제품 개발 프로세스에 인공 지능을 추가하는 것이 항상 가치가 있습니까? | 비즈니스에서의 AI #55

인공지능은 종종 눈부신 첫인상을 줍니다! 그때부터 우리는 디자인 프로세스를 개선하고 새로운 제품을 만들 수 있는 놀라운 가능성에 대해 생각하기 시작합니다. 머신러닝 알고리즘 덕분에 AI 시스템은 이전에는 달성할 수 없었던 정밀도로 엄청난 양의 데이터를 분석하고, 컨셉과 프로토타입을 생성하고, 설계 매개변수를 최적화할 수 있습니다. 디지털 혁신 시대에 AI는 경쟁 우위를 확보하려는 현대 기업에게 없어서는 안 될 도구로 보입니다. 그러나 새로운 기술이 항상 그렇듯, 이점과 함께 여러 가지 과제도 안고 있습니다. 아래에서는 프로세스에 인공지능을 통합하는 것의 긍정적인 측면과 잠재적인 함정을 자세히 살펴보겠습니다.

제품 개발 과정에서 인공지능의 역할

인공 지능은 신제품 설계 및 구현 프로세스의 다양한 측면을 지원할 수 있습니다. 종종 이는 좋은 생각이며 주요 이점은 다음과 같습니다.

• 시장 조사 – 예를 들어 설문 조사 분석이나 인터뷰 기록과 같은 반복적인 작업을 자동화하여 조사를 가속화하거나 대규모로 수행하는 것이 가능합니다. 이를 통해 팀은 제품 개발의 보다 창의적이고 도전적인 측면에 집중할 수 있습니다.
• 새로운 영감 – 더 넓은 범위의 아이디어에 쉽게 접근할 수 있다는 점은 생성 AI의 주요 장점 중 하나입니다. AI 알고리즘은 디자이너의 이전 생각을 넘어서는 알려지지 않은 패턴과 개념에 대해 거대한 데이터베이스를 검색할 수 있으며,
• 심층적인 데이터 분석 – 대상 고객의 행동, 선호도, 구매 동기에 대한 데이터 처리를 통해 대상 고객의 요구 사항을 더 잘 이해합니다.

하지만 AI 협업을 사용하기 전에 다시 한 번 생각해 보는 것이 좋은 생각은 언제일까요?

자세히 살펴보기: AI 구현의 숨겨진 과제

제품 개발 프로세스의 인공지능은 많은 새로운 기회를 의미하지만 이를 구현하는 데 어려움이 없는 것은 아닙니다. 이들 중 가장 중요한 것은 다음과 같습니다.

• AI 시스템과의 통합을 위해 제품 팀을 철저히 교육하고 기존 작업 프로세스를 조정해야 할 필요성 . 이는 전통적인 업무 방식에 묶여 전문가로 구성된 대규모 계층적 조직에서는 어려울 수 있습니다.
• AI 알고리즘을 훈련시키는 고객 데이터의 보안에 대한 우려 . 추가 보안 기능을 활용하기 위해 회사에서는 소규모 조직의 예산을 초과할 수 있는 기업 라이센스 계약이 필요한 경우가 많습니다. 이것이 바로 소규모 회사가 Llama 2, Vicuna 또는 Alpaca와 같은 개방형 모델의 소규모 통합을 선택하는 이유입니다. 물론 회사에서는 더 강력한 하드웨어가 필요하지만 데이터 보안을 제공합니다. 이는 머신러닝 모델이 민감한 개인 정보에 의존하기 때문입니다. 보안이 제대로 설정되지 않으면 유출로 인해 회사 이미지에 큰 타격을 줄 수 있으며,
• AI 시스템과 관련된 주요 비즈니스 결정에 대한 복잡성과 책임 확산이 증가했습니다 . 이러한 시스템의 오류에 대한 재정적, 평판적 책임은 누구에게 있습니까? AI "블랙박스"에 대한 감독을 어떻게 보장할 수 있나요?

블랙박스 트랩. AI 결정의 투명성 부족

신경망과 같은 고급 기계 학습 기술의 근본적인 단점 중 하나는 의사 결정의 투명성이 부족하다는 것입니다. 이러한 시스템은 기본 논리를 이해하지 못한 채 입력을 원하는 결과로 변환하는 "블랙박스"처럼 작동합니다.

이로 인해 AI가 생성한 추천에 대한 사용자의 신뢰를 보장하는 것이 심각하게 어렵습니다. 시스템이 특정 제품 변형이나 컨셉을 제안한 이유를 이해하지 못하면 제안의 감성을 평가하기가 어렵습니다. 이는 기술 전체에 대한 불신으로 이어질 수 있습니다.

제품 개발에 인공지능을 사용하는 기업은 '블랙박스' 문제를 인식하고 솔루션의 투명성을 높이기 위한 조치를 취해야 합니다. 솔루션의 예는 다음과 같습니다.

• 신경망의 데이터 흐름 시각화 또는
• 추가 알고리즘에 의해 생성된 결정에 대한 텍스트 설명.

AI와 윤리. 차별과 편견을 피하는 방법은 무엇입니까?

또 다른 중요한 문제는 AI와 관련된 잠재적인 윤리적 문제입니다. 머신러닝 시스템은 다양한 유형의 편향과 대표성이 부족한 데이터에 의존하는 경우가 많습니다. 이는 차별적이거나 불공정한 사업 결정으로 이어질 수 있습니다.

예를 들어 Amazon의 채용 알고리즘은 회사의 과거 채용 패턴을 기반으로 남성 후보자를 선호하는 것으로 나타났습니다. 다음과 같은 목적을 위해 기계 학습을 사용하여 애플리케이션을 개발할 때 비슷한 상황이 발생할 수 있습니다.

• 고객 서비스 우선순위 설정,
• 광고타겟팅,
• 가까운 지역의 전문가를 추천하거나
• 개인화 제품 제안.

이러한 문제를 방지하려면 기업은 다양한 인구통계학적 그룹을 적절하게 표현하기 위해 사용하는 데이터 세트를 주의 깊게 분석하고 차별이나 불공정의 징후가 있는지 AI 시스템을 정기적으로 모니터링해야 합니다.

알고리즘의 한계. 그 과정에서 인공지능

인공 지능은 창의적인 프로세스를 지원하고 아이디어를 검색하며 솔루션을 최적화할 수 있습니다. 그러나 아직까지 AI를 완전히 신뢰하는 기업은 거의 없습니다. 콘텐츠 제작 과정에서 인공지능을 활용하면 엄청난 기회가 제공되지만 생성된 자료에 포함된 정보를 게시하거나 확인하는 최종 결정은 사람의 입력을 통해 이루어져야 합니다.

따라서 디자이너와 제품 관리자는 AI 기술의 한계를 인식하고 이를 기성 솔루션의 자동 소스가 아닌 지원으로 취급해야 합니다. 주요 설계 및 비즈니스 결정에는 여전히 창의성, 직관 및 고객에 대한 깊은 이해가 필요하며, 이는 알고리즘만으로는 제공할 수 없습니다.

출처: DALL-E 3, 프롬프트: Marta M. Kania(https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

통제 및 법률 준수 보장

AI 위험을 최소화하려면 기업은 이러한 시스템에 대한 적절한 감독 및 제어 메커니즘을 구현해야 합니다. 여기에는 다음이 포함되지만 이에 국한되지는 않습니다.

• AI 모델을 실용화하기 전에 생성된 정보 의 정확성과 출처를 검증하고 ,
• 편향, 예측 불확실성 및 의사결정 투명성에 대한 기계 학습 알고리즘 감사 ,
• 회사 내 AI 시스템의 설계, 테스트 및 적용을 감독하기 위해 전문가 또는 윤리 위원회를 설립하고 ,
• 허용 가능한 AI 애플리케이션과 비즈니스 프로세스 및 설계 결정에서 이러한 시스템의 간섭 한계에 대한 명확한 지침을 개발합니다 .
• 지시 사항에 지나치게 무비판적으로 의존하는 것을 피하기 위해 설계자가 한계와 함정을 인식하도록 교육합니다 .

요약

요약하자면, 인공 지능은 의심할 여지 없이 신제품의 설계 및 구현을 최적화하고 가속화하기 위한 흥미로운 전망을 열어줍니다. 그러나 레거시 시스템 및 관행과의 통합에는 어려움이 따르며, 그 중 일부는 불확실성 및 예측 투명성 부족과 같은 근본적인 문제입니다.

AI의 잠재력을 최대한 활용하려면 기업은 기술의 한계를 이해하고 적절한 주의와 비판을 통해 AI를 다루어야 합니다. 고급 알고리즘을 실제 비즈니스 프로세스에 구현하는 것과 관련된 위험을 최소화하는 윤리적 프레임워크와 제어 절차를 개발하는 것도 중요합니다. 그래야만 AI가 인간의 창의성과 직관을 귀중하고 안전하게 보완할 수 있습니다.

저희 콘텐츠가 마음에 드신다면 Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok의 바쁜 꿀벌 커뮤니티에 가입하세요.

저자: 로버트 휘트니

IT 부서를 코칭하는 JavaScript 전문가이자 강사입니다. 그의 주요 목표는 코딩하는 동안 효과적으로 협력하는 방법을 다른 사람들에게 가르쳐 팀 생산성을 높이는 것입니다.

모든 게시물 보기

비즈니스에서의 AI:

1. 비즈니스에서 AI의 위협과 기회(1부)
2. 비즈니스에서 AI의 위협과 기회(2부)
3. 비즈니스에서의 AI 애플리케이션 - 개요
4. AI 지원 텍스트 챗봇
5. 비즈니스 NLP의 오늘과 내일
6. 비즈니스 의사결정에서 AI의 역할
7. 소셜 미디어 게시물 예약. AI가 어떻게 도움을 줄 수 있나요?
8. 자동 소셜 미디어 게시물
9. AI로 운영되는 새로운 서비스와 제품
10. 내 사업 아이디어의 약점은 무엇입니까? ChatGPT를 사용한 브레인스토밍 세션
11. 비즈니스에서 ChatGPT 사용
12. 합성 배우. 상위 3개 AI 비디오 생성기
13. 3가지 유용한 AI 그래픽 디자인 도구. 비즈니스에서의 생성적 AI
14. 오늘 꼭 시험해 봐야 할 멋진 AI 작가 3인
15. 음악 창작에서 AI의 힘 탐구
16. ChatGPT-4로 새로운 비즈니스 기회 탐색
17. 관리자를 위한 AI 도구
18. 당신의 삶을 더 쉽게 만들어 줄 멋진 ChatGTP 플러그인 6가지
19. 3 그라피코프 AI. Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
20. McKinsey Global Institute가 말하는 AI의 미래는 무엇입니까?
21. 비즈니스에서의 인공지능 - 소개
22. NLP, 즉 비즈니스에서의 자연어 처리란 무엇입니까?
23. 자동 문서 처리
24. Google 번역과 DeepL. 비즈니스를 위한 기계 번역의 5가지 응용
25. 보이스봇의 운영 및 비즈니스 애플리케이션
26. 가상 비서 기술, 아니면 AI와 대화하는 방법?
27. 비즈니스 인텔리전스란 무엇입니까?
28. 인공지능이 비즈니스 분석가를 대체할 것인가?
29. 인공지능이 BPM에 어떻게 도움을 줄 수 있나요?
30. AI와 소셜 미디어 – 그들은 우리에 대해 무엇을 말하는가?
31. 콘텐츠 관리의 인공 지능
32. 오늘과 내일의 창의적 AI
33. 멀티모달 AI와 비즈니스 애플리케이션
34. 새로운 상호 작용. AI는 우리가 장치를 작동하는 방식을 어떻게 변화시키고 있습니까?
35. 디지털 기업의 RPA 및 API
36. 미래의 직업 시장과 다가오는 직업
37. 교육 기술의 AI. 인공지능의 잠재력을 활용한 기업의 3가지 사례
38. 인공지능과 환경. 지속 가능한 비즈니스 구축에 도움이 되는 3가지 AI 솔루션
39. AI 콘텐츠 탐지기. 그만한 가치가 있나요?
40. ChatGPT 대 Bard 대 Bing. 어떤 AI 챗봇이 경쟁을 주도하고 있을까요?
41. 챗봇 AI는 Google 검색의 경쟁자인가요?
42. HR 및 채용을 위한 효과적인 ChatGPT 프롬프트
43. 신속한 엔지니어링. 프롬프트엔지니어는 어떤 일을 하나요?
44. AI 모형 생성기. 상위 4개 도구
45. AI와 그 밖의 무엇? 2024년 비즈니스를 위한 최고의 기술 트렌드
46. AI와 비즈니스 윤리. 윤리적 솔루션에 투자해야 하는 이유
47. 메타 AI. Facebook과 Instagram의 AI 지원 기능에 대해 무엇을 알아야 합니까?
48. AI 규제. 기업가로서 알아야 할 것은 무엇입니까?
49. 비즈니스에서 AI를 활용하는 5가지 새로운 용도
50. AI 제품 및 프로젝트 - 다른 제품과 어떻게 다른가요?
51. AI 지원 프로세스 자동화. 어디서 시작하나요?
52. AI 솔루션을 비즈니스 문제에 어떻게 연결합니까?
53. 팀의 전문가인 AI
54. AI 팀 vs 역할 분담
55. AI에서 진로 분야를 선택하는 방법은 무엇입니까?
56. 제품 개발 프로세스에 인공 지능을 추가하는 것이 항상 가치가 있습니까?