회사에서 인공 지능을 구현하기 전에 스스로에게 물어봐야 할 10가지 질문

AI(인공 지능) 및 ML(머신 러닝)은 조직에 생산 시스템의 혁신을 제공할 수 있으며, 올바른 맥락에서 신중하게 사용하면 경쟁 우위도 확보할 수 있습니다. 디지털 변혁과 그 여러 발전은 뒤처지는 것에 대한 두려움에서 파생된 기업에 압력을 가했으며, 결과적으로 리더들 사이에서 회사에서 이러한 기술을 구현하려는 사전 의향이 생겼습니다.

그러나 대부분의 경우 채택하더라도 근본적인 장벽은 남아 있으며 AI가 대규모로 가치를 창출할 수 있도록 하는 기본 구성 요소를 갖춘 기업은 거의 없습니다. 인공 지능 기회가 어디에 있는지 명확히 하고 AI가 요구하는 데이터를 얻기 위한 중심적이고 정의된 전략을 갖는 것은 이러한 변화에 몰두하기로 결정한 모든 기업의 출발점이 되어야 합니다.

따라서 기업은 AI 및 ML 전략을 채택하기 전에 다음과 같은 질문을 스스로에게 던져야 합니다.

1. AI로 해결하려는 문제는 무엇입니까?

이 경우 가장 중요한 것은 문제를 정의하는 것부터 시작하는 것입니다. 회사는 무엇을 찾고 있습니까? 이를 해결할 수 있는 것이 머신러닝 모델인가? AI 시스템이 어떤 용도로 사용될 것인지 구체적으로 알고 있습니까?

한편으로는 어떤 유형의 활동이 비효율적이거나 인적 자본 집약적인지 감지하고 다른 한편으로는 AI 및 ML 시스템이 이러한 문제를 완화할 수 있는 방법을 결정하는 것이 중요합니다.

2. AI를 기회로 만들기 위한 회사의 계획은 무엇입니까?

회사는 어떻게 문제를 해결하고 솔루션을 구현할 계획입니까?

이 시점에서 자동 학습 문제에서 문제 정의를 재구성하는 방법과 변환 과정에서 속도 저하 또는 가치 손실을 방지하는 방식으로 구현하는 방법을 아는 것이 중요합니다.

3. 회사에 임시 또는 영구 솔루션이 필요합니까?

AI 기술은 회사의 핵심 비즈니스의 일부가 되어야 하며 경영진의 사고방식의 변화를 동반해야 합니다. 대부분의 성공 사례는 모든 수준에서 회사의 디지털 혁신을 통해 지원됩니다.

특정 행동에 AI 모델이 필요한지, 회사의 일상적인 프로세스에 필요한지에 따라 맞춤형 제품, 표준화된 솔루션 또는 임시 서비스를 확보할지 여부가 결정된다.

4. 회사에 AI 모델을 제공하는 데 필요한 데이터가 있습니까?

AI 모델의 품질은 회사에서 사용할 수 있는 데이터의 품질과 양에 직접적으로 의존합니다. AI의 사용은 AI 시스템이 스스로 기능하는 법을 배우도록 공급할 수 있는 정확하고 의미 있는 데이터 모델을 훈련하는 것을 의미하므로 양질의 과거 데이터를 보유하는 것이 중요합니다.

우리 회사에 충분한 데이터가 있습니까? AI가 사용할 데이터 소스는 신뢰할 수 있습니까? 회사에 강력한 데이터 아키텍처가 있습니까? 이러한 질문에 답하기 위해서는 목표와 KPI(핵심 성과 지표)의 견고한 프레임워크와 가능한 가장 가치 있는 방식으로 압축되도록 하는 강력한 데이터 전략이 필요합니다.

5. 이 데이터는 디지털화되었습니까?

데이터가 디지털 시스템에 저장되어 있습니까? 데이터를 올바르게 관리하려면 데이터를 다양한 디지털 도구(예:CRM 또는 ERP, SCADAS 등) 또는 데이터베이스, CSV 파일, Excel 등에 디지털화, 중앙 집중화, 구성 및 통합해야 합니다. 그렇지 않은 경우 이러한 데이터의 디지털화 및 AI 사용은 시간이 오래 걸리고 때로는 극복할 수 없는 투자가 될 수 있습니다.

6. 회사에 구현에 필요한 리소스가 있습니까?

회사는 변화를 흡수하기 위해 인적 및 재정적 자본 수준에서 필요한 자원이 실제로 있는지 여부에 대해 현실적이어야 합니다. AI를 배치할 전문 인재를 어디에서 찾을 수 있습니까? ML 모델을 확보하기 위한 회사의 예산은 얼마입니까?

내부 시스템에서 원활한 전환과 모델의 올바른 통합을 달성하려면 회사를 알고 개발자 또는 데이터 과학자도 알고 있는 기술 팀이 있어야 합니다. 또한 이러한 팀은 구현할 모델을 회사 시스템에 통합할 수 있는 자격을 갖추고 있어야 합니다.

반면에 AI 모델의 정확도는 회사가 개발할 수 있는 예산, 장비 및 시간에 따라 달라집니다. 이 모든 것은 또한 회사가 주문형 서비스를 선택하는지 아니면 팀에서 구현한 자체 모델을 인수할지 여부를 결정합니다.

7. AI가 실패하면 어떻게 됩니까?

AI 모델은 매우 정교한 알고리즘과 통계적 상관 관계를 통해 작동하지만 항상 오차가 있습니다. 회사는 변동성이 높고 정확도가 낮은 프로세스에서 AI를 구현하고 싶습니까? 아니면 그 반대인가요? 문제가 해결되지 않으면 어떤 위험과 투자 손실이 발생합니까?

사용 가능한 시스템과 데이터에 따라 회사는 이러한 모델의 정확도가 계속 진행하기에 충분히 높을 것으로 예상되는지 여부를 평가해야 합니다.

8. AI는 회사의 전체 전략과 어떻게 통합될까요?

회사는 IA를 프로세스 및 사람과 어떻게 통합할 것입니까? IA가 프로세스와 충돌하는 전환점이 있습니까?

AI는 단독 기술이 아니라 기업의 모든 영역과 시너지를 발휘하여 생산성과 성과를 극대화하는 통합 솔루션으로 구현되어야 합니다. 회사는 AI 모델이 나머지 당사자와 협력할 수 있는지 스스로 자문하고 어떤 문제가 발생할 수 있는지 식별해야 합니다.

9. 이 변경이 회사 직원에게 어떤 영향을 미치나요?

현재 작업자가 수행하는 활동을 자동화하는 IA의 능력이 인력 규모에 어느 정도 영향을 미칠까요? 직원들은 변화에 매우 회의적일 수 있으며 회사는 자신의 가치와 동기를 잃지 않도록 윤리적인 해결책을 찾아야 합니다.

효과적인 변화 프로그램은 회사의 직원과 관리자를 참여시키는 특정 교육 및 개입에 중점을 둡니다.

10. 이 기술을 적용하여 예상되는 수익은 무엇입니까?

회사가 투자금을 회수하는 데 얼마나 걸립니까? AI가 구현되면 회사의 비용이 얼마나 줄어들까요? 회사에서 AI와 ML 모델을 통합하는 것은 비용을 수반하므로 중요한 투자를 의미합니다.

이러한 이유로 투자 수익의 매개변수를 결정하기 위해 현실적인 추정이 이루어져야 합니다. 이 계획을 수행하려면 가능한 성과 지표(KPI)를 설정하여 수익을 측정할 수 있고 모델이 회사에 얼마나 많은 가치를 제공하는지 계산해야 합니다.

귀하의 회사에서 AI를 구현할 생각이십니까?

AI는 비즈니스에 무수한 가능성의 문을 열어주지만, 단순히 실험으로 배포된다면 특정 문제가 식별되지 않고 실행 계획이 수립되지 않으면 무의미한 제안이 되고 경영진은 아무 것도 볼 수 없습니다. 투자 수익.

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