그 이전의 수많은 기술에서 그랬듯이, 인공지능(AI)은 기업이 반드시 사용해야 할 다음의 위대한 혁신으로 환영받고 있습니다. 아이러니하게도, 기본 기술은 수십 년 동안 존재해 왔지만, 최신 반복을 통해 과장된 광고가 기업 전체에서 구현의 현실을 앞지르는 열광적인 수준에 도달했습니다. 그러나 IT 팀이 IT 열차에 탑승하라는 압력이 커지면서, 그들은 그 열정과 최종 이익의 현실 사이에서 균형을 맞춰야 합니다. 구현에 따라 투자 수준이 다르므로 종종 다른 일정으로 다른 수익을 내야 합니다.
성공적인 AI 제품을 제공하는 능력은 여러 가지 요소에 따라 달라집니다. 기업 리더가 선택한 구체적인 전략, 계획 및 실행, 숙련된 리소스의 가용성, 제품 로드맵에 대한 적합성, 조직의 위험 수용, 예상 투자 수익률(ROI)에 대한 시간 관리 등이 있습니다.
이러한 요소의 균형을 맞추는 것이 과제이지만, 다음 세 단계를 따르면 조직이 AI ROI를 달성하는 길로 나아갈 수 있습니다.
기술을 이해하다
많은 기업이 AI 경쟁에 뛰어들면서 자신들이 뒤처졌다고 생각하지만 왜, 어떻게, 심지어 기술이 무엇인지 완전히 이해하지 못합니다. 그 결과, 그들의 첫 번째 과제는 정밀 AI와 생성 AI부터 시작하여 다양한 종류의 AI를 구별하는 것입니다.
정밀 AI는 다음을 사용합니다. 머신러닝 그리고 딥러닝 결과를 개선하기 위한 모델입니다. 이를 통해 기업은 의사 결정 프로세스를 자동화하여 효율성을 높이고 ROI를 높일 수 있습니다. 정밀 AI는 기업을 위한 확립된 워크호스 기술로 성숙했으며, 지속적으로 상당한 채택을 보고 있으며 날이 갈수록 더 주류가 되고 있습니다.
생성형 AI (GenAI)는 새롭고 OpenAI가 2022년 후반에 ChatGPT를 출시한 이후 유명해졌습니다. 수십억 개의 매개변수로 학습하여 새로운 의미 텍스트 컨텍스트를 생성하는 기본 대규모 언어 모델(LLM)로 구성된 GenAI는 비즈니스 영향과 운영 효율성에 상당한 기회를 제공하지만 도입 수명 주기의 초기 단계에 있습니다.
가장 큰 걸림돌 중 하나는 데이터 품질에 대한 표준인데, GenAI 애플리케이션에서는 낮은 품질의 데이터 세트로 인해 투명성과 윤리적 문제가 발생할 수 있기 때문에 이 표준이 높아졌습니다.
데이터 신뢰성은 워크플로우를 설계하고 구현하는 것부터 시작합니다. 수행할 파이프라인을 구축하고, API를 통해 추상화하고, 큐레이팅하고 민주화하고, 다양한 데이터 유형을 처리합니다. 4V(볼륨, 속도, 진실성, 다양성)를 포함하는 이전 세대의 데이터 품질 요구 사항과 달리 AI는 예측, 생산성, 정밀도, 규모에 따른 페르소나라는 4P를 포함하는 새로운 요구 사항이 필요합니다.
예측: AI 알고리즘을 사용하면 통계적 분석을 통해 데이터 패턴을 찾고 동작을 식별하여 과거 저장된 데이터와 데이터 스트리밍을 연관시켜 미래 이벤트를 예측하고 예보할 수 있으며, 실시간으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
생산력: AI는 비즈니스 프로세스 자동화를 가능하게 하여 기업의 운영 효율성과 생산성을 높이고, 반복적인 작업을 줄이며 직원이 보다 전략적인 업무에 집중할 수 있는 시간을 확보합니다.
정도: 이 지표는 머신 러닝 모델이 사용 사례에 의해 결정된 허용 범위 내에서 정확도를 생성할 수 있는 방식으로 모델 결과를 측정합니다. 정밀도는 또한 참 양성의 수를 총 양성 예측 수로 나누어 계산합니다.
규모에 따른 페르소나: 이는 고객 구매 내역, 현장 활동, 특정 제품에 대한 고객 감정 분석 및 설문 조사 응답과 같은 신뢰할 수 있는 데이터를 사용하는 프로세스를 말합니다. 이는 인구 통계에 따라 개별화된 경험을 제공합니다.
데이터 품질 외에도 기업은 AI 준비 상태를 평가할 때 내부 및 외부의 여러 요소를 고려해야 합니다. 이러한 요소에는 거버넌스, 규정 준수, 클라우드 투자, 인재, 새로운 비즈니스 운영 모델, 위험 관리, 리더십의 의지가 포함됩니다.
조직은 목표와 전략적 목적에 맞는 AI 비전을 수립하는 것으로 시작해야 합니다. AI 배포에는 상당한 사전 투자가 필요하므로 C-suite의 지지가 중요합니다. CIO는 전체 C-suite에게 ROI 경로를 명확하게 설명해야 합니다. 이는 IT를 지원 기능에서 전략적 기능으로 격상시키는 CIO의 진정한 시험입니다.
다음으로, 조직은 사람, 프로세스, 기술을 정렬해야 합니다. AI는 조직이 전통적으로 AI를 인간 워크플로에 통합했기 때문에 딥 러닝 모델과 머신 러닝과 같은 새로운 기술과 인증이 필요합니다. 그러나 GenAI는 역전되지만 대부분의 모범 사례와 책임 있는 사용 지침에는 여전히 윤리적 기준과 가치를 유지하기 위한 “루프에 있는 인간” 구성 요소가 포함됩니다.
AI를 구축하려면 거버넌스와 데이터 품질 보증을 위한 새로운 비즈니스 프로세스가 필요하며, 새로운 AI 모델을 제공하는 데이터 과학자가 복잡한 비즈니스 문제를 해결할 수 있어야 합니다.
새로운 AI 제품이 설계, 개발, 생산됨에 따라 기업은 AI 산업의 최신 규제 정책도 면밀히 살펴야 합니다. 유럽 AI법은 AI 활용을 위한 모범 사례를 확립했습니다.—그리고 이러한 정책을 따르지 않을 경우의 결과. 그 결과, 기업은 AI 규정을 중심으로 노력을 만들고, 평가하고, 업데이트하기 위한 팀을 구성했습니다.
기업이 점점 더 데이터 중심이 되면서, 분석 프로세스 자동화 플랫폼을 통해 최상의 통찰력을 제공할 수 있도록 데이터 자산을 보호하기 위한 기본 전략을 개발해야 합니다. 거기서, 그들은 자신에게 가장 적합한 AI 기술과 새로운 플랫폼을 선택할 수 있습니다.
비즈니스 사례 정의
마지막으로, AI 투자에 대한 진정한 수익을 얻으려면 고객에게 혜택을 판매해야 합니다. 즉, AI에 대한 준비에는 새로운 비즈니스적 사고방식이 필요합니다. 이 기술은 업계 전반의 기업에 혁신을 주도하고 있기 때문입니다.
성공적인 AI 제품 개발에는 업계별 고객 여정에 대한 심층적 이해와 AI 솔루션을 비즈니스 목표에 맞춰야 합니다. 고객 중심성은 새로운 운영 모델을 개발하는 데 중요한 역할을 하며, 최신 기술을 사용하여 효율성을 높입니다.
예를 들어, AI 성숙도에서 작은 성과를 원하는 고객은 소프트웨어 자산과 클라우드 인프라에 의존하여 새로운 제품과 솔루션을 개발할 수 있습니다. 이를 통해 직원의 만족도가 높아지고 고객 기대치를 뛰어넘는 데 집중할 수 있습니다.
즉, 조직의 핵심은 출시 시간을 단축하고 새로운 프로세스 관리를 개선하여 제품 개발 수명 주기를 단축하고 신제품 제공의 효율성을 높이는 데 집중해야 합니다. 예를 들어, 분산 증강 데이터 분석 플랫폼을 사용하여 수집, 큐레이션, 민주화, 처리 및 분석을 실시간으로 자동화합니다. 이 모든 것이 생산성과 ROI를 증가시킵니다.
AI ROI의 잠재력을 최대한 활용하세요
AI는 핵심적으로 고급 알고리즘, 데이터 품질, 컴퓨팅 파워, 코드로서의 인프라, 거버넌스를 의미합니다. 책임있는 AI 데이터 프라이버시와 기밀성을 보호하기 위한 윤리. AI 애플리케이션 준비의 필수 요소와 데이터 관리의 과제에는 데이터 중심 프레임워크, 사람, 프로세스, 전략 윤리 및 기술 플랫폼의 견고함이 필요합니다.
동시에, 맥킨지는 기업의 65%가 AI 기술을 사용하고 있다고 보고합니다.—작년의 두 배에 달하는 수치입니다. 추진력을 보여주지만 배포는 여전히 호기심에서 실제 비즈니스 사용 사례로 천천히 진행되고 있습니다. GenAI는 새로운 돌파구를 제공하여 조직이 의미론적 및 다중 모드 LLM 개발을 통해 새로운 역량을 활용할 수 있도록 합니다. AI 역량의 전체 스펙트럼을 민주화하여 새로운 수익원을 창출할 수 있도록 합니다.
올바른 전략, 리더십의 헌신, 그리고 올바른 사용 사례에 대한 투자를 통해 기업은 AI를 통해 상당한 가치를 얻고 혁신적인 성장을 추진할 수 있습니다.
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