기업이 AI를 최대한 활용하는 방법: 이사회에 다음 4가지를 알려주세요.

조직은 GenAI 및 기계 학습과 같은 새로운 기술을 통해 어떻게 경쟁 우위를 얻을 수 있습니까? 4명의 비즈니스 리더가 배운 내용을 공유합니다.

새로운 기술은 실제로 실현하기 어려울 수 있는 종이에 대한 큰 이점을 약속합니다. Capgemini 연구소의 연구에 따르면 생성 인공 지능(GenAI)의 채택은 아직 초기 단계에 있으며, 10개 조직 중 9개 조직은 아직 초기 프로젝트를 확장하지 못한 것으로 나타났습니다.

그러나 이사회는 CIO와 그 팀이 혁신을 통해 경쟁 우위를 확보하도록 점점 더 많은 압력을 가하고 있습니다. 그렇다면 지금까지 비즈니스 리더들이 AI에 대해 배운 핵심 내용은 무엇입니까? 4명의 비즈니스 리더가 자신의 팁을 공유합니다.

1. 사람이 계속해서 정보를 얻을 수 있도록 하세요

Eutelsat Group의 Performance Hub 수석 제품 소유자인 Miguel Morgado는 자신의 회사에서 AI 및 기계 학습을 사용하는 것이 정전 예측 및 날씨가 위성 접시에 미치는 영향과 같은 근본 원인 분석과 관련이 있다고 말했습니다.

새로운 기술에 대한 이러한 탐구는 고품질 정보의 중요성을 보여줍니다.

"우리는 실제 데이터를 가지고 많은 테스트를 합니다"라고 그는 말했습니다. "그리고 모델을 검증하는 것이 매우 중요합니다. 정확한 모델이 없으면 사용하면 '가비지 인, 쓰레기 아웃'의 경우가 되기 때문입니다. 좋은 데이터 세트를 보유하는 것이 중요합니다."

Morgado는 자신의 사업이 행운이라고 말했습니다. 위성 회사는 다양한 사용 사례에 대해 매일 수십억 행의 데이터를 수집합니다. 그러나 회사는 이 정보가 안전하고 효과적으로 적용되도록 보장합니다.

"접근 방식을 검증할 때까지 모델과 결과를 계속해서 테스트해야 합니다."라고 그는 말했습니다. "결과는 완벽하지 않을 것입니다. 항상 어느 정도 불완전함이 있을 것입니다. 그러나 이는 하나의 징후입니다."

Morgado는 ZDNET에 다른 회사에서는 숙련된 전문가가 계속해서 상황을 파악하고 결과의 중요성을 비즈니스 동료에게 전달하도록 해야 한다고 말했습니다.

"그러면 그 사람에게 이러한 결과가 특정 가치를 나타내거나 잠재적으로 지침으로 받아들여질 수 있다고 말하게 할 수 있습니다"라고 그는 말했습니다. "따라서 결국 AI를 신뢰할지 여부를 결정하는 것은 항상 사용자입니다. 다른 사람들에게 제가 드리는 조언은 AI 결과에 항상 인간적인 요소가 있는지 확인하라는 것입니다."

2. 조직 변화에 대한 고위층의 동의를 얻으세요

Scania Group의 수석 데이터 과학자인 Ulf Holmström은 그의 회사가 내부 지원 프로세스에 AI를 사용할 수 있는 방법을 모색하고 있다고 말했습니다.

이 회사는 Amazon Bedrock을 최대한 활용하는 방법을 조사하고 있으며 Cortex AI.

다른 비즈니스 리더와 마찬가지로 Holmström은 근본적인 데이터 및 기술 문제의 중요성을 지적했습니다.

"원하는 대로 부르세요. 하지만 데이터와 인프라, 거버넌스에 대한 신뢰가 있어야 합니다. 그렇지 않으면 확장할 수 없으며 개념 증명만 수행하게 됩니다. 그리고 다른 조직과 마찬가지로 우리도 데이터를 투입해야 합니다. 생산."

Holmström은 ZDNET에 좋은 소식은 기술 구현이 항상 쉬워지고 있다는 것입니다. 클라우드 및 생성 AI와 같은 기술을 통해 기술 지식에 대한 접근이 민주화되었습니다.

그러나 Holmström은 사용자가 새로운 기술을 최대한 활용하려면 새로운 프로세스가 도입되어야 한다고 말했습니다.

"만약 우리가 생산에 AI를 구현한다면 이는 시사하는 바가 있습니다. 가장 큰 의미 중 하나는 작업 방식을 바꿔야 한다는 것입니다. 이는 새로운 비즈니스 프로세스와 새로운 유형의 조직을 의미합니다."라고 그는 말했습니다. .

"우리는 새로운 기술이 필요하고 업무 방식을 바꿔야 합니다. 이러한 변화는 모든 조직, 특히 레거시 기업에서 어렵습니다. 그러나 그러한 변화가 없으면 AI는 결코 성공하지 못할 것입니다."

Holmström은 고위 경영진이 이러한 새로운 업무 방식으로의 전환을 주도해야 한다고 말했습니다. 그는 "최고 경영진의 의지가 중요하다"고 말했다. "AI 변환은 결코 상향식으로 수행할 수 없습니다. 하향식으로 이루어져야 합니다."

3. 실제 편견의 존재를 기억하세요

휴가 회사인 TUI의 분석 및 AI 데이터 분석가인 아나스타시야 스테판스카(Anastasiia Stefanska)는 우리가 수집한 엄청난 양의 데이터를 고품질 정보로 전환할 수 있는 방법을 생각하는 것이 중요하며, 이를 위해서는 인간의 편견을 인식해야 한다고 말했습니다.

다른 전문가들과 마찬가지로 Stefanska는 조직에서 고품질 데이터를 확보하는 것이 성공적인 AI 프로젝트의 전제 조건임을 인식했습니다.

그러나 이것이 유일한 핵심 문제는 아닙니다. 현명한 전문가는 실제 편견을 고려하여 데이터 품질 문제에 중점을 둘 것입니다.

“AI는 우리가 살고 있는 실제 현실을 단순화하여 반영한 것입니다.”라고 그녀는 말했습니다. "한편으로는 데이터 품질을 염두에 두고 AI 채택을 추진하는 것이 가장 중요합니다. 그러나 현실 세계의 현상에 대한 비판적인 시각을 통해 데이터 품질을 뛰어넘을 수 있습니다. 우리는 문제를 해결할 수 있는 기회를 갖는 방향으로 생각할 수 있습니다. 현실 세계에 깊이 박혀 있는 편견."

Stefanska는 TUI가 Snowflake 플랫폼을 사용하여 기업 정보를 통합하고 데이터 중심 변화를 위한 디지털 플랫폼을 만드는 방법을 ZDNET에 말했습니다.

이 작업의 일환으로 Stefanska와 그녀의 동료들은 데이터가 어떻게 사용되고 활용되는지 관찰합니다.

"그래서 우리는 TUI에서 인간의 눈이 중요하다고 말합니다. 우리는 우리 주변의 현실 세계에 편견이 있다는 것을 인정합니다."라고 그녀는 말했습니다.

"제 주요 메시지는 '예, 데이터 품질은 중요합니다. 하지만 대량의 기존 데이터를 새로운 품질의 데이터로 변환할 수 있는지 여부에 대한 전체적인 시각을 가지십시오.'입니다."

4. 비즈니스에 적합할 때 AI를 사용하세요

외환 전문업체 Travelex의 CEO인 Richard Wazacz는 다른 전문가들에게 달리기 전에 걷지 말라고 조언했습니다. 그는 AI에 대한 엄청난 과대광고가 있다는 것을 인식했습니다. 그러나 뒤쳐질 것이라는 두려움이 전문가의 판단을 좌우해서는 안 됩니다.

"현재 우리는 AI의 얼리 어답터가 될 수 없습니다."라고 그는 말했습니다. "그러나 우리는 AI가 다른 사람들에게 어떻게 도움이 되었는지에 대한 사례 연구가 입증되면 AI를 사용할 것입니다."

Wazacz는 ZDNET과의 인터뷰에서 Octopus Energy의 이사를 포함한 광범위한 비즈니스 경험이 신흥 기술이 중요한 역할을 할 수 있는 시대에 대한 강한 인식을 키우는 데 도움이 되었다고 말했습니다.

"나는 Octopus에서 일했는데 그들은 AI를 성공적으로 사용하여 고객 서비스를 개선했습니다."라고 그는 말했습니다. "많은 고객 질문이 AI를 통해 답변됩니다. 지금 우리가 그렇게 할 수 있는 옵션이 있다고 생각합니까? 그렇습니다. 그리고 그것이 가능하다는 것이 입증되었기 때문에 위험도 적습니다."

Wazacz는 Travelex에서의 접근 방식이 Mesh-AI의 컨설팅 전문 지식을 활용하여 디지털 투자가 올바른 곳으로 향하도록 하는 것이라고 말했습니다.

Mesh-AI는 Travelex가 실시간 보고에 초기 초점을 맞춰 클라우드 기반 데이터 플랫폼을 구축하는 데 도움을 주었습니다. 회사는 적절한 시기에 다른 신흥 지역으로 이전할 것입니다.

Wazacz는 "나는 범위가 매우 좁습니다"라고 말했습니다. "그래서 현재 Mesh-AI가 작업하고 있는 것이 바로 그것입니다. 그들은 자신들이 하고 있는 일에 흥미를 갖고 있습니다. 그들은 '우리가 고객을 자급자족할 수 있다는 것을 증명할 것입니다. 우리는 더 많은 사업을 성사시킬 것입니다.' 그리고 그것이 바로 그들이 하고 있는 일이라고 생각합니다."