인공지능을 실험 단계에서 실용화 단계로 전환

대부분의 조직은 인공지능의 잠재력에 대해 설득할 필요가 없습니다 . 제가 관찰한 바로는, 기업들은 그 잠재력을 실질적이고 가시적인 가치로 전환하는 방법을 찾기 위해 고군분투하고 있습니다.

우리가 협력하는 조직들 사이에서 논의의 초점이 바뀌었습니다. 비즈니스 리더들은 인공지능의 잠재력에 대해 점점 더 확신을 갖게 되었지만, 이제는 그 가치를 얼마나 빨리 실현할 수 있을지에 집중하고 있습니다.

제 경험상 가장 빠르게 성장하는 조직은 명확한 사용 사례, 탄탄한 기반, 그리고 성공적인 시범 프로젝트를 실제 운영 환경으로 옮길 수 있는 충분한 자신감을 가진 조직입니다.

우리는 이러한 점이 고객과의 일상적인 대화에 반영되는 것을 목격합니다.

기업들은 인공지능이 무엇을 할 수 있는지에 대한 의문을 넘어, 이제는 측정 가능한 상업적 효과를 가져올 수 있는 방식으로 인공지능을 확장하는 방법에 집중하고 있습니다.

실제로 실험을 통해 무엇이 가능한지는 입증되었습니다. 이제 관건은 인공지능을 조직 전체에 걸쳐 일관되고 안전하며 신중하게 대규모로 배포하는 것입니다.

올바른 토대 구축

지난 2년은 여러 조직들이 새로운 활용 사례를 탐색하고, 신기술을 시험하며, 인공지능이 가장 큰 변화를 가져올 수 있는 분야를 파악하기 시작하면서 진정한 의미의 실험의 시기였습니다.

최초의 AI 활용 사례를 실제 운영 환경에 적용하는 것은 상당한 성과입니다. 하지만 진정한 과제는 보안, 거버넌스 및 성능을 유지하면서 여러 팀, 다양한 비즈니스 프로세스 및 환경에 걸쳐 이러한 성공을 재현하는 데 있습니다.

인공지능 도입의 성공을 위해서는 인프라가 필수적입니다. 모델, 학습, GPU, 애플리케이션 모두 중요하지만, 네트워킹은 이 토대의 핵심 요소입니다. 과거에는 많은 조직이 클라우드 우선 접근 방식을 기본적으로 채택하여 거의 모든 새로운 워크로드를 클라우드에서 호스팅할 것으로 기대했습니다. 그러나 오늘날 기업 경영진은 더욱 신중해져서 각 AI 워크로드의 목적과 호스팅 위치를 신중하게 고려하고 있습니다.

많은 조직에게 있어 기존 인프라를 교체하는 것보다 업그레이드하는 것이 더 높은 우선순위를 차지합니다. 핵심은 현재 환경이 증가하는 AI 워크로드를 지원하는 동시에 기업이 의존하는 유연성, 보안 및 속도를 유지할 수 있도록 하는 것입니다.

하지만 인프라만으로는 충분하지 않습니다. 기관들은 또한 해결하고자 하는 문제가 무엇인지 명확히 해야 합니다.

저는 특정 사용 사례에 초점을 맞춘 모듈형 AI 솔루션부터 시작하는 것이 하룻밤 사이에 조직 전체를 변화시키려는 대규모 프로그램보다 훨씬 효과적이라는 것을 알게 되었습니다. 고객 서비스 팀의 문의 해결 속도 향상, 사기 탐지 능력 개선, 엔지니어에 대한 기술 지원, 직원들의 반복적인 작업 자동화 등 어떤 분야든 AI가 실제 운영 문제를 해결하는 모습을 보여줄 때 조직은 더 빠르게 신뢰를 구축할 수 있습니다.

조직이 단일 구축을 통해 실질적인 비즈니스 이점과 측정 가능한 투자 수익률을 입증할 수 있다면, 성공적인 시범 프로젝트를 실제 운영 환경으로 전환하고 AI를 비즈니스의 다른 영역으로 확장하는 것이 훨씬 쉬워집니다.

인공지능에 대한 신뢰 구축

조직들이 인공지능 활용에 점점 더 큰 야심을 품게 됨에 따라, 신뢰는 역량만큼이나 중요한 요소가 되었습니다.

신뢰는 AI 도입의 초석입니다. 신뢰가 없으면 사용자와 이해관계자들이 잠재적 이점과 관계없이 새로운 기술에 적극적으로 참여하려 하지 않기 때문에 도입이 정체됩니다.

동시에 AI 워크로드는 현재의 보안 접근 방식으로는 관리하기 어려운 수준의 운영 역동성을 가져옵니다. 조직이 더 많은 데이터를 연결하고, 더 큰 모델을 배포하고, 자율 에이전트를 운영 워크플로에 통합하기 시작함에 따라 이러한 변화에 발맞춰 발전하는 보안 기능이 필요합니다.

보안, 거버넌스 및 투명성은 혁신의 장애물이 아닙니다. 오히려 이러한 요소들은 조직이 인공지능을 자신감과 책임감을 가지고 도입할 수 있도록 해줍니다.

이는 관찰 가능성, 보안 및 거버넌스가 인프라 및 네트워크에서부터 애플리케이션, 모델, 자율 에이전트에 이르기까지 AI 환경의 모든 계층에 필수적으로 포함되어야 함을 의미합니다. 조직은 명확하게 정의된 경계 내에서 운영하면서 AI 에이전트를 관리하고 보안을 보장해야 하며, 이때 수년간 인간 직원에게 적용해 온 것과 동일한 통제, 관리 및 보안 원칙을 적용하는 경우가 많습니다.

문제는 조직이 더 이상 단일 AI 애플리케이션만 관리하는 것이 아니라, 다양한 환경에서 여러 모델, 도구 및 서비스를 관리해야 한다는 점입니다. 이러한 복잡성에 발맞춘 거버넌스를 구축하려면 보안이 사후 고려 사항이 아닌 일상 운영의 필수적인 부분이 되어야 합니다.

더 나아가, AI의 윤리적이고 투명하며 책임감 있는 사용은 AI가 널리 도입되기 전에 직원, 고객 및 이해관계자에게 필요한 신뢰를 구축하는 데 필수적입니다. 강력한 보안 및 거버넌스가 없다면 조직은 여전히 ​​조심스러운 태도를 보일 가능성이 높으며, 이는 AI 도입과 AI가 제공할 수 있는 가치를 제한하게 됩니다.

인공지능 개인화

조직은 구성원들이 AI가 실제 문제를 해결하는 데 어떻게 도움이 되는지 알게 되면 훨씬 더 빠르게 발전합니다. 저희 경험에 따르면, 사람들은 자신이 알고 있는 문제를 AI가 해결하는 것을 보면 AI를 더 적극적으로 활용하려는 경향이 있습니다.

이러한 이유로 지도자들은 중요한 역할을 합니다.

리더들이 실질적인 사례를 공유하고, 인공지능이 자신들의 특정 역할에 어떻게 도움이 되는지 보여주고, 실험을 장려할 때, 다른 사람들이 그들의 리더십을 따르는 데 필요한 신뢰를 구축할 수 있습니다.

영국 취업 기회

영국은 기업들이 실험 단계를 넘어 안전하고 책임감 있게 대규모로 AI를 도입할 수 있도록 지원함으로써 기업 AI 도입 분야의 글로벌 리더로 발돋움할 수 있는 절호의 기회를 가지고 있습니다.

제 경험상, 성공적인 AI 도입은 AI 워크로드를 지원할 수 있는 인프라에 투자하고, 해당 워크로드가 실행될 위치에 대한 신중한 계획을 세우고, AI 환경의 모든 계층에 보안 및 거버넌스를 통합하고, 확장하기 전에 측정 가능한 비즈니스 가치를 입증하는 실질적인 사용 사례에 집중하는 것에서 시작됩니다.

미래를 향하여

인공지능은 기업에게 점점 더 시급한 필수 요소가 되고 있습니다. 지금이 바로 Plus가 기업들이 AI를 정기적이고 안전하며 대규모로 배포할 수 있도록 지원하는 기회입니다.

인프라, 신뢰, 도입에 대해 사려 깊고 장기적인 접근 방식을 채택하는 조직은 비즈니스의 모든 측면에서 인공지능의 잠재력을 최대한 실현할 수 있는 더 나은 위치에 서게 될 것입니다.

우리가 플러스 조직들이 시범 단계에서 실제 운영 단계로 전환하는 것을 도울 수 있다면, 영국은 인공지능의 성공적인 도입을 통해 선도적인 위치를 확보할 수 있을 것입니다.