Roman Rember11월 14일, 디지털 전환 이벤트에서는 인공지능에 대한 투자와 기업에서의 활용을 조명하며, 참석자들에게 중요한 통찰과 전략을 제공합니다.
딜로이트의 최근 보고서는 생성적 인공지능 채택의 발전과 도전 과제를 조명합니다. 이 설문 조사에서는 조직 간 경험 수준의 차이가 강조되었으며, 모든 참가자는 어떤 형태로든 AI 실험 또는 구현에 참여하고 있었습니다. 중요한 발견 중 하나는 응답자의 67%가 이 혁신적인 기술에 대한 투자를 늘릴 계획이라고 응답했다는 것입니다.
하지만 생성적 AI의 잠재력에 대한 열정에도 불구하고, 데이터 관리와 확장성 문제는 중대한 장벽으로 부각되고 있습니다. 조직의 리더들은 AI에 대한 강한 관심을 표명하고 있지만, 초기의 흥미는 점차 줄어들고 있습니다. 비교적으로, 임원과 CEO들의 참여 수준은 2024년 초 이후 감소했으며, 많은 이니셔티브가 여전히 실험 단계에 머물러 있습니다.
또한, 데이터 거버넌스의 중요성이 급증하고 있으며, 75%의 조직이 데이터 관리 투자를 증가시키고 있습니다. 그럼에도 불구하고 데이터 문제와 관련된 예상치 못한 장애물로 인해 55%의 응답자가 특정 AI 사용 사례를 피하고 있습니다.
기술 위험에 대한 우려도 여전히 존재하며, 상당수의 사람들이 규제 준수로 인해 복잡성이 증가하고 구현을 방해할 수 있다는 사실을 인정하고 있습니다. 기업들은 신뢰를 구축하기 위해 거버넌스 프레임워크와 내부 감사 강화를 포함한 보호 조치를 마련하고 있습니다. 조직들이 AI로 창출된 가치를 입증하기 위해 노력함에 따라, 이러한 투자 정당화를 위한 명확한 성과 지표의 필요성이 증가하고 있습니다.
AI 여정을 최적화하는 팁, 생명 해킹, 흥미로운 사실
인공지능의 분야가 계속 발전함에 따라, 그 잠재력을 효과적으로 활용하고자 하는 기업에게 앞서 나가는 것이 필수적입니다. 당신이 임원이든 기술 애호가이든, AI 구현의 복잡성을 탐색하는 방법을 이해하는 것은 전략적 접근을 크게 향상시킬 수 있습니다. 여기에 AI 여정에서 당신을 강화할 수 있는 필수 팁, 생명 해킹, 흥미로운 사실들이 있습니다.
1. 작은 것부터 시작하고 점진적으로 확장하라
많은 조직들이 적절한 기초 작업 없이 대규모 AI 솔루션을 구현하려는 함정에 빠집니다. 신속한 성과를 낼 수 있는 작고 관리 가능한 프로젝트로 시작하세요. 이는 내부의 신뢰를 쌓는 데 도움이 될 뿐만 아니라, 미래에 더 광범위한 이니셔티브를 위한 견고한 기반을 마련합니다.
2. 데이터 거버넌스를 활용하라
딜로이트의 최근 보고서에서 강조되었듯이, AI 분야에서 데이터 거버넌스는 점점 더 중요해지고 있습니다. 규제 준수 및 데이터 무결성과 관련된 위험을 완화하기 위해 명확한 데이터 관리 프레임워크를 설립하세요. 모든 데이터가 고품질인지 확인하여 AI 애플리케이션의 정확성과 유용성을 향상시키세요.
3. 실험 문화를 조성하라
팀이 다양한 AI 방법론과 도구를 실험하도록 장려하세요. 실패를 성공으로 가는 디딤돌로 여기는 환경을 조성하십시오. 이는 혁신적인 솔루션을 유도하며 AI가 조직 내에서 가치를 어떻게 창출할 수 있는지에 대한 깊은 이해로 이어질 수 있습니다.
4. 교육 및 훈련에 투자하라
팀이 새로운 AI 기술에 적응할 수 있도록 필수적인 기술을 갖출 수 있도록 하세요. 교육 프로그램이나 워크숍을 제공함으로써 AI의 잠재력을 최대한 활용할 수 있는 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 지식이 풍부한 인력은 AI 채택과 관련된 도전을 극복하는 데 필수적입니다.
5. 성과를 모니터링하고 측정하라
AI 투자 정당화를 위해 명확한 성과 지표 및 기준을 설정하세요. AI 이니셔티브의 효과를 정기적으로 평가하여 개선이 필요한 영역을 식별하고 비즈니스 목표에 부합하는지 확인하십시오. 이 관행은 흥미를 유지하고 임원들의 참여를 유도하는 데 도움이 될 수 있습니다.
흥미로운 사실: AI 투자 성장
조사에 응답한 67%의 조직이 AI에 대한 투자를 늘릴 계획임을 밝혔으며, 이는 이 혁신적인 기술에 대한 강한 의지를 보여줍니다. 그러나 거버넌스와 데이터 관리 문제를 해결하는 실용적인 접근과 이 열정을 균형 있게 유지하는 것이 중요합니다.
생명 해킹: 교차 기능 AI 팀 구성하기
AI가 다양한 비즈니스 도메인에 걸쳐 존재하는 만큼, IT, 데이터 과학, 규정 준수 및 기타 관련 분야의 구성원을 포함하는 교차 기능 팀을 구성하는 것을 고려하세요. 이 다양한 그룹은 AI 프로젝트를 풍부하게 하고 구현의 모든 측면이 고려되도록 다양한 관점을 제공할 수 있습니다.
결론적으로, 생성적 AI에 대한 흥분은 뚜렷하지만, 관련된 도전을 신중하게 탐색하는 것이 중요합니다. 데이터 거버넌스에 투자하고, 실험 문화를 조성하며, 명확한 성과 목표를 설정함으로써 조직은 AI의 변혁적 잠재력을 확신을 가지고 열 수 있습니다.
디지털 전환 분야에 대한 더 많은 통찰을 얻으려면 딜로이트를 방문하십시오.
