Databricks를 활용하여 비즈니스 성공을 위한 AI 전략 구축하기

AI는 조직들이 운영을 혁신하고 경쟁력을 유지할 수 있는 잠재력을 인식함에 따라 빠르게 떠오르는 비즈니스 필수 요소로 자리 잡았습니다. 그러나 AI를 효과적으로 도입하려면 단순히 새로운 기술을 도입하는 것 그 이상이 필요합니다. AI의 잠재력을 실현하려면 종합적인 AI 전략이 필요합니다. 이 전략은 비즈니스 목표와 일치하여, 조직이 스마트한 결정을 내리고 AI의 역량을 활용하는 데 필요한 '큰 그림'을 제공합니다.

AI 비즈니스 전략이란 무엇인가?

AI 비즈니스 전략은 기업이 조직 전체에서 AI를 구현하고 운영하기 위해 취할 접근 방식을 제시합니다. AI 전략을 만드는 과정에서 조직은 "왜 AI인가?" 및 "조직이 AI 성공을 위해 무엇이 필요한가?"와 같은 중요한 질문을 탐색할 수 있습니다.

기술과 비즈니스 목표는 모든 AI 전략의 중심이지만, AI가 사람들에게 미치는 영향에 대해서도 다루는 것이 중요합니다. AI 전략은 윤리적 원칙을 정의하고 잠재적으로 피해를 주는 요소를 최소화하는 방법에 대한 지침을 제공해야 합니다.

견고한 AI 전략은 조직의 요구에 맞는 청사진을 제공하고, AI 구현 및 운영에 대한 명확한 방향을 제시합니다. 이 프레임워크는 AI가 회사의 가장 중요한 장기 목표를 달성하는 데 어떻게 사용될 것인지를 안내합니다.

인공지능 전략은 어떻게 가치를 더하나요?

AI는 여기에 머물러 있으며, 기업들은 어떤 방식으로든 경쟁력을 유지하기 위해 이를 채택해야 합니다. 신중하게 마련된 AI 전략이 있으면, 기업은 자신의 비즈니스에 맞는 접근 방식을 선택하고 올바른 영향을 미칠 도구를 채택할 수 있습니다. 명확한 전략은 구현을 가속화하고, 시간과 비용을 절약하고, 위험을 관리하고, 사용자 적용을 가속화하고, ROI를 더 빠르게 달성하는 데 도움이 됩니다. 또한 AI 이니셔티브가 단순히 반응적이지 않고 전체 조직에 가치를 창출하는 적극적인 방식을 보장합니다.

AI 전략 프레임워크 구축

조직들은 AI의 이점을 놓치고 싶지 않지만, AI 전략을 만드는 데 시간을 투자하는 것은 AI의 이점을 최적화하기 위한 기반을 만드는 데 매우 가치가 있습니다. 우리는 조직을 변화시킬 수 있는 AI 운영을 위한 기반을 마련하기 위해, 단계별로 AI 전략을 구축하는 과정을 설명했습니다.

목표 설정

기업들은 AI가 가치를 크게 높일 수 있는 파괴적인 기술임을 잘 알고 있습니다. 하지만 AI 전략은 기술이 아닌 비즈니스에서 시작해야 합니다. 이는 AI 기능을 넘어서 먼저 AI를 통해 무엇을 달성하려는지를 정의하는 것을 의미합니다. AI 목표는 조직의 독특한 요구에 맞춰져야 하며, 그것은 더 넓은 전략적 비전과 가치와 일치해야 합니다. 전략적 목표의 예시는 다음과 같습니다:

• 더 나은 통찰력을 얻어 비즈니스 영향을 높이기
• 위험 감소
• 비용 통제
• 경쟁 우위 유지
• 혁신 추진

큰 그림을 이해하면, 조직 내의 도전과 연관된 더 구체적인 사용 사례에 집중할 수 있습니다. 문제를 식별하고 AI가 상당한 가치를 제공하는 해결책에 초점을 맞추는 것부터 시작하세요. AI가 큰 영향을 미칠 수 있는 영역에는 다음과 같은 것들이 있습니다:

• 데이터를 활용한 의사결정
• 효율성과 생산성 향상
• 새로운 제품과 능력으로 비즈니스 모델 확장
• 오류 감소 및 품질 향상
• 더 나은 고객 서비스 제공

비즈니스 기능에 대한 AI 솔루션은 많지만, 모두가 귀하의 비즈니스에 동일한 가치를 제공하지는 않습니다. AI가 실제로 어디에서 차이를 만들 수 있는지 정확히 알고 있으면, 조직의 더 큰 목표를 달성하는 데 도움이 될 올바른 접근법을 선택하는 데 도움이 됩니다.

데이터 평가

귀사의 내부 데이터는 독특한 통찰력과 혁신을 생산하여 조직을 앞으로 밀어내는 원료입니다. 이것은 경쟁 우위를 창출하고 유지하는 데 사용할 수 있는 보물입니다. 영향력 있는 AI는 품질 데이터에 의존하므로, AI 전략의 일부로 데이터와 시스템의 상태를 잘 살펴보는 것이 중요합니다.

데이터가 깨끗하고 정확하며 AI 목표와 일치하는지 확인하세요. 고품질의 데이터는 신뢰할 수 있는 AI 통찰력의 기반입니다. 데이터는 모든 AI 시스템의 핵심입니다. 데이터 품질은 AI 출력의 정확성에 영향을 미치며, 생성된 통찰력의 신뢰성을 결정합니다. 리더로서, 부서가 AI 전략 개발의 핵심 요소로 데이터 준비를 우선시하는 것을 보장해야 합니다. 검토해야 할 영역에는 다음과 같은 것들이 있습니다:

• 데이터 품질: 데이터는 AI 목표와 사용 사례를 지원할 수 있어야 합니다. AI 출력을 최적화하기 위해서는 데이터가 깨끗하고 정확하며 관련성이 있고 시기적절해야 합니다.
• 수집 및 저장: 데이터가 어디서 왔는지, 어떻게 저장되고 처리되는지 이해하는 것이 중요합니다. 종종 데이터는 조직 전체에 널리 분포되어 있어, 어떤 데이터가 사용 가능한지 알거나 필요한 사람들에게 데이터를 전달하는 것이 어렵습니다. 데이터 인프라는 접근성과 AI 준비성을 지원해야 합니다.
• 거버넌스: 명확하고 강력한 데이터 거버넌스 정책은 보안 및 규정 준수를 보장하는 데 중요합니다. 효과적인 거버넌스는 적절한 사람들에게 데이터에 접근할 수 있게 하면서 민감한 정보를 보호합니다.

데이터 평가에서 결함이 발견되면, AI 전략은 이를 해결해야 합니다—필요한 경우 시스템, 도구, 프로세스를 업데이트합니다. 기업들은 점점 더 다음 세대 데이터 인프라, 예를 들어 레이크하우스를 찾고 있습니다. 이는 데이터와 분석의 접근성을 높이고, 보안을 개선하고, 저렴한 저장소와 강력한 쿼리 기능을 결합할 수 있습니다.

위험 식별

AI는 게임을 바꿀 수 있는 변혁의 가능성을 제공하지만, 운영적이고 윤리적인 위험도 만들 수 있습니다. 이를 AI 전략의 일부로 식별하면 가능한 한 위험을 고려하고 최소화할 수 있습니다. 일반적인 위험에는 다음과 같은 것들이 포함됩니다:

편향: 모델 및/또는 데이터의 편향은 차별 또는 윤리적 문제를 초래할 수 있는 편향된 출력을 생성할 수 있습니다.

보안: AI 시스템은 사이버 위협에 취약할 수 있습니다. 견고하고 통합된 보안 조치는 가치 있는 자산을 보호하는 데 중요합니다.

투명성: 투명성이 부족하면 결함이 있는, 불투명하거나 유해한 통찰력이 발생하여 비즈니스 결정에 부정적인 영향을 미치거나 규정 준수를 위협할 수 있습니다.

IP: 독점 데이터를 대형 제3자 AI 모델과 공유하면 무역 비밀, IP 및 저작권이 있는 자료의 노출 위험이 발생할 수 있습니다.

AI가 성숙해짐에 따라 이러한 위험 요소가 발전할 수 있으므로, AI 위험 배경을 지속적으로 모니터링하는 것이 모든 AI 전략의 핵심입니다.

기술 탐색 및 평가

해결하려는 문제를 알게 되면, 다음 단계는 가능한 AI 솔루션을 탐색하는 것입니다. 연구를 진행하면서 특정 사용 사례에 대한 적합성, 정확성 및 성능, 비용, 통합의 용이성, 확장성 및 유연성, 윤리 및 준수, 사용자 경험 등 여러 요소를 고려해야 합니다.

고려해야 할 주요 사항 중 하나는 오픈 소스와 제3자 도구 중 어떤 것을 사용할 것인지입니다. 제3자 공급업체는 가장 크고 가장 잘 알려진 대형 언어 모델(LLMs)을 가지고 있지만, 이들은 인터넷의 일반 데이터를 사용하며, 개인 정보 보호, IP 보호, 관련성 및 정확성과 관련하여 위험을 초래할 수 있습니다. 오픈 소스 모델을 사용하면 자체 데이터를 사용하여 특정 목표에 관련된 AI 결과를 생성할 수 있으며, 독점 데이터를 보호하면서 전략적 이점을 제공합니다.

선택 사항을 좁혀놓았다면, 개념 증명을 만들고 솔루션의 실제 성능을 테스트하세요. 이는 특정 기술에 완전히 투자하기 전에 정보를 바탕으로 결정을 내릴 수 있는 기회를 제공합니다.

통합

기존 시스템 및 프로세스와의 통합은 성공적인 AI 배포에 핵심적입니다. AI 전략은 다양한 요소가 어떻게 결합될 것인지 개요화해야 합니다.

고려해야 할 주요 구성 요소에는 다음과 같은 것들이 포함됩니다:

데이터: 데이터 시스템은 유연하고 효율적이어야 하며, 데이터 가치를 최적화하면서 안전과 보안을 보장하는 인프라가 필요합니다. 많은 기업들이 AI 이니셔티브를 최적화하기 위해 데이터 기능을 하나의 플랫폼으로 통합하는 방향으로 이동하고 있습니다.

알고리즘: 알고리즘이 기존 시스템, 데이터 시스템, ERP, CRM 또는 기타 기업 소프트웨어와 어떻게 통합될지 계획하는 것이 중요합니다.

인프라: IT 인프라는 데이터와 AI 작업의 원활한 통합을 지원하면서 AI에 필요한 컴퓨팅 파워, 확장성, 유연성을 제공해야 합니다. 데이터와 AI 모델에 대한 통합된 거버넌스 구조는 AI 위험을 최소화하는 데 특히 중요합니다.

AI와 다른 구성 요소가 함께 작동하는 것이 AI 투자에서 최대 가치를 실현하는 데 중요합니다.

모니터링 및 평가

학습과 성장은 AI에 필수적입니다. 효과적인 AI 전략은 조직이 AI 성능을 추적하고 필요에 따라 시간이 지남에 따라 조정하는 방법을 처리해야 합니다. 다음과 같은 단계를 밟아야 합니다:

• 모니터링: 잘 정의된 지표를 사용하여 AI 성능을 측정하세요.
• 평가: AI 성능이 목표를 달성하는지 평가합니다.
• 최적화: AI 모델과 프로세스를 개선하여 효과를 높이고 목표를 달성하세요.

지속적인 평가와 발전은 AI 성능이 비즈니스 목표와 동조하게 유지되고 계속해서 가치를 창출하도록 보장합니다. 기술과 비즈니스가 발전함에 따라 측정 지표와 목표가 변경될 필요가 있을 수 있음을 기억하세요.

로드맵 생성

AI 환경을 탐색하고 AI 전략의 주요 요소를 결정한 후에는 로드맵을 작성할 차례입니다. 로드맵은 AI 전략을 현실로 전환하는 데 필요한 사람, 프로세스, 자원, 시간을 개요화합니다. 명확하고 실행 가능한 로드맵은 이해당사자들이 더 큰 전략적 비전에 부합하도록, AI 프로젝트가 일관된 프로토콜에 따라 구현되도록, 그리고 AI가 조직에 체계적으로 통합되도록 보장합니다. 이 계획은 성공적인 AI 구현과 장기적인 비즈니스 성공을 위한 길을 닦습니다.

Databricks를 이용하여 AI와 데이터를 효과적으로 사용하는 방법

Databricks Mosaic AI 는 기업이 데이터와 AI를 통합하고 관리를 간소화할 수 있게 합니다. Mosaic AI는 Databricks 데이터 인텔리전스 플랫폼에 있으며, 이는 데이터와 거버넌스를 위한 통합된 플랫폼으로, 맞춤형 AI 기반 애플리케이션을 지원하는 기반을 제공합니다.

Mosaic AI를 사용하면 조직은 예측 모델부터 고급 생성 AI 및 LLM까지 AI 모델을 구축하고 배포할 수 있습니다. Mosaic AI는 기업이 데이터와 모델을 완전히 통제하면서 AI 품질을 유지하고 비용을 낮추게 해줍니다. 그들은 또한 전체 AI 수명주기에 걸쳐 데이터와 모델 유래를 관리하고 추적할 수 있습니다.

Mosaic AI 는 기업이 고유한 데이터를 사용하여 AI 솔루션을 맞춤화하고, 데이터, 기능, AI 모델을 모니터링하고 관리할 수 있는 기능을 제공합니다. 이 고급 솔루션은 기업이 AI의 힘을 최대한 활용하여 미래를 변화시키는 데 도움을 줍니다.