생성 AI의 잠재력: 위험 극복과 기회 발견

생성 AI의 힘은 명백하지만, 많은 조직은 이 기술을 완전히 받아들이기에는 여전히 주의를 기울여야 합니다. 지식재산이나 개인 데이터를 노출시키는 위험에 대한 합당한 우려가 있지만, MIT Sloan School of Management의 주요 연구 과학자인 앤드류 맥커피는 이러한 위험은 관리 가능하다고 주장합니다. 사실 맥커피는 생성 AI의 이점이 상당하고 성공시에는 보상이 있기 때문에, AI 경쟁에 참여하지 않는 것은 큰 실수라고 믿습니다.

생성 AI 응용 프로그램의 기회를 식별하고 투자 대비 가능한 수익을 결정하기 위해 맥커피는 비즈니스 리더들이 고려해야 할 네 가지 기본 단계를 제안합니다.

첫째, 기존 지식 업무 직군을 검토하고 생성 AI를 사용하여 개선할 수 있는 작업을 결정하세요. 예를 들어, 잘 정립된 템플릿을 기반으로 무언가를 작성하는 경우, AI가 우선 도전한 다음 인간 작업자가 검토하고 편집하도록 할 수 있습니다.

둘째, 범용적인 AI 솔루션을 고려하세요. 맥커피는 특정 역할에 대해 능력이 있는 하지만 순진한 생성 AI 어시스턴트를 활용하는 것을 제안합니다. 이 유형의 어시스턴트는 사전에 구축된 AI 솔루션을 통해 제공될 수 있으며, 소프트웨어 테스트나 버그 디버깅과 같은 작업을 처리하여 새로운 직원들이 빠르게 생산성을 발휘할 수 있도록 도와줍니다.

셋째, 더 많은 전문지식이 필요한 지식 업무 직군의 경우, 외부 데이터에 기반한 범용적인 생성 AI 시스템과 내부 데이터로 훈련된 다른 시스템을 결합하는 것을 고려하세요. 이를 통해 조직은 기관의 지식, 고객 정보, 감성 분석 및 산업별 지식을 활용하여 경험이 풍부한 어시스턴트의 결과를 달성할 수 있습니다.

마지막으로, 순진한 또는 경험있는 디지털 어시스턴트에 가장 적합한 역할을 식별하고 가장 유망한 생성 AI 응용 사례에 집중하여 잠재적인 프로젝트에 우선순위를 부여하세요. McKinsey 연구에 따르면, 고객 운영, 마케팅 및 영업, 엔지니어링, 연구 및 개발과 같은 영역이 생성 AI 응용에 가장 큰 잠재력을 가지고 있습니다.

결론적으로, 생성 AI와 관련된 위험이 있음에도 불구하고, 조직은 이러한 도전을 극복하고 AI 경쟁에 참여하는 것이 중요합니다. 맥커피의 단계를 따라가면, 기업은 기회를 식별하고 위험을 완화하며 생성 AI의 잠재력을 활용하여 생산성과 성공을 추구할 수 있습니다.

자주 묻는 질문: 비즈니스에서 생성 AI란?

Q: 조직에서 생성 AI와 관련된 위험은 무엇인가요?
A: 생성 AI의 위험으로는 지식재산이나 개인 데이터 노출이 우려됩니다.

Q: 조직이 생성 AI를 받아들이는 것이 왜 중요한가요?
A: 생성 AI의 이점은 상당하며, 성공시에는 보상이 있을 수 있습니다.

Q: 안드류 맥커피가 생성 AI 응용 사례에 대한 잠재적인 투자 수익을 확인하기 위해 권장하는 네 가지 단계는 무엇인가요?
A: 1. 기존 지식 업무 직군을 검토하고 생성 AI를 사용하여 개선할 수 있는 작업을 식별합니다.
2. 특정 역할에 대해 범용적인 AI 솔루션을 고려합니다.
3. 외부 데이터로 훈련된 범용적인 생성 AI 시스템과 내부 데이터로 훈련된 다른 시스템을 결합합니다.
4. 순진한 또는 경험있는 디지털 어시스턴트에 가장 적합한 역할을 기반으로 잠재적인 프로젝트에 우선순위를 부여합니다.

Q: McKinsey 연구에 따르면, 어떤 영역이 가장 큰 생성 AI 응용 잠재력을 가지고 있나요?
A: McKinsey에 따르면, 고객 운영, 마케팅 및 영업, 엔지니어링, 연구 및 개발과 같은 영역이 생성 AI 응용에 가장 큰 잠재력을 가지고 있습니다.

관련 링크 제안:
– MIT Sloan School of Management (MIT 슬로언 경영대학원)
– McKinsey & Company (맥킨지 앤 컴퍼니)

The source of the article is from the blog agogs.sk