왜냐하면 기업이 생성적 AI를 사용하기 위한 조직 전략을 정의하는 것이 중요하기 때문입니다

생성적 인공지능 (Gen AI) 은 이미 기업에서 현실이 되고 있습니다. 메모 작성,공예 및 보고서 작성과 같은 관리 업무는 훨씬 더 신속하게 수행됩니다. 그러나 Gen AI 의 범위는 이러한 활동을 넘어서는 맞춤형 상업 제안의 정교화,고객 서비스를 위한 챗봇 개발,대량의 데이터 분석 및 반복적인 작업의 자동화 등에 사용될 수 있습니다. 비즈니스에 대한 가치를 실제로 달성하기 위해서는 현재 시나리오에서 작업을 가속화하고 품질을 향상시킬 뿐만 아니라 창의성과 혁신을 향상시키려면 조직이 구조와 구조를 수정해야 한다는 것이 발생합니다.

“AI는 다양한 분야에서 서비스 혁신을위한 유연한 도구였으며, 문제는 대부분의 기업이 아직 이러한 의미에서 계획을 정의하지 않았으며, 최근 일부 연구에서 보여 주듯이 채택 속도가 느려서 직원들이 이러한 도구의 사용에있어 조직보다 훨씬 앞서 있음을 보여줍니다.”라고 브라질리아 대학 (UnB) 교수이자 기술 혁신 분야의 연구원 인 Paulo Henrique de Souza Bermejo 박사는 지적했다. 그는 이러한 변화를 줄 시간이 지금이라고 강조했는데, 왜냐하면 뒤에 머무르는 것은이 기술의 잠재적 이점을 잃는 것을 의미하고 시간이 지남에 따라 이러한 지연은 확장되기 만하기 때문입니다.

그는 이러한 열정과 AI가 낳는 호기심까지 활용하려면 회사가 AI와 함께 일하는 방식을 적응하는 것이 필수적이라고 말했다. 도구만으로는 긍정적인 결과를 만들어낼 수 없기 때문이다. “이는 조직의 전략에 유리한 방식으로 생성 AI를 계획하고 적용하며, 운영 모델을 재창조하고, 재능과 기술을 재구상하고, 강력한 거버넌스와 인프라를 통해 변화를 만들어내는 것을 의미한다”고 설명했다.

요즘에는 직원들이 ChatGPT 와 같은 무료 및 공개 버전으로 생성 AI 를 시도하는 것이 일반적입니다.“Esse 는 사람들이 얼마나 관심을 갖고 있는지를 나타내는 지표이며 이는 이미 기업이이 기술을 일반화 된 방식으로 채택하든 점진적인 구현으로 채택하든간에 일상 생활에 혁신을 가져 오도록 장려해야합니다.”라고 덧붙였다.

교수에 따르면, 생성 AI의 잠재력을 최대한 포착하기 위해 회사는 이 기술이 조직의 작동 방식을 어떻게 재정의할 수 있는지 고려해야 합니다. 이러한 맥락에서 몇 가지 중요한 단계는 회사의 운영 모델을 재구성하고 요구 사항과 조직 비전에 따라 이를 조정하고 번역하는 것입니다; 자격 전략을 재구성; 지속적인 적응을 보장하기 위해 이러한 변화의 강화를 촉진합니다.

영역 우선순위 지정

우선, 연구원이 지적했듯이 기업은 제품 개발, 마케팅, 고객 서비스 등 특정 영역에 초점을 맞춰 올바른 혁신 영역을 우선시해야 합니다. 활동과 영역에 초점을 맞춘 이러한 접근 방식을 통해 단일 워크플로 또는 프로세스에서 여러 사용 사례를 통합하여 엔드투엔드 기술 혁신을 수행할 수 있습니다.

하나는 또한 연구원이 강조 한 바와 같이 파레토 원리 예를 들어,사용 결과에 더 큰 노력과 영향을 미치는 활동에 초점을 맞출 수 있습니다. 모르는 사람들을 위해,80/20 의 규칙으로도 알려진 그러한 원칙은 결과의 80% 가 일반적으로 원인의 20% 에 기인한다고 제안합니다. 이탈리아 경제학자 Vilfredo Pareto 는 XIX 세기에 이탈리아 인구의 20% 가 국가의 부의 80% 를 보유하고이 개념이 나중에 확장되어 비즈니스 및 경제와 같은 여러 분야에 적용되었음을 관찰 할 때이 패턴을 확인했습니다.

또 다른 관점에서 교수는 이 새로운 시나리오 내에서 조직은 팀의 기본이 되는 기술이 무엇인지 명확하게 이해하고 기술 격차를 메우며 교육 및 자격에 투자해야 한다고 강조했습니다. Bermejo가 회상했듯이 이는 전체 조직과 그 안에서 작동하는 방식에 영향을 미치기 때문에 기업이 신입 직원을 고용하여 극복할 수 있는 과제가 아니라는 점에 주목할 필요가 있습니다. “이를 위해서는 직원 자극에 초점을 맞춘 개인화된 접근 방식과 인력 문제의 엄청난 중요성을 고려할 때 이러한 변화에 중요한 역할을 하는 기술 및 HR 부문을 선도하는 사람들 간의 긴밀한 협력이 필요합니다.”라고 그는 말했습니다.

빠르게 진화하는 기술이고 쉽고 광범위하게 접근 할 수 있기 때문에 모든 사람들이 프롬프트를 준비하고 데이터를 기반으로 의사 결정을 내리는 방법을 아는 것과 같이 필요한 기술에 적응할 수 있다는 생각입니다.“요청 된 새로운 기술은 회사에 따라 크게 다르지만 모든 조직은 역동적 인 교육이며 진보적이고 지속적인 프로세스이며 인공 지능을 보완하고 검증 할 수 있도록 다양한 기술의 향상을 포함합니다.”라고 그는 말했습니다.

AI Gen에서 조직 전략의 장점

기본적으로,조직 전략을 통해,회사는 생성 AI 가 언제,어떻게, 왜 사용되어야 하는지에 대한 명확한 지침을 설정합니다. “이것은 통제력을 강화하여 관리가 조직의 목표에 부합하고 품질 및 안전 표준을 충족하는지 확인하는 전략이 없으면 직원들은 AI 를 독립적으로 사용하므로 응용 프로그램의 불일치와 자원 낭비가 발생할 수 있습니다.”라고 교수는 강조했습니다.

또한,전략을 통해 조직은 데이터 보호 정책을 구현하여 AI 도구와 공유하거나 공유하지 않을 수 있는 사항을 설정할 수 있으며,특히 이러한 플랫폼 중 다수가 모델을 개선하기 위해 데이터를 사용한다는 점을 고려할 때 기밀 자료의 유출을 방지하는 데 도움이 됩니다. 따라서,이는 기밀 자료의 유출을 방지하는 데 도움이 됩니다. “회사에서 AI Gen 을 적절히 사용하지 않으면 직원은 고객,프로젝트 또는 재무 데이터에 대한 정보와 같은 민감한 데이터 또는 기밀 데이터를 필요한 보호 기능이 없는 AI 시스템에 입력하여 조직을 개인 정보 침해 및 규정 준수의 위험에 노출시킬 수 있습니다.”라고 그는 승인했습니다.

기업 목표와의 연계도 중요합니다.“그래서 AI Gen 의 사용은 특정 문제를 해결하는 데 중점을 둡니다. 회사는 예를 들어 AI 를 사용하여 고객 서비스,신제품 개발 보고 또는 지원과 같은 특정 작업의 효율성을 높일 수 있습니다. 전략이 없으면 직원은 회사 우선 순위에 집중하지 않고 분산되고 피상적인 방식으로이 도구를 사용할 수 있습니다. 문제의 또 다른 측면에서 중요한 결정은 적절한 검증없이 AI 가 생성 한 결과를 기반으로 할 수있어 작업의 품질이 손상 될 수 있습니다.”라고 그는 강조했습니다.

교수가 강조한 바와 같이,생성 AI 사용을 위한 조직 전략을 채택하는 것은 보안,효율성 및 혁신 측면에서 실질적인 이점을 가져올 뿐만 아니라 구조화되지 않은 사용과 관련된 위험을 방지합니다. “직원들이 스스로 AI 를 사용할 수 있도록 허용하면 정보 무결성과 회사 보안을 손상시킬 수 있습니다. 신중한 접근 방식을 통해 AI 는 조직의 목적에 부합하는 동시에 평판과 자산을 보호할 수 있습니다.”.