2025년에는 다음과 같은 문구를 빌렸습니다. AI 혁명은 이미 여기에 있습니다. 단순히 고르게 전달되는 것이 아닙니다. 사람들이 LLM이나 새로운 에이전트 시스템을 통해 생산성이 향상되는 것을 볼 때 대규모 프로젝트는 어려움을 겪습니다.
상황을 살펴보면 복잡한 “Vib-Coding” 애플리케이션의 각 성공 사례에 대해 많은 기업 파일럿이 지연되는 것을 볼 수 있습니다.
레코드포인트의 공동 창립자이자 CEO입니다.
연구 및 업계 예측에서는 AI 프로젝트가 프로젝트의 60%~90% 사이에서 실패할 위험이 있다는 점을 일관되게 경고했습니다. 이는 실패 설정 전 실패, 측정된 비즈니스 가격 제공 실패 또는 완전 취소로 정의됩니다.
AI 프로젝트는 모델 문제가 아니라 데이터 및 관리 문제입니다. 그러나 문제는 해결되었으며, 이를 해결함으로써 기업은 AI 노력을 더욱 효과적으로 만들 수 있을 뿐만 아니라 조직의 위험도 줄일 수 있습니다.
조직이 AI와 싸우는 이유는 무엇입니까?
정체된 개념증명에 대한 모델 선택, 매개변수 튜닝이나 판매자의 선택이 유혹적인 탓이다. 이것은 새로운 기술이므로 실패한 조종사의 반응은 “확실히 잘못하고 있는 것입니다.”입니다. 실제로 가장 일반적인 문제는 더 기본적입니다. 즉, 데이터 부족으로 인한 관리 부족입니다.
Gartner의 지침은 완전합니다. 20227년까지 기업의 605%는 관리가 포함되기 때문에 AI 사용에 대해 기대했던 가격을 실현하지 못할 것입니다. 기능을 출시하더라도 “AI-radi”가 아닌 일관된 관리 및 데이터 구조가 없으면 여전히 결과를 달성하지 못할 수 있습니다.
데이터 거버넌스 문제를 포함하는 것은 비용 초과 및 Shadow AI와 같은 문제의 주요 원인이기도 합니다. 유지 관리, 허가 및 대응을 사용하면 위생 없이 지출 계산이 늘어날 수 있으며 위험이 확대될 수 있습니다.
데이터 거버넌스 vs. AI 관리
각각의 성공적인 AI 출시가 각각과 어떻게 관련되어 있는지 살펴보기 전에 두 가지 관리 유형을 모두 정의해 보겠습니다.
데이터 거버넌스는 수명주기 전반에 걸쳐 검색, 분류, 보호, 보유 및 관찰하는 행위입니다. 데이터에 액세스할 수 있는 사람, 데이터를 수집, 저장 및 사용하는 방법에 대한 구조를 만들고, 연속성을 보장하여 비즈니스 전반에 걸쳐 문제를 예방하고 더 나은 의사 결정을 지원하도록 지원합니다.
비교 새로운 규율인 AI 거버넌스는 II 회사의 사용을 개략적으로 설명하여 데이터 거버넌스를 보완하여 법적, 도덕적 경계 내에서 작동하고 조직의 가치 및 사회적 규칙과 결합되도록 보장합니다.
데이터 거버넌스: 사고부터 AI 활성화까지
데이터 거버넌스는 부정적인 결과를 방지하는 데 도움이 될 수 있다는 전통의 전통으로 간주됩니다. 기업은 동의 실패 또는 데이터 위반의 실패를 처리했거나 명백히 잘못된 결정을 내릴 정도로 믿을 수 없는 데이터가 있는 경우 데이터 거버넌스가 실패를 처리했습니다.
강력한 데이터 관리를 사용하면 그런 생각이 사라지고 모니터링 추적이 저장되었는지 확인할 수 있습니다. 데이터는 규칙에 따라 유지되므로 모니터링 실패와 유해한 규제를 피할 수 있습니다. 그리고 데이터 위반의 가능성과 영향을 줄여야 하는 경우 데이터 액세스를 관리하고 제거함으로써 데이터를 더 잘 보호할 수 있습니다.
AI의 출현으로 데이터 거버넌스는 이제 또 다른 장점을 가지게 되었습니다. 즉, 향상된 혁신을 가능하게 할 수 있다는 것입니다. AI 같은 엔진오일도 마찬가지로 데이터가 필요하다. 많은 기업의 생각에서 행정이 가능해졌습니다.
강력한 데이터 거버넌스를 우선시하는 기업은 순수하고 신뢰할 수 있으며 편견이 없고 오류가 없으며 개인의 프라이버시를 존중하는 AI 플랫폼을 제공할 수 있습니다.
행정 격차가 보편적인 경우
지난해 에어캐나다와 관련된 세간의 이목을 끄는 사건에서 브리티시 컬럼비아 민사 해결 재판소는 사이트 채팅보에 오해의 소지가 있는 애도 가이드를 제공한 후 항공사에 책임이 있다고 간주했습니다.
근본적인 문제는 두 개의 유사한 (실제) 원칙을 혼란스럽게 하고 둘 중 하나를 혼란스럽게 하기 때문이었습니다. 교훈은 “AI는 위험하다”는 것이 아니다. 허용되는 버전별 콘텐츠로 고려해야 하는 원칙이며, AI 봇은 민감한 주장에 대해 사람의 검증을 거쳐 승인된 소스에서 간단히 복구해야 합니다.
뭐가 좋아 보이는데?
이 경로는 강력한 데이터 거버넌스를 구축하여 내년에 성공할 회사, AI 프로젝트에 참여하기를 원하는 회사를 위해 데이터가 AI-Rad이고 동의하는지 확인하는 것으로 시작됩니다.
AI-RD 데이터 구축: 출처, 맥락 및 신뢰성
좋은 데이터 거버넌스의 출발점은 구조적 및 구조적 모두에 대한 데이터 이해를 발전시켜 이를 믿을 수 있고 도입을 확인하며 “AI가 준비됨”을 보장하는 것입니다.
AI-radi 데이터가 관리되고 관찰 가능하며 허용됩니다. 서로 다른 시스템에는 서로 다른 온톨로지 또는 메타데이터 모델이 있고 LLM 또는 에이전트 시스템에 대한 쿼리에 대한 귀중한 반응을 제공하기 위해 적절한 컨텍스트가 제공되었는지 확인해야 하기 때문에 이는 수행보다 쉬울 수 있습니다.
끊임없이 확장해야 합니다. 깨끗한 소유권, 반복되는 파이프라인 및 지속적인 테스트를 통해 데이터가 올바른 위치로 안전하게 흐르도록 보장합니다. 준비는 도구가 아니라 과정입니다.
동의에 집중
당신이 가지고 있는 것이 무엇인지 알게 되면, 그것을 충실하고 보호하며 결함이 있는 것으로 만들기 위한 조치를 취할 수 있습니다. 시스템을 제거하고 부패하고 불필요하며 쓸모없고 사소한 데이터를 제거하는 것부터 시작하십시오.
Rot는 개인 정보 보호 또는 기록 기록을 더욱 어렵게 만들어 데이터 위반을 더욱 해롭게 만듭니다. 그렇습니다. AI 모델은 품질이 낮거나 불만 사항이 없는 출력을 제공할 수 있습니다. 남는 데이터에 대해서는 보존 일정을 적용하고, 관련 규정에 따라 민감한 데이터를 줄입니다.
감사 데이터 접근 및 공유
조직의 접근 관리에 대한 전반적인 검토보다 데이터와 AI 관리 사이의 연관성을 보여주는 명확한 방법은 없습니다. 최근에 직원의 데이터 액세스를 모니터링한 적이 있습니까? 추가 프라임 사용자 또는 극복된 데이터를 포함하여 기존 문제에 대해 가속화된 역할을 할 수 있는 Microsoft Copilot과 같은 AI 모델을 도입하기 전에 필요합니다.
중앙 집중화에 대한 연구에 따르면 비즈니스에 중요한 자원의 15%가 해외에 유출될 위험이 있는 것으로 나타났습니다. Copilot 및 ChatzPT 팀과 같은 AI 플랫폼은 데이터 액세스 구성의 상속자이므로 적절한 준비 없이 조직에 가져오는 것은 비자발적인 결과일 수 있으며 “자체 목표”라고도 합니다.
직원이 특정 파일에 액세스할 수 있는 경우 해당 캐피럿도 이를 수행할 수 있으므로 추가 관리자가 코파일럿에게 CEO의 급여를 요구하거나 민감한 직원 성과 기록을 요구하여 개인 정보 보호 정책을 위반하고 내부 혼란을 초래할 수 있습니다. 그리고 과도하게 홍보된 사용자가 해킹당하면 위협 행위자는 더욱 악화될 수 있습니다.
중앙 집중식 AI 거버넌스 허브 배치
데이터 소스, AI 서비스 및 사용자 인터페이스에 대해 정책을 한 번 선언하고 이를 모든 곳에 적용하는 얇은 제어 항공기를 설정합니다. 일관되게 측정되고 모니터 트레일에 배치됩니다.
2026년에 AI 규모를 확장하는 회사는 화려한 데모를 제공하는 회사가 아닙니다. 그들은 돈이나 보안에 적용하는 것과 동일한 규율로 데이터와 AI를 처리합니다.
입력 내용의 신뢰성과 충성도를 보장하기 위해 메타데이터를 지속적으로 관리하세요. 모델이 추정되고 책임감 있게 작동할 수 있도록 거버넌스 제어 영역에 참여하세요. 이 두 가지를 잘 수행하면 위험도가 낮은 프로필에 AI Ship AI를 더 이상 제공하지 않습니다.
우리는 최고의 AI 웹 사이트 제조업체를 소개했습니다.
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