최근 CIO 보고서에 따르면 기업은 AI에 최대 2 억 5 천만 달러를 투자하고 있다고합니다. ROI를 증명하기 위해 고군분투합니다. 비즈니스 리더는 생산성을 추구하고 있지만 새로운 기술 통합을 통해 기존 애플리케이션을 재현하고 프로세스를 업데이트하며 근로자가 현대 비즈니스 환경을 배우고 적응하도록 영감을 주어야합니다.
네이트 맥클리치CEO Quickblox 136 명의 경영진이 AI 채택의 현실을 밝히기 위해 136 명의 경영진을 조사했습니다. 리더의 최우선 과제, 주요 관심사 및 2025 년에 자신의 예비 도구에 대한 신뢰할 수있는 정보를 찾는 곳.
우리는 효율성에 대한 신뢰를 희생하고 있습니까?
설문 조사 결과는 비즈니스 AI 도구를 선택할 때 사용 편의성 및 통합 (72.8%)이 최고 드라이버 인 것으로 나타났습니다. 그러나 선발 과정에서 주요 관심사에 대해 물었을 때 60.3%는 프라이버시와 보안에 가장 큰 걱정으로 투표했습니다. 그러나 사용 편의성에 대한 강조는 보안이 적절하게 우선 순위를 정하고 있는지에 대한 의문을 제기합니다.
인간과 기계가 의사 소통하기가 쉬워지고 AI 사용자가 더 많은 숙련도로 더 많은 성과를 달성 할 수 있습니다. 비즈니스는 작업을 자동화하고 프로세스를 최적화하며 사용자 친화적 인 분석을 통해 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.
API 중심 AI 및 마이크로 서비스를 통해 비즈니스는 고급 AI 기능을 기존 시스템에 모듈 식 방식으로 통합 할 수 있습니다. 이를 No-Code 솔루션, 자동 ML 및 음성 제어 멀티 모드 가상 어시스턴트와 쌍을 이루면이 접근 방식은 광범위한 AI 전문 지식없이 사용자 정의 응용 프로그램의 개발 속도를 높입니다.
지속적인 탐사 및 최적화를 통해 AI는 추가 할 것으로 예상됩니다. USD 4.4 조 세계 경제에. 오늘날 명심해야 할 중요한 부분은 이러한 사전 제작 된 솔루션이 규제 및 윤리적 AI 관행을 준수하는지 확인하는 것입니다. 강력한 암호화, 엄격한 액세스 제어 및 정기적 인 검사는 이러한 AI 시스템에서 데이터를 안전하게 유지합니다.
또한 윤리적 AI 프레임 워크 제공 업체가 신뢰를 구축하고 피해를 피하며 AI가 모든 사람에게 도움이되는지 확인하는 것이 좋습니다. 일부 언급 된 사람들은 다음을 포함합니다 나는 행동이있다OECD AI 원칙, 유네스코 AI 윤리 프레임 워크, IEEE 윤리적 정렬 설계 (EAD) 지침 및 NIST AI 위험 관리 프레임 워크.
지도자들은 무엇을 필요로하고, 어디로 가야합니까?
데이터 프라이버시 문제는 AI 선택 단계에서 리더의 가장 큰 걱정 이었지만 통합 문제에 대해 물었을 때 20.6%만이 주요 문제로 순위를 매겼습니다. 대신, 리더의 41.2%가 통합 비용이 가장 중요하다고 말했습니다.
그러나 흥미롭게도“어떤 추가 지원이 필요합니까?”라고 물었을 때. “보다 저렴한 옵션”이라는 응답은 가장 낮은 순위에 올랐으며, 리더는 교육 및 교육 (56.6%), 맞춤형 솔루션 (54.4%) 및 기술 지원 (54.4%)을 찾는 데 더 집중했습니다. 이는 사람들이 가장 저렴한 옵션을 따르지 않고 통합 및 보안으로이를 지원할 수있는 제공 업체를 찾고 있음을 시사합니다. 그들은 적절한 데이터 개인 정보 보호 방법을 통해 그들을 안내하기 위해 신뢰할 수있는 파트너를 찾는 것을 선호하고 기꺼이 지불 할 것입니다.
외부 정보 소스는 AI 애플리케이션 리더가 신뢰할 수있는 AI 응용 프로그램을 조사 할 때 진행됩니다. 도구를 결정할 때 소셜 네트워킹 플랫폼, 블로그, 커뮤니티 플랫폼 및 온라인 디렉토리 중에서 가장 신뢰할 수있는 정보 소스로 선택하라는 요청을 받았을 때 54.4%의 다수는 LinkedIn과 X.
이 두 플랫폼은 연결할 수있는 방대한 양의 전문가로 인해 가장 신뢰할 수 있습니다. LinkedIn에서 리더는 게시물을 통해 공유하는 회사 페이지, 모범 사례, 제품 정보 및 관심사를 따르고, 동료의 의견을 검토하며, 다른 동료들과의 공개 대화를 통해 직접 경험을 통해 통찰력을 얻을 수 있습니다. 마찬가지로 X에서 리더는 업계 전문가, 분석가 및 회사를 따라 최신 개발에 대한 정보를 유지할 수 있습니다. 플랫폼의 빠르게 진행되는 특성은 AI 도구가 인기있는 경우 플랫폼 구성원이 이에 대해들을 것입니다.
그럼에도 불구하고, 잘못된 정보와 편향된 의견의 가능성은 모든 소셜 미디어 플랫폼에 존재합니다. 의사 결정자는 AI 도구 구매 결정을 내릴 때 온라인 연구, 전문가 상담 및 공급 업체 데모의 조합을 고려해야합니다.
리더십이 충분히 빠르게 발전 할 수 있습니까?
AI를 관리하기위한 제한된 내부 전문 지식은 통합 동안 두 번째로 큰 관심사로 26.5%로 상장되었으며, 이는 통합 비용에 이어 두 번째로 등재되었습니다. 에이 최근 IBM 연구 직장의 AI에서 비즈니스 리더의 87%가 최소한 1/4 이상의 인력이 생성 AI 및 자동화에 대한 응답으로 재조정해야한다고 기대했습니다. 올바른 파트너를 찾는 것이 좋은 시작이지만, 리더가 필요한 정보를 위해 팀을 훈련시키고 성공적인 채택을 달성하기 위해 어떤 전략을 사용할 수 있습니까?
느리고 꾸준한 경주에서 승리하지만 매 순간마다 수를 늘리는 것을 목표로합니다. 비즈니스 리더는 규제 준수를 실현하고 운영 및 인력을 준비해야합니다. 여기에는 설명 가능성, 공정성, 견고성, 투명성 및 개인 정보의 5 가지 기둥에 구축 된 효과적인 AI 거버넌스 전략을 만드는 것이 포함됩니다.
모든 사람이 같은 페이지에있을 때 도움이됩니다.보다 효율적인 전략을 채택하려는 열망을 공유하는 직원이 있습니다. 그들에게 무엇이 있는지 보여주는 것으로 시작하십시오. 더 높은 이익? 덜 스트레스가 많은 워크로드? 배우고 발전 할 기회? 당신의 진술을 뒷받침 할 증거를 갖는 데 도움이됩니다. 더 간단한 고통 지점을 해결하는 빠른 승리 또는 파일럿 프로젝트를 제공 할 준비를하십시오. 예를 들어, 의료 시나리오에서는 의사의 승인을 위해 환자 통화 및 자동 채취 섭취 양식을 전사 할 수 있습니다.
그럼에도 불구하고, 당신은 모든 사람의 마음에 무엇이 있는지 예측할 수 없으므로 팀이 판단이나 보복에 대한 두려움없이 아이디어, 우려 및 피드백을 편안하게 느끼는 공간을 만드는 것이 중요합니다. 이것은 또한 당신이 몰랐던 통증을 발견하고 해결할 수있는 기회를 제공합니다. 새로운 과정에 적응할 때 심리적 안전을 육성하는 것도 중요합니다. 프레임 실패는 앞으로의 추진력을 장려하기 위해 좌절이 아닌 귀중한 학습 경험으로 실패합니다.
비즈니스에서 AI를 채택하는 것은 효율성 이익에 관한 것이 아니라 유용성, 보안 및 신뢰 사이의 올바른 균형을 인상하는 것입니다. 회사는 비용을 줄이고 운영을 간소화 할 AI의 잠재력을 인식하지만 통합 비용과 AI 특정 기술에 대한 요구가 증가하는 실제 과제에 직면 해 있습니다. 직원들은 직업 변위에 대해 걱정하고, 리더십은 투명성과 업무 이니셔티브를 통해 이러한 두려움을 사전에 해결해야합니다. 강력한 AI 거버넌스는 규정 준수, 윤리적 고려 사항 및 데이터 보호를 탐색하는 데 중요합니다. 궁극적으로, 실제 세계에서 AI 작업을하는 것은 명확한 의사 소통, 실질적인 혜택 및 실험을 장려하는 보안 최초의 문화로 이어집니다.
게시물 새로운 설문 조사는 AI의 신뢰와의 사용 용이성 균형이 비즈니스 리더의 마음의 최고입니다. 먼저 나타났습니다 Unite.ai.