목차
AI 수용 방법을 선도하는 리더
회사는 1년 이내에 부정적인 영향에 직면합니다
전략
Infrastructure
Data
Talent
다시 작성해야 할 사항은 다음과 같습니다. 이러한 요소에는 데이터 개인 정보 보호 및 데이터 주권은 물론 글로벌 규정에 대한 이해 및 준수도 포함됩니다. , 또한 데이터와 알고리즘의 편견, 공정성, 투명성의 개념에 세심한 주의를 기울여야 합니다
문화
기술 주변기기 일체 포함 AI를 기업 비즈니스 프로세스에 통합하는 과제에 대처하기: 기업을 위한 솔루션

AI를 기업 비즈니스 프로세스에 통합하는 과제에 대처하기: 기업을 위한 솔루션

Nov 23, 2023 pm 05:14 PM
ai genai

AI를 기업 비즈니스 프로세스에 통합하는 과제에 대처하기: 기업을 위한 솔루션

설문조사 데이터에 따르면 전 세계 기업 중 14%만이 AI 기반 기술을 배포하고 활용할 준비가 되어 있는 것으로 나타났습니다. 이 보고서는 AI를 사용하고 배포할 기업의 준비 상태를 강조하며, 가까운 미래에 심각한 위험을 초래하는 주요 비즈니스 요소와 인프라 간의 심각한 격차를 보여줍니다.

AI 수용 방법을 선도하는 리더

AI 채택은 수십 년 동안 느리게 진행되었지만 GenAI의 발전과 지난 한 해의 가용성은 이 기술이 가져올 가능성에 대한 도전과 변화, 새로운 기능에 대한 더 큰 관심을 불러일으켰습니다.

응답자의 84%는 AI가 비즈니스 운영에 큰 영향을 미칠 것이라고 믿고 있지만 데이터 개인 정보 보호 및 보안에 대한 새로운 질문도 제기합니다. 기업은 AI와 데이터를 활용하는 데 있어 가장 큰 어려움에 직면해 있습니다. 실제로 응답자의 81%가 이것이 조직 내 데이터 사일로의 존재 때문이라고 인정했습니다

조사 결과 기업들은 인공지능을 중심으로 한 미래를 준비하기 위해 여러 가지 적극적인 조치를 취하고 있는 것으로 나타났습니다. 응답자의 거의 1/3이 AI 전략 개발과 관련하여 선두주자(잘 준비된)로 분류되었으며, 이는 최고 경영진과 IT 리더십이 이 문제에 얼마나 집중하고 있는지를 보여줍니다.

응답자의 97%가 긴급성을 답했기 때문에 그럴 수도 있습니다. 지난 6개월 동안 기업에 AI 기술을 배포하는 비율이 증가함에 따라 IT 인프라와 사이버 보안이 AI 배포에 대한 최우선 관심 영역으로 보고되었습니다.

AI 채택 경쟁이 시작되었으며 기업은 AI가 나타내는 혁신적인 잠재력을 활용하기 위해 전략 계획에서 실행 모드로 전환해야 한다는 강한 압력을 받고 있습니다.

AI 제품 및 서비스의 이점을 실현하려면 기업은 AI 모델 및 도구 체인을 보호하고 준수하여 성능을 보장하고 민감한 데이터와 시스템을 보호하며 신뢰할 수 있고 책임 있는 AI 결과를 제공할 수 있는 솔루션을 찾아야 합니다.

전체 기업의 14%가 선도자(잘 준비됨)이며, 연구에 따르면 전 세계적으로 기업의 52%가 후발 기업(준비되지 않음)으로 간주되고 4%가 후발 기업으로 간주되며, 48%의 기업이 추종자(잘 준비되지 않음)로 간주됩니다.

회사는 1년 이내에 부정적인 영향에 직면합니다

설문조사에서 응답자의 61%는 회사가 상당한 부정적인 비즈니스 영향을 경험하기 시작하기 전에 AI 전략을 실행하는 데 최대 1년이 걸린다고 말했습니다.

전략

73%의 기업 또한 95%의 기업이 고도로 정의된 AI 전략을 개발했거나 개발 중이며 이는 긍정적인 신호이지만 아직 해야 할 일이 더 많다는 것을 보여줍니다. 완료.

Infrastructure

95%의 기업은 AI가 인프라 워크로드를 증가시킬 것이라는 점을 인식하고 있지만, 17%만이 이러한 복잡성을 처리할 수 있는 완전히 유연한 네트워크를 보유하고 있으며 23%의 기업은 현재 IT 인프라에서 이에 대처하고 있습니다. 새로운 AI 과제는 제한적이거나 전혀 발생하지 않습니다. 확장성.

증가하는 AI 기능과 컴퓨팅 수요를 수용하려면 75% 이상의 기업이 현재와 미래의 AI 워크로드를 지원하기 위해 더 많은 데이터 센터 GPU가 필요할 것입니다. 또한 응답자의 30%는 네트워크 대기 시간과 처리량이 최적이 아니거나 최적이 아니라고 답했습니다. 차선책으로, 응답자의 48%가 미래의 요구 사항을 충족하기 위해 이 영역에서 추가 개선이 필요하다고 믿고 있습니다.

Data

데이터는 AI 운영에 필요한 중요한 기둥이면서도 준비성이 가장 약한 영역 중 하나이기도 합니다. 다른 요소에 비해 데이터가 가장 뒤쳐져 있으며 응답자의 17%가 기업에 어느 정도 데이터 사일로 또는 단편화가 있다고 답했습니다.

다양한 소스의 데이터를 통합하고 적용할 때 AI의 복잡성은 다음과 같습니다. 애플리케이션의 최대 잠재력에 영향을 미치는 핵심 과제

Talent

이사회와 리더십 팀은 AI가 가져온 변화를 수용할 가능성이 가장 높으며 두 그룹 모두 82%가 AI에 대해 높거나 중간 수준의 수용을 보여줍니다. AI를 제한적으로 수용하거나 수용하지 않는 중간 관리자의 22%는 해야 할 일이 더 많으며, 회사의 거의 3분의 1(31%)은 직원이 AI를 수용하려는 의지가 제한적이거나 AI에 완전히 저항한다고 보고했습니다.

AI 기술에 대한 수요는 디지털 시대의 새로운 격차를 드러냅니다. 응답자의 90%가 기존 직원의 기술을 향상시키는 데 투자했다고 답한 반면, 29%는 숙련된 인재를 충분히 찾을 수 있을지에 대해 의구심을 표했습니다. 보고서에는 포괄적인 AI 정책이 없습니다. 기업은 자신감과 신뢰를 훼손할 수 있는 모든 요소를 ​​고려하고 관리해야 하기 때문에 이는 매우 중요한 문제입니다.

다시 작성해야 할 사항은 다음과 같습니다. 이러한 요소에는 데이터 개인 정보 보호 및 데이터 주권은 물론 글로벌 규정에 대한 이해 및 준수도 포함됩니다. , 또한 데이터와 알고리즘의 편견, 공정성, 투명성의 개념에 세심한 주의를 기울여야 합니다

문화

다른 카테고리에 비해 이 분야의 리더 수가 가장 적습니다(단 9%). 이는 주로 21%만이 인공 지능을 널리 채택하는 포괄적인 변화 관리 계획을 갖고 있기 때문입니다. C레벨 경영진은 내부 AI의 변화를 가장 잘 수용하며 포괄적인 계획을 개발하는 데 앞장서고 이러한 계획을 중간 관리자와 직원, 특히 상대적으로 수용 수준이 낮은 직원에게 명확하게 전달해야 합니다.

좋은 소식은 사람들의 열정이 거의 80%(79%)의 응답자가 자신의 회사가 중간 정도에서 높은 수준의 긴박감을 갖고 AI를 수용하고 있다고 답했으며, 단지 2%만이 변화에 저항한다고 답했습니다

위 내용은 AI를 기업 비즈니스 프로세스에 통합하는 과제에 대처하기: 기업을 위한 솔루션의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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