우리는 코로나19가 기업에 디지털 혁신 여정을 몇 달, 어떤 경우에는 몇 년까지 가속화하도록 압력을 가하는 방법을 살펴보았습니다. 팬데믹의 도래로 인해 그들은 손끝에서 사용 가능한 기술, 특히 인공 지능(AI)에 대해 다시 생각하게 되었고, 이를 활용하여 생산성을 높이고 공급망 문제를 해결하며 제품과 서비스를 원활하게 제공하게 되었습니다. 조직은 AI를 디지털 전략에 통합해야 할 필요성을 인식했으며, 이 기사에서는 일반적인 AI 채택 문제를 해결하는 데 중점을 둘 것입니다.
인공지능은 시간, 에너지, 비용을 절약할 수 있는 혁신적인 기술입니다. 더 이상 과학 교과서나 공상 과학 소설에만 국한되지 않고 수많은 실제 응용 프로그램이 있습니다. 이제 기업들은 이러한 미래 기술 구현의 중요성을 인식하고 있습니다. 실제로 기계지능의 높은 수준의 침투는 근본적인 문제를 해결할 수 있습니다.
McKinsey 설문 조사에 따르면 2021년에도 AI 도입이 증가하고 있으며 앞으로도 계속 증가할 것으로 나타났습니다. “응답자의 56%가 적어도 하나의 기능에서 AI를 채택했다고 보고했는데, 이는 2020년의 50%에서 증가한 것입니다.”
기업에서는 AI 채택이 앞으로 나아갈 길이라는 것을 깨달았지만 항상 쉬운 것은 아닙니다. 그렇다면 기업이 이 차세대 기술의 엄청난 잠재력을 실현하는 데 방해가 되는 주요 장벽은 무엇입니까? 이러한 AI 채택 문제를 하나씩 논의해 보겠습니다.
AI 도입의 첫 번째 과제는 조직이 AI를 더 많은 프로세스에 통합함에 따라 윤리가 어떻게 시급한 문제가 되는지입니다. 인공 지능은 겉으로는 인간의 편견에 과학적 신뢰를 부여하고 이를 증폭시켜 의사 결정 잠재력에 의문을 제기하는 경향이 있습니다. 다행히도 해결책이 있습니다.
유망한 신호는 문제에 대한 인식이 높아지고 있다는 것이며 AI의 편견 가능성을 인정하는 것이 첫 번째 단계입니다. 기업은 AI/ML 모델을 교육할 때 편향된 데이터에 적극적으로 맞서고 특히 AI가 편향되지 않도록 프로그래밍해야 합니다. 또한 주석자는 훈련 데이터를 알고리즘에 공급하기 전에 신중하게 분석해야 합니다. 이렇게 하면 편향된 결론으로 이어지지 않습니다.
AI로 수익을 창출하는 데 가장 중요한 장벽 중 하나는 사용되는 데이터의 품질이 좋지 않다는 것입니다. 모든 AI 애플리케이션은 액세스할 수 있는 정보만큼만 똑똑합니다. 관련이 없거나 부정확하게 레이블이 지정된 데이터 세트는 애플리케이션이 제대로 작동하지 못하게 할 수 있습니다.
많은 조직에서 너무 많은 데이터를 수집합니다. 불일치와 중복으로 가득 차 있어 데이터 부패로 이어질 수 있습니다. 수집 프로세스를 간소화하여 데이터 품질을 향상시킬 수 있습니다. 이해관계자는 데이터 정리, 라벨링 및 보관에 더 많은 주의를 기울여야 합니다. 이러한 워크플로 변경은 기업에 고품질 데이터를 제공할 수 있습니다.
사이버 범죄가 증가함에 따라 책임 있는 데이터 거버넌스가 그 어느 때보다 중요합니다. 기업이 기밀 정보에 액세스하고 사용하는 방식에 대한 우려가 있으므로 고객 대면 AI를 활용하는 조직이 애플리케이션을 배포할 때 책임을 지는 것이 중요합니다.
여기서 핵심은 세분화와 가시성입니다. 조직은 AI 알고리즘이 모든 단계에서 데이터를 사용하는 방식을 모니터링하고 제한할 수 있는지 확인해야 합니다. 세분화는 위반의 영향을 완화하고 사용자 정보를 최대한 안전하게 유지합니다. 마찬가지로 투명한 데이터 수집 정책은 AI와 관련된 우려를 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
회사에서는 AI 배포 및 모니터링을 위해 내부 도구와 파이프라인을 사용하는 경우가 많습니다. 효율적인 AI 모델을 처음부터 구축하려면 많은 시간과 비용이 필요합니다. 따라서 이제 막 시작하는 경우 AI 채택으로 인해 막대한 비용이 발생할 수 있습니다. 또한 귀하의 도구에는 부적절한 알고리즘과 편향된 데이터가 포함될 수 있습니다. 이 경우 AI 통합을 위해 타사 도구를 채택하거나 시장에서 검증된 도구를 사용하는 것이 현명한 선택입니다.
인공 지능 구현으로 인해 사이버 보안 위험이 발생합니다. 인공 지능 이니셔티브를 위한 데이터를 수집하려는 노력으로 인해 수많은 데이터 침해가 발생했습니다. 따라서 저장된 데이터를 악성코드와 해커로부터 보호하는 것이 기업의 최우선 과제가 되어야 합니다. 강력한 사이버 보안 방어 접근 방식은 이러한 공격을 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 AI 채택 리더는 정교한 위협의 증가하는 위협을 인식하고 사후 대응 전략에서 사전 전략으로 전환해야 합니다.
AI/ML 모델을 교육하려면 일정한 수의 고품질 레이블이 지정된 데이터 세트가 필요합니다. 따라서 조직은 필요한 활동을 수행하고 신뢰할 수 있는 결과를 제공할 수 있도록 대량의 데이터를 기계 학습 알고리즘에 공급해야 합니다.
기존 스토리지 기술은 매우 비싸고 공간 제약이 있기 때문에 이는 어려운 일이 되었습니다. 그러나 최근 플래시 메모리와 같은 기술적 혁신이 해결책을 제시하는 것으로 보입니다. 값비싼 기존 하드 드라이브와 달리 플래시 스토리지는 더욱 안정적이고 저렴합니다.
인공 지능 및 기타 데이터 중심 운영은 법률 및 규정으로부터 점점 더 많은 관심을 받고 있습니다. 조직은 특히 금융, 의료 등 규제가 엄격한 산업에 종사하는 경우 이러한 제한 사항을 준수해야 합니다.
높은 개인정보 보호 및 거버넌스 표준을 유지하기 위해 유연한 접근 방식을 취하면 기업이 규정을 더 잘 준수하는 데 도움이 될 수 있습니다. 규제가 강화됨에 따라 제3자 감사인에 대한 수요가 높아질 가능성이 높습니다.
인공 지능은 게임 체인저가 되고 있으며 그 잠재력은 탐구할 가치가 있습니다. PricewaterhouseCoopers의 연구에 따르면 “AI는 2030년까지 세계 경제에 최대 15조 7천억 달러를 기여할 수 있습니다. 이는 현재 중국과 인도의 생산량을 합친 것보다 더 많은 금액입니다. 이 중 6조 6천억 달러는 생산성 향상으로 창출될 수 있으며, 9조 1천억 달러는 생산성 향상으로 창출될 수 있습니다. 소비자 부작용”
그런데 무엇이 AI를 기업에 활용하게 만들 수 있을까요? AI 채택에 대한 장벽을 예측하고 구현에 대한 전략적 접근 방식을 취하면 조직이 혁신적인 성장을 달성하고 수익을 극대화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
위 내용은 AI 채택과 솔루션을 가로막는 7가지 가장 큰 장애물의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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