이탈리아 기업들은 인공 지능(AI)을 받아들이려는 한편 상당한 어려움에 직면하고 있습니다. 이 새로운 영역으로 발걸음을 내딛으면, 전문 기술 부족부터 기술적 전환과 윤리적, 법적 주의사항에 이르기까지 다양한 불확실성에 직면합니다.
AI는 시장 추세를 예측해 이해하는 데 속도를 높이고, 보다 더 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있는 능력을 제공하여 기업들에게 수많은 혜택을 제공합니다. 자동화의 통제, 개인 서비스 관리, 자원 최적화에서 역할을 합니다. 일부 기관들은 이 여정을 시작했지만, 상당 수의 기업들은 아직 시작도 하지 않았습니다.
Minsait와 루이스 가이도 칼리 대학교가 협력하여 진행한 연구에 따르면, 이탈리아 기업 중 4분의 1밖에 AI 개발 계획을 수립하지 않은 것으로 나타났습니다. 민사이트 이탈리아의 정보 및 데이터 책임자인 로베르토 까로초는, 약 500개 기업을 조사했음에도 불구하고, 대부분의 기업들이 자사의 비즈니스 모델에 AI를 통합할 명확한 전략이 없다고 밝혔습니다.
혁신에 대한 주요 장벽에는 두 가지가 있습니다. 하나는 기업들이 내부에서 데이터 분석가와 소프트웨어 엔지니어링 팀을 구성하기 어렵다는 점입니다. 다른 문제는 기술 인프라에 관련되어, 기업들은 자사의 장비를 사용하길 원하지만 상당한 투자와 시간이 필요로 하기 때문에 어려움을 겪고 있습니다.
경영 및 인공 지능 과정의 이레네 피노키 이 장은 리포트에서 놀라운 통찰을 공유했습니다: 기업들이 AI 통합을 위한 좋은 출발을 하지 못한 이유는 투자 부족이나 데이터 민감성이 아니라, 현재 섹터 내 규정에 대한 불확실성 때문이라고 합니다. 유럽 AI 법안이 이탈리아에서 아직 입법적 정의 대기 중이며, 윤리적 및 법적 딜레마가 미해결 상태에 있습니다.
피노키는 대학이 AI를 특정 섹터와 결합할 수 있는 프로페셔널을 선발할 수 있는 멀티 디시플린 프로그램을 만들어야 한다는 필요성을 강조했습니다. 은행 업종의 데이터 과학자는 금융 및 경제적 영향을 이해해야 한다는 예를 들 수 있습니다. 루이스 대학은 이에 대응하기 위해 데이터 과학 및 경영 학사 학위 프로그램을 제공함으로써 학생들이 변화하는 시장 요구 사항에 부응할 수 있도록 지원하고 있습니다.
중요한 질문 및 답변:
1. 이탈리아 기업들에게 AI 통합의 주요 장벽은 무엇입니까?
주요 장벽으로는 데이터 분석 및 소프트웨어 엔지니어링을 비롯한 특화된 기술 부족, 상당한 투자와 시간이 필요한 필수적인 기술 인프라 구축의 어려움, AI 섹터에서의 규정 및 윤리적 고려사항에 대한 불확실성이 포함됩니다.
2. 이탈리아에서 AI 통합을 어렵게 하는 중요한 문제는 자금 유효성입니까?
이레네 피노키가 공유한 통찰에 따르면, 자금 유효성은 AI 통합을 방해하는 주요 문제가 아닙니다. 오히려 기업들에게 실질적으로 어려움을 겪게 만드는 것은 규제적 프레임워크의 불확실성입니다.
3. 이탈리아의 교육 부문이 AI 전문가 수요에 대응하고 있습니까?
루이스 가이도 칼리 대학교 등 이탈리아 대학들은 AI를 특정 섹터와 결합할 수 있는 프로페셔널을 양성하는 멀티 디시플린 프로그램을 개발 중입니다. 이러한 프로그램인 데이터 과학 및 경영 석사 학위는 시장 요구 사항 변화에 부응할 수 있는 기술을 학생들에게 제공하기 위한 것입니다.
주요 도전과 논란 사안:
– 기술 인력 부족: AI 솔루션을 구현하고 관리할 수 있는 숙련된 인력 부족이 심각한 어려움으로 작용합니다. 기업들이 필요한 팀을 구축하는 데 어려움을 겪습니다.
– 기술 인프라: 자사의 장비를 사용하기를 선호하는 기업들은 AI 기술에 필요한 대규모 투자에 대한 어려움을 겪습니다.
– 규제적 불확실성: 유럽 AI 법안이 이탈리아에서 아직 입법 단계에 있으므로, 기업들은 명확한 프레임워크 없이 법적 및 윤리적 딜레마에 직면하고 있습니다.
– 데이터 관리: 즉시 언급되지는 않았지만, 효율적인 데이터 처리 및 대량의 데이터 처리 능력은 AI 응용 프로그램에 중요합니다. 기업들은 이러한 측면을 다루는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
장단점:
– 장점: AI는 의사 결정을 개선하고 데이터 분석을 가속화하며 자원 최적화와 맞춤 서비스를 제공함으로써 비즈니스 운영을 향상시킬 수 있습니다. 이는 이탈리아 기업들에게 효율성과 경쟁력 강화로 이어질 수 있습니다.
– 단점: AI 통합에는 상당한 금전적 투자와 시간이 필요합니다. 또한 AI에서의 개인 정보 보호와 편견과 같은 윤리적 고려사항을 다루어야 하며, 이는 대중의 신뢰와 브랜드 이미지에 영향을 줄 수 있습니다.
관련 링크:
AI 및 관련 분야에서 교육 프로그램에 대한 업데이트를 확인하려면 루이스 가이도 칼리 대학교를 방문하십시오.
유럽 AI 법률 및 현재 상태에 대한 정보를 얻으려면 유럽 연합의 주요 도메인에 있는 리소스를 참조하십시오. 유럽 연합.
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The source of the article is from the blog scimag.news