대부분의 기업은 인공 지능(AI) 이니셔티브의 불규칙한 배포 및 관리로 어려움을 겪고 있습니다. 조직의 여러 부분이 사일로에서 AI를 실험함에 따라 다른 사람의 경험에서 배울 수 있는 기회와 리소스를 모두 낭비합니다. 우리 회사가 다음 이상의 독립적인 제XNUMX자 설문조사를 의뢰했을 때 AI 실무자 2,500명 산업과 지역 전반에 걸쳐 조직은 AI에 막대한 금액을 투자했지만 기본적인 역량만 확보한 것으로 나타났습니다. 응답자 XNUMX명 중 XNUMX명은 여전히 ​​기업 전반에 걸쳐 AI를 확장하는 방법을 모색하고 있다고 답했습니다.

그렇게 되기 전까지는 AI의 실제 이점을 파악하기 어려울 것입니다. 반면에, 심지어 소규모 투자 규모를 찾는 AI 이니셔티브에서는 불균형적으로 높은 수익을 얻습니다. 한 추정에 따르면 비즈니스 프로세스, 워크플로우 및 고객 경험에 AI를 포함하는 조직은 다음을 통해 수익성을 높일 수 있습니다. 20 %만큼.

관찰자들에 따르면, AI를 확장한 기업은 다음과 같은 특정 모범 사례 덕분에 성공했습니다.

가치를 가속화하기 위해 올바른 이니셔티브의 우선순위를 정하고 확장합니다. 일반적으로 AI 리더는 다른 기업보다 더 많은 사용 사례를 훨씬 빠르게 확장합니다. 주요 비즈니스 우선 순위에 맞는 다양한 사용 사례를 지원하는 AI 기반 비즈니스 기능을 구축하는 데 중점을 두고, 새로운 AI 기능을 필요한 사람들이 신속하게 사용할 수 있도록 하며, 민첩한 개발과 함께 검증된 실행 모델을 활용하여 확장할 수 있도록 합니다. XNUMX가지 사용 사례 중 XNUMX가지 이상, 다른 곳에서는 XNUMX개 중 하나만 확장할 수 있습니다. 

프로그램을 올바른 방향으로 유지하기 위한 구조 및 거버넌스 확립: AI를 확장한 대다수 기업은 잘 정의된 전략과 프로세스, 우수한 운영 모델, 그리고 올바른 소유자에게 책임과 책임을 부여하기 위한 강력한 거버넌스 프레임워크를 갖추고 있습니다.  

또한 조직은 직원과 고객 사이에서 채택을 확대하기 전에 AI에 대한 신뢰를 구축해야 합니다. 투명하지 않거나, 설명하거나, 이해하지 못하는 AI는 실망하거나 의심을 낳거나 사용되지 않을 가능성이 높습니다. 조직에서는 비즈니스 가치와 구현 용이성을 기준으로 우선순위를 정하는 경우가 많습니다. 그러나 AI의 경우 솔루션의 신뢰성은 채택과 성공을 이끄는 가장 중요한 요소입니다. 신뢰할 수 있고 신뢰할 수 있으며 공정한 결과를 생성하려면 AI 모델에 올바른 종류의 훈련 데이터를 제공해야 합니다. 윤리적이고 편견이 없음.

리더십과 재능을 갖춘 지원 프로그램: 리더의 지원과 강력한 기술의 가용성은 AI 확장 성공의 큰 요소입니다. 일반적으로 다음과 같은 조직에서는 이상 10 % 기술직 중 30% 이상이 AI를 활용하고 있으며, 직원의 XNUMX% 이상이 매일 AI를 활용해 타 기업에 비해 훨씬 더 큰 수익성 개선 효과를 거두고 있습니다. 이들의 리더십은 올바른 사용 사례의 우선순위를 정하고 확장 로드맵을 정의하는 등 중요한 지원을 제공합니다.

기술 직원과 고위 임원 외에도 해결하려는 비즈니스 문제에 가장 가까운 비즈니스 전문 지식을 갖춘 사람들이 AI 팀의 일원이 되어야 합니다. 이들의 지식은 올바른 AI 모델과 그에 어울리는 데이터를 고안하는 데 매우 중요합니다. 그들은 또한 비즈니스 커뮤니티 내에서 AI 채택을 전파하고 촉진하는 핵심 챔피언이 됩니다. 고위 리더가 AI가 전략적 목표에 부합하는지 확인하는 것처럼 비즈니스 전문가는 AI가 비즈니스 우선순위와 연계되어 있는지 확인합니다. 

데이터에 대한 준비가 되어 있고 데이터 사용에 능숙함: AI 리더는 무제한의 소스에서 비즈니스에 중요한 데이터를 선택하고 이를 효율적으로 관리하는 방법을 알고 있습니다. AI 사용을 위해 데이터를 사용 가능하고, 액세스 가능하고, 신뢰할 수 있게 만들면 AI 구현을 확장할 수 있습니다. AI 리더는 일반적으로 다른 회사보다 볼륨과 다양성 측면에서 더 많은 데이터를 처리하는 동시에 더 높은 데이터 품질을 달성합니다. 클라우드, 데이터 과학, 분석 등 다양한 디지털 도구와 기술을 사용하여 데이터를 최적화하고 AI 이니셔티브를 성공으로 이끌 수 있습니다. 

AI를 확장하려면 조직은 기업 전체에서 데이터를 공유해야 합니다. 그러나 그들은 또한 그것에 대해 어느 정도 통제력을 가질 필요가 있습니다. 이로 인해 어떤 데이터 관리 전략을 추구해야 할지(중앙 집중식 또는 연합식)에 대한 딜레마에 빠지게 됩니다. 그러나 대답은 그렇게 간단하지 않습니다. 업계 전문가들은 중앙 집중식 데이터 관리가 수익을 향상시킬 수 있는 반면 완전히 통합된 데이터 관리 전략도 마찬가지라고 봅니다. 조직이 플랫폼과 기술을 중앙 집중화하면서 팀의 운영 자율성을 허용하는 "허브 앤 스포크" 결합 전략은 두 가지 장점을 모두 제공하는 것으로 보입니다.

마무리: AI와 데이터 경제 

데이터는 AI에 생명을 불어넣습니다. 그러나 AI는 데이터 경제가 직면한 두 가지 주요 문제, 즉 사일로와 개인 데이터 사용 방식에 대한 투명성 부족을 완화함으로써 호의를 보답할 수 있습니다. AI 도구는 기업(또는 생태계) 전반에 걸쳐 서로 다른 정보 소스를 활용하고, 데이터를 구조화하고 형식을 지정하여 사용 가능하도록 하며, 조직의 모든 부분에서 데이터를 가시화하고 통찰력을 제공하여 사일로에 대응합니다. 이는 사일로의 해체가 AI의 성능을 향상시켜 조직 데이터 간의 장벽을 더욱 낮추는 선순환을 시작합니다. 규모가 커질수록 이 주기는 더 커지고 좋아집니다. 따라서 기업이 앞으로 나아갈 길은 올바른 AI 이니셔티브의 우선순위를 정하고, AI를 위한 데이터 준비를 갖추고, 거버넌스와 신뢰를 구축하고, 리더십과 인재를 제공하고, 우수한 데이터 관행을 채택하는 것입니다. 

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• 출처: https://www.dataversity.net/dont-dawdle-dont-dabble-scale-ai-now/