인공 지능은 소매,산업 및 서비스 부문에서 디지털 전환의 주요 벡터 중 하나가 될 수있는 약속이 아니 었습니다. 그럼에도 불구하고 기업에서 지배적 인 논쟁은 왜곡 된 상태로 남아 있습니다. AI 로 가치를 창출하는 방법을 논의하는 대신 많은 조직은 “AI 가 결과를 제공하지 않는 이유는 무엇입니까?”라는 잘못된 질문에 계속 붙어 있습니다. 실습 및 이미지 데이터 모두에서 알 수 있듯이 대답은 기술보다는 전략적 명확성과 조직 준비의 부족에 있습니다.
중심점은 간단합니다: AI 는 스스로 실패하지 않습니다. 잘못 정의된 문제에 대한 패션,지름길 또는 일반적인 해결책으로 취급될 때 실패합니다. 이는 증가하는 투자 규모에도 불구하고 많은 이니셔티브가 파일럿 단계를 통과하지 못하거나 기대 이하의 수익을 창출하지 못하는 이유를 설명합니다.
AI 가 더 이상 트렌드가 아닌 프로세스에 대한 논의는 이미 극복되었습니다. 오늘날 AI 는 선도적 인 조직의 핵심의 구조적 부분입니다. 소매업에서는 동적 가격 책정,제안 맞춤화,수요 예측 및 재고 관리와 통합됩니다. 업계에서는 예측 유지 보수,프로세스 자동화,생산 체인의 품질 관리 및 최적화에 필수적이되었습니다. 서비스에서는 고객 서비스,운영 계획,재무 분석 및 위험 관리를 재정의합니다.
차이점은 AI 를 사용하는 것이 아니라 집중적이고 통합적이며 가치 지향적인 방식으로 사용하는 것입니다. 실제 결과를 추출하는 기업은 AI 를 고립된 프로젝트로 보지 않고 마케팅,영업, 물류,금융, HR 및 운영을 넘나드는 크로스 레이어로 봅니다.
실제로 AI 의 가장 큰 초기 영향은 여전히 운영 효율성과 비용 절감에 집중되어 있습니다. 반복적인 작업의 자동화,인적 오류의 감소,프로세스 가속화 및 규모 향상은 분명하고 측정 가능한 이점입니다.
그러나 이것은 성숙의 첫 번째 단계에 불과합니다. 대부분의 고급 조직은 이미 수익 성장,마진 증가 및 의사 결정 개선을 위해 AI 를 사용합니다. 여기서 가치는 리더가 예측 모델,실시간 분석 및 시나리오 시뮬레이션의 지원을 받아보다 사실 기반 방식으로 운영되기 시작할 때 발생합니다. AI 는 더 이상 단순한 운영 도구가 아니며 전략적 결정에 영향을 미치기 시작합니다. AI 구현의 대부분의 실패는 기술적 인 조직,솔루션 설계,문화적입니다. 가장 반복되는 오류 중에서도 눈에 띄는:
- AI가 역할, 일상 및 의사 결정 권한에 미치는 영향을 무시하여 문화적 영향을 과소평가합니다.
- 기술 시연으로 기능하지만 규모에 따라 생산을 유지하지 못하는 저확장성 파일럿에 중점을 둡니다.
- AI를 기존 가치 전달 모델에 “적합”하여 프로세스를 재창조하지 마십시오.
- 고객과 기술을 분리하면 여정을 재설계하는 것이 모든 AI 애플리케이션의 지침이 될 것이라는 사실을 간과하게 됩니다.
이러한 실수는 왜 그렇게 많은 이니셔티브가 초기 열정을 불러일으키지만 시간의 시험을 견디지 못하는지를 설명합니다.
창립자이자 CEO인 Emerson Pinha가 시장을 선도하는 경영진을 대상으로 실시한 설문조사 데이터입니다 AITOUR.AI, 는,이 독서를 강화. 제시된 설문 조사에서 AI 와 혁신과 관련된 가장 큰 고통은 “준비 된 사람들의 부족”, 투표의 큰 과반수와 함께. 배경에 나타납니다 “명확성의 부족” “ROI 의 부족은 구조적 원인이 아닌 인식 된 결과로 나타납니다.
ROI 는 질병이 아니라 증상입니다. 나쁜 보고서가 학교 실패만을 설명하지 않는 것처럼 재정적 수익의 부재는 AI 의 실패를 설명하지 않습니다. 이전의 문제 만 드러냅니다: 잘못 공식화 된 결정,잘못 설계된 솔루션 및 준비되지 않은 팀이 운영,규모 및 모델을 발전시킵니다.
전략적 명확성과 준비: 문제의 기초
명확성의 부족은 기업들이 명확한 근거 없이 AI 를 채택할 때 나타난다. AI 는 대시보드가 해결할 수 있는 곳에 사용된다. 생성 AI 는 간단한 계산과 상호작용에 적용된다. 솔루션 아키텍처를 재설계하지 않고 전체 프로세스를 대체하려고 한다.
준비 부족은 사람을 넘어서는 것입니다. 부적절한 기술 아키텍처,낮은 품질의 데이터,거버넌스 부족 및 디지털 리터러시가없는 리더의 중앙 집중식 의사 결정이 포함됩니다. AI 솔루션은 견고한 엔지니어링,데이터 통합 및 자격을 갖춘 팀없이 “끝에서 끝까지”확장되지 않습니다.
흥미롭게도 많은 기업들이 많은 성과를 내지만 성과가 좋지 않습니다. 과잉 실행이 있고 방향성이 떨어집니다.
소매업에서 디지털 네이티브 기업은 고품질 데이터와 결합하면 매일 AI의 힘을 보여줍니다. 제품을 맞춤화하고, 채널을 통합하고, 변환을 늘리고, 확장합니다 고객 평생 가치 클라이언트의. 그것은 마술이 아닙니다. 그것은 데이터의 숙달에 추가 된 목적의 명확성입니다.
업계에서 글로벌 리더는 AI를 사용하여 비효율성을 줄이고 생산주기를 가속화하며 구조적 비용을 낮 춥니 다.이 기술은 생산성 승수 역할을하여 점점 더 압박받는 엣지 환경에서 경쟁 할 수있게합니다.
서비스에서 AI 는 이미 고객 서비스,재고 계획,재무 관리 및 내부 운영을 변화시킵니다. 차이점은 격리 된 챗봇을 구현하는 사람들과 AI 를 중심으로 전체 프로세스를 재설계하는 사람들 사이에 있습니다.
비즈니스 탄력성의 원동력으로서의 AI
경제적,정치적 불확실성의 환경에서 AI 는 경쟁적 생존의 도구가 되어 비용을 규모에 맞게 줄이고,시장 변화에 더 빠르게 대응하며,직관이 아닌 데이터를 기반으로 의사결정을 내릴 수 있게 해준다.
탄력적인 기업은 AI 를 사용하여 시나리오를 예측하고 전략을 조정하며 마진을 보호합니다. 이를 수행하지 않는 기업은 민첩성,경쟁력 및 관련성을 잃습니다.
AI 를 포인트 도구로 사용하는 기업과 AI 를 전략적 엔진으로 취급하는 기업의 차이는 결과에서 확인할 수 있습니다. 후자는 재무 성과가 더 좋고 고객 만족도가 높으며 의사 결정이 빠르고 운영 일관성이 뛰어납니다.
그들은 “AI 를 어디에 사용할지”를 묻지 않고 “그것으로부터 비즈니스를 어떻게 재설계할 것인지”를 묻습니다. ROI 를 충전하기 전에 준비,명확성 및 아키텍처에 투자하십시오.
따라서 AI 는 실패하지 않습니다. 조직은 명확성과 준비 없이 AI 를 채택하지 못합니다. 진정한 도전은 기술이 아니라 전략적이고 인간적입니다. 기업이 ROI 를 출발점으로 취급해야 한다고 주장하는 한,그들은 좌절감을 느낄 것입니다. 올바른 길은 기초에서 시작됩니다: 목적의 명확성,자격을 갖춘 인력 및 잘 설계된 솔루션.
