CIO에게 던지는 8가지 질문: 기업의 생성적 AI 준비

이제 기업들은 생성 AI의 잠재력을 최대한 활용하기 위해 데이터, 인력 및 프로세스를 준비해야 하는 과제에 직면해 있음을 깨닫고 있습니다. 실제로 최근 Accenture 조사에 따르면 거의 모든(99%) 임원이 이 기술에 대한 투자를 늘릴 계획이라고 답했습니다. 결과적으로 리더는 업무 수행 방식을 근본적으로 재고해야 합니다. 다기능 비즈니스 프로세스 관점과 기술을 사용하여 운영을 재구성하고 가치를 제공하는 방법에 대한 깊은 이해와 결합된 CIO는 조직이 생성적 AI에 대비하도록 도울 수 있는 고유한 역량을 갖추고 있습니다

그러나 리더이지만 우리는 최선을 다해 노력하고 있습니다. 이 기술의 구현을 촉진하기 위해 필요한 후속 조치. 예를 들어, 최근 Accenture 보고서에 따르면 고위 기술 리더 중 67%가 동료 간의 기술 통찰력 부족이 기술을 전략 개발에 통합하는 데 주요 장애물이라고 믿고 있는 것으로 나타났습니다. 이러한 장애물을 극복하는 열쇠는 생성적 AI와 혁신 및 연결을 이해하는 것입니다. 사업 성공을 위해.

AI를 비즈니스에 효과적으로 통합하는 것은 비즈니스 가치를 정의하기 위한 명확한 목표를 설정하고 AI 전략을 이러한 중요한 비즈니스 목표에 맞추는 것부터 시작됩니다. 기업의 디지털 의제 홍보를 담당하는 많은 CIO는 AI를 핵심으로 간주하고 AI 솔루션을 사용하여 전략의 가장 중요한 요소를 달성하기 시작했습니다. 그들은 강력한 인프라를 구축하는 것이 기업이 최대의 효율성과 효과로 생성 AI를 확장하고 전사적으로 이 기술을 사용하여 성공을 촉진할 수 있도록 하는 기업 준비 과정의 중요한 첫 번째 단계임을 인식하고 있습니다. 실제로 전 세계 경영진의 98%는 AI 기반 모델이 향후 3~5년 내에 조직 전략에서 중요한 역할을 할 것이라고 믿고 있습니다.

새로운 AI Navigator for Enterprise를 설계하면서 우리는 CIO가 자신의 기업이 생성 AI 스트레스 테스트를 수행할 준비가 되었는지 판단하기 위해 스스로에게 물어봐야 할 8가지 질문을 식별했습니다.

• 어떤 기본 모델을 사용해야 할까요? 즉, 어떤 아키텍처가 모델의 출력이 관련성 있고 신뢰할 수 있으며 사용 가능한지 가장 잘 보장하는 것입니다. 생성 AI 모델과 공급업체의 수가 계속 증가하고 있으므로 선택이 조직의 필요와 요구 사항에 적합한지 신중하게 고려해야 합니다.
• 이러한 모델을 우리에게 어떻게 적용할 수 있나요? 기업이 모델을 배포하기 위해 취할 수 있는 두 가지 주요 접근 방식은 각각 고유한 장점을 가지고 있습니다. 자체 퍼블릭 클라우드에서 모델에 액세스하려면 "완전한 제어" 옵션이 필요합니까, 아니면 속도와 단순성을 위해 외부 공급자의 관리형 클라우드 서비스로 생성 AI를 사용할 계획입니까?
• 모델을 자체 데이터에 맞게 조정하여 사용하려면 어떻게 해야 하나요? AI와 데이터는 오늘날 기업의 경쟁 우위의 주요 원천인 강력한 디지털 코어의 핵심 구성 요소가 되었습니다. 생성적 AI에서 최대한의 가치를 얻으려면 독점 데이터를 활용하여 기업 전체의 정확성, 성능 및 유용성을 개선해야 합니다. 사전 학습된 모델을 적용하여 조직 및 사람과 관련된 사용자 지정 도구를 만드는 것을 고려할 수 있는 다양한 방법이 있습니다.
• 회사의 전반적인 준비는 어떤가요? 통합 및 상호 운용성 프레임워크에 대해 생각해 보세요. 기본 모델이 안전하고 사용하기에 안전합니까? 생성적 AI를 채택하면 모든 기업이 강력하고 책임감 있는 AI 규정 준수 프로그램을 개발하는 것이 필수적입니다. 법적, 규제적, 윤리적 표준을 준수하는 것은 건전한 AI 기반을 구축하는 데 중요하며, 생성적 AI 사용 사례의 잠재적 위험을 평가하기 위해 설계 단계에서 제어를 관리하는 것도 중요합니다.
• 우리의 탄소 발자국은 어떻습니까? 기본 모델은 사전 훈련되어 있지만 적응 및 미세 조정 과정에서 여전히 많은 에너지를 소비할 수 있습니다. 소비되는 양과 그 영향은 기본 모델을 구매, 향상 또는 구축하기 위해 취하는 접근 방식에 따라 달라집니다. 이를 그대로 방치할 경우 환경에 심각한 결과를 초래할 수 있으므로 비즈니스와 환경 모두를 위한 올바른 선택을 위해서는 지속 가능성을 요소로 평가하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다.
• 생성 AI 지능형 애플리케이션 개발의 산업화를 실현하는 방법은 무엇입니까? 기본 모델을 선택하고 배포한 후의 다음 단계는 애플리케이션 개발을 산업화하고 가속화하기 위해 어떤 새로운 프레임워크가 필요할 수 있는지 고려하는 것입니다. 신속한 엔지니어링은 빠르게 차별화 기능으로 자리잡고 있습니다. 산업화된 프로세스를 통해 특정 비즈니스 기능이나 영역에 맞춰 효율적이고 잘 디자인된 프롬프트와 템플릿 모음을 구축할 수 있습니다.
• 제너레이티브 AI를 대규모로 운영하려면 무엇이 필요한가요? 기존 프로세스를 뒤집고 새로운 작업 방식을 재창조하는 복잡성은 그 자체로 어려운 일입니다. 그러나 대규모 AI를 통해 수익을 창출하는 방법을 찾는 것은 모든 CIO의 관심사입니다. AI는 혁신을 육성하기 위한 비옥한 기반이 되었으며, CIO는 기업 구조 전반에 걸쳐 좋은 연결을 구축해야 합니다. 부서 간 협업을 위한 기회를 찾으면 새로운 통찰력과 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있으며, 조직 내에서 그리고 업계 전반에 걸쳐 개방형 혁신을 촉진하는 동시에 새로운 성장 기회를 열 수 있습니다.
• 어디에서 시작하고 앞으로 나아갈 길을 계속 안내하려면 어떻게 해야 하나요? AI 기반 생산성은 다음의 큰 이정표입니다. 소프트웨어 개발은 ​​CIO의 영향을 받을 수 있는 영역이므로, 파일럿 프로젝트의 실제 결과를 통해 팀의 실제 경험을 보여주기 위해 심층적으로 분석하고 사용 사례를 공유해야 합니다. 예를 들어 작년 Accenture는 생성 AI가 소프트웨어 개발 팀이 제품을 더 빠르게 출시하는 데 어떻게 도움이 되는지 연구했습니다. Accenture는 Amazon CodeWhisperer와 같은 차세대 AI 도구를 사용하여 개발자 생산성과 코드 품질이 크게 향상되었을 뿐만 아니라 전체 릴리스 주기가 빨라지는 것을 확인하여 새로운 AWS Velocity 플랫폼을 기록적인 시간 내에 제공하는 데 도움을 주었습니다. 자신만의 사례 연구를 통해 이를 현실로 만드는 방법을 보여주고 나머지 조직이 실험 및 테스트하고 빠르게 이동하며 사용량을 빠르게 확장하도록 안내할 수 있습니다. 기술이 어디로 가고 있는지, 얼마나 빠르게 진행되는지, 조직이 기대할 수 있는 결과는 무엇인지 이해관계자에게 안내할 수 있는 더 나은 장비를 갖추게 될 것입니다.

새로운 변곡점

기술은 모든 산업에서 더 강력한 성장, 더 높은 민첩성, 더 큰 탄력성을 위한 핵심이며, 생성 AI는 중요한 차별화 요소입니다. 이 기술은 우리의 일과 삶을 근본적으로 변화시킬 것입니다. Accenture 연구에 따르면 작업 시간의 40%가 대규모 언어 모델의 영향을 받는 것으로 나타났습니다. 자세히 살펴보면 특히 IT 및 기술 역할에서 총 작업 시간의 73%가 생성 AI를 통해 변경될 수 있으며, 이는 안전하고 책임감 있고 비용 효율적이며 비즈니스 관련성을 고려하여 수행해야 한다는 점을 강조합니다. 생성적 AI를 가치 있는 방식으로 확장하기 위한 올바른 기반입니다.

CIO는 조직이 오늘날 빠르게 변화하는 디지털 환경의 복잡성을 헤쳐나갈 수 있도록 도울 수 있는 중요한 기회를 갖고 있습니다. AI의 획기적인 발전과 성능에 대한 전사적 접근 방식을 활용하여 기술을 자신에게 적합하게 만들고 자신과 산업을 재정의할 수 있는 방법을 찾을 수 있습니다.

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