생성적 인공지능(IA Gen)은 이미 기업에서 현실이 되었다. 행정 업무, 메모 작성 방법, 업무 및 보고서, 훨씬 더 신속하게 진행됩니다. 그러나, AI Gen의 범위는 이러한 활동을 넘어선다. 그녀는 사용될 수 있다, 예를 들어, 맞춤형 상업 제안서 작성에서, 고객 서비스용 챗봇 개발, 대량의 데이터 분석 및 반복적인 작업 자동화. 일어나는 것은, 비즈니스에 실제로 가치를 더하기 위해, 현재 상황에서, 일을 가속화하고 그 품질을 향상시키는 것뿐만 아니라, 또한 창의성과 혁신을 강화하고, 조직들이 그들의 프로세스와 구조를 수정할 필요가 있을 것이다
AI는 여러 산업에서 서비스 혁신을 위한 유연한 도구가 되어왔다, 문제는 대부분의 기업이 아직 그런 방향으로 계획을 세우지 않았다는 것이다, 그것을 채택하는 데 시간이 걸리고 있다, 일부 최근 연구에 따르면, 직원들이 이러한 도구를 활용하는 데 있어 조직보다 훨씬 앞서 있다는 것을 보여주고 있다, 브라질리아 대학교(UnB)의 교수이자 기술 혁신 분야의 연구원은 지적했다, 박사. 파울루 헨리케 드 소우자 베르메조. 그는 이러한 변화를 할 시점이 지금이라고 강조했다, 뒤처지는 것은 이 기술의 잠재적인 이점을 잃는 것을 의미하고, 시간이 지남에 따라, 이 지연 상황은 계속 확대되고 있다
그는 말했다, 이러한 열정과 심지어 AI가 불러일으키는 호기심을 활용하기 위해, 회사가 그녀와 함께 일하는 방식을 조정하는 것이 필수적이다, 도구는, 혼자, 긍정적인 결과를 생성하지 않을 것이다. 이는 조직의 전략에 유리한 방식으로 생성적 AI를 계획하고 적용하는 것을 의미합니다, 운영 모델 재구성, 재구상하는 재능과 능력, 강력한 거버넌스와 인프라를 통해 변화를 창출하고 있습니다, 설명했다
현재, 직원들이 무료 및 공개 버전의 생성적 AI를 경험하는 것은 일반적이다, 챗GPT처럼. 이것은 사람들이 얼마나 관심이 있는지를 나타내는 지표이며, 이는 이미 기업들이 이러한 혁신을 그들의 일상에 도입하도록 격려해야 한다, 이 기술을 일반적으로 채택하든 점진적으로 구현하든, 추가했다
교수에 따르면, 생성적 AI의 잠재력을 완전히 포착하기 위해, 회사는 이 기술이 조직의 작업 방식을 어떻게 재정의할 수 있을지 고려해야 한다. 이 맥락에서 몇 가지 중요한 단계는 회사의 운영 모델을 재구성하는 것입니다, 적용하고 번역하기, 조직의 필요와 비전에 따라; 자격 강화 전략을 재구성하다; 이러한 변화를 강화하는 것을 촉진하다, 지속적인 적응을 보장하기 위해
영역 우선순위 설정
시작하기 위해, 연구자가 지적한 것처럼, 기업은 올바른 변혁 분야에 우선순위를 두어야 한다, 특정 도메인에 집중하기, 제품 개발의 예, 마케팅 및 고객 서비스, 그 외에도. 활동 및 영역 중심의 접근 방식을 통해, 최첨단 기술 변환을 엔드 투 엔드로 수행하는 것이 가능합니다, 다양한 사용 사례 통합, 하나의 작업 흐름 또는 프로세스에서
할 수 있다, 또한, 결과에 더 큰 노력과 영향을 미치는 활동에 집중하다, 사용하여, 예를 들어, 파레토 원칙, 연구자가 강조한 바와 같이. 모르는 사람을 위해, 그 원칙, também conhecido como Regra dos 80/20, 80%의 결과는 일반적으로 20%의 원인에 기인한다고 제안합니다. 이탈리아 경제학자 빌프레도 파레토는 19세기에 이 패턴을 식별했다, 이탈리아 인구의 20%가 국가의 80%의 부를 소유하고 있다는 것을 관찰하고 이 개념이 이후 여러 분야에 확장되어 적용되었다, 비즈니스와 경제
다른 관점에서, 교수는 이러한 새로운 상황에서 조직이 팀에 필수적인 기술이 무엇인지 명확히 이해해야 한다고 강조했다, 역량의 공백을 메우기 위해, 역량 강화 및 자격 증진에 투자하기. 강조할 필요가 있다, 베르메호가 기억하듯이, 이것은 기업들이 새로운 직원을 채용함으로써 극복할 수 있는 도전이 아니다, 그것은 전체 조직과 그 안에서 일하는 방식에 영향을 미치기 때문이다. 이것은 맞춤형 접근 방식을 요구할 것입니다, 직원들을 자극하는 데 집중하다, 리더십을 맡고 있는 사람들 간의 긴밀한 협력 외에도, 기술 및 인사 부문, 인사 문제의 엄청난 중요성을 감안할 때, 이 변화에서 중요한 역할을 한다, 확인했다
빠르게 발전하는 기술이기 때문에, 쉽고 넓은 접근이 가능하다, 모두가 그녀가 요구하는 능력에 적응할 수 있도록 하는 것이 아이디어이다, 데이터에 기반한 프롬프트 작성 및 의사결정 방법 알아보기. 새로운 요구되는 역량은 회사에 따라 상당히 다르지만, 모든 조직은 역동적인 접근 방식이 필요할 것이다. 역량 강화는 점진적이고 지속적인 과정이며, 인공지능을 보완하고 검증하기 위해 여러 기술을 향상시키는 것을 포함한다, 말했다
AI Gen의 조직 전략의 장점
기본적으로, 조직 전략으로, 회사는 언제에 대한 명확한 지침을 정의합니다, 생성적 AI는 어떻게 그리고 왜 사용되어야 하는가. 이것은 통제를 가능하게 합니다, 그녀의 관리가 조직의 목표와 일치하고 품질 및 안전 기준을 준수하도록 보장합니다. 전략 없이, 직원들은 독립적으로 AI를 사용합니다, "어떤 것이 애플리케이션의 불일치와 자원의 낭비를 초래할 수 있는가", 교수를 강조했다
더불어, 전략으로, 조직은 데이터 보호 정책을 구현할 수 있습니다, AI 도구와 공유할 수 있는 것과 없는 것을 설정하기, 특히 이러한 플랫폼 중 많은 수가 데이터를 사용하여 모델을 개선한다는 점을 고려할 때. 그렇게, 이것은 기밀 자료 유출을 방지하는 데 도움이 될 것입니다. "회사의 적절한 AI Gen 사용 없이", 직원들은 민감하거나 기밀 데이터를 입력할 수 있습니다, 그것에 대한 인식 없이, 고객에 대한 정보, 프로젝트 또는 재무 데이터, 필요한 보호가 없는 AI 시스템에서, 조직을 개인 정보 보호 및 컴플라이언스 위반 위험에 노출시키는, 엔도소우
기업 목표에 대한 정렬도 중요하다. 이런 방식으로, IA Gen의 사용은 특정 문제를 해결하는 데 초점을 맞추고 있다. 회사는 할 수 있다, 예를 들어, 특정 작업에서 효율성을 높이기 위해 AI를 활용하다, 고객 서비스로서, 보고서 작성 또는 신제품 개발 지원. 전략 없이, 직원들은 이 도구를 산발적이고 피상적인 방식으로 활용할 수 있다, 회사의 우선사항에 집중하지 않음. 문제의 다른 측면, 적절한 검증 없이 AI가 생성한 결과를 바탕으로 중요한 결정을 내릴 수 있다, 작업의 품질을 저하시킴, 두드러졌다
교수님이 강조한 것처럼, 조직의 생성적 AI 사용을 위한 전략 채택은 보안 측면에서 실질적인 이점을 가져올 뿐만 아니라, 효율성과 혁신, 비구조적 사용과 관련된 위험을 동일하게 피하는 방법. 직원들이 자율적으로 AI를 사용하는 것을 허용하면 정보의 무결성과 회사의 보안이 위협받을 수 있다. 잘 생각된 접근 방식, 조직의 목적을 위해 AI가 서비스하도록 보장합니다, 동시에 자신의 명성과 자산을 보호하는, 마무리했다
