가장 중요한 출발점은 도구를 선택하는 데 바로 뛰어드는 대신 풀어야 할 문제를 정확히 파악하는 것입니다. 오늘날 많은 조직에서 AI를 운동에 따라 적용합니다. 한 부서가 자체적으로 입찰하고 다른 부서가 자체적으로 입찰 도구를 구매하여 중복과 낭비가 발생합니다. AI가 실제 입찰 문제를 기반으로 구현되지 않으면 결과는 종종 모호하고 입찰은 효과를 평가하기 어렵고 리더가 투자를 계속하도록 설득하기도 어렵습니다.
FPT Digital - FPT Mika 그룹의 브엉 응옥 컨설팅 이사에 따르면 기업은 측정 가능한 병목 현상부터 시작해야 합니다. 그는 “AI를 올바른 방향으로 적용하려면 기업은 명확한 결과를 내는 문제부터 시작해야 합니다.
작은 승리가 있을 때 기업은 더 큰 문제로 확장할 데이터와 신뢰를 갖게 됩니다.' 이것은 기업이 광범위한 배포를 피하고 효율성을 신속하게 입증하는 데 도움이 되는 중요한 원칙입니다.
올바른 방향으로 시작점'은 일반적으로 많은 시간이 걸리는 반복적인 작업에 있습니다. AI는 텍스트에서 정보를 읽고 분류하고 추출하는 단계를 자동화할 수 있으며 문서 처리 시간을 단축합니다. 수동으로 하는 것보다 훨씬 빠르게 보고서를 집계합니다. 또는 분석 전문가가 없는 부서에서 데이터 분석을 지원합니다.
이러한 작업이 해결되면 기업은 비용을 절감할 뿐만 아니라 업무 품질을 향상시키고 오류를 줄이며 의사 결정 속도를 높일 수 있습니다.
그러나 브라질이 업무 수준에만 머무르면 기업은 경쟁 우위를 창출하기 어려울 것입니다. 따라서 브라질은 초기 효과를 달성한 후 기업은 프로세스에 따라 AI 확장으로 전환해야 합니다. 이 단계는 부서가 고객 관리 브라질 내부 관리에서 시장 수요 예측에 이르기까지 브라질의 통합 운영 흐름을 만들기 위해 서로 연결하기 시작하는 단계입니다.
AI가 전반적인 프로세스에 따라 구현되면 가치가 눈에 띄게 증가합니다. 고객 서비스 속도가 빨라지고 데이터가 더 정확해지고 인력의 창의적인 공간도 확대됩니다.
가장 높은 단계는 기업이 입사 표준 입사 측정 시스템 배포 플레이북 및 위험 관리 프레임워크를 형성하는 입사 운영 구조에 AI를 도입하는 것입니다. 이때 입사 AI는 더 이상 개별 도구가 아니라 기업이 시장에 더 빨리 적응할 수 있도록 지원하는 운영 플랫폼이 됩니다. 이것은 또한 기업이 입사 시장 예측 공급망 최적화 또는 내부 디지털 비서 구축과 같은 고부가가치 문제로 나아가는 데 필요한 조건입니다.
중요한 것은 기업이 처음부터 큰 투자를 할 필요가 없다는 것입니다. 올바른 방향으로 나아가는 방법은 기존 효율성을 입증하는 작은 문제부터 시작하여 검증된 확장을 하는 것입니다. 각 단계가 실제 데이터를 기반으로 할 때 기업은 '기술 낭비' 상황을 피하고 AI를 비용 부담이 아닌 성장 동력으로 전환할 수 있습니다.
빠르게 변화하는 시장 환경에서 기업은 AI가 필요할 뿐만 아니라 올바른 방향의 AI 전략이 필요합니다. 창업 시점부터 올바르게 가면 기업은 기술을 더욱 효과적으로 적용할 뿐만 아니라 디지털 경쟁 단계에서 새로운 도약을 위한 기반을 마련할 수 있습니다.
