오류 404! 조직이 인공 지능을 구현할 때 피해야 할 문제

거창하게 들리는 것은 아니지만, 올해는 많은 전문가들이 상상했던 것보다 더 많은 면에서 인공지능(AI) 분야에 특별한 해였습니다.

짧은 시간 안에 인공지능과 생성적 AI 플랫폼은 광범위한 산업 전반에 걸쳐 많은 기업의 판도를 바꾸는 변화를 가져왔습니다.

수년 동안 비즈니스 리더들은 효율성을 개선하고 생산성을 높이는 동시에 수익을 개선하고 비용을 절감하기 위해 노력해 왔습니다. 이제 인공 지능은 그들이 항상 찾고 있던 일을 정확하게 수행하고 있습니다.

중소기업 AI 채택 설문조사 에 따르면 중소기업과 중견 기업의 거의 절반, 즉 약 48%가 지난 1년 동안 어느 정도 AI 도구를 사용하기 시작했습니다.

더욱 발전된 인공지능 도구와 생성적 AI 애플리케이션의 채택은 상당히 성공적이었다고 해도 과언이 아닙니다. 특히 대차대조표를 그대로 유지하면서 진출을 모색하는 보다 작고 민첩한 기업의 경우 더욱 그렇습니다.

몇 가지 잘못이 끔찍한 실수를 만든다

인공 기술 분야가 계속해서 발전하면서 올해 대부분의 사람들이 기억할 기념비적인 순간들이 있었지만, 여기에도 몇 가지 기억에 남는 실수가 있었습니다.

연초, 몇몇 유명 기술 및 출판 회사는 사실 오류와 표절 사례가 포함된 수많은 AI 생성 기사를 발표하여 뜨거운 물에 빠졌습니다.

회사 웹사이트나 블로그에서 몇 개의 기사를 조용히 삭제하는 것은 1,000억 달러 이상의 시장 가치 손실을 보상하는 것보다 훨씬 쉽습니다. 2월 말, Google은 생성형 AI 플랫폼인 Bard를 출시했지만 모든 것이 계획대로 진행되지는 않았으며 몇 가지 실수로 인해 주가가 폭락하면서 몇 시간 만에 거대 기술의 시장 가치가 수십억 달러에 걸쳐 사라졌습니다.

인터넷에 떠도는 딥페이크, 대선을 앞두고 AI가 생성한 이미지를 캠페인의 일환으로 사용하는 정치 지도자들, 그리고 올해 많은 기업들이 야수를 길들이기 위해 무장투쟁을 벌이는 소송이 쇄도하고 있습니다. 거리를 활보하고 있습니다.

전 OpenAI CEO이자 ChatGPT 개발자인 Sam Altman은 자신이 지도에 등장하는 데 도움을 준 동일한 회사에서 부팅되었습니다. Altman은 나중에 Microsoft에 일자리를 얻었지만 갑자기 방향이 바뀌면서 OpenAI의 새로운 이사회는 원칙에 대한 합의에 도달하여 Altman에게 회사의 최고 경영자로서의 역할을 복원할 수 있는 기회를 제공했습니다.

인공 지능이 태양 아래서 그 순간을 즐기고 있는 동안 말 그대로 앞으로의 해에는 더 많은 기회와 새로운 도전이 있을 것입니다.

그러나 실리콘 밸리의 기존 경쟁사에 비해 경험, 지식 및 법적 자원이 부족한 중소기업의 경우 새로운 인공 도구 및 시스템을 채택할 때 문제의 벽에 부딪히는 것은 더 크고 비용이 많이 들 수 있습니다. 단순히 인터넷에서 근거 없는 콘텐츠를 삭제하거나 인턴을 해고하는 것보다 실수를 저지르는 것이 좋습니다.

조직이 AI 전략을 수립할 때 피해야 할 문제

AI를 비즈니스에 도입하는 것은 새로운 가능성을 실험할 수 있는 흥미로운 기회가 될 수 있습니다. 그러나 필요한 지침이 없으면 도중에 일부 실패가 발생할 수 있습니다. 중소기업 소유자 또는 기업가로서 귀하는 명확한 목표를 갖는 것의 중요성뿐만 아니라 장기 계획 전망이 무엇인지 명확하게 이해해야 합니다.

AI 전략이 부족함

다양한 비즈니스 수준에서 운영 전략을 사용하면 모든 과제를 탐색하고 그 과정에서 직면하는 장벽을 극복할 수 있습니다. 귀하의 전략은 귀하의 비즈니스, 제품, 서비스 및 직원의 주요 목표를 향해 안내하는 청사진입니다.

비즈니스 환경에서 인공 지능의 잠재력을 이해하면 복잡한 문제를 해결하고 기본 데이터 지표를 기반으로 보다 통찰력 있는 솔루션을 구축할 수 있습니다.

청사진으로 작동하는 데 도움이 되는 명확한 지침이나 전략이 없으면 인공 지능이 비즈니스에 어떻게 도움이 될 수 있는지, 그리고 더 의미 있는 결과를 창출하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 이해하는 것이 더 어려울 것입니다. 인공 지능의 비즈니스 가치를 아는 것은 AI 전략을 구축하고 조직과 팀을 위한 미래 지향적인 목표를 수립하는 데 중요한 부분입니다.

경험이 부족하다

새로운 도구를 도입함으로써 비즈니스 소유자는 종종 응용 프로그램에 대한 이전 경험이 있거나 이 기술 작업을 능숙하게 관리할 수 있는 기존 직원 팀을 보유해야 합니다.

그러나 인공 지능을 사용하면 새로운 애플리케이션이 끊임없이 변화합니다. 즉, 이러한 도구를 비즈니스에 성공적으로 적용하는 데 필요한 전문 지식은 민첩한 개인이거나 해당 프로젝트를 수행하는 데 필요한 경험을 갖춘 팀이어야 합니다.

이미 인공 지능 작업에 대한 지식과 경험을 갖춘 인력을 보유하면 더 빠르게 적응하고 다양한 새로운 기회를 동시에 활용할 수 있습니다.

이러한 시스템의 복잡성을 안내하는 데 도움을 줄 수 있는 숙련된 팀이나 개인이 없으면 AI를 비즈니스의 일부로 만드는 것은 고객 및 비즈니스 문제를 해결하는 데 더욱 복잡해질 뿐입니다.

잘못된 도구 구현

모든 AI 애플리케이션이 비즈니스 목적에 부합하는 것은 아니라는 점을 처음부터 아는 것이 중요합니다. 중요한 것은 이러한 도구의 작동 방식과 복잡한 문제를 해결하고 전반적인 비즈니스 효율성을 높이는 측면에서 가장 기본적인 기능이 무엇인지 이해하는 것입니다.

Deloitte 가 진행 중인 연구에 따르면 비즈니스 리더의 3분의 1 이상이 인공 지능의 비즈니스 가치를 이해하는 것이 아마도 주요 과제 중 하나라고 답한 것으로 나타났습니다.

명확한 전략이 없거나 비즈니스, 고객 및 직원에게 가장 적합한 애플리케이션을 고려하지 않으면 결국 비실용적이거나 장기적인 발전에 도움이 되지 않는 시스템에 귀중한 리소스를 낭비하게 될 가능성이 높습니다. 사업.

비즈니스의 문제점이 무엇인지, 그리고 AI가 이러한 문제를 해결하는 데 어떻게 도움이 되는지 정확히 알면 사용 가능한 다양한 도구를 이해하고 각 도구가 비즈니스의 전반적인 발전에 어떻게 기여할 수 있는지 더 명확한 경로를 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.

애플리케이션 테스트 및 최적화 실패

기대와는 달리 일부 응용 프로그램의 기능은 제한되어 있습니다. 이는 아직 개발 단계에 있거나 실제 응용 프로그램이 덜 알려진 실험적인 도구의 경우에 종종 해당됩니다.

올바른 도구를 선택하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 비즈니스 소유자이자 리더로서 귀하는 이러한 애플리케이션을 지속적으로 테스트하고 이러한 도구가 향상된 기능을 위해 최적화될 수 있는지 확인해야 합니다.

임차인과 장래의 구매자에게 다음 부동산을 찾는 데 도움을 주는 중간 규모의 부동산 회사를 생각해 보십시오. 최적화하지 않으면 이러한 도구는 빠르게 구식이 되어 고객에게 검색어와 관련된 정보나 데이터가 충분하지 않게 제공될 수 있습니다.

철저한 테스트를 수행하고 추가로 필요한 조정을 수행하면 통합한 도구가 반대 방향이 아닌 비즈니스에 유리하게 작동하는지 확인할 수 있습니다.

데이터가 부족하거나 오래된 경우

데이터는 게임의 이름이 되었습니다. 명확하고 관련성이 높은 데이터가 없으면 경쟁업체에 뒤처지고 고객을 잃게 될 것입니다. 오늘날 거의 모든 회사는 의사결정 과정의 일부로 데이터를 사용하고 있습니다.

데이터를 활용함으로써 기업은 더 많은 정보에 입각한 결정을 내리고, 고객의 요구 사항에 따라 맞춤형 제품과 서비스를 개발하고, 시스템을 더욱 최적화하여 적용 가능한 솔루션을 찾을 수 있습니다.

인공 지능 생태계 내에서 데이터는 시스템이 복잡한 문제를 효율적으로 해결하거나 보다 효과적인 솔루션을 제공할 수 있게 해주는 귀중한 자산입니다. 데이터를 사용하고 가장 중요하게는 프로세스 전반에 걸쳐 데이터를 업데이트하면 AI 시스템이 변화하는 상황을 모니터링하고 더 어려운 문제를 극복할 수 있습니다.

구식 시스템과 달리 AI 시스템은 보다 효과적인 결과 전달을 보장하기 위해 지속적으로 업데이트, 모니터링 및 최적화되어야 합니다. 또한 비즈니스 소유자는 시간이 지남에 따라 데이터가 어떻게 변경되는지, 구현 프로세스 중에 제공되는 결과가 몇 주 또는 몇 달 후에 달라질 수 있는지 고려해야 합니다.

AI 도구의 전반적인 성공과 결과에는 고품질 데이터를 구현하는 것이 마찬가지로 중요할 수 있다는 점을 기억하세요. 방대한 양의 정보에 액세스하면 기업이나 팀이 시장의 특정 부분을 더 잘 이해하는 데 도움이 될 수 있지만, 데이터가 오래되었거나 장기적으로 더 이상 직접적인 목적을 달성하지 못하는 경우에는 그 가치가 훨씬 떨어집니다.

위험 관리 전략의 중요성 무시

사업주가 되는 것은 사고의 리더가 되거나 회사의 규모를 확장하는 데 도움을 주는 것 이상입니다. 자세히 살펴보면 많은 비즈니스 소유자가 다양한 과제를 통해 팀을 이끌고 단기 및 장기 목표에 영향을 미칠 수 있는 위험을 완화하기 위한 전략을 개발하는 경우가 많다는 것을 알 수 있습니다.

AI 시스템을 적절한 위험 관리 전략이나 계획과 통합하면 더 큰 문제가 발생할 수 있으며, 결과적으로 불충분한 솔루션 제공이 발생하고 프로세스에 더 많은 균열이 발생할 수 있습니다.

최근 몇 년 동안 비즈니스 모델에 인공 지능을 통합해 온 비즈니스 리더와 조직이 많지만, 이들 중 대다수는 AI 위험 관리 전략이나 책임 있는 AI 프로그램을 마련하지 않은 경우가 많습니다.

실제로 MIT Sloan Management Review와 Boston Consulting Group의 한 연구 보고서 에 따르면 조직의 42%가 AI 전략을 개발했지만 위험 관리 또는 책임 있는 AI 프로그램을 구현했다고 답한 조직은 19%에 불과했습니다.

AI 위험 관리의 중요성을 무시하거나 상황이 악화되는 경우에 대한 계획을 세우지 않으면 미래 지향적 계획이 탈선될 수 있으며 해결하려면 추가 리소스가 필요할 수 있습니다.

예산 및 자원 제약이 있음

인공지능을 비즈니스 모델에 통합하려면 상당한 투자가 필요합니다. 우선, 첨단 기술은 닷컴 시대 후반기에 우리가 익숙해진 전통적인 플러그 앤 플레이 애플리케이션 그 이상으로 발전했습니다.

인공지능 시스템을 갖추는 것은 이러한 애플리케이션을 관리하고 모니터링하기 위한 기술, 데이터 측정항목 및 전문 지식에 대한 장기적이고 지속적인 투자인 경우가 많습니다. 예산 및 자원 제약에 직면하면 진행 상황이 더욱 역추적되고 설정된 잠재적인 장기 목표가 빗나가게 될 수 있습니다.

계획 및 구현 프로세스의 일부에서는 이러한 애플리케이션을 지원하는 데 도움이 되는 필수 리소스 할당이 필요하지만, 더 중요한 것은 인공 시스템에 전력을 공급하는 데 도움이 되는 다양한 추가 기능이 필요하다는 것입니다.

AI 기술은 끊임없이 변화하고 진화하고 있습니다. 이는 귀하의 비즈니스가 이러한 변화를 지원하고 방향을 자주 조정하여 기존 애플리케이션이 장기 전략과 관련이 있을 뿐만 아니라 더 중요한 것은 변화하는 시장 역학에 적응할 수 있도록 하는 데 필요한 리소스를 보유해야 함을 의미합니다.

새로운 성장 기회를 무시함

소규모 기업에서는 각 애플리케이션의 장기적인 요구 사항을 고려하기 위해 소규모로 하나 이상의 AI 프로젝트를 시험하게 될 가능성이 높습니다. 그러나 이러한 노력을 위해서는 새로운 성장 기회를 계획하고 비즈니스 확장에 따라 사용 중인 기술이 확장될 수 있는지 확인해야 합니다.

각각의 새로운 프로젝트에서는 단기 및 장기적 확장성을 고려해야 합니다. 더욱 새롭고 발전된 시스템을 실험하기 시작하면 이러한 도구를 적용할 수 있는 다양한 기회를 발견하게 될 것입니다.

하나의 파일럿 프로젝트가 직면한 다양한 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있지만 이를 다른 비즈니스 수준에 적용하면 비즈니스의 다양한 기능에 걸쳐 AI 애플리케이션을 구현하는 보다 강력한 접근 방식을 구축하고 있음을 의미할 수 있습니다.

또한 비즈니스가 다양한 성장 기간을 경험함에 따라 이러한 시스템을 확장할 수 있는 방법을 계획해야 합니다. 비즈니스의 한 측면에 대한 수요가 증가하기 시작하면 AI 도구가 이러한 수요에 맞춰 확장되고 보다 효율적인 제공을 제공하는지 확인해야 합니다.

기대에 부응하지 않음

인공 지능의 가능성에 대해 지나친 기대를 갖는 것은 비즈니스의 병목 현상을 증가시킬 수 있으며, 나아가 이러한 문제를 극복하기 위해 다양한 도구를 통합하거나 다양한 전략을 개발하게 만들 수 있습니다.

보다 역동적이고 개방적인 접근 방식을 사용하면 특정 순간에 나타날 수 있는 새로운 기회를 발견할 수 있습니다. 무엇보다도, 이를 통해 더욱 민첩해질 수 있으며, AI 애플리케이션은 해결하도록 프로그래밍된 문제만 해결할 수 있다는 사실을 깨닫게 될 것입니다.

AI 프로젝트의 잠재력을 장려하는 방법으로 기준을 너무 높게 설정하지 마십시오. 이는 과장된 기대를 낳을 뿐입니다. 각 프로젝트를 사전에 신중하게 고려하되, 그 이상으로 실패할 수 있는 기대 수준을 장려하고 전반적인 성공을 기반으로 필요한 조정을 수행해야 합니다.

윤리의 중요성을 간과함

인공 지능이 비즈니스 효율성을 향상하고 중요한 문제를 해결하는 데 도움이 되는 만큼, 이러한 도구가 비즈니스와 고객에게 미칠 수 있는 잠재적인 개인 정보 침해와 관련하여 여러 가지 우려가 있습니다.

이미 Google의 모회사, Alphabet 및 ChatGPT 개발자와 같은 주요 업체가 OpenAI가 AI 모델 훈련을 위한 사용자의 개인 데이터 및 정보 침해와 관련하여 소송을 당하는 것을 보고 있습니다.

이 데이터의 사용은 이러한 모델의 미래 지향적인 개발에 매우 중요하지만, 사전 사용자 동의 없이 이 데이터를 불법적으로 수집하면 법적 문제가 증가하고 회사의 평판이 손상될 수 있습니다.

기업 소유자로서 귀하는 투명한 접근 방식으로 개인 정보 보호 문제를 해결하고 사용자 또는 고객에게 민감한 데이터 수집이 기존 개인 정보 보호 규정과 관련하여 투명하게 사용되도록 보장해야 합니다.

인공 지능은 국회의원이 개인 데이터 및 정보 수집을 규제하는 데 도움이 되는 새로운 기본 규칙을 수립해야 하는 끊임없이 진화하는 생태계라는 점을 명심하십시오. 하지만 더 중요한 것은 새로운 AI 모델을 훈련하기 위한 불법적인 데이터 수집으로부터 사용자를 보호한다는 것입니다.

최종 테이크

인공 지능은 변화하는 시장에서 과제를 극복하고 보다 역동적인 솔루션을 개발할 수 있는 새로운 기회를 비즈니스에 제공할 수 있습니다. 환경이 발전함에 따라 비즈니스 소유자는 이러한 도구가 제공할 수 있는 잠재력에 대해 격려를 받아야 하며, 더 중요한 것은 이러한 도구가 미래 지향적인 목표를 어떻게 보완할 수 있는지에 대해 격려해야 합니다.