AI 길들이기. 귀하의 비즈니스에 AI를 적용하기 위한 첫 번째 단계를 수행하는 방법은 무엇입니까? | 비즈니스 속의 AI #119

게시 됨: 2024-05-17

즐겨찾는 쇼핑 앱에 개인화된 제품 추천이 자동으로 표시되나요? 가상 비서는 비교할 수 없는 효율성으로 언제든지 질문에 답하고 문제를 해결합니까? 그리고 전 세계적으로 비즈니스 수행 방식을 개선하는 기술인 인공 지능의 힘으로부터 귀하의 비즈니스가 어떻게 이익을 얻을 수 있습니까? 사업주로서 귀하는 이러한 혁신적인 힘을 활용하고 싶어합니다. 이를 수행하는 방법을 보여주는 다섯 가지 단계가 있습니다. 자세한 내용을 알아보려면 계속 읽어보세요. 기업에서 AI를 길들이는 방법은? 소개

AI 길들이기 – 목차

기업에서 AI를 길들이는 것이 얼마나 쉬운가요? 소개
1단계. AI, 머신러닝, 생성 인공지능의 차이점 이해하기
2단계. 비즈니스 요구사항 정의
3단계. AI가 비즈니스에 어떻게 도움이 되는지 알아보세요.
4단계. AI 구현을 위한 자체 역량 평가
5단계. 전문가 상담 고려하기
AI 길들이기 - 요약

기업에서 AI를 길들이는 것이 얼마나 쉬운가요? 소개

인공 지능(AI)이 폴란드 기업들 사이에서 인기를 얻고 있지만, 여전히 그 잠재력을 완전히 활용하지 못하는 기업이 많이 있습니다. KPMG 연구에 따르면(https://kpmg.com/pl/pl/home/media/press-releases/2023/07/media-press-sztuczna-inteligencja-w-firmach-w-polsce-potencjal-do- wykorzystania.html), 현재 우리나라 기업 중 15%만이 AI 솔루션을 사용하고 있는 반면, 전 세계 평균은 35~37%입니다. 동시에 AI를 구현한 기업 중 최대 62%는 이러한 구현의 효과를 모니터링하지 않습니다. 즉, AI가 어떤 영향을 미쳤는지 알지 못합니다.

이 수치는 폴란드 비즈니스에서 인공지능의 아직 개발되지 않은 엄청난 잠재력을 보여줍니다. 반면, 기업의 13%는 2023년 말까지 AI를 구현할 계획을 세웠는데, 이는 이 파괴적인 기술 채택의 물결이 다가오고 있다는 신호일 수 있습니다. 실제로 기업은 AI를 통해 생산성 향상, 제품 및 서비스 품질 개선, 재무 성과 개선, 경쟁 우위 강화 등 수많은 이점을 누리고 있습니다.

1단계. AI, 머신러닝, 생성 인공지능의 차이점 이해하기

비즈니스에 AI를 구현하기 위한 첫 번째 단계를 고려하고 있다면 이 기술 그룹의 기본 사항을 배우는 것이 좋습니다. 비즈니스에서 AI의 잠재력을 깨닫기 전에 가장 넓은 의미의 인공 지능(AI), 기계 학습(ML)과 생성적 AI 간의 주요 차이점을 이해해야 합니다. 이러한 용어는 종종 같은 의미로 사용되지만 실제로는 약간 다른 개념을 설명합니다.

AI는 컴퓨터나 로봇과 같이 프로그래밍된 기계가 인간과 유사한 방식으로 '생각'하고 지능적인 행동을 모방하는 일반적인 능력을 말합니다. AI 시스템은 현실 세계의 지식을 동화, 분석, 활용하여 새로운 정보를 도출할 수 있습니다. AI 기반 기술의 예로는 음성, 이미지, 얼굴 인식 등이 있습니다.

반면, 머신러닝(ML)은 컴퓨터 시스템이 인간의 직접적인 개입 없이 데이터로부터 학습하고 결정을 내리는 AI 분야입니다. ML의 핵심 기능은 새로운 입력 데이터를 기반으로 알고리즘을 지속적으로 자체 개선하고 조정하는 능력입니다.

ChatGPT의 엄청난 인기를 보여주는 주요 신호인 생성 AI 의 급속한 발전으로 인해 이 새로운 추세를 이해하는 것도 중요합니다. 제너레이티브 AI는 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오, 심지어 컴퓨터 코드와 같은 새로운 데이터를 생성할 수 있습니다. 이는 대량의 훈련 데이터를 통해 학습함으로써 이루어집니다. ChatGPT와 같은 언어 모델은 입력 데이터에 내재된 패턴과 규칙을 학습한 다음 이 지식을 사용하여 사람이 작성한 것과 유사한 새롭고 고유한 텍스트를 만듭니다.

생성적 AI의 힘은 유연성과 혁신적인 방식으로 정보를 창의적으로 리믹스하고 합성하는 능력에 있습니다.

비즈니스 요구 사항 정의

두 번째 단계는 인공 지능과 머신 러닝을 구현하여 충족할 수 있는 비즈니스의 구체적인 요구 사항을 파악하는 것입니다. 이 프로세스는 다음과 같은 몇 가지 질문에 대한 심층적인 분석과 신중한 고려로 시작됩니다.

구체적으로 어떤 결과를 얻고 싶나요? 수익 증대, 공급망 최적화 또는 고객 서비스 개선이 될 수 있습니다.
이러한 목표를 달성하는 데 주요 장애물은 무엇입니까?
AI와 머신러닝이 이러한 문제를 극복하는 데 어떻게 도움이 될 수 있나요?
그러한 계획의 성공 여부를 어떻게 측정하고 싶나요? 특히 얼마나 많은 기업이 이 핵심 단계를 건너뛰는지 고려하면 결과를 어떻게 평가할지 처음부터 계획하는 것이 좋습니다. 이는 KPI, 직접적인 재정적 이익 또는 이 구현을 위해 특별히 정의된 기타 측정항목을 기반으로 할 수 있습니다.
이미 어떤 종류의 데이터를 갖고 있나요? 데이터는 기업이 새롭게 구현한 AI가 활용하게 될 핵심 자원이다. AI의 잠재력을 최대한 활용하려면 어떤 추가 데이터가 필요한지 자문해 보세요.

이러한 질문에 답하는 것의 가치를 완전히 이해하기 위해 실제 사례를 살펴보겠습니다. 고객 문서를 처리하는 데 시간이 많이 걸리는 수동 프로세스로 어려움을 겪고 있는 소규모 회계 회사를 상상해 보십시오. 그들은 목표를 “회계를 자동화하여 처리 속도를 높이고 생산성을 높이는 것”으로 정의했습니다.

가장 큰 장애물은 지루한 작업에 소요되는 시간과 처리해야 하는 대량의 문서였습니다. 이러한 과제를 검토한 후 팀은 AI 기반 문서 처리를 잠재적인 솔루션으로 확인했습니다. 즉, 관련 금융 데이터를 자동으로 추출 및 분류하고 오류를 줄이며 프로세스 속도를 높일 수 있는 자연어 처리(NLP) 기술입니다.

이 경우 영향을 측정하는 방법은 월별 처리되는 문서 수의 증가와 주문당 평균 처리 시간의 감소였습니다. 데이터 리소스(이 경우에는 AI 시스템을 교육하는 데 필요한 영수증, 송장 및 기타 금융 문서의 양)를 평가하는 것도 중요했습니다.

이 예는 AI 구현 프로세스 시작 시 비즈니스 요구 사항을 명확하게 정의하는 것의 중요성을 보여줍니다. 그래야만 올바른 솔루션을 식별하고 적절하게 구현하여 비즈니스에 최대 가치를 제공할 수 있습니다.

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

SensID 인지 자동화(https://4semantics.pl/produkty/sensid-cognitive-automation/), Microsoft AI Builder(https://learn.microsoft.com/pl-pl/ai)와 같은 도구에 접근할 가치가 있습니다. -builder/개요) 또는 Docsumo(https://www.docsumo.com/).

SensID 인지 자동화는 자연어 처리(NLP) 기술을 사용하여 로봇 작업 및 의사 결정 프로세스의 핵심인 문서 내용에 대한 이해를 자동화합니다. 텍스트가 분석되면 시스템은 수집된 데이터를 집계하여 RPA(로봇 프로세스 자동화) 및 분석 애플리케이션에 사용할 수 있도록 구조화된 형식으로 표시합니다. 우리가 개발한 기술을 사용하면 다양한 비즈니스 문서에 포함된 정보를 해석하는 모델을 효율적으로 생성할 수 있습니다.

SensID 인지 자동화를 사용하면 정형 데이터(예: 데이터베이스), 반정형 데이터(예: 양식, csv, html 등) 및 비정형 데이터(예: doc, pdf, 등) 정보에 대한 통합된 보기를 제공합니다.

Microsoft AI Builder는 Microsoft Power Platform의 일부입니다. 이를 통해 AI 모델을 생성하고 사용하여 비즈니스 프로세스를 최적화할 수 있습니다. 문서 인식과 같은 다양한 일반적인 비즈니스 시나리오에 사용할 수 있는 사전 구축된 모델을 사용하거나 회사의 특정 요구 사항을 충족하는 사용자 지정 모델을 만들 수 있습니다.

시도해 볼 만한 또 다른 옵션은 OCR(광학 문자 인식)을 사용하여 문서를 읽고 PayU 및 Hitachi와 같은 대기업이 신뢰하는 Docsumo입니다.

3단계. AI가 비즈니스에 어떻게 도움이 되는지 알아보세요.

비즈니스 목표와 과제를 식별한 후 다음 논리적 단계는 AI가 비즈니스에 가치와 이익을 추가할 수 있는 구체적인 방법을 식별하는 것입니다. 때로는 경로가 명확하지 않을 수 있으므로 가능한 이점을 폭넓게 고려하십시오.

AI의 핵심 가치 요소 중 하나는 고객에게 전달되는 가치를 높이는 것입니다. AI는 기계 학습과 고급 데이터 분석을 통해 기업이 소비자 선호도와 행동을 더 잘 이해하도록 도울 수 있습니다. 이를 통해 더욱 개인화되고 만족스러운 쇼핑 경험을 누릴 수 있습니다.

또 다른 핵심 요소는 직원 효율성과 생산성을 높이는 AI의 잠재력입니다. AI는 반복적이고 시간이 많이 걸리는 작업을 자동화함으로써 상당한 비용 절감 효과를 제공하고 팀이 보다 전략적이고 창의적인 활동에 집중할 수 있도록 하며 업무 만족도를 크게 향상시킵니다. 실제로 관리직에 종사하는 사람 중 59%는 직장에서 AI를 사용하면 직업 만족도가 향상된다고 믿습니다(https://www.thehrdirector.com/business-news/ai/ai-increase-job-satisfaction/).

마지막으로, AI 솔루션 구현으로 인해 종종 발생하는 직접적인 비즈니스 이익을 잊어서는 안 됩니다. 프로세스를 최적화하고, 운영을 개선하고, 데이터를 더 효율적으로 활용함으로써 조직은 수익과 이익을 극대화할 수 있습니다.

그렇다면 AI가 고객 만족도를 높일까요? 직원 생산성을 극대화할 수 있을까요? 수익 증대에 기여할 것인가? 이러한 질문 중 하나라도 "예"라고 대답한다면 AI는 확실히 주목받을 가치가 있습니다.

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

4단계. AI 구현을 위한 자체 역량 평가

AI의 엄청난 잠재력을 이해했다면 이제 가장 큰 과제에 직면하게 되었습니다. 즉, 새로운 기술을 효과적으로 구현하기 위해 자신의 조직 역량과 리소스를 평가하고 준비하는 것입니다. 불행하게도, 우리가 달성하고자 하는 것과 주어진 시간과 예산 내에서 실제로 제공할 수 있는 것 사이에는 상당한 격차가 있는 경우가 많습니다.

회사에서 AI를 사용할 수 있는 기회가 많다면 자신의 역량과 도구에 대한 정직한 평가부터 시작해야 합니다. IT 전문가에게 다음 질문에 솔직하게 대답해 달라고 요청하세요.

맞춤형 AI 솔루션을 처음부터 구축할 수 있는 적절한 기술을 갖춘 사내 개발 팀이 있습니까?
그렇지 않다면 외부 공급업체가 제공하는 기성 AI 제품 구매를 고려해야 할까요?
아니면 숙련된 외부 파트너와 전략적으로 협력하여 우리의 요구 사항에 맞는 솔루션을 공동으로 개발하는 것이 더 비용 효율적일까요?

내부 자원이 부족하기 때문에 AI 구현 프로젝트를 전문 외부 회사에 전적으로 아웃소싱하는 것이 가장 좋은 솔루션일 수 있습니다. 어떤 경로를 선택하든 좋은 첫 번째 단계는 시장에서 사용 가능한 AI 솔루션을 철저하게 조사하고 그 중 어느 것이 조직의 현재 요구 사항을 충족할 수 있는지 평가하는 것입니다. 기성 제품을 구입하는 것이 처음부터 새로 만드는 것보다 비용 효율적인 옵션일 수 있습니다.

AI 통합은 일반적인 새로운 소프트웨어 구현과 다르다는 점을 기억하세요. 머신러닝, 빅데이터 처리, 고급 알고리즘에 대한 전문 지식이 필요합니다. 귀하의 조직에 이러한 전문 지식이 없으면 프로젝트의 성공 가능성을 극대화하기 위해 외부 전문가와 협력하는 것이 불가피할 수 있습니다.

5단계. 전문가 상담 고려하기

AI 기술에 대한 열정에도 불구하고 많은 관리자는 조직 내 기술 부족으로 인해 여전히 첫 단계를 수행하는 것을 두려워합니다. 당신이 그들 중 하나라면, 전문 컨설턴트나 외부 회사를 데려오는 것을 고려해 보세요.

AI 시스템 구축은 일반적인 비즈니스 애플리케이션 개발과 크게 다릅니다. 이는 기계 학습, 자연어 처리, 딥 러닝 및 빅 데이터 분석에 대한 고급 기술이 필요한 고도로 전문화된 전문 분야입니다.

예를 들어, 고객과 효과적으로 소통할 수 있는 AI 가상 비서를 만들려면 탄탄한 풀스택 기반뿐만 아니라 자연어 처리 기술과 생성 인공지능도 필요합니다.

팀에 이러한 전문 기술이 부족한 경우 외부 지원을 구하는 것이 더 합리적일 수 있습니다. 전문 AI 컨설팅 회사와 대행사는 관련 전문 지식과 경험뿐만 아니라 입증된 프로세스와 모범 사례를 제공하여 이니셔티브의 성공 가능성을 높일 수 있습니다.

물론 외부 전문가를 고용하는 데에는 추가 비용이 발생합니다. 그러나 AI를 부적절하게 구현하면 오류, 다운타임, 수정 필요성으로 인해 더 큰 금전적 손실이 발생할 수 있다는 점을 기억하는 것이 중요합니다. 또는 단순히 전체 시스템의 오작동으로 인해 생성된 작업을 수행하지 못할 수도 있습니다. 그렇기 때문에 전문가와 협력하는 것이 장기적으로 시간과 비용을 절약할 수 있는 현명한 투자인 경우가 많습니다.

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

AI 길들이기 – 요약

기업에 인공지능을 구현하는 것은 의심할 여지 없이 진지하고 도전적인 일이지만 비즈니스 변화와 성장을 위한 큰 기회이기도 합니다. 이는 효율성을 높이고 프로세스를 최적화하며 고객에게 더 큰 가치를 제공할 수 있는 수많은 기회의 문을 열어줍니다.

이미 살펴본 바와 같이 중소기업부터 대기업까지 전 세계 많은 기업이 AI를 사용하여 지루한 작업을 자동화하고 대규모 데이터 세트를 분석하며 사실을 기반으로 더 나은 결정을 내리는 데 성공했습니다.

물론 모든 심각한 비즈니스 이니셔티브와 마찬가지로 성공적인 AI 구현을 위한 길은 세부적인 계획과 입증된 원칙의 준수입니다.

AI 구현은 반복적인 프로세스입니다. 그렇기 때문에 소규모 파일럿 프로젝트로 시작하여 테스트를 실행하고 피드백을 수집하는 것이 가장 좋습니다. 이를 바탕으로 추가 개발이나 조정에 대한 결정을 내리는 것이 더 쉬울 것입니다. 또한 핵심 성공 요인인 데이터도 잊지 마세요. AI 시스템에 더 많은 고품질 데이터를 제공할수록 AI 시스템이 더 잘 학습하고 수행할 수 있습니다.

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