인공 지능(AI) 전략을 개발하는 방법

AI 전략은 운영 효율성을 높이기 위해 AI를 비즈니스에 통합하기 위한 로드맵을 정의합니다. 인공 지능을 사용하여 효율적인 비즈니스 제품 및 서비스를 만들 수 있습니다. 반복 작업을 자동화하여 비즈니스 프로세스를 최적화할 수 있습니다. 그러나 AI 잠재력을 실현하기 위해 조직은 AI 성숙도를 결정하고 과제를 나열하며 진행 상황을 추적하기 위한 전략적 계획이 필요합니다.

AI는 비즈니스 환경에 지대한 영향을 미치고 혁신을 주도합니다. 일체 포함 시장 규모는 330년 약 2021억 달러였으며 1400년에는 약 2029억 달러로 연평균 20.1% 성장할 것입니다. 게다가, 가트너 연구에 따르면

• 비즈니스 임원의 80%는 AI 자동화가 모든 비즈니스 결정에 사용될 수 있다고 믿습니다.
• 경영진의 72%가 필요한 AI 인재를 보유하고 있거나 소싱할 수 있다고 보고했습니다.
• AI 애플리케이션의 54%가 파일럿에서 프로덕션으로 성공적으로 전환합니다.

이 블로그에서는 AI 전략이 무엇인지, 계획 및 실행 단계, 이점에 대해 알아봅니다.

AI 전략이란?

AI 전략 없이 AI 벤처를 시작하면 복잡함, 막연한 기대, 원치 않는 지연, 궁극적으로 프로젝트 포기로 이어질 것입니다. 조직은 비즈니스 성장을 안내하기 위해 실행 가능한 AI 전략을 구축하기 위해 AI 요구 사항, 필요한 리소스 및 일정을 정의해야 합니다.

1단계 - 사업 계획 및 AI

비즈니스 전략 및 AI 전략

AI 전략을 수립하는 조직의 첫 번째 단계는 목표와 목표를 식별하는 것입니다. 조직은 비즈니스 전략을 재검토하고 AI 전략에 맞게 간소화해야 합니다. 이 단계에서 조직은 다음 질문에 답해야 합니다.

• 우리의 비즈니스 목표는 무엇이며, AI가 이를 달성하는 데 어떻게 도움이 됩니까?
• AI를 사용하는 이유와 위치는?
• AI 전략을 실행하는 데 어떤 종류의 리소스가 얼마나 많이 필요합니까?

사용 사례 식별

사용 사례를 식별하는 것은 위에서 묻는 질문에서 자연스럽게 전환됩니다. 이 단계에서 조직은 문제점을 파악해야 합니다. 이를 위해 조직은 3~5개의 관련 사용 사례를 나열하고 중요도에 따라 순위를 매긴 다음 중요한 비즈니스 목표를 달성하거나 주요 비즈니스 문제를 최소화하는 데 도움이 될 수 있는 사례를 선택해야 합니다. 예를 들어 컴퓨터 비전은 의료 이미지(예: CT 스캔) 분석을 위해 의료 분야에서 사용될 수 있습니다.

2단계 - 실행(실행 가능한 AI 전략을 위한 단계별 프로세스)

데이터 전략

데이터 없는 AI는 없습니다. 데이터는 조직의 자산입니다. 데이터 전략은 조직이 데이터를 관리하기 위한 포괄적인 계획을 말합니다. 회사는 데이터 소스를 식별하고, 저장하고, 업데이트하고, 비즈니스 목표 및 AI/ML 파이프라인에 사용해야 합니다. AI 전략을 수립하는 동안 회사는 데이터 전략을 AI 전략과 일치시켜야 합니다.

감사 및 위험 평가

AI 애플리케이션은 피부색, 성별 또는 인종과 같은 변수가 변경될 때 불가지론적이어야 합니다. 편향된 AI 애플리케이션은 해로울 수 있습니다. 법적, 윤리적, 사회적 고려를 위해 철저한 위험 평가가 필요합니다.

이를 위해 감사인은 다음을 위해 AI 프레임워크, 데이터 규정 및 AI 윤리를 사용합니다. 감사 AI/ML 파이프라인. ML 파이프라인의 위험 평가를 수행함으로써 조직은 신뢰를 쌓다 AI 시스템에서.

기술 인프라

기술 인프라는 AI 전략에 필요한 하드웨어 및 소프트웨어를 의미합니다. 이 단계에서 조직은 AI 시스템 구축에 필요한 컴퓨팅 파워, 프로그래밍 라이브러리, 프레임워크, 클라우드 컴퓨팅 서비스, 데이터 처리 및 분석 도구, 배포 도구를 결정합니다.

숙련된 인력

조직은 AI 시스템을 구축하는 데 필요한 팀을 식별해야 합니다. AI 애플리케이션을 만들려면 데이터 엔지니어, 데이터 분석가, 데이터 과학자, 기계 학습 엔지니어, 소프트웨어 엔지니어 및 AI 설계자가 필요합니다. 조직은 지식 격차를 이해하고 해소하기 위해 인재 요구 사항을 HR 팀에 전달해야 합니다. 인재 채용은 조직에 필요한 AI 제품 유형에 따라 다릅니다. 언어 모델의 경우 객체 감지를 위한 NLP(자연어 처리) 전문 지식을 갖춘 직원이 필요하며, CV(컴퓨터 비전) 경험이 있는 현지화 직원이 필요합니다.

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실시

모든 것이 준비되면 계획을 실행할 때입니다. 구현은 다음 단계로 구성됩니다.

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

AI 아키텍트는 조직의 AI 목표를 이해하고 팀을 이끈다. 데이터 분석가는 데이터 엔지니어로부터 데이터를 받아 전처리합니다. 사전 처리 및 분석 후 데이터 분석가는 팀 및 이해 관계자와 주요 통찰력을 공유합니다. 기계 학습 엔지니어는 모델링을 위한 적절한 검증 전략을 만듭니다. 최상의 결과를 가진 모델이 선택되면 소프트웨어 엔지니어링 팀에서 보안 플랫폼을 선택하여 모델을 배포합니다. 배포 후에는 모델을 지속적으로 모니터링하고 업데이트하여 원하는 결과를 얻습니다.

AI 전략의 이점

향상된 효율성: AI는 의사 결정에 효율적이며 반복적인 작업을 자동화할 수 있습니다. 일상적인 프로세스를 자동화함으로써 직원들은 가치가 높은 작업에 집중할 수 있습니다.

명쾌함: 명확하게 정의된 AI 전략은 따르기 쉽고 성공 가능성이 높은 로드맵을 만듭니다. AI 전략에서는 팀 구성원 모두의 역할과 책임이 전달됩니다. 또한 벤처 투자에 대한 이해 관계자의 신뢰를 높입니다.

경쟁 우위 : AI 전략을 갖는 것은 불균형한 이점을 제공합니다. 예를 들어, AI 애플리케이션을 사용하는 감사 회사는 더 빠르게 작업하고 더 많은 비즈니스를 수행합니다.

AI 전략 – 앞으로 나아갈 길

AI 전략은 데이터 전략과 함께 인공 지능을 비즈니스 전략에 통합하려는 조직의 포괄적인 계획입니다. AI 생태계는 최첨단 연구 방법, 방대한 데이터 및 성장을 촉진하는 막대한 계산 리소스를 통해 기하급수적으로 계속 확장될 것입니다. 조직은 AI 붐을 최대한 활용하기 위해 속도를 유지하고 AI 전략을 수정해야 합니다.

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