AI 열기에 휩싸인 비즈니스 리더들은 최근에 기업 클라우드 소프트웨어 선두 제공업체인 IFS의 연구에 따르면, 인공 지능의 잠재적 이점과 기업이 해당 능력을 활용하기 위한 준비 상태 사이에 분명한 격차가 있음을 밝혀냈습니다.
“산업용 AI: 생산성, 혁신 및 경쟁을 위한 새로운 지평”이라는 제목의 연구는 전 세계적으로 1,700명 이상의 고위 경영진과 협력하여 이루어졌습니다. 이 연구는 AI 도입에 대한 주요 장애물로 기술 발전의 지연, 조직적 제약, 필수 기술 부족을 강조했습니다. 하지만 이러한 도전에도 불구하고, 조사 대상 리더들의 절반 이상이 올바른 전략을 통해 AI가 다음 2년 안에 명백한 이점을 제공할 수 있다고 믿고 있습니다.
AI 도입에서의 기대와 현실: 압도적인 84%는 제품 및 서비스 혁신, 데이터 접근성 향상, 비용 절감, 수익 성장 등에서 AI로부터 상당한 이익을 기대합니다. 그러나 조사된 기업 리더 82%는 AI 솔루션을 신속히 도입해야 한다는 극심한 압박을 느끼며, 시험 단계의 정체 및 미 충족 예상으로 인한 잠재적인 실망을 불러일으킬 위험에 처해 있습니다.
준비 상태의 딜레마: 많은 기업들은 개발에 대한 집중, 적절한 인프라, 및 AI 배포 장점을 얻을 수 있는 기술을 부족합니다. 연구에 따르면, 기업들 중 34%는 아직 클라우드 컴퓨팅으로 전환하지 않았으며, 모든 운영 부문에서 AI를 활용하기 위한 준비도부족함을 시사합니다. IFS 전문가들은 클라우드 서비스, 데이터, 비즈니스 프로세스 및 인재를 통합하는 견고한 전략의 중요성을 강조하고 있습니다.
IFS 제품 책임자는 기업에 대한 AI의 변혁적 잠재력을 강조하며, 대부분의 기업이 부족한 전략, 철저한 준비, 및 적절한 기술이 필요하다고 강조합니다. IFS의 플랫폼인 IFS.ai는 비즈니스 전반에 걸쳐 포괄적인 AI 유틸리티를 가능하게하며 의사 결정을 지원하고 AI로 구동되는 데이터 및 서비스를 제공합니다.
전망: 초기 AI 통합 단계에서의 장애물에도 불구하고, 기업가들은 기술의 이익에 대해 희망적이며, 47%는 1-2년 내에 상당한 수익을 기대하고 있으며, 24%는 단 한 해 내에 이를 기대합니다.
데이터 준비 상태의 중요성: 데이터는 전략적 자산이며, 응답 시간이 중요한 데이터의 실시간 사용 가능성은 86%의 응답자가 AI 효과성과 연결된다고 생각합니다. 그럼에도 불구하고, 필요한 데이터 인프라를 준비 완료한 사람은 23%에 불과하며, 이는 비즈니스 결정과 실시간 대응에 중요합니다.
AI 도입을 향한 기업의 여정에서, 우상적인 AI 약속을 현실로 전환하기 위해 신중한 계획과 구체적인 행동이 요구됩니다.
기대치와 현실 사이의 격차: 비즈니스 리더들은 AI의 잠재력에 대해 희망적이지만, 기존의 AI 시스템을 통합하는 데 필요한 복잡성을 완전히 이해하지 못하는 채 효율성, 데이터 처리, 고객 경험을 향상시킬 것으로 기대하는 경우가 종종 있습니다.
AI 도입에서의 주요 도전: 기술 적용은 AI의 발전 속도가 빠른 점 때문에 어려울 수 있습니다. 또한 변화에 대한 조직적 저항이 AI 계획에 장애물이 될 수 있으며, AI 전문가 부족 역시 관련된 윤리적 및 규제 문제와 함께 운영상과 명성적 위험이 될 수 있습니다.
산업용 AI의 장점:
1. 효율성 향상: AI는 반복 작업을 자동화하여 직원이 전략적인 작업에 집중할 수 있게 합니다.
2. 의사 결정 강화: 예측 분석은 더 잘 판단할 수 있는 통찰력을 제공합니다.
3. 생산성 성장: AI는 생산 라인을 최적화하고 다운 타임을 줄일 수 있습니다.
4. 고객 경험: 개인 맞춤형 AI 추천은 고객 만족도를 높일 수 있습니다.
산업용 AI의 단점:
1. 초기 비용: AI 기술 도입은 비용이 많이 들 수 있습니다.
2. 고용 영향: AI 자동화가 특정 분야에서 일자리를 침략할 수 있습니다.
3. 복잡한 통합: 기존 시스템에 AI를 통합하는 것은 도전적일 수 있습니다.
4. 과도한 의존: AI 기반 결정은 인간 판단이 고려할 문맥을 무시할 수 있습니다.
AI에 대한 조직적 준비도에 대해 자세히 알아보려면, 주요 AI 연구 기관 및 기업의 기본 도메인을 방문해 보세요. 이들은 종종 AI 현황에 대한 연구와 보고서를 발표합니다:
– DeepMind
– OpenAI
– IBM Watson
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AI 도입을 향한 기업은 데이터 준비 상태를 우선시하고 기술 및 조직적 장벽을 극복하며, 기대치와 현실 사이의 AI 산업 응용에 대한 현재 불일치를 극복하기 위해 기술 개발에 투자해야 합니다.