데이터와 분석의 선두자로서 AI와 분석의 융합은 다양한 분야에 깊은 영향을 미친다. AI가 분석, 데이터 과학 생태계, 사용자의 행동, 역할 및 의사결정에 미치는 영향을 이해함으로써 기업은 경쟁 우위를 점할 수 있다.
지난 시간부터 스프레드시트는 데이터 분석을 위한 필수 도구로 사용되어 왔다. 그러나 웹 및 앱 기반 독립형 GenAI 챗봇이 등장함으로써 사용자들이 스프레드시트 데이터를 분석하는 방식이 혁신적으로 변화되었다. 이러한 챗봇은 직관적이고 쉬운 분석을 가능하게 하며 전통적인 데이터 입력과 정교한 분석 사이의 간극을 줄였다.
GenAI 챗봇의 주요 장점 중 하나는 전문적인 분석 및 비즈니스 인텔리전스 (ABI) 및 데이터 과학 및 머신 러닝 (DSML) 소프트웨어가 필요하지 않다는 점이다. 이를 통해 더 넓은 사용자들이 데이터 분석을 제한 없이 비즈니스 프로세스 내에서 할 수 있게 되었다.
이러한 증가한 접근성은 ABI 플랫폼 밖에서 데이터 및 분석 작업이 수행되는 급증으로 이어졌다. AI 기반 능력의 신속한 실행은 중요한 이점을 제공하지만, 이에 따른 지배구조상의 도전도 존재한다. 회사에서는 의도적이든 의도치 않게든 인공지능 AI를 활용하여 전통적인 분석 소프트웨어에 의해 제한되는 게시물을 공유할 수 있는 생성 AI 챗봇을 사용함으로써 지배 프로세스를 우회하는 ABI 플랫폼 사용자의 40%가 2025년까지 증가할 것으로 예측한다. 분석 도구의 “바퀴벌레”로 불리는 스프레드시트는 혁신적인 시장 트렌드에도 불구하고 탄력적임을 입증했다. 챗봇을 통해 스프레드시트를 직접 분석할 수 있는 능력으로 인해 생성 데이터 사일로 (spreadmarts)의 사용이 증가할 것으로 예상된다.
앞으로 보았을 때, Gartner는 2026년까지 70% 이상의 독립 소프트웨어 공급업체(ISV)가 기업 응용 프로그램에 GenAI 기능을 포함할 것으로 예측하고 있다. 이는 현재 채택율이 1% 미만인 상황에서 상당한 증가를 나타낸다. ABI 플랫폼이 필요하지 않은 AI 내장형 자연 언어 질의 (NLQ)의 편리성은 전통적인 공급업체와 데이터 및 분석 (D&A) 리더들이 투자한 것들에 위험을 노출시킨다.
AI가 가능한 분석의 진화하는 풍경을 탐색하려면 D&A 리더들은 다음 권고 사항을 고려해야 한다:
– AI 교육 및 습득에 초점을 맞추기
– AI가능 분석을 위한 전략적 계획
– 통합 노력이 합성을 촉진하도록 보장
– 분석 협업을 통해 집단 지능을 촉진
Gartner 애널리스트들은 Gartner 데이터 및 분석 서밋에서 AI에 관한 최고의 실천사례들을 논의할 예정이다.
계속된 분석 기술과 디지털 환경에 앞선 유지하기 위해 D&A 리더 및 조직은 AI 가능한 NLQ 및 챗봇 기술의 최신 향상을 파악해야 한다. 그렇지 않을 경우 기술적인 제재와 데이터 분석 지배 정책 위반으로 이어질 수 있다.
저자: Gartner의 Mike Fang, 시니어 디렉터 애널리스트
자주 묻는 질문(FAQ)
ABI가 무엇을 의미하나요?
ABI는 분석 및 비즈니스 인텔리전스의 약자로, 조직이 데이터를 분석하고 해석하여 효과적인 비즈니스 결정을 내릴 수 있게 하는 소프트웨어 및 도구를 포함한다.
DSML이 무엇을 의미하나요?
DSML은 데이터 과학과 머신 러닝의 약자로, 알고리즘 및 통계 모델을 사용하여 데이터로부터 통찰과 패턴을 추출하는 것을 포함한다.
GenAI 챗봇이 무엇인가요?
GenAI 챗봇은 인공지능을 활용하여 사용자들이 전문적인 분석 소프트웨어가 필요 없이 스프레드시트 데이터를 분석할 수 있는 독립형 웹 및 앱 기반 도구이다.
Spreadmart는 무엇을 의미하나요?
Spreadmart는 GenAI 챗봇을 사용하여 스프레드시트 분석을 통해 생성된 생성 데이터 사일로를 가리킨다. 이는 사용자들이 전통적인 분석 플랫폼 외부에서 데이터 분석을 수행할 수 있도록 한다.
The source of the article is from the blog aovotice.cz