AI를 시작하기 전에 해결해야 할 과제

인공 지능과 그 이면의 기술은 엄청난 속도로 성장하고 있습니다. 마케터는 이 기술의 광대한 잠재력을 깨닫고 기술의 기회를 최대한 활용하기 위해 노력하고 있습니다. 이와 관련하여 수많은 발전이 이루어지고 있으며 많은 조직이 심층 데이터 분석 및 데이터 검색 솔루션을 통해 AI 세계의 중심에 서 있습니다.

Io-Tahoe와 협력하게 되어 기쁩니다. Io-Tahoe는 AI의 복잡성을 받아들이고 이 엄청난 위업에서 큰 것을 달성하기 위해 노력하는 몇 안 되는 조직 중 하나입니다. 그들은 스마트 데이터 검색 및 AI 기반 카탈로그 솔루션을 고객에게 제공하고 고객 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 얻도록 돕습니다..

AI의 잠재력

인공 지능의 잠재력은 분명합니다. Adobe는 모든 조직의 31%가 향후 12개월 동안 AI를 사용하기 시작할 것으로 예상하고 있습니다. 이 통계는 그 어느 때보다 많은 스타트업이 AI와 AI가 대중에게 제공하는 서비스에 집중하고 있다는 사실에 의해 뒷받침됩니다.

혁신적인 전략을 따르는 조직의 약 61%가 이전에 놓쳤을 수도 있는 데이터에서 추출한 것을 AI로 전환했습니다. 혁신은 인공 지능의 특징이며 이 이념을 믿는 스타트업 아이디어는 AI라는 산소 없이는 거의 살 수 없습니다.

마케터들은 AI에 대해 확신할 뿐만 아니라 소비자들도 AI의 엄청난 잠재력을 파악하기 시작했습니다. 약 38%의 소비자가 AI가 고객 서비스를 개선할 것이라고 믿기 시작했습니다. 이러한 인지도와 인기도가 높아짐에 따라 이러한 숫자가 더 늘어날 것으로 예상할 수 있습니다.

AI로 시작하기 전의 과제

조직은 빅 데이터의 4V 아래에서 발판을 찾기가 어렵다는 사실을 깨닫고 있습니다. 볼륨, 다양성, 진실성 및 속도. 시장의 분석 및 데이터 의사 결정권자의 38% 이상이 2017년에 비정형, 반정형 및 정형 데이터 풀이 1,000TB 증가했다고 보고했습니다.

데이터의 성장은 빠르게 증가하고 있으며 조직에서 데이터에서 가치를 추출하기 위해 취하는 이니셔티브도 마찬가지입니다. 여기에 조직이 AI에서 완전한 가치를 추출하기 위해 극복해야 하는 수많은 과제가 있습니다.

이러한 합병증은 다음과 같습니다.

양질의 데이터 얻기

추론 도구는 가지고 있는 데이터만큼만 유용합니다. 기계에 제공하는 데이터가 구조화되지 않고 완벽하지 않은 경우, 이를 통해 얻은 추론은 조직에 거의 도움이 되지 않을 것입니다. 따라서 프로세스의 첫 번째 단계는 양질의 데이터를 확보하는 것입니다.

데이터 품질에 대한 신뢰가 없다면 AI 이니셔티브를 진행하지 않을 것입니다. 이는 AI에서 데이터 품질의 중요성과 이것이 관련된 이해 관계자의 관점을 어떻게 변화시키는지를 보여줍니다.

데이터 과학자는 분석을 위해 데이터를 준비하는 데 거의 80%의 시간을 보내고 나머지 20%는 준비된 데이터에 대한 분석을 수행하는 데 사용하기 때문에 파레토 개념이 여기에 적용됩니다. 궁극적인 분석을 위해 이러한 데이터 세트를 생성하는 것은 프로그램의 전반적인 성공의 열쇠이며, 이것이 과학자들이 시간을 할당해야 하는 이유입니다.

80/20 현상은 데이터 과학자의 귀중한 시간의 80%가 엄청난 양의 데이터를 찾고, 재구성하고, 정리하는 데 소비된다고 믿는 온라인 분석가들에 의해 지적되었습니다.

최고의 인재 확보

양질의 데이터를 확보하고 나면 업계 최고의 인재를 채용하고 유지하는 것의 중요성을 이해해야 합니다. AI는 비교적 새롭기 때문에 노동 시장은 아직 성숙하지 않았습니다. 따라서 올바른 인재를 찾는 데 인내심을 가져야 합니다.

현재 AI 의사 결정권자의 3분의 2는 시장에 진출하여 회사에 적합한 AI 인재를 확보하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 채용이 완료되면 이들 기업의 83%가 소중한 직원을 유지하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 기업이 AI 시스템을 다루기 위해서는 광범위한 전문 지식이 필요하기 때문에 인재 부족은 분명히 모든 기술적 결함을 넘어선 것입니다. 여기에서 이해되는 것은 전통적인 채용 관행이 거의 실행되지 않으며 조직이 다른 옵션을 찾아야 한다는 것입니다.

데이터 액세스

데이터 규제가 증가하는 추세에 따라 적절한 조치를 취하지 않으면 조직이 쉽게 법을 위반할 수 있습니다. GDPR 또는 유럽 연합의 일반 데이터 보호 규정은 국가 수준의 데이터에 대한 가장 진보된 최신 개인 정보 보호 정책 중 하나입니다. 이러한 정책을 준수하지 않으면 심각한 상황에 처할 수 있으므로 반드시 준수해야 합니다.

신뢰와 데이터 투명성

신뢰가 부족하고 AI 및 분석 시장이 시간이 지남에 따라 줄어들 기미가 보이지 않습니다. 시장이 비약적으로 성장하고 발전하는 동안, 이 신뢰 적자는 여전히 있는 그대로이며 줄어들 기미를 보이지 않습니다.

AI를 시작하기 위해 따를 수 있는 전략

위에서 언급한 합병증으로 인해 우리는 당신을 여기에 매달리게 놔두지 않을 것입니다. 광범위한 AI 구현을 위해 따를 수 있는 특정 전략이 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

AI 비전 만들기

AI 캠페인에서 무엇을 기대할 수 있는지 알고 있는 조직은 이 기술에 대해 전혀 모르고 경쟁이 있기 때문에 참여하는 조직보다 운이 좋습니다. AI 비전은 미래의 목표 목록 역할도 할 수 있으므로 이전에 계획한 것과 최종 목표를 합산할 수 있습니다.

고객 여정 중심 팀 구축 및 관리

AI 이면의 최종 목표 또는 메가 비전은 고객 경험을 개선하고 제품에 가치를 추가하는 것입니다. 이를 더 잘 수행하기 위해 고객 여정 전반에 걸쳐 고객을 따르고 그 과정에서 경험을 개선하는 고객 여정 중심 팀을 만들 수 있습니다. 귀하의 작업은 팀을 만드는 것 이상입니다. 앞으로 진행 상황도 모니터링해야 하기 때문입니다.

데이터 접근성 및 문화

모든 기업의 3/4이 데이터 기반을 원하지만 약 29%만이 분석과 데이터를 연결하여 통찰력을 적극적으로 생성하는 데 능숙하다는 데 동의합니다. 보유한 데이터가 실행 가능한 통찰력을 얻을 준비가 되지 않은 경우 해당 분석을 중심으로 조직을 통합하고 이를 기반으로 비즈니스 결정을 내리십시오.

데이터 접근성과 문화는 조직에 필요합니다. 액세스 가능한 데이터를 사용하면 비즈니스 의사 결정에 집중하고 빠르게 진행하며 데이터가 더 나은 결정을 내리고 더 나은 조치를 취하는 데 도움이 되는 정보에 입각한 문화를 구축할 수 있기 때문입니다.

엔드 투 엔드 AI 수명 주기 관리

엔드 투 엔드 AI 수명 주기 관리는 추출에서 실행 가능한 통찰력의 형태로 제공될 때까지 데이터 관리와 관련됩니다. 이 프로세스에는 데이터의 수집, 저장, 보급, 학습 및 구현과 같은 다양한 단계가 수반됩니다. 종단 간 관리를 구현하여 데이터를 항상 안전하게 관리할 수 있습니다.

AI는 조직을 위해 실행 가능한 통찰력을 생성하기 위한 미래입니다. 올바른 도구를 사용하면 원하는 결과를 얻고 초기 합병증을 극복할 수 있습니다.