AI 성공적인 채택에는 3 가지 구성 요소가 필요합니다. 대부분의 회사에는 2 가지만 있습니다.

이 시점에서 AI는 더 이상 새로운 기술이 아닙니다. 데이터 분석, 패턴 인식 및 지식 합성에서 입증된 효능으로 인해 팀의 효율성을 높일 수 있습니다. 그러나 AI의 불가항력적인 가치에도 불구하고, 새로운 연구에 따르면 13%의 기업만이 광범위하게 AI를 채택하고 있다고 합니다. 대부분의 기업은 가장 낮은 위험을 가진 작업에만 AI를 사용하여 안전을 유지하고 있습니다. 브랜드가 뛰어들고 혜택을 누릴 수 있는 것을 막는 것은 무엇일까요? AI의 야망과 성취 사이의 간격은 구조적인 약점으로 요약됩니다.

결실을 맺지 못한 연결고리.

성공적인 광범위한 AI 채택에는 3 가지 구성 요소가 필요합니다. 인프라, 애플리케이션 및 데이터입니다. 인프라 계층에는 AI 모델이 포함되며, 그 프레임워크는 직접 사용 및 잠재적인 출력을 형성합니다.

애플리케이션 계층은 소프트웨어 솔루션이 존재하는 곳입니다. 여기서 AI의 대부분의 가치가 생성됩니다. 사용자가 AI와 상호 작용하고(간접적으로) 그 출력을 검토하며, AI 기반 의사 결정의 핵심입니다.

이 계층 사이에는 데이터 계층이 있으며, 대부분의 기업이 어려움을 겪는 구성 요소입니다. 이 계층에는 모든 데이터가 포함되어 있으며, 기본 AI 모델에 맞게 조정되고, 구축 중인 애플리케이션을 안내합니다. 데이터 계층의 품질은 애플리케이션 계층에서 출력을 직접 알려줍니다. 높은 품질의 데이터와 충분한 데이터는 강력한 사용 사례를 지원할 수 있지만, 의심스럽거나 부족한 데이터는 그렇지 않습니다.

조직이 AI 채택의 3 가지 계층을 모두 구축하거나 파트너십을 맺을 수 있을 때까지, 최대 가치를 얻을 수 없습니다.

불균형의 의미.

AI의 출력은 항상 입력된 데이터에 의해 결정됩니다. 조직이 AI를 통해 합성 분자 구조를 예측할 수 있기를 원한다면, 많은 물리학 데이터를 입력해야 합니다. 소매 업체가 디지털 경험을 개선하기 위해 사용자 행동을 예측하기 위해 AI를 사용하려면, 행동 데이터를 입력해야 합니다.

기업(또는 파트너)이 AI 도구에 충분한 데이터를 제공할 수 없으면, 그 영향은 멀리까지 미칠 것입니다. 먼저, AI 솔루션 자체가 있습니다. 최선의 경우, 기술적으로 작동하지만, 원하는 정도까지는 아닙니다. 출력은 약하거나, 인사이트가 없을 수 있습니다. 이 “최선” 결과를 넘어서는 더 вероят적인 결과는 AI의 환상, 잘못된 출력 및 부정적인 ROI입니다. 투자가浪費된 것뿐만 아니라, 조직은 피해를 제어하기 위해 더 많은 비용을 지출해야 할 수도 있습니다.

즉시적인 결과를 넘어서서, 데이터가 부족한 AI 솔루션의 더廣い 의미를 볼 수 있습니다. 일반적으로, 기업은 더 많은 것을 얻기 위해 AI를 채택합니다. 더 많은 인사이트를 얻기 위해, 더 많은 고객을 خدمت하기 위해, 더 효율적으로 운영하기 위해. 만약 조직이 시간과 자원을 투자한 AI 도구가 실패한다면, 자신의 성장을 방해하고, 시장에 적응하고, 경쟁을 이길 수 있는 능력을 제한합니다. 그것은 기업을 불리한 위치에 놓이고, 시간, 자원 및 고객을 잃은 후에 따라잡으려고 애쓰게 할 것입니다.

그러나 희망은 사라지지 않았습니다. 기업은 AI 불균형을 교정하거나 예방하고, 앞으로 나아갈 수 있는 많은 일을 할 수 있습니다.

올바른 데이터로 간격을 메우기.

간단히 말해서, 리더들이 AI 불균형을 피하기 위해 할 수 있는 최선의 일은, 어떤 AI 기반 솔루션을 진행하기 전에, 데이터의 출처와 생성 방법에 대해 알아보는 것입니다.

만약 솔루션 제공업체 또는 리드 엔지니어가 데이터의 출처, 품질 또는 양에 대해 직설적으로 답변할 수 없다면, 경고 신호가 작동해야 합니다. 채널 파트너 및 통합 업체로부터 제 2의 의견이나 제 3의 의견을 구하세요. Reddit 및 Discord와 같은 사용자 토론 네트워크를 통해 정보를 수집하여, 다른 채택자가どこ에서 장애물이나 장애물에 부딪혔는지 확인하세요. 어떤 빨간 깃발을 찾으려고 하는지에 대한 지식은 리더들이 많은 고통과 기대에 실패를 피하는 데 도움이 될 것입니다.

물론, 이러한 예방 조치는 항상 가능하지 않으며, 이미 AI 데이터 부족에 직면한 기업에게는 도움이 되지 않을 수 있습니다. 기존 솔루션을 폐기할 수 없다면, 다음으로 좋은 방법은 도구에 더 많은 데이터를 주입하여, 더 많은 컨텍스트, 패턴 및 인사이트를 제공하는 것입니다.

합성 데이터는 여기서 하나의 옵션입니다. 그러나, 그것은万能약이 아닙니다. 합성 데이터의 정확한 출처를 찾는 것이 어려울 수 있으므로, 항상 앞으로 나아가는 최선의 길은 아닙니다. 그렇지만, 합성 데이터를 사용하는 적절한 시간과 장소가 있습니다. 예를 들어, 그것은 특히 적대적인 방식으로 AI 보안 모델을 교육하는 데 탁월합니다. 항상 앞으로 나아가기 전에, 리더들이 자신의 비즈니스에 대한 최선의 결정을 내릴 수 있도록,事前に 연구를 수행하는 것이 중요합니다.

소매 업계나 퀵 서비스 레스토랑(QSR)과 같은 산업에서는 인간 데이터가 선호됩니다. 이러한 산업의 기업은 고객 경험을 최적화하기 위해 AI를 사용하고 있으므로, 그들의 도구는 인간 행동 데이터로 교육되어야 합니다. 예를 들어, 사용자가 페이지를 얼마나 아래로 스크롤할지 예측하기를 원한다면, AI는 실제 인간 행동에基づいて 예측해야 합니다.

일부 경우에, 인간 데이터의 유입은 새로운 데이터를 얻는 것보다 기존 데이터를 활성화하는 것과 관련이 있습니다. 사이트 및 앱 방문자는 이미 존재합니다. 그것은 단지 데이터를 캡처하고, 구조화하고, 분석하여 AI 도구가 사용할 수 있도록 하는 것입니다.

결국, 데이터가 부족한 것보다 나쁨 데이터를 갖는 것이 더 낫습니다. 기업이 자신의 솔루션을 청소하기 위해 할 수 있는 모든 일은 더好的 결과를 驅動する 데 도움이 될 것입니다.

どこから 시작할 것인가.

AI 데이터가 부족한 것은 모든 크기의 조직에게 큰 도전이 될 수 있으며, 다음 단계가 무엇인지 생각하는 것 자체가 어려울 수 있습니다. 그러나, 문제를 인식하는 것만으로도 성과입니다. 그 다음에는, 하나씩 해결할 수 있는, 점진적인 단계를 찾는 것입니다.

AI는 엄청난 가능성을 가지고 있지만, 그것의 모든 핵심 구성 요소에 투자하는 사람들에게만 그렇습니다. 인프라, 애플리케이션 및 데이터입니다. 이러한 계층이 없으면, 가장 우아한 AI 솔루션도 실패할 것입니다. 현재 데이터 간격을 메우는 조직은, 뒤처지는 것을 피할 뿐만 아니라, 페이스를 정할 것입니다.