생성적 AI를 통해 데이터 기반 의사결정이 현실화됩니다.

지난 10년 동안 많은 기업이 데이터 기반 기업으로 변신을 시도했습니다. 그러나 이 목표를 달성했다고 주장할 수 있는 사람은 소수에 불과합니다. Harvard Business Review의 보고서에 따르면, 자신의 회사가 4년 동안 데이터를 통해 비즈니스 혁신을 주도하고 있다고 보고한 임원의 비율이 크게 증가하지 않았습니다.

현재 기업들은 효율성을 위해 생성 AI를 사용하는 데 중점을 두고 있지만 비용 절감에 대한 초점은 바뀔 것입니다. 이 기술은 다음 중 하나를 통해 수익에 더 큰 영향을 미칩니다.

• 완전히 새로운 제품과 서비스 구현
• 기존 제품과 서비스에 더 많은 가치를 추가

데이터 중심 의사결정의 진화

비즈니스 데이터 분석은 세기가 바뀌면서 엄청난 발전을 이루었습니다. 의사결정을 내릴 때 경영진은 직감에서 기본 통계 모델, 그리고 마지막으로 정교한 AI 기반 통찰력으로 전환하는 동시에 더욱 데이터 중심적인 사고방식으로 전환했습니다.

이는 기업이 효율성을 최적화하고 민첩성을 높이며 새로운 시장 기회를 활용할 수 있도록 보다 역동적인 AI 지원 프로세스를 갖춘 비즈니스 모델로 전환해야 할 필요성이 증가하는 것과 함께 이루어졌습니다.

생성적 AI는 기업이 이러한 변화를 달성하는 데 필요한 핵심 기술 발전입니다. 리더에게 실시간으로 실행 가능한 통찰력을 제공하는 동시에 간단한 인터페이스를 통해 작업의 일부를 자동화하여 팀의 효율성을 높일 수 있습니다.

생성적 AI 기반 데이터 분석

생성적 AI 모델은 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터 모두에서 "학습"하는 기능 덕분에 방대한 양의 데이터를 빠르게 처리할 수 있습니다.

결과적으로 기업은 이제 모든 데이터를 모델에 제공할 수 있으며, 이는 데이터 사일로를 무너뜨리는 데 도움이 될 뿐만 아니라 새로운 통찰력을 발견하는 데도 도움이 됩니다. 모델은 다양한 시스템에 보관된 데이터에 접근할 수 있기 때문에 이전에는 보이지 않았던 패턴을 드러낼 수 있습니다.

또한 기존 데이터 분석 시스템이 과거 성과를 분석하고 이를 기반으로 예측하는 데 중점을 두는 반면, 생성 AI 시스템은 한 단계 더 발전할 수 있습니다. 이러한 모델은 학습한 데이터의 패턴을 기반으로 새로운 "합성" 데이터를 생성할 수 있습니다.

이 새로운 데이터를 통해 기업은 특정 주요 변수를 변경하여 미래 시나리오를 생성한 다음 각 변수에 대한 비상 상황을 계획할 수 있습니다. 예를 들어, 소매업체는 신제품의 다양한 버전이 어떻게 작동하는지 테스트한 다음 시장에 출시하기 전에 가장 좋은 제품을 선택할 수 있습니다.

마지막으로, 생성적 AI는 기존 프로세스를 완전히 새로 고칠 수 있습니다. 반복적이고 시간이 많이 걸리는 작업을 기계가 대신하도록 함으로써 직원들이 회사에 더 많은 가치를 제공하는 작업에 집중할 수 있는 시간을 확보할 수 있습니다.

생각이 바뀌고 문화가 바뀌다

우리 모두는 생성 AI의 광범위한 적용 범위와 그 이점을 확인했습니다. 대형 AI 기업의 CEO들은 자사의 솔루션이 가져올 새롭고 멋진 미래를 모든 사람에게 확신시키기 위해 미디어 투어를 시작했습니다.

언론의 공세로 인해 많은 기업의 경영진과 직원이 AI 및 데이터 솔루션 전반에 대한 실험에 더 개방적이라고 보고했습니다. 이러한 사고방식의 변화는 기업 문화의 변화를 가져오기 때문에 매우 중요합니다. 이는 데이터 중심 혁신의 가장 큰 과제 중 하나로 반복적으로 보고되었습니다.

생성적 AI를 사용하면 데이터를 쉽게 분석하고 통찰력을 얻을 수 있으므로 회사 전체의 사람들이 데이터를 수용하는 데 도움이 되었습니다. 이 기술은 데이터를 더욱 이해하기 쉽고 접근 가능하게 만들어 사람들이 기술적 배경에 관계없이 데이터 기반 결정과 토론에 기여할 수 있도록 해줍니다.

사람들이 이러한 방식으로 소속감을 느낄 때 사기와 참여도가 높아지는 동시에 의사 결정 과정에 새롭고 다양한 관점을 제시하여 회사에 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.

또한 생성 AI의 중요성을 인식한 리더들은 광범위한 직원 교육 프로그램에 투자하기 시작했습니다. 안전과 보안은 현재 기업의 최우선 과제이며, 팀이 이러한 시스템을 안전하고 최대의 효과로 사용하는 방법을 알 수 있도록 합니다.

이를 통해 그들은 모든 수준에서 더욱 데이터 중심적인 사고방식을 향한 노력을 강화하고 있습니다.

생성적 AI 모범 사례

제너레이티브 AI는 혁신적인 기술이므로 일련의 위험과 과제가 따릅니다. 데이터 개인 정보 보호 및 보안 문제는 많은 경영진의 최우선 관심사입니다.

가장 널리 사용되는 AI 모델을 만드는 회사는 보안, 특히 엔터프라이즈 모델에 막대한 투자를 해왔습니다. 그러나 그것은 이야기의 절반에 불과합니다.

이러한 솔루션을 구매하는 회사는 해당 솔루션을 올바르게 사용하고 있는지, 처리 중인 데이터가 항상 안전하게 유지되는지 확인해야 합니다. 이는 기업이 중요한 고객 데이터를 처리하는 경우 특히 중요합니다. 예를 들어 고객이 생성 AI 쇼핑 도우미를 통해 제품 비용을 지불할 수 있는 경우입니다.

몇 가지 모범 사례는 다음과 같습니다.

1. 고객 데이터 익명화
2. 테스트되고 안전한 LLM 모델만 사용
3. genAI를 적절하고 책임감 있게 사용하는 방법에 대한 직원 교육

데이터 기반 의사결정 + AI: 시작하기

현재 대부분의 기업은 여전히 ​​작은 효율성에 초점을 맞춘 개별 사용 사례를 실험하고 있습니다. 그러나 스스로를 시장 리더라고 생각하는 기업은 이미 보다 전체적인 노력에 집중하기 시작하여 조직 전체가 혜택을 누릴 수 있게 되었습니다.

비즈니스 리더는 생성 AI의 영향을 받는 다양한 부서의 사람들로 거버넌스 그룹을 구성하는 것부터 시작해야 합니다. 이 그룹은 genAI 이니셔티브를 설계, 안내, 모니터링하고 학습 내용을 회사의 나머지 부분과 공유하는 임무를 맡아야 합니다.

여기서 리더십은 두 가지 중요한 결정을 내려야 합니다. 첫 번째는 기술 파트너십에 관한 것입니다. 귀하의 데이터와 고객의 데이터를 신뢰할 수 있는 솔루션과 파트너를 선택해야 하기 때문입니다. 반면, 리더는 전체 활동을 안내하는 전략적 결정을 내려 조직이 세부 사항을 인식하고 상황을 처리할 수 있도록 해야 합니다.

마지막으로, 회사에 최고의 가치를 제공하는 사용 사례에 집중하세요. 이론상으로는 훌륭하고 다른 사람들에게는 놀라운 효과를 주었지만 상황에 맞게 실제로 적용할 수 있는 방법은 많지 않습니다.

생성적 AI에 대한 정보에 입각한 전략적 접근 방식을 취함으로써 기업은 혁신과 성장을 주도하는 진정한 데이터 중심 기업이 될 수 있습니다.