지능의 비용은 떨어지고 있습니다: 기업은 어떻게 경쟁할 수 있을까요?

$15.7 Trillion.

그것은 일본, 독일, 인도, 영국의 연간 총 출력을 합친 것보다 더 많습니다. 놀랍지 않게도, 그것은 PwC가 2030년까지 AI가 세계 경제에 기여할 것으로 예상하는 금액입니다. 지능의 비용이 수년간 꾸준히 떨어지고 있는 것은 비밀 نیست. 실제로, 2020년에 기업의 3분의 1이 AI의 비용이 거의 모든 산업에서 20%까지 감소했다고 보고했습니다.

1965년, 고든 무어는 칩上的 트랜지스터 수가 2년마다 두 배가 될 것이라고 예측했습니다. 이는 컴퓨팅 파워, 데이터 저장, 알고리즘 효율성의 향상을 가능하게 했습니다. 클라우드와 페이-퍼-유즈 모델의 발전으로, 이제 작은 조직도 저렴한 비용으로 대규모 컴퓨팅 인프라에 접근할 수 있습니다. 이는 대규모 초기 투자를 필요로 하는 컴퓨팅 인프라의 필요성을 제거하고, 작은 조직이 큰 조직과 동등한 발판에서 경쟁할 수 있게 했습니다.

또한, 데이터의 폭발이 지능의 비용 감소에 중요한 역할을 했습니다. 인터넷과 센서의 발전으로, 분석을 위한 데이터가 풍부하게 उपलब합니다. 이는 기계 학습 알고리즘을 대규모 데이터셋에서 훈련할 수 있게 하여, 정확도와 성능을 개선했습니다. 또한, 오픈소스 운동으로 개발자가 무료로 대규모 데이터셋을 사용할 수 있게 되어, 지능 시스템 개발의 장벽을 낮추었습니다. 마지막으로, 알고리즘 효율성의 발전도 지능의 비용 감소에 기여했습니다. 연구자들은 기계 학습 알고리즘을 훈련하고 최적화하는 새로운 기술을 개발하여, 더 빠르고 정확한 모델을 만들 수 있게 했습니다. 이는 지능 시스템을 개발하고 배포하는 비용을 낮추는 데 도움이 되었습니다.

AI와 ML 기술이 모든 곳에 보급된 시대에, 우리는 기업이 산업 전반에서 어떻게 운영되고 혁신할지에 대한重大한 변화를 기대할 수 있습니다. 예를 들어, 핀테크에서, 민첩한 스타트업은 고객 KYC와 온보딩을 위한 STP에서 금융 및 예산 정보까지 모든 것을 제공하기 위해 AI를 사용하고 있습니다. 그리고 의료 분야에서, 작은 기술 스타트업은 웨어러블 입력을 통해 환자의 증상을 예측하고, 적절한 응급 서비스를 제공할 수 있습니다.

연결된 기업을 구축하는 것이 중요합니다

연결된 기업은 전통적인 기업보다 지능의 비용이 떨어지는 것을 이용하기에 더 잘 위치해 있습니다. 그 이유는 연결된 기업이 디지털 기술을 사용하여 고객, 직원, 공급자, 파트너와 실시간으로 연결하기 때문입니다. 또한, 클라우드 우선 접근 방식을 사용하여 인프라를 구축하여, 모바일 디바이스, 소셜 미디어, 기타 도구에서 높은 볼륨의 데이터를 쉽게 처리하고, 고객 행동에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 대부분의 연결된 기업은 사실, 세 가지 주요 기둥 위에 구축됩니다.

증폭된 인간의 잠재력: 종종, 연결된 기업은 혁신, 민첩성, 협력의 문화를 가지고 있습니다. 높은 수준의 자동화와 종단간 디지털화로 인해, 직원들은 반복적인 수동 작업에서 해방되고, 창의적인 문제 해결과 고차 작업에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 실제로, 디지털 인프라를 통해 혁신 문화를 지원하는 것은 문화 자체를 구축하는 것만큼 중요합니다.

가치 네트워크: 연결된 기업의 리더들은 선형 공급망이 더 이상 유용하지 않다는 것을 이해하고, 기술 제공업체, 집계자, 배급사, 스타트업의 생태계에 투자하고 있습니다. 이러한 가치 네트워크 내의 저지연 연결로 인해, 모든 이해관계자는 실시간 정보 스트림에 접근하여, 의사결정을 최적화하고, 프로세스를 가속화하고, 제품을 빠르게 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 자동차 보험사는 제조업체와 텔레매티스 회사와 협력하여, 운전자의 안전한 운전 행동에 따라 보험료를 낮추는 페이-퍼-유즈 모델을 출시했습니다.同時에, 자동차에 탑재된 텔레매티스 장치에서 수집된 데이터는 응급 서비스를 신속하게 추적하고, 제조업체가 안전 구성 요소를 최적화하는 데 도움이 됩니다.

인지 운영: 오늘날, ‘혁신의 문화’는 그것을 공급하는 데이터만큼 좋습니다. 연결된 기업은 전통적인 조직보다 더 분산되고 유연하며, 분산된 팀과 프로세스보다 결과에 중점을 둡니다. 민첩한 방법론, 인간의 개입이 거의 필요 없는 AI驱动 프로세스, 높은 내부 연결성이 성공적인 연결된 기업의 특징입니다. 이는 데이터가 전체 시스템에 걸쳐 무제한으로 흐르며, 이해관계자가 작업에 중요한 정보에 즉시 접근할 수 있게 하여, 시洛된 운영으로 인한 병목 현상을 제거합니다.

실제 세계의 영향은 무엇을 의미합니까?

아시아, 중동, 아프리카에 걸쳐 20개 이상의 국가에서 활동하는 빠르게 성장하는 FMCG 회사는 여러 지리적 지역에서 자신의 위치를 강화하려고 했습니다. 그러나尽管 성공했지만, 회사는 新興市場의 분산된 소매 풍경으로 인해 지역 판매 잠재력을 완전히 활용하지 못했습니다. 특히, 회사는 수동 프로세스에 대한 높은 의존도로 인해 수요에 대한 가시성과 시장 점유율을 높이는 데 어려움을 겪었습니다. 해결책으로, 회사는 AI 기반 플랫폼을 사용하여 운영을 자동화하고 중요한 운영 데이터를 매핑했습니다. 다음 단계는 영업 대표와 영토 관리자를 위한 대시보드를 생성하여, 지리적 침투, 영토 간격, 효과적인 아웃렛 커버리지를 매핑하고, 전략을 구축하는 데 도움이 되었습니다. 몇 개월 만에, 회사는 가치당 크기 15% 증가, 영업 대표의 생산성 15% 개선, ECO 50% 증가를 보았습니다.

유사하게, 팬데믹이 최고조에 달한 동안, CPG 회사는 다양한 지역에서 COVID-19의 확산을 추적하고, 이 정보를 AI 플랫폼에 입력하여, 재고 부족으로 가장 심하게 영향을 받을 소매 위치를 예측했습니다. 이러한 통찰력을 사용하여, 디지털로 연결된 배급 네트워크를 활용하여, 경쟁사 브랜드가 텅 빈 상태에서 제품을 재고할 수 있었습니다.

지능의 윤리와 민첩성

이러한 이야기는 작은 조직이 사용 가능한 AI 도구와 재능을 활용하여, 더 큰, 더 전통적인 기업이 복제하기 어려운 영향을 만들 수 있음을 보여줍니다. 지능과 분석 도구에 접근할 수 있는 모든 조직이 있는 세계에서 저항성을 유지하기 위해, 연결된 기업이 되는 것이 명백히 필수적입니다.

그러나 경제적 가치를 창출하는 것 외에도, 기업이 동등한 기업과 구별되는 방법은 AI의 윤리적 사용에 대한 약속입니다. 이는 기술을 사용하여 환경과 사회적 의제를 추진하는 것을 의미하며, 또한 AI 모델이 문화적으로 민감하고, 소수자 관점에 대한 편향이 없으며, 개인 정보 보호 규정에 따라 사용됨을 의미합니다. AI가 기업 운영에 더욱 깊숙이 침투함에 따라, 직원 배치도 주요 관심사입니다. 이는 업스킬링 프로그램과 효과적인 변화 관리를 통해 리더가 해결할 수 있습니다. I 모델은 문화적으로 민감하고, 소수자 관점에 대한 편향이 없으며, 개인 정보 보호 규정에 따라 사용됩니다. AI가 기업 운영에 더욱 깊숙이 침투함에 따라, 직원 배치도 주요 관심사입니다. 이는 업스킬링 프로그램과 효과적인 변화 관리를 통해 리더가 해결할 수 있습니다.