마키나락스 웨비나 ‘AI X'에서는 다양한 산업에서 AI가 만들어내는 무한한 가능성을 소개합니다. X는 무한한 가능성을 가진 ‘변수', 다양한 산업 분야와의 ‘협업', 산업 전반에 AI를 적용하는 ‘AI Transformation’을 의미합니다. 제조, 자동차, 반도체, 에너지, 화학 등 여러 산업 현장에서 얻은 마키나락스의 실질적인 AI 성공 사례를 공유할 계획이에요. 더불어 마키나락스가 산업의 AX를 위해 치열하게 고민하고 얻은 인사이트도 함께 나눌 예정입니다.
AI로 성과 내는 기업들의 공통점
조직이 어떤 형태로든 AI를 시작한다고 해서 곧바로 성과로 이어지지는 않습니다. 많은 기업이 AI 모델을 개발하거나 PoC를 진행해 보았지만, 비즈니스 성과로 연결되지 않아 고민하고 있습니다. 반면, AI를 실질적인 성과로 연결한 기업들은 어떻게 다른 접근을 했을까요? 이들의 공통점은 AI를 단순한 모델 개발 단계에 머무르지 않고, 빠르게 사용자가 활용할 수 있는 애플리케이션 형태로 구현했다는 점입니다. 이를 위해서는 데이터부터 프론트엔드까지 모든 프로세스에 조직의 비즈니스 로직을 반영하고, AI를 End-to-End로 신속하게 배포·운영할 수 있는 효과적인 체계가 필요합니다.
XOps 시대, AI 성과를 빠르게 창출하는 방법
XOps는 AI 애플리케이션을 빠르게 구현하고 운영하기 위해 DataOps, MLOps, LLMOps, AgentOps, EdgeOps, MLSecOps 등을 하나의 플랫폼에서 통합하는 프레임워크입니다. 마키나락스가 지향하는 XOps는 AI의 모든 프로세스를 단일 플랫폼(Runway)에서 유기적으로 통합하는 방식입니다. 데이터부터 AI 애플리케이션까지 AI 모델을 빠르게 배포하고 그 과정들을 추적, 재현, 수정, 업데이트할 수 있도록 지원합니다. 우리 조직이 구현하려는 AI 애플리케이션의 역할에 맞춰 DataOps, MLOps, LLMOps, AgentOps 등 필요한 Ops를 효과적으로 활용할 수 있도록 설계되었습니다.
이미 다양한 기업들이 Runway를 통해 AI를 실질적인 성과로 연결하고 있는데요. 이번 웨비나에서는 마키나락스 윤성호 대표가 XOps를 기반으로 AI 애플리케이션을 효과적으로 구현하는 방법을 소개하고, Runway를 활용해 AI 성과를 창출한 고객 사례를 공유합니다. 지금 웨비나를 신청하고, AI 성과를 앞당기세요!
이런 분들께 추천합니다
- AI 모델을 개발하거나 PoC를 진행해 보았지만 비즈니스 성과로 연결하기 어려웠던 AI 프로젝트 리더
- AI 애플리케이션을 빠르게 구현하고, 운영을 효율적으로 최적화하고 싶은 AI 엔지니어
- DataOps, MLOps, LLMOps, AgentOps 등 개별 Ops의 효과적인 도입 방법을 고민하고 있는 AI 전략 리더
웨비나를 듣고 나면
- XOps를기반으로 AI 애플리케이션을 빠르게 구현하고 운영하는 방법을 이해할 수 있습니다.
- Runway를 통해 AI를 실질적인 비즈니스 성과로 연결한 실제 고객 사례를 확인할 수 있습니다.
- DataOps, MLOps, LLMOps, AgentOps 등이 실제 어떻게 구현되는지 살펴볼 수 있습니다.
