사례 연구 GK Cloud Solutions 학습자의 성공과 비즈니스 성장 촉진
GK Cloud Solutions Private Limited
Leadspace를 위한 watsonx.ai 디지털 렌더링
개인화의 역설: 맞춤형 학습과 확장성의 균형 유지

기업 교육은 다양한 학습 스타일, 기술 수준 및 직무를 가진 다양한 인력의 요구 사항을 해결해야 합니다. 에듀테크 기업은 개별 요구 사항을 충족하지만 확장 가능하고 비용 효율적인 방식으로 사용자 지정을 제공해야 합니다. 획일적인 교육은 효과가 떨어지며, 일대일 개인화는 현재 기술로는 대부분의 기업에서 합리적인 가격대로 달성하기가 매우 어렵습니다.

당면 과제는 다음과 같습니다.

  • 비용: 모든 학습자를 위한 고도로 맞춤화된 콘텐츠를 개발하는 것은 비용이 많이 듭니다. 여기에는 여러 학습 경로, 다양한 직무 역할에 대한 변형 및 적응형 평가 구축이 포함될 수 있습니다.
  • 시간: 맞춤형 여정을 설계하고 구현하는 것은 모든 교육 회사에서 시간이 많이 소요되는 작업입니다. 이로 인해 커밋된 프로그램의 배포 롤아웃이 느려질 수 있습니다.
  • 데이터 요구 사항: 진정한 개인화는 맞춤형 경험을 제공하기 위해 많은 양의 사용자 데이터가 필요한 정교한 학습자 분석 및 AI 알고리즘에 의존하는 경우가 많습니다.
  • 유지 관리: 지나치게 개인화된 프로그램은 문제 해결, 업데이트 및 관리를 위한 더 많은 경로와 잠재적인 변형을 의미합니다. 많은 경우, 제공 및 실행 비용을 관리 가능한 수준으로 유지하면서 사용자 지정의 적절한 균형을 맞추는 것이 어렵습니다.
  • 쿼리 설명: 기술적인 질문은 질문하는 학습자와 관련된 방식으로 팝업되지만 다른 학습자에게는 프로그램의 흐름을 방해할 수 있습니다.
  • 연중무휴 지원: 학습자가 제기한 질문에 답변하기 위해서는 기술 고객 서비스 지원이 필요합니다.
맞춤형 학습의 미래: STU 소개

개인화 문제는 STU(확장 가능, 맞춤형, 이해의 약자이며 AI 개발에 기여한 것으로 알려진 컴퓨터 과학자 Stuart Russell을 기리기 위해 명명됨)라는 AI 에이전트의 구현을 통해 상당 부분 해결할 수 있습니다. IBM Watson Discovery, IBM watsonx Assistant 및 IBM watsonx.ai를 사용하여 구축된 STU IBM Cloud의 솔루션은 각 학습자를 위한 개인화된 학습 동반자 역할을 합니다.

STU의 기능:

  • 실시간 맞춤형 학습 경로: STU는 사전 평가, 강의 진행 상황 및 성과를 포함한 학습자 데이터를 분석합니다. 이 데이터를 기반으로 STU는 개별 지식 격차 및 학습 스타일에 맞는 추가 모듈, 리소스 또는 대체 학습 경로를 권장합니다. 이러한 동적 조정을 통해 여러 변형을 사전에 광범위하게 개발할 필요 없이 개인화된 학습 여정을 만들 수 있습니다.
  • 지능적인 의심 설명: STU는 Watson Discovery의 기능을 활용하여 방대한 양의 교육 및 참조 자료에 실시간으로 액세스하고 처리했습니다. 학습자가 의심스러울 때 STU는 학습자의 질문을 분석하고 강의 콘텐츠, 관련 온라인 리소스 및 내부 지식 기반을 상황에 맞게 검색할 수 있습니다. 그런 다음 학습 자료에 접근하기 위한 맞춤형 설명, 예제 또는 링크를 제공하여 학습자의 특정 요구 사항을 효과적으로 해결합니다.
  • 오프라인 접근성: 학습을 이해하는 것은 항상 교육 플랫폼의 한정된 공간에서만 이루어지는 것은 아닙니다. STU는 챗봇 인터페이스를 통해 액세스할 수 있으며, 학습자는 강의 환경 외부에서 STU에 질문을 제기하고 유용한 답변을 받고 학습 추진력을 유지할 수 있습니다.
학습 격차 해소: STU가 학습을 더 스마트하게 만드는 방법

STU(생성형 AI 기반 학습 동반자)의 구현은 학습자와 GK Cloud Solution 자체 모두에게 혁신적인 결과를 가져왔습니다.

학습자를 위한 이점:

  • 학습자 참여도 증가: 구현 후 설문조사 데이터에 따르면 학습자의 참여도가 크게 증가한 것으로 나타났습니다. STU의 맞춤형 추천과 명확한 설명을 통해과정 이수율이 20% 증가했습니다. 학습자들은 학습 여정 내내 더 많은 지원과 동기 부여를 받았다고 보고했습니다.
  • 지식 보유력 향상: 실시간으로 학습자의 의심을 해결하는 STU의 능력으로 교육 후 평가에서 측정한 결과 지식 보유율이 15% 향상되었습니다. STU의 맞춤형 지원 덕분에 학습자들은 더 많은 정보를 확실히 기억하고 있습니다.
  • 학습 효율성 향상: STU의 안내를 통해 학습자는 가장 관련성이 높은 학습 경로를 탐색하여 관련 없는 자료에 낭비되는 시간을 최소화할 수 있습니다. 그 결과 교육 프로그램을 완료하는 데 소요되는 시간이 평균 10% 단축되었습니다.
  • 문제 해결: 특히 AI 어시스턴트는 고객의 반복적인 기술 문의가 25% 감소하는 등 문제 해결의 효율성을 향상시켰습니다. 이러한 개선은 고객이 이제 2분 이내에 기술 문제를 해결할 수 있다는 점에서 매우 중요하며, 이는 이전의 평균 17분에서 크게 단축된 것입니다.

IBM Watson의 힘:

  • Watson Discovery 및 watsonx Assistant는 STU가 강력한 지식 엔진 역할을 할 수 있도록 지원합니다. 이 솔루션을 통해 STU는 방대한 양의 교육 자료와 온라인 리소스에 액세스하고 처리할 수 있으며, 각 학습자의 특정 질문에 맞는 상황에 맞는 설명을 제공할 수 있습니다.
  • Watsonx.ai 덕분에 STU는 지속적으로 학습하고 개선할 수 있습니다. 학습자 데이터와 상호 작용을 분석함으로써 STU의 추천과 설명은 점점 더 정확해지고 개인화되어 개인의 필요에 맞게 조정되는 역동적인 학습 환경을 조성합니다.

GK Cloud Solutions의 비즈니스 영향력:

  • 고객 만족도 향상: 학습자의 참여도와 성과가 향상되면 고객의 만족도가 높아집니다. 이 에듀테크 기업은 STU가 기업 교육 효과에 미치는 긍정적인 영향 덕분에 고객 유지율이 12% 상승했습니다.
  • 개발 비용 절감: STU는 AI를 활용하여 다양한 변형을 미리 대규모로 개발할 필요 없이 학습 여정을 개인화합니다. 이는 기존의 고도로 맞춤화된 교육 프로그램에 비해 에듀테크 기업의 비용을 크게 절감할 수 있다는 의미입니다.
  • 확장 가능한 솔루션: STU의 AI 기반 접근 방식을 통해 이 에듀테크 기업은 대규모로 개인화된 학습을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 신규 고객을 보다 효율적으로 온보딩하여 기업 교육 시장에서 회사의 영향력을 극대화할 수 있습니다.

전반적으로 STU의 성공은 기업 및 소비자 교육에서 AI의 혁신적인 힘을 보여줍니다. 이 에듀테크 기업은 IBM Watson Discovery, watsonx Assistant 및 watsonx.ai on IBM Cloud를 적용함으로써 고객의 학습 경험을 향상시켰을 뿐만 아니라 상당한 비즈니스 이점도 달성했습니다. 이 회사는 IBM Client Engineering 팀이 수행한 사전 배포 파일럿 및 개념 증명(POC)을 포함하여 매우 민첩한 워크플로를 통해 이를 달성할 수 있었습니다. IBM Customer Success 팀과의 협업을 통한 원활한 프로덕션 배포 파일럿은 효율성 향상과 성공적인 비즈니스 성과를 촉진했습니다.

"GK Cloud는 기술에 대한 열정과 명확한 비전을 바탕으로 혁신적인 여정을 통해 이 분야에 혁명을 일으켰습니다. Watsonx를 활용하는 스타 고객인 STU는 에듀테크 영역에서 폭넓은 입지와 영향력을 발휘할 수 있는 강력한 잠재력을 보고 있습니다.”라고 IBM의 ISA 고객 성공 리더 담당 이사인 Kiran Raghupathy는 말합니다.

GK Cloud Solutions 로고
GK Cloud Solutions 소개

GK Cloud Solutions(ibm.com 외부 링크)는 전 세계 기업에 기술 중심의 학습 서비스와 전문 개발 솔루션을 제공합니다. 인도 방갈로르에 본사를 둔 이 회사는 OEM(Google, Microsoft 등)에서 특수 제작된 AI 과정 및 글로벌 인증을 받은 모든 틈새 기술에 이르기까지 광범위한 교육 과정을 제공합니다.

watsonx.ai 살펴보기

watsonx.ai는 기업이 특정 요구 사항에 맞게 AI 솔루션을 맞춤 구축할 수 있도록 지원합니다.

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법률

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2024년 3월 미국에서 제작.

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