비즈니스에 가장 적합한 AI 파트너를 확보하는 3가지 방법

다음은 조직에서 AI 기술을 최대한 활용할 수 있도록 도움을 줄 수 있는 IT 파트너를 찾는 방법입니다.

AI를 활용하기로 결정하는 것은 단지 시작점일 뿐입니다. 비즈니스에서 생성 AI 및 기타 신기술을 사용하려면 데이터를 안전하고 효과적으로 활용할 수 있는 플랫폼이 있는지 확인해야 합니다.

이러한 종류의 플랫폼은 외부 기술 제공업체에서 제공할 가능성이 높습니다. 그렇다면 기업은 AI 파트너와 관련하여 어떻게 알갱이를 선별하고 있으며, 훌륭한 기술 파트너는 어떤 모습일까요? 세 명의 비즈니스 리더가 각자의 견해를 밝혔습니다.

1. 사용 사례에 집중하세요

Thomson Reuters의 데이터 및 모델 거버넌스 담당 부사장인 Carter Cousineau는 왕겨에서 밀을 분류하는 것이 특히 지난 12개월 동안 빠른 속도로 발전한 분야에서 어려운 일임을 인식하고 있습니다.

"생성 AI에는 현재 약간의 혼합이 있습니다"라고 그녀는 말합니다. "과대 광고가 많고 개인적으로 어떤 사용 사례가 유지될지 매우 궁금합니다."

이는 Gartner가 최근 2023년 신흥 기술에 대한 하이프 사이클(Hype Cycle for Emerging Technologies)에서 생성 AI를 부풀려진 기대의 정점에 두었던 과대 광고 수준입니다.

기술 분석가는 생성 AI 애플리케이션의 규모와 빠른 채택이 인력 생산성과 기계 창의성의 새로운 물결을 예고하고 있다고 말합니다.

Cousineau는 전문가들이 이러한 데이터 중심 혁신의 물결을 타고 AI 및 대규모 언어 모델(LLM)의 구현이 비즈니스에 어떤 의미인지, 특히 기술을 구축하거나 구매하려는 경우 신중하게 생각해야 한다고 믿습니다.

"많은 전문가들에게 제가 가장 먼저 묻는 질문은 '대규모 언어 모델이 필요합니까?'입니다."라고 그녀는 말합니다. "왜냐하면 그렇게 하기 위한 비용이 상당히 클 수 있기 때문입니다. 따라서 대규모 언어 모델에 투자해야 하는 영역이라는 점을 주의해야 합니다."

다른 기술 구매와 마찬가지로 AI 시스템 및 서비스에 대한 투자의 출발점은 명확한 비즈니스 사례여야 합니다.

Cousineau는 Thomson Reuters가 다양한 사용 사례를 탐색하고 있으며 그녀의 팀은 데이터 거버넌스의 우선순위를 보장하기 위해 조직 전체의 사람들과 협력하고 있다고 말합니다.

"우리는 윤리 및 피해 완화의 관점에서 이러한 도구를 살펴봅니다."라고 그녀는 말합니다. "사용 사례에 따라 현재 상황을 살펴보고 잠재적인 우려 사항을 신속하게 완화하려고 노력합니다."

Thomson Reuters는 이미 몇 가지 주요 공급업체 파트너십을 보유하고 있습니다. 기업 정보는 데이터 중심 혁신을 위한 단일 정보 소스로 Snowflake Data Cloud에 저장됩니다.

Cousineau는 또한 전문가가 문서를 작성하고 프레젠테이션을 요약하는 등의 작업을 수행하는 데 도움이 되는 AI 도우미인 Microsoft Copilot과의 초기 파트너십을 언급합니다.

"사용 사례가 있으며 우리는 문제를 해결하는 마지막 단계에 있습니다. 그리고 우리는 또한 기존 제품 중 일부를 살펴보고 뼈대 중 일부를 가져와 다른 기능을 구축할 수 있는 방법을 생각하고 있습니다. 고객에게 더 나은 서비스를 제공할 것입니다."라고 그녀는 말합니다.

"내부적으로 LLM을 사용하는 경우에도 직원이 이 기술을 사용할 수 있는 안전한 환경을 확보하는 것이 매우 중요합니다. 따라서 외부 고객과 직원의 관점에서 보고 모든 LLM 환경을 지원하려고 합니다."

2. 유연한 파트너 찾기

전자 상거래 거대 기업인 Wayfair의 기계 학습 이사인 Tulia Plumettaz는 AI와 관련하여 비즈니스 리더가 고려해야 할 까다로운 질문 중 하나가 초기에 투자하는 것이 더 나은지, 아니면 좀 더 기다려 보는 것이 더 나은지 여부임을 인식합니다. 게임.

너무 일찍 참여하면 시장이 진행됨에 따라 뒤처지는 파트너 한 명에게 너무 많은 돈을 쓸 위험이 있습니다. 하지만 너무 늦게 참여하면 경쟁업체가 뒤처질 수 있습니다.

공급업체 종속 및 기업 데이터 자산 활용에 대한 우려 등 일련의 다른 고려 사항을 추가하면 비즈니스 리더는 까다로운 난제에 직면하게 됩니다.

"오늘 Gen AI에 대해 생각해 보세요."라고 그녀는 말합니다. "자산을 소유한 사람이 누구인지, 대형 벤더가 자신의 모델을 훈련하기 위해 데이터를 사용할 것인지, 그렇지 않은지 등 데이터 소유권에 대한 큰 장애물과 질문이 있습니다. 이것이 바로 우리가 지금 집중하고 있는 것입니다. 우리는 해당 공간의 데이터와 합법성에 관한 한 풍경입니다."

Plumettaz는 최근 ZDNET에 자신의 회사가 Snorkel AI와 협력하여 소비자의 온라인 검색 경험을 향상시키는 방법을 설명했습니다. Wayfair가 기계 학습에 손을 대는 것처럼 회사도 빠르게 떠오르는 다른 영역을 탐색하고 있습니다.

"우리는 대화형 AI의 응용 프로그램을 탐색하고 있습니다."라고 그녀는 말합니다. "우리 공간에는 우리가 빠르게 접근할 수 있다고 믿는 사용 사례가 확실히 있습니다."

Wayfair와 Snorkel은 Plumettaz와 그녀의 비즈니스 동료가 잠재적인 사용 사례에 대해 신중하게 생각할 수 있도록 통합된 관계를 구축했습니다.

"Snorkel을 통해 우리는 기업 수준에서 차별화 요소를 이해하려고 노력하는 이 분야에 대해 훨씬 더 장기적인 관점을 취하고 있습니다"라고 그녀는 말합니다.

Plumettaz는 Snorkel과 협력하여 회사가 판매하는 제품 및 정의된 특성과 같은 주요 데이터 자산을 활용하는 데 도움이 되는 기본 모델을 개발하고 있습니다.

이러한 구조가 마련되면 Wayfair는 다른 AI 전문가가 비즈니스의 장기적인 목표 달성에 어떻게 도움이 될 수 있는지 생각할 수 있을 것입니다.

"우리는 이 분야가 어디로 향할지 이해하는 동시에 쉽게 얻을 수 있는 성과를 거두는 데 중점을 두고 있습니다"라고 그녀는 말합니다.

"우리는 'Wayfair가 보유한 데이터 자산을 일반 기성 제품으로는 얻을 수 없는 고유한 가치를 실현하게 만드는 한 가지가 무엇인가?'라고 묻고 있습니다."

3. 실험에 열린 자세를 유지하세요

현재 생성형 AI가 언론의 많은 주목을 받고 있는 가운데, 하이네켄의 전략 및 통찰력 글로벌 책임자인 Lalo Luna는 비즈니스 리더들이 ChatGPT와 기타 대화형 봇이 유일한 AI 게임과는 거리가 멀다는 점을 인식해야 한다고 말했습니다.

그는 "기업은 AI뿐만 아니라 전통적인 기계 학습 및 기타 데이터 집약적인 프로세스를 어떻게 채택하고 수용할 것인지에 대해 더 관심을 가져야 한다고 생각합니다"라고 말했습니다.

Luna가 Heineken에서 우선순위로 두는 것이 바로 이것입니다. 그의 팀은 KIM(Knowledge & Insight Management)으로 알려진 내부 브랜드 플랫폼을 통해 통찰력을 공유하기 위해 Stravito의 기업 통찰력 플랫폼을 사용하고 있습니다.

Luna는 비즈니스 동료들이 데이터의 힘을 인식하고 있음에도 불구하고 정보의 가치를 이해하는 데 있어 일부 다른 기업이 여전히 뒤처져 있다고 믿습니다.

그는 시장 리더가 등장하기를 기다리기보다는 이제 전문가들이 어떤 공급업체가 자신의 조직에 도움이 될지 알아보기 시작할 때라고 말합니다.

Luna는 "데이터와 AI는 이미 경쟁 우위를 점하고 있습니다."라고 말합니다.

"비즈니스 리더는 기술을 두려워해서는 안 됩니다. 직원의 기술을 어떻게 향상시킬 것인지, 소비자뿐만 아니라 내부 직원도 도움이 되는 기술 생태계를 구축할 방법에 대해 걱정해야 합니다. 더 나은 결정을 내리세요."

Stravito는 최근 기업에 더욱 매력적인 방식으로 검증된 통찰력을 제공하기 위해 독점 생성 AI 엔진을 추가했다고 발표했습니다.

Luna는 AI에 대한 새로운 아이디어에 열린 자세를 유지하는 것이 중요하며 Stravito가 회사가 보유하고 있는 수천 개의 보고서를 최대한 활용할 수 있도록 돕는 핵심 역할을 맡을 것으로 예상합니다.

"점점 더 우리는 이런 종류의 일에 뛰어들 필요가 있습니다"라고 그는 말합니다. "성공은 실험 단계로 뛰어드는 것입니다."