AI 도구는 Chatgpt의 2022 년 출시 이후 광범위한 비즈니스 채택을 보았습니다. 소기업의 98% 미국 상공 회의소에서 조사했습니다. 그러나 데이터 분석, 요약, 개인화 및 기타와 같은 분야에서의 성공에도 불구하고 최근 조사 미국, 영국, 호주 및 캐나다 전역의 2,500 명의 근로자 중 4 명 중 3 명 중 3 명이 AI가 실제로 작업량을 늘렸다 고보고했습니다. 그러므로 AI의 약속은 여전히 높지만, 지상의 현실은 지금까지 약간 압도적 인 것처럼 보입니다.
이 불일치는 AI의 광대 한 약속과 현재 엔터프라이즈 운영에 대한 실질적인 영향의 차이를 연결하는 데 중요한 과제를 강조합니다. 이 격차를 마감하는 것은 조직이 AI 투자의 가치를 완전히 실현하고 근로자와 이해 관계자 간의 채택을 성장시키는 데 필수적입니다.
AI 투자를위한 제품 비전
AI는 상당한 진전을 이루었지만 많은 비즈니스 솔루션은 실험적인 개념 증명 단계에 남아 있으며 일상적인 운영에 완전히 적합하지 않습니다. 1,000 명의 CXO와 고위 경영진에 대한 크로스 컨트리 및 산업 조사에서 BCG는 74% 회사는 AI 투자에서 가치를 실현하고 확장하기 위해 노력하고 있습니다. 그 이유 중 하나는 오늘날 가장 두드러진 AI 사용자 인터페이스가 챗봇 패러다임을 통해 전달되는 자연 언어를 기반으로하기 때문입니다. 이러한 양식은 의심 할 여지없이 요약 및 기타 텍스트 기반 컨텍스트와 같은 작업과 관련하여 유용하지만 대부분의 기업에서 작업이 실제로 수행되는 방식과 일치하지 않습니다.
영향을 극대화하기 위해 AI 도구의 설계는 고립 된 텍스트 기반 인터페이스를 넘어 대규모 조직의 운영 요구를 더 잘 충족시키는 통합 된 워크 플로우 강화 애플리케이션으로 진화해야합니다. AI Evolution의 다음 단계는 기업 운영의 배경에 원활하게 혼합되며 팀이 수동 실행을 우회하지만 여전히 인간의 루프를 유지하면서 자동화 된 운영으로 이어지는 높은 수준의 아이디어 및 전략에 집중할 수있게 해줄 것입니다. 여전히 자극적이지 않은 인간의 판단에 의존하는 통제.
“실험적”에서 “필수”로의 전환은 APP에 APP를 출시하여 Apple이 기술 산업에 혁명을 일으킨 방식과 유사하게 AI 개발, 배포 및 운영에 대한 생산적인 접근 방식이 필요합니다. 최첨단 기술은 첫날부터 세계적 수준의 사용자 경험과 결혼했습니다.
데이터 격차를 마감하고 비용 효율성을 보장합니다
이보다 정교한 제품 버전의 AI로 이동하려면 Enterprise Data Estate 내의 격차를 해결하는 것이 중요합니다. Enterprises에 AI 배포에 대한 관심이 높아짐에 따라 광범위한 데이터 사일로가 노출되어 조직이 프로토 타입을 넘어 AI를 확장하는 것을 방해합니다.
물론, 재무 장애물은 또한 조직이 조종사에서 기업 전역의 애플리케이션으로 AI 사용을 확장하는 것을 막을 수 있다는 점에 유의해야합니다. 고급 AI 모델을 교육 및 유지 관리하는 데 필요한 인프라 (컴퓨팅 전력, 데이터 저장 및 지속적인 운영 비용)는 빠르게 확대 될 수 있습니다. 신중하게 감독하지 않으면 이러한 프로젝트는 클라우드 기술을 채택하는 동안 본 초기 과제를 반영하여 지속적으로 비싸게 될 위험이 있습니다.
첫 번째 경우 무결성, 청결 및 데이터 품질을 보장하는 데 중점을두면 장기적으로 비용을 낮추는 데 도움이 될 수 있습니다. 회사는 너무 자주 AI에 중점을두고 나중에 데이터 문제를 해결하여 비 효율성과 기회를 놓치게됩니다.
비용 효율성은 데이터 및 핵심 인프라 계층의 투자와 밀접한 관련이 있습니다. 스택 의이 부분에 투자합니다 LLMS를 규모로 실행할 수 있도록하는 데 중요합니다.. 실제로는 이는 데이터 수집 표준화, 접근성 보장 및 강력한 데이터 거버넌스 프레임 워크 구현을 의미합니다.
책임있는 AI
강력하고 잘 관리 된 데이터 재단에 책임있는 AI 원칙을 포함시키는 회사는 응용 프로그램을 효율적이고 윤리적으로 확장 할 수있는 더 나은 위치에 있습니다. AI 입력 및 출력의 공정성, 투명성 및 책임과 같은 원칙은 더 이상 기업의 선택 사항이 아닙니다. 직원 및 고객과의 신뢰를 유지하고 신흥 규정을 준수하기위한 전략적 명령입니다.
중요한 프레임 워크 중 하나는입니다 나는 행동이있다고위험 AI 시스템에 대한 명확한 문서, 투명성 및 거버넌스를 의무화합니다. 이러한 프레임 워크를 준수하려면 회사는 AI 모델을 검증 할뿐만 아니라 해석 가능하고 책임을 져야하는 프로세스를 구현해야하며, 이는 신용 점수, 사기 탐지 및 투자 권장 사항과 같은 고분비 애플리케이션에서 특히 중요합니다. 이러한 관행의 우선 순위를 정하는 회사는 규제 요구를 앞서 가고 비용이 많이 드는 법적 또는 평판 위험을 피할 수 있습니다.
더욱이, 업계가 발전하고 자율적 인 결정을 더욱 널리 퍼질 수있는 에이전트 AI 시스템이 더 널리 퍼져있을 때, 책임있는 구현의 지분이 높아집니다. AI 도구에 행동을 위임하려면 신뢰성과 윤리적 행동에 대한 확신이 필요합니다. 이를 달성하려면 조직은 AI 시스템이 의도 한대로 작동하도록하고 결과 편견에 대해 신중하게 보호하고 불공정 한 결과를 영속시키는 지속적인 감사 및 모니터링 프레임 워크에 투자해야합니다.
앞으로 찾고 있습니다
엔터프라이즈 운영에서 AI의 변형 잠재력은 부인할 수 없지만 전체 가치를 실현하려면 조직이 개발 및 배포에 접근하는 방법에 변화가 필요합니다. 실험적 응용 프로그램을 넘어 확장 가능한 워크 플로 통합 도구로 이동하려면 데이터 품질, 거버넌스 및 접근성의 기본 문제를 해결하고 제품 사고 방식을 채택하는 데 중점을 두어야합니다.
데이터 격차를 마감하고 책임있는 AI를 전략의 중심으로 만드는 것은 이해 관계자와의 신뢰를 유지하고, 전략적 준수 명령을 지속적으로 충족 시키며, AI 시스템이 확장 가능할뿐만 아니라 신뢰할 수 있고 효과적인지 확인하는 데 중요합니다. 이런 식으로, AI의 약속은 실현 될 수 있으며 현재의 채택 투쟁은 모든 규모의 조직에서 극복 될 것입니다.
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