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이전의 많은 기술과 마찬가지로, 인공 지능(AI)은 기업이 반드시 사용해야 하는 다음 큰 혁신으로 여겨지고 있다. 아이러니하게도, 기본 기술은 수십 년 동안 존재해 왔지만, 최신 버전에서는 구현의 현실을 초과하는 열광이 최고조에 달했다. 그러나 IT 팀은 열정을 현실과 균형을 맞추어야 한다. 다양한 구현에는 서로 다른 수준의 투자가 필요하므로 서로 다른 수익을 창출해야 하는데, 이는 종종 다른 시간표에 따라 달라진다.
성공적인 AI 제품을 제공하는 능력은 여러 요인에 달려 있다: 비즈니스 리더가 선택한 특정 전략, 계획 및 실행; 숙련된 자원의 가용성; 제품 로드맵 내의 적합성; 조직의 위험 수용; 기대되는 ROI에 대한 시간 관리.
이러한 요인을 균형잡는 것은 도전이지만, 다음 세 단계를 따르면 조직은 AI ROI를 향한 길을 유지할 수 있다.
기술을 이해하다
많은 기업들은 AI를 시작하지만, 왜, 어떻게, 또는 무엇인지 정확히 이해하지 못한다. 따라서 उनक의 첫 번째任务은 다양한 AI의 유형을 구분하는 것으로, 정밀한 AI와 생성적 AI로 시작한다.
정밀한 AI는 기계 학습과 딥 러닝 모델을 사용하여 결과를 개선하는 것이다. 이는 기업들이 의사 결정 프로세스를 자동화하여 효율성을 높이고 ROI를 증가시킬 수 있다. 정밀한 AI는 이미 성숙한 기술로 되어 있으며, 기업들이 계속해서 채택하고 있으며, 더욱 주류가 되고 있다.
생성적 AI(GenAI)는 새로운 기술로, 2022년 말에 OpenAI가 ChatGPT를 출시한 이후로 크게 부상했다. 기초적인 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)을 사용하여 새로운 의미 있는 텍스트를 생성하는 기술로, 비즈니스에 큰 영향을 미치고, 운영 효율성을 높일 수 있다. 그러나, 아직 초기 단계에 있다.
한 가지 주요 장애물은 데이터 품질의 표준인데, GenAI 애플리케이션에서는 데이터 품질이 낮으면 투명성과 윤리적인 문제가 발생할 수 있다.
데이터의 신뢰성은 워크플로우를 설계하고 구현하고, 파이프라인을 설정하고, API를 통해 추상화하고, 데이터를 큐레이션하고 민주화하고, 다양한 데이터 유형을 처리함으로써 시작된다. 이전 세대의 데이터 품질 요구 사항은 4V(볼륨, 속도, 신뢰성, 다양성)를 포함했지만, AI는 새로운 요구 사항을 필요로 하는데, 이는 4P(예측, 생산성, 정밀성, 개인화)를 포함한다.
예측: AI 알고리즘을 사용하여 데이터에서 패턴을 찾고, 행동을 예측하고, 미래의 이벤트를 예측하기 위해 역사적인 데이터와 실시간 데이터를 상관시켜 quyết정한다.
생산성: AI를 사용하여 비즈니스 프로세스를 자동화하여 기업의 운영 효율성을 높이고, 생산성을 높이며, 반복적인 작업을 줄이고, 직원의 시간을 더 전략적인 업무에 할애할 수 있다.
정밀성: 이는 모델의 결과를 측정하는 방식으로, 기계 학습 모델이 허용되는 범위 내에서 정확도를 생산할 수 있다. 정밀성은 또한真正 양성의 수를 전체 양성 예측의 수로 계산할 수 있다.
개인화: 이는 고객의 구매 이력, 사이트에서의 행동, 고객의 감성 분석, 설문 응답과 같은 신뢰할 수 있는 데이터를 사용하여 개인화된 경험을 제공하는 과정이다.
데이터 품질 외에도, 기업들은 AI 준비도를 평가할 때 다양한 내부 및 외부 요인을 고려해야 한다: 거버넌스, 규제 준수, 클라우드 투자, 인재, 새로운 비즈니스 운영 모델, 위험 관리, 리더십의 헌신.
조직은 먼저 자신의 목표와 전략적 목표에 맞는 AI 비전을 설정해야 한다. C-suite의 승인은 중요하다. AI 배포에는 상당한 초기 투자가 필요하기 때문이다. CIO는 C-suite 전체에 ROI로의 경로를 명확하게 설명해야 한다. 이는 CIO가 IT를 활성화하는 기능에서 전략적인 기능으로 높이는真正한 시험이다.
다음으로, 조직은 사람, 프로세스, 기술을 조정해야 한다. AI는 새로운 기술과 인증서가 필요하다. 예를 들어, 딥 러닝 모델과 기계 학습이 있다. 조직은 전통적으로 AI를 인간의 워크플로우에 통합했다. 그러나 GenAI는 역동을 반전시킨다. 그러나, 대부분의 최선의 관행과 책임 있는 사용 지침은 여전히 “인간이 루프에 있는” 구성 요소를 포함한다. 이는 윤리적인 표준과 가치를 유지하기 위해서이다.
AI 배포는 또한 거버넌스와 데이터 품질 보증을 위한 새로운 비즈니스 프로세스를 요구한다. 이는 데이터 과학자들이 새로운 AI 모델을 개발하여 복잡한 비즈니스 문제를 해결할 수 있게 한다.
새로운 AI 제품이 설계되고 개발되고 생산될 때, 기업들은 또한 AI 산업의 최신 규제 정책을 주의 깊게 관찰해야 한다. 유럽의 AI 법은 AI를 사용하기 위한 최선의 관행을 설정했다. 그리고, 그 정책을 따르지 않는 경우의 결과도 설정했다. 따라서, 기업들은 AI 규제에 대한 노력을 생성하고, 평가하고, 업데이트하기 위한 팀을 구성했다.
기업들이 점점 더 데이터 주도적으로 되면서, 데이터 자산을 보호하기 위한 기초적인 전략을 개발해야 한다. 이를 통해, 기업들은 최고의 통찰력을 제공하는 분석 프로세스 자동화 플랫폼을 선택할 수 있다. 그리고, 그들이 가장 의미 있는 AI 기술과 새로운 플랫폼을 선택할 수 있다.
비즈니스 케이스를 정의하다
마지막으로,真正한 AI 투자 수익은 고객에게 혜택을 판매하는 것이다. 이는 AI 준비도가 새로운 비즈니스 마인드를 필요로 하는 것을 의미한다. 기술은 산업 전체의 기업들을 변革시키고 있다.
성공적인 AI 제품 개발에는 산업 특정 고객의 여정에 대한 친밀한 이해와 비즈니스 목표에 대한 AI 솔루션의 정렬이 필요하다. 고객 중심성은 새로운 운영 모델을 개발하는 데 핵심적인 역할을 한다. 그리고, 현대적인 기술을 사용하여 효율성을 높인다.
예를 들어, AI 성숙도에서 작은 승리를 찾고 있는 고객들은 소프트웨어 자산과 클라우드 인프라를 사용하여 새로운 제품과 솔루션을 개발할 수 있다. 이는 직원의 만족도를 높이고, 고객의 기대를 초과하는 데 집중할 수 있게 한다.
그러나, 조직의 핵심은 시간을 단축하고, 새로운 프로세스 관리를 개선하여 제품 개발 수명 주기를 단축하고, 새로운 제품을 제공하는 효율성을 높여야 한다. 예를 들어, 분산된 보강된 데이터 분석 플랫폼을 사용하여 데이터의摄入, 큐레이션, 민주화, 처리, 분석을 실시간으로 자동화할 수 있다. 이는 생산성을 높이고, ROI를 증가시킨다.
AI ROI의 전체 잠재력을 해방하다
AI의 핵심은 고급 알고리즘, 데이터 품질, 컴퓨팅 파워, 인프라스트럭처 코드, 거버넌스, 책임 있는 AI를 포함한다. 이는 데이터 개인 정보와 기밀성을 보호하기 위한 윤리적인 표준을 포함한다. AI 애플리케이션 준비도와 데이터 관리의 도전은 데이터 주도적인 프레임워크, 사람, 프로세스, 전략, 윤리, 기술 플랫폼을 필요로 한다.
동시에, McKinsey 보고서에 따르면, 65%의 기업이 AI 기술을 사용하고 있다. 이는 지난 해보다 두 배로 증가한 수치이다. 이는 운동량을 보여주지만, 배포는 여전히 실제 비즈니스 사용 사례로의 전환 속도가 느리다. GenAI는 새로운 혁신을 제공하여, 조직이 새로운 기능을 개발할 수 있게 한다. 이는 의미 있는 언어 모델과 다중 모드 모델을 개발할 수 있게 한다. 이는 AI의 전체 스펙트럼을 민주화하여, 새로운 수익원을 창출할 수 있게 한다.
올바른 전략, 리더십의 헌신, 그리고 올바른 사용 사례에 대한 투자와 함께, 비즈니스들은 AI를 통해 큰 가치를 얻고, 변革적인 성장을 추구할 수 있다.
