적절한 사용 사례가 없다면 AI 계획은 실패로 끝날 것입니다.

크게 생각하고 싶은 유혹이 있지만, 그 함정에 빠지지 마세요. 너무 크게 시작하면 큰 실패를 맛보고 의사 결정권자들의 신뢰와 확신을 잃을 위험이 있습니다.

성공의 기반이 되는 작은 프로젝트를 선택하세요. 빠르게 승리하면 큰 소리로 외치고 배운 교훈을 다음 단계로 끌어올릴 수 있습니다.

AI와 생성 AI를 활용하여 소프트웨어를 구축하거나 보고서를 만드는 것과 같은 목표는 훌륭합니다. AI가 생성하는 고객 경험과 같은 것들은 로드맵에 포함하되, 훨씬 더 먼 미래에 구현해야 합니다.

조직의 데이터에 대해 생각해 보세요. 데이터는 어디에서 오는 것이며, 품질은 어떤가요? 데이터가 분산되어 있다면 얼마나 많은 데이터를 보유하고 있나요? 형식은 얼마나 일관성이 있나요? 얼마나 많은 데이터를 안정적으로 확보할 수 있나요? 얼마나 많이 사용하고 있으며, 어떤 용도로 사용하고 있나요?

데이터는 모든 것을 움직입니다. "좋은 입력은 좋은 출력으로 이어진다"는 말이 이토록 완벽하게 적용된 적은 없었습니다. AI와 genAI, 다음이 필요합니다.

1. 1. 1. 대규모 데이터 세트
      2. 일관되고 정확한 데이터
      3. 당신이 얻을 수 있는 데이터

AI는 데이터 의존도가 매우 높기 때문에 위험과 규정 준수가 매우 중요합니다. 민감한 고객 데이터를 어떻게 비공개로 안전하게 보호하고 계신가요? 해당 데이터가 AI 활용 사례에 포함되나요? 다음과 같은 법률을 준수하고 계신가요? GDPR EU AI 법?

데이터 보안 및 일관된 형식 지정과 같은 데이터 정리 관행을 확립하는 것은 좋은 시작점이며, 데이터를 결합하는 방법을 찾는 것도 좋은 시작점입니다.

최근에 의하면 AWS 설문조사, 93% 응답자의 90%는 AI로부터 가치를 창출하려면 좋은 데이터 전략이 필수적이라는 데 동의했습니다.

IT 분야에는 기술 격차가 존재합니다. 개발자와 데이터 과학자는 AI를 활용, 구축, 구현하는 방법을 배워야 합니다.

하지만 이는 비즈니스 측면에도 적용됩니다. 그들은 바로 여러분의 이해관계자입니다. 모델을 만들 기술만 가지고 있는데 로켓을 만들라는 요청을 받는다면 아무에게도 도움이 되지 않습니다. 몇 가지 핵심 사항을 소개합니다.

가트너 전문가들은 AI 도입으로 인해 생산성이 거의 100% 향상될 수 있다고 믿습니다. 25%.

사업이 멀리 떨어져 있고 IT가 멀리 떨어져 있다면 공통점을 찾는 것은 어렵습니다. 부담스러울 수 있지만, 모두를 하나로 모으는 세 가지 핵심 요소는 다음과 같습니다.

1. 1. 1. 우선 순위: 어떻게 하면 모든 사람의 요구를 수용하고 최고의 로드맵을 개발할 수 있을까요?
      2. 이해 관계자 관리: IT 부서는 어떻게 이해 관계자와 일찍 자주 소통하여 통찰력을 얻고 참여를 확보할 수 있을까요?
      3. 명확한 역할과 책임: 팀은 어떻게 구성되어 있나요? 각 팀의 역할은 무엇인가요? 누가 무엇을 개발하고 있나요? 비즈니스 기술 전문가를 활용하고 있나요?

이 모든 것의 중심에 당신이 있고 싶습니다. 로드맵은 모든 이해관계자를 반영해야 하며, 팀원들 역시 로드맵을 반영해야 합니다. 이렇게 공유된 목적의식은 더 많은 논의와 사고, 그리고 궁극적으로 더 큰 혁신을 촉발합니다.

에 따르면 가트너, 비즈니스 기술자들이 구성합니다 28-55% 업계에 따라 다르지만, 인력의 거의 3분의 1이 애플리케이션의 전체 기능 수명 주기에 관여합니다.

AI 소프트웨어 개발은 ​​끝없는 순환이므로 장기적으로 대비하세요. Y당신은 끊임없이 아이디어에서 실험으로, 그리고 결과로 나아갈 것입니다.그런 다음 학습한 내용을 바탕으로 전체 과정을 다시 시작하세요.

분명히 말씀드리자면, AI에 관해서는 실패할 수밖에 없습니다. 진화 속도가 너무 빠르고, 세상은 너무 빠르게 변하고 있어서 첫 시도에서 완벽하게 만들기는 어렵습니다. 따라서 두 가지 선택지가 있습니다.

1. 1. 1. 기술이 좋지 않다, 가치가 없다, 전문성이 없다 등의 불평을 합니다.
      2. 빠르게 실패하고, 교훈을 얻고, 다시 도전하세요.

옵션 1은 좋은 아이디어가 사라지는 곳입니다. 옵션 2는 배우고, 혁신하고, 성장하고, 성공하는 방법입니다.

AI 수명 주기를 올바르게 구축하려면 기술, 사고방식, 프로세스가 모두 필요합니다. 특히 브레인스토밍 초기에는 간단하게 유지하십시오. 퓨전팀예산 및 지속적인 협업. 나중에 기본을 쌓는 데 신경 쓰지 않아도 되도록 일찍 성공할 수 있는 위치에 자신을 두세요.

그리고 아무리 작은 성공이라도, 성공했을 때는 축하하세요! AI 솔루션은 놀라울 수 있고, 성취는 그 자체로 큰일처럼 느껴집니다. 실패조차도 앞으로 결실을 맺을 새로운 아이디어로 이어질 수 있습니다.

일부 추정 AI 프로젝트 실패 ~만큼 높다 80%그러니 일이 잘못되더라도 스트레스 받지 마세요. 좋은 사람들과 함께 있으니까요.

AI와 GenAI를 활용한 애플리케이션을 구축하려면 무엇보다 먼저 실험을 시작하는 것이 중요합니다. 몇 달, 몇 분기, 몇 년을 허비하며 스스로를 준비할 수도 있지만, 준비가 되었을 때쯤이면 시장은 이미 진화하고 있고, 다시 시도해야 합니다.

그러나 이러한 단계는 미래에 관계없이 조직을 보호하는 데 충분히 강력한 시작점을 제공합니다.

영감의 불꽃은 단지 시작일 뿐입니다이제 추진력이 생겼습니다. 그 아이디어를 가지고 실험하고 원하는 결과로 만들어 보세요.