인공 지능 혁명: 경쟁력을 유지하기 위한 4가지 팁

인공 지능(AI) 도구의 채택이 모든 산업 분야의 조직에서 추진력을 얻고 있습니다. 귀하의 비즈니스가 AI 전략을 개발할 때 몇 가지 실용적인 조언을 고려하십시오.

인공지능(AI)의 인기와 함께 그 활용도가 늘어나고 있습니다. 지난 2년 동안 절반 이상의 기업이 AI 출시를 가속화하여 업무의 미래를 혁신했습니다.

AI 도구의 단순화 및 상품화는 AI의 진정한 잠재력 활용을 촉진합니다. 은행 기관에서는 사기를 감지하고 방지하기 위해 AI를 채택했고, 학교에서는 이 시스템을 사용하여 학생들이 더 빠르게 학습하고 교사에게 문제를 알릴 수 있도록 지원했으며, 공급망 관리자는 엔드투엔드 솔루션을 통합하여 조달 및 유통 문제를 해결했습니다.

일부 기업은 이제 막 구현 여정을 시작하는 반면 다른 조직은 그 영향을 이해하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 따라서 특히 경쟁 우위로 사용될 때 기술이 보유한 전체 폭과 잠재력을 이해하는 것이 중요합니다.

1. AI가 귀하의 운영에 적합한 위치 결정

많은 기업 조직이 기술 채택과 관련하여 내부 관성으로 어려움을 겪고 있으며 이러한 규모의 변화는 일반적인 일상 프로세스를 방해할 수 있습니다. 앞으로 가장 원활한 경로를 찾으려면 일상적인 비즈니스를 이해하고 재평가하는 것이 필요합니다.

채택 초기 단계에서는 변화에 대한 내부 경직성으로 인해 발생하는 공통 장벽인 약간의 저항을 예상할 수 있습니다. 특히 공공 부문이나 의료 산업에서는 종종 구식 작업 방식에 갇혀 있습니다. 표준 비즈니스 프로세스에 도전하고 리더들이 새로운 사고 및 운영 방식을 채택하도록 장려하는 것이 중요합니다.

기술을 최대한 활용하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 문제점을 식별하는 것부터 시작하고 기술이 어떻게 문제를 완화하고 운영을 간소화하며 고객 결과를 개선할 수 있는 방법을 제시할 수 있는지 보여줍니다. 여기에는 행동을 분석하여 복잡한 고객 이탈 모델을 구축하고 고객이 다른 곳에서 비즈니스를 수행할 가능성에 대한 심층적인 가시성을 제공하는 것이 포함될 수 있습니다. 또는 팀은 고객 서비스 정보에 기계 학습을 적용하여 위험 신호나 일반적인 우려 사항을 식별할 수 있습니다.

2. 데이터 기반 기반 구축

AI를 책임감 있고 효과적으로 도입하려면 다음과 같은 중요한 데이터 기반 질문이 필요합니다. AI 모델은 서로 다른 데이터 세트를 기반으로 구축됩니까? 조직?

이러한 질문에 답하려면 데이터 우선 사고방식이 필요합니다. 오늘날 가장 성공적인 기업들은 성능, 고객 경험, 비즈니스 결과 등 확장성과 접근성을 포괄하는 전략적 내부 데이터를 캡처하기 시작했습니다. 데이터가 많을수록 기업에서 AI를 더 많이 사용할 수 있습니다.

예를 들어 Spotify의 DiscoverWeekly 재생 목록은 데이터 기반 AI 접근 방식이 어떻게 스트리밍 콘텐츠 추천을 생성할 수 있는지 보여주는 대표적인 예입니다. Spotify와 같은 조직은 데이터 기반 통찰력과 관행을 기반으로 기반을 구축함으로써 고객 충성도를 크게 높이는 동시에 회사의 미래를 형성할 사용자 습관과 청취 선호도에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

3. 작은 한 걸음을 내딛어 큰 영향을 미치세요

기술의 약속과 과대광고에 빠져들기 쉽지만, 특히 AI 여정의 시작 부분에서는 작게 시작하세요. 경험을 향상시킬 수 있는 방법을 찾고 단조로운 작업을 완화할 수 있는 방법을 고려하십시오. 전략을 개발할 때 데이터 통찰력을 사용하여 프로세스 개선 사항을 파악하여 시간을 절약하고, 비용을 절감하고, 작업량을 줄이세요.

헬스케어 분야가 좋은 예입니다. 의료 기관은 전통적으로 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉬운 프로세스였던 전자 기록 보관과 같은 작업을 완료하기 위해 점점 더 인공 지능에 의존하고 있습니다. 모든 프로세스를 뒤집기보다는 새로운 기술을 워크플로우에 통합하기 위해 느리고 체계적인 접근 방식을 취하고 팀 구성원이 새로운 작업 방식에 열려 있는지 확인하십시오.

기술의 응용과 잠재적인 기회를 이해하는 AI 챔피언이나 전담 팀을 임명하는 것은 직장에서 AI를 발전시키는 초석입니다.

4. AI 지원을 위해 팀 리소스 투입

기술의 적용과 잠재적인 기회를 이해하는 AI 챔피언이나 전담 팀을 임명하는 것은 직장에서 AI를 발전시키는 초석입니다. 채택이 증가함에 따라 이러한 팀은 특히 특정 사업 부문과 관련된 이동 리소스 역할을 할 수 있습니다.

지식과 옹호자로 구성된 내부 역량을 구축하면 새로운 기술에 대한 편안함, 개방성 및 흥미를 크게 높일 수 있습니다. 이러한 전담 팀이 없으면 기업은 AI 도입에 어려움을 겪을 가능성이 높으며 AI가 제공할 수 있는 잠재적인 경쟁 우위를 잃게 됩니다.

인공지능 혁명은 아직 끝나지 않았습니다. 이것은 시작에 불과합니다.

디지털 혁신과 그 혁명이 계속 진화함에 따라 일찍부터 여정을 시작하는 조직은 변화를 기다리는 조직보다 훨씬 앞서 변화의 최전선에 서게 될 것입니다. AI 변신도 마찬가지다. 효율성을 높이고 비용과 가동 중지 시간을 줄이는 것 외에도 AI를 사용하면 이전에는 할 수 없었던 작업을 수행하고 대규모 혁신을 환영할 수 있습니다.

AI를 전사적으로 적절하게 구현하면 한 비즈니스를 다른 비즈니스와 차별화할 수 있습니다. 장기적인 성공을 위해 조직을 준비하려면 먼저 AI를 채택하고 구현할 위치를 명확히 하고, AI 챔피언의 도움으로 내부 승인을 얻고, 너무 많이, 너무 빨리 시도하지 마십시오. 사려 깊은 데이터 기반 접근 방식을 취함으로써 기업은 앞으로의 AI 혁명에 뛰어들고 앞서 나갈 수 있습니다.

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