AI는 생산성과 효율성을 높이는 강력한 동맹이 될 수 있습니다. Microsoft AI가 일상 업무를 간소화하는 데 도움이 되는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.
Microsoft Copilot은 질문을 이해하고 직접적인 답변을 제공하며, 글쓰기를 도와주고 이미지까지 생성합니다. 예를 들어, Copilot은 이력서를 빠르게 업데이트하거나, 소셜 미디어 게시물을 작성하거나, 이메일을 작성하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
Microsoft 365 Copilot은 Word, Excel, PowerPoint 및 Outlook과 같은 Microsoft Apps에 AI를 통합합니다. 이메일 초안 작성, 긴 문서 요약, 데이터에서 보고서 작성, 일정 관리와 같은 작업을 지원할 수 있습니다.
AI 기능은 Microsoft Teams에서 실시간 대화 내용 기록, 번역 서비스, 모임 요약 및 모임 후 작업 항목을 포함합니다.
Copilot Studio를 사용하면 업계, 부서 또는 역할 전체에서 내부 또는 외부 시나리오에 대한 요구 사항에 맞는 에이전트를 쉽게 디자인, 테스트 및 게시할 수 있습니다. 독립 실행형 에이전트를 빌드하거나 Microsoft 365 Copilot에 게시할 수 있습니다.
더 맞춤화된 생산성 솔루션을 원하신다면, Azure AI는 요구 사항에 맞는 지능형 애플리케이션을 개발하고 배포하는 데 도움이 되는 도구 모음을 제공합니다.
Microsoft는 시각적 콘텐츠를 생성하고 향상하는 데 도움이 되는 여러 AI 기반 도구를 제공합니다. 다음은 몇 가지 옵션입니다.
Microsoft Designer를 사용하면 텍스트 설명으로 사용자 지정 이미지를 만들 수 있습니다. 원하는 시각적 요소를 설명하기만 하면, Designer가 고해상도 이미지를 생성할 수 있습니다. AI를 사용하여 사진을 편집하고, 원하지 않는 객체를 제거하고, 배경을 교체하며, 이미지에 예술적 스타일을 적용할 수 있습니다.
Word, Excel, PowerPoint 및 Teams에서 Copilot에 대한 모든 권한을 얻으려면, 조직은 자격이 있는 Microsoft 365 플랜에 대한 라이선스와 Microsoft 365 Copilot에 대한 라이선스가 필요합니다. 업무 외에서 Copilot을 이미 사용하거나 Word, Excel, PowerPoint 및 Teams에서 제한된 액세스를 가지고 있더라도 마찬가지입니다.
AI 기능은 Microsoft 365 애플리케이션에서 Copilot을 통해 제공되며, 다음과 같은 다양한 방법으로 사용할 수 있습니다.
글쓰기 및 편집. Word의 Copilot은 빠르게 작성을 시작하고, 기존 문서를 편집하고, 긴 텍스트를 잘라내고 요약하는 데 도움이 되는 프롬프트를 제공할 수 있습니다.
데이터 분석. Excel의 Copilot은 데이터를 분석하고, 수식을 작성하고, 구조화되지 않은 데이터를 보다 요약 가능한 형식으로 구성하는 데 도움이 될 수 있습니다.
프레젠테이션 만들기.PowerPoint의 Copilot은 프레젠테이션을 작성하고, 노트를 편집하고, 슬라이드를 다시 정렬하는 데 도움이 될 수 있습니다.
공동 작업 간소화. Teams의 Copilot은 모임을 요약하고, 대본을 제공하고, 토론의 인사이트를 공유할 수 있습니다.
Microsoft 365를 개별 비즈니스 요구 사항에 맞게 조정하는 추가 파트너 AI 솔루션이 있습니다.
생성형 AI를 구현하는 데는 데이터 보안, 편향, 잘못된 정보 및 규제 준수와 같은 여러 고려 사항이 있습니다. 민감한 데이터의 보안을 보장하고 AI가 생성한 콘텐츠의 잠재적 편향을 관리하는 것은 투명성, 책임 및 AI 기술의 잠재적 오용과 관련된 과제 외에도 중요한 문제입니다. Microsoft의 전략 문서인, 위험 최소화 및 AI의 이점 활용하기는 생성형 AI 사용의 도전과 기회를 탐색하는 포괄적인 가이드를 제공합니다.
AI가 생성한 콘텐츠의 정확성과 신뢰성을 보장하려면 생성형 AI 모델의 성능을 평가하고 모니터링해야 합니다. Microsoft의 Azure AI 파운드리는 생성된 콘텐츠의 품질, 안전성 및 관련성을 평가하는 평가 지표를 제공합니다. 검색 증강 생성(RAG)과 같은 기술은 모델의 교육 데이터에만 의존하지 않고 출처가 있는 데이터를 사용하여 정확성을 향상할 수 있습니다.
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