파일럿에서 생산까지: 장기적으로 GenAI 프로그램 확장에 대한 통찰

미래에 우리는 GenAI의 보급을 돌아볼 때, 2024년은 광범위한 실험, 낙관주의, 성장의 시기였으며, 비즈니스 리더들이 혁신의 미지의 물을 처음 접하는 것을 주저하지 않았던 시기였다. 2024년 중반에 실시된 McKinsey의 글로벌 AI 설문조사에 따르면, 75%의 응답자가 향후 몇 년 내에 자신의 산업에서 GenAI가 상당한 또는 파괴적인 변화를 가져올 것으로 예상했다.

GenAI의 장점과 한계에 대해 많이 알려졌지만, 우리는 여전히 발전 단계에 있음을 기억해야 한다. 파일럿 프로그램은 빠르게 구축할 수 있으며 비교적 저렴하지만, 그 프로그램이 CIO 사무실의 관리하에 생산에移行할 때 무슨 일이 일어날까? 제어되지 않는 환경에서 기능별 사용 사례는 어떻게 수행될까? 팀은 프로그램이 결과를 보여주기 전에 동력을 잃지 않도록 어떻게 할 수 있을까?

파일럿에서 생산으로 이동하는 일반적인 도전

GenAI가 효율성을 개선하고 비용을 줄이고 의사결정을 향상시키는巨大한 잠재력을 고려할 때, C-Suite의 지시가 기능별 비즈니스 리더들에게는 분명했다 – 가서 실험해 보라. 비즈니스 리더들은 GenAI 기능과自己的 파일럿 프로그램을 만들기 시작했다. 마케팅 팀은 고객에게 개인화된 경험을 제공하고 반복적인 작업을 자동화하기 위해 GenAI를 사용했다. 고객 서비스에서 GenAI는 실시간으로 문제를 해결하는 지능형 챗봇을 구동했으며, 연구 개발 팀은巨大한 데이터를 분석하여 새로운 트렌드를 발견할 수 있었다.

그러나 아직도 이러한 잠재력과 그들의 최종 실행 사이에는 많은 차이가 있다.

파일럿 프로그램이 CIO 사무실의 관리하에 들어가면 데이터가 훨씬 더 엄격하게 검토된다. 우리는 이미 GenAI의 일부 일반적인 문제, 즉 모델 편향과 환각에 익숙해졌지만, 더 큰 규모에서 이러한 문제는 큰 문제가 된다. CIO는 전체 조직에 걸쳐 데이터 개인 정보 보호와 데이터 거버넌스를 책임지며, 비즈니스 리더들은 자신의 특정 영역에만 관련되는 데이터를 사용할 수 있다.

확장하기 전에 고려해야 할 3가지 주요 사항

비즈니스 리더들이 자신의 기능에 대한 인상적인 결과를 얻은 GenAI 사용 사례를 구축하는 데 상당한 진전을 이루었지만, 장기적인 영향을 위해 확장하는 것은 다르다. 여기서 고려해야 할 세 가지 사항이 있다:

1. IT 및 정보 보안 팀을 초기에 포함시키고 자주 포함시키기

기능별 비즈니스 리더들은 자신의 일상 업무에서 눈이 멀어 확장하는 데 필요한 것을 과소평가하는 경우가 많다. 그러나 파일럿 프로그램이 생산에移行하면, 비즈니스 리더들은 다양한 문제가 발생할 수 있는 것을 생각해 내고 잠재적인 문제를 검토하기 위해 IT 및 정보 보안 팀의 지원이 필요하다.

그것이 초기에 IT 및 정보 보안 팀을 포함시켜 파일럿을 스트레스 테스트하고 잠재적인 문제를 검토하는 것이 좋은 이유이다.这样하면 기능 간 협력을 촉진하는 데 도움이 되며, 기능 내에서 발생할 수 있는 확인 편향에 대한 외부의 관점을 가져올 수 있다.

2. 가능한 경우 실제 데이터를 사용하기

앞서 언급했듯이, 데이터 주도적인 문제는 GenAI를 확장하는 데 가장 큰 장애물 중 하나이다. 그것은 파일럿 프로그램이 종종 실제 데이터를 모방하는 합성 데이터에 의존하기 때문이다. 합성 데이터는 실제 데이터를 모방하기 위해 생성된 인공 데이터로, 실제 데이터의 대체물로 작용하지만, 민감한 개인 정보는 포함하지 않는다.

기능별 리더들은 항상 실제 데이터에 액세스할 수 없을 수 있으므로, 이 문제를 해결하기 위한 몇 가지 좋은 팁은 다음과 같다: (1) 추가 규제 검토가 필요할 수 있는 파일럿 프로그램을 피하기; (2) 나쁜 데이터가 파일럿 결과를 손상시키거나歪曲하지 않도록 지침을 마련하기; (3) 회사 기존 기술 스택을 사용하는 솔루션에 투자하여 향후 일관성을 높이기.

3. 현실적인 기대를 설정하기

GenAI가 처음으로 대중의 주목을 받았을 때, 즉 2022년 말에 ChatGPT가 출시되었을 때, 기술이 산업을 즉시 혁신할 것으로 기대되었다.那种 기대(좋은 쪽으로든 나쁜 쪽으로든)는 아직도 지속되고 있으며, 팀은 추가 자금을 받으려면 즉시 결과를 보여주어야 한다.

현실은 GenAI가 변革적이 될 것이라는 사실이지만, 회사는 기술이 변革을 시작하기 위해 시간과 지원을 주어야 한다는 것이다. GenAI는 플러그 앤 플레이가 아니며, 그 진정한 가치는 지능형 챗봇이나 창의적인 이미지에만 국한되지 않는다. GenAI 프로그램을 성공적으로 확장할 수 있는 회사는 장기적인 영향을 우선시하는 혁신 문화를 구축하기 위해 시간을 들이는 회사가 될 것이다.

우리는 모두 함께합니다

최근 GenAI에 대해 많이 읽었지만, 이는 여전히 매우 초기 기술이며, 회사는 모든 것을 다 알았다고 주장하는 벤더에 대해 경계해야 한다.那种 자만은 판단력을 흐리며, 반숙성된 개념을 가속화하며, 회사를 파산させる 인프라 문제를 일으킬 수 있다. 대신, GenAI의 흥분을 즐기면서, 이 강력한 기술을 책임감 있게 확장하는 방법에 대해의미있는 토론을 나누기 위해 시간을 내야 한다. 초기에 IT 팀을 포함시키고, 실제 데이터를 사용하며, 합리적인 ROI 기대를 유지함으로써, 회사는 GenAI 전략이 확장 가능하고 지속 가능하다는 것을 확신할 수 있다.