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조직을 위한 생성형 인공지능 도입의 도전 과제와 기회
조직들은 생성형 인공지능(genAI)을 도입하는 다양한 단계에 있습니다. 일부는 파일럿 프로젝트를 생산으로 확장하여 효율성 이점을 입증하고 있는 반면, 다른 일부는 유창성을 높이고 타사 소프트웨어에 내장된 AI를 탐구하고 있습니다. 또한 대기 및 관찰 접근 방식을 취하는 그룹도 있습니다. IT 리더들은 genAI 도입에 대한 6가지 어려운 진실을 배웠습니다. 첫째, 기술 인재 부족은 여전히 중요한 장애물로 남아 있습니다.
둘째, 모든 사용 사례가 가치를 더하지 않으며, 따라서 조직은 리스크가 적은 실제 비즈니스 문제를 해결하는 이니셔티브에 집중해야 합니다. 셋째, 법적 및 규제적 불확실성 및 높은 비용이 genAI의 대규모 도입 지연을 초래하고 있습니다. 넷째, 기술의 도입 및 사용 모니터링의 도전 과제가 IT 리더들에게는 고민입니다. 다섯째, 고품질 데이터를 확보하는 것이 어렵지만, 조직은 여러 사용 사례에 부합하는 데이터에 집중해야 합니다. 마지막으로, 어려움에도 불구하고 genAI는 계속 존재할 것이며, IT 리더들은 앞으로 성공과 실패를 모두 예상하고 있습니다.
Brief news summary
조직들은 생성형 인공지능(genAI)을 도입하는 다양한 단계에 있습니다. 일부 초기 도입자들은 파일럿 프로젝트를 생산으로 확장하고 있으며, 일부는 유창성을 높이고 개념 증명을 탐구하고 있습니다. 그러나 일부 조직들은 대기 및 관찰 접근 방식을 취하고 있습니다. 기술 인재는 여전히 주요 장애물로 남아 있으며, 모든 사용 사례가 가치를 더하지는 않습니다. 법적 및 규제적 불확실성과 높은 비용이 genAI 플랫폼의 대규모 도입을 지연시키고 있습니다. 적절한 데이터를 얻는 것도 도전 과제이지만, 조직은 여러 사용 사례에 도움이 되는 데이터에 집중해야 합니다. 어려움에도 불구하고, IT 리더들은 genAI가 계속 존재할 것이며, 앞으로 변혁적인 영향을 예상하고 있습니다.
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