사상가

AI 투자를 최대한 활용하기 위한 실용 가이드

업데이트 on 2024 년 5 월 23 일

POV: AI에 관해 많은 소음을 들었으므로 직접 연구를 하기로 결정했습니다. 어디를 가든지 전문가가 AI의 이점과 비즈니스를 실현할 수 있는 잠재력에 대해 설명하므로 귀하는 비즈니스 내에서 AI 솔루션을 위한 비즈니스 사례가 있다고 결론을 내립니다.

이제 뭐?

고객 서비스를 강화하는 기계 학습 도구부터 고객을 위한 더 나은 개인화 및 제품 추천 엔진, 물류 및 공급망 최적화 도구에 이르기까지 다양한 방식으로 활용되는 AI 솔루션에 대한 주장은 강력합니다. 성공적으로 통합되면 AI 기술은 막대한 ROI를 얻을 수 있어 매출 증대, 고객 만족도 향상, 운영 간소화로 인해 매년 수천 달러를 절약할 수 있습니다. 이 모든 것을 염두에 두고 AI에 대한 투자가 200년에는 2025억 달러를 넘어설 것으로 예상된다..

그러나 많은 경우 기업은 AI 출시에 대한 명확한 로드맵 없이 AI에 투자하고 있습니다. 통합이나 구현을 위한 명확한 경로 없이 AI 솔루션에 투자하는 것은 운전 방법도 모르고 고성능 스포츠카를 구입하는 것과 약간 비슷합니다.

데이터 고려 사항, 교육, 모범 사례, 성공적인 출시가 전반적인 고객 경험을 향상시킬 수 있는 방법을 포함하여 성공적인 구현을 보장하기 위해 기업이 AI에 투자한 후 취해야 하는 몇 가지 단계를 살펴보겠습니다.

AI 구현에서 데이터의 필수적인 역할

현재 세대의 AI 및 기계 학습을 위한 애플리케이션을 살펴보면 매우 특정한 문제를 해결한 것으로 보입니다. 즉, 기업은 수동으로 실행 가능한 통찰력으로 전환할 수 없는 데이터 입력에 압도당하고 있습니다.

그러나 문제는 AI 엔진의 효율성이 구축해야 하는 데이터의 강도와 유용성에 따라 결정된다는 것입니다. AI 투자를 극대화하려면 조직은 데이터의 품질, 수량 및 관련성을 최적화해야 합니다.

견고한 데이터 기반은 세 단계로 달성할 수 있습니다.

첫 번째 단계는 AI 시스템의 특정 애플리케이션을 기반으로 데이터 전략을 개발하는 것입니다. 이 단계에서 브랜드는 어떤 데이터를 수집할지, 어떻게 저장할지, AI 이니셔티브를 지원하기 위해 어떻게 활용할지 정의합니다.

주요 데이터 소스를 식별한다는 것은 기업이 AI 투자에 기대하는 역할을 이해하는 것을 의미합니다. 예를 들어 AI를 활용하여 보다 강력하고 효과적인 제품 추천 및 개인화 엔진을 만들려면 CRM의 사용자 데이터를 연결하고 제품정보관리(PIM) 시스템. 회사가 사용할 수 있는 데이터를 조사하고 사각지대를 식별하면 데이터 수집 이니셔티브를 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다.

여기에서 브랜드는 데이터 거버넌스 규칙을 설정하고 데이터 품질 보증, 개인 정보 보호 규정 준수 및 보안을 위한 프레임워크를 구현해야 합니다. 또한 브랜드는 데이터 스토리지 인프라를 평가하고 잠재적으로 확장 가능한 솔루션에 투자하기를 원할 것입니다. AI 엔진을 구현하려면 대량의 데이터가 필요할 수 있습니다.

견고한 데이터 전략이 확립되면 다음 단계는 데이터 온보딩 및 초기화입니다. AI 시스템에 데이터를 온보딩하는 것은 신중한 계획과 실행이 필요한 중요한 단계입니다. 목표는 AI 모델이 데이터로부터 효과적으로 학습할 수 있도록 데이터 통합 프로세스를 간소화하는 것입니다.

그러나 데이터를 온보딩하기 전에 불일치나 충돌 및 관련 없는 정보를 제거하기 위해 사전 처리하고 AI 알고리즘과의 호환성을 보장하도록 형식을 지정해야 합니다. 이 프로세스는 어려울 수 있지만 적절한 계획과 어떤 관련 데이터를 가져올 것인지에 대한 확실한 이해가 있으면 소규모 팀에서도 관리가 가능해야 합니다.

게다가 이 초기화 프로세스는 한 번만 수행하면 됩니다. 데이터가 사전 처리된 후 다음 단계는 데이터 파이프라인을 자동화하여 수동 개입을 최소화하는 방식으로 AI 시스템에 올바른 형식의 관련 데이터를 제공하는 것입니다. 그런 다음 시스템의 품질을 모니터링하고 시간 경과에 따른 데이터 버전을 추적하는 프로토콜을 적용하면 됩니다.

마지막으로 AI에 대한 투자에는 데이터 측면의 일관된 유지와 최적화가 필요합니다. AI 성능을 지속적으로 모니터링하고 AI와의 상호 작용에 대한 고객 피드백을 유도함으로써 기업은 항상 AI 구현 프로세스 및 지속적인 통합 내에서 개선 사항을 모색해야 합니다. AI 시스템이 그에 상응하는 주요 이점을 제공하는 대규모 투자를 나타내는 경우 모범적인 데이터 사례를 통해 최고의 성공 기회를 제공하는 것이 현명합니다.

장기적인 프로젝트 성공을 위해서는 AI 활용 능력이 필요합니다

관리직에 있다면 장밋빛 안경을 통해 AI를 쉽게 볼 수 있습니다. 비즈니스 잠재력을 보면 팀원들 사이에서 새로운 시스템과 기술, 특히 일부 직원이 자신의 업무에 대한 위협으로 간주하는 시스템과 기술을 받아들이는 데 저항이 있을 수 있다는 사실이 모호해질 수 있습니다. 사실 하나는 퓨 리서치 연구 미국인의 80% 이상이 AI의 부상에 대해 엇갈리거나 부정적인 감정을 느끼는 것으로 나타났습니다.

기업이 AI 솔루션에 투자하기로 결정한 후 첫 번째 단계는 AI가 수행할 역할을 명확하게 정의하고 해당 역할을 직원들에게 투명하게 전달하는 것입니다. 직원들이 AI의 잠재력과 유용성을 이해하면 기술을 최대한 활용하도록 교육하는 데 있어 마찰 요소가 제거됩니다.

효과적인 AI 채택에는 서로 다른 팀과 분야 간의 협업도 필요합니다. 이러한 협업을 장려하는 한 가지 방법은 다양한 기술을 갖춘 팀을 구성하여 다양한 관점에서 AI 프로젝트를 처리하는 것입니다. 포럼을 만들고 기존 커뮤니케이션 채널을 활용하여 AI 통찰력, 모범 사례 및 성공 사례를 공유하면 이니셔티브에 대한 흥미를 더욱 높일 수 있습니다.

그러나 결국 AI 투자를 최대한 활용하려면 하향식으로 추진되는 조직의 결정이 필요합니다. 경영진은 프로젝트에 참여하고 팀 전체에 열정을 전달해야 합니다.