[질문]RPA의 정형화된 업무 처리 한계를 AI와 융합하여 고도화 하는 방안과 생성형 AI를 도입하여 학습 후, RPA 업무 범위로 확대하는 방안 중 어느 것이 비용과 업무 효율면에서 더 좋은지요? 파워젠을 통해 RPA를 고도화하는 경우, 기존 업무와 시스템 인프라에 대한 DX 강화나 주요 필수 변경,수정 사항은 무엇인지요?
안녕하세요? 작년부터 최근 이어지는 생성형AI의 대표주자인 ChatGPT를 활용한 RPA 업무가 대세가 될 것으로 내다보고 있으며, RPA를 고도화 하는경우 사이트의 환경에 따라 인프라가 천차만별이라 특정하기는 어렵습니다. 다만 RPA를 고도화한다면 그에 따른 서버증설 Bot 추가 메모리 증설 등등 이 발생할수 있습니다.
[질문] VM과 컨데어너의 가장 큰 차이점은 GUEST os의 유무인데 이 GUEST OS가 무겁고 이에 대한 화환성에 문제가 있어서 인것으로 생각되는데 컨테이너가 수만개 만들어서 그것은 관리하기가 어려운데 컨데이터의 구성요소를 좀 더 늘리고 그 수를 줄여서 관리를 좀 더 쉽게 할 수 있는 방안은 없는지요?
[질문]RPA의 정형화된 업무 처리 한계를 AI와 융합하여 고도화 하는 방안과 생성형 AI를 도입하여 학습 후, RPA 업무 범위로 확대하는 방안 중 어느 것이 비용과 업무 효율면에서 더 좋은지요? 파워젠을 통해 RPA를 고도화하는 경우, 기존 업무와 시스템 인프라에 대한 DX 강화나 주요 필수 변경,수정 사항은 무엇인지요?