대부분의 기업은 AI를 과도하게 생각하고 있습니다 — 대신 무엇을 할 수 있는지

모든 사람이 AI를 원하지만, 거의 모든 사람이 그것을 잘못 사용하고 있습니다. 인공지능 채택은 이사회 전체에서最高의 우선순위이지만, 대부분의 유망한 프로젝트는 샌드박스를 떠나지 못합니다. 통계에 따르면, 30%의 생성형 AI 이니셔티브는 2025년 말까지 증명된 개념 후에 폐기될 것입니다. 하지만 구현 현장에서 하나는 명확합니다: 기업들이 실패하는 이유는 AI가 너무 어려워서가 아닙니다. 그들은 그것을 너무 복잡하게 만들었기 때문입니다.

피자를 전달하기 위해 우주 셔틀을 건설하는 이유는 무엇입니까?

오래된 방식으로 AI를 채택하는 데 너무 많은 시간이 걸립니다. 먼저, 팀은 6주 동안 계획을 수립합니다. 그런 다음 실제 모델을 만들기 위해 평균 3-6개월이 필요합니다. 데이터를 정리하고 기능을 설정하는 데에도 시간이 걸립니다. 그리고 모든 것이 잘 진행되면 말입니다. 대부분의 커스텀 AI 프로젝트는 지연되며, 종종 1년 이상 걸려서 완료됩니다.

한편, 해결하려는 많은 문제들은 달 착륙이 필요하지 않습니다. 그저 작동하는 기술이 필요합니다. 그리고 그것을 빠르게 구현해야 합니다. 준비된 솔루션은 몇 일 또는 몇 주 안에 배포 능력을 보여줄 수 있습니다. 하지만 커스텀 개발은 일반적으로 전체 구현에 5-6개월 이상이 걸립니다. 이 6배의 속도优势은 더 빠른 가치 실현과 감소된 프로젝트 위험으로 직결됩니다.

이벤트 티켓팅에서, 스마트 자동화는 마지막 순간에 변환을 증가시킬 수 있습니다. 사용자에게 가장 많이 참석할 가능성이 있는 티켓을 제공함으로써, 홈ページ뿐만 아니라 푸시 알림을 통해도 vậy입니다. 수요 예측 도구는 주최자가 노쇼를 피하고 초과 예약을 방지하는 데 도움이 됩니다.

마켓플레이스와 전자 상거래에서, 판매자가 업로드한 PDF 또는 스프레드시트를 깨끗한 목록으로 변환하는 도구는 수동 작업을 몇 시간 절약할 수 있습니다. 그리고 제품을 쉽게 찾을 수 있도록 도와줍니다. 제한된 재고, 빠른 배송, 또는 인기 있는 항목에 대한 간단한 리마イン더도 체크아웃률을 증가시킬 수 있습니다.

데이팅 앱에서, 메시지 전송 습관, 응답 시간, 프로필 반복과 같은 행동 신호를 사용하여, 상호 관심만으로는 더 나은 매칭을 할 수 있습니다. 새로운 사용자에게는, 도움이 되는 온보딩 어시스턴트가 더 진정하고 매력적인 프로필을 만드는 것을 도와줌으로써, 탈퇴를 줄일 수 있습니다.

AI는 새로운 클라우드입니다. 그래서 그것을 그대로 취급하세요

기업들이 자신의 서비스를 구축하던 시절을 기억하십니까? 인프라는 커스텀화되었습니다. 비용이 많이 들고, 취약했습니다. 그런 다음 클라우드가 등장했습니다. 그리고 모든 것이 바뀌었습니다. 모듈화되었습니다. 확장 가능했습니다. 빠르게 작동했습니다.

AI도 같은 변화를 겪고 있습니다. 2025년에, 모든 비즈니스에서 빠르게 AI를 채택해야 합니다. 기술을 습득하기 위해, 경쟁력을 유지하기 위해, 고객의需求을 충족시키기 위해. 하지만 당신은 처음부터 모든 것을 다시 만들 필요는 없습니다.

AI의 성공은 비싼 기술이 아닙니다. 중요한 것은 기존 도구를 작동하는 솔루션으로 빠르게 변환하는 것입니다. 그리고 그것은 대부분 예산에 달려 있습니다.

우리의 연구에 따르면, 커스텀 AI 개발은 일반적으로 대기업에서 25만 달러에서 500만 달러까지의 초기 비용이 듭니다. 그리고 월별 비용은 2만 5천 달러입니다. 준비된 솔루션은 더 저렴합니다. 초기 비용은 5만 달러에서 50만 달러까지이며, 월별 비용은 7,500달러입니다.

이것은 모든 기업이 자신의 AI를 구축해야 한다는 것을 의미하지 않습니다. 단지, 모든 사람이 그것을 필요로 하지 않는다는 것입니다. 특히 새로운 또는 성장하는 프로젝트에서는, 준비된 ‘플러그 앤 플레이’ AI가 더 현명하고, 더 저렴한 선택일 수 있습니다.

프레스티지 프로젝트는 당신의 진행을 방해하고 있습니다

그러나, 스타트업뿐만 아니라, 기술 거대 기업인 넷플릭스도 때때로 개발하는 것을 포기하고, 오픈AI와 협력하기도 합니다.

그들의 협력은 자연어 요청을 이해하는 대화형 검색 도구를 만듭니다. “유럽에서 강한 여성 주인공이 있는 스릴러를 보여주세요”와 같은 요청입니다. 이 놀라운 전환은 잘 자원된 기업들이 기존 AI를 활용하는 장점을 인식하고 있음을 보여줍니다.

정직하게 말해봅시다: 커스텀 AI는 좋게 보입니다. 그것은 데크에서 인상적입니다. 그것은 자존감을 높여줍니다. 하지만, 한 기업이 완벽함에 집착하는 동안, 다른 기업은 배포하고, 학습하고, 결과를 축적하고 있습니다. 영향력은 행동에서 나옵니다. 구조図에서 나오지 않습니다.

혁신적인 것으로 보이는 것은 종종 우선순위를 설정하지 않는 것입니다. 기업들은 작은 것을 출시하지 않는다. 왜냐하면 “충분히 발전되지 않았다”는 страх이 있기 때문입니다. 하지만, 그 страх은 더 깊은 문제를 나타냅니다: 많은 팀이 바쁘게 보이기 위해, 또는 운영상의 간격을 피하기 위해 프로젝트를 진행하고 있습니다.

프레스티지 프로젝트는 종종 실제 제약을 피하기 위해 사용됩니다. 고객의 피드백을 지연시키고, 레거시 시스템에 대한 책임을 회피하며, 팀을 크로스 기능적인 책임으로부터 보호합니다. 데이터 위생을 개선하는 것은 더러운 일입니다. 판매와의 일치는 더 섹시합니다.

승리하는 팀은 AI를 플럼빙으로 생각합니다. 조용하고, 유용하고, 평범합니다. 당신의 비즈니스를 위해 AI를 사용해야지, 반대로 사용해서는 안 됩니다.

배포하지 않으면, 아무 소용도 없습니다

리더십은 AI를 가치 프로젝트로 취급하는 것을停止해야 합니다. 그리고 제품 인프라로 취급해야 합니다. 속도는 완벽함보다 더 중요합니다. 피드백은 이론보다 더 중요합니다. 실제 배포와 최적화에서 승리합니다. 백지에서 시작하는 것이 아닙니다. “얼마나 빨리 배포할 수 있을까?”라는 질문에서 시작합니다.

또한, 일부 산업에서 준비된 AI 솔루션이 더 잘 작동한다는 것을 발견했습니다. 은행과 금융 회사에서는最高의 성공률을 보입니다. 88%입니다. 제조업체는 84%입니다. 가장 큰 차이는 의료 분야에서 나타납니다. 패키지된 AI가 28% 더 잘 작동합니다. 소매업체도 준비된 AI를 사용하여 82%의 성공률을 달성합니다. 커스텀 AI의 경우 55%입니다.

그러나, 당신의 AI 채택 성공은 단지 산업의 특성에 달려있는 것이 아닙니다. 진정한 AI의 장점은 빠르게 배포하고, 영향력을 측정하고, 끊임없이 적응하는 것입니다. 완벽함을 추구하는 것이 아닙니다.

대신에 무엇을 할 수 있는가: 자신의 AI를 구축하는 대신

• 중점을 둔 AI 기능 감사를 통해 가장 가치 있는 기회를 식별하기 시작하세요
• API를 통해 연결되는 모듈식 도구를 사용하고, 기존 데이터와 함께 작동합니다
• 수익, 효율성, 또는 고객 만족도와 같은 명확한 비즈니스 결과를 통해 성공을 측정합니다
• 주기를 짧게 유지하세요: 출시, 학습, 그리고 개선

결국, 작동하는 것이 완벽한 것보다 낫습니다

고급 기술을 사용하는 것이 억 달러 기업만의 특권이라고 생각하는 시절이 있었습니다. 하지만, 더 이상 그렇지 않습니다. 지금은 문 앞에 무엇인가를 내놓고, 실제 세계에서 어떻게 작동하는지 보는 것이 중요합니다. 그리고 고쳐나가는 것입니다. 사람들의 시간을 절약하거나, 팀이 집중할 수 있도록 도와주거나, 단지 하나의 번거로운 과정을 더 쉽게 만드는 것에서 실제 가치가 나옵니다.

준비 중인 사람들과 이미 움직이고 있는 사람들 사이의 간격이 커지고 있습니다. 결국,誰가 가장 스마트한 아이디어를 가지고 있었는지에 달려있지 않습니다. 시작한 사람의 胆力에 달려있습니다.

진정한 승리자들은 프레스티지에 집착하지 않습니다. 그들은 배포하고, 학습하고, 반복합니다. 오늘날의 도구와 프레임워크로, 빠르고, 측정 가능한 채택은 모든 기술 기반 비즈니스에서 손에 닿을 수 있습니다.