회사 리더들은 배포를 열망하고 있습니다. 생성 AI (GenAI)의 사업에 참여하고 있습니다. 그렇다면 왜 그렇게 많은 프로젝트가 개념 증명(POC) 단계를 통과하지 못하는 걸까요? 최근 Gartner 행사에서 저명한 부사장 분석가인 Rita Sallam은 다음과 같이 말했습니다. 최소 30% 의 GenAI 프로젝트는 낮은 데이터 품질, 불충분한 위험 제어, 빠르게 증가하는 비용 또는 원하는 비즈니스 가치 실현 불가능과 같은 문제로 인해 2025년 말까지 POC 이후에 중단될 것입니다.
이러한 문제는 Gartner가 GenAI가 시장에 진입하기 시작했다고 말한 이유 중 하나입니다. 환멸의 골짜기 최신 기술 하이프 사이클(Hype Cycle for Emerging Technology, 2024). 그러나 별도의 Gartner 설문 조사에서 응답자들은 GenAI 배포로 기업이 15.8%의 수익 증가, 15.2%의 비용 절감, 22.6%의 생산성 향상을 달성하는 데 도움이 되었다고 보고했습니다.
그렇다면 GenAI를 주요 워크플로에 통합하는 데 성공한 기업과 예상 비즈니스 가치를 실현하지 못한 기업을 구별하는 요소는 무엇일까요? 이러한 리더와 팀은 엄격한 준비와 변경 관리를 특징으로 하는 다양한 접근 방식을 사용합니다. 다음은 팀이 비즈니스 프로세스를 혁신하면서 위험을 완화하고 비용을 관리할 수 있도록 GenAI 사용 사례의 평가, 선택 및 활성화를 안내하는 세 가지 주요 원칙입니다.
1. 핵심 원칙 1: 처음부터 비즈니스 가치를 엄격하게 정량화합니다.
비즈니스 리더는 처음에는 GenAI 실험을 우선시했지만 이제는 투자를 통해 실질적인 비즈니스 가치를 얻기를 열망하고 있습니다.
파트너는 워크숍을 개최하여 전반적인 목표, 데이터 프로세스 및 기술 인프라의 현재 상태 등을 이해함으로써 기업이 상세한 비즈니스 사례를 개발하도록 도울 수 있습니다. 이 프로세스의 일환으로 기업 팀과 협력하여 잠재적인 사용 사례를 평가하고, 비즈니스 문제를 해결하여 우선 순위를 지정하고, 노력 수준과 예상 ROI를 결정하고, 진행 상황을 측정하기 위한 핵심 성과 지표를 개발합니다. Google Cloud Next ’24에서 이 회사는 101개의 이야기 고객, 직원, 크리에이티브, 데이터, 코드 및 보안 에이전트를 배포하여 GenAI로 성공하는 조직의 비율.
시장 역량은 지속적으로 발전하여 가치 창출 경로를 간소화합니다. Microsoft와 Google은 대규모 언어 모델을 검색 엔진에 통합했습니다. 이제 인터넷 사용자는 요약된 답변과 링크를 받아 통찰력을 얻는 시간을 단축할 수 있습니다. 마찬가지로 파트너는 기업이 몇 주 내에 환경에 맞게 사용자 정의하고 배포할 수 있는 AI 및 기계 학습 모델을 갖춘 GenAI 가속기 플랫폼을 제공하고 있습니다. 기업은 입증된 도구를 확보하고, 배포 비용과 위험을 줄이고, 새로운 비즈니스 기능을 더 빠르게 확장함으로써 이점을 누릴 수 있습니다.
2. 핵심 원칙 2: 데이터 품질, 개인 정보 보호 및 보안을 보장합니다.
모델 훈련 및 추론을 위한 고품질의 개인 정보 보호 규정을 준수하는 안전한 데이터를 제공하는 것은 모든 성공적인 GenAI 구현의 기초입니다. 기업은 AI 모델이 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 생성할 수 있도록 데이터를 준비해야 합니다. 또한 모델 출력을 포함한 민감한 정보가 노출되지 않도록 보호하기 위한 가드레일과 새로운 도구를 구현하고 있습니다. 마찬가지로 GenAI를 사용하여 팀이나 자동화를 통해 해결할 수 있는 보안 문제를 식별할 수 있습니다.
마스터 카드 GenAI를 사용하여 고객 상호 작용을 촉진하고 사기를 줄입니다. AI 기반 챗봇은 고객에게 맞춤형 추천, 계정 정보, 거래 내역에 대한 즉각적인 액세스를 제공합니다.
또한 이 회사는 GenAI 예측 모델링을 사용하여 잠재적인 사기를 나타낼 수 있는 비정상적인 지출 패턴을 식별합니다. GenAI를 통해 Mastercard는 손상된 카드 감지율을 두 배로 높였습니다. 오탐지를 최대 200%까지 줄였습니다. 사기에 취약한 판매자 식별 속도가 300% 향상되었습니다.
3. 핵심 원칙 3: 인간-GenAI 협력을 강화합니다.
GenAI는 일부 프로세스를 자동화하지만 대부분의 경우 인간이 더 나은 결정을 내리는 데 도움을 줍니다. GenAI는 합성 데이터를 생성하고, 데이터를 처리하고, 패턴을 인식하고, 예측 분석을 생성하여 팀워크를 강화하고 새로운 서비스를 생성할 수 있습니다. 예를 들어 GenAI는 의사 결정자가 결과를 최적화할 수 있도록 고려해야 할 시나리오와 권장 사항을 제공할 수 있습니다. 인간은 GenAI 기능을 기반으로 시장 및 상황 인식, 비즈니스 지식, 판단, 공감을 의사 결정에 활용합니다.
그렇다면 기업은 어떻게 인간-GenAI 협업의 잠재력을 극대화할 수 있을까요? 리더는 명확하게 정의된 역할과 책임을 설정하고, 최신 기능에 대해 팀을 지속적으로 교육하고, GenAI가 예상대로 작동하지 않을 때 가드레일과 에스컬레이션 경로를 제공하는 데 시간을 투자해야 합니다. 또한 GenAI가 비즈니스를 재편한다는 비전을 공유하고 인간의 능력을 대체하는 것이 아니라 강화하고 있다는 점을 강조해야 합니다. Forrester 조사에 따르면 36% 의 직원은 자동화나 AI로 인해 일자리를 잃을까 봐 두려워하지만 1.5%만이 그럴 것이며 6.5%는 GenAI의 영향을 받을 것입니다. 따라서 직원들은 이 기술을 기피하기보다는 수용해야 합니다.
올스테이트 자연어 처리를 활용하여 실시간 다국어 지원을 제공하고 고객 행동에 대한 더 큰 통찰력을 얻는 GenAI 기반 챗봇을 구현했습니다. 예를 들어 상담원 지원이 필요한 고객 여정을 식별하여 이전 모델의 성능을 3배 향상하려고 합니다.
챗봇은 관련 정보를 수집하고 검토하기 위한 중앙 집중식 플랫폼을 제공하여 청구 프로세스를 간소화합니다. 상담원은 전문가의 판단이 필요한 복잡한 청구를 계속 처리하는 반면, 챗봇은 일상적인 작업을 자동화하고 처리 시간을 단축하여 효율성을 크게 향상시킵니다. AI를 사용하여 양식 작성을 간소화함으로써 Allstate는 정확성과 고객 만족도를 향상시키고 있습니다.
다음 3가지 핵심 원칙을 채택하여 GenAI에서 더 많은 ROI를 얻으세요
GenAI가 전 세계의 관심을 끌자 리더들은 이를 신속하게 이러한 비즈니스에 적용하여 실험과 혁신을 장려했습니다. 그러나 때로는 POC가 기본보다 앞서 경쟁하여 비용을 증가시키고 원하는 가치를 제공하지 않는 솔루션을 만드는 경우도 있습니다.
리더는 건전한 비즈니스 사례 개발, 데이터 요구 사항 해결, 팀이 AI와 협력하도록 지원이라는 세 가지 핵심 원칙을 사용하여 새로운 GenAI 이니셔티브를 성공시킬 수 있습니다. 그들은 최고 경영진, 이사회, 고객 및 투자자 모두를 감동시키는 높은 가치의 사용 사례 및 도구, 데이터 보호, 생산성 및 혁신 개선 사항을 지적할 수 있습니다.
게시물 GenAI 배포에서 ROI를 촉진하기 위한 3가지 핵심 원칙 처음 등장한 Unite.AI.