GenAI 배포의 ROI를 높이기 위한 3가지 핵심 원칙

기업 리더들은 비즈니스에서 제너레이티브 AI(GenAI)를 배포하려는 열망이 있습니다. 그러나 많은 프로젝트가 증명된 개념(POC) 단계를 넘어서기 어렵습니다. 최근 가트너 이벤트에서 리타 살람(Rita Sallam).distinct한 분석가는 2025년 말까지 최소 30%의 GenAI 프로젝트가 데이터 품질이 낮거나 위험 통제가 불충분하거나 비용이 빠르게 증가하거나 원하는 비즈니스 가치를 실현하지 못하는 등의 문제로 인해 POC 이후에 중단될 것이라고 말했습니다.

이러한 문제는 가트너가 GenAI가 登場하는 기술의 허YPE 사이클의 실망의 계곡에 들어서고 있다고 말했습니다. 그러나 별도의 가트너 설문조사에 따르면 응답자들은 자신의 GenAI 배포가 15.8%의 매출 증가, 15.2%의 비용 절감, 22.6%의 생산성 향상을 달성했다고 보고했습니다.

그러면 비즈니스 프로세스를 변환하면서 위험을 완화하고 비용을 관리하는 동안 GenAI를 핵심 워크플로에 통합하여 성공하는 기업과 그렇지 못한 기업은 무엇이 다를까요? 이러한 리더와 팀은 철저한 준비와 변화 관리를 특징으로 하는 다른 접근 방식을 사용합니다. 여기에서는 GenAI의 사용 사례를 평가, 선택, 활성화하는 데 도움이 되며 팀이 위험을 완화하고 비용을 관리하면서 비즈니스 프로세스를 변환할 수 있는 세 가지 핵심 원칙이 있습니다.

1. 핵심 원칙 1: 처음부터 비즈니스 가치를 철저하게 양적화합니다.

비즈니스 리더들은 초기에 GenAI 실험에 우선순위를 두었지만 이제 투자로부터 구체적인 비즈니스 가치를 얻으려는 열망이 있습니다.

파트너는 기업이 전체 목표, 데이터 프로세스 및 기술 인프라의 현재 상태 등을 이해하기 위한 워크샵을 개최하여詳細한 비즈니스 사례를 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 과정에서 파트너는 기업 팀과 함께 사용 사례를 평가하여 비즈니스 문제를 해결하고 노력 수준과 예상 ROI를 결정하며 진행 상황을 측정하기 위한 주요 성과 지표를 개발합니다. Google Cloud Next ’24에서 Google은 101개의 이야기를 통해 GenAI를 성공적으로 사용하는 조직의 사례를介绍했습니다.

시장 기능은 가치 창출 경로를 간소화하면서 지속적으로 발전하고 있습니다. Microsoft와 Google은 검색 엔진에 대규모 언어 모델을 통합했습니다. 인터넷 사용자는 요약된 답변과 링크를 받을 수 있으므로 통찰력을 얻는 시간을 단축할 수 있습니다. 마찬가지로 파트너는 기업이 환경에서 몇 주 안에 사용자 정의하고 배포할 수 있는 GenAI 가속기 플랫폼을 제공하고 있습니다. 기업은 검증된 도구를 얻고 배포 비용과 위험을 줄이며 새로운 비즈니스 기능을 더 빠르게 확장하는 이점을 얻을 수 있습니다.

2. 핵심 원칙 2: 데이터 품질, 개인 정보 보호, 보안을 보장합니다.

모델 훈련 및 추론을 위한 높은 품질의 데이터를 제공하고 개인 정보 보호 및 보안을 보장하는 것은 모든 성공적인 GenAI 구현의 기초입니다. 기업은 AI 모델이 정확하고 신뢰할 수 있는 출력을 생성하도록 데이터를 준비해야 합니다. 또한 기업은 민감한 정보를 노출되지 않도록 보호 장치와 새로운 도구를 구현하고 있습니다. 마찬가지로 GenAI는 보안 문제를 식별하여 팀이나 자동화가 해결할 수 있도록 도와줍니다.

마스터카드는 고객 상호작용을 촉진하고 사기를 줄이기 위해 GenAI를 사용하고 있습니다. AI 기반 채팅봇은 고객에게 즉시 개인화된 추천, 계정 정보 및 거래 내력을 제공합니다.

마스터카드는 또한 GenAI 예측 모델링을 사용하여 이상한 지출 패턴을 식별하여 잠재적인 사기를 나타낼 수 있습니다. GenAI를 사용하여 마스터카드는 훨씬 더 높은 사기 검출률을 달성했으며, 잘못된 양성 오류를 최대 200% 줄였으며, 사기 취약한 상점을 식별하는 속도를 300% 높였습니다.

3. 핵심 원칙 3: 인간-GenAI 협력을 강화합니다.

GenAI는 일부 프로세스를 자동화할 것입니다. 그러나 대부분의 경우 인간의 의사결정을 지원할 것입니다. GenAI는 합성 데이터를 생성하고 데이터를 처리하며 패턴을 인식하며 예측 분석을 생성하여 팀워크와 새로운 서비스의 생성을 강화할 수 있습니다. 예를 들어, GenAI는 의사결정자에게 시나리오와 추천 사항을 제공하여 결과를 최적화할 수 있습니다. 인간은 시장 및 상황 인식, 비즈니스 지식, 판단력, 그리고 공감을 의사결정에 제공하여 GenAI의 기능을 강화합니다.

그러면 기업은 인간-GenAI 협력을 최대한 활용할 수 있을까요? 리더는 명확하게 정의된 역할과 책임을 설정하고 팀을 최신 기능에 대해 지속적으로 교육하며 GenAI가 예상대로 작동하지 않을 때 경계와 에스컬레이션 경로를 제공해야 합니다. 또한 리더는 GenAI가 비즈니스에 미치는 영향을 재창조하는 비전을 공유하고 인간의 능력을 대체하는 것이 아니라 강화한다는 점을 강조해야 합니다. 포리스터 설문조사에 따르면 36%의 직원이 자동화 또는 AI로 인해 직장을 잃을까봐 두려워하지만, 실제로 1.5%만이 직장을 잃을 것이며, 6.5%의 직원은 GenAI로 인해 영향을 받을 것입니다. 따라서 직원은 이 기술을 피하는 대신 받아들이는 것이 좋습니다.

올스테이트는 고객 경험을 개선하고 고객 행동에 대한 통찰력을 얻기 위해 GenAI 기반 채팅봇을 구현했습니다. 예를 들어, 이전 모델의 성능을 3배로 개선하여 에이전트 지원이 필요한 고객 여정을 식별합니다.

채팅봇은 관련 정보를 수집하고 검토하기 위한 중앙 플랫폼을 제공하여 청구 프로세스를 간소화합니다. 인간 에이전트가 복잡한 청구를 처리하는 동안 채팅봇은 루틴 작업을 자동화하고 처리 시간을 단축하여 효율성을 크게 향상시킵니다. 올스테이트는 양식 완성을 자동화하여 정확도와 고객 만족도를 향상시킵니다.

GenAI를 사용하여 ROI를 더 많이 얻으십시오.

GenAI가 세계의 의식에 등장했을 때, 리더들은 비즈니스에 이를 적용하여 실험과 혁신을 촉진했습니다. 그러나 때때로 POC는 기본 원칙보다 앞서가며 비용을 증가시키고 원하는 가치를 제공하지 못하는 솔루션을 생성했습니다.

리더는 이러한 세 가지 핵심 원칙 – 사운드 비즈니스 케이스 개발, 데이터 요구 사항 해결, 팀과 AI 협력 지원 – 을 사용하여 새로운 GenAI 이니셔티브를 성공적으로 만들 수 있습니다. 그들은 높은 가치의 사용 사례와 도구, 데이터 보안, 생산성 및 혁신 개선 등에 대해 C수준, 이사회, 고객 및 투자자에게 감동을 줄 수 있습니다.