AI는 새로운 것이 아닙니다. 인간은 1940 년대에 AI를 연구하기 시작했으며 John McCarthy와 같은 컴퓨터 과학자들은이 기술이 달성 할 수있는 가능성에 대한 우리의 시선을 열었습니다. 그러나 비교적 새로운 것은 과대 광고의 양입니다. 기하 급수적이라고 느낍니다. Chatgpt는 2022 년에 출시되었습니다 큰 팡파르에그리고 지금 Deepseek 그리고 Qwen 2.5 폭풍으로 세상을 데려 갔다.
과대 광고는 이해할 수 있습니다. 계산 능력 증가, 더 큰 데이터 세트에 대한 액세스, 개선 된 알고리즘 및 교육 기술에 대한 AI 및 ML 모델은 몇 개월마다 효과적으로 두 배가되고 있습니다. 매일 우리는 추론 및 내용 생성과 같은 분야에서 상당한 도약을보고 있습니다. 우리는 흥미로운 시간에 살고 있습니다!
그러나 과대 광고는 역효과를 낳을 수 있으며 AI와 관련하여 물질보다 소음이 더 많다는 것을 암시 할 수 있습니다. 우리는 모두 실수로 조정할 수있는 이러한 획기적인 개발에 수반되는 정보 과부하에 익숙해졌습니다. 그렇게함으로써, 우리는 우리 앞에 놀라운 기회를 잃어 버립니다.
생성 AI 주변의“소음”의 우세로 인해 일부 리더는 기술이 미숙하고 투자 할 가치가 없다고 생각할 수 있습니다. 그들은 스스로 다이빙하기로 결정하기 전에 중요한 양의 입양을 기다릴 수 있습니다. 아니면 안전하고 생성 AI 만 사용하기를 원할 수도 있습니다. 비즈니스에서 가장 충격적인 영역.
그들은 틀 렸습니다. 생성 AI에서 실험하고 잠재적으로 빠르게 실패하는 것은 전혀 시작하지 않는 것보다 낫습니다. 리더가되는 것은 변화하고 다시 생각할 수있는 기회를 활용하는 것을 의미합니다. AI는 엄청나게 빠르게 움직이고 발전합니다. 파도를 타지 않으면주의를 기울이면 앉으면 완전히 놓칠 것입니다.
이 기술은 내일의 비즈니스 세계의 기초가 될 것입니다. 지금 다이빙하는 사람들은 그 미래의 모습을 결정할 것입니다. 생성 AI를 사용하여 점진적인 이익을 얻지 마십시오. 이를 사용하여 도약하십시오. 그것이 승자가 할 일입니다.
얼마나 나빠질 수 있습니까?
생성 AI 채택은 위험 관리의 간단한 문제입니다. 경영진은 친숙해야합니다. 다른 새로운 투자와 같은 기술을 대우하십시오. 자신을 과도한 수준의 위험에 노출시키지 않고 앞으로 나아갈 수있는 방법을 찾으십시오. 그냥 해요 무엇. 당신은 그것이 작동하는지 바로 배울 것입니다; AI 중 하나는 프로세스를 개선하거나 그렇지 않습니다. 분명 할 것입니다.
당신이하고 싶지 않은 것은 분석 마비에 희생되는 것입니다. 달성하려는 것을 너무 오랫동안 소비하지 마십시오. Voltaire가 말했듯이 말하지 마십시오 완벽한 적의 적이어야한다 좋은. 처음에는 기꺼이 받아들이려는 다양한 결과를 만듭니다. 그런 다음 자신을 붙잡고 더 나은쪽으로 반복하고 앞으로 나아가십시오. 완벽한 기회, 완벽한 사용 사례, 실험에 완벽한 시간을 기다리는 것은 좋은 것보다 더 해를 끼칠 것입니다. 더 오래 기다릴수록 기회가 더 많아지고 서명하는 데 더 많은 기회가 필요합니다.
얼마나 나빠질 수 있습니까? 시험 풍선 몇 개를 선택하여 발사하고 무슨 일이 일어나는지 확인하십시오. 실패하면 조직이 더 좋을 것입니다.
실패는 실제로 캐릭터를 구축합니다. 복원력.
조직이라고 가정 해 봅시다 하다 생성 AI 실험에서 실패합니다. 그게 뭐야? 조직 학습에는 시도, 피벗 및 팀이 어떻게 어려움을 겪고 있는지 보는 데 큰 가치가 있습니다. 인생은 다음에 한 가지 장애물을 배우고 극복하는 것입니다. 팀과 도구를 실패 시점으로 밀지 않으면 조직의 한도를 어떻게 결정 할 것인가? 무엇이 가능한지 어떻게 알 수 있습니까?
올바른 역할에 올바른 사람이 있고 신뢰한다면 잃을 것이 없습니다. 팀에 목표를 세우는 실제적이고 영향력있는 도전을 늘리면 전문가로서 성장하고 업무에서 더 많은 가치를 얻는 데 도움이됩니다.
하나의 생성 AI 실험으로 시도하고 실패하면 다음을 시도 할 때가되면 훨씬 더 나은 위치에있을 것입니다.
실험을위한 길을 식별하십시오.
시작하려면 일관된 병목 현상, 강제 오류, 잘못된 기대, 기회가 발견되지 않은 가장 큰 과제를 일으키는 비즈니스 영역을 식별하십시오. 데이터 분석이 많은 활동이나 워크 플로우와 해결해야 할 까다로운 도전이 있거나 시간이 많이 걸리는 것 같습니다. AI 실험의 훌륭한 후보가 될 수 있습니다.
우리 산업, 공급망 관리에는 모든 곳에 기회가 있습니다. 예를 들어, 창고 관리는 생성 AI를위한 훌륭한 런치 패드입니다. 창고 관리에는 종종 거의 실시간으로 수많은 움직이는 부품을 조정하는 것이 포함됩니다. 적절한 사람들은 냉장 식품의 경우와 마찬가지로 특별한 보관 요구가있을 수있는 제품을 가공, 저장 및 검색하기 위해 적절한시기에 적절한 장소에 있어야합니다.
이러한 모든 변수를 관리하는 것은 대규모 사업입니다. 전통적으로 창고 관리자는 수많은 노동 및 상품 보고서를 검토하여 별을 정렬하게 할 시간이 없습니다. 시간이 많이 걸리며 창고 관리자는 종종 실시간 혼란을 수용하는 것을 포함하여 다른 물고기를 튀길 수 있습니다.
그러나 생성 AI 에이전트는 생성 된 모든 보고서를 검토하고 통찰력과 근본 원인에 따라 정보에 입각 한 행동 계획을 생성 할 수 있습니다. 잠재적 인 문제를 식별하고 효과적인 솔루션을 구축 할 수 있습니다. 관리자를 절약 할 수있는 시간은 과장 될 수 없습니다.
이것은 생성 AI를 사용하여 최적화 할 수있는 주요 비즈니스 영역의 한 예일뿐입니다. 시간이 많이 걸리는 워크 플로, 특히 결정을 내리기 전에 데이터 또는 정보를 처리하는 워크 플로우는 AI 개선을위한 훌륭한 후보입니다.
유스 케이스를 선택하고 가십시오.
그냥 다이빙.
생성 AI는 여기에 있으며 혁신의 속도로 움직이고 있습니다. 매일, 새로운 사용 사례가 나타납니다. 매일 기술은 점점 더 강력 해지고 있습니다. 이점은 풍부하게 분명합니다. 조직은 내부에서 전환 된 조직; 측면의 데이터로 피크 효율로 작동하는 인간; 더 빠르고 똑똑한 비즈니스 결정; 계속해서 갈 수있었습니다.
소위 “완벽한 조건”이 발생할 때까지 더 오래 기다릴수록 더 멀리 뒤쳐져 (그리고 당신의 비즈니스!)가 될 것입니다.
좋은 팀, 건전한 비즈니스 전략 및 개선 기회가 있다면 잃을 것이 없습니다.
당신은 무엇을 기다리고 있습니까?
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