영국 AI 연구 및 혁신 센터에 1억 8천만 파운드가 투자되었음에도 불구하고 AI 인재에 대한 수요와 공급의 격차는 놀라운 속도로 확대되고 있습니다.
Nash Squared 조사에 따르면 영국 기술 리더의 절반 이상이 현재 심각한 AI 기술 부족에 직면해 있으며 이는 2024년 마지막 조사보다 114% 증가한 수치입니다.
Infor의 SVP 솔루션 컨설팅 인터내셔널
이러한 경쟁 환경에서 기업은 기회를 놓치거나 잠재력을 최대한 활용하지 못하는 것에 돈을 낭비할 여유가 없습니다.
조직은 AI 이니셔티브에서 최대한의 가치를 창출하고 직원에게 적응하고 성장할 수 있는 올바른 기술을 갖추는 데 집중함으로써 인력의 미래를 보장하고 중요한 기술 격차를 해소할 수 있습니다.
기업이 모든 수준에서 AI의 투자 수익을 확인할 수 있는 네 가지 방법은 다음과 같습니다. 이러한 접근 방식은 직원에게 AI를 효과적으로 사용할 수 있는 올바른 역량을 갖추는 동시에 기업이 AI 투자에 대해 의미 있는 수익을 얻을 수 있도록 보장하는 데 중점을 둡니다.
AI의 과대광고 너머를 보세요
AI는 더 이상 새로운 것이 아니지만 거의 모든 산업 분야의 비즈니스를 사로잡는 전문 용어로 남아 있습니다. 그러나 많은 기업이 명확한 ROI 없이 AI 도입을 서두르기 때문에 실제 가치를 놓치는 경우가 많습니다. 진정한 변화는 AI가 가장 큰 영향을 미칠 수 있는 부분을 파악하는 것에서 비롯됩니다.
시작하기 좋은 곳은 비즈니스에 대한 전체적인 관점을 갖고 가치가 낮은 반복 작업, 비용이 많이 드는 활동 또는 느린 의사 결정으로 인해 어떤 기능이 부담을 받는지 식별하는 것입니다.
많은 조직이 아직 도입 여정의 초기 단계에 있지만, 처음부터 구현할 엔드투엔드 전략을 기대하는 것은 어려울 수 있습니다.
AI를 최대한 활용하려면 조직은 실질적인 접근 방식을 따라야 합니다. 즉, 문제점을 식별하고, AI가 문제 해결에 도움이 될 수 있는지 판단하고, 소규모로 솔루션을 테스트한 다음, 성공적인 파일럿을 확대해야 합니다.
이러한 신중한 평가와 점진적인 채택을 통해 AI 이니셔티브는 한계 효율성 향상이 아닌 실질적이고 지속적인 개선을 제공할 수 있습니다.
AI를 채택하는 데 그치지 말고 적응하세요.
AI를 채택한다고 해서 하루아침에 성공이 보장되는 것은 아닙니다. 그러나 명확한 로드맵을 가지고 시작하는 기업은 의미 있는 결과를 얻을 가능성이 훨씬 더 높습니다.
핵심은 운영 비용 절감, 고객 경험 개선, 제품 개발 가속화 등 향후 3~5년 동안 AI 이니셔티브를 주요 비즈니스 우선순위에 직접 맞추는 것입니다.
예를 들어, 지능형 알고리즘이 탑재된 장치를 사용하는 제조업체는 중단이 발생하기 전에 예측하고, 운영을 간소화하며, 전반적인 프로세스를 전략적으로 최적화할 수 있습니다.
마찬가지로, 식품 및 음료 부문의 공급망 전반에 걸쳐 기업은 AI를 사용하여 방대한 양의 과거 추세 데이터를 기반으로 어떤 제품이 확장, 교체 또는 재정의될지 예측하고 있습니다.
이러한 장기적인 접근 방식은 빠른 수정보다는 지속 가능하고 의미 있는 결과를 강조하여 기업이 실제로 전략적 목표를 달성하는 AI 시스템을 구축하도록 돕습니다. 또한 변화하는 데이터 및 시장 상황에 대응하여 팀 교육이나 모델 개선과 같은 헌신과 지속적인 학습이 필요합니다.
AI 노력을 비즈니스 우선순위에 맞추는 명확한 계획이 없으면 기업은 비용 증가, 배송 시간 지연, 고객 피드백 감소 등의 위험에 직면하게 됩니다. 대조적으로, 집중적이고 단계적인 전략으로 AI를 통합하는 기업은 향후 몇 년 동안 업계를 선도할 수 있는 강력한 기반을 구축할 것입니다.
인간이 진정한 AI ROI를 실현합니다
AI 기술은 그것을 운영하는 사람의 능력에 달려 있습니다. 자동화는 종종 대체에 대한 두려움을 불러일으키지만 실제로는 중요한 결정을 내리기 위해 AI의 데이터를 관리, 분석 및 해석하는 데 사람이 여전히 중요합니다.
실제 ROI는 사람들이 AI를 자신감 있고 전략적으로 사용할 수 있도록 준비하는 것에서 비롯됩니다. 이는 기계 학습, 예측 분석, 데이터 활용 능력과 같은 분야의 기술을 구축하고 팀이 이러한 도구가 자신의 역할에 어떻게 적용되는지 알 수 있도록 하는 것을 의미합니다.
AI 기반 의사결정 도구를 사용하는 미래 지향적인 조직은 이미 26% 더 많은 인력 개발에 가장 생산적인 투자를 통해 효율성과 인력 민첩성이 향상되는 것을 목격하고 있습니다.
실용적인 단계에는 인근 교육 기관과의 제휴 형성, 현재 직원을 교육하기 위한 내부 아카데미 설립, 시스템에 대한 더 깊은 이해를 얻기 위해 직원을 다른 부서로 이동시키는 것이 포함됩니다.
제조업에서는 LSIP(Local Skills Development Plans) 및 Make UK의 National Manufacturing Skills Taskforce와 같은 국가 이니셔티브가 기술 요구 사항을 향후 채용 파이프라인에 맞추는 데 도움을 주고 있습니다.
AI는 모든 비즈니스의 일부로 설정되어 있지만 성공은 기업이 직원을 변화에 얼마나 잘 준비시키는가에 달려 있습니다. 직원을 교육하고 지원하는 회사는 더 빠른 채택, 더 강력한 ROI 및 장기적인 경쟁력을 얻을 수 있습니다.
실제 ROI를 제공하는 산업별 AI
‘모든 경우에 적용되는’ 접근 방식은 없습니다. 인간의 전략이 적응해야 하는 것처럼 AI 애플리케이션도 적응해야 합니다. 모든 산업은 고유한 과제에 직면해 있으며 일반 솔루션은 완전한 가치를 실현하는 경우가 거의 없습니다.
소매업과 패션 분야에서 AI는 디자인 승인 속도를 높이고 기업이 변화하는 소비자 트렌드에 맞춰 제품을 조정하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 식품 및 음료 부문에서는 이미 라벨 번역을 자동화하고 소비자 수요를 예측하는 데 사용되고 있습니다.
경제적 불확실성으로 인해 잠시 멈췄지만, 가장 미래 지향적인 기업은 목적을 갖고 AI를 전략적으로 배포하고, 장기적으로 생각하고, 직원의 참여와 숙련도를 보장하고, 공급망 최적화 및 예측 예측과 같은 영향이 큰 영역에 집중하여 더 큰 효율성, 더 큰 민첩성 및 최적화된 초점을 제공하고 있습니다.
이러한 회사들이 속도를 설정하고 있습니다. AI를 효과적으로 사용하는 능력은 경쟁 우위가 되고 있으며 본질적으로 결정적인 요소가 되고 있습니다. 차세대 비즈니스 혁신 시대를 선도하기 위해 인재와 기술에 대한 투자를 이해하는 기업은 장기적인 성공을 위한 선례를 세울 것입니다.
우리는 비즈니스를 위한 최고의 AI 챗봇을 소개했습니다.
이 기사는 오늘날 기술 업계에서 가장 뛰어난 인재를 조명하는 TechRadarPro의 Expert Insights 채널의 일부로 작성되었습니다. 여기에 표현된 견해는 작성자의 견해이며 반드시 TechRadarPro 또는 Future plc의 견해는 아닙니다. 기여에 관심이 있는 경우 여기에서 자세히 알아보세요.
