2023년에는 생성 모델 기반 AI의 부상으로 인해 인공지능과 데이터 과학이 큰 관심을 받았습니다. 그렇다면 2024년에 이러한 분야에서 어떤 변화가 예상되며 이러한 발전이 기업들에 어떤 영향을 미칠까요?
통찰력을 얻기 위해 우리는 데이터와 기술 임원들을 대상으로 세 차례의 조사를 실시하여 관심을 끄는 다섯 가지 신뢰성 있는 이슈를 밝혀냈습니다:
1. 생성 모델 기반 AI의 가치 찾기:
생성 모델 기반 AI는 비즈니스와 소비자들의 주목을 받았지만, 이 기술이 조직에 경제적 가치를 제공할 수 있는지는 여전히 의문입니다. 기술에 대한 엄청난 기대는 있지만, 조사 결과 가치 실현은 아직 이루어지지 않았다고 나타났습니다. 기업들은 여전히 실험 단계에 머무르고 있으며, 생성 모델 기반 AI를 대규모로 도입한 기업은 소수에 불과합니다. 이 기술의 모든 이점을 활용하기 위해 조직은 중요한 투자를 해야 하며, 비즈니스 프로세스를 개선하고 직원들의 역량을 향상시키며, 새로운 AI 능력을 기존 시스템에 통합해야 합니다. 또한, 데이터 전략은 생성 모델 기반 AI에서 가치를 구현하는 데에 중요한 역할을 합니다. 그러나 많은 기업들은 데이터 관행에 큰 변화를 주지 않은 상태입니다.
2. 데이터 과학의 산업화:
데이터 과학 모델의 생산을 가속화하는 필요성이 커지고 있습니다. 기업들은 데이터 과학에서 가공 과정에서 장인적인 접근에서 산업적인 접근으로 변화하고 있습니다. 이러한 변화는 데이터 과학 과정을 간소화하고 표준화하여 모델 개발 및 배포를 더 빠르게 할 수 있도록 합니다. 데이터 과학을 더 확장 가능하게 만들고 개별 전문가에게 의존하지 않도록 하는 것이 목표입니다. 자동화와 협업을 지원하는 도구와 플랫폼은 데이터 과학 능력에 대한 수요 증가를 충족하기 위해 점점 중요해지고 있습니다.
3. 윤리적이고 책임감 있는 인공지능:
인공지능의 윤리적 영향이 점점 더 주목받는 가운데 기업들은 공정하고 투명하며 책임감 있는 AI 시스템을 개발하는 중요성을 인식하고 있습니다. 데이터 프라이버시, 알고리즘적 편향 및 윤리적인 의사 결정은 주요 관심사입니다. AI에 대한 윤리적 접근을 보장함으로써 기업은 평판적인 위험을 방지할 수 있을 뿐 아니라 고객과 이해관계자로부터 신뢰를 얻을 수 있게 됩니다.
4. 인공지능의 민주화:
인공지능이 접근 가능해지면서 기업 내에서 그 사용을 민주화하는 것이 중요합니다. 기업들은 직원들에게 교육 및 역량 강화 기회를 제공하여 기술 역량의 격차를 줄이고 있습니다. 이를 통해 다양한 배경과 직무를 가진 개인들이 AI 프로젝트에 기여할 수 있게 되며, 이는 보다 폭넓은 채택과 증가하는 혁신을 가져옵니다.
5. 대체가 아닌 보완:
일자리 대체를 우려하는 것과 달리, 인공지능은 인간의 역량을 보완하는 데에 초점을 둡니다. AI가 의사 결정 및 반복적인 작업을 지원하여 인간이 보다 복잡하고 창조적인 일에 집중할 수 있도록 함을 목표로 합니다.
이러한 동향들은 2024년에 인공지능과 데이터 과학의 운영을 형성할 것으로 예상되지만, 조직들은 등장하는 도전과 기회를 주의깊게 관리하고 그것을 활용할 수 있도록 신중하게 대응해야 합니다. 정보를 알고 민감하게 대처하는 것으로 기업들은 혁신, 생산성, 경쟁력을 도모하기 위해 인공지능과 데이터 과학의 잠재력을 활용할 수 있습니다.
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