AI 배포를 위한 탐색: 함정 피하기와 성공 보장

AI로의 길은 단거리 경주가 아니라 마라톤이며, 기업은 그에 따라 속도를 조절해야 합니다. 배운 것을 적용하기 전에 달리기 시작하는 기업은 실수할 것입니다. AI를 충분히 정복했다고 말할 수 있는 목적지는 없습니다. McKinsey에 따르면, 2023년은 AI의 돌파구였으며, 약 79%의 직원이 AI에 어느 정도 노출되었다고 말합니다. 그러나 돌파구 기술은 선형적인 발전 경로를 따르지 않습니다. 그것은 비즈니스 구조의 일부가 될 때까지 상승과 하락을 반복합니다. 대부분의 기업은 AI가 마라톤이라는 것을 이해하고 있으며, 이는 기억할 가치가 있습니다.

Gartner의 하이프 사이클을 예로 들어 보겠습니다. 새로운 기술이 등장할 때마다 하이프 사이클의 각 단계를 거치게 됩니다. 이러한 단계는 다음과 같습니다: 혁신 트리거, 과대평가의 정점, 실망의 골짜기, 계몽의 경사로, 생산성의 고원. 2023년에 Gartner는 생성적 AI를 과대평가의 정점에 두었습니다. 이 단계에서는 기술에 대한 과대평가가 최고조에 달하며, 일부 기업은 초기에 성공을 거두지만, 대부분의 기업은 실망의 골짜기를 거치며 생산성의 고원에 도달하지 못할 수 있습니다.

이 모든 것은 기업이 AI 배포에 신중하게 접근해야 함을 의미합니다. 기술의 초기 매력과 능력은 유혹적일 수 있지만, 아직 발을 붙잡고 있는 중이며, 그 한계는 여전히 테스트 중입니다. 이는 기업이 AI를 피해야 한다는 것을 의미하지 않지만, 지속 가능한 속도를 설정하고, 명확한 목표를 정의하며, 그들의 여정을 신중하게 계획해야 함을 의미합니다. 리더십 팀과 직원들은 아이디어에 완전히 동의해야 하며, 데이터 품질과 무결성은 보장되어야 하며, 규정 준수 목표는 달성되어야 합니다. 이것은 시작에 불과합니다.

작은 단계부터 시작하여 달성 가능한 里程碑을 설정함으로써, 기업은 AI를 측정하고 지속 가능한 방식으로 활용할 수 있습니다. 따라서 기술과 함께 움직이며, 그것을 앞서지 않습니다. 2024년에 우리는 다음과 같은 가장 일반적인 함정을 목격하고 있습니다:

함정 1: AI 리더십

사실입니다. 상위의 동의 없이 AI 이니셔티브는 어려움에 직면할 것입니다. 직원이 스스로 생성적 AI 도구를 발견하고 일상 업무에 통합할 수 있지만, 이는 데이터 개인 정보 보호, 보안, 규정 준수와 관련된 문제를 초래할 수 있습니다. AI의 배포는 상위에서 시작해야 하며, 상위의 AI에 대한 관심 부족은 너무 급하게 움직이는 것만큼 위험할 수 있습니다.

예를 들어, 미국의 건강 보험 부문에서는 ActiveOps의 최근 조사에 따르면, 70%의 운영 리더가 최고 경영진이 AI 투자에 관심이 없다고 믿고 있으며, 이는 혁신에 대한重大한 장벽을 생성합니다. 그들은 AI의 이점을 볼 수 있지만, 거의 8명 중 7명이 AI가 운영 성능을 크게 개선하는 데 도움이 될 수 있다고 동의합니다. 그러나 상위의 지원 부족은 진행을 방해하는 장벽으로 작용합니다.

AI가 사용되는 경우, 조직의 동의와 리더십의 지원은 필수적입니다. 리더십과 AI 프로젝트 팀 간의 명확한 의사소통 채널이 설정되어야 합니다. 정기적인 업데이트와 투명한 진행 보고, 그리고 도전과 기회에 대한 논의는 리더십을 참여시키고 정보를 제공하는 데 도움이 됩니다. 리더십이 AI 여정과 里程碑에 잘 알고 있다면, 복잡성과 예기치 못한 문제를 탐색하는 데 필요한 지속적인 지원을 제공할 가능성이 더 높습니다.

함정 2: 데이터 품질과 무결성

AI에 낮은 품질의 데이터를 사용하는 것은 디젤을 가솔린 자동차에 넣는 것과 같습니다. 성능이 나빠지고, 부품이 손상되고, 수리를 위한 비용이 많이 듭니다. AI 시스템은 학습, 적응, 정확한 예측을 위해大量의 데이터에 의존합니다. 시스템에 입력된 데이터가 결함이 있거나, 불완전하거나, 잘못 분류되거나, 편향된 경우, 결과는 결코 신뢰할 수 없습니다. 이는 AI 솔루션의 효과를 약화시키고, 또한 AI 능력에 대한重大한 후퇴와 불신을 초래할 수 있습니다.

우리의 연구에 따르면, 운영 리더의 90%가 운영 데이터에서 통찰력을 얻는 데 너무 많은 노력이 필요하다고 말합니다. 너무 많은 데이터가 여러 시스템에 분산되어 있으며, 불일치로 가득 차 있습니다. 이는 기업이 AI를 고려할 때 직면하는 또 다른 함정입니다. 그들의 데이터는 단순히 준비되어 있지 않습니다.

이를 해결하고 데이터 위생을 개선하기 위해, 기업은 강력한 데이터 거버넌스 프레임워크에 투자해야 합니다. 이는 명확한 데이터 표준을 설정하고, 데이터가 일관되게 청소되고 검증되며, 데이터 품질을 모니터링하기 위한 시스템을 구현하는 것을 포함합니다. 단일의 진실을 생성함으로써, 조직은 데이터의 신뢰성과 접근성을 향상시킬 수 있으며, 이는 AI를 위한 길을 평탄하게 할 것입니다.

함정 3: AI 리터러시

AI는 도구이며, 도구는 올바른 손에 의해 효과적으로 사용됩니다. AI 이니셔티브의 성공은 기술뿐만 아니라 도구를 사용하는 사람에게도 달려 있습니다. 그런 사람들은 부족합니다. Salesforce에 따르면, 거의 2/3(60%)의 IT 전문가는 AI 기술 부족을 AI 배포의 첫 번째 장벽으로 지적합니다. 이는 기업이 아직 AI에 준비가 되지 않았다는 것을 의미하며, 그들은 기술에 투자하기 전에 먼저 기술 부족을 해결해야 합니다.

그러나 이는 반드시 채용 폭주를 의미하지는 않습니다. 훈련 프로그램을 도입하여 현재 직원을 업스킬링할 수 있습니다. 이는 AI를 효과적으로 사용할 수 있는 능력을 보장합니다. 조직 내에서 AI 리터러시를 구축하는 것은 지속적인 학습을 장려하는 환경을 만드는 것을 포함합니다. 워크샵, 온라인 과정, 실제 프로젝트는 AI를 더 쉽게 만들어주고, 모든 수준의 직원에게 접근성을 높여줌으로써, 더 빠른 배포와 더 구체적인 이점을 위한 기반을 마련합니다.

다음은 무엇인가?

성공적인 AI 채택은 기술에 대한 투자 이상을 필요로 합니다. 그것은 직원과 리더십의 지지와 함께, 잘 조정된 전략적 접근 방식을 필요로 합니다. 또한 기업이 기술의 한계를 인식하고, 기술에 대한 관심이 급증하고, 채택이 최고조에 달한 상황에서 AI 버블이 터지기 전에, 기술이企業에 필요한 안정적이고 신뢰할 수 있는 도구가 되기 전에, 기술이 조정되고 안정화되도록 하는 것을 필요로 합니다. 기억하십시오. 우리는現在 과대평가의 정점에 있으며, 실망의 골짜기를 여전히 극복해야 합니다. AI에 투자하려는 기업은 직원을 준비시키고, AI 사용 정책을 수립하며, 데이터를 청소하고, 잘 조직하고, 분류하며, 기업 전반에 통합함으로써, 곧 다가올 폭풍을 준비할 수 있습니다.