새로운 조사: 비즈니스 리더들은 AI의 사용 편의성과 신뢰를 균형 있게 유지해야 한다

최근 CIO 보고서에 따르면 기업들은 ROI를 입증하는 데 어려움을 겪고 있지만 AI에 최대 2억 5천만 달러를 투자하고 있다.AI 투자와 ROI. 비즈니스 리더들은 생산성을 추구하고 있지만 새로운 기술을 통합하면 기존 애플리케이션을 리팩토링하고 프로세스를 업데이트하고 직원들이 최신 비즈니스 환경에 적응하도록鼓励해야 한다.

네이트 맥클리치, 퀵블록스의 CEO는 136명의 임원들을 조사하여 AI 도입의 현실을 조사했으며, 리더들의 최우선 순위, 주요 우려 사항, 그리고 2025년에 잠재적인 도구에 대한 신뢰할 수 있는 정보를 어디에서 얻는지 조사했다.

우리는 효율성을 위해 신뢰를 희생하고 있는가?

조사 결과에 따르면 비즈니스 AI 도구를 선택할 때 사용 편의성과 통합이 72.8%로最高であった。 그러나 주요 우려 사항에 대해 묻자 60.3%가 개인 정보 보호와 보안을 가장 큰 우려 사항으로 꼽았다. 이러한 사용 편의성에 대한 강조는 보안이 충분히 우선 순위에 놓여 있는지에 대한 질문을 제기한다.

인간과 기계가 의사 소통할 수 있게 되면서 AI 사용자들이 더 많은 것을 더 효율적으로 수행할 수 있게 되었다. 비즈니스에서는 작업을 자동화하고 프로세스를 최적화하며 사용자 친화적인 분석을 통해 더 나은 결정을 내릴 수 있다.

API 기반의 AI와 마이크로 서비스를 통해 비즈니스에서는 기존 시스템에 고급 AI 기능을 모듈식으로 통합할 수 있다. 이를 코드 없는 솔루션, 자동 ML, 음성 제어 멀티모달 가상 어시스턴트와 결합하면 광범위한 AI 전문 지식 없이도 사용자 지정 애플리케이션 개발을 가속화할 수 있다.

계속해서 탐색하고 최적화하면 AI는 세계 경제에 4.4조 달러를 추가할 것으로 예상된다. 그러나 이러한 사전 구축된 솔루션이 규제 및 윤리적인 AI 관행을 준수하는지 확인하는 것이 중요하다. 강력한 암호화, 엄격한 접근 제어, 정기적인 점검을 통해 이러한 AI 시스템에서 데이터를 안전하게 유지할 수 있다.

또한 AI 프레임워크 제공업체가 신뢰를 구축하고, 피해를 피하고, 모든 사람이 AI의 이점을 누릴 수 있도록 하는지 확인해야 한다. 일부 주목할만한 프레임워크에는 EU AI 법, OECD AI 원칙, 유네스코 AI 윤리 프레임워크, IEEE 윤리적으로 일치된 설계(EAD) 지침, 및 NIST AI 위험 관리 프레임워크가 있다.

리더들은 무엇을 필요로 하며, 어디에서 얻을 수 있는가?

AI 선택 단계에서 데이터 개인 정보 보호에 대한 우려가 리더들의 가장 큰 우려 사항이었지만, 통합 과제에 대해 묻자 20.6%만이 이를 주요 문제로 꼽았다. 대신 41.2%의 리더들이 통합 비용이 주요 우려 사항이라고回答했다.

그러나 흥미롭게도 “추가로 필요한 지원은 무엇인가?”라는 질문에 “더 저렴한 옵션”이 가장 낮은 순위로回答되었다. 리더들은 더 저렴한 옵션보다 교육 및 훈련(56.6%), 사용자 지정 솔루션(54.4%), 기술 지원(54.4%)을 찾고 있었다. 이는 사람들이 가장 저렴한 옵션만을 추구하는 것이 아니라, 통합 및 보안을 지원할 수 있는 제공업체를 찾고 있음을 시사한다.

외부 정보源은 리더들이 신뢰할 수 있는 도구를 조사할 때 가장 많이 사용하는 정보源이다. LinkedIn과 X를 가장 신뢰할 수 있는 정보源으로回答한 리더들이 54.4%였다.

이 두 플랫폼이 가장 신뢰할 수 있는 정보源으로回答된 이유는 많은 전문가들이 연결할 수 있기 때문이다. LinkedIn에서는 리더들이 회사 페이지, 최선의 관행, 제품 정보, 관심사를 공유한 게시물, 동료들의 댓글, 그리고 다른 동료들과의 대화를 통해 정보를 얻을 수 있다. 마찬가지로 X에서는 리더들이 산업 전문가, 분석가, 회사들을 팔로우하여 최신 개발에 대해 정보를 얻을 수 있다. 플랫폼의 빠른 속도는 트렌드에 대한 정보를 빠르게 전달한다.

그러나 소셜 미디어 플랫폼에서는 잘못된 정보와 편향된 의견이 있을 수 있다. 의사 결정자는 온라인 연구, 전문가 상담, 제공업체 데모를 결합하여 AI 도구 구매 결정을 내릴 때 주의해야 한다.

리더십은 충분히 발전할 수 있는가?

AI를 관리하기 위한 내부 전문 지식의 제한이 26.5%로 두 번째로 큰 우려 사항으로回答되었다. 이는 통합 비용 다음으로 높은 순위이다. 최근 IBM 연구에 따르면 87%의 비즈니스 리더들이 적어도 25%의 직원이 생성적 AI와 자동화에 대한 기술을 습득해야 한다고回答했다. 올바른 파트너를 찾는 것은 좋은 시작이지만, 리더들이 팀을 교육하고 성공적인 도입을 달성하기 위해 어떤 전략을 사용할 수 있을까?

느린 속도와 안정적인 진행이 승리한다. 비즈니스 리더들은 규제 준수를 실현하고 운영과 직원을 준비해야 한다. 이는 설명 가능성, 공정성, 강건성, 투명성, 개인 정보 보호를 기반으로 하는 효과적인 AI 거버넌스 전략을 구축하는 것을 포함한다.

모두가 같은 페이지에 있는 경우 더 쉽다. 직원들이 새로운 전략을 채택하는 것을 열망한다면, 그들에게 무엇이 좋은지 보여주어야 한다. 더 높은 이익? 더 적은 스트레스? 새로운 기회? 증거를 제시하여 주장하는 것이 도움이 된다. 간단한 문제를 해결하는 빠른 승리 또는 파일럿 프로젝트를 제공하여 준비한다. 예를 들어, 의료 시나리오에서는 의사의 승인을 위해 환자 전화 통화 기록과 자동으로 양식을 채우는 것이다.

그러나 모든 사람의 생각을 예측할 수는 없다. 따라서 팀이 의견, 우려 사항, 피드백을 공유할 수 있는 공간을 만들어서 비판이나報復 없이 의견을 공유할 수 있도록 하는 것이 중요하다. 이를 통해 존재하지 않았던 문제점을 발견하고 해결할 수 있다. 심리적 안전성을 조성하는 것도 새로운 프로세스에 적응할 때 중요하다. 실패를 귀중한 학습 경험으로 프레이밍하여 앞으로 나아갈 수 있도록鼓励한다.

비즈니스에서 AI를 도입하는 것은 효율성 향상만이 아니라, 사용 편의성, 보안, 신뢰를 균형 있게 유지하는 것이다. 기업들은 AI의 잠재력을 인식하고 있지만, 통합 비용, AI 전문 기술의 필요성 등 실제적인 도전을 직면하고 있다. 직원들은 직업 상실을 우려하며, 리더십은 이러한 fears through transparency and upskilling initiatives. Robust AI governance is critical to navigating compliance, ethical considerations, and data protection. Ultimately, making AI work in the real world comes down to clear communication, tangible benefits, and a security-first culture that encourages experimentation.를 해결해야 한다.