수요가 많은 최고 인공지능 책임자

기업들은 생산성과 혁신을 향상하기 위해 인공 지능을 찾고 있으며, 출판사 Foundry의 새로운 연구에 따르면 이 기술에 관심이 있는 회사 중 3분의 1이 이미 최고 인공 지능 책임자를 고용하거나 찾고 있는 것으로 나타났습니다.

2023년 인공 지능 우선 순위 연구에서 Foundry는 조직에서 AI 및 생성 AI 기술을 구현, 계획 또는 구현한 IT 의사 결정자가 이러한 기술을 적극적으로 연구하고 있다는 점을 조사했습니다.

제너레이티브 AI는 현재 이러한 AI 우선순위 중에서 높은 순위를 차지하고 있으며, 응답자의 56%가 이에 대해 더 자세히 알고 싶어합니다.

생성 AI에 대한 높은 기대

IT 리더는 다양한 프로젝트에서 생성 AI를 활용하기를 원하며, 대다수는 챗봇과 가상 비서를 통해 기술을 적용하는 데 관심이 있습니다(56%의 사람들이 이에 대해 언급했습니다). 콘텐츠 생성은 생성적 AI의 또 다른 주요 사용 사례로 응답자의 55%가 언급했으며 산업별 애플리케이션(48%), 데이터 증강(46%) 및 개인화된 추천(39%)이 상위 5위 안에 들었습니다.

IT 조직의 4분의 1 이상(26%)이 이미 생성 AI를 사용하여 피싱 시뮬레이션이나 정책 작성과 같은 콘텐츠를 만들고 있으며, 42%는 1년 이내에 그렇게 할 계획입니다. 소프트웨어 개발에서 AI는 신속한 엔지니어링을 통해 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 현재 기업의 21%가 코드 개발과 함께 AI를 사용하고 있으며 41%는 1년 이내에 그렇게 할 것으로 예상하고 있습니다. 헬프 데스크는 AI 채택을 위한 또 다른 성숙한 영역으로, 현재 17%가 AI 생성 기술을 활용하여 IT 지원을 제공하고 있으며 추가로 45%는 1년 이내에 그렇게 할 계획입니다.

응답자의 58%는 생성 인공 지능이 직원 업무 효율성을 향상시키는 데 중요한 역할을 할 것이라고 믿고 있으며 일부 응답자는 개념 증명 테스트를 시작하기도 했습니다.

그러나 응답자들은 이러한 개인 생산성 향상이 기업 수준에서 복제될 것인지, 아니면 기업이 더 적은 인원으로 동일한 작업을 수행할 수 있는 기회를 가질 것인지에 대해 의견이 분분했습니다. 응답자의 55%는 생성 AI를 통해 직원이 고부가가치 업무에 다시 집중할 수 있을 것으로 믿고 있으며, 54%는 AI 기능이 직원 수를 줄일 것이라고 믿고 있습니다.

기업에서는 다양한 방법으로 인공 지능의 도래를 준비하고 있습니다. 응답자의 57%는 이미 사용 사례를 식별하고 있다고 답했으며, 45%는 파일럿 프로젝트를 시작하고, 41%는 인공 지능 사용을 위한 직원 교육을 실시하고 있습니다. 스마트 교육 또는 기술 향상 , 응답자의 40%가 관련 정책과 지침을 수립했습니다.

IT 의사 결정자의 약 30%는 이미 생성 AI 도구를 사용자에게 제공하고 있으며, 23%는 공급업체 파트너의 애플리케이션을 테스트하고 있다고 말합니다.

소프트웨어 공급업체는 생성 AI를 자사 제품에 접목하느라 바빴습니다. 응답자의 55%는 그러한 제품이 더 나은 비즈니스 결과를 가져온다는 데 동의했지만, 44%만이 더 많은 비용을 지불하겠다고 답했습니다.

IT 의사 결정권자는 이미 자신이 사용하는 일부 엔터프라이즈 애플리케이션에 생성 AI 기능이 나타나는 것을 보고 있습니다. 생성적 AI 기능은 11월 출시 예정인 마이크로소프트의 M365 코파일럿(Copilot) 등 생산성 및 협업 도구와 세일즈포스(Salesforce)의 아인슈타인 코파일럿(Einstein Copilot) 등 마케팅/영업 소프트웨어에 가장 많이 등장하며, 구매자들은 이것이 가장 많은 수익을 가져올 것으로 믿고 있다. ERP 시스템에서 그들은 인공 지능을 보지 못했고 인공 지능이 그렇게 큰 이점을 가져올 것이라고 믿지 않았습니다. SAP가 9월에 Joule 인공 지능 생성 도우미를 출시했기 때문에 이 발견은 확실히 SAP를 실망시킬 것입니다.

보안 및 개인 정보 보호 문제

응답자들은 생성 인공 지능 사용에 대해 몇 가지 윤리적 우려를 갖고 있는데, 그 중 가장 중요한 것은 보안 및 개인 정보 보호 문제(모두 36%)였으며, 진정성과 신뢰(34%), 지적 재산권(31%)이 그 뒤를 이었습니다. ), 규제 준수(29%), 편견(27%) 및 투명성(27%)입니다.

데이터도 우려 사항입니다. 응답자의 34%만이 자신의 조직이 효과적인 AI를 구현하는 데 적합한 데이터와 기술을 보유하고 있다고 확신했습니다.

이와 관련하여 그들이 직면하는 가장 어려운 요구 사항은 품질과 수량, 개인 정보 보호 및 윤리적 고려 사항, 데이터의 가변성입니다.

기술 측면에서 생성 인공 지능과 기존 시스템의 통합에 영향을 미치는 가장 일반적인 요소는 데이터 통합(45%), 보안 및 개인 정보 보호(45%), 사용자 경험(34%), 교육(31%), 호환성(26%) 및 변경 관리(25%) – 이는 다른 신규 시스템과 레거시 시스템을 통합할 때 대체로 동일한 문제입니다.

Make the richer

조직은 직원 생산성을 높이고(응답자의 48%), 혁신을 활성화하고(43%), 경쟁 우위를 확보하기(41%) 위해 AI에 투자하고 있습니다.

거의 모든 측면에서 대규모 조직(직원 수 1,000명 이상)이 AI 투자 및 도입을 주도하고 있지만 소규모 기업은 따라잡지 못하고 있습니다. 따라서 AI가 파괴자라면 권력을 가진 사람들의 방향으로 더욱 기울어질 가능성이 높습니다.

대기업 중 38%는 이미 데이터 과학자를 고용하고 있으며 29%는 소기업 중 생성 AI 지원을 전문으로 하는 데이터 과학자를 찾고 있습니다. 이 수치는 각각 17%와 30%입니다. 다른 생성적 AI 지원 역할에 대해서도 고용 불균형이 계속됩니다. 대기업의 AI 챗봇 개발자는 20%인 반면, 중소기업에서는 8%에 불과합니다. 이 비율은 15%인 반면 중소기업에서는 이 비율입니다. 7%에 불과하다. 대기업의 15%가 최고 인공지능 책임자를 고용하고 있는 반면, 중소기업의 6%만이 최고 인공지능 책임자를 고용하고 있습니다.

Trends

기업의 37%에서 소프트웨어 개발자는 이미 코드 생성 또는 완성에서 생성 AI의 도움을 받고 있지만, 41%의 기업이 소프트웨어 개발에 생성 AI를 사용하는 등 이를 주도하는 것은 대기업이기도 합니다. , 이는 중소기업의 경우 33%에 불과한 것과 비교됩니다.

아직 이러한 보조 개발 도구를 사용하지 않은 기업 중 81%는 향후 사용할 것으로 예상하지만 34%만이 내년 내에 사용할 계획이며 나머지 기업은 아직 일정을 정하지 않았습니다.

Foundry는 965명의 IT 의사결정권자를 대상으로 설문조사를 실시했는데, 그 중 절반은 북미 지역, 1/3은 아시아 태평양 지역, 1/6은 유럽, 중동 또는 아프리카 지역이었습니다. 기술 산업이 가장 많으며(20%), 제조(13%), 서비스(11%), 금융 서비스(8%), 교육(8%), 의료(6%)가 그 뒤를 따릅니다. 유통(6%).

위 내용은 수요가 많은 최고 인공지능 책임자의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!