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기업이 인공 지능을 도입하기 전에 해야 할 AI에 관한 5가지 질문

작성일 : 2023. 11. 21

인공지능이 더 많은 비즈니스 결정을 지원하고 고객과의 관계를 변화시키는 과정에서, 리더들은 그 잠재력, 사용 사례, 그리고 리스크를 이해해야 합니다. 때문에 생성형 AI는 데이터 품질, 스킬 준비도, 조직 요구사항 등에 대해 어려운 질문을 해야 합니다. 다음 5가지 질문부터 시작하세요.

아직도 생성형 인공지능 사용이 힘드신가요?

기업들이 스스로에게 물어봐야 하는 인공지능(AI)에 관한 기술, 기술 습득, 개인 정보, 데이터, 조직 요구 사항 등에 대한 질문들은 끝이 없습니다. 어디서 시작해야 할지, 뛰어들기 전에는 더 중요한 AI 관련 질문들을 알기 어려울 수 있습니다.

Salesforce의 CEO Marc Benioff는 다음과 같이 말했습니다. "우리의 많은 고객들은 AI를 처음 접하는 상황에 있습니다. 고객들은 예측 AI, 머신러닝 또는 심지어 딥 러닝을 사용해 왔을 수 있지만, 이제는 생산성을 다음 수준으로 어떻게 끌어올릴 것인지 이해하기 위해 이 차세대 AI를 살펴보고 있습니다."

인공지능에 대한 수요와 잠재력 모두 대단하지만 그만큼 위험도 큽니다. 세일즈포스는 여러분이 이러한 위험에 대비할 수 있도록 도울 준비가 되어 있습니다.

조직 구성원들의 견해

  • 최근 설문조사에 따르면, 56%의 조직 구성원들은 생성형 AI(generative AI)가 그들의 역할을 변화시킬 것으로 믿습니다.
  • 조직 구성원들의 65%는 생성형 AI가 더 전략적인 작업에 집중할 수 있게 해 줄 것이라고 믿습니다.
  • 조직 구성원들은 생성형 AI가 일주일에 5시간을 절약할 것으로 생각합니다.

개요

  • 생성형 AI는 매년 세계 경제에 최대 4조 4천억 달러를 기여할 것으로 예상됩니다.
  • 생성형 AI의 잠재 가치 중 75%는 고객 운영, 마케팅, 판매, 소프트웨어 엔지니어링 및 연구 개발(R&D) 4가지 기능에 집중되어 있습니다.
  • 다른 자동화 기술과 함께 생성형 AI는 생산성 향상에 연간 3.3% 포인트까지 기여할 수 있으며, 기업은 이 과정에서 구성원들을 지원해야 합니다.

다음 단계

  • AI 기술이 회사의 지침과 산업 규정을 준수하는지 확인하세요.
  • 구체적인 사용 사례를 갖춘 전략 계획을 수립하세요.
  • AI에 관한 올바른 질문을 하세요, 그 중에서도 먼저 다음 질문을 고려해 보세요.

세일즈포스의 데이터는 어떤가요?

생성형 AI는 고객 관계 관리 방식을 크게 변화시킬 것으로 약속하고 있습니다. 이를 위해서는 정확하고 최신이며, 액세스 가능한 완전한 데이터가 필요합니다. 인공지능은 최신 데이터를 기반으로 지난 분기와 다르게 능동적으로 행동할 수 있는 반면에 데이터가 오래되거나 부정확하면 AI가 그 데이터를 사용하여 오류를 범할 수 있습니다.

생성형 AI 모델을 교육할 때, 데이터 우수성을 위에서부터 아래까지 모두 확인해야 합니다. 데이터 중복, 이상치, 오류 및 의사 결정에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 다른 요소를 제거하여 데이터 하우스를 정리해야 합니다. 그런 다음 마케팅, 세일즈, 서비스, 커머스 등의 데이터 소스를 단일 기록에 연결하고 실시간으로 업데이트하면 AI가 최상의 추천을 할 수 있습니다.

McKinsey는 최근에 "데이터를 조화롭게 조율하고 사용 가능하게 제공하는 방법을 아직 찾지 못한 기업들은 생성형 AI의 변혁적인 잠재력을 많이 활용할 수 없을 것"이라고 썼습니다.

세일즈포스는 어떻게 신뢰를 구축하나요?

“고객 데이터를 보호하고 AI를 윤리적으로 사용한다”는 신뢰는 기업과 고객이 생성형 AI를 어떻게 널리 받아들이고 성공적으로 수용할 것인지를 결정짓는 핵심 요소입니다.

여러분의 기술 파트너가 시스템과 앱의 구조에 AI 보안 기능을 통합하고 있는지 돌아보세요. 대규모 언어 모델(LLMs), AI 알고리즘을 기반으로 하는 컴퓨터 프로그램은 보유한 데이터의 양은 많지만 보안 기능과 개인 정보 보호 기능은 턱없이 부족할 것입니다. 기업은 데이터를 공개하지 않고도 AI의 생산성 향상을 활용할 수 있습니다.

AI 데이터 프라이버시에 대한 신뢰는 데이터 마스킹, 유해성 감지, 데이터 기반화, 영구적인 데이터 미보유 등과 같은 특별한 안전 장치를 필요로 합니다. 이러한 가이드라인은 데이터를 보호하고 윤리적 사용을 보장하여 AI의 성공 가능성을 높이는 데 도움이 됩니다.

AI를 중심으로 회사를 재편해야 할 필요가 있을까요?

하버드 비즈니스 리뷰에 게재된 연구에 따르면, AI 프로젝트는 문화적, 조직적인 장벽에 직면하며, 기업은 AI를 지원하고 확장하기 위해 문화, 구조 및 작업 방식을 조율해야 합니다. 스스로에게 다음과 같은 질문을 던져 보세요. 모든 이해 관계자가 그 책임을 공유하고 있을까요?

생성형 AI는 일부 기업이 생성형 AI를 어떻게 도입하고 활용할 지 결정하기 위한 다부서 AI 태스크 포스(TF)를 구성할 정도의 게임 체인저입니다. 전문가들은 개발 팀을 지원하고 설명 가능성을 위한 표준을 설정하는 데 도움을 주는 AI 거버넌스 위원회를 설립하는 것을 제안합니다. 즉, AI가 왜 어떤 추천을 하는지에 대한 이유와 방법을 결정하는 것입니다.

Schneider Electric은 AI를 주도하는 AI 총괄 책임자 아래 인공지능 프로그램을 공식화하고 회사 전반에 확장시키고 있습니다. 이 회사는 글로벌 허브 앤 스포크 AI 운영 모델을 시행했습니다. 각 비즈니스 기능 "스포크"(마케팅, 세일즈, 서비스 등)에는 AI 제품 소유자와 기술 능력 센터 "허브"가 협력하여 AI를 새로운 용도로 활용하고 기술을 제공하며 직원들이 인공지능을 사용하는 것을 보장하는 체인지 에이전트가 있습니다.

Schneider의 엔터프라이즈 AI 글로벌 부사장인 Madhu Hosadurga는 "모든 사용 사례와 거의 모든 기능에 AI 사용 사례가 있으며 AI 허브와 비즈니스 모두에 종사하는 인력이 있습니다."라고 말했습니다.

세일즈포스는 적절한 기술을 보유하고 있나요?

AI는 급격한 속도로 진화하고 있으므로 대부분의 기업의 이 질문에 대한 대답은 아마도 "아니요"일 것입니다. 최근 조사에 따르면 전 세계 비즈니스 리더의 67%가 생성형 AI를 사용하려고 고려하고 있지만, 거의 동일한 수의 IT 리더는 그들의 직원들이 그것을 사용할 기술을 갖고 있지 않다고 말합니다.

AI 우선 기업이 되려면(디지털 퍼스트 또는 모바일 퍼스트와 마찬가지로) 인재를 심사할 필요가 있습니다. 먼저, 당신이 달성하고자 하는 목표에 대해 상대적인 현재 역량을 파악해야 합니다. 목표와 역량사이의 격차를 인지한 다음, AI 기술을 구축하는 것을 우선 순위로 해야 합니다. 물론, 이러한 능력은 회사의 산업과 특정 요구사항에 따라 다양할 것입니다.

인재 확보를 위한 채용 계획을 수립하고, 직원들이 생성형 AI를 사용할 수 있도록 훈련해야 합니다. 핵심 기술의 온디맨드 학습에 접근을 제공하거나, 새로운 기술을 학습하도록 직원들에게 동기를 부여하고 직무의 일환으로 기술 향상을 우선시하는 방식으로 새로운 기술을 학습하도록 할 수 있습니다.

"변화 관리는 사람으로부터 시작합니다. 우리 모두가 생성형 AI와 같은 새로운 기술에 대해 다시 학습해야 합니다."라고 Salesforce의 AI CEO Clara Shih가 말했습니다.

대화를 계속 이어 나가기 위해 생성형 AI에 대한 어떠한 용어를 알아야 하나요?

소프트웨어 엔지니어나 데이터 과학자가 아니더라도 생성형 인공지능(Generative AI)을 이해하거나 기술인력들과 확신을 가지고 대화할 수 있을 필요가 있습니다. 나아가 비즈니스 리더는 AI에 대해 전반적으로 고민할 수 있어야 하며, 혜택과 리스크뿐만 아니라 회사의 문화, 미션, 그리고 어떤 종류의 거버넌스와 인프라가 필요한지에 대한 고려도 포함되어야 합니다.

비즈니스 리더가 기술 팀과 협력하지 않는다면 AI 프로그램을 성공으로 이끄는 데 도움을 줄 수 없습니다.

우리는 기술적 배경에 상관없이 회사의 모든 사람이 생성형 인공지능의 능력을 이해할 수 있도록 도움이 되는 가장 중요한 AI 용어 목록을 제공했습니다. 각 용어는 고객과 팀 양쪽에 어떻게 영향을 미치는지를 기반으로 정의되었으며, 이는 AI의 능력을 이해하는 데 중요한 요소입니다.

생성형 AI 기술과 생성형 AI를 도입하는 비율은 매우 빠르게 성장하고 있습니다. 더 많은 비즈니스 결정을 돕고 고객과의 관계를 변화시키므로 모든 리더는 인공지능이 지닌 잠재력, 사용 사례 및 위험을 이해해야 합니다. 이를 어떻게 할 수 있을까요? AI에 대해 올바른 질문을 하는 것부터 시작하세요.

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