이전보다 10배 더 나은 AI 구현을 위한 11단계

비즈니스, 시장 및 경쟁업체에 대한 통찰력의 가치를 극대화하려면 스마트하고 창의적이며 실험적이며 점진적이며 팀 기반 방식으로 AI 구현에 집중해야 합니다.

AI는 중요한 비즈니스 운영을 가능하게 하고 촉진하는 실행 가능한 기술로 빠르게 진화하고 있습니다. 그러나 AI에서 기업 가치를 창출하려면 사람, 프로세스 및 기술의 균형을 유지하는 체계적인 접근 방식이 필요합니다. 인공 지능에는 기계 학습, 딥 러닝, 예측 분석, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 및 자동화가 포함됩니다. AI 구현이 비즈니스 전략 및 계획에 가져올 수 있는 경쟁 우위를 평가하려면 기업은 먼저 견고한 기반과 현실적인 그림부터 시작해야 합니다.

초기 AI 구현이 항상 완벽한 과학은 아니며 처음에는 이론에서 시작하여 테스트를 거쳐 결과를 측정하는 시행착오가 필요할 수 있습니다. 초기 아이디어는 틀릴 가능성이 높기 때문에 AI 배포에 대한 점진적 접근 방식이 빅뱅 전략보다 더 나은 결과를 낳을 가능성이 더 큽니다. 이 블로그는 실패를 피하고 회사에서 성공적인 AI 구현을 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI 구현에 가장 좋은 방법은 무엇입니까?

AI 구현을 준비하기 전에 다음 질문에 답하십시오.

• 산더미 같은 회사 데이터에 압도되어 이를 사용하여 경쟁 우위를 확보하고 싶지만 방법을 모르십니까?
• 새로운 방식으로 비즈니스 데이터를 활용하여 고객을 더 잘 이해하고 고객 유지율을 높이고 싶으십니까?
• 고객 서비스 기술을 향상시키기 위해 노력하고 있습니까?
• 더 많은 것을 배우고 수많은 기타/새로운 자금 흐름을 발견하고 싶으십니까?

따라서 첫 번째 단계는 주요 비즈니스 문제를 찾아 식별하고 회사의 목표를 이해하는 것입니다. 위에서 언급한 목표 중 하나라도 귀하와 비슷하고 달성하기에 적절한 비즈니스 데이터가 있는 경우 계속 읽으십시오.

귀하의 비즈니스에서 AI를 구현하기 위해 따라야 할 자세한 가이드는 다음과 같습니다.

1. 관련 데이터 수집 및 접근

간단하게 들리지 않습니까? 결국 정교한 분석을 구현하는 가장 중요한 단계입니다. 간단하게 기본부터 시작하세요.

• 지금까지 수집한 데이터(정형 또는 비정형)를 검토합니다.
• 거버넌스 형태가 있는지 확인하십시오.
• 고품질 데이터를 찾을 위치를 결정합니다.
• 데이터를 범주로 정렬합니다.

작게 시작하십시오. 모든 것을 추적하려고 하지 마십시오. 비즈니스의 어려움을 해결하는 데 도움이 될 사실을 수집하고 분석하는 데 집중하기만 하면 됩니다.

2. 데이터 유창성 향상

실제 AI 논의를 위해서는 데이터가 전체 프로세스를 주도하는 방식에 대한 기본적인 지식이 필요합니다. IT 컨설팅 업체인 West Monroe의 기술 이사인 Penny Wand는 "도구 또는 기술을 결합한 것 이상으로 데이터 유창함은 실제적이고 중요한 장벽입니다."라고 말했습니다. Forrester Research의 2020년 분석에 따르면 데이터 및 분석 의사 결정권자의 90%는 데이터 통찰력의 확장된 사용을 비즈니스 목표로 인식하는 반면 91%는 이러한 통찰력을 구현하는 것이 회사의 장벽이라고 고백합니다. Forrester에 따르면 통찰력의 가치를 인식하는 것과 이를 활용하는 것 사이의 격차는 대부분 비즈니스 결과를 제공하는 데 필요한 정교한 분석 기능의 부족에 기인합니다. 완드는 "이 과정을 이해하고 지속적인 변화를 이루기 위해서는 경영진의 인식과 지원이 필요할 것"이라고 말했다.

• 축적된 데이터를 회사의 목표 및 어려움과 연결시키십시오. 비즈니스 목표를 달성하는 데 어떻게 도움이 될 것인지 고려하십시오.
• 데이터를 관리 가능한 비트로 나눕니다.
• 발견의 지도를 만드십시오.
• 목표를 분명히 하고 가진 것을 최대한 활용하십시오.
• 저장하고 사용할 수 있는 데이터 유형에 대해 알아보세요. 데이터 윤리에 대해 생각해 보십시오.

3. 주요 AI 비즈니스 동인 파악

관심을 유발하고 행동에 동기를 부여하기 위해 귀하의 분야 안팎에서 다른 사람들이 하고 있는 일을 배우는 것은 AI를 성공적으로 사용하는 데 매우 중요합니다. AI 구현을 계획하는 동안 가장 중요한 사용 사례를 식별하고 가치와 타당성을 평가합니다. 프로젝트의 인플루언서와 누가 챔피언이 되어야 하는지 고려하고, 외부 데이터 소스를 찾고, 외부에서 데이터를 수익화할 수 있는 방법을 설정하고, 프로젝트를 계속 진행하기 위한 백로그를 생성합니다.

4. 수익을 낼 수 있는 분야를 찾아라

디지털 혁신 컨설턴트 Kearney의 파트너인 Suketu Gandhi는 예측 가능성이 높고 수익이 큰 비즈니스 부문에 집중해야 한다고 주장했습니다. 메트릭은 기술 및 데이터 지식을 갖춘 비즈니스 이해 관계자로 구성된 팀에서 사용하여 AI 구현이 회사와 직원에게 미치는 영향을 평가하는 데 사용해야 합니다. 회사에 중요한 것에 집중해야 할 때입니다. 어떤 데이터가 중요하고 무엇이 비즈니스 목표를 달성하는 데 도움이 될 것인지 알게 되었으니 지금 계속 주시하십시오.

• 나중에 사용하기 위해 저장됩니다.
• 즉시 공부하는 데 너무 많은 시간을 할애하지 마십시오. 시간을 주세요.
• 가장 중요한 데이터 세트에 노력을 집중하십시오.
• 성공하려면 100% 정확해야 합니다.

5. 내부 자원 평가

비즈니스 팀은 사용 사례가 식별되고 우선 순위가 지정되면 이러한 앱이 회사의 기존 기술 및 인적 자원과 어떻게 통합되는지 스케치해야 합니다. 내부적으로는 교육과 훈련을 통해 기술 격차를 해소할 수 있고 비즈니스 파트너는 현장 훈련을 용이하게 할 수 있습니다. 한편, 외부 지식은 유망한 AI 구현을 가속화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

6. 최고의 후보자를 선택하십시오

인보이스 매칭, IoT 기반 안면 인식, 구형 시스템의 예측 유지 관리 또는 고객 구매 행동과 같은 현실적인 AI 구현에 큰 잠재력을 응축하는 것이 중요합니다. "대담하게 행동하고 가능한 한 많은 사람들을 이 과정에 참여시키십시오."

7. AI 프로젝트 시도

AI, 데이터 및 비즈니스 프로세스 전문가 팀은 데이터를 수집하고, 알고리즘을 설계하고, 과학적으로 제어되는 릴리스를 배포하고, AI 채택 후보를 실제 프로젝트로 전환하기 위해 영향과 위험을 분석해야 합니다.

8. 지식 기반 구축

초기 AI 프로그램의 성과와 실패는 회사 전체가 기술을 더 잘 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 비즈니스 및 프로세스 전문가와 데이터 과학자를 연결하여 인간이 계속해서 신뢰를 구축할 수 있도록 하십시오. AI 구현의 경로는 지식의 기준선을 개발하기 위한 심층 데이터 분석과 구식 백미러 보고에서 시작된다는 점을 인식하십시오. 기준이 설정된 후 실제 AI 배포가 초기 전제를 검증하거나 반증하는 방법을 이해하는 것이 더 쉽습니다.

9. 점차 규모를 키워라

AI 배포를 위한 모멘텀 구축의 가장 중요한 프로세스는 약간의 성공으로 시작됩니다. 점진적인 승리는 비즈니스 전반에 걸쳐 신뢰를 심어주는 데 도움이 될 수 있으며 더 많은 이해 관계자가 더 강력하고 더 확고한 기반에서 유사한 AI 구현을 수행하도록 장려할 수 있습니다. 알고리즘 및 비즈니스 절차는 확장 릴리스에 맞게 조정되고 일상적인 비즈니스 및 기술 프로세스에 통합됩니다.

10. 전반적으로 AI 성숙도 수준 높이기

비즈니스 팀은 AI 이니셔티브가 성장함에 따라 AI 개발, 테스트 및 배포의 전체 수명 주기를 최적화해야 합니다. 장기적인 성공을 보장하기 위해 전체 프로젝트 기능을 성숙시키기 위한 세 가지 기본 접근 방식:-

• 데이터 소스의 가치와 기업이 원하는 핵심 성과 지표를 기반으로 보고 및 분석 통찰력을 위한 데이터 수집, 저장 및 구조화를 단순화하는 최신 데이터 플랫폼을 구축합니다.
• 회사의 동기를 설정하고 비즈니스 목표 및 의사 결정을 지원하기 위해 데이터 거버넌스 및 최신 데이터 플랫폼의 신속한 개발을 장려하는 조직 구조를 개발합니다.
• 고객, 공급자 및 구성원의 필수 데이터 측면을 관리하는 데 필요한 전반적인 관리, 소유권, 프로세스 및 기술을 만듭니다.

11. 정기적으로 AI 모델 및 프로세스 개선

비즈니스 팀은 전체 시스템이 배치된 후 AI 모델 및 절차의 지속적인 변경 가능성을 식별해야 합니다. AI 모델은 시간이 지남에 따라 또는 전염병과 같은 갑작스러운 원인으로 인해 악화될 수 있습니다. 직원, 고객 및 파트너도 AI 배포에 대한 의견과 저항을 모니터링해야 합니다. 마지막 단계는 데이터가 실시간 및 실생활에서 통신하도록 하는 것입니다. 결국 가치를 창출하고 AI 대비를 하십시오. 데이터 통찰력이 유용하고 실행 가능한 비즈니스 통찰력으로 바뀌었는지 확인하십시오.

• 데이터를 선명하게 하려면 프로세스를 주시하고 1단계부터 시작하세요.
• 데이터 기술을 사용할 더 많은 시나리오를 결정합니다.
• 봇, 자연어 처리, 지능형 자동화, 예측 분석과 같은 AI 구성 요소를 활용할 준비가 되었는지 확인하십시오.
• 더 나은 결과를 얻으려면 알고리즘을 언제 어디서 사용해야 하는지 알아야 합니다.
• AI에 대한 인간 중심 접근 방식을 취하고 이것이 회사에 어떤 이점을 줄 수 있는지 확인하십시오.

결론

AI 구현 프로세스의 모든 단계에서 문제가 발생합니다. AI를 모든 회사에 통합하는 것은 주요 과제입니다.

이를 달성하려면 깊이 있는 지식, 많은 시간, 헌신이 필요합니다. 또한 AI가 특정 비즈니스에 가치를 가져다 줄 수 있는 방법에 초점을 맞추고 가장 필요한 부분을 결정하는 대신 AI가 특정 회사에 가치를 더할 수 있는 부분을 찾고 구현이 가장 필요한 부분을 결정하는 데 집중하세요.