기업에 AI를 도입하는 6단계 기법

AI가 임원진 사이에서 뜨거운 논쟁거리가 되면서 AI에 대한 선입견이 많아지고 있습니다.

어떤 것은 사실이지만, 어떤 것은 AI가 미래 비즈니스 모델과 기업 비용 구조에 어떤 영향을 미칠 수 있고, 또 어떤 것은 어떤 영향을 미칠지에 대한 막연한 두려움에 기반한 것입니다. 저는 기업에 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 기술을 도입해 온 경험을 바탕으로, 의미 있는 AI를 도입하기 위한 명확한 방법론이 있다고 생각합니다. 제가 제안하는 단계는 다음과 같습니다.

1. 주요 비즈니스 문제점 파악: 비즈니스 결과를 살펴보고 주요 비즈니스 KPI를 충족하지 못하는 가장 큰 문제점을 파악합니다.

2. 내부 학습팀 구성: 이 KPI에 대한 도메인 전문가와 데이터 및 AI 아키텍트로 구성된 빠르게 학습하는 팀을 구성하세요. 팀은 기존 방식에 도전하고 새로운 AI 솔루션을 시도할 의향이 있는 미래 지향적인 리더여야 합니다.

3. 데이터 수집: 팀은 비즈니스 문제점을 중심으로 핵심 데이터 포인트를 수집해야 합니다. 과거로 돌아가 과거와 현재의 데이터를 바탕으로 정확한 데이터 그림을 그려야 합니다.

4. 적합한 AI 솔루션 파트너 파악: 현재 데이터 아키텍처를 고려하고, 제한된 데이터로 시뮬레이션을 통해 잠재적인 비즈니스 KPI 개선 방안을 신속하게 제시하고, 비즈니스 KPI 개선을 위해 취해야 할 구체적인 조치를 제안할 수 있는 AI 솔루션 파트너를 선정하십시오. 값비싼 AI 솔루션을 구축하는 데 막대한 비용을 지출하기 전에 이 모든 과정을 완료해야 합니다.

5. 데이터 개인 정보 보호 보장: 모든 데이터는 클라우드나 온프레미스에서 비공개로 유지되어야 합니다.

6. 확신을 구축하세요: 시뮬레이션에서 발견 사항과 ROI 개선 사항이 마음에 든다면 전체 규모의 런타임 AI 솔루션에 들어가세요. 단계별로 매우 체계적으로 진행하세요.

이러한 접근 방식을 사용하면 적절한 ROI 중심 AI 솔루션을 통해 경제적으로 최적의 비즈니스 결과를 얻을 수 있으며, 비용 대비 효과가 매우 뛰어납니다.