Gartner는 2024년 이후 IT 조직 및 사용자를 위한 주요 예측을 발표합니다.

Gartner는 2024년 이후의 10대 전략적 예측을 발표합니다. Gartner는 생성 인공 지능(AI)이 경영진의 다양한 영역에 대한 사고 방식을 어떻게 변화시켜 조직을 더욱 민첩하고 적응력 있게 만들고 미래에 더 잘 대비할 수 있게 만드는지 살펴봅니다.

Gartner의 수석 연구 부사장인 Daryl Plummer는 다음과 같이 말했습니다. “제너레이티브 AI는 인간이 이전에 할 수 없었던 일을 할 수 있도록 돕는 새로운 가능성을 제공합니다.

올해부터 생성 AI는 모든 전략적 결정의 핵심 요소가 되어 다른 기술 중심 혁신을 압도할 것입니다. 생성적 인공 지능은 표준을 깨고 끊임없이 새로운 돌파구를 촉발합니다

다음은 Gartner가 발표한 상위 10가지 전략적 예측입니다.

• 2027년에는 AI를 활용한 생산성 향상이 국력을 측정하는 주요 경제 지표 중 하나로 인식될 것입니다.

전 세계 정부는 민간 및 공공 부문의 주요 전략 및 계획 구현을 지원하기 위해 AI를 기술의 핵심 동인으로 사용하여 AI 개발에 확고히 전념하고 있습니다. 관련 부서에서는 AI를 국가의 장기 계획에 포함시켰을 뿐만 아니라 해당 법률 및 규정을 적극적으로 시행하여 AI 이니셔티브 홍보를 지원했습니다.

Plummer는 다음과 같이 말했습니다. “국가 차원의 조치를 통해 AI는 생산성 향상에 더 큰 역할을 하여 디지털 경제 발전을 촉진할 수 있으며, 다양한 이해관계자 간의 지원과 협력은 대규모 AI 이니셔티브를 성공적으로 구현하는 데 필요한 조건입니다. . 그리고 이는 또한 국가의 자원 통합 및 조정 능력을 보여줍니다.”

• 2027년까지 생성형 AI 도구를 사용하여 기존 비즈니스 애플리케이션을 해석하고 적절한 대안을 만들어 현대화 업그레이드 비용을 70% 절감할 것입니다.

Plummer는 다음과 같이 말했습니다. "CIO는 LLM(대형 언어 모델)의 성숙도 증가로 인한 기회를 포착하고, 신뢰할 수 있고 기대되는 메커니즘을 구축하고, 비즈니스 애플리케이션의 현대화 및 업그레이드를 비용 효율적으로 촉진해야 합니다. CIO는 다음과 같이 설정할 수 있습니다. 테스트 부서에서는 생성적 AI 대형 언어 모델의 출력 결과를 테스트함과 동시에 현대화 업그레이드 주기 전반에 걸쳐 인력이 생산성을 극대화할 수 있도록 변경 관리 및 기술 개선 프로세스를 구축할 예정입니다."

• By 2028년에는 기업이 악성 정보 퇴치를 위한 지출이 300억 달러를 초과할 것이며, 다양한 위협을 해결하기 위해 마케팅 및 사이버 보안 예산의 10%가 필요할 것입니다.

가장 효과적인 악성 메시지는 인간과 기계의 의사 결정 메커니즘에 영향을 미치며 탐지 및 차단이 매우 어렵습니다. 악성 정보는 사이버 보안, 마케팅, AI라는 세 가지 기능 영역에 위협을 가합니다.

Plummer는 다음과 같이 말했습니다. “생성 인공 지능의 급속한 증가로 인해 규제 당국은 생성 인공 지능이 계속해서 성장하고 대중화됨에 따라 기술이 악의적인 목적으로 사용될 위험도 증가하고 있음을 인식하고 있습니다. 기업이 악의적인 사용자, 규제 기관, 악성 정보에 맞서 싸우는 데 도움이 되는 도구 및 기술 제공자를 면밀히 감시할 수 있다면 경쟁사보다 큰 이점을 얻을 수 있습니다.”

• 2027년, 45 CISO(최고 정보 보안 책임자)의 %는 규제 압력이 증가하고 공격 표면이 확대됨에 따라 사이버 보안 이상으로 책임을 확대할 것입니다.

현재 보안 관리 및 디지털 자산 책임은 전체 디지털 자산 포트폴리오를 감독하는 최고 정보 보안 책임자(CISO)와 함께 여러 부서 및 팀에서 공유됩니다. 이로 인해 조직이 규정 공개를 지원하고, 디지털 보안을 보장하고, 보안 사고를 효과적으로 관리하는 방식에 불일치가 발생하여 전반적인 성능이 저하됩니다.

CISO 책임 범위를 확대하면 기업 조직 전체에서 보안 관리의 통합을 촉진하고 보안 사고 관리 프로세스에 대한 감독을 제공할 수 있습니다.

• 2028년까지 생성 AI의 채택 증가로 지식의 통합 비율이 1,000% 증가할 것입니다. 노동자.

기업 임원들은 AI가 해고 이유 중 하나라는 것을 알고 있습니다. 따라서 경영진은 AI에 대한 직원의 불안으로 인해 발생하는 의도하지 않은 결과를 방지하기 위해 회사 내에서 AI를 배포하려는 의도를 직원에게 명확하게 설명해야 합니다. 기업이 생성 AI를 채택했지만 지식 근로자의 불안을 효과적으로 제거하지 못하면 직원 이직률이 20% 증가합니다

플러머는 “기업 조직은 직원 역량을 강화하여 효율성과 품질을 향상시키기보다는 AI를 활용하는 데 집중해야 합니다. 업무 자동화에 초점을 맞추는 것보다 이사회의 기대치에 영향을 미치는 과장된 내용이 여전히 많기 때문에 생성 AI의 기능과 한계를 명확히 하는 것이 중요합니다.”

• 2026년에는 직원의 30%가 디지털 글래머 필터를 사용하여 전례 없는 경력 개발을 달성할 것입니다.

디지털 매력 필터는 다양한 상황에서 커뮤니케이션 콘텐츠를 상기시키고 필터링하여 사회적 효과에서 보다 이상적인 역할을 할 수 있습니다. 이들은 리더와 직원이 자신이 원하는 사회적 환경에서 더 나은 성과를 낼 수 있도록 상호 작용 전, 도중, 후에 팁을 제공합니다. 디지털 매력 필터는 또한 기업 조직이 채용 범위를 확장하고 더 다양한 직원을 유치하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Plummer는 다음과 같이 말했습니다. “비즈니스 조직은 디지털 매력 필터 도우미를 사용하여 채용 및 고용의 모든 단계에서 대화형 일관성을 향상시켜 인재 풀을 확장할 수 있습니다. 동시에 기업 생산성 및 애플리케이션 공급업체와의 커뮤니케이션을 강화하여 이러한 기능을 제품 로드맵에 통합하여 2027년까지 Fortune 500대 기업의 25% 인기를 가속화할 것입니다. 기업은 자폐증과 같은 신경다양성 인재를 적극적으로 채용할 것입니다. , ADHD 및 난독증은 비즈니스 성과를 향상시킵니다.

• Plummer는 다음과 같이 지적합니다. "기업이 신경다양성 인재를 고용하고 유지할 수 있다면 직원 참여, 생산성 및 혁신을 높일 수 있습니다."

Fortune 500대 기업은 신경다양성 인재 채용 프로그램을 구현하기 시작했으며 이미 직원 참여 측면에서 결과를 확인하고 있습니다. 그리고 사업실적. 조직은 더 많은 신경다양성 인재를 발굴하기 위해 봉사 활동 프로그램을 수립해야 합니다. 전문가의 모범 사례를 활용하고 이미 신경 다양성 노력에 성공한 선두 기업에서 배운 교훈을 활용하면 노력이 가속화될 수 있습니다.

Plummer는 다음과 같이 말했습니다. “신경 다양성을 갖춘 사람들이 회사의 리더십 위치에 배치될 수 있습니다. 이러한 움직임은 포용적인 문화를 조성할 수 있으며, 신경다양한 직원의 관점에서 볼 때 이는 가장 가치 있는 조치일 수 있습니다.”

2026년 말까지 대기업의 30%가 전담 사업부 또는 판매 채널을 보유하게 되어 기계 고객 시장이 빠르게 성장할 것입니다.

• 기계 고객은 조직이 공급망, 영업, 마케팅, 고객 서비스, 디지털 상거래, 고객 경험과 같은 주요 기능을 재구성하도록 강요할 것입니다. 실제로 2025년까지 대기업 판매 및 서비스 센터의 25% 이상이 로봇 고객의 전화를 받을 것입니다.

Plummer는 다음과 같이 말했습니다. “로봇 고객은 매우 빠르게 거래하고 인간 능력의 범위보다 훨씬 더 많은 의사 결정 변수를 사용합니다. 조직은 전용 판매 및 서비스 채널을 구축해야 합니다. 기계 고객은 인재, 기술 및 프로세스에 대한 다양한 요구 사항을 갖게 되며, 이는 주로 인간 고객에 초점을 맞춘 현재 부서에서는 충족되지 않을 수 있습니다.”

2028년까지 노동으로 인해 부족으로 인해 제조, 소매, 물류 산업의 지능형 로봇 수가 일선 직원을 초과할 것입니다.

• 대부분의 제조, 소매 및 물류 회사는 일상적인 운영을 지원하기에 충분한 직원을 찾거나 유지할 수 없습니다. 향후 10년 동안 공급망 조직은 일선 직원 부족에 직면하게 될 것입니다. 로봇은 이러한 격차를 메우는 데 도움이 될 것입니다. 2022년 12월 Gartner의 조사에 따르면 공급망 기술자의 96%가 사이버 물리 시스템 자동화를 배포했거나 배포할 계획이고, 35%는 로봇을 배포했으며, 61%는 시범 운영 중이거나 첫 번째 구현에 들어간 것으로 나타났습니다.

Plummer는 "로봇 기술의 급속한 발전으로 인해 공장 현장부터 창고, 소매점에 이르기까지 일선 작업에 로봇이 점점 더 많이 등장하고 있습니다.

2026년까지 G20의 50%(G20)"라고 말했습니다. 회원국은 월간 전력 배급을 시행할 예정입니다. 이는 에너지 인식 운영 모델을 경쟁 우위로 만들지만 상당한 실패 위험도 초래합니다.

• 전력망 인프라의 노후화로 인해 발전 용량 확장이 제한되지만 전력 수요는 계속해서 증가하고 있습니다. 이제 기업은 에너지 가격과 가용성을 경쟁력 측정 기준으로 보고 있습니다. 이는 고객에게 안정적인 전력 공급을 제공하는 것이 경쟁 우위가 된다는 의미입니다. 그 결과 많은 경영진이 에너지 생성을 최적화하고 직접 투자함으로써 에너지 인식 운영 모델을 구축하기 시작했습니다.

Plummer는 투자 평가에서 "에너지 효율성을 활용하여 구조적으로 에너지 소비를 줄임으로써 장기적인 경쟁 우위를 구축할 수 있습니다."라고 말했습니다. 기업에서는 현재와 미래의 예상 에너지 비용을 고려해야 합니다.”

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