GenAI를 통한 비즈니스 운영 혁신:전략으로 시작한 후 확장

일상적인 작업을 초자동화하거나 제품 및 서비스를 강화하는 데 이를 사용하든 관계없이 기업은 경쟁 우위를 확보하기 위해 GenAI(생성 인공 지능)를 점점 더 많이 수용하고 있습니다. 그러나 GenAI를 성공적으로 구현하는 것은 말처럼 쉽지 않습니다. 이를 위해서는 잘 정의된 전략과 비즈니스 요구 사항 및 데이터 요구 사항에 대한 깊은 이해가 필요합니다.

기업이 스스로에게 물어봐야 할 첫 번째 질문은 조직 내 어떤 영역이 GenAI로 가장 많은 혜택을 얻을 수 있는가입니다. 초기 GenAI 프로젝트는 마케팅이나 HR 부서의 효율성을 높이는 등 내부 운영 개선에 초점을 맞춰야 할까요? 아니면 콜센터 최적화나 회사의 전반적인 디지털 입지 강화 등 고객을 대면해야 할까요?

사용 사례가 무엇이든 첫 번째 단계로 GenAI는 복잡한 비즈니스 프로세스와 워크플로우를 최적화하고 합리화하는 데 매우 효과적일 수 있습니다. 의료, 기술, 제조, 소매와 같은 산업에서는 여러 부서와 기관에 걸쳐 복잡한 절차가 있습니다. 이제 기업들은 AI 콘텐츠 생성, 분석, 요약을 통해 팀 간 핸드오프를 자동화하고 타임라인과 결과를 가속화할 수 있는 위치를 파악하기 시작했습니다.

병원의 방사선과 예약 일정을 관리하는 대규모 의료 서비스 제공업체인 우리와 협력하는 한 고객은 AI를 통해 엄청난 효율성 향상을 가져올 수 있었습니다. 단일 방사선과 예약을 예약하려면 의사, 장비, 환자 가용성 등 수십 가지 다양한 매개변수를 평가해야 합니다. 이전에는 이 프로세스에 평균 8~10분이 걸렸습니다. GenAI를 사용하여 모든 데이터 포인트를 신속하게 분석함으로써 공급자는 예약 시간을 단 2~3분으로 단축했습니다. 그거 크다. 대용량 제공업체의 경우 예약 시간을 약속당 단 몇 분만 줄여도 연간 수백만 달러의 비용 절감 효과를 얻을 수 있습니다.

그러나 현실은 대부분의 조직이 실행되기 전에 GenAI와 함께 걷는 방법을 배워야 한다는 것입니다. 10여년 전, 컨설팅 회사인 McKinsey는 혁신 단계를 세 가지 다른 지평으로 나누었습니다. 첫 번째는 초기 1~2년에 걸쳐 발생하는 점진적인 혁신으로 기존 제품, 서비스 또는 프로세스를 점진적으로 개선하거나 최적화하는 것입니다. 향후 2~5년에 걸쳐 발생하는 두 번째 지평선은 새로운 확장을 탐색하고 발견하는 것입니다. 일반적으로 5~10년 후인 세 번째 지평선에는 이전에 존재하지 않았던 완전히 새로운 비즈니스 모델이나 시장 기회를 구상하고 창출하는 것이 포함됩니다.

저는 이러한 혁신의 지평이 여전히 유효하다고 믿습니다. 그러나 GenAI 시대에는 그 기간이 크게 가속화될 것입니다. 실제로 IDC의 최근 보고서에 따르면 AI 배포의 92%는 12개월 이내에 완료되며 조직은 14개월 이내에 평균 투자 수익을 실현합니다.

참조: GenAI 애플리케이션에서 가치 계층 도출

GenAI를 비즈니스에 가장 잘 활용하기 위한 5단계

GenAI의 잠재적 이점은 엄청나지만 기술을 성공적으로 운영하고 확장하려면 명확한 목표를 가진 실용적인 접근 방식이 필요합니다. GenAI 출시를 통해 긍정적인 결과를 얻기 위한 5가지 단계는 다음과 같습니다.

1:AI 정확성 보장

기업이 직면한 중요한 과제는 AI 생성 출력의 정확성과 신뢰성을 검증하는 것입니다. ChatGPT와 같은 대부분의 AI 모델에는 콘텐츠가 부정확하거나 잘못될 수 있다는 면책 조항이 함께 제공됩니다. 이것이 바로 기업이 AI 출력의 정확성을 검토하고 검증하기 위해 여전히 인간이 필요한 이유입니다.

좋은 소식은 인간이 AI 생성 콘텐츠를 평가하고, 정확한 것과 부정확한 것에 대한 피드백을 제공하고, 지속적으로 모델을 미세 조정할 수 있는 새로운 도구가 시장에 있다는 것입니다. GenAI가 비즈니스 워크플로우 전반에 걸쳐 운영화됨에 따라 신뢰와 책임을 구축하려면 어느 정도 인간의 감독을 받는 것이 필수적입니다.

2:비즈니스 사례를 정량화

또 다른 주요 고려 사항은 ROI입니다. 기존 자동화나 기존 워크플로를 통해 수행할 수 있는 작업을 AI를 사용하여 수행하는 데 에너지를 쏟아야 하는지 살펴봐야 합니다. 더 간단한 방법으로 할 수 있는 일을 달성하기 위해 얼마나 많은 돈을 지출하고 있습니까?

기업은 재정적 ROI 외에도 콘텐츠 생성, 분석 및 기타 작업에 AI를 사용하여 잠재적인 시간 절약 효과를 계획해야 합니다. AI를 사용하여 콘텐츠를 생성하고 분석하려는 경우 수동으로 수행하는 것보다 몇 시간을 절약할 수 있습니까? 해당 비즈니스 프로세스에 소요되는 총 시간 단축은 얼마나 됩니까? 그런 다음 이러한 시간 절약을 비용 절감으로 매핑할 수 있습니다. AI를 통해 프로세스를 간소화함으로써 얻을 수 있는 시간과 비용 절감은 매력적인 동인이 될 수 있습니다. 그러나 이러한 절감 효과는 사용 사례와 도메인에 따라 크게 달라질 수 있습니다.

3:경험이 풍부한 파트너 찾기

지난 18개월 동안 GenAI의 급속한 발전은 당연히 혼란을 야기했습니다. 처음에는 사내에서 맞춤형 모델을 구축하자는 이야기가 있었습니다. 하지만 이는 자신만의 모바일 앱 플랫폼을 만드는 것과 비슷합니다. 대부분의 기업에서는 이는 확실히 지나치게 복잡하고 비용이 많이 드는 노력입니다.

대부분의 조직에서 가장 현명한 접근 방식은 가치 증명(POV) 프로젝트를 실행하는 것입니다. 기술 자체를 검증하는 개념 증명과 달리 POV는 특정 사용 사례에 GenAI를 활용하여 비즈니스가 얻을 수 있는 구체적인 가치를 보여줍니다. 이미 확립된 것, 즉 이러한 모델이 작동한다는 것을 증명하는 데 어려움을 겪지 마십시오. 대신 귀하의 운영에 대한 가치를 입증하는 데 집중하세요.

효과적인 POV를 실행하려면 Microsoft, Google 또는 AWS와 같은 검증된 플랫폼이 지원하는 심층적인 GenAI 도메인 지식을 갖춘 파트너 및 IT 서비스 제공업체의 전문 지식을 활용하세요. 이러한 전문가들은 다른 고객을 위해 유사한 솔루션을 구현하는 데 있어 귀중한 경험을 제공합니다.

4:데이터 품질 우선순위

훌륭한 GenAI 결과의 핵심은 데이터 준비입니다. 이는 교육 프로세스 자체보다는 데이터의 품질, 가용성, 구성 및 거버넌스에 관한 것입니다. 결론은 데이터의 품질이 낮거나 사용할 수 없는 경우 AI로 성공을 거두는 것이 불가능하다는 것입니다.

많은 CXO는 대규모 언어 모델이 일반적으로 인터넷 데이터에 대해 사전 훈련되어 있다는 점을 고려할 때 GenAI가 어떻게 데이터를 효과적으로 사용할 수 있는지에 대해 회의적입니다. 이 개념은 신비화될 필요가 있습니다. AI 모델은 올바르게 구조화된 조직의 데이터에서 잘 작동할 수 있습니다. 중요한 부분은 고품질의 잘 정리된 데이터를 준비하는 것입니다.

5:AI 가드레일 구현

GenAI는 예측할 수 없습니다. 이는 편견을 강화하고, 개인 정보 보호를 위태롭게 하며, 비윤리적인 결정으로 이어질 수 있습니다. 이는 널리 채택되는 데 가장 큰 장애물 중 하나입니다. 그러나 윤리적 고려 사항, 데이터 편견 및 유사한 문제를 주의 깊게 해결하면 문제를 극복할 수 있습니다. 예를 들어, 예상치 못한 원치 않는 발언에 관해 많이 논의되는 문제입니다. 이제 증오, 폭력, 자해와 관련된 발언을 통제하고 필터링하는 수단을 제공하는 도구가 있습니다. 이러한 도구는 매우 중요하며 사용자에게 자신감을 심어줄 것입니다.

특히 Microsoft, Google, AWS와 같은 주요 기술 공급업체와 많은 스타트업은 이미 가드레일을 갖춘 GenAI 솔루션을 배포하는 데 도움이 되는 도구와 추가 기능을 개발하고 있습니다. 이러한 기술의 목표는 사용자가 편향된 출력을 필터링하고 악의적인 콘텐츠를 차단하는 것에 대해 덜 걱정하도록 하는 것입니다. 해당 작업은 뒤에서 처리됩니다. 그러나 AI 안전 도구는 아직 초기 단계입니다. 강력한 가드레일을 구현하려면 GenAI를 활용하려는 모든 기업에 상당한 노력이 필요합니다.

참조: 전문 용어를 넘어서:GenAI에 대한 심층적 조사

마지막 테이크아웃

GenAI는 이제 실시간으로 비즈니스를 변화시키고 있습니다. 그리고 참여하지 않는 조직은 뒤처지게 됩니다. 그러나 GenAI를 서둘러 수용하려는 기업은 도약하기 전에 먼저 살펴보고 계획을 세워야 합니다. 다음 5가지 단계를 따르고 최신 동향과 모범 사례를 최신 상태로 유지함으로써 기업은 GenAI의 혁신적인 잠재력을 활용하여 더 큰 혁신, 효율성 및 성장을 촉진할 수 있습니다.