엔터프라이즈에 AI 플랫폼을 구축하여 강화하다

산업 전반에 걸쳐 동일한 패턴을 보게 됩니다. 처음으로 가치 있는 AI 사용 사례는 거의 항상 운영 마찰이 있는 팀에서 나옵니다.

나는 리더십 팀과 많은 시간을 보냅니다. 그들은 같은 질문을 합니다. “우리는 AI에 투자하고 있으므로, 비즈니스 가치는 어디에 있나요?” 이는 공정한 질문이며, 정직한答案은 대부분의 조직에서 가치가 충분히 나타나지 않는다는 것입니다. RAND에 따르면 80% 이상의 AI 프로젝트가 실패합니다. 이는 비 AI IT 프로젝트의 실패率의 약 2배입니다. BCG의 연구는 同様입니다. 2025년 말까지, 60%의 회사에서 AI로부터 거의 또는 전혀 물질적인 가치를 창출하지 못했습니다. 그리고 chỉ 5%의 회사에서 규모에 따라 가치를 창출했습니다. MIT의 NANDA 이니셔티브는 다음과 같이 말합니다. 기업 생성 가능 AI 파일럿 중 약 5%만이 신속한 수익 가속을 달성합니다.

본능적인 반응은 종종 하나의 거대한 변환 프로그램을 시작하고 의미 있는 AI 배달을 모든 기초 레이어가 완료될 때까지 연기하는 것입니다. 그곳에서 모멘텀이 죽습니다. 핵심 메시지는 다음과 같습니다. 데이터 플랫폼은 AI 성공에 필수적이지만, 전체 플랫폼이 완료될 때까지 기다리는 것은 잘못된 운영 모델입니다. 플랫폼을 구축하고 가치를 병렬로 생성하세요.

가치가 시작되는 프런트라인

대규모 지식 근로자 인구가 있는任何 조직에서, 가치는 종종 쉽게 발견되며, 이는 채팅봇이 문서를 요약하도록 요청하는 것보다 더 큽니다. 실제 기회는 운영 워크플로우에 내장 된 에이전트 AI입니다. 우리는 회계에서 저코드 플랫폼을 사용하여 인보이스 처리를 가속화하고 자동으로 계정 지불 질문에 답변했습니다. 고객 지원에서 에이전트가 인바운드 사례를 분류하고 고객의 기록을 가져오고 인간의 검토를 위해 해결을 초안으로 작성할 수 있습니다. 이는 다중 단계 워크플로우로, 시스템을跨越하며, 판단을 필요로하며, 이미 마찰이 있는 사람들에게 가장 가까이 있습니다. 그들은 무엇이 부서졌는지 말해주는 6 개월의 발견 단계가 필요하지 않습니다. 그들은 매일 그와 싸우고 있습니다.

두 가지 동작이 함께 작동합니다. 지식 근로자를 관리되는 저코드 / 노코드 AI 도구로 강화하여 자신의 워크플로우를 개선할 수 있도록 하며, 더 어려운 사용 사례를 위한 비즈니스 팀을 위한 AI 엔지니어링 기능을 생성합니다. 둘 다 가치를 생성하며, 가장 강력한 조직은 둘 다합니다. 그러나 둘 다 공유 플랫폼 없이 확장하지 않습니다. ID, 액세스, 데이터, 통합 및 운영을위한 플랫폼이 필요합니다.

파일럿에서 프로덕션까지의 갭은 플랫폼 문제입니다

많은 조직이 어떤 모델을 사용할지에 대해 논의에 갇혀 있습니다. 그것은 중요하지만, 주요 제약은 아닙니다. 더 큰 문제는 플랫폼 성숙도입니다. 팀은 빠르게 프로토 타입을 만들 수 있지만, 공유 된 기초가 없으면 기업 전체에 걸쳐 일관되게 배포할 수 없습니다. 비즈니스 팀이 실제로 사용할 수있는 ID 및 액세스 제어, 명확한 데이터 경계, 재사용 가능한 통합 패턴 및 검토, 릴리스 및 모니터링을 위한 실제 프로세스가 필요합니다. S&P 글로벌은 평균 조직이 프로덕션에 도달하기 전에 46 %의 AI 증명 개념을 폐기한다는 것을 발견했습니다.

이것이 데이터 플랫폼이 इतन 중요한 이유입니다. AI 준비 데이터는 좋지만 필수는 아닙니다. 프로덕션 성공의 열쇠입니다. 신뢰할 수 있고 접근 가능하며 정책 준수 데이터가 없으면, 강력한 사용 사례도 중단됩니다.

데이터 트랩, 그리고 기다리지 말아야 하는 이유

대부분의 프로그램을 중단시키는 것은 데이터입니다. Gartner는 2026년까지 AI 준비 데이터를 지원하지 않는 AI 프로젝트의 60%가 폐기될 것이라고 예측합니다. 일반적인 반응은 먼저 대규모 데이터 플랫폼 프로그램을 시작하고 모든 것을 현대화하고, 계보를 완벽하게 하고, 그 다음에 AI를 사용하는 것입니다.

그 순서는 규율 있게 들리지만, 가치를 연기하는 경우가 많습니다. 데이터 플랫폼 현대화는 실제로, 필수적이며, 협상할 수 없습니다. 그것은 또한 대부분의 기업에서 여러 해의 타임 라인에서 실행됩니다. 모든 AI 사용 사례가 완료 된 상태의 아키텍처를 기다려야한다면, 의미 있는 결과가 나타나기 전에 실행 중인 모멘텀이 소멸합니다.

더好的 접근법은 병렬 실행입니다. 기업 데이터 플랫폼을 계속 구축하면서,最高 마찰이 있는 프로세스 영역에서 AI 활성화를 우선시합니다.

고마찰 워크플로우를 위한 정시, 충분한 거버넌스

기술 로드맵이 아닌 프로세스 통증에서 시작하세요. 마찰이 가장 높고 비즈니스 영향이 가장 분명한 곳을 식별하세요. 지연된 인보이스 사이클, 느린 사례 해결, 예외가 많은 승인, 반복적인 데이터 조회 또는 수동 조정 루프입니다. 그런 다음 이러한 워크플로우를 먼저 AI 활성화를 위해 대상으로 합니다.

정시 거버넌스를 사용하여이를 가능하게 합니다. 모든 것을 미리 관리하려고 하지 말고, 각 우선 순위 사용 사례에 필요한 특정 데이터를 사용 사례가 이동할 준비가 될 때 관리합니다. 소규모 크로스 기능 팀은 소유권, 액세스, 품질 요구 사항 및 제어를 며칠 만에,委員會 주기에서 결정할 수 있습니다.

실제 위험에 맞는 충분한 제어를 적용합니다. 공개 제품 콘텐츠를 처리하는 사용 사례에는 고객의 개인 정보를 처리하는 사용 사례와 동일한 가드레일이 필요하지 않습니다. 이 위험 비례 모델은 조직을 보호하면서 배달 속도를 유지하고, 공식 경로가 너무 느리면 나타나는 그림자 AI 동작을 줄입니다.

백로그는 완전한 데이터 준비를 위한 다리입니다

각 프런트라인 AI 배치는 구조화된 학습을 생성해야 합니다. 사용된 데이터, 발생한 품질 결함, 필요한 변환 및 거버넌스 결정이 무엇인지입니다. 각 갭을 플랫폼 수정을 위한 백로그 항목으로 캡처합니다.

그 백로그는 데이터 현대화를 위한 수요 주도 맵이 됩니다. 어디에 đầu tư할지猜测하지 말고, 이미 측정 가능한 비즈니스 결과와 연결된 데이터 세트 및 데이터 제품을 개선합니다. 시간이 지남에 따라, 이는 강화 루프를 생성합니다. 프런트라인 AI 사용 사례는 가장 중요한 데이터 갭을 노출하고, 플랫폼 팀은이를 수정하며, 다음 AI 솔루션은 더 빠르고 낮은 위험으로 출하됩니다.

최종 생각: 플랫폼은 결정입니다

결정은 “파일럿 또는 파일럿 아님”이 아닙니다. 그것은 관리되는 AI 및 데이터 플랫폼을 구축하여 조직이 안전하게 학습하고, 출하하고, 확장할 수 있는지 여부입니다.

AI 준비 데이터를 임무 임계로 취급하세요. 데이터 플랫폼을 전략 프로그램으로 구축하세요. 그러나 전체가 완료될 때까지 기다리지 마세요.最高 마찰이 있는 프로세스 영역을 우선시하고, AI로 활성화하고, 데이터를 정시로 관리하세요. 그렇게 하면 현재 가치를 생성하면서 규모에 따라 가치를 지속하는 기초를 구축할 수 있습니다.