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AI 붐은 점점 더 혼란스러운 세상에서 진화하고 경쟁하기 위해 어려움을 겪는 기업을 위한 안정적인 기반이 되었습니다. 많은 기업에서는 AI 프로젝트에 대한 대규모 투자가 이루어졌으며, 이는 전 세계적으로 모든 산업과 부서에서 거의 모든 곳에 배치되어 운영을 개선하고, 직원들을 대체하는 것이 아니라 지원하는 더 동적인 작업 환경을 만들었습니다. McKinsey에 따르면 92%의 기업이 향후 3년 내에 더 많은 투자를 할 계획이므로, 분명히 우리의 집단적 상상력을 사로잡는 무언가가 있습니다.
MIT는 최근에 연구를 발표했으며, 현재까지 전 세계에서 구현된 AI 프로젝트의 95%가 원래 약속이나 투자에 대한 수익을 달성하지 못했다는 것을 보여주었습니다. 이것은 우리가 모두 AI가 실제로 무엇을 제공할 수 있는지와 어디에 배치해야 하는지에 대해 더 잘 이해하기 시작할 때 예상할 수 있는 것입니다. 모든 신생 기술과 마찬가지로 우리는 하이프 커브의 초기에 있으며, 시간이 지나면 기업, 경제, 그리고 우리의 커뮤니티에서 가장 효과적으로 사용할 수 있는 부문을 더 잘 이해하게 될 것입니다.
그렇지만 기업이 더 나아가서 자신의 업무 범위를 넘어서 차이를 만들 수 있다는 것을 의미하지는 않습니다. 생성적 AI는 인간을 지원하고 그들의 야망에 동참하는 강력한 도구로 입증되었습니다. 성장에 관심이 있는 사람들에게 사회적 가치를 제공하는 것은 점점 더 중요해지고 있습니다. 은행 계좌에 숫자를 생성하는 것뿐만 아니라 성장과 함께 유산을 남기는 것은 nejen 성장을 자극합니다만, 향후 세대가 즐길 수 있는 유산을 남깁니다. 여기서 기업 리더들이 책임을 지고 AI의真正한 이점을 볼 수 있는 나의 분석이 있습니다.
1. 이해할 수 있는 지역 문제부터 시작하세요
글로벌 질병을 치료하거나 기후 변화 문제를 해결하는 것과 같은 거대한 프로젝트를 목표로 하는 것은 유혹적일 수 있습니다. 하지만 모든 것을 다루기 전에, 의미 있는 영향은 종종 작고 시작은 바로 당신의 지역 사회에서부터입니다. 지역 문제를 이미 이해하고 있는 교육, 환경 지속 가능성, 또는 지역 사회 건강과 같은 문제에 집중할 때 기업은 더 오래 지속되는 변화를 만들 수 있습니다. 특히 노인들은 일관된 사회적 접촉이 부족하므로, 그들의 케어와 고독을 해결하기 위한 이니셔티브에 투자하는 것은 훌륭한 첫 번째 단계입니다.
할 수 있는 일:
반복적인 워크샵을 통해 교차 기능 팀을 구성하여 당신의 회사가 유일하게 해결할 수 있는 지역 문제를 식별하세요. 예를 들어, 노인들의 고독을 해결하기 위해, 당신의 직원들은 커피 미팅을 조직할 수 있습니다. 자선이나 자원 봉사에 하루를 할애하는 것은 사기를 북돋우고 당신의 회사를 더 매력적으로 만드는 훌륭한 방법입니다. 일단 식별되면 내부 및 외부 참여자와 이해관계자와 정기적으로 회의를 유지하여 모든 사람에게 지속적인 학습의 원칙을 효과적으로 호출하고 동력을 유지하세요.
2. 실제 커뮤니티 입력으로 구축하세요, 가정하지 마세요
AI 프로젝트는 종종 커뮤니티가 무엇을 필요로 하는지와 그것을 어떻게 해결할 수 있는지에 대한 잘못된 가정에 근거하여 영향을 미치지 못합니다. 여기서 Simon Sinek의 ‘왜’부터 시작하는 것이 중요합니다. 실제 受益者들을 처음부터 참여시키면 이러한 함정을 피할 수 있고, 더 효과적이고, 사용자 친화적이며, 확장 가능한 솔루션을 제공할 수 있습니다. 종종 간과되는 그룹, 즉 60세 이상의 노인들을 고려해 보세요. 유용한 것을 구축하려면, 당신의 AI 프로젝트의 진화过程에서 지속적으로 그들과 대화에 참여시켜야 합니다. 긍정적인 참여와 사용자 접근성은 기술에 대한 투자가 성공적으로 이루어지도록 하는 데 중요합니다.
할 수 있는 일:
다른 것을 계획하기 전에, 당신의 이상적인 ‘고객’ 프로필을 정의하고, 커뮤니티 그룹, 비영리 단체, 그리고 지역 리더들과의 상호 작용을 통해 그들과 함께 워크샵을 진행하세요. 그들의 통찰력을 사용하여 문제를 정의하고, 그들의 이상적인 해결책을 정의하세요. 기억하세요, 프로젝트가 진행됨에 따라 초기에 식별된 해결책은 다를 수 있습니다. 이 중요한 단계를 프로젝트를 통해 반복하면, 채택의 장애물과 성공의 핵심 기능을 밝혀내고, 프로젝트가 의도한 대로 작동하고, ‘고객’이 행복하고 돌아오고 친구와 가족에게 프로젝트를 추천하는 것을 보장할 수 있습니다.
3. 공개 데이터를 사용하고 결과를 공유하세요
사회적 가치 프로젝트는 처음부터 시작할 필요가 없습니다. 많은 정부와 비영리 단체는 공개 데이터 세트를 게시하여 빠르게 솔루션을 프로토 타입으로 만들 수 있습니다. 또한, 기업은 개발한 데이터와 모델을 공유하여 다른 사람들이 그들의 작업을 구축할 수 있도록 해야 합니다. 프로젝트 입력에 대한 기업 간의 협력이 실제로 사회적 가치에 대한 배당금을 증가시킵니다.
할 수 있는 일:
팀을 할당하여 공개 데이터 포털(data.gov 또는 European Data Portal과 World Ethical Data Foundation)을 탐색하세요. 프로젝트에서 적어도 하나의 구체적인 오픈 소스 도구 또는 데이터 세트를 공개하도록 약속하세요. 이것은 투명성을 촉진하고 회사 벽을 넘어서 협력을 초대합니다. 데이터 세트는 모든 기밀 기업 또는 고객 데이터가 제거되어야 하며, 이는 대부분의 LLM에서 현재 문제입니다. 따라서 потен적인 위반을 피하는 것이 최우선 순위여야 합니다. 보안을 확인하고, 프로젝트를 시작하기 전에 모든 것이 안전한지 확인하세요.
4. 직원의 개인적 열정을 활용하세요
직원들은 사회에 긍정적으로 기여하는 회사에서 일하고 싶어합니다. 실제로, ONS에 따르면, 92%의 직원이 목적이 뚜렷한 회사에서 일할 때, 더 추천할 가능성이 있습니다. 이러한 에너지를 활용하면 전통적인 상향식 접근 방식에서 놓친 혁신을 잠금할 수 있습니다.
할 수 있는 일:
내부 “AI를 위한 사회적 가치” 해커톤 형식의 도전을 만들어서, 직원들이 가족의 참여와 함께 아이디어를 제안할 수 있도록 하세요. 작은 규모로 시작하고, 제어된 단계로 지속적으로 개선하고, AI 리소스에 대한 작은 예산을 확보하고, 기술적 멘토링을 제공하세요. 우승한 아이디어는 종종 파일럿 프로그램으로 이어지며, 궁극적으로 자체 제품으로 발전하고, 우리는 이것을 매일 축하하고 격려해야 합니다.
5. 파일럿 프로그램을 위한 비영리 단체와 대학 연구 팀과 파트너십을 맺으세요
많은 비영리 단체는 사회적 문제에 대한 깊은 지식을 가지고 있지만 기술적 자원을欠하고 있습니다. 기업과 대학 연구 팀은 기술적 전문 지식과 연구严格성을 가지고 있지만, 현장 경험은 제한적입니다.
할 수 있는 일:
당신이 선택한 문제와 일치하는 비영리 파트너를 선택하세요. 그들에게 돈 이상의 것을 제공하세요. AI 기술, 클라우드 리소스, 또는 데이터 분석 지원과 같은 서비스를 제공하세요. 제한된 범위의 파일럿 프로그램(3-6개월)을 시작하고, 영향을 측정하고, 초기 성공 이후에 반복하세요.
6. 책임 있는 AI를 기본값으로 만드세요, 사후 처리가 아니로
사회적 가치를 위한 AI는 책임 있게 설계되지 않으면 역효과를 낼 수 있으며, 편향을 증폭시키거나 예기치 못한 결과를 초래할 수 있습니다. 처음부터 책임 있게 설계하면, 명성과 운영 위험을 피할 수 있습니다.
할 수 있는 일:
데이터 세트에 대한 편향 감사와 같은 단순하지만 효과적인 가드를 채택하세요. 설명 가능한 AI 기술을 사용하여 출력이 쉽게 이해될 수 있도록 하세요. 또한, 커뮤니티 파트너가 우려와 새로운 기능 또는 아이디어를 보고할 수 있는 투명한 피드백 루프를 구현하세요. 이것은 대부분의 번성하는 회사에서 비즈니스로서의 관행입니다. 무시하면 위험할 수 있습니다. Mozilla의 Common Voice 프로젝트는 투명성을 표준으로 만드는 회사의 예입니다. 본질적으로, 책임 있는 설계는 선택적 추가물이 아니라 표준적인 관행이어야 합니다. 이러한 필수적인 관행을 따르면, 서비스 제공을 매력적으로 만들 수 있을 뿐만 아니라, 일관성, 신뢰성, 효과성을 보장할 수 있습니다.
7. 사회적 가치 프로젝트를 혁신 실험실로 전환하세요
책임 있게 그리고 윤리적으로 구현된 사회적 가치 이니셔티브는 새로운 AI 기술과 даже 자체 개발된 LLM을 위한 ‘인큐베이터 공간’으로 사용될 수 있습니다. 기업은 이러한 프로젝트를 사용하여 직원들이 AI에 익숙해지게 하거나, 최첨단 방법을 탐색하거나, 심지어 즉각적인 상업적 압력 없이 대체 비즈니스 모델을 테스트할 수 있습니다.
할 수 있는 일:
한 번에 하나 또는 두 개의 비즈니스로 보이는 이니셔티브를 선택하고, 윤리적 및 데이터 개인 정보 보호 요소가 장소에 있고 보장되면 팀을 시작하세요. 진행 상황을 정기적으로 확인하고 프로젝트를 억제하지 않도록 하세요. 하지만 개인이나 더 넓은 커뮤니티에 대한 위험이 있는 경우 즉시 중지할 준비가 되어 있어야 합니다.
8. 구체적인 지표로 영향력을 보고하세요
가장 빠른 방법으로 신뢰를 잃는 것은 “좋은 일을 하는” 것에 대해 증거 없이 말하는 것입니다. 기업은 의도를 아니라 구체적인 결과를 보고해야 합니다. 이는 अकадemics 기관과 커뮤니티 그룹 및 비영리 단체와의 파트너십에서 큰 도움이 됩니다. 연구원, 특히 대학원 학생들은 자신의 프로젝트에 대한 포괄적인 데이터를 제공해야 하며, 이것은 모두에게 실제 결과에 집중하는 데 도움이 됩니다.
할 수 있는 일:
명확한 영향 지표를 정의하고, 각 단계의 프로젝트에서 성공이 무엇인지 정의하세요. 예를 들어, 절약된 음식의 양, 도달한 커뮤니티 그룹 구성원 수, 얻은 이점 등입니다. 프로젝트가 완료되면, 성공과 실패를 자세히 설명하는 간결한 보고서를 발행하고, 프로젝트가 계속되거나 개선될 수 있는 추천 사항을 제공하세요. 이러한 투명성은 직원, 고객, 이해관계자와의 신뢰를 구축하며, 우리가 커뮤니티와 시민이 AI의 ‘기니 피그’가 되지 않도록 방지하는 데 중요합니다. 우리는 실제 인간을 가치 있게 여기고, 사용할 수 없는 시험 대상이 되지 않도록 해야 합니다.
9. 일회성 이니셔티브를 피하세요
많은 기업의 사회적 가치 프로그램은 일회적인 캠페인으로 짧은 기간 내에 사그라듭니다. 의미 있는 영향력은 사회적 책임을 핵심 전략에 통합하고, 특정 시장 또는 더 긴 기간의 이니셔티브와 일치시키는 데에서 나옵니다.
할 수 있는 일:
AI를 위한 사회적 가치 기준을 연구 및 개발 포트폴리오 검토에 추가하세요. AI 리소스의 일정 비율(5% 정도)을 사회적 영향 프로젝트에 할애하세요. 이것은 장기적인 헌신과 학습을 보장합니다. 자원에 대한 전략을 세우세요. 투자는 반드시 반환되어야 하며, 그렇지 않으면 프로젝트가 궁극적으로 회사나 고객에게 서비스를 제공하지 않는 경우 돈을 낭비할 수 있습니다.
이 접근법이 중요한 이유
진정으로 사회적 가치를 위한 AI 프로그램을 통합하는 기업은 단순히 연례 보고서에 感情적인 章을 추가하는 것이 아닙니다. 그들은 커뮤니티와의 관계를 강화하고, 사명에 헌신한 인재를 끌어들이고, 책임 있게 효과적인 AI 기술을 내부에서 개발하며,拥挤한 시장에서 긍정적인 브랜드 차별화를 창조함으로써 가치를 구축합니다.
세계에서 기업의 가치 물감에 대한 회의적 인식이 점점 더 커지고 있는 상황에서, 지속적인 영향력은 약속보다 크게 말합니다.
이것은 단순한 자선이 아닙니다. 이것은 의미 있는 유산을 남기는 더智能한 비즈니스입니다.
