산업기술
산업 제조
엔터프라이즈 AI는 기업이 인공 지능과 머신 러닝의 힘을 활용하여 디지털 혁신을 주도할 수 있도록 합니다.
일상적인 비즈니스 운영을 개선할 뿐만 아니라 조직 전체에서 의사 결정을 가속화합니다.
McKinsey에 따르면 AI는 2030년까지 세계 경제에 13조 달러를 기여하고 누적 GDP를 16% 증가시킬 것입니다.
진보적인 비즈니스의 경우 인공 지능의 이점을 활용할 때가 된 것 같습니다.
그러나 이 기술이 비즈니스 세계에서 주류가 되고 있지만 많은 조직이 여전히 AI를 채택할 준비가 되어 있지 않다는 사실을 알게 되었습니다.
연구에 따르면 미국 기업 임원의 79%가 AI가 기업에 미치는 영향을 인식하고 있다고 밝혔습니다. 그러나 그들 중 36%만이 AI 채택을 위한 어떤 형태의 변경 관리 전략을 가지고 있었습니다.
이 가이드에서는 성공적인 AI 구현을 위해 기업을 준비하는 방법에 대해 논의합니다.
시작하겠습니다.
비즈니스 리더는 항상 비즈니스 수익, 효율성 및 탁월한 고객 경험을 증대할 수 있는 방법을 찾습니다. AI와 함께라면 이 모든 것을 이룰 수 있습니다.
주위를 둘러보면 많은 분야에서 AI를 채택한 예를 볼 수 있습니다. 지능형 챗봇, 자율주행차, 음성 기반 개인 비서가 비즈니스의 현실이 되었습니다.
다양한 부문에서 수익 증가를 보여주는 글로벌 AI 설문조사의 결과를 살펴보세요.
비즈니스 애플리케이션은 단순하고 오래된 보고 시대 이후로 발전하고 개선되었습니다.
이제 애플리케이션은 무엇을 할 수 있는지, 어디로 갈 수 있는지, 누구를 만날 수 있는지, 무엇을 먹고 싶은지 등을 배우고 예측할 수 있습니다.
고객 행동을 예측하는 이 새로운 무기로 무장하면 고객 서비스 전략을 최적화하고 프로세스를 개선하며 상당한 비용을 절감할 수 있습니다.
이러한 AI 기반 앱은 기존의 '모든 경우에 적용되는' 접근 방식이 아닌 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다. 또한 애플리케이션은 관련 이벤트를 훨씬 미리 예측하고 의사 결정자가 결과를 준비하는 데 도움이 될 수 있습니다.
간단히 말해서 AI에 대한 투자는 다음과 같은 이점이 있습니다.
AI는 더 이상 오랫동안 약속된 비즈니스 솔루션으로 간주되지 않습니다. 대신 변화를 촉발하는 실제 세계의 불꽃으로 진화하고 있습니다.
기업의 진정한 도전은 오늘날의 AI 투자로부터 가치를 창출하고 그 과정에서 지뢰를 식별하고 극복하기 위한 최상의 전략을 찾는 것입니다.
어떻게 하면 경쟁업체보다 앞서 나갈 수 있는지 알아보겠습니다.
AI가 기업에 가져다 주는 엄청난 이점에도 불구하고 AI 파일럿 이니셔티브를 확장한 기업의 수는 그다지 인상적이지 않습니다.
사실, 대부분의 AI 프로젝트는 결과를 충분히 빨리 제공하지 못하기 때문에 예산 삭감에 직면합니다.
그렇다면 기술로서의 AI는 이에 대한 비난을 받아야 할까요?
아니요. 진짜 문제는 기술이 아닙니다. AI 이전 시대에 맞게 설계된 조직문화와 구조다.
원활한 AI 채택을 위해 조직은 비즈니스 및 기술 팀이 쉽게 협업할 수 있는 문화를 개발해야 합니다.
요컨대, AI가 비즈니스에 진정으로 도움이 되도록 하려면 철저한 준비가 필요합니다.
비즈니스를 위한 인공 지능을 고려하고 있다면 모든 중요한 단계를 읽고 기록해 두십시오.
일반적으로 기업은 AI 애플리케이션의 핵심 개발 측면에 너무 집중하는 경향이 있습니다. AI는 주로 소프트웨어 개발자와 엔지니어를 위한 것이 아닙니다.
IT 팀은 의심할 여지 없이 "스마트" AI 애플리케이션 구축을 책임지고 있지만, 비 IT 관리자를 포함하여 모든 사람에게 AI 기술은 점점 더 중요해지고 있습니다.
IBM 클라우드 및 데이터 플랫폼의 수석 부사장인 Rob Thomas는 CNBC에 "AI가 관리자를 대체하지는 않지만 AI를 사용하는 관리자가 그렇지 않은 관리자를 대체할 것"이라고 말했습니다.
무엇을 할 수 있나요?
팀의 학습을 향상시키기 위해 사용 가능한 다양한 리소스 중에서 선택할 수도 있습니다. AI의 기본 개념을 안내하는 데 사용할 수 있는 리소스가 많이 있습니다. 예를 들어 TechCode Accelerator는 AI 공간에서 Stanford University 및 기업과 파트너십을 맺고 있습니다.
AI와 그 이점을 이해하면 AI 채택의 두 번째 단계로 이동할 수 있습니다. 이 단계에서는 AI가 해결할 문제를 식별해야 합니다. 방법은 다음과 같습니다.
AI를 채택하는 주된 이유는 단순한 기술 발전이 아니라 구체적인 비즈니스 성과를 실현하는 것이어야 합니다.
이 단계에서 몇 가지 일반적인 함정을 피해야 합니다.
AI 이니셔티브의 재정적 가치를 평가하고 아는 것이 중요합니다. 회사의 가치에 따라 이니셔티브의 우선 순위를 정하는 데 도움이 됩니다.
AI의 철저한 가치를 실현하기 위해서는 회사의 최고위급을 영입해야 합니다.
왜?
고위 관리자와 최고 경영진은 회사의 비전, 비즈니스 목표 및 과제를 깊이 이해하고 있습니다. AI 인식을 구축하면 다음을 수행할 수 있습니다.
최고 경영진은 다음 질문에 답할 수 있어야 합니다.
AI로 달성하고자 하는 것과 주어진 시간 내에 달성할 수 있는 회사의 능력 사이에 차이가 있다면 내부 기술 격차를 식별한 것입니다.
기업은 본격적인 AI 구현을 시작하기 전에 기술 및 비즈니스 프로세스 관점에서 할 수 있는 것과 할 수 없는 것을 알아야 합니다.
2018년 Gartner의 CIO 설문조사에서 응답자의 47%가 AI 및 ML에 대한 전문 기술의 부족을 가장 중요한 문제로 인정했습니다.
내부 기술 격차가 있는 경우 외부 서비스 제공업체에 의존하거나 적절한 기술을 갖춘 새로운 인재를 고용해야 합니다.
또한 획득해야 하는 항목과 시작하기 전에 내부적으로 발전해야 하는 프로세스를 식별하여 내부 역량 격차를 해결할 수도 있습니다.
AI 앱을 구축하는 것은 긴 과정입니다. 따라서 Imaginovation과 같은 신뢰할 수 있는 기술 파트너가 필요합니다.
언제 어떤 전략을 따라야 하는지 알아보겠습니다.
AI 공급업체와 협력하여 대규모 시스템용으로 구축된 특정 AI 도구 또는 모듈을 얻을 수도 있습니다. 특정 사용 사례를 위한 완벽한 도구를 구축한 경험이 있는 AI 공급업체를 찾는 것이 특히 유용할 것입니다. 공급업체의 전문성은 새로운 내부 AI 팀의 AI 학습 곡선을 단축합니다.
작게 시작하고 목표의 우선순위를 정하십시오. AI에 대해 알고 있는 것과 모르는 것을 알고 있어야 합니다. 바로 외부 전문가나 AI 컨설턴트를 영입하는 것이 매우 중요합니다.
첫 번째 프로젝트에 많은 시간을 투자하지 마십시오. 일반적으로 파일럿 프로젝트의 경우 2~3개월이 적절한 범위입니다. 4-5명으로 구성된 소규모 팀으로 내부 및 외부 사람들을 모을 수 있습니다.
파일럿이 완료되면 더 장기적이고 정교한 프로젝트가 무엇인지 결정하게 됩니다.
조직의 데이터는 부서별로 다양한 형태로 저장됩니다. AI는 저장된 모든 데이터에 액세스해야 합니다. 하지만 어려운 부분은 기업 부서에서 데이터를 사일로에 저장한다는 것입니다.
사일로는 특정 팀만 액세스할 수 있는 시스템입니다. 모든 사람이 액세스할 수 없다는 것은 AI 채택에 큰 장애물입니다.
하지만 데이터 사일로를 무너뜨리고 데이터를 통합할 수 있을까요?
네, 하지만 하룻밤 사이에 할 수는 없습니다.
AI를 구현하기 전에 값비싼 대규모 데이터 변환에 투자하지 마십시오. AI 이니셔티브의 요구 사항에 따라 데이터를 변환하려면 두 가지를 함께 수행하는 것이 가장 좋습니다.
데이터를 관리하기 위해 여러 사업부에 걸쳐 태스크 포스를 구성합니다. 이 태스크 포스는 다양한 데이터 세트를 통합하고 불일치를 제거하는 책임이 있습니다. 데이터를 정확하고 일관성 있게 만듭니다.
지금쯤이면 회사 전체에 새로운 AI 전략을 구현하는 데 시간과 노력, 돈이 든다는 데 동의할 것이라고 확신합니다.
하지만 낙담하지 마시고 이 기술을 채택하는 아이디어를 포기하지 마십시오.
처음에 AI를 테스트할 영역을 하나 선택할 수 있습니다. 실패 위험이 훨씬 적습니다.
왜?
효율적인 시스템을 하나씩 천천히 구축하는 것이 더 쉽기 때문입니다. 모든 반복에서 개선의 여지가 충분합니다. 동시에 AI가 가져오는 것, 즉 달성된 매개변수와 전체 이니셔티브의 결과를 확인할 수 있습니다.
이것을 게시하십시오. 추가 AI 구현을 계획하고 경영진에게 지금 AI에 투자할 가치가 있는 이유를 설득할 수 있는 더 나은 위치에 있게 될 것입니다.
예를 들어 AI 챗봇을 도입하는 것으로 시작할 수 있습니다. 이것만으로도 팀이 사소한 작업에 소비하는 작업 시간을 줄일 수 있습니다.
AI 이니셔티브에 대한 직원의 동의와 결합된 전사적 AI 인식을 구축하여 AI 채택을 위한 토대를 마련할 수 있습니다.
그러나 이것이 모든 비즈니스 프로세스와 원활한 AI 통합을 보장하기에 충분합니까?
아니요. 이러한 활동 외에도 개발을 위해 했던 것처럼 채택 활동에 대한 예산을 책정해야 합니다.
AI 도구를 비즈니스 프로세스와 통합하는 방법을 설명하겠습니다.
AI 도구 통합에는 워크플로 재설계, 교육 및 변경 관리가 포함됩니다. AI 솔루션을 배포하기 훨씬 전에 이러한 모든 지원 활동을 시작해야 합니다. 팀이 새로운 도구로 작업하고 불쾌한 놀라움을 피할 수 있도록 준비하는 데 도움이 됩니다. 잘 수행되면 팀이 필수적인 AI 여정을 계속 인지하고 참여하게 됩니다.
또한 AI 채택을 위해 기업을 계획하고 준비할 때 잠재적인 채택 장벽을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
그런 다음 워크플로를 재설계하거나 AI 도구를 수정하여 수정 조치를 취합니다.
AI는 비즈니스를 혁신할 수 있는 무한한 잠재력을 가지고 있습니다. 비즈니스의 성장과 성공에 중요한 역할을 할 예정이지만 AI를 구현하는 동안 여전히 몇 가지 문제에 직면할 수 있습니다.
이러한 고충을 확인하고 이를 극복하기 위해 우리는 무엇을 해야 하는지 살펴보겠습니다.
비즈니스의 AI는 여전히 등장하고 있습니다. 따라서 전문가의 수는 제한되어 있습니다.
AI 채택에는 관련 주제 전문가 및 데이터 과학자의 지원이 필요합니다. 그러나 당신은 그들을 고용하는 것이 쉽고 저렴하지 않을 것입니다. 게다가, 당신은 당신이 올바른 사람들을 확보하고 있는지 확인해야 할 것입니다. 전문가가 아니면 새로운 데이터 과학자가 자신의 일을 잘하는지 알 수 없습니다.
소규모 기업이라면 AI 이니셔티브를 수행하는 데 예산이 제한되어 있음을 알게 될 것입니다.
사용 가능한 전문가의 부족과 높은 비용을 어떻게 처리합니까?
AI 공급업체를 찾는 것을 고려할 수 있습니다. AI 작업을 아웃소싱할 때 공급업체의 포트폴리오를 보고 그들이 제공한 프로젝트를 확인할 수 있습니다.
AI 채택은 비용이 많이 드는 프로세스일 뿐만 아니라 시간도 많이 걸립니다. 외부 팀이 있으면 위험이 완화됩니다. 시스템의 작은 부분으로 시작할 수 있습니다.
AI는 방대한 양의 고품질 데이터에서 가장 잘 작동합니다. 우리 인간과 마찬가지로 사용 가능한 정보에서 학습합니다. 그러나 패턴에서 배우려면 AI가 기능을 인식하거나 개념을 이해하기 위해 훨씬 더 많은 정보가 필요합니다.
이는 데이터가 충분하지 않거나 발생한 상황이 과거 데이터와 일치하지 않는 경우 AI가 흔들리는 것을 의미합니다.
데이터를 올바르게 만들면 가장 잘 작동합니다.
공개적으로 사용 가능한 정보에만 의존하고 사용하지 마십시오. 이 경우 경쟁업체가 동일한 정보를 가질 가능성이 있습니다. 그것은 당신에게 이점을주지 않을 것입니다.
많은 기업이 직장에서 AI의 이점을 완전히 이해하지 못하고 있습니다. 그 다음에는 실직, 기계가 인간을 대신하고 변화 관리에 대한 두려움이 있습니다.
회사에서 AI에 대한 지식을 늘리기 위한 전략을 개발하십시오.
또한 AI의 이점을 수량화하는 것이 항상 쉬운 것은 아닙니다. 수익 증가 및 시간 절약과 같은 일부 이점에는 잘 정의되고 수량화할 수 있는 가치가 있지만 향상된 고객 경험과 같은 다른 이점은 정확하게 정의하고 측정하기 어렵습니다.
모든 종류의 이점을 수량화하고 특정 핵심 성과 지표에 연결하는 방법을 찾을 수 있습니다.
귀하의 비즈니스를 위한 변경 관리 전략을 수립하기 위해 노력하십시오.
비용과 시간을 절약하면서 혁신적인 방식으로 비즈니스 문제를 해결하는 방법을 찾고 계십니까?
AI를 이해하고 AI가 미래를 위한 서비스를 구축하는 데 어떻게 도움이 되는지 도와드리겠습니다.
AI 기술을 탐구하고 싶지만 어떻게 해야 할지 잘 모르겠다면 귀사의 AI 혁신 전략을 개발하는 데 도움을 드리겠습니다.
우리는 다양한 회사를 위한 놀라운 디지털 성공 사례를 제작한 방대한 경험을 가진 수상 경력에 빛나는 기술 회사입니다. 이야기합시다.
산업기술
금속 부품이든 플라스틱 부품이든 CAD 도면은 완제품을 설계하고 제조하는 데 매우 중요합니다. 컴퓨터 처리 CAD 도면은 이러한 문제를 해결하는 데 도움이되지만 대부분의 디자이너 또는 제품 개발자는 워크샵에서 문서의 생산 프로세스를 완전히 이해하지 못할 수 있습니다 사용 방법 그래서 대부분의 경우 항상 그들 중 하나를 제공하여 견적을 요청합니다 또는 제조. 오늘 제조업체의 관점에서 컴퓨터를 사용하여 두 가지 다른 형식을 생성할 수 있도록 항상 2D 및 3D 도면을 포함한 CAD 도면을 함께 제공하여 요구 사항. 3D CAD 도면이
대규모 프로젝트에는 적절하고 복잡한 계획이 필요합니다. 비용 추정은 일반적으로 계획 과정에서 핵심적인 측면입니다. 동시에, 특히 구조용 강철이나 판금과 같이 특수 제작된 요소가 포함되는 경우 프로젝트의 요구 사항을 명확하게 지정해야 합니다. 현재 기술과 기계의 사용 덕분에 대규모 금속 제조 프로젝트는 이제 과거보다 비용 효율적입니다. 그러나 금속 가공 비용의 감소에도 불구하고 프로젝트 비용을 적절하게 예측하는 것은 여전히 중요합니다. 다음 요소를 고려하여 추정치를 크게 결정할 수 있습니다. 사용된 재료 맞춤형 금속 조각을