자율형 AI 전략

신뢰할 수 있는 거버넌스 기반 데이터로 대규모 AI 에이전트 배포
자율형 AI 여정 전 과정을 지원하는 단일 플랫폼

에이전트를 위한 신뢰할 수 있는 데이터

거버넌스 기반의 신뢰할 수 있는 데이터를 바탕으로 대규모 AI 에이전트의 역량을 강화하세요. 이를 통해 정확하고 자신감 있으며 규제를 준수하는 의사결정을 지원하고, 비즈니스 성공을 가속화할 수 있습니다.

데이터 관리를 위한 AI 및 에이전트

CLAIRE® AI 에이전트를 통해 복잡한 데이터 운영을 자동화함으로써 업무를 간소화하고, 데이터의 정확성을 보장하며, 데이터 접근성을 대중화하세요.

AI 에이전트 엔지니어링

맞춤형 AI 에이전트를 구축, 연결, 오케스트레이션 및 관리하고 신뢰할 수 있는 엔터프라이즈 컨텍스트를 적용하여 더 스마트한 비즈니스 성과를 창출할 수 있습니다.

자율형 AI 플랫폼의 진화: AI 준비형 데이터 및 에이전트 관리를 위한 가이드

지금 다운로드하기

성공 사례

AI 리더들이 Informatica를 선택하는 이유

30-second

통화 후처리 시간 단축

Informatica 및 Azure OpenAI를 활용한 AI 기반 통화 요약 및 품질 평가를 통해, 통화 후처리 시간을 30초 단축하여 업무 효율성과 개인화된 서비스 품질을 향상시켰습니다.

40% 향상

엔지니어 생산성

Informatica IDMC를 AWS 환경에 도입하고 CLAIRE AI 엔진을 활용하여 데이터의 96%를 클라우드로 이전함으로써 수백만 달러의 비용을 절감하고, 생산성을 40% 향상시켰으며, MDM 개선과 메타데이터 인텔리전스 및 자동화된 거버넌스를 통해 평가판 성과도 증대시켰습니다.

Modernization

goals delivered

Yamaha achieved all its modernization goals, including improved scalability and reduced overhead and maintenance costs.
92% faster

data integration

Informatica helps Petmate modernize its data architecture and migrate legacy workloads to unify its complex data management landscape.
APIs

developed and modernized

Dolby leverages Informatica to enable a cloud-first, scalable architecture, including Informatica-supported internal APIs.

성공 사례 더 보기

자율형 AI 과제 해결

많은 기업이 자율형 AI를 활용하고자 하지만, 낮은 데이터 품질과 배포의 복잡성이 성공적인 도입을 가로막고 있습니다. 따라서 신뢰할 수 있는 데이터 확보와 안전한 AI 엔지니어링이 필수적입니다.

AI 편향성을 방지하기 위해 신뢰할 수 있는 고품질의 거버넌스 기반 데이터를 확보하세요

플랫폼을 통합하여 다양한 데이터 소스 관리 및 연결

총 소유 비용 절감 및 AI 에이전트 가치 실현 시간 단축

통합 프로세스 간소화 및 AI 에이전트 거버넌스 중앙 집중화

수동 데이터 운영 자동화로 AI 배포 속도를 높이고 비즈니스 임팩트를 가속화

IDMC의 지원 방식

Intelligent Data Management Cloud™는 메타데이터 인텔리전스로 강화된 고품질의 안전한 거버넌스 기반 데이터를 통해 AI 에이전트의 역량을 강화하고, 원활한 워크플로 자동화를 지원하는 확장 가능한 플랫폼입니다.

AI를 위한 통합적이고 신뢰성 있는 데이터 기반 구축

CLAIRE 에이전트로 복잡한 데이터 작업 자동화

코딩 없이 맞춤형 에이전트와 워크플로 개발

멀티 에이전트 워크플로 내에서 모든 에이전트에 대한 오케스트레이션 수행

거버넌스 기반의 데이터로 타사 에이전트에 대한 신뢰 확보

웨비나 보기

분석가 보고서

데이터에서 에이전트로: AI 시대를 위한 아키텍처 현대화

전자책

통합에서 인텔리전스로: 자율형 AI가 엔터프라이즈 워크플로를 혁신하는 방법

블로그

생성형 AI를 넘어: 자율 데이터 에이전트를 향한 Informatica의 차세대 도약

웨비나

AI 에이전트 성공을 위한 새로운 데이터 관리 기반

블로그

에이전트 기반 데이터 관리: 현대 기업의 판도를 바꾸는 게임 체인저

AI 에이전트는 인공지능을 활용하여 업무를 자율적으로 수행하는 소프트웨어 프로그램입니다. 에이전트는 주변 환경을 인지하고, 의사결정을 내리며, 데이터를 기반으로 학습하여 문제를 해결하거나 사용자를 지원할 수 있습니다. AI 에이전트는 가상 비서, 챗봇 및 자동화 시스템 등에 활용되어 운영 효율성을 높이고 사용자 경험을 개선하는 데 기여합니다.

자율형 AI는 목표 지향적 행동을 바탕으로, 자율적으로 작동할 수 있는 인공지능 시스템을 말합니다. 이러한 AI 에이전트는 환경을 인지하고, 특정 목표를 달성하기 위해 독립적인 의사결정을 내리고 행동하며, 시간이 흐름에 따라 지속적으로 학습하고 적응합니다. 자율형 AI는 더 선제적이고 지능적인 자동화와 문제 해결을 가능하게 합니다.

기업 데이터 관리에 활용되는 AI 에이전트의 유형은 다음과 같습니다.

데이터 수집 에이전트: 다양한 소스의 데이터 수집을 자동화하여 중앙 집중식 관리를 지원합니다.
데이터 정제 에이전트: 데이터 오류나 불일치를 식별하고 수정하여 최상의 데이터 품질을 보장합니다.
데이터 통합 에이전트: 여러 시스템의 데이터를 통일된 형식으로 결합하여 분석에 최적화된 환경을 제공합니다.
분석 에이전트: 데이터 분석, 패턴 감지 및 인사이트 생성을 수행합니다.
모니터링 에이전트: 데이터 파이프라인과 시스템 상태를 지속적으로 추적하여 이상 징후를 감지합니다.
추천 에이전트: 데이터 트렌드를 기반으로 실행 가능한 제안을 제공하여 최적의 의사결정을 지원합니다.
보안 에이전트: 위협을 감지하고 규제 준수 정책을 적용하여 데이터를 보호합니다.

이러한 AI 에이전트는 데이터 관리를 간소화하고 정확도를 향상하며 보다 현명한 엔터프라이즈 의사결정을 지원합니다.

엔터프라이즈 규모로 AI 에이전트를 구축하고 배포하려면 명확한 목표를 정의하고 학습을 위한 고품질 데이터를 준비해야 합니다. 확장 가능한 도구를 사용하여 모델을 개발하고, 컨테이너화를 통해 클라우드 또는 온프레미스 인프라에 배포합니다. API를 통해 에이전트를 기존 시스템과 통합하고, 철저한 테스트를 거친 후 성능을 지속적으로 모니터링합니다. 안정적이고 확장 가능한 AI 솔루션을 위해 보안 및 거버넌스 표준을 준수합니다.

생성형 AI는 학습된 패턴을 기반으로 텍스트, 이미지 또는 음악과 같은 새로운 콘텐츠를 생성하는 반면, 자율형 AI는 환경을 인지하고 결정을 내려 목표를 달성하기 위해 자율적으로 행동합니다. 생성형 AI는 콘텐츠 생성에 초점을 맞추는 반면, 자율형 AI는 독립적인 행동과 문제 해결에 중점을 둡니다.

규정 준수를 전략적 이점으로 만드세요