반대로 기업은 AI를 운영 구조 조정의 동력으로 간주할 때 이 기술이 제공하는 진정한 가치를 잠금 해제할 수 있습니다.
결과를 바꾸려면 기업은 문제 제기 방식부터 즉시 바뀌어야 합니다. 많은 조직이 최고의 모델베이스 또는 도구인 눈을 찾아 AI 여정을 시작하지만 더 중요한 질문을 간과합니다. AI는 현재 비즈니스 모델에서 어떤 문제를 해결하는가?
실제 필요에서 비롯되지 않고 기술을 쫓는 것은 명확한 평가 기준 없이 광범위한 투자로 이어집니다. 광 가치를 측정하지 못하면 기업은 AI에 대한 신뢰를 잃고 진정한 이점을 보기 전에 배포를 중단하기 쉽습니다.
FPT Digital - FPT Milan 그룹의 부사장인 Le Hung Cuong 씨에 따르면 사고방식 변화는 필수적인 시작점입니다. 그는 '기업은 '어떤 AI가 가장 좋습니까?'라는 질문으로 시작해서는 안 되며 '해결해야 할 수학 문제는 무엇입니까?'로 시작해야 합니다.'라는 질문으로 시작해야 합니다. 목표를 올바르게 설정해야만 기업은 적합한 기술을 선택하고 효과적으로 배포할 수 있습니다.' 이것은 AI를 효과적으로 적용하는 기업과 유행에 따라 배포하는 기업
올바른 사고방식은 기업이 플랫폼이 없으면 AI가 효과적으로 작동할 수 없다는 것을 명확히 하는 데 도움이 됩니다. 데이터는 표준화되어야 하고 프로세스는 단순화되어야 하며 기술 시스템은 충분히 연동되어야 합니다. 데이터가 분산되어 있고 프로세스가 복잡하다면 AI는 아무리 발전해도 불안정한 결과를 내놓을 뿐입니다. 따라서 AI에 대한 시각을 바꾸는 것은 운영 모델 자체에 대한 시각을 바꾸는 것입니다.
AI가 각 부서에서만 적용될 때 효율성은 미미할 것입니다. 그러나 AI가 프로세스 수준에서 통합될 때 - 흑자 데이터 흑자 분석 운영 흑자 작업에서 의사 결정에 이르기까지 - 기업은 흑자 생산성 비용 및 고객 서비스 속도에서 더 큰 영향을 보게 될 것입니다. 이때쯤이면 흑자 AI는 더 이상 실험 도구가 아니라 경쟁력의 일부가 되기 시작합니다.
리더십의 역할은 AI의 성공 여부를 결정하는 요소입니다. 효과적인 AI 전략은 기술 부서에 완전히 맡길 수 없습니다. 리더십은 목표 설정 자원 할당 교육 정책 구축 및 조직 변화를 주도하는 데 직접 참여해야 합니다.
리더십이 명확한 방향을 설정하지 않고 브리지가 끝까지 추구하겠다고 약속하지 않으면 AI 이니셔티브는 중간에 끊어지기 쉽습니다. 기업이 필요로 하는 것은 강력한 도구 브리지뿐만 아니라 시간이 지남에 따라 AI 애플리케이션을 운영하고 확장할 수 있는 충분한 능력을 갖춘 강력한 조직입니다.
마지막으로 AI에 대한 사고방식을 바꾸는 것은 인간의 역량에 투자하는 것과 같습니다. AI는 인력을 대체하는 것이 아니라 그들의 역할을 변화시킵니다. 노동자는 AI를 안전하고 효율적이며 창의적으로 사용하기 위해 새로운 기술을 갖춰야 합니다. 기술과 인간이 함께할 때만 기업은 지속 가능한 가치를 창출할 수 있습니다.
