NAI는 Azure OpenAI를 사용하여 대부분의 부서를 위한 시스템을 만듭니다.

NAI는 Azure OpenAI를 사용하여 대부분의 부서를 위한 시스템을 만듭니다.

North Atlantic Industries(NAI)는 상업용 항공우주, 국방, 산업 분야의 고객을 위해 견고한 내장형 컴퓨팅 솔루션과 전원 공급 장치를 구축하는 소규모 회사입니다. 회사 문화는 직원들이 더 나은 제품을 만들고 업무 효율성을 향상시키기 위해 새로운 기술을 시도하도록 장려합니다. NAI는 그렇게 Azure OpenAI와 다양한 AI 모델을 사용하기 시작했습니다.

NAI는 AI를 사용하여 작업을 자동화합니다.

처음에 NAI 엔지니어들은 AI를 사용하여 일상 업무를 보다 효율적으로 만들었습니다. C#으로 작성된 100,000줄이 넘는 코드 베이스를 정리해야 했을 때 기회가 왔습니다. 이 과정에는 많은 시간과 노력이 필요하겠지만, 직원들은 AI를 활용하는 방법을 찾아냈습니다. NAI는 Azure OpenAI의 도움으로 코드를 읽고 각 기능에 대한 설명을 작성하는 프로그램을 개발했습니다.

NAI의 작업 공간 기술 이사인 Tim Campbell에 따르면 이 회사는 OpenAI에 익숙했기 때문에 Azure OpenAI를 사용했습니다. 그들의 결정에 영향을 준 또 다른 요인은 AI를 빠른 속도로 발전시키려는 Microsoft의 결심입니다.

Azure OpenAI는 NAI가 관행과 제품을 개선하는 데 도움을 주었고, 다른 부서를 개선하기 위한 관행과 아이디어를 공유하는 다른 회사와 정기 세션을 시작했습니다. 회의에는 판매, 구매, 프로그램 관리, 제조 등 다양한 비즈니스 그룹의 사람들이 모였습니다.

Azure OpenAI는 NAI 부서에 어떻게 도움이 되었나요?

엔지니어링 부서는 소프트웨어를 철저하게 테스트해야 합니다. 회사에서는 500가지의 서로 다른 기능을 갖춘 제품을 개발하고 이를 수동으로 테스트하는 것은 비효율적이기 때문에 이 프로세스에는 시간이 걸립니다. 따라서 NAI 엔지니어는 Azure OpenAI를 사용하여 누락된 단위 테스트 사례를 식별하기 시작했고 이를 통해 수동 작업이 크게 줄었습니다. 그 결과 팀에서는 테스트 코드의 일부를 자동으로 작성할 수 있는 Copilot을 사용하기 시작했습니다.

영업 부서의 프로그램 관리자는 과거 작업 명세서와 고객 문의 사항을 찾아 참조해야 했습니다. 그들은 이 작업을 수동으로 수행했으며 장기적으로 볼 때 비효율적이었습니다. 따라서 이제 그들은 Azure OpenAI를 사용하여 더 짧은 시간에 해당 프로세스를 수행합니다.

NAI는 직원들이 반품 제품(RMA)을 처리할 수 있도록 새로운 실험적인 AI 시스템을 도입했습니다. OpenAI를 사용하여 RMA 분류 프로세스를 자동화합니다. 곧 서비스 기술자는 이 시스템을 사용하여 시간을 줄이고 수작업을 줄일 수 있게 되었습니다.

NAI 회사는 Azure OpenAI를 사용하여 추가 AI 시스템을 구현할 계획입니다. 예를 들어, Microsoft Teams 앱의 허용 오차 및 테스트에 대한 질문에 답하기 위해 제품에 대한 세부 정보와 매뉴얼이 포함된 AI 기반 Microsoft Teams 사이트를 만들고 싶어합니다. 또한 마케팅 팀은 고객 대면 AI 봇을 웹 사이트에 추가하여 쿼리에 답변하려고 합니다.

궁극적으로 NAI는 Azure OpenAI를 성공적으로 사용하여 작업 프로세스를 보다 효율적이고 시간 소모를 줄이는 방법을 계속 찾고 있습니다. John Turk 에 따르면 회사는 시간과 효율성 면에서 60~70%를 얻고 수백만 달러의 비용을 절감합니다. 따라서 회사는 Microsoft의 Arm PC에서 새로운 Windows를 시험해 볼 가능성이 높습니다.

귀하의 회사는 AI를 사용하여 보다 효율적으로 업무를 수행하고 있습니까? 댓글을 통해 알려주세요.

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