[편집부 주] Christoph Auer-Welsbach는 인공 지능 블록 체인, IoT, 그리고 Web / 모바일 분야에서 활약하는 경험 창업자, 투자자, 제품 매니저이다. 그는 글로벌 응용 AI 커뮤니티 인 City.AI의 공동 설립자이다.
올해 인공 지능은 우리의 일하는 방식을 바꾸고 디지털 자산을 보호하고 협업을 더해 AI에 의한 혁신의 새로운 시대를 유도하여 기업을 더 높은 차원으로 데려 갈 것이다. 엔터프라이즈 AI는 과대 선언의 단계를 넘어 급속하게 현실적으로 전환하고 있으며, 가장 중요한 기술 분야의 하나가되고있다. 이미 시작 우리는 산업을 다시 정의하는 AI의 파워에 깨닫고 있지만, 기존 기업의 간부들은 아직까지 AI가 전사를 횡단하여 어떻게 비즈니스를 전환하고 팀을 변화시켜 가는지를 이해하려고 노력하고있는 중이다.
과거 1 년간에 조기 적용을 다녀온 모든 규모의 비즈니스 업계는 점차 그 혜택을 향유하기 시작했다. AI 기능을 갖춘 응용 프로그램은 기업들이 고객과 세분화 된 시장 리드들, 그리고 영향력있는 영향력들과 상호 작용하는 방식을 바꿀 수있는 기회를 제공하고있다. 기업들은 이제 더욱 단계를 디디려고하고있는 곳이다, 왜냐하면 지금까지 축적 된 지식과 도구가 조직 전체에있어서 AI의 잠재력을 활용하기 때문이다.
"새로운 하드웨어 아키텍처에 의해 실현 된 AI의 새로운 돌파구하여 기업의 새로운 지능형 비즈니스 모델이 만들어지고 있습니다"라고 말하는 것은 영국의 Graphcore 의 공동 설립자이자 CEO 인 Nigel Toon 이다. "최초의 지식 모델을 구축하여 첫 번째 지능형 서비스 나 제품을 출시 한 회사는 그 첫 번째 제품을 이용하여 새로운 데이터를 획득하여 지식 모델을 지속적으로 개선해 나갈 이 가능하며, 경쟁 업체 따라 잡을 투쟁 같은 업계 최고의 제품과 서비스를 신속하게 구축해 나갈 것입니다. "
이 카테고리는 진화하고 있으며, 대기업들은 혁신을 향한 자신의 방법을 모색하고있는 중이다. 그들은 수십 년에 달하는 업계 경험을 활용함으로써 각 산업에 특화된 범용 AI를 개발할 수있다. 예를 들어 의료, 금융 서비스, 자동차, 유통 등의 분야가 그 대상이다. 그러나이를 구현하기 위해서는 글로벌 조직의 중요한 IT 요구 사항을 충족하기 위해 업계에 대한 깊은 경험과 업계 특유의 디자인, 교육, 모니터링, 보안 등이 필요하다.
"2018 년 내에는 AI는 기업에 들어 온다는 것입니다. 나는 많은 기업이 AI 기술을 채용한다고 생각하지만, 기업의 전략적 비즈니스 목표에 AI를 맞출 수있는 경영자는 대부분 존재하지 않습니다 "라고 말하는 것은, 보스턴 컨설팅 그룹 의 Gamma Artificial Intelligence 부문 부사장 Ronny Fehling이다.
2018 : AI에 의한 승자와 패자의 구분이 명확히 시작
초기의 산업적인 성공 (및 실패)는 AI로 향하는 필연성을 증명했다. 그러나 동시에 광범위한 채용은 서서히 진행하는 형태로 밖에되지 않는 사실도 밝혀졌다. 올해 우리가 보는 것은 AI가 제품과 비즈니스 기능에 영향을 미치는 단계에서 조직 전체의 AI 전략 변천 해가는 모습이다. 거기에 우승자들이 기존 또는 자신의 AI를 사용한 구축을 위해 신속하게 행동하고 민첩성을 발휘하게된다.
AI 탤런트 전쟁에서 승리 한 기업은 그 분야에서 급성장하여 기하 급수적으로 우위를 확보하는 것이다.
독일에 본사를 둔 Arago 의 창업자 겸 CEO 인 Hans-Christian Boos는 다음과 같이 덧붙인다 "전체적으로 보면 2018 년은 기업 및 기존 경제 전체 명암의 분류 해가 될 것입니다 나는 AI 만, 종래부터 존재 해 온 기업들이 혁신, 새로운 비즈니스 모델 디지털 디스 라프 션으로 향하는위한 유일한 길이라고 생각합니다. 일반 AI는 이러한 기업들이 가진 유일한 강점 (경험의 축적)을 살리기위한 힘이되어 줄 것입니다. 싸우는 상대는 새로운 비즈니스 모델과 실리콘 밸리의 거인들, 또는 지식 기반의 비즈니스 모델을 가진 새로운 세대의 거인들입니다. "
AI 탤런트 획득 경쟁
엔터프라이즈 AI 유행은 탤런트의 새로운 부족을 초래하게된다. 통신, 금융 서비스, 제조업 등이 특히 탤런트 핍박을 느끼고있는 산업이다. AI 탤런트 전쟁에서 승리 한 기업은 그 분야에서 급성장하여 기하 급수적으로 우위를 확보하는 것이다.
이 때문에 기업들은 강력한 비전, 제품의 성공 실적 초기 클라이언트의 실험 구현 대중에 영향을 미칠 가능성 등을 나타내는 것으로, 탤런트를 끌었려고하고있다. 그것은 우리의 고객을위한 새로운 기반이되는 고기능으로 안정적인 솔루션을 개발하는 것에 다름 아니다.
그러나 개발자와 과학자들의 채용은 단순한 시작에 불과하다. 살아남는 기업은 AI를 이해하는 새로운 세대의 제품 관리자, 판매, 마케팅, 커뮤니케이션 및 기타 팀을 유치 같은 조직 구조를 채용 할 필요가있다. 이를 위해서는 정보와 열정으로 가득 찬 비전 전문가 그룹이 필요하다. 이들 전문가는 AI에 의해 강화되는 미래의 직업 및 고객과 상호 작용하는 방식을 고객이 이해하는 것을 돕는다.
AI의 채용과 직원 교육
대부분이 새로운 AI 기능으로 향상된다 디지털 트랜스 포메이션은 기업에 대해 어떻게 데이터를 추출하고 데이터 중심의 정보를 활용하면 좋은가를 이해하는 것을 강요한다. 데이터는 AI 응용 프로그램의 가치를 극대화하기위한 최대의 자산이며 필수적인 요소의 하나이지만, 그럼에도 불구하고 데이터는 종종 충분히 활용되지 않고 오해되고있다. 임원들은 조직을 횡단하여 팀을 설치 개인을 확보하고 기존의 내부 그리고 외부의 데이터에서 최대의 가치를 추출하는 디지털 도구에 대한 확실한 결과와 지속적인 구현에 책임을지지 시키도록해야한다.
AI 기본 조직으로 변신하기 위해 모든 수준에서 직원을 고용하고 훈련하고 다시 기술 화를 할 필요가있다. 그리고 개개인에 대하여 그 성능 향상을위한 AI 활용 감각을 몸에 익히기위한 자원을 제공해야한다. 위에서 아래까지 대부분의 직원들에게 새로운 디지털 도구 (종종 AI에 의해 강화되는)를 캡처하여 자신의 역할을 재고시켜 발전 시키도록 장려해야한다.
AI 및 기타 디지털 기술은 응용 프로그램 계층뿐만 아니라 모든 사업 분야에 의해 침투 해가는 것이다. 영국을 거점으로하는 Prowler.io 의 공동 설립자이자 CEO 인 Vishal Chatrath는 다음과 같이 강조한다. "기업의 의사 결정은 오래된 전문가 시스템에 의해 주도되고있다. 한편 현재 입수 AI 도구는 딥 신경망에 의존하고 있습니다. 이것은 분류 문제 (고양이, 개, 단어 등의 식별)를 해결에 좋은 것이지만, 크고 복잡하고 동적 인 환경에서 의사 결정에는 그다지 적합하지 않을 것입니다. 왜냐하면 신경망은 데이터 비효율적 (수백만의 데이터가 필요) 실질적 으로 블랙 박스로 작동하기 때문입니다. 2018 년에 우리는 엔터프라이즈 AI가 분류 문제를 넘어, 의사 결정 문제에 향하는 곳을 보게 될 것입니다. "
다음은 뭔가?
그러나 기업이 데이터를 중심으로 부서 또는 전체 워크 플로우를 조정함에 따라 데이터 거버넌스에 관심이 모이고있다. 기업이 고객 데이터를 어떻게 사용하고 있는지에 대해 소비자와 기업이 더 깊은 관심이 깊어 져가는 가운데, 데이터 관리 및 무결성은 성공을위한 필수 요소가된다. 이로 인해 많은 기회가 열리는데, 신뢰성을 담보하기 위해서는 기업들이 고객 데이터를 어떻게 사용, 공유 응용 프로그램을 구축하고 있는지에 대한 투명성도 요구된다.
"어느 업계도 몇 년 안에 AI에 의해 강화 될 것입니다. 지난 몇 년 동안 표준화 된 데이터를 수집하기위한 많은 기초 연구가 진행되었습니다. 그리고 이제는 기업에 큰 효율성 과 품질 향상을 가져올 첨단 AI 기술을 사용하기 시작 바에 온거야 "라고 말하는 것은, 독일의 연구소이며 벤처 지원 기관인 Metantix 의 공동 설립자이자 CTO 인 Rasmus Rothe 이다. "따라서 기업은 AI는 어떻게 자신을 개선 주는지를 이해하기 위해 자신의 사업 단위를 철저하게 분석해야합니다. 스스로 모든 것을 만들려고하는 것이 아니라 외부의 AI 전문가와 협력하는 것은 종종보다 비용이 좋고, 더 뛰어난 성과를 제공합니다. "
AI 네이티브 기업으로의 전환은 결정적인 단계에있다. AI 해당 시장의 파이는 계속 성장하고 모두가 그 한 조각을 손에 기회가 주어집니다. 데이터가 상품 가치를 지닌 경우, AI 알고리즘 자신의 가치가 커진다. 그 때 기업들은 신속하게 자신의 자산을 활용하여 자사의 데이터에서 가치를 추출해야한다. 의문은 누가 먼저 움직이는 지, 그리고 가장 욕심은 누구인가라는 것이다.