인공지능(AI)의 도입은 혁신과 운영 최적화를 추구하는 기업들에게 중요한 전환점으로 지목되고 있습니다. 당신의 사용은 지난 몇 년 동안 크게 증가했으며, 2024년에는 글로벌 기업의 72%가 이 기술을 채택했으며, 2023년에는 55%였다고 McKinsey의 "2024년 초 AI 현황" 연구가 밝혔습니다. 하지만 여정은 쉽지 않습니다: 이 기술을 어디에 어떻게 적용할지 이해하는 것은 여전히 많은 기업 리더들에게 도전 과제입니다.
"나는 비즈니스에서 AI로 영향을 미치는 방법을 이해하고 투자 수익률(ROI)을 측정하는 데 매우 집중하고 있다고 Tavane Gurdos, Alura Para Empresas의 총괄 이사가 말했습니다." 성공은 단순히 인공지능을 도입하는 것에 있는 것이 아니라, 그것이 실질적인 영향을 미칠 수 있는 분야를 식별하는 데 있다. 모든 도전을 한 번에 해결할 수는 없으며, 전략적으로 평가하여 결과가 의미 있고 효율성, 규모 및 맞춤화를 향상시키는 것이 필요하다고 그는 말한다.
다양한 분야의 리더들의 인식에 따르면, 인공지능의 잠재력을 극대화하기 위한 길은 계획, 집중, 그리고 지속적인 학습 문화가 필요하다. 아래에서 성공적인 C-레벨들이 비즈니스에 인공지능을 적용하는 데 있어 비밀과 주요 조언을 발견하세요:
타바네 구르도스총괄 이사기업을 위한 알루라
성공적으로 인공지능을 기업에 적용하고자 하는 이들에게는 그것이 비즈니스에 어떤 가치를 더할 수 있는지 정확히 이해하는 것이 필수적입니다. 전략적이지 않은 프로젝트에 베팅하는 것을 피하고, 개인화된 경험이나 핵심 프로세스 자동화와 같이 잠재적 영향력이 큰 분야를 식별하는 것도 중요합니다. 실험적 사고방식을 채택하고 학습, 테스트, 조정의 주기를 거치는 것도 매우 중요하며, 기술의 효과적인 활용을 위해 팀 역량 강화를 위해 투자하는 것도 마찬가지입니다. 인공지능은 이를 활용할 준비가 된 사람들이 있을 때만 강력한 동반자가 될 수 있습니다. 팀 개발에 투자하는 것은 기술 자체에 투자하는 것만큼이나 필수적입니다. 인공지능을 도입하는 것만으로는 충분하지 않으며, 그것을 최대한 활용하는 방법을 가르치는 것이 필요하다고 타바네는 강조합니다.
줄리아 브라기에리글로벌 B2B 비즈니스 개발 시니어 이사NotCo
인공지능 채택은 더 이상 선택 사항이 아닙니다. 우리는 2000년대 인터넷 등장에 비견될 만한 기술 혁명의 한가운데에 있으며, 차이점은 인공지능의 발전이 기하급수적으로 일어난다는 점입니다. 기업이 이 여정을 미룰수록 이미 앞서 나간 경쟁자들과의 격차는 더 커질 것입니다. 시작하는 경우, 작은 프로젝트와 확장 가능한 도구로 시작하는 것을 추천합니다. 특정 도구를 채택하는 것 외에도, 인공지능을 일상에 통합하고 “AI-우선” 사고방식을 갖춘 조직 문화를 조성하는 환경을 조성하는 것이 중요합니다. 이는 실험, 지속적인 학습 및 데이터의 전략적 활용을 장려하는 것을 의미합니다. 우리가 자주 보는 실수는 인공지능을 한 번에 전체 조직에 도입하려는 것으로, 이는 일반적으로 좌절과 내부 저항을 초래합니다. 노트코에서는 인공지능과 한 번도 협력하지 않은 많은 기업들이 처음부터 완전한 기술 통합을 시도하는 것을 볼 수 있는데, 이는 드물게 성공하는 접근법입니다. 내 조언은 회사의 우선순위 파일럿 프로젝트로 시작하여 귀중한 교훈을 얻고, 그 이후에 자신감과 일관성을 가지고 확장하는 것입니다."지울리아가 말한다"
현재 인공지능 도입의 주요 과제는 구조화된 데이터 부족, 내부 저항, 레거시 시스템과의 통합을 포함한다. 이를 극복하려면 데이터 표준화에 투자하고, 빠른 결과를 보여주는 파일럿 프로젝트를 채택하며, 데이터 중심의 문화를 구축하고 역량 있는 팀을 참여시키는 것이 필요하다. 또한 비용 절감과 고객 경험 향상과 같은 전략적 사용 사례에 집중하고, 파트너십을 맺으며 확장성을 계획하는 것도 중요하다. 데이터 준비를 무시하거나 명확한 문제 해결 없이 기술에만 집중하는 것은 매우 흔한 실수이다. 인공지능은 전략적으로 사용되고 지속적으로 검토되어야 한다고 메아림은 말한다.
Julio Viana부동산 시장 전문가이자 CEO입니다광장인공지능 도입은 여전히 장애물에 직면해 있으며, 주로 기술 수용 곡선을 극복해야 하는 필요성 때문이지만, 이는 그 이점에 대한 명확한 커뮤니케이션과 모든 수준의 리더십의 헌신으로 극복할 수 있습니다. AI는 초기 교육이 필요한 새로운 협력자로 간주되어야 하며, 이를 통해 3~6개월 후에 더 일관된 결과를 보장할 수 있습니다. 이상적인 방법은 특정 분야부터 시작하여 영향을 평가하고 점진적으로 확장하는 것이며, 초기 조정과 학습에도 불구하고 전반적인 긍정적 수익에 집중하는 것입니다. 이러한 전략적 접근법이 장기적으로 기술의 가치를 극대화하는 방법입니다,”라고 비아나가 조언합니다.
