2025년 엔터프라이즈 AI 도입의 과제 탐색

비즈니스 세계는 인공 지능(AI) 도입, 특히 생성형 AI(Gen AI) 도입에서 엄청난 급증을 목격했습니다. 딜로이트 추정, 2024년 Gen AI에 대한 기업 지출은 30년 2023억 달러에서 16% 증가할 것으로 예상됩니다. 단 XNUMX년 만에 이 기술은 조직의 전략적 로드맵을 재편하기 위해 현장에 폭발적으로 등장했습니다. AI 시스템은 대화형, 인지형 및 창의적 레버로 변형되어 기업이 운영을 간소화하고, 고객 경험을 향상시키고, 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 간단히 말해, Enterprise AI는 CXO가 혁신과 성장을 촉진하는 최고의 레버 중 하나가 되었습니다.

2025년이 다가옴에 따라 엔터프라이즈 AI는 비즈니스 전략 및 운영에 있어 더욱 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다. 하지만 AI의 잠재력을 최대한 발휘하는 데 방해가 될 수 있는 과제를 이해하고 효과적으로 해결하는 것이 매우 중요합니다.

과제 #1 - 데이터 준비 부족

AI 성공은 일관되고, 깨끗하고, 잘 정리된 데이터에 달려 있습니다. 그러나 기업은 시스템과 부서 간에 분산된 데이터를 통합하는 데 어려움을 겪습니다. 더욱 엄격한 데이터 개인 정보 보호 규정은 신뢰할 수 있는 AI 통찰력을 보장하기 위해 강력한 거버넌스, 규정 준수 및 민감한 정보 보호를 요구합니다.

이를 위해서는 데이터 사일로를 분해하고 현대화해야 할 데이터의 우선순위를 엄격하게 지정하는 포괄적인 데이터 관리 시스템이 필요합니다. 빠른 성과를 보여주는 데이터 퍼들은 데이터 생태계를 올바르게 구축하기 위한 장기적인 약속을 확보하는 데 도움이 됩니다. 중앙 집중식 데이터 레이크 또는 데이터 웨어하우스는 조직 전체에서 일관된 데이터 접근성을 보장할 수 있습니다. 더불어 머신 러닝 기술은 데이터 품질을 풍부하게 하고 향상시키며, 데이터 환경의 모니터링과 거버넌스를 자동화할 수 있습니다.

과제 #2 - AI 확장성

2024년, 조직이 엔터프라이즈 AI 구현 여정을 시작하면서 많은 조직이 솔루션 확장에 어려움을 겪었습니다. 주로 기술 아키텍처와 리소스 부족 때문입니다. 확장 가능한 AI 인프라를 구축하는 것이 이러한 목표를 달성하는 데 매우 중요합니다.

클라우드 플랫폼은 대규모 데이터 세트를 처리하고 AI 모델을 훈련하는 데 필요한 효율성, 유연성 및 확장성을 제공합니다. 클라우드 서비스 공급업체의 AI 인프라를 활용하면 상당한 선행 인프라 투자 없이도 AI 배포를 빠르게 확장할 수 있습니다. 다양한 비즈니스 기능에서 쉽게 구성하고 적용할 수 있는 모듈식 AI 프레임워크를 구현하면 기업은 비용과 위험을 제어하는 ​​동시에 AI 이니셔티브를 점진적으로 확장할 수 있습니다.

과제 #3 - 재능과 기술 격차

A 최근 설문 조사 IT 전문가들의 AI에 대한 열정과 실제 역량 간의 심각한 격차를 보여줍니다. 81%가 AI 활용에 관심을 표명했지만, 필요한 기술을 보유한 사람은 12%에 불과하며, 70%의 근로자는 상당한 AI 역량 향상을 필요로 합니다. 이러한 인재 격차는 AI 이니셔티브를 개발, 구축 및 관리하려는 기업에 상당한 장애물로 작용합니다. 숙련된 AI 전문가를 유치하고 유지하는 것은 중요한 과제이며, 기존 직원의 역량을 강화하려면 상당한 투자가 필요합니다.

조직의 교육 전략은 AI 솔루션을 개발하는 개발자, AI 결과를 검증하는 검증자, 그리고 AI 시스템의 결과를 의사 결정에 활용하는 소비자 등 다양한 집단에 필요한 AI 활용 능력 수준을 충족해야 합니다. 또한, 비즈니스 리더들은 AI의 전략적 의미를 더욱 효과적으로 이해하도록 교육받아야 합니다. 데이터 중심 문화를 의식적으로 조성하고 모든 계층의 의사 결정 프로세스에 AI를 통합함으로써 AI에 대한 저항을 관리하고 의사 결정의 질을 향상시킬 수 있습니다.

과제 #4 - AI 거버넌스와 윤리적 우려

기업이 대규모로 AI를 도입함에 따라 편향된 알고리즘의 문제가 커지고 있습니다. 불완전하거나 편향된 데이터 기존의 편견을 강화하여 불공정한 사업 결정과 결과로 이어질 수 있습니다. AI 기술이 발전함에 따라 정부와 규제 기관은 의사 결정의 투명성을 확보하고 소비자를 보호하기 위해 끊임없이 새로운 AI 규정을 도입하고 있습니다. 예를 들어 EU는 EU AI법 2024를 통해 AI 사용에 대한 정책, 프레임워크 및 원칙을 설명했습니다. 기업은 이러한 진화하는 규정에 민첩하게 적응해야 할 것입니다.

투명성, 공정성, 책임성에 초점을 맞춘 올바른 AI 거버넌스 프레임워크를 확립함으로써 조직은 AI 모델의 설명 가능성을 가능하게 하는 솔루션을 활용하고 최종 소비자와의 신뢰를 구축할 수 있습니다. 여기에는 AI 모델의 개발 및 배포에 대한 윤리적 지침이 포함되어야 하며 회사의 가치와 규제 요구 사항과 일치해야 합니다.

과제 #5 - 비용과 ROI 균형 맞추기

AI 솔루션을 개발, 교육 및 배포하려면 인프라, 소프트웨어 및 숙련된 인재 측면에서 상당한 재정적 투자가 필요합니다. 많은 기업이 이 비용과 측정 가능한 투자 수익률(ROI)의 균형을 맞추는 데 어려움을 겪습니다.

AI 구현을 위한 올바른 사용 사례를 식별하는 것이 중요합니다. 모든 솔루션에 반드시 AI가 필요한 것은 아니라는 점을 기억해야 합니다. 여정 초기에 성공을 측정하기 위한 올바른 벤치마크에 동의하는 것이 중요합니다. 이를 통해 조직은 다양한 사용 사례에서 제공된 RoI와 잠재적인 RoI를 면밀히 주시할 수 있습니다. 이 정보를 사용하여 모든 단계에서 사용 사례를 엄격하게 우선순위를 정하고 합리화하여 비용을 통제할 수 있습니다. 조직은 RoI 투자의 위험을 보증하기 위해 유연한 상업 모델로 비즈니스 성과를 제공하는 AI 및 분석 서비스 제공업체와 협력할 수 있습니다.