AI는 극적인 속도로 진화하고 있습니다. 기회는 크지 만 위험은 더 크다. AI는 일상적인 작업 자동화에서 데이터 분석을 통해 깊은 통찰력 제공에 이르기까지 산업에 혁명을 일으킬 것을 약속하지만, 윤리적 딜레마, 편견, 데이터 개인 정보 보호 문제, 심지어 올바르게 구현되지 않으면 부정적인 투자 수익 (ROI)에 대한 방법을 제공합니다.
애널리스트들은 이미 AI의 미래가 적어도 부분적으로 어떻게 위험에 의해 형성되는지에 대해 예측하고 있습니다.
2025 년 보고서에 따르면 가트너 제목 AI 회오리 바람을 타십시오AI와의 관계는 기술이 발전 하고이 위험이 형성됨에 따라 변화 할 것입니다. 예를 들어,이 보고서는 기업이 이용 약관에 감정적 인 -AI 관련 법적 보호를 포함시킬 것으로 예측합니다. 의료 부문은 향후 2 년 안에 이러한 업데이트를 시작할 것으로 예상됩니다. 이 보고서는 또한 2028 년까지 모든 엔터프라이즈 데이터 유출의 4 분의 1 이상이 내부 위협이나 외부 악성 행위자로부터 일종의 AI 에이전트 남용으로 거슬러 올라갈 것이라고 제안합니다.
규제 및 데이터 보안 외에도, 상대적으로 보이지 않는 또 다른 위험이 있으며, 동일하게 높은 지분이 있습니다. 모든 비즈니스가 AI에 “준비된”것은 아니며, AI 배포로 서두르고 싶은 유혹을받을 수 있지만, 그렇게하면 주요 재무 손실과 운영 좌절이 발생할 수 있습니다. 예를 들어 금융 서비스와 같은 데이터 집약적 인 산업을 취하십시오. AI는이 부문의 운영 팀에 대한 의사 결정을 과급 할 가능성이 있지만 해당 팀이 자신이 수행하는 통찰력을 신뢰할 수있는 경우에만 효과가 있습니다. 2024 보고서에서 ActiveOps 금융 서비스 리더의 98%가 데이터 수집, 분석 및보고를 위해 AI를 채택 할 때“중요한 과제”를 인용한다고 밝혔다. 배치 후조차도, 9 명 중 9 명은 여전히 필요한 통찰력을 얻기가 어렵다는 것을 알게되었습니다. 구조화 된 거버넌스, 명확한 책임 및 AI 중심 권장 사항을 해석하는 숙련 된 인력이 없다면, 이러한 비즈니스의 실제 “위험”은 AI 프로젝트가 자산보다 더 많은 책임이 될 수 있다는 것입니다. AI 줄타기를 걷는 것은 빨리 움직이는 것이 아닙니다. 똑똑한 움직임에 관한 것입니다.
높은 지분, 높은 위험
AI의 비즈니스를 변화시킬 수있는 잠재력은 부인할 수 없지만 잘못되는 비용도 마찬가지입니다. 기업은 효율성, 자동화 및 실시간 의사 결정을 위해 AI를 활용하기를 간절히 원하지만 위험은 기회만큼 빨리 복잡 해지고 있습니다. AI 거버넌스의 실수, 감독 부족 또는 부적절하거나 보관되지 않은 데이터를 기반으로 한 AI 생성 통찰력에 대한 과도한 관계는 규제 벌금에서 AI 중심 보안 위반, 결함이있는 의사 결정 및 평판 손상에 이르기까지 모든 것을 초래할 수 있습니다. AI 모델이 점점 더 중요한 비즈니스 결정을 내리거나 최소한 영향을 미치면서 비즈니스가 AI 이니셔티브를 확장하기 전에 데이터 거버넌스를 우선 순위로 삼아야 할 긴급한 필요성이 있습니다. 처럼 맥킨지 이를 통해 기업은 AI 이니셔티브를 개발하기 전에 전체 기업의 데이터를 안전하고 안전하게 사용할 수 있도록“모든 곳, 모든 곳, 한 번에 모든 곳,”사고 방식을 채택해야합니다.
이것은 아마도 AI와 관련된 가장 큰 위험 중 하나입니다. 자동화 및 효율성에 대한 약속은 매혹적 일 수 있으며, 회사는 데이터를 지원할 준비가되기 전에 AI 중심 프로젝트에 리소스를 부어 자원을 부어줍니다. 많은 조직들이 강력한 데이터 거버넌스, 교차 기능 협업 또는 내부 전문 지식을 설정하지 않고 AI를 구현하기 위해 서두르고 궁극적으로 기존의 편견을 강화하고 신뢰할 수없는 출력을 생성하며 궁극적으로 만족스러운 ROI를 생성하는 AI 모델로 이어집니다. 실제로 AI는 “플러그 앤 플레이”솔루션이 아니라는 점입니다. 계획, 구조화 된 감독 및 효과적으로 사용하는 방법을 이해하는 인력이 필요한 장기 전략 투자입니다.
강력한 기초를 구축합니다
Tightrope Walker와 비즈니스 리더 인 Marty Wolner에 따르면 슬랙 라인을 걷는 법을 배우는 최고의 조언은 작게 시작하는 것입니다. 기술과 자신감을 키울 때 와이어가 낮은 곳에서 시작하여 거리와 난이도를 점차적으로 증가시킵니다.” 그는 비즈니스에서도 마찬가지라고 제안합니다.“작은 승리는 더 큰 도전에 대비할 수 있습니다.”
AI가 장기적이고 지속 가능한 가치를 제공하기 위해서는 이러한 “작은 승리”가 중요합니다. 많은 조직이 AI의 기술 능력에 중점을두고 경쟁에서 한 발 앞서 나아가지만, 실제 과제는 AI 채택을 규모로 지원하기위한 올바른 운영 프레임 워크를 구축하는 데 있습니다. 이를 위해서는 강력한 거버넌스, 지속적인 학습 및 윤리적 AI 개발에 대한 헌신과 같은 세 가지 접근 방식이 필요합니다.
통치: AI는 구조화 된 거버넌스 프레임 워크 없이는 효과적으로 작동 할 수 없으며, 설계, 배포 및 모니터링되는 방법을 지시합니다. 거버넌스가 없으면 AI 이니셔티브는 단편화되거나 책임이 없거나 명백한 위험이 발생할 위험이 있습니다. 기업은 AI 중심의 통찰력을 신뢰하고 설명하고 감사 할 수 있도록 데이터 관리, 의사 결정 투명성 및 시스템 감독에 대한 명확한 정책을 설정해야합니다. 규제 당국은 이미 AI 거버넌스에 대한 기대치를 강화하고 있으며, EU AI 법과 같은 프레임 워크 및 미국 규정 진화 규정은 회사가 의사 결정에 AI가 어떻게 사용되는지에 대한 책임을 지도록 설정했습니다. Gartner에 따르면 AI 거버넌스 플랫폼은 비즈니스가 AI 시스템의 법적, 윤리적, 운영 성과를 관리 할 수 있도록하는 데 중추적 인 역할을하여 민첩성을 유지하면서 규정 준수를 보장 할 것입니다. AI 거버넌스를 제정하지 못한 조직은 상당한 규제, 평판 및 재정적 결과에 직면 할 것입니다.
사람들: AI는 그것을 사용하는 사람들만큼 효과적입니다. 비즈니스는 종종 기술 자체에 중점을 두지 만 AI를 일상적인 운영에 이해하고 통합하는 인력의 능력도 중요합니다. 많은 조직이 AI가 의사 결정을 자동으로 향상시킬 것이라고 가정하는 함정에 빠지게됩니다. 실제로 직원들은 AI 생성 통찰력을 해석하고 효과적으로 사용하도록 훈련을 받아야합니다. 직원은 AI 구동 프로세스에 적응할뿐만 아니라 필요할 때 AI 출력에 도전하는 데 필요한 비판적 사고 기술을 개발해야합니다. 이 없으면 기업은 AI에 대한 과도하게 위험을 감수하여 결함이있는 모델이 전략적 결정에 영향을 미치지 않을 수 있습니다. 교육 프로그램, 업무 이니셔티브 및 교차 기능 AI 교육은 모든 수준의 직원이 교체하거나 부업하지 않고 AI와 협력 할 수 있도록 우선 순위가되어야합니다.
윤리학: AI가 장기적인 비즈니스 성공을 가능하게하려면 윤리적 원칙에 뿌리를 두어야합니다. 알고리즘 편견, 데이터 개인 정보 보호 위반 및 불투명 한 의사 결정 프로세스는 이미 일부 산업 전반에 걸쳐 AI에 대한 신뢰를 침식했습니다. 조직은 AI 중심의 결정이 법적 및 규제 표준과 일치하고 고객, 직원 및 이해 관계자가 AI 기반 프로세스에 대한 신뢰를 가질 수 있도록해야합니다. 이는 편견을 제거하고 개인 정보를 보호하며 투명하게 작동하는 AI 시스템을 구축하기위한 사전 조치를 취하는 것을 의미합니다. 에 따르면 세계 은행“AI 거버넌스는 공평한 기회를 창출하고, 권리를 보호하며, 결정적으로 기술에 대한 신뢰를 구축하는 것입니다.”
데이터: 전체 작업에서 단일 통합 데이터 세트를 갖는 것은 AI의 참여를위한 시작 및 종료 위치를 모두 확인하는 데 필수적입니다. AI가 이미 사용되는 위치를 알고, AI를 배포 할 위치를 이해하고, 추가 AI 참여를위한 기회를 발견 할 수있는 것은 지속적인 성공에 중요합니다. 데이터는 AI의 이점을 측정하는 최고의 메트릭입니다. 기업이 “시작”위치를 이해하지 못하고 AI의 여정을 측정하지 않으면 그 이점을 입증 할 수 없습니다. 갈릴레오가 한 번 말했듯이,“측정 할 수있는 것과 측정 할 수없는 것을 측정하면 측정 할 수 있습니다.”
줄타기를 걷는 것은 준비, 침착하고 모든 단계마다 균형을 찾는 것입니다. 주의를 기울인주의, 구조화 된 데이터 거버넌스 및 숙련 된 인력으로 AI에 접근하는 비즈니스는 안전하게 건너는 인력이 될 것이며, 발자국을 확보하지 않고 미리 청구하는 사람들은 비용이 많이 드는 위험을 감수 할 것입니다.
게시물 AI Tightrope 걷기 : 운영 팀이 위험과의 영향 균형을 유지 해야하는 이유 먼저 나타났습니다 Unite.ai.