기업에서 AI ROI를 최대화하는 방법

과거의 많은 기술과 마찬가지로, 인공지능(AI)은 기업이 반드시 사용해야 할 다음 혁신으로 여겨지고 있습니다. 그러나 아이러니하게도, 기반이 되는 기술은 수십 년 동안 존재해 왔지만, 최신 버전의 경우, 구현의 현실을 앞서는 열광이 최고조에 달했습니다. 그러나 IT 팀은 열광을 균형을 잡아야 하며, 최종적으로는 기업의 이익에 직면해야 합니다. 다양한 구현에는 서로 다른 투자 수준이 필요하며, 따라서 서로 다른 수익을 창출해야 하며, 종종 다른 시간표에 따라 달성해야 합니다.

성공적인 AI 제품을 제공하는 능력은 여러 요인에 달려 있습니다. 비즈니스 리더가 선택한 특정 전략, 계획 및 실행; 숙련된 자원의 가용성; 제품 로드맵에 대한 적합성; 조직의 위험 감수에 대한 수용; 예상 ROI에 대한 시간 관리입니다.

이러한 요인을 균형을 잡는 것은 도전이지만, 다음 세 단계를 따르면 조직은 AI ROI를 달성하는 경로에 남아 있을 수 있습니다.

기술을 이해하다

많은 기업들은 AI 분야에 뛰어들면서 왜, 어떻게, 또는 무엇인지를 완전히 이해하지 못하고 있습니다. 따라서 그들의 첫 번째 과제는 다양한 AI의 종류를 구별하는 것입니다. 이는 정밀한 AI와 생성적 AI를 시작으로 합니다.

정밀한 AI는 기계 학습과 심층 학습 모델을 사용하여 결과를 개선하는 것입니다. 이는 기업이 의사 결정 프로세스를 자동화하여 효율성을 높이고 ROI를 증가시킵니다. 정밀한 AI는 이미 성숙한 기술로 기업에서 광범위하게 채택되고 있으며, 매일 더 많이 사용되고 있습니다.

생성적 AI(GenAI)는 새로운 기술로, OpenAI가 2022년 말에 ChatGPT를 출시한 이후로 주목을 받기 시작했습니다. 이는 기초적인 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 새로운 의미 있는 텍스트를 생성하는 것입니다. GenAI는 비즈니스에重大한 영향을 미치고, 운영 효율성을 높일 수 있는 기회를 제공하지만, 아직 초기 단계에 있습니다.

한 가지 주요 장애물은 데이터 품질의 기준입니다. GenAI 애플리케이션의 경우, 데이터 품질의 기준이 높아져야 하며, 낮은 품질의 데이터 세트는 투명성과 윤리적인 문제를 초래할 수 있습니다.

데이터의 신뢰성은 워크플로우를 설계하고 구현함으로써 시작됩니다. 파이프라인을 설정하고, API를 통해 추상화하고, 데이터를 큐레이션하고, 민주화하고, 다양한 데이터 유형을 처리하는 것입니다. 이전의 데이터 품질 요구 사항과는 달리, AI는 새로운 요구 사항을 필요로 합니다. 이는 예측, 생산성, 정밀성, 그리고 대규모의 개인화(persona at scale)를 포함합니다.

예측: AI 알고리즘을 사용하여 통계적 분석을 통해 데이터에서 패턴을 찾고, 행동을 예측하고, 역사적인 데이터와 실시간 데이터를 상관시켜서 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

생산성: AI를 사용하여 비즈니스 프로세스를 자동화하여 기업의 운영 효율성을 높이고, 생산성을 증가시킵니다. 반복적인 작업을 줄이고, 직원의 시간을 더 전략적인 업무에 할애할 수 있습니다.

정밀성: 이 지표는 모델의 결과를 측정하여, 기계 학습 모델이 허용되는 범위 내에서 정확도를 달성할 수 있도록 합니다. 정밀성은 또한真正 양성의 수를 전체 양성 예측의 수로 계산할 수 있습니다.

개인화: 이는 고객의 구매 기록, 웹사이트 상의 행동, 고객의 감정 분석, 제품에 대한 설문조사 응답과 같은 신뢰할 수 있는 데이터를 사용하여 개인화된 경험을 제공하는 것을 의미합니다. 이는 인구통계학적 특성을 고려하여 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다.

데이터 품질 외에도, 기업은 내부 및 외부의 다양한 요인을 고려해야 합니다. 거버넌스, 규제 준수, 클라우드 투자, 인재, 새로운 비즈니스 운영 모델, 위험 관리, 리더십의 헌신 등이 있습니다.

조직은 먼저 자신의 목표와 전략적 목표에 맞는 AI 비전을 설정해야 합니다. 최고 경영진의 지지는 필수적이며, AI 배치는 상당한 초기 투자가 필요합니다. CIO는 ROI에 대한 경로를 전체 최고 경영진에게 명확하게 전달해야 합니다. 이는 CIO가 IT를 전략적인 기능으로 승격시키는真正한 시험입니다.

다음으로, 조직은 사람, 프로세스, 기술을 조정해야 합니다. AI는 새로운 기술과 인증이 필요합니다. 기존의 AI는 인간의 워크플로우에 통합되었지만, GenAI는 역동을 반전시킵니다. 그러나 대부분의 최선의 관행과 책임 있는 사용 지침은仍然 “인간이 루프에 있는” 구성 요소를 포함하여 윤리적 기준과 가치를 유지하기 위해합니다.

AI 배치는 또한 거버넌스와 데이터 품질 보증을 위한 새로운 비즈니스 프로세스를 필요로 합니다. 이는 새로운 AI 모델을 개발하여 복잡한 비즈니스 문제를 해결하는 데이터 과학자에게 가능하게 합니다.

새로운 AI 제품이 설계되고 개발되고 생산될 때, 기업은 또한 AI 산업의 최신 규제 정책을 주의해야 합니다. 유럽의 AI 법은 AI 사용을 위한 최선의 관행을 설정했으며, 이러한 정책을 따르지 않는 경우의 결과를 명시했습니다. 따라서 기업은 AI 규제에 대한 노력을 평가하고 업데이트하기 위한 팀을 구성했습니다.

데이터 주도적인 기업이 되면서, 기업은 데이터 자산을 보호하기 위한 기초적인 전략을 개발해야 합니다. 이를 통해 기업은 분석 프로세스 자동화 플랫폼을 통해 최고의 통찰력을 제공할 수 있습니다. 그러면 기업은 자신에게 가장 적합한 AI 기술과 새로운 플랫폼을 선택할 수 있습니다.

비즈니스 케이스를 정의하다

마지막으로, AI 투자에 대한真正한 ROI를 달성하려면, 고객에게 이점을 판매해야 합니다. 이는 AI 준비가 새로운 비즈니스 마인드를 필요로 한다는 것을 의미합니다. 기술은 산업 전반에 걸쳐 기업을 변革시키고 있습니다.

성공적인 AI 제품 개발에는 산업별 고객 여정을 깊이 이해하고, 비즈니스 목표와 일치하는 AI 솔루션을 개발하는 것이 필요합니다. 고객 중심은 새로운 운영 모델을 개발하고, 현대적인 기술을 사용하여 효율성을 높이는 데 핵심적인 역할을 합니다.

예를 들어, AI 성숙도에서 작은 승리를 원하는 고객은 소프트웨어 자산과 클라우드 인프라를 사용하여 새로운 제품과 솔루션을 개발할 수 있습니다. 이는 직원의 만족도를 높이고, 고객의 기대를 초과하는 데 집중할 수 있도록 합니다.

그러나 핵심은 시간을 단축하고, 새로운 프로세스 관리를 개선하여 제품 개발 주기를 단축하고, 새로운 제품을 제공하는 효율성을 높이는 것입니다. 예를 들어, 분산된 증강 데이터 분석 플랫폼을 사용하여 데이터의 수집, 큐레이션, 민주화, 처리, 분석을 실시간으로 자동화하여 생산성과 ROI를 높일 수 있습니다.

AI ROI의 전체 잠재력을解放하다

AI의 핵심은 고급 알고리즘, 데이터 품질, 컴퓨팅 파워, 인프라스트럭처 코드, 거버넌스, 책임 있는 AI, 윤리를 통해 데이터 개인 정보와 기밀성을 보호하는 것입니다. AI 애플리케이션 준비와 데이터 관리의 필수 요소는 데이터 주도적인 프레임워크, 사람, 프로세스, 전략, 윤리, 기술 플랫폼을 필요로 합니다.

同時に, McKinsey 보고서에 따르면, 65%의 기업이 AI 기술을 사용하고 있으며, 이는 지난 해의 두 배입니다. 이는 동력을 나타내며, 그러나 배치는 아직 실제 비즈니스 케이스에서ゆっくりと 진행되고 있습니다. GenAI는 새로운 돌파구를 제공하여, 기업이 새로운 기능을 활용하여 새로운 수익 흐름을 생성할 수 있도록 합니다.

올바른 전략, 리더십의 헌신, 그리고 올바른 사용 케이스에 대한 투자와 함께, 비즈니스들은 AI를 통해重大한 가치를 얻고, 변革적인 성장을 달성할 수 있습니다. 이는 개발되는 의미와 다-modal LLMs의 개발을 통해 가능합니다. 이는 AI의 전체 스펙트럼의 기능을 민주화하여, 새로운 수익 흐름을 생성할 수 있도록 합니다.