사상 리더
CEO의 관점에서 본 4가지 방법으로 생성적 AI를 받아들이기
최근에 인기 있는 생성적 AI는 전혀 새로운 개념이 아니며, 1966년 MIT의 컴퓨터 과학자 Joseph Weizenbaum이 개발한 최초의 자연어 처리 기반 채팅봇의 발전이다. 지난 수십 년 동안 AI 기술은 조금씩 발전해 왔으며, Amazon의 Alexa와 같은 가전 디지털 어시스턴트에 의해 대중화되었다. 우리는 비즈니스 하는 방식을 근본적으로 바꿀 수 있는 지수적 성장의 시기를 맞이하고 있다.
많은 사람들이 생성적 AI의 빠른 대중화를 휴대용 컴퓨터의 등장과 비교하며, 조직 내에서 워크플로우, 협력, 창의성을 어떻게変化시킬지에 관심을 두고 있다. 향후 10년 동안, Sequoia Capital은 GAI가 인간이 만든 코드, 예술, 글쓰기의 질과 정교함을媲比하는 콘텐츠를 생성할 수 있을 것으로 예상한다. 일부 기업은 새로 등장하는 기술에 대한 자신감을 두 배로 늘리고 있다. 예를 들어, Salesforce의 글로벌 투자 부문은 최근 새로운 2.5억 달러의 생성적 AI 펀드를 출시하여, 향후 18개월 동안 책임 있는 AI 개발을 지원하고 있다.
과한 기대와 함께, 우리는 또한 생성적 AI의广泛한 사용에 대한 보안 또는 법적 영향을 우려하는 회사들이 더 신중해지는 불확실성의 단계에 있다. 어떤 회사들이 생성적 AI를 빠르게 채택할 것이며, 어떤 회사들은 주저할 것인가?
글로벌 디지털 분석 회사인 LatentView의 CEO로서, 나는 GAI의 미래와 비즈니스에 미치는 영향에 대해 신중하게 낙관적이다. 다음과 같은 4가지 방법으로 리더들은 생성적 AI를 자신감 있게 받아들일 수 있다:
1. 목표를 고려하라: 고객 경험은 우선순위여야 한다
오늘날의 모든 비즈니스는 고객을 중심으로 해야 한다. AI를 일상적인 워크플로우에 통합하는 기회가 점점 더 많아지면서, 우리는 고객을 더 잘 섬기기 위해 어떻게 AI를 활용할 수 있는지에 집중해야 한다.
理想적으로, 우리는 기술이 기본 작업을 더 빠르고, 오류가 적게 수행하도록 하고 싶다. 대시보드 설계, 모델 구축, 데이터 엔지니어링 등에 어떻게 생성적 AI를 활용할 수 있는가? 이 접근 방식은 낭비된 시간과 자원을 제거하고, 팀이 최우선순위에 집중할 수 있도록 도와준다.
생성적 AI는 데이터셋에서 더 빠르게 통찰력을 얻는 데 사용되어야 한다. LatentView에서, 우리는 GPT4와 같은 기술을 사용하여 특정 인물이나 시나리오에 가장 관련성이 높은 통찰력을 생성하는 방법을 탐색하고 있다. 이미 가지고 있는 데이터 내의 모든 상관관계를 고려하여, 우리는 생성적 AI를 사용하여 수동 작업이나 제한된 시간과 자원으로는 놓치거나 파악하기 어려운 주요 통찰력을 빠르게 도출할 수 있다.
2. 직원에게 매개변수를 설정하라
생성적 AI를 받아들이는 것은 어려울 수 있다. 초기 기술과 마찬가지로, 리더들은 직원들을 미지의 세계로 안내하고 있다. LatentView에서, 우리는 새로운 가능성에 거의 제한 없이 접근하고 있다. 생성적 AI와 실험하고 배우기 위한 필요한 자원과 훈련을 제공하여, CEO들은 팀에게 협력하고 질문을 묻고, 생산성을 고려하여 기술의 새로운 가능성과 사용 사례를 탐색할 수 있도록 해야 한다.
예를 들어, 디지털 및 소셜 채널을 통해 여러 가지 마케팅 이니셔티브를 진행하는 빠르게 성장하는 마케팅 팀을 관리한다고 가정해 보자. 팀은 최대한 효율적으로 운영되어야 하며, 실행에 중점을 두어야 한다. 리더로서, 어떻게 GAI를 사용하여 팀원에게 가장 관련성이 높은 내용을 자동으로 제공할 수 있는가? 각 팀원이 출근하면, 사용자 정의 대시보드를 열고, 오늘의 최우선순위가 무엇인지 확인할 수 있다. 이는 마케팅 팀의 목표, 하루에 수행할 수 있는 일, 그리고 각 직원이 지금까지 수행한 모든 일에 대한 데이터를 기반으로 한다.
그러나, 공개적인 탐색에는 가이드가 필요하다. 생성적 AI에서 생성된 모든 출력물(예: 코드)은 철저한 테스트와 검증을 거쳐야 하며, GAI 기반 솔루션이 정확하고, 신뢰할 수 있으며, 윤리적이라는 것을 보장해야 한다. 리더들은 GAI 생성 콘텐츠를 외부 이해관계자와 공유하기 전에 검토하기 위한 엄격한 품질 관리 프로세스를 개발해야 한다.
또한, AI가 발전함에 따라 보안을 최우선으로 해야 한다. 팀원들에게 사이버 보안 취약점의 가능성과 위협을 완화하기 위한 계획을 교육해야 한다. 특히, GAI 도구 사용과 관련된 잠재적인 보안 위험을 강조해야 한다.
3. GAI가 워크플로우를 재창조할 수 있는 방법을 찾으라
코드 작성 외에도, GAI는 곧 조직 전체의 거의 모든 수직 및 수평을 자동화하고 혁신할 것이다. 여기서 내가 예상하는 바는 다음과 같다. 생성적 AI는 조직을 고객과 더 가까이 데려다줄 것이다. 대규모로, 고객 데이터를 분석하여 고객의 선호도, 행동, 필요를 포함한 고유한 고객 포트폴리오를 구축하여 고객 경험을 향상시키고 참여도를 높일 수 있다.
GAI는 또한 중소기업에 대한 대역폭을 증가시킬 수 있다. 이러한 기업은 대규모 기업과 같은 강력한 IT 자원을 갖고 있지 않을 수 있다. 구체적으로, GAI는 비즈니스 전문가와 컴퓨터 간의 통신을 간소화하여, 현재 IT 전문가에 의해 중개되고 있는 소규모 프로젝트와 프로세스를 제거하여 효율성을 높일 수 있다.
비즈니스 사용자는 또한 GAI를 사용하여 대규모 데이터 세트를 분석하고, 제한된 시간과 자원으로는 놓치거나 파악하기 어려운 통찰력을 얻을 수 있다. 또는 수동 프로세스를 자동화하고, 원격 또는 하이브리드 작업 환경에서 일하는 직원의 부담을 줄일 수 있다. 전자상거래 및 기타 디지털 네이티브 플랫폼의 경우, GAI는 개인 사용자에게 개인화된 콘텐츠와 마케팅 메시지를 제공할 수 있는 더 정확하고 관련성이 높은 추천 엔진을 개발하는 데 사용될 수 있다. 이는 더 많은 마케팅 전환, 고객 유지, 그리고 증가된 수익을 가져다줄 것이다.
마지막으로, AI는 워크플로우의 더 나은 기록을 생성하여, 직원이 기관의 지식을 더 쉽게 액세스할 수 있도록 도와준다. GAI는 기관의 지식과 최선의 관행을 캡처하고 문서화하여, 향후 팀원에게 귀중한 자원을 제공할 것이다. 이는 중요한 지식과 전문 지식이 직원이 떠날 때 또는 은퇴할 때 손실되지 않도록 보장한다.
4. 미래를 열광적으로 바라보라
리더들이 생성적 AI에 대해 더 많이 배우고, 비즈니스에 어떻게 적용할 수 있는지에 대해 더 많이 알게 될수록, 잠재적인 위험과 기회를 모두 인정하는 것이 중요하다. 내 추천은 GAI와 실험하고, 또한 그 잠재적인 영향에 대한 명확한 이해를 가지고 진행하는 것이다. GAI는 일시적인 추세가 아니라, 우리가 일하고 비즈니스를 하는 방식을 근본적으로 바꾸는 변革적인 기술이다.
GAI의 최신 발전을 항상 최신으로 유지하여, 비즈니스가 미래를 준비할 수 있도록 해야 한다. 혁신과 실험을 장려하는 문화를 창조하는 것이 필수적이다. 이는 직원들이 새로운 가능성과 GAI의 사용 사례를 탐색하고, GAI 기반 솔루션을 구현하는 과정에 완전히 정보를 공유하고, 참여할 수 있도록 한다.
