인공 지능(AI) 전략 개발 방법

AI 전략은 비즈니스에 인공 지능을 통합하여 운영 효율성을 향상시키는 로드맵을 정의합니다. 인공 지능은 효율적인 비즈니스 제품과 서비스를 만들 수 있습니다. 또한 반복적인 작업을 자동화하여 비즈니스 프로세스를 최적화할 수 있습니다. 그러나 AI의 잠재력을 실제화하려면 조직은 자신의 AI 성숙도를 결정하고 도전 과제를 나열하며 진행 상황을 추적할 수 있는 전략적 계획이 필요합니다.

AI는 비즈니스 랜드스케이프에 큰 영향을 미치고 혁신을 주도합니다. AI 시장 규모는 2021년에 약 3,300억 달러였으며, 2029년에는 약 14,000억 달러로 증가할 것으로 예상되며, 20.1%의 연평균 성장률을 보일 것입니다. 또한, Gartner 연구에 따르면,

• 80%의 비즈니스 임원은 AI 자동화가 모든 비즈니스 결정에 사용될 수 있다고 믿습니다.
• 72%의 임원은 자신이 필요한 AI 인재를 보유하거나 확보할 수 있다고 보고합니다.
• 54%의 AI 애플리케이션이 시험에서 생산으로 성공적으로 전환됩니다.

이 블로그에서는 AI 전략이 무엇인지, 계획 및 실행 단계, 그리고 그ประโยชน에 대해 살펴보겠습니다.

AI 전략이란 무엇인가?

AI 전략 없이 AI 벤처를 시작하면 복잡성, 모호한 기대, 원치 않는 지연, 그리고 궁극적으로 프로젝트 중단으로 이어질 수 있습니다. 조직은 비즈니스 성장을 위한 구체적인 AI 전략을 수립하기 위해 자신의 AI 요구 사항, 필요한 자원, 그리고 타임라인을 정의해야 합니다.

1단계 – 비즈니스 계획 및 AI

비즈니스 전략 및 AI 전략

조직이 자신의 AI 전략을 수립하는 첫 번째 단계는 목표와 목적을 식별하는 것입니다. 조직은 자신의 비즈니스 전략을 재검토하고 AI 전략과 일치시켜야 합니다. 이 단계에서 조직은 다음 질문에 답해야 합니다:

• 우리의 비즈니스 목표는 무엇이며, AI가 어떻게 도와줄 수 있을까요?
• 우리는 어디서, 왜 AI를 사용하고 있나요?
• AI 전략을 실행하기 위해 어떤 종류와 얼마나 많은 자원이 필요한가요?

사용 사례 식별

사용 사례를 식별하는 것은 위에서ถาม한 질문의 자연스러운 전환입니다. 이 단계에서 조직은 자신의 문제점을 식별해야 합니다. 이를 위해 조직은 3-5개의 관련 사용 사례를 나열하고, 중요도에 따라 순위를 매기고, 주요 비즈니스 목표를 달성하거나 주요 비즈니스 문제를 최소화할 수 있는 사용 사례를 선택해야 합니다. 예를 들어, 의료 분야에서 컴퓨터 비전을 사용하여 의료 이미지(예: CT 스캔)를 분석할 수 있습니다.

2단계 – 실행 (실질적인 AI 전략을 위한 단계별 프로세스)

데이터 전략

AI는 데이터가 필요합니다. 데이터는 조직의 자산입니다. 데이터 전략은 조직이 자신의 데이터를 관리하기 위한 포괄적인 계획입니다. 회사는 데이터 소스를 식별하고, 저장하고, 업데이트하고, 비즈니스 목표와 AI/ML 파이프라인을 위해 사용해야 합니다. AI 전략을 수립하는 동안 회사는 데이터 전략을 AI 전략과 일치시켜야 합니다.

감사 및 위험 평가

AI 애플리케이션은 변수(예: 색상, 성별, 인종)가 변경될 때 중립적이어야 합니다. 편향된 AI 애플리케이션은 유해할 수 있습니다. 법적, 윤리적, 사회적 고려를 위해 철저한 위험 평가가 필요합니다.

이를 위해 감시자는 AI 프레임워크, 데이터 규정, AI 윤리를 사용하여 감사를 수행합니다. ML 파이프라인의 위험 평가를 수행함으로써 조직은 자신의 AI 시스템에 대한 신뢰를 구축합니다.

기술 인프라

기술 인프라는 AI 전략을 위한 하드웨어와 소프트웨어를 말합니다. 이 단계에서 조직은 계산 능력, 프로그래밍 라이브러리, 프레임워크, 클라우드 컴퓨팅 서비스, 데이터 처리 및 분석 도구, 배포 도구를 결정해야 합니다.

숙련된 인력

조직은 AI 시스템을 구축하기 위해 필요한 팀을 식별해야 합니다. 데이터 엔지니어, 데이터 분석가, 데이터 과학자, 머신 러닝 엔지니어, 소프트웨어 엔지니어, AI 아키텍트가 필요합니다. 조직은 인재 요구 사항을 인사팀에 통보하여 지식 격차를 이해하고 극복해야 합니다. 인재 채용은 조직이 필요한 AI 제품 유형에 따라 다를 수 있습니다. 언어 모델의 경우 NLP(자연어 처리) 전문가가 필요하며, 객체 감지 및 위치 지정의 경우 CV(컴퓨터 비전) 전문가가 필요합니다.

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구현

모든 것이 준비되면 계획을 실행하는 시간입니다. 구현에는 다음 단계가 포함됩니다:

• 데이터 수집
• 데이터 전처리
• 데이터 분석
• 모델링 및 평가
• 배포

AI 아키텍트는 조직의 AI 목표를 이해하고 팀을 이끌어야 합니다. 데이터 분석가는 데이터 엔지니어로부터 데이터를 받고 전처리합니다. 전처리 및 분석 후, 데이터 분석가는 주요 통찰력을 팀과 이해관계자에게 공유합니다. 머신 러닝 엔지니어는 모델링을 위한 적절한 검증 전략을 만듭니다. 최상의 결과를 나타내는 모델을 선택한 후, 소프트웨어 엔지니어 팀은 모델을 배포하기 위한 보안 플랫폼을 선택합니다. 배포 후, 모델은 원하는 결과를 얻기 위해 지속적으로 모니터링되고 업데이트됩니다.

AI 전략을 갖는ประโยชน

효율성 향상: AI는 의사 결정에 효율적이며 반복적인 작업을 자동화할 수 있습니다. 반복적인 프로세스를 자동화함으로써 직원들은 가치 있는 작업에 집중할 수 있습니다.

명확성: 명확하게 정의된 AI 전략은 따라가기 쉽고 성공할 가능성이 높은 로드맵을 생성합니다. AI 전략에서 팀의 모든 구성원의 역할과 책임이 통보됩니다. 또한, 이해관계자의 투자에 대한 신뢰를 높입니다.

경쟁 우위: AI 전략을 갖는 것은 비례하는 우위를 제공합니다. 예를 들어, AI 애플리케이션을 사용하는 감사会社은 더 빠르게 작동하며, 더 많은 비즈니스 활동을 수행할 수 있습니다.

AI 전략 – 앞으로

AI 전략은 조직이 비즈니스 전략과 함께 데이터 전략을 통합하여 인공 지능을 비즈니스에 통합하는 포괄적인 계획입니다. AI 생태계는 절단선 연구 방법,大量 데이터, 그리고 엄청난 계산 자원으로 인해 지수적으로 성장할 것입니다. 조직은 이러한 성장의 속도에 따라 가야 하며, AI 붐에서 최대한의 이익을 얻기 위해 자신의 AI 전략을 수정해야 합니다.

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