디지털 혁신 전략에서 AI가 어디에 적합한지 결정하기 위한 5가지 질문

COVID-19 팬데믹으로 인해 제가 25년간 디지털 혁신에 종사하면서 경험한 것과는 달리 디지털화에 대한 기업의 투자가 가속화되었습니다. 최신 연구에 따르면 2023년에만 대기업은 평균 20개의 이니셔티브를 수행할 것이며 각 이니셔티브에는 최소 100만 달러의 비용이 소요됩니다. 정책입안자들은 앞으로 더 많은 유사한 프로젝트를 수행할 것으로 예상합니다. 이는 기업이 고객과 직원의 디지털 경험에 점점 더 관심을 기울이고 있으며 변화하는 시장 요구에 적응하기 위해 계속 투자할 것임을 보여줍니다.

물론 모든 업계의 리더들이 가장 우려하는 것은 AI가 보유한 잠재력입니다. 골드만삭스 연구진은 2025년까지 미국에서만 AI 투자가 1000억 달러에 이를 것으로 예상하고 있다. 그러나 많은 리더들은 AI의 잠재력을 완전히 이해하지 못한 채 AI에 푹 빠져 있습니다. AI는 조직의 변화를 주도하는 최초의 대규모 기술 혁신이 아니며 앞으로도 다른 기술 혁신이 있을 것입니다. 따라서 리더는 인력, 운영 및 광범위한 디지털 혁신 전략에서 AI가 어디에 적합한지 자문해야 합니다. 그들은 AI의 강점과 한계에 대한 깊은 이해를 발전시키고 AI가 기존 비즈니스 및 전략적 목표와 어떻게 통합될 수 있는지 결정해야 합니다. 또한 리더는 조직 내 AI 전문가를 적극적으로 육성하고 외부 파트너와 협력하여 AI 구현 및 적용을 가속화해야 합니다. 이러한 노력을 통해 리더는 AI가 제공하는 기회를 더 잘 포착하고 이를 조직의 경쟁 우위로 전환할 수 있습니다.

다음은 AI 전략 구현 방법을 결정하는 데 도움이 되는 5가지 질문입니다.

1. AI를 사용해야 하는 이유

많은 리더들이 AI를 활용하여 비즈니스를 성장시키겠다는 생각에 사로잡혀 있지만 비즈니스에 AI가 필요한 이유를 생각하지 못합니다. 새로운 디지털 또는 기술 이니셔티브에 대한 논의와 마찬가지로 리더는 이유부터 시작해야 합니다. 프로세스를 자동화하고 싶습니까? 제품 개발 속도를 높이고 싶습니까? 더 나은 통찰력을 창출하려고 합니까? 리더가 AI 이니셔티브의 근거와 실제 동기를 명확하게 설명할 수 없다면 둘 사이에 차이가 있을 수 있습니다.

2. AI를 어떻게 다룰 것인가?

이유를 이해한 후에는 귀하의 비즈니스가 개선하거나 발전하고자 하는 것이 무엇인지 고려해야 합니다. 반복 가능한 작업을 자동화하여 시간이 많이 소요되는 프로세스를 줄이려고 합니까? 개발자가 코드 베이스에서 버그를 더 잘 식별하려고 합니까? 귀하의 비즈니스에서 제품 또는 프로세스의 속도를 높이고 싶습니까? 개발 수명주기? 모든 AI 이니셔티브는 본질적으로 프로세스의 일부입니다. AI는 독립된 기능을 구성하지 않으며 전문 비용으로 간주되어서도 안 됩니다.

3. AI를 어떻게 구현할까요?

이유와 내용을 이해한 후에는 비즈니스에서 AI의 통찰력을 활용하여 목표를 더 잘 달성할 수 있는 방법을 고려할 수 있습니다. 직원들은 어떻게 대응하고 어떤 혜택을 받게 될까요? 오늘날 기업에는 여러 기술 파트너가 있으며 아마도 AI를 사용할 수 있다고 말하는 파트너가 많을 것입니다. 하지만 귀하의 비즈니스는 이러한 모든 파트너와 어떻게 협력하여 AI 솔루션을 통합할 것입니까? 많은 기업이 AI 사용 방법을 정의하기 위한 AI 정책을 개발하고 있습니다. 이러한 가드레일을 마련하면 AI를 사용할 때 비즈니스가 윤리적, 윤리적, 합법적인지 확인할 수 있습니다.

4. 우리는 올바른 데이터를 가지고 있는가?

리더들이 생각하지 않는 가장 중요한 질문입니다. 대규모 데이터 관리 프로그램을 보유하고 있음에도 불구하고 많은 조직이 여전히 데이터 단절 문제에 직면하고 있음을 알 수 있습니다. AI는 보유한 데이터의 품질만큼만 수행할 수 있습니다. 정확한 데이터는 AI가 올바른 결정을 내릴 수 있도록 보장하는 핵심이며, 이는 개방형 AI 분야와 폐쇄형 AI 분야 모두에서 가장 큰 관심사입니다. 불완전한 데이터나 잘못된 의사결정에 따른 행동의 과거 패턴이 포함된 데이터는 AI가 이러한 행동을 학습하고 부정확한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

5. 우리 기업은 AI를 운영할 준비가 되어 있나요?

디지털 구현의 맥락에서 사람, 프로세스, 기술의 중요성은 무시할 수 없습니다. 그러나 많은 기업에서는 인력과 프로세스 문제를 무시한 채 기술적 효율성과 기능에만 지나치게 집중하는 경향이 있습니다. 이는 최종 사용자와 핵심 운영 기능에 부정적인 영향을 미치는 상황으로 이어질 수 있습니다. 따라서 인공지능을 대규모로 구현할지 여부를 결정하기 전에 자신의 사업이나 부서가 준비되어 있는지 확인해야 합니다. 파일럿 프로젝트를 통해 구현이 예상대로 작동하는지 평가하고 최종 사용자가 프로세스와 상호 작용하는 방식을 더 잘 이해할 수 있습니다. AI 이니셔티브를 구현하는 것은 전사적 맞춤화 및 개인화 없이는 더욱 어려워질 것입니다. 따라서 AI 프로젝트를 진행하기 전에 사람과 프로세스 측면에서 준비가 충분히 고려되어야 합니다.

AI의 세계는 의심할 여지 없이 광대하며 우리는 기업 수준에서 AI의 잠재력에 대한 이해를 계속해서 심화시키고 있습니다. 그러나 분명한 것은 기업 데이터에서 더 나은 통찰력을 추출하기 위해 AI를 의도적으로 사용하면 비즈니스에 큰 영향을 미칠 수 있다는 것입니다. 성공을 보장하려면 한발 물러서서 올바른 질문을 함으로써 여정을 시작해야 합니다.

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