제네레이티브 AI 파일럿 피로를 피하는 법: 목적을 먼저 설정하세요

우리는 이미 이러한 이야기를 들었습니다. 산업 전반의 비즈니스 리더들이 대규모 변화를 약속하는 혁신 기술에 매료됩니다. 2010년대 초에는 로봇 프로세스 자동화(RPA)였습니다. 곧이어 클라우드 컴퓨팅이 그 자리를 차지했습니다. 오늘날, 제네레이티브 AI (Gen AI)가 주목을 받고 있으며, 조직들은 명확한 전진 방향 없이 파일럿에 뛰어들고 있습니다.

결과는 무엇일까요? 제네레이티브 AI 파일럿 피로라고 할 수 있는 물결이 높아지고 있습니다. 이는 구조, 목적, 또는 측정 가능한 목표 없이 너무 많은 AI 이니셔티브가 시작될 때 발생하는 피로, 좌절, 그리고 점점 감소하는 추진력의 상태입니다. 회사들은 동시에 수십 개의 파일럿을 실행하며, 종종 중복된 의도는 있지만 명확한 성공 기준은 없습니다. 그들은 부서 전체에서 잠재력을 추구하지만, 효율성이나 ROI를 해방시키는 대신에 혼란, 중복, 그리고停滞된 혁신을 창조합니다.

제네레이티브 AI 파일럿 피로 정의

제네레이티브 AI 파일럿 피로는 더 넓은 조직적인 도전을 반영합니다. 무한한 야망이 있지만 유한한 구조가 없습니다. 근본 원인은 과거 기술 물결을 목격한 사람들에게 익숙합니다:

• 무한한 가능성: 제네레이티브 AI는 모든 기능에 적용될 수 있습니다. 마케팅, 운영, 인사, 재무 – 이것은 명확한 경계 없이 여러 사용 사례를 시작하는 것을 유혹합니다.
• 배포의 용이성: OpenAI의 GPT 모델이나 Google의 Gemini와 같은 도구를 사용하면 팀이 엔지니어링 의존성 없이 몇 시간 안에 파일럿을 빠르게 시작할 수 있습니다.
• 유지 관리 계획의 부족: 제네레이티브 AI는 효과적으로 작동하려면 좋은 품질의 데이터가 필요합니다. 많은 경우에 데이터는 최신 상태를 유지하기 위한 프로세스를 구현하지 않으면陈旧해질 수 있습니다.
• 측정의 어려움: 전통적인 IT 배포와 달리, 제네레이티브 AI 도구가 “충분히 좋은” 상태로 파일럿에서 생산으로 이동하는 것을 결정하는 것은 어렵습니다. ROI는 종종 불분명하거나 지연됩니다.
• 통합 장벽: 많은 조직은 제네레이티브 AI 도구를 기존 시스템, 데이터 파이프라인 또는 워크플로에 연결하는 것을 어려워합니다. 이것은 시간, 복잡성, 그리고 좌절을 추가합니다.
• 높은 자원需求: 파일럿은 종종 상당한 시간, 돈, 그리고 인간 투자가 필요합니다. 특히 데이터 세트를 깨끗이 유지하고 사용 가능한 상태로 유지하는 데에는 더욱 그렇습니다.

간단히 말해, 제네레이티브 AI 피로는 실험이 전략을 앞서는 경우에 발생합니다.

왜 이것이 계속 발생하는가?

많은 경우에, 이는 조직이 기초 작업을 건너뛰기 때문입니다. 어떤 고급 기술을 배포하기 전에, 먼저 최적화할 프로세스를 최적화해야 합니다. Accruent에서 우리는 단순히 워크플로를 최적화하고 데이터 품질을 보장함으로써, 회사들이 AI를 도입하기 전에 최대 50%의 효율성 향상을 달성할 수 있다는 것을 보았습니다. 제네레이티브 AI를 잘 튜닝된 시스템에 계층화하면, 개선은 두 배가 될 수 있습니다. 그러나 그 기초 작업 없이, 가장 인상적인 AI 모델도 의미 있는 가치를 제공하지 않을 것입니다.

또 다른 함정은 명확한 가드레일의 부족입니다. 제네레이티브 AI 파일럿은 무한한 실험으로 취급되어서는 안 됩니다. 성공은 정의된 결과로 측정되어야 합니다. 시간이 절약되거나, 비용이 줄거나, 기능이 확장된 경우에 측정되어야 합니다. 프로젝트를 진행, 변경 또는 종료하기 위한 데이터 기반 평가를 위한 게이트가 있어야 합니다. 제네레이티브 AI 아이디어의 절반은 궁극적으로 RPA 또는 노코드 도구와 같은 다른 기술에 더 적합한 것으로 판명될 수 있습니다. 그리고 그것은 괜찮습니다. 목표는 AI를 구현하기 위한 것이 아니라, 비즈니스 문제를 효과적으로 해결하는 것입니다.

RPA와 클라우드 마이그레이션에서 배우는 교훈

이것은 조직이 기술 열광에 휩쓸린 첫 번째 경우가 아닙니다. RPA는 반복적인 작업을消滅할 것이라고 약속했습니다. 클라우드 마이그레이션은 유연성과 규모를 약속했습니다. 둘 다 궁극적으로 약속을 지켰습니다. 그러나 그것은 규율을 적용하여 배포한 사람들에게만 가능했습니다.

주요 교훈은 무엇일까요? 기초를 건너뛰지 마십시오. 우리는 조직이 기존 워크플로를 최적화하고 데이터 위생을 개선함으로써 최대 50%의 효율성 향상을 달성할 수 있다는 것을 직접 보았습니다. AI를 최적화된 시스템에 적용하면, 개선은 두 배가 될 수 있습니다. 그러나 AI를 고장난 프로세스에 계층화하면, 영향은 무시할 수 있습니다.

데이터도 마찬가지입니다. 제네레이티브 AI 모델은 소비하는 데이터만큼 좋습니다. 더러운,陈旧한, 또는 일관되지 않은 데이터는 나쁨 결과를 초래하거나, 더 나쁨으로는 편향된 결과를 초래할 수 있습니다. 따라서 회사들은 강력한 데이터 거버넌스 프레임워크에 투자해야 합니다. 이는 업계 전문가들이 지지하는 견해이며, McKinsey의 보고서에서 강조됩니다.

“쉬운” AI의 유혹

제네레이티브 AI의 양면성 중 하나는 낮은 진입 장벽입니다. 사전 구축된 모델과 사용자 친화적인 인터페이스를 사용하면, 조직의 누구든지 몇 일 안에 파일럿을 시작할 수 있습니다. 때로는 몇 시간이나 몇 분 안에 시작할 수 있습니다. 이 접근성은 강력하지만, 또한洪水문을 열어줍니다.突然, 팀들은 부서 전체에서 실험을 하고 있으며, 거의 감독이나 조정이 없습니다. 수십 개의 제네레이티브 AI 이니셔티브가 동시에 실행되는 것을 보는 것은 드문 일이 아닙니다. 각자 다른 이해관계자, 데이터 세트, 그리고 성공 또는 실패의 정의를 가지고 있습니다.

이 분산된 접근 방식은 피로를 유발합니다. 자원 측면에서뿐만 아니라, 구체적인 결과를 보지 못하는 점에서 증가하는 좌절감이 있습니다. 중앙 집중식 거버넌스와 명확한 비전이 없으면, 가장 유망한 사용 사례도 끝없는 반복, 정제, 그리고 재평가의 루프에 갇히게 됩니다.

순환을 깨트리기: 의도적으로 구축하기

제네레이티브 AI를 다른 엔터프라이즈 기술 투자와 마찬가지로 취급하십시오. 전략, 거버넌스, 프로세스 최적화에 기반하여 구축하십시오. 다음은 제가 중요한 것으로 판단하는 몇 가지 원칙입니다:

1. 기술보다는 문제부터 시작하십시오. 조직은 제네레이티브 AI 사용 사례를 추구하는 이유가 있습니다. 그러나 그것은 흥미로운 이유가 아니라, 정의된 비즈니스 도전을 해결하기 때문입니다. 먼저 워크플로에서 마찰점이나 비효율성을 식별하고, 제네레이티브 AI가 그 작업에 가장 적합한 도구인지 물어보십시오.
2. 최적화하기 전에 혁신하기. 부서된 프로세스에 AI를 계층화하기 전에, 프로세스를 고치십시오. 운영을 최적화하면 주요 이익을解除할 수 있으며, AI의 추가적인 영향을 측정하기도 더 쉽습니다. Bain & Company는 최근 보고서에서, 기초 준비에 집중하는 비즈니스가 제네레이티브 AI에서 가치를 더 빠르게 달성한다고 언급했습니다.
3. 데이터를 검증하십시오. 모델이 정확한, 관련성이 있으며, 윤리적으로 소싱된 데이터에 훈련되었는지 확인하십시오. 데이터 품질이 나쁨은 파일럿이 확장하지 못하는 주요 이유 중 하나입니다. Gartner에 따르면, 제네레이티브 AI 프로젝트의 30%가 2025년 말까지 개념 증명 후에 폐기될 것으로 예상됩니다.
4. “좋은” 것이 무엇인지 정의하십시오. 모든 파일럿에는 비즈니스 목표에 연결된 명확한 KPI가 있어야 합니다. 루틴 작업에 소요되는 시간을 줄이거나, 운영 비용을 절감하는 경우에, 성공은 측정 가능해야 합니다. 파일럿에는 계속, 변경, 또는 중단하기 위한 의사 결정 게이트가 있어야 합니다.
5. 넓은 툴킷을 유지하십시오. 제네레이티브 AI는 모든 문제의答案이 아닙니다. 어떤 경우에는 RPA, 로우코드 앱, 또는 기계 학습이 더 빠르거나, 더 저렴하거나, 더 지속 가능할 수 있습니다. ROI가 계산되지 않는 경우에 AI에 대한 답변을 거부하십시오.

미래를 내다보기: 무엇이 도움이 되고 무엇이 해를 끼칠 수 있는가

향후 몇 년 동안, 파일럿 피로는 나아지기 전에 더 나빠질 수 있습니다. 혁신의 속도는 가속화되고 있습니다. 특히 Agentic AI와 같은 새로운 기술이 등장하고 있습니다. “AI로 무엇인가 하기”라는 압력은 엄청납니다. 올바른 가드레일 없이, 조직은 가능성의 양에 압도될 수 있습니다.

그러나 낙관적인 이유도 있습니다. 개발 관행은 성숙하고 있습니다. 팀들은 제네레이티브 AI를 전통적인 소프트웨어 프로젝트와 마찬가지로 취급하기 시작했습니다. 우리는 또한 툴링의 개선도 보이고 있습니다. AI 통합 플랫폼과 API 오케스트레이션의 발전은 제네레이티브 AI를 기존 기술 스택에 슬롯팅하기 더 쉽게 만들었습니다. OpenAI, Meta, Mistral과 같은 공급자의 사전 훈련된 모델은 내부 팀의 부담을 줄입니다. 그리고 AI Now Institute가 주창하는 것과 같은 윤리적이고 책임 있는 AI에 대한 프레임워크는 불확실성과 위험을 줄여줍니다. 아마도 가장 중요한 것은, 비즈니스와 기술 리더들 사이에서 AI에 대한 이해가 증가하고 있다는 것입니다.

최종 생각: 목적, 아닌 파일럿

일말의 말에, AI의 성공은 의도에 달려 있습니다. 제네레이티브 AI는 대규모 효율성 향상, 새로운 기능의 잠금, 그리고 산업의 변화를 驅動할 수 있습니다. 그러나 그것은 전략에 의해 지시되고, 깨끗한 데이터에 의해 지원되고, 결과에 의해 측정될 때에만 가능합니다.

그 앵커 없이, 그것은 단지 팀을疲勞하게 만들고, 이사회를 실망시키는 또 하나의 기술 트렌드입니다.

제네레이티브 AI 파일럿 피로를 피하고 싶다면, 기술부터 시작하지 마십시오. 목적부터 시작하십시오. 그리고 거기서부터 구축하십시오.