ChatGPT가 등장한 이후 세계는 AI 붐 사이클에 진입했습니다. 그러나 대부분의 사람들은 AI가 완전히 새로운 것이 아니라는 사실을 깨닫지 못합니다. AI는 꽤 오랫동안 존재해 왔습니다. Google이 널리 사용하는 검색 엔진 초기에도 결과의 핵심은 자동화였습니다. 이제 세계는 AI가 이미 우리 일상생활에 얼마나 많이 자리잡았는지, 아직 개발되지 않은 잠재력이 얼마나 큰지 깨닫기 시작했습니다.
AI 채택과 혁신의 속도는 매우 빠르게 진행되고 있습니다. 약 1조 달러의 지출을 기록했습니다. – 많은 사람들이 지금으로부터 2년 후에도 미래 모델의 확장을 정확하게 예측할 수 있는지 궁금해합니다. Meta, Alphabet, Microsoft, Oracle 및 OpenAI와 같은 기술 회사가 업계 수요에 부응하기 위해 새로운 AI 발전 및 모델을 계속 공개함에 따라 이는 더욱 가속화됩니다. AI 칩 제조사 엔비디아는 너무 빨리 성장해 사업 가치를 제대로 평가조차 할 수 없을 정도다.
AI의 속도에 대해 우리가 알고 있는 것은 데이터 양이 증가하고 데이터 품질이 지속적으로 향상됨에 따라 모든 산업 전반에 걸쳐 비즈니스 활동, 애플리케이션 및 프로세스에 대한 혁신을 주도하는 AI의 능력도 향상될 것이라는 것입니다. 단 몇 년 안에 AI가 어디에 있을지 예측하려면 먼저 AI의 사용 사례가 두 가지라는 점을 이해해야 합니다. 첫째는 기술이다. 조력자기존 솔루션을 개선하여 더욱 효율적이고 정확하며 영향력이 커집니다. 두 번째는 AI가 기술이 될 가능성이 있다는 것입니다. 혁신가 상상할 수 없는 발전이나 솔루션을 실체화함으로써.
역사 전반에 걸쳐 AI의 속도를 재고하다
OpenAI가 2022년에 ChatGPT를 출시하면서 AI에 대한 소문이 시작된 것처럼 느껴지지만, 인공지능의 원조이자 자연어 처리 (NLP)의 역사는 수십 년 전으로 거슬러 올라갑니다. AI의 근간이 되는 알고리즘은 1940년대에 처음 개발되어 인공지능의 초석을 다졌습니다. 기계 학습 및 데이터 분석. 공급망 관리(SCM)와 같은 산업에서 AI의 초기 사용은 1950년대로 거슬러 올라갑니다. 자동화를 사용하여 물류 및 재고 관리 문제를 해결했습니다. 1990년대에는 데이터 기반 접근 방식과 머신러닝이 이미 비즈니스에서 보편화되었습니다. 2000년대 들어와서 이런 기술들이 로봇 프로세스 자동화 (RPA)는 여러 복잡하고 관리적인 비즈니스 기능 전반에 걸쳐 사소한 작업을 간소화했습니다.
그런 다음 ChatGPT가 나왔습니다. 생성 AI로 인해 AI에 대한 인식이 바뀌었다는 것은 매우 분명합니다. GenAI가 시작되기 전에 소비자는 비즈니스 자동화의 힘은커녕 자동화 메커니즘도 이해하지 못했습니다. AI는 Google 검색 엔진과 같은 현대 기술의 기반이 됩니다. 대부분의 소비자는 Google이 수많은 질문에 대한 정확한 답변을 제공할 것이라고 신뢰하지만, 해당 결과가 컴퓨터 화면에 표시되는 방식 뒤에 있는 복잡한 프로세스와 알고리즘은 거의 고려하지 않습니다. 그러나 보는 것은 믿는 것입니다. ChatGPT를 통해 세계는 실제 사용 사례를 보기 시작했습니다. 그럼에도 불구하고 AI가 일상 생활, 심지어 비즈니스 세계에 어떻게 통합되어 있는지에 대한 오해가 있습니다. 위에서 언급했듯이 AI는 기존 기술을 더 좋게 만들며, 인텔의 마이크로칩과 마찬가지로 우리가 매일 사용하는 기술의 배경에 자리잡고 있습니다.
리더가 AI의 규모를 이해하지 못한다면 어떻게 일상적인 비즈니스 운영에 AI를 성공적으로 도입할 수 있겠습니까? 그게 바로 문제입니다.
채택 및 성장 과제
누군가 GPT 도구에 ‘조달 및 공급망 전문가가 AI에 대해 말할 것 같은’ 질문을 한다면 아마도 AI 채택과 관련된 지식 격차가 강조될 것입니다. 전 세계적으로 AI 채택은 지난 몇 년 동안 제한적인 성장을 보인 후 지난해 기하급수적으로 증가했습니다. 지난 6년 동안, 비즈니스 리더 중 50%만이 운영 전반에 걸쳐 AI 기술에 투자하고 있다고 말했습니다. 2024년에는 채택률이 72%로 급증했는데, 이는 비즈니스 리더들이 모든 비즈니스 라인에서 조직을 강화할 수 있는 AI의 잠재력을 이제 막 깨닫고 있음을 보여줍니다.
그러나 AI의 전체 가치를 실현하려면 최첨단 솔루션을 배포하는 것 이상이 필요합니다. 이를 위해서는 실제 비즈니스 지출 패턴, 공급업체 성과, 시장 역학 및 실제 제약 조건에 대한 풍부한 컨텍스트를 제공하는 올바른 데이터에 액세스할 수 있어야 합니다. 데이터에 대한 부적절한 액세스는 기업 내 AI 혁신의 생사를 의미합니다. 적어도 모든 GenAI 프로젝트의 30%가 폐기될 것으로 예상됩니다. 부적절한 위험 통제, 비용 증가 또는 불분명한 비즈니스 가치와 같은 여러 문제 중에서 열악한 데이터 품질로 인해 발생합니다. 그러나 기업이 AI를 채택하고 규모를 확장할 때 직면하는 다른 많은 과제도 있습니다.
대규모 조직에서는 불행하게도 비즈니스를 주요 위험에 노출시킬 수 있는 사일로를 갖는 것이 일반적입니다. 공급망 산업을 예로 들어보겠습니다. 공급망은 비즈니스 전략에서 중요한 역할을 하며 대규모 글로벌 조직의 경우 해당 부문의 상호 연결된 규모는 거의 상상할 수 없습니다. 비즈니스의 한 측면이 사일로에서 운영되면 전체 조직이 큰 위험에 빠질 수 있습니다. 공급망 팀이 공급업체에 수요 변화를 알리지 않는 경우 리더가 정확한 예측을 생성할 수 있다고 어떻게 기대할 수 있습니까? 영업팀이 업데이트된 예측을 조달 부서에 전달하지 않으면 오래된 정보를 기반으로 장기 계약을 체결하여 현재 고객 요구와 일치하지 않는 계약을 체결할 수 있습니다.
조직적 사일로이든 정보 사일로이든 의사소통 부족으로 인해 고객 서비스가 중단되고 비효율성이 발생하며 전반적인 혁신이 중단될 수 있습니다. AI는 이러한 사일로를 해결하는 데 있어 그 가치를 입증할 수 있습니다. AI의 기술이 효율적으로 연결되면 직원과 공급업체도 그렇게 될 수 있습니다.
비즈니스 리더들은 프로세스 자동화, 전략적 소싱 기능, 지출 가시성 및 제어, 전반적인 수익성을 촉진하기 위해 AI 기반 솔루션에 적극적으로 투자하고 있습니다. 이러한 AI 기능을 통해 성공을 거두고 총 지출 관리 목표를 달성하려면 기업은 함께 협력하여 투명성을 강화하고 공통 목표를 향해 노력해야 합니다.
AI를 위한 차세대 진화
현재 실제로 비즈니스 효율성과 성장을 촉진하는 최고의 AI 사용 사례는 간단한 관리 작업을 자동화하는 것입니다. 워크플로 효율성, 데이터 추출 및 분석, 재고 관리, 예측 유지 관리 등 리더들은 AI가 단조롭고 시간이 많이 걸리는 작업을 전례 없는 속도와 극도의 정밀도로 가속화할 수 있다는 사실을 깨닫고 있습니다. 간단해 보이지만 공급망이나 조달과 같은 산업에서 활용하면 이와 같은 사용 사례를 통해 기업은 수많은 시간과 수십억 달러를 절약할 수 있습니다.
우리는 AI를 기술 조력자로서 논의했지만 AI가 기술이 될 수 있는 잠재력은 여전히 남아 있습니다. 혁신가. 새해가 다가오면서 비즈니스 리더가 주목해야 할 AI 발전이 많이 있습니다.
특히 공급망 관리 및 조달의 경우 이러한 발전 중 하나는 자율 소싱의 향상입니다. 기업은 AI와 기타 첨단 기술을 활용하여 소싱, 계약 등 전통적으로 인간이 의존했던 작업을 자동화함으로써 AI가 방대한 양의 데이터를 분석하고 추세를 파악하며, 이를 통해 효율성을 높이고 리소스를 확보할 수 있습니다. 정보에 입각한 소싱 결정을 실시간으로 제공합니다. 완전 자율 소싱은 직원 시간을 절약하고 효율성을 촉진하며 오류를 줄여 탁월한 비용 절감 효과를 제공할 뿐만 아니라 윤리 및 지속 가능성 표준을 지속적으로 준수함으로써 사기 및 위조 위험을 완화할 수 있습니다.
그러나 자율 소싱을 도입하기 전에도 기업은 조달 팀과 공급업체 모두에게 직관적이고 효율적이며 탐색하기 쉬운 사용자 경험(UX)을 제공하는 데 집중해야 합니다. 초개인화된 UX가 만들어지면 기업은 자율 솔루션을 응집력 있게 구현할 수 있습니다.
AI의 결과는 기업의 ROI를 향상시킬 뿐만 아니라 의사결정을 개선하고 미래 패턴을 예측하며 탄력성을 구축하는 것입니다. 다양한 분야의 최고 경영진은 점점 더 자동화를 통해 운영을 혁신하고 미래를 보장하기 위해 AI 기술 채택이 필수적이라고 보고 있습니다. 시간이 지남에 따라 이전의 다른 모든 기술과 마찬가지로 AI는 점점 더 저렴해지면서 그 결과물의 가치는 계속 높아질 것입니다. 이는 우리가 AI의 미래와 비즈니스와 개인 모두의 삶에서 AI가 수행할 균형 잡힌 역할에 대해 낙관할 수 있는 충분한 이유를 제공합니다.
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