AI는 새로운 것이 아닙니다. 인간은 1940년대부터 AI를 연구하기 시작했으며, 존 매카시 같은 컴퓨터 과학자들은 이 기술이 달성할 수 있는 가능성을 우리에게 보여주었습니다. 그러나 상대적으로 새로운 것은 이 기술에 대한 홍보의 양입니다. 그것은 기하급수적으로 증가하는 것 같습니다. ChatGPT는 2022년에 큰 관심을 끌면서 출시되었습니다. 그 이후로 DeepSeek와 Qwen 2.5가 등장했습니다.

이러한 홍보는 이해할 수 있습니다. 계산 능력의 증가, 더 큰 데이터 세트에 대한 접근, 개선된 알고리즘 및 훈련 기술로 인해 AI 및 ML 모델은 거의毎월 두 배로 효과가 증가하고 있습니다. 우리는 매일이면 추론 및 콘텐츠 생성과 같은 분야에서 큰 발전을 보고 있습니다. 우리는 흥미진진한 시대에 살고 있습니다!

그러나 홍보는 역효과를 낼 수 있습니다. 그것은 AI에 대한 실질적인 내용보다 소음이 더 많다는 인상을 줄 수 있습니다. 우리는 이러한 혁신적인 발전에 따른 정보 과부하에 너무 익숙해져서 실질적인 기회를 놓칠 수 있습니다.

일부 리더들은 이러한 소음으로 인해 생성형 AI 기술이 아직 미성숙하다고 생각할 수 있습니다. 따라서 그들은 더 많은 사람들이 채택하기를 기다렸다가 투자하기로 결정할 수 있습니다. 또는 안전을 위해 비즈니스에서 가장 낮은 영향력을 가진 분야에만 생성형 AI를 사용하기로 결정할 수 있습니다.

그러나 이는 잘못된 생각입니다. 생성형 AI를 실험하고 빠르게 실패하는 것이 전혀 시작하지 않는 것보다 낫습니다. 리더란 기회를 잡고 변화를 주도하는 것입니다. AI는 매우 빠르게 발전하고 있습니다. 만약 당신이 이 흐름에乗하지 않는다면, 당신은 모든 것을 놓치게 될 것입니다.

이 기술은 내일의 비즈니스 세계의 기반이 될 것입니다. 지금 투자하는 사람들이 미래를 결정할 것입니다. 생성형 AI를 사용하여 작은 개선만 하는 것이 아니라, 큰 도약을 하세요. 그것이 승리자들이 할 것입니다.

얼마나 나쁠 수 있을까요?

생성형 AI를 채택하는 것은 간단한 위험 관리 문제입니다. 새로운 투자와 마찬가지로 이 기술을 다루세요. 위험을 최소화하면서 앞으로 나아가는 방법을 찾으세요. 그냥 무엇인가 하세요. 그것이 효과가 있는지 없는지 바로 알 수 있을 것입니다. AI는 프로세스를 개선하거나 그렇지 않을 것입니다. 그것은 명백할 것입니다.

분석 마비에 빠지지 않도록 주의하세요. 무엇을 성취하려고 하는지에 대해 너무 오래 생각하지 마세요. 볼테르가 말했듯이, 완벽을 좋은의 적으로 만들지 마세요. 처음부터 수용할 수 있는 결과를 설정하세요. 그런 다음 그것을 향해 나아가며 개선하세요. 완벽한 기회, 완벽한 사용 사례, 실험할 완벽한 때를 기다리는 것은 더 많은 해를 끼칠 것입니다. 기다릴수록 기회 비용이 증가할 것입니다.

얼마나 나쁠 수 있을까요? 몇 가지 실험을 해보세요. 그리고 무슨 일이 일어나는지 보세요. 만약 실패한다면, ваш 조직은 그것으로 인해 더 강해질 것입니다.

실패는จร로 성격을 형성하고, 탄력성을 키웁니다.

당신의 조직이 생성형 AI 실험에 실패한다고 가정해 보세요. 그리고요? 조직 내에서 배우고, 시도하고, 팀과 도구가 어떻게 어려움을 극복하는지 보는 데에는 큰 가치가 있습니다. 삶은 한계를 극복하고 성장하는 것입니다. 만약 당신이 팀과 도구를 한계까지 밀어붙이지 않는다면, 어떻게 하면 조직의 한계를 알 수 있을까요? 어떻게 하면 무엇이 가능한지 알 수 있을까요?

당신이 올바른 사람을 올바른 자리에 두고, 그리고 그들을 신뢰한다면, 당신은 아무 것도 잃지 않을 것입니다. 팀에 실제적인 도전을 주고, 그들이 성장하고, 더 많은 가치를 얻을 수 있도록 도와주세요.

만약 생성형 AI 실험에 실패한다면, 다음번에 시도할 때 더 잘 준비될 것입니다.

실험할 방법을 찾으세요.

시작하려면, 비즈니스에서 가장 큰 도전을 제기하는 분야를 찾아보세요. 지속적인 병목 현상, 자발적인 오류, 관리되지 않는 기대, 발견되지 않은 기회 등이 있습니다. 많은 데이터 분석과 어려운 문제를 해결해야 하는 작업이나 시간이 많이 걸리는 작업은 생성형 AI 실험에 좋은 후보입니다.

私の 업계인 공급망 관리에는 모든 곳에 기회가 있습니다. 예를 들어, 창고 관리는 생성형 AI를 시작하기 위한 좋은 출발점입니다. 창고 관리는 많은 요소를 실시간으로 조율하는 것을 포함합니다. 올바른 사람이 올바른 시간에 올바른 장소에 있어야 제품을 처리하고 저장하고 검색할 수 있습니다. 제품에는 특별한 저장 요구 사항이 있을 수 있습니다. 예를 들어, 냉동 식품의 경우입니다.

이러한 모든 변수를 관리하는 것은巨大한 작업입니다. 전통적으로 창고 관리자는 별을 정렬하기 위해 수많은 노동 및 상품 보고서를 검토할 시간이 없습니다. 그것은 많은 시간이 걸리고, 창고 관리자는 실시간 중단을 처리하는 것과 같은 다른 일을 해야 할 수도 있습니다.

그러나 생성형 AI 에이전트는 생성되는 모든 보고서를 검토하고 통찰력과 근본 원인을 기반으로 정보에 आध한 작전 계획을 생성할 수 있습니다.它们는 잠재적인 문제를 식별하고 효과적인 솔루션을 구축할 수 있습니다. 관리자가 절약할 수 있는 시간은 말로 표현할 수 없습니다.

이것은 생성형 AI로 최적화할 수 있는 중요한 비즈니스 분야의 단 하나의 예입니다. 데이터나 정보를 처리하여 결정하기 전에 시간이 걸리는 모든 워크플로는 AI 개선을 위한 훌륭한 후보입니다.

그냥 사용 사례를 선택하고 시작하세요.

그냥 뛰어들어라.

생성형 AI는 여기서 머무를 것입니다. 그리고 그것은 혁신의 속도로 발전하고 있습니다. 매일 새로운 사용 사례가 등장합니다. 매일, 기술은 더 좋아지고 더 강력해지고 있습니다. 이점은 명백합니다. 조직은 내부에서 변형됩니다. 인간은 데이터와 함께 최고의 효율성을 발휘합니다. 더 빠르고, 더 현명한 비즈니스 결정을 내립니다. 나는 계속할 수 있습니다.

당신이所谓의 “완벽한 조건”을 기다리는 동안, 당신은 더 뒤처질 것입니다.

당신이 좋은 팀, 현명한 비즈니스 전략, 그리고 실제적인 개선 기회를 가지고 있다면, 당신은 아무 것도 잃지 않을 것입니다.

당신은 무엇을 기다리고 있나요?