AI의 약속은 매일 확장됩니다. 개별 생산성 향상에서 조직이 데이터를 통해 강력한 새로운 비즈니스 통찰력을 발견 할 수있게하는 것까지 매일 확대됩니다. AI의 잠재력은 무한하게 보이고 그 영향이 상상하기 쉬운 것처럼 보이지만, 진정한 AI 구동 생태계로의 여정은 복잡하고 도전적입니다. 이 여정은 AI를 구현, 채택 또는 일관되게 사용하여 시작하지 않고 끝나지 않습니다. AI 솔루션의 전체 값을 실현하면 궁극적으로 데이터의 품질과 의미있는 결과를 구현, 관리 및 적용하는 사람들에 따라 다릅니다.
데이터 : AI 성공의 초석
데이터, 조직 상수. Mom-and-Pop 편의점이든 엔터프라이즈 조직이든, 모든 비즈니스는 데이터 (재무 기록, 재고, 보안 장면 등)를 운영합니다.이 데이터의 관리, 접근성 및 거버넌스는 조직 내에서 AI의 잠재력을 최대한 발휘할 수있는 초석입니다. 가트너가 최근에 언급했다 조직의 63% 자신감이 부족하거나 기존 데이터 실무 또는 관리 구조가 AI를 성공적으로 채택하기에 충분한 지 확실하지 않습니다. 조직이 AI의 잠재력을 최대한 발휘할 수있게하려면 잘 생각 된 데이터 실습이 필요합니다. 수집, 스토리지, 합성, 분석, 보안, 개인 정보 보호, 거버넌스 및 액세스 제어에서 AI를 올바르게 활용하려면 프레임 워크 및 방법론이 있어야합니다. 또한 위험과 의도하지 않은 결과를 완화하는 것이 필수적입니다. 결론, 데이터는 분석의 초석입니다. 당신의 AI를위한 연료.
귀하의 AI 솔루션에 대한 액세스는 귀하의 데이터에 대한 액세스에 따르면 전달 가능성을 결정합니다. 따라서 CDO (Chief Data Officer)에 맞게 조정 된 새로운 기능의 출현을보고 있습니다. 간단히 말해서, AI 솔루션이 누구나 액세스 할 수있는 “자유 플로팅”데이터가있는 환경에 도입되면 오류가 발생하기 쉽고, 편향되지 않으며, 준수하지 않으며, 민감하고 개인 정보를 노출시킬 가능성이 높습니다. 반대로, 데이터 환경이 풍부하고 체계적이며 정확한 경우 조직이 데이터를 사용하는 방법에 대한 프레임 워크 및 방법론 내에서 AI는 즉각적인 이점을 반환하고 모델링, 예측 및 성향 개발에 수많은 시간을 절약 할 수 있습니다. 데이터 초석을 중심으로 구축 된 것은 데이터에 대한 액세스 권한 및 거버넌스 정책으로, 자체 관심사 인 인간 요소를 제시합니다.
사람들: AI 채택의 과소 평가 요인
IDC는 최근 그것을 공유했습니다 CEO의 45%와 CIO의 66% 이상이 조사되었습니다 AI의 하락 위험 잠재력을 완전히 이해하지 못하는 기술 공급 업체에 대한 주저를 전달했습니다. 이 지도자들은주의해서 정당화됩니다. 아마도 오래된 IT 위험의 결과는 지배 된 AI (즉, 다운 타임, 운영 발작, 비용이 많이 드는 사이버 보험 프리미엄, 규정 준수, 고객 경험, 데이터-파장, 랜섬웨어 등과 비슷하게 유지되며 AI를 통합하여 증폭됩니다. 우려는 그 결과 나 모르는 사람들, 엉덩이가 가능합니다 그러한 결과의 촉매제 역할.
긴급한 질문은“직원의 준비와 활성화 부족으로 인해 IT가 파열 될 위험이있는 모든 기능 수준에서 비즈니스의 성과를 크게 향상시킬 수있는이 비용이 많이 드는 IT 도구에 투자해야합니까?”입니다. 극적인? 절대적으로 – 비즈니스 위험은 항상이며, 우리는 이미 그 질문에 대한 답을 알고 있습니다. 보다 복잡한 기술과 운영 잠재력이 높아짐에 따라 팀이 이러한 도구를 합법적으로, 적절하고 효율적으로, 효과적으로 사용할 수 있도록 노력해야합니다.
공급 업체 도전
기술 공급 업체의 이해에 대한 신뢰의 부족은 주제 전문 지식을 넘어서서 더 깊은 문제를 반영합니다. 조직이 부적절한 구현과 비현실적인 기대에 직면 할 수있는 특정 위험을 명확하게 표현할 수 없음.
조직과 기술 공급 업체의 관계는 환자와 의료 실무자의 관계와 매우 흡사합니다. 환자는 진단을 원하는 증상과 단순하고 비용 효율적인 치료법을 기대하는 의료 전문가와 상담합니다. 예방 상황에서 의료 실무자는식이 권장 사항, 라이프 스타일 선택 및 특수 치료에 대해 환자와 함께 일하여 특정 건강 목표를 달성 할 것입니다. 마찬가지로, 조직은 기술 구현을 해결하거나 계획하기 위해 기술 공급 업체로부터 규범 솔루션을받을 것으로 기대합니다. 그러나 조직이 주어진 IT 환경에 특정한 규범 적 위험을 제공 할 수없는 경우 AI 구현의 불확실성을 악화시킵니다.
IT 공급 업체가 AI의 위험과 잠재적 영향을 효과적으로 전달하더라도 많은 조직이 필요한 재단을 마련하는 데 관련된 실제 총 소유 비용 (TCO)에 의해 저지됩니다. 기존 환경 내에서 성공적인 AI 구현이 시작되어야한다는 인식이 커지고 있습니다. 해당 환경이 현대화 될 때만 조직은 AI 통합의 가치를 진정으로 잠금 해제합니다. 누구나 F1 슈퍼카의 조종석에 뛰어 들어 즉시 레이스에서 우승 할 수 있다고 가정하는 것과 비슷합니다. 합리적인 사람은 경주에서의 성공이 숙련 된 운전자와 고성능 기계의 결과라는 것을 알고 있습니다. 마찬가지로, AI의 이점은 조직이 올바르게 준비, 훈련을 받고 장착 된 경우에만 실현 될 수 있습니다. 그것을 채택하고 구현하십시오.
사례 : Microsoft 365 Copilot
Microsoft 365 Copilot은 고객의 오정렬한 기대로 인해 잠재적 영향과 가치가 오해되거나 희석되는 기존 AI 솔루션의 훌륭한 예입니다. ~해야 한다 그것을 이해하기보다는 대신하십시오 ~할 수 있다 하다. 오늘, Fortune 500 대 기업의 70% 이상이 이미 Microsoft 365 Copilot을 활용하고 있습니다.. 그러나 AI가 작업을 대체 할 것이라는 광범위한 두려움은 대부분의 실제 AI 응용 프로그램과 관련하여 오해입니다. 완전 자동화 된 “어두운 창고”와 같은 일부 지역에서는 작업 변위가 발생했지만 AI 전체와 로봇 공학에서의 사용을 구별하는 것이 중요합니다. 후자는 직업 교체에 더 직접적인 영향을 미쳤다.
현대적인 작업의 맥락에서 AI의 주요 가치는 성능을 향상시키고 전문 지식을 증폭시키는 데 있습니다. AI는 시간을 절약하고 기능적 출력을 증가시킴으로써 더 많은 민첩한 시장 전략과 더 빠른 가치 제공을 가능하게합니다. 그러나 이러한 이점은 중요한 인 에이 블러에 의존합니다.
- 성숙한 데이터 연습
- 강력한 액세스 관리 및 거버넌스
- 위험을 완화하기위한 강력한 보안 조치
- 책임있는 AI 사용 및 모범 사례에 대한 사람들이 가능합니다
다음은 비즈니스 영역에서 AI 중심 기능 개선의 몇 가지 예입니다.
- 영업 리더는 고객 수명주기 데이터를 사용하여 성향 모델을 생성하여 교차 판매 및 상향 판매 전략을 유도하여 고객 유지 및 가치를 향상시킬 수 있습니다.
- 기업 전략 및 FP & A 팀은 시간 절약 비즈니스 단위 분석 덕분에 더 깊은 통찰력을 얻어 기업 목표와 더 나은 조정을 가능하게합니다.
- 채권 팀은 실행 가능한 데이터에 더 빠르게 액세스하여 봉사 활동 및 고객 참여를 향상시켜 지불주기를보다 효율적으로 관리 할 수 있습니다.
- 마케팅 리더는 영업 성과 및 기회에 대한 AI 통찰력을 활용하여보다 효과적이고 영업으로 정렬 된 마켓 전략을 구축 할 수 있습니다.
- 운영 팀은 재무 및 판매 데이터를 조정하는 데 소요되는 시간을 줄이고, 1/4 분기 또는 연말 프로세스에서 혼돈을 최소화 할 수 있습니다.
- 고객 성공 및 지원 팀은 워크 플로를 자동화하고 주요 단계를 단순화하여 응답 및 해상도 시간을 줄일 수 있습니다.
이 예는 기능적 변형과 생산성 이득을 주도 할 AI 잠재력의 표면을 긁어냅니다. 그러나 이러한 이점을 실현하려면 AI가 AI가 통합, 합성, 분석 및 궁극적으로 약속을 전달할 수있는 올바른 기초가 필요합니다.
최종 사고 : AI에 대한 플러그 앤 플레이 없음
잠재력을 발휘할 수 있도록 AI를 구현하는 것은 프로그램이나 응용 프로그램을 설치하는 것만 큼 간단하지 않습니다. 상호 연결된 자율 기능 웹을 통합하는 것입니다. 전체 IT 스택에 스며드는 것입니다. 그렇지 않으면 상당한 수동 노력, 시간 및 자원이 필요한 통찰력과 운영 효율성을 제공합니다.
AI 솔루션의 가치를 실현하는 것은 데이터 실습을 구축하고, 강력한 액세스 및 거버넌스 프레임 워크를 유지하며, 생태계를 확보하는 데 기반을두고 있습니다.
기술 공급 업체가 소중한 파트너로가는 능력은 마케팅 및 지원에 따라 달라질 것이며, AI의 잠재력이 실제로 의미하는 바에 대한 신화를 파악하고 기대치를 보정하는 데 중점을 둡니다.
게시물 AI의 실제 가치는 기술뿐만 아니라 데이터와 사람을 기반으로합니다. 먼저 나타났습니다 Unite.ai.
