 고도로 숙련된 엔지니어로 구성된 글로벌 조직을 이끌고 있습니다. 소프트웨어 업계에서 12년 이상의 경험을 쌓은 Jonathan은 새로운 SaaS 경험을 창출한 입증된 실적을 보유하고 있으며 Coats Digital이 VisionPLM, GSDCost, FastReactFabric 및 새로운 FastReactPlan 솔루션을 성공적으로 출시하는 데 중요한 역할을 했습니다. 그는 2012년에 Coats에 합류했으며 GSD, Fast React Systems 및 ThreadSol을 인수하는 동안 여러 글로벌 팀과 관련된 서로 다른 프로세스와 기술을 통합하는 데 도움을 주었습니다.

태그: PLM, VisonPLM, 생성 AI, 의류 산업, 인공 지능
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