성공적인 AI 전략을 구축하는 방법 - IBM 블로그

인공 지능 (AI)는 변화를 일으키는 힘입니다. 그만큼 자동화 전통적으로 인간의 지능에 의존했던 작업은 혁신을 위한 새로운 기회를 창출하고 기업이 운영을 재창조할 수 있도록 광범위한 영향을 미칩니다. AI는 기계에 점점 더 많은 학습, 추론, 의사 결정 능력을 제공함으로써 제조부터 호텔, 의료, 학계에 이르기까지 거의 모든 산업에 영향을 미치고 있습니다. AI 전략이 없으면 조직은 AI가 제공할 수 있는 이점을 놓칠 위험이 있습니다.

AI 전략은 조직이 AI 구현과 관련된 복잡한 과제를 해결하고 목표를 정의하는 데 도움이 됩니다. 심층적인 데이터 분석, 비즈니스 프로세스 최적화 또는 개선 여부 고객 경험, 잘 정의된 목적과 계획이 있으면 AI 채택이 더 광범위한 비즈니스 목표에 부합하도록 보장됩니다. 이러한 정렬은 AI에서 의미 있는 가치를 추출하고 그 영향을 극대화하는 데 필수적입니다. 성공적인 AI 전략은 과제 해결, 필요한 역량 구축, 조직 구조에 AI를 전략적이고 책임감 있게 적용하기 위한 로드맵도 제공합니다.

지금 AI를 이해하고 그 힘을 활용하기 위해 노력하는 조직은 미래에도 번영할 것입니다. 강력한 AI 전략을 통해 이러한 조직은 AI 통합의 복잡성을 탐색하고 기술 발전에 신속하게 적응하며 프로세스, 운영 효율성 및 전반적인 성장을 최적화할 수 있습니다.

AI 전략이란 무엇입니까?

인공 지능 전략은 단순히 AI를 조직에 통합하여 비즈니스의 더 넓은 목표에 부합하고 지원하기 위한 계획입니다. 성공적인 AI 전략은 이 계획의 로드맵 역할을 해야 합니다. 조직의 목표에 따라 AI 전략은 AI를 효과적으로 사용하여 데이터에서 더 깊은 통찰력을 추출하고, 효율성을 향상하고, 더 나은 공급망 또는 생태계를 구축하고, 인재와 고객 경험을 개선하는 단계를 간략하게 설명할 수 있습니다.

잘 구성된 AI 전략은 기술 인프라를 안내하는 데 도움이 되며 비즈니스가 효과적인 AI 구현에 필요한 하드웨어, 소프트웨어 및 기타 리소스를 갖추도록 보장해야 합니다. 그리고 기술이 매우 빠르게 발전하기 때문에 전략을 통해 조직은 새로운 기술과 업계 변화에 적응할 수 있어야 합니다. 책임 있는 배포를 지원하려면 편견, 투명성, 규제 문제 등의 윤리적 고려 사항도 다루어야 합니다.

인공 지능이 거의 모든 산업에 지속적으로 영향을 미치면서 잘 만들어진 AI 전략이 필수적입니다. 이는 조직이 잠재력을 발휘하고 경쟁 우위를 확보하며 끊임없이 변화하는 디지털 시대에 지속 가능한 성공을 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

IBM의 AI 윤리 거버넌스 프레임워크에 대해 자세히 읽어보세요.

성공적인 AI 전략의 이점

AI 전략을 구축하면 인공 지능 통합을 시도하는 조직에 많은 이점을 제공합니다. AI 전략을 통해 조직은 AI 기능을 의도적으로 활용하고 AI 이니셔티브를 전반적인 비즈니스 목표에 맞출 수 있습니다. AI 전략은 조직의 성공에 의미 있는 기여를 위한 나침반이 됩니다. 이를 통해 이해관계자들은 생산성, 의사결정, 수익성 등 중요한 프로세스에서 가장 큰 개선을 제공할 프로젝트를 선택할 수 있습니다.

보다 구체적으로 AI 전략은 AI 프로젝트가 아이디어를 영향력 있는 솔루션으로 원활하게 전환할 수 있도록 하는 단계를 간략하게 설명합니다. 이를 위해서는 조직이 데이터, 인재 및 기술과 관련하여 중요한 결정을 내려야 합니다. 잘 만들어진 전략은 AI 이니셔티브를 위한 데이터를 관리, 분석 및 활용하기 위한 명확한 계획을 제공할 것입니다. 또한 조직이 데이터 과학 관련 기술을 개발, 유치 또는 유지하는 데 필요한 인재를 결정합니다. 머신 러닝 (ML) 그리고 AI 개발. 또한 효과적인 AI 구현을 보장하기 위해 필요한 하드웨어, 소프트웨어 및 클라우드 컴퓨팅 리소스의 조달을 안내할 것입니다.

본질적으로 성공적인 AI 전략은 비즈니스 목표에 대한 지원 역할을 하고, 우선 순위 지정을 촉진하고, 인재 및 기술 선택을 최적화하고, 조직의 성공을 지원하는 조직적인 AI 통합을 보장하는 데 필수적입니다.

성공적인 AI 전략을 구축하기 위한 단계

효과적인 인공 지능 전략을 수립하는 데 일반적으로 다음 단계가 사용됩니다.

기술 살펴보기

포함한 다양한 AI 기술에 대한 이해를 얻습니다. 생성 적 AI, 머신러닝(ML), 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등 AI 사용 사례를 연구하여 이러한 기술이 관련 산업에서 어디에 어떻게 적용되고 있는지 알아보세요. AI가 해결할 수 있는 문제와 얻을 수 있는 이점을 나열하십시오. 이를 사용하는 부서, 해당 방법 및 장애물을 기록해 두십시오.

평가 및 발견

조직, 우선순위 및 역량을 이해합니다. AI 시스템을 구현하고 관리할 IT 부서의 규모와 역량을 검토합니다. 부서장과 인터뷰하여 AI가 해결하는 데 도움이 될 수 있는 잠재적인 문제를 식별합니다.

명확한 목표 정의

조직이 해결해야 할 문제는 무엇입니까? 어떤 지표를 개선해야 합니까? AI가 항상 답이라고 가정하지 말고, 비즈니스에 중요하고 AI가 성공적으로 해결한 기록을 가지고 있는 비즈니스 목표를 선택하십시오.

잠재적인 파트너 및 공급업체 식별

해당 업계에서 일해 본 적이 있는 AI 및 ML 분야의 회사를 찾아보세요. 잠재적인 도구, 공급업체 및 파트너십 목록을 작성하고 경험, 평판, 가격 등을 평가합니다. AI 통합 프로젝트의 단계 및 일정을 기준으로 조달 우선순위를 지정합니다.

로드맵 구축

비즈니스에 가치를 가져다줄 초기 성공에 우선순위를 두는 로드맵을 만드세요. 확인된 실제 요구 사항에 따라 프로젝트를 선택합니다. 필요한 도구와 지원을 결정하고 프로젝트에 가장 중요한 사항을 기준으로 구성합니다. 특히 다음과 같습니다.

• 날짜 : AI 솔루션을 효과적으로 활성화하기 위해 새로운 데이터나 기존 데이터 또는 데이터 세트가 필요한지 결정하여 데이터 전략을 수립합니다. 데이터를 효과적으로 관리하기 위해 데이터 거버넌스 프레임워크를 구축합니다.

• 알고리즘 : 알고리즘은 기계가 데이터를 학습하고 분석하고 의사결정을 내릴 수 있도록 하는 규칙 또는 지침입니다. 모델은 기계 학습 알고리즘을 통해 학습된 내용을 나타냅니다. 이러한 작업을 효과적으로 관리하려면 전문 지식이 필요하므로 알고리즘을 배포하고 모델을 설계, 개발 및 검증할 사람을 결정합니다. 

• 인프라 : AI 시스템을 호스팅할 위치와 확장 방법을 결정합니다. 자체 인프라에 배포할지 아니면 타사 플랫폼에 배포할지 고려하세요.

• 인재와 아웃소싱: AI 이니셔티브를 구현하기 위한 조직 내 준비 상태와 기술 격차를 평가합니다. 데이터 과학자 및 개발자와 같은 역할을 채우기 위한 인재 파이프라인이 존재하는지 또는 교육을 통해 내부적으로 기술을 개발할 수 있는지 확인합니다. 또한 배포 및 운영과 같은 특정 작업을 아웃소싱해야 하는지 평가합니다.

AI 전략 제시

AI 전략을 이해관계자에게 제시하여 비즈니스 목표에 부합하는지 확인합니다. 제안된 로드맵에 대한 승인을 얻습니다. 이점, 비용 및 예상 결과를 명확하게 전달합니다. 전략 실행에 필요한 예산을 확보합니다.

교육을 시작하고 학습을 장려하세요.

AI 팀의 기술을 향상하거나 적절한 AI 전문 지식을 갖춘 개인을 고용하기 시작하세요. 팀이 최첨단 AI 발전에 대한 최신 정보를 얻고 혁신적인 문제 해결 방법을 탐색하도록 장려하십시오.

윤리지침 수립

조직의 책임 있는 AI 사용의 윤리적 의미를 이해합니다. 윤리적인 AI 이니셔티브, 포괄적인 거버넌스 모델 및 실행 가능한 지침을 약속합니다. 잠재적인 편견이 있는지 AI 모델을 정기적으로 모니터링하고 공정성과 투명성 관행을 구현하여 윤리적 문제를 해결합니다.

평가 및 적응

빠르게 진행되는 신제품 및 AI 기술 개발을 따라가세요. 새로운 통찰력과 새로운 기회를 기반으로 조직의 AI 전략을 조정합니다.

이러한 단계를 따르면 AI를 조직에 통합하기 위한 강력한 가이드를 만들 수 있습니다. 이를 통해 기업은 역동적인 인공 지능 세계에서 기회를 더 잘 활용할 수 있습니다.

성공적인 AI 전략 구축을 가로막는 일반적인 장애물

성공적인 AI 전략을 구축하고 구현하는 데 몇 가지 문제가 발생할 수 있습니다. 효과적으로 진행하려면 프로세스를 방해할 가능성을 조기에 평가하고 이에 따라 문제를 처리해야 합니다.

불충분 한 데이터

실제로 귀하의 데이터는 어떻게, 어디에 있습니까? AI 모델은 강력한 데이터 세트에 크게 의존하므로 관련성 있는 고품질 데이터에 대한 액세스가 부족하면 AI 애플리케이션의 전략과 효율성이 약화될 수 있습니다.

AI 지식 부족

AI의 기능과 잠재적인 적용에 대한 인식 부족은 회의론, 저항 또는 잘못된 정보에 입각한 의사 결정으로 이어질 수 있습니다. 이는 전략의 가치를 고갈시키고 AI를 조직의 프로세스에 성공적으로 통합하는 것을 차단합니다.

전략의 불일치

AI 이니셔티브가 조직의 목표, 우선순위, 비전과 밀접하게 연결되어 있지 않으면 노력이 낭비되고 리더십의 지원이 부족하며 의미 있는 가치를 입증할 수 없게 될 수 있습니다.

재능의 부족

AI 이니셔티브를 효과적으로 개발, 구현 및 관리하려면 전문가가 필요합니다. 데이터 과학자 또는 ML 전문가와 같은 AI 인재가 부족하거나 현재 직원의 기술 향상에 대한 저항이 전략의 실행 가능성에 영향을 미칠 수 있습니다.

AI 전략과 IBM

인공 지능(AI)의 최근 발전은 비즈니스와 사회에 대한 이 기술의 규모와 힘을 입증했습니다. 그러나 기업은 구조화 및 관리 방법을 결정해야 합니다. 통치하다 AI 기술의 확장성은 비즈니스와 사회 모두에 비용이 많이 드는 영향을 미칠 수 있으므로 이러한 시스템은 편견과 오류를 방지하기 위해 책임을 져야 합니다. 조직에서 다양한 데이터 세트를 사용하여 기계 학습 및 자동화를 워크플로에 적용하므로 AI 시스템 내에서 데이터 품질, 규정 준수 및 투명성을 보장하기 위해 올바른 가드레일을 마련하는 것이 중요합니다.

IBM은 AI가 실제 이점을 신속하고 신속하게 제공할 수 있는 비즈니스 영역에 집중함으로써 AI를 지금 실행에 옮길 수 있도록 지원합니다. 윤리적으로. 비즈니스급 AI 제품으로 구성된 풍부한 포트폴리오와 분석 솔루션 AI 채택의 장애물을 줄이고 올바른 권리를 확립하도록 설계되었습니다. 데이터 기반, 결과와 책임감 있는 사용을 위해 최적화합니다.

글로벌 기업은 AI 혁신 여정을 위한 파트너로서 IBM Consulting™을 활용합니다. 선도적인 AI 컨설팅 회사로서 우리는 자체 IBM watsonx 기술과 파트너의 개방형 에코시스템을 활용하여 윤리와 신뢰를 바탕으로 모든 클라우드에서 모든 AI 모델을 제공함으로써 비즈니스 혁신에서 AI 개발 및 클라우드 기술의 영향력을 강화합니다. 

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