기업의 AI 이니셔티브와 관련된 8 가지 주요 문제

올해 우리가 LLM을 사용하는 데있어 빠른 발전에 대한 열정으로, 나머지 장벽과 병목 현상 중 일부는 셔플에서 길을 잃는 경향이 있습니다.

모든 이전 기술과 마찬가지로 회사는 AI 프로젝트를 올바른 방법으로 도입해야합니다. 내가 들었던 방식은 새로운 워크 플로와 도구가 회사에 방해가 아닌 도움이 필요하다는 것입니다.

우리는 종종 이것에 대해 생산성 문제로 이야기합니다. 올바르게 설립되면 새로운 프로젝트는 근로자가보다 생산적이고 자신감 있고 직무를 수행하는 데 도움이 될 것입니다. 제대로하지 않으면 생산성이 낮고 실제로 수행 해야하는 작업을 억제 할 수 있습니다.

2025 년이 진행되면서 패널과 AI 업계와의 인터뷰에서 논의한 특정 문제에 대해 이야기합시다.

구매 및 열정 부족

이것은 AI가 다른 모든 이전 기술을 따르는 또 다른 방법입니다. 그렇습니다. 구현에 대한 다양한 기능을 갖춘 더 강력한 기술이지만 여전히 이해 관계자 구매가 필요합니다. 그렇지 않으면, 당신은 약점의 위치에서 시작하여 오르막길입니다.

일반적인 과제에 대해 이야기하는이 Sorbsack 조각은“낮은 사용자 채택”이라는 문구를 사용합니다.이 문구는 기본적으로 사람들이 새로운 AI 도구 나 시스템을 사용하기로 선택하지 않음을 의미합니다.

그 자체로는 Enterprise AI의 핵심 문제입니다.

지나치게 광범위한 지침

회사의 누군가가 모든 사람이 즉시“모든 것을 AI로 옮기도록”명령한다고 가정 해 봅시다.

이것에는 몇 가지 잠재적 인 문제가 있습니다. 첫째, 이러한 지침의 의미에 대한 명확성이 부족합니다. 부서 내부의 혼란뿐만 아니라 많은 중복 및 중복 노력이있을 수 있습니다.

상세한 전략 계획을 세우고 거기에서 이동하는 것이 좋습니다.

지원 및 유지 보수 부족

어떤면에서는 이니셔티브를 관리하는 것보다 이니셔티브를 만드는 것이 더 쉽습니다.

그 다음 에이 다음 문제가 발생하는 곳입니다. 사내 나 공급 업체가 꿈을 꾸고 한 종류의 AI 프로그램을 구축했다고 가정하지만, 제작에 따라 채택 및 사용과 관련된 문제가 있습니다. 사용자에게는 질문이 있으며, 이들은 종종 중요한 비즈니스 프로세스를 위해 도구를 사용하는 최전선 사람들입니다.

이 질문들을 다리기 위해 누구에게 가나 요?

각 부서가“이것은 우리의 문제가 아닙니다”라고 말하면, 당신은 당신의 손에 다루기 어려운 상황이 있습니다.

따라서 초기 단계에서의 지원뿐만 아니라 AI 시스템이 워크 플로 및 비즈니스 프로세스의 일부가되면서 지원하는 것이 좋습니다.

AI 요원 및 인간 대체

이 문제는 큰 질문으로 시작합니다 - AI 요원이 인간을 대체 할 것인가?

Bill Gates 외에는이 입력을 확인할 수 있습니다. 여기서 그는 AI가 승천 할 때 대부분의 일에 대해“인간이 필요하지 않을 것”이라고 제안합니다.

문은 인간 이니셔티브에 대해 유명하게 말했다. "그러나 시간을 벌고 물건을 움직이고 음식을 재배하는 측면에서 시간이 지남에 따라 기본적으로 문제가 해결 될 것입니다."

자세한 내용은 Nathaniel Whittemore와 함께 내가 가장 좋아하는 팟 캐스트 중 하나 인 AI Daily Brief의 최근 판을들을 수 있습니다.

Whittemore는 Nufar Gaspar와 대화하고 있으며 AI 요원이 본질적으로 인간을 대체 할 것을 제안합니다. 다시 말해서, 그들은 자연스럽게 능력이 있기 때문에 회사는 그냥 꽂고 이전에 일을하고 있던 인간을 제거하기가 쉽습니다.

"저는 사람들이 적어도 사람들이 그들에 대해 어떻게 생각하는지에 관해서는 에이전트가 강화하는 것보다 본질적으로 더 많이 대체된다고 생각합니다."라고 그는 주장합니다. "현재 에이전트와 함께 회사가 에이전트에서 찾고있는 ROI는 '사람들이 우리 사람들이하는 것보다 더 싸고, 효율적이며, 더 빨리 할 수 ​​있습니까?'

그는 회사가 인간의 잠재력에 재투자하도록 선택할 수 있다고 지적했다.

"그렇지 않은 것은 기업이 새로운 효율성 이익을 사용하기로 선택하는 방법입니다."라고 그는 덧붙입니다. "그들은 단지 헤드 수를 슬래시 할 것인가, 아니면 이제는 더 많은 성장으로 인해 사람들의 시간을 재투자 할 것입니까? 각 회사는 그러한 결정을 내려야합니다."

AI 이론과 보조 이론과 에이전트 대체 자의 현실 사이의 격차는 모든 회사에서 큰 문제입니다.

AI 세척

이것은 회사 통합과 관련이없고 브랜딩 및 회사 평판과 관련이없는 약간의 다른 문제입니다.

기본 아이디어는 AI 채택과 관련하여 회사가 이런 종류의 이니셔티브에 립 서비스를 제공하는 것이 아니라 진심해야한다는 것입니다. 다음은 몇 년 전 Sujai Hajela의 주제에 대한 우리의 Forbes 보고서입니다. 그것의 많은 부분이 여전히 여전히 적용됩니다. (그리고 여기 CNN에서 더 있습니다).

"Ai Washing"은 회사보다 생태 학적이라고 주장 할 수있는 그린 워싱과 같은 다른 것과 동의어입니다. 이런 종류의 불일치를 피하는 것이 가장 좋은 관행 일 뿐이며 회사가“설교하는 것을 실천하지 않을 수도 있다는 생각”이라는 생각입니다.

AI 윤리를 무시합니다

몇 번이고, 우리는 회사가 편견, 개인 정보 보호 문제 등의 윤리에 대해 생각하지 않고 AI 프로젝트를 진행하는 것을보고 있습니다.

기술 세계의 최고 수치는 윤리를 방정식에서 벗어나는 것에 대해 경고했습니다. 여기에는 AI 혁명 초기에 Bill Gates 및 Elon Musk와 같은 목소리와 최근에 AI와 개인 정보 및 인간 데이터 소유권의 교차점에 대해 경고하는 다른 사람들이 포함됩니다.

사이버 보안 부족

AI 시스템도 안전한 방식으로 사용해야합니다.

Whittemore는 팟 캐스트로 돌아가 HIPAA 및 유럽 GDPR과 같은 표준 준수에 대해 이야기합니다. 이 모든 것이 AI 구현 및 설계에서도 마찬가지로 중요합니다.

좋은 정책의 부족

간단히 말해서, 회사는 성공하기 위해서는 좋은 로드맵이 필요합니다.

다시 말하지만, AI는 그 범위가 고유하지만 비즈니스가 적용 해야하는 모범 사례 중 일부에서는 독특하지 않습니다. 좋은 계획 없이는 덜 효과적이므로 회사는 AI가 구체적이고 정의 가능한 방식으로 사업 계획에 영향을 미치도록해야합니다.

그게 전부입니다. 기업의 AI 채택과 관련하여 이러한 일반적인 권장 사항에 대해 생각해보십시오.

위 내용은 기업의 AI 이니셔티브와 관련된 8 가지 주요 문제의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!