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๋น์ฆ๋์ค์์ AI๋ฅผ ํตํฉํ๋ ๋ฐฉ๋ฒ: ์ง์์ด ํ์ํ ๊ธฐ์ ์ ๊ฐ์ถ์ง ๋ชปํ ๊ฒฝ์ฐ
最近의 델로이트 조사에 따르면, 57%의 미국 중소기업이 AI에 투자하고 있으며, 2023년의 36%에서 상승한 것으로 나타났다. 이 같은 추세에도 불구하고, 중소기업은 종종 큰 장애물에 직면하게 된다. 즉, AI를 처리할 수 있는 기술이 부족한 직원들이라는 문제이다.
중소기업은 직원 수가 적고 자원이 제한되어 있기 때문에 직원을 교육시키는 데 어려움을 겪는다.幸い, 이러한 회사들이 성공적으로 AI를 통합할 수 있는 방법이 있다. 이러한 방법에는 외부 파트너와의 협력 또는 내부 전문가의 육성이 포함된다.
AI 구현 프로세스
직원이 준비가 되지 않은 경우 비즈니스에서 AI를 어떻게 통합할 수 있는가? 일반적으로, 비즈니스들은 외부 파트너와 협력하거나 내부에서 전문가를 육성한다.
내부에서 전문가를 육성하는 경우, 두 가지 경로가 있다. 첫 번째 경로에서는 비즈니스들이 AI 전략 전문가 또는 컨설팅 회사와 협력한다. 두 번째 경로에서는 기존 직원을 교육하고 육성한다. 내부 교육은 시간이 걸리고 노동 집약적일 수 있지만, 직원들이 새로운 기술을 이해하고 적용할 수 있도록 한다.
비즈니스들이 내부 또는 외부 파트너와 협력하는 경우, 이상적인 구현 절차는 유사하다. 이는 비즈니스 운영과 워크플로우를 분석하여 AI를 통합할 수 있는 기회를 식별하는 것으로 시작된다. 각 프로세스에서, 전문가는 데이터 품질을 평가하고 워크플로우를 재평가하여 AI를 적용할 수 있는 곳을 찾는다.
비즈니스들이 시작하는 곳에 관계없이, 열린 마음이 중요하다. 비즈니스들은 기술의 세부 사항을 모두 이해할 필요는 없다. 직원들을 위한 기본적인 교육을 제공하는 것은 중요하다. 이는 비즈니스들이 현재 상태, 효율성 또는 가치 창출을 목표로 하는 것, 그리고 AI가 프로세스에 미치는 영향 등을 이해하는 것을 포함한다.
最常見의 도전
AI를 도입하는 데에는 여러 도전이 있지만, 두 가지가 특히 빈번하다. 첫 번째는 리더십이 비즈니스에 AI를 빠르게 통합하도록 압력을 가하는 경우이다. 많은 비즈니스들이 이미 AI를 사용하고 있기 때문에, 리더들은 자신들이 빠르게 움직이지 않으면 뒤처질 것이라는 두려움을 느낀다.
이러한 압력에 직면하여, 전문가들은 신중하게 움직이고 리더십에게 가능한 함정을 경고해야 한다. 비즈니스들이 프로세스를 살펴보지 않고 AI를 급하게 구현하면, 결과는 좋지 않을 수 있으며, 시간과 돈을浪費할 뿐만 아니라 운영에 해를 끼칠 수 있다.
두 번째 도전은 데이터이다.幸い, 데이터가 존재하는 경우, 비즈니스들은 데이터 품질을提高하고, 강력한 데이터 품질 프레임워크를 구축할 수 있다. 이 과정은 시간과 인내가 필요하지만, 성공적인 AI 시스템을 구축하는 데 필요하다. 비즈니스들이 낮은 품질의 데이터 위에 AI를 구축하면, 결과는 오류가 있을 수 있으며, 팀은 프로세스에 대한 신뢰를 잃을 수 있다.
데이터 도전은 데이터가 존재하지 않는 경우에만 어려워진다. 비즈니스들이 예측을 위해 AI 에이전트를 사용하려는 경우, 예측을 기반으로 할 데이터가 없는 경우, 외부 데이터 소스 또는 합성 데이터를 사용하여 격차를 메우는 데 사용할 수 있다. 이러한 소스가 없는 경우, 이러한 책임은 사람에게 맡기는 것이 좋다.
준비가 덜 된 비즈니스에 접근하는 방법
비즈니스들이 특히 AI에 준비가 되지 않은 경우, 전문가들은 설명을 단순하게 유지하고 기술의 세부 사항에 너무 깊이 들어가지 않아야 한다. mereka는 기본적인 용어를 정의하여 비즈니스들이 AI를 이해할 수 있도록 도와야 한다.
업스킬링은 위에서 아래로 시작된다. 우리는 종종 최고 경영자가 AI의 실제 작동 방식을 이해하는 것이 너무 기술적이거나 낮은 수준의 것이라고 주장한다. 그러나, 이는 비즈니스들이 AI의 실제 영향과 한계를 이해하지 못하게 할 수 있다. AI는 비즈니스에 새로운 기술을 도입한다. 새로운 직원이 입사할 때, 背景과 접근 방법을 이해하고 싶지 않은가?
AI를 이해하면, 리더와 직원들은 회사 내의 사용 패턴을 식별할 수 있다. AI는 많은 부서에서 데이터를 사용하기 때문에, 전문가들은 종종 모든 부서와 통신한다. 그들은 “이 부서의 워크플로우가 다른 부서의 워크플로우와 연결되는 곳”과 “이 프로세스를 재창조하여 AI를 기반으로 하는 곳”을 찾을 수 있다.
비즈니스들은 종종 이러한 상관관계를 인식하지 못한다. 그러나, 일단 AI 구현 프로세스가 시작되면, 비즈니스들은 부서 간의 운영의 유사성을 발견하기 시작한다. 따라서, AI는 비즈니스들의 워크플로우를 최적화하는 데 도움이 될 뿐만 아니라, 회사 내부의 협력을 위한 대화를 시작하는 데도 도움이 된다.
직원이 전문가가 되는 방법
많은 직원들이 조직이 AI에 대해 어떻게 생각하는지 알려줄 것을 기다리고 있다. 그러나, 기술이 큰 문화적 변화를 가져오는 경우, 직원들은 정보를 유지하는 책임이 있다. AI 뉴스레터와 같은 리소스는 어려운 개념을 분해하고 최신 개발을 유지하는 데 도움이 될 수 있다.
이러한 마음의 전환은 새로운 시대에서 성공하는 데 결정적인 요소이다. 이러한 직원들은 AI를 두려워하지 않고, “이 기술을 사용하여 가치를 제공하고 새로운 지평을 열어가는 방법”을 생각한다.
AI에 대한 적극적이고 개방적인 접근 방식은 궁극적으로 직원과 비즈니스 모두에게 긍정적인 영향을 미칠 것이다. 정보를 유지하고 긍정적인 태도를 가진 직원들은 사고 지도자와 조직 내에서 AI의 옹호자가 될 수 있다. 그리고, 조직이 AI를 구현하기로 결정할 때, 이러한 개인들은 전환을 주도하는 사람들이다.
다음 단계
비즈니스들이 성공적으로 AI를 구현했다고 해도, 그것이 끝은 아니다. 비즈니스들은 프로그램을 모니터링하여 원활하게 작동하고 정확한 결과를 제공하며 원하는 영향을 미치는지 확인해야 한다.
AI가不断 진화하고 있기 때문에, 비즈니스들은 최신 기술을 프로그램에 어떻게 통합할지 결정해야 한다. 비즈니스들은 최신 정보를 유지함으로써 곡선을 앞서고 진정한 AI 리더가 될 수 있다.
