보조 도구에서 운영 구조로
AI는 에이전트 AI 단계로 전환하고 있습니다. 이 단계에서 모델은 기업 목표에 따라 분석하고 부를 제안하고 심지어 자동으로 행동할 수도 있습니다. 이러한 변화로 인해 AI는 분리된 지원 소프트웨어 대신 '디지털 동료'의 역할에 더 가까워졌습니다.
큰 잠재력에도 불구하고 위험도 나타납니다. 기업이 통합된 데이터 플랫폼 표준화된 프로세스 및 적절한 위험 관리 프레임워크를 갖추지 못하면 많은 대규모 AI 프로젝트가 실패할 가능성이 있습니다.
FPT Digital-FPT 그룹의 Tran Huy Bao Giang 총괄 이사는 'AI는 단일 기술 프로젝트가 아닙니다. 그것은 향후 몇 년 동안 비즈니스 모델을 형성하는 핵심 전략입니다. AI를 운영 인프라로 간주하는 기업은 멀리 갈 것이고 AI를 도구로만 사용하는 기업은 빠르게 후퇴할 것입니다.'라고 강조했습니다.
베트남 기업: 플랫폼 업그레이드의 시급한 필요성
베트남의 현실은 대부분의 기업이 디지털화 및 자동화 수준에 머물러 있고 시스템 간 데이터가 분리되어 있다는 것을 보여줍니다. 이로 인해 AI는 특히 운영 최적화와 같은 고급 문제 위험 예측 또는 공급망 자동화와 같은 고급 문제에서 기존 가치를 발휘하기 어렵습니다.
AI가 진정으로 새로운 운영 인프라가 되려면 기업은 깨끗한 데이터 완전한 입체 및 연결을 보장하기 위해 데이터 표준화부터 시작하여 입체 구조로 구현 로드맵을 구축해야 합니다. 데이터 플랫폼이 일관성이 없으면 입체 AI는 신뢰할 수 있는 정보를 생성할 수 없기 때문입니다. 이와 함께 입체 정보 시스템은 입체를 재설계해야 합니다. 왜냐하면 AI는 오래된 프로세스를 '패치'할 수 없고 처음부터 업무 조직 방식을 다시 생각해야 하기 때문입니다.
인적 요소도 핵심적인 역할을 합니다. 노동력은 대체될까 봐 걱정하는 대신 AI와 함께 일할 수 있는 새로운 기술을 갖춰야 합니다.
쩐후이바오지앙 씨는 현재 베트남 기업의 가장 큰 과제는 AI를 운영에 투입하는 것뿐만 아니라 '데이터와 알고리즘을 기반으로 운영 문화를 재정립하는 것'이라고 강조했습니다. 이것은 AI가 새로운 단계에서 기업이 가치를 창출하는 방식을 바꾸는 전체 운영 플랫폼이 되는 중요한 전환점입니다.
뚜렷한 효과
AI를 체계적으로 구현하는 선구적인 기업은 이점을 기록했습니다. 인적 요소가 필요한 분야인 창의성 판매 및 고객 관리에 집중하기 위해 반복적인 브리지 작업 처리 시간 단축 브리지 제어 및 운영의 정확성 향상 노동력 해방.
AI는 향후 10년 동안 '운영 표준'이 될 것입니다.
글로벌 트렌드에서 베트남 기업의 실제 상황에 이르기까지,는 AI가 '스마트 도구'에서 '운영 체제'로 역할을 전환하고 있음을 알 수 있습니다. 이는 기술 발전일 뿐만 아니라 사고 모델의 전환이기도 합니다. 이곳은GIS 데이터 사람 머신 러닝이 새로운 경쟁력을 창출하는 곳입니다.
Tran Huy Bao Giang 씨는 '가까운 미래에 성공적인 기업은 가장 많은 AI를 사용하는 기업이 아니라 AI가 일관된 운영 플랫폼이 되도록 시스템을 재구성하는 방법을 아는 기업입니다.'라고 단언했습니다.
