간단 요약 #7: AI와 분석의 만남
이간략한 설명댄 발렌테( @Daniel_Valente ), 스콧 앨런( @scott_allen ), 크리스틴 슬래피( @kristen-slappey )는 인공지능과 분석의 끊임없이 진화하는 교차점을 탐구하며 JMP가 어떻게 독보적인 경쟁력을 유지하는지 분석합니다.
JMP 사용자 데이비드 메인트럽의 통찰력을 바탕으로 진행된 논의에서는 JMP의 원활하고 신뢰할 수 있는 워크플로가 기존 AI 프롬프트 방식의 번거로운 반복 작업보다 훨씬 유리하다는 점이 강조되었습니다. 또한 앤더슨 메이필드의 데이터 준비 관점을 통해, JMP가 방대한 양의 데이터를 처리하고 정리하는 데 탁월하지만, 진정한 가치는 그 이후에 이어지는 탐색적 분석을 지원하는 데 있다는 점에 동의했습니다. (메인트럽과 메이필드의 전체 기사는 10월에 발행될 JMP Foreword 다음 호에서 확인하실 수 있습니다.)
이러한 고객 관점과 제품 철학을 되짚어보며, 인공지능이 통계적 직관을 대체하는 것이 아니라 인간의 능력을 향상시키는 데 기여하도록 하는 데 초점을 맞추었고, 특히 JMP LearnBot과 같은 혁신 기술이 이러한 목표를 어떻게 지원하는지 살펴보았습니다.
채팅 내용에 대해 궁금한 점이 있거나 더 자세히 알고 싶으시면 이 글에 댓글을 남기거나 Valente, Allen 또는 Slappey에게 직접 문의하세요.
제안 사항이 있으시면 피드백 양식을 통해 향후 Quick Take 주제에 대한 아이디어를 공유해 주세요. 홈페이지의 유용한 링크 섹션에서도 요청 링크를 찾으실 수 있습니다. 모든 Quick Take은 다음에서 확인하실 수 있습니다. 2026년 회사 업데이트 페이지 .
AI 자동화와 인간의 통찰력 사이의 균형을 탐구하고, 고객 관점, 제품 철학 및 JMP LearnBot의 역할을 강조합니다.
제목: 간단 요약 #7: AI와 분석의 만남정말 기대되네요! 스콧과 댄이 언급한 제품 관리 고객 참여 요청 링크(고객이 로드맵이나 AI 관련 향후 계획에 대해 자세히 알고 싶어하는 경우)는 다음과 같습니다. https://jmpdiscovery.atlassian.net/wiki/spaces/SALESENABLEMENT/pages/570655157/Product+Management+Customer+Engagements+PMCE
제목: 간단 요약 #7: AI와 분석의 만남다음은 프레젠테이션에서 언급한 블로그 게시물입니다: https://community.jmp.com/t5/JMPer-Cable-Blog/An-infrastructure-that-allows-organizations-to-implement-AI-on/ba-p/964862
제목: 간단 요약 #7: AI와 분석의 만남이런 간략한 설명들이 너무 좋아요! 이미 훌륭한 저희 제품에 AI를 어떻게 활용하고 있는지 더 자세히 알 수 있어서 좋았습니다.
제목: 간단 요약 #7: AI와 분석의 만남블로그 게시글 정말 감사합니다. 이번 주 초에 있었던 회의 후속 조치에 활용하고 있습니다.
제목: 간단 요약 #7: AI와 분석의 만남댄, 크리스틴, 스콧, 의견 주셔서 감사합니다. 몇 가지 추가 질문을 드리겠습니다.
LearnBot은 훌륭하고 저희의 첫 번째 성공적인 AI 도입 사례입니다. 간단하면서도 강력한 채팅 인터페이스는 JMP에 대한 일반적인 질문을 하기에 완벽합니다. 하지만 두 가지 주요한 한계점이 있습니다.
1. LearnBot은 공용 인터넷 연결이 필요합니다. 당사와 고객 모두 LearnBot에 어떠한 종류의 기밀 질문이나 데이터도 입력해서는 안 됩니다.
2. LearnBot에게 JSL을 생성하도록 요청하고 이를 복사하여 JMP 스크립트 창에 붙여넣어 실행할 수는 있지만, 이러한 방법은 강력히 권장하지 않습니다. LearnBot은 JSL 오류를 35~40%의 확률로 생성하며, JSL에 대한 안전장치를 제공하지 않습니다.
Assistant에 대한 주요 참고 사항:
- 1년간의 집중적인 연구 개발과 수많은 피드백에 대한 신속한 대응 끝에, 최신 버전의 어시스턴트는 문서 검색 및 자동 수정 기능을 통해 JSL 오류율을 5%까지 낮췄으며, 이제 차단 및 플래그 기능을 포함한 JSL 안전 검사 기능도 제공합니다.
- LearnBot과 동일한 공개 제공업체인 JMP CustomGPT 외에도, Assistant는 모든 종류의 AI 기반 소프트웨어 생태계에 안전하게 연결할 수 있는 20개의 자체 LLM 제공업체를 제공합니다.
- 어시스턴트에 새로운 자동 모드가 추가되었습니다. 이 모드는 사용자가 질문을 하는지 또는 JMP에서 작업을 실행하려는지 자동으로 인식하여 엄격한 안전 검사와 함께 JSL 코드를 생성합니다.
- 어시스턴트 채팅은 최신 스타일을 갖추고 있으며, 편집, 이동 및 삭제가 가능한 카드를 통해 상호 작용할 수 있습니다. 메인 창 또는 이제 JMP 데이터 및 보고서 창에서 직접 채팅할 수 있습니다.
- 많은 고객들이 어시스턴트의 폭넓고 강력한 기능을 인정하고 있으며, 여러 고객들이 광범위한 도입을 검토하고 있습니다.
참고로 데이비드 메인트럽과 앤더슨 메이필드 모두 어시스턴트의 팬입니다.
자연어 프롬프트를 사용하여 안전하게 JMP에서 데이터를 처리하려면 Assistant를 사용해 보세요. 최신 버전은 여기에서 확인할 수 있습니다(아직 마켓플레이스에 게시되지 않음): https://jmpdiscovery.atlassian.net/wiki/spaces/JMPPRODMGMT/pages/2710175789/Assistant+Feedback+Page
Assistant에 대한 피드백을 계속 보내주세요. 논란의 여지가 있었던 적도 있지만, 전반적으로 훌륭한 서비스입니다!
제목: 간단 요약 #7: AI와 분석의 만남JMP의 AI 관련 현재 기본 원칙을 재확인할 수 있을 것 같습니다. 하지만 영어 실력이 부족해서 다음 세 가지 사소한 사항을 제대로 파악하지 못했습니다. 저는 테스터라서 JMP 사용자들과 자주 소통하거나 이야기를 나눌 기회가 많지 않기 때문에, 아래 질문들은 주로 제 개인적인 관심사에 기반한 것입니다.
(1)"하지 말아야 할 것" 이라는 제목의 슬라이드에는 " [ 제품 또는 확장 프로그램에서] JSL을 생성하고 실행하는 기능을 제공해서는 안 된다"고 명시되어 있습니다. 하지만 현재 JMP 마켓플레이스의 JMP 어시스턴트 확장 프로그램은 JSL을 생성 하고 실행할 수 있습니다. JMP 어시스턴트는 이 기본 원칙의 예외인 것일까요? 아니면 제가 "JSL 생성 및 실행" 의 의미를 잘못 이해하고 있는 것일까요?
(2)"AI 통합 지침 원칙" 이라는 제목의 슬라이드에 "JMP Live에 게시된 결과에서 정보 검색, 접근 및 추출을 개선하기 위해 LLM을 지능적으로 활용하십시오." 라고 나와 있습니다. 이 기능이 정확히 무엇인지 잘 모르겠습니다. 이 기능에 대한 설명이 있는 내부 Confluence 페이지가 있습니까?
(3)저희 모회사인 SAS Institute의 핵심 원칙이 AI 우선인 것 같은데, SAS의 원칙이 JMP의 원칙과 상충되는 것 같습니다. 만약 그렇다면, 이 상충되는 부분을 어떻게 해결할 수 있을까요? (예전에 "SAS는 트럭이고 JMP는 스포츠카다"라는 비유를 쓴 적이 있습니다.)
