회사에서 AI 사용의 현재 상태 : AI의 생산적인 구현의 과제

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게시 : 2025 년 6 월 19 일 / 업데이트 : 2025 년 6 월 19 일 - 저자 : Konrad Wolfenstein

회사에서 AI 사용의 현재 상태 : AI-IMage의 생산적인 구현의 과제 : Xpert.Digital

AI 시스템이 복잡한 작업에서 빛을 발하지만 간단한 문제로 인해 실패하는 이유

이론과 실천 사이 : 현대 AI 기술의 숨겨진 약점

인공 지능 (AI)은 최근 몇 년 동안 인상적인 발전을 겪었으며 수많은 응용 분야에서 기술을 고무 시켰습니다. 그럼에도 불구하고, 많은 기업들이 AI 시스템이 복잡한 작업을 습득 할 수있는 역설적 상황에 직면하고 있지만 종종 단순한 도전으로 인해 실패합니다. 이론적 잠재력과 실제 구현 사이의 불일치는이 기사에서 더 자세히 설명 할 중요한 질문을 제기합니다.

적합:

모든 회사 문제에 대한 독립적 및 교차 데이터 소스 전체 AI 플랫폼의 AI 통합

회사에서 AI 사용의 현재 상태

오늘날의 노동 세계에서는 점점 더 많은 직원들이 Chatgpt와 같은 AI 도구를 일상 업무에 통합하는 것이 정상화되고 있습니다. 이 선택적 사용에는 일반적으로 인터넷 연구, 텍스트 번역 또는 소규모 소프트웨어 코드 섹션 작성과 같은 작업이 포함됩니다. 특히 대기업에서는 외부 음성 모델에 대한 법적 및 데이터 보호 대응을 가능하게하거나 내부 비즈니스 지식에 대한 액세스를 용이하게하는 사내 AI 포털이 설립되었습니다.

현재의 연구에 따르면 대규모 독일 기업의 35%가 이미 AI 기술을 사용하고있는 반면 중소 기업의 경우 채택률은 약 12%로 상당히 낮습니다. 이 수치는 AI가 점점 더 기업 세계로 이동하고 있음을 분명히하지만 여전히 전반적으로 구현되고있는 것과는 거리가 멀다. AI 도구의 확산이 증가 함에도 불구하고 AI가 실제로 비즈니스 프로세스의 근본적인 개선으로 이어진 예는 놀랍게도 여전히 낮다는 것은 특히 놀랍습니다.

회사에서 AI의 전형적인 적용 영역

회사에서 현재 AI의 사용은 주로 다음 영역에 중점을 둡니다.

고객 서비스 : 자동화 된 피드백 분석 및 AI 채팅 봇은 더 빠르고 효율적인 고객 요구를 충족시킬 수 있습니다.
텍스트 및 이미지 위치 : 마케팅, 뉴스 레터 및 기타 콘텐츠를위한 더 빠르고 저렴한 텍스트, 이미지 및 비디오를 만들기위한 AI 도구.
회의 : 화상 통화를 기록, 작성 및 요약하고 약속을 찾는 데 도움이되는 프로그램.
채용 : AI 기반 사전 선택 및 응용 프로그램 분석을 통해 프로세스 채용의 효율성 증가 및 시간 절약.
모니터링 : 모니터링 프로세스, 오류 소스의 조기 탐지 및 다가오는 트렌드 및 캠페인 평가 지원.

이러한 다양한 가능한 사용에도 불구하고, 기업 프로세스에 대한 AI의 변형 효과는 종종 기대에 뒤떨어져 있습니다. 이론적 잠재력과 실제 구현 사이의 불일치는 새로운 기술의 일반적인 입문 어려움을 넘어서는 근본적인 과제를 나타냅니다.

AI의 생산성 역설

흥미롭게도 연구에 따르면 Chatgpt와 같은 AI 도구는 특히 텍스트 및 기타 창의적 작업을 만들 때 사무실 작업자의 생산성을 최대 40%까지 증가시킬 수 있습니다. 독립 등급은 평균 18%를 확인합니다. 이 숫자는 소수의 성공적인 회사 전체 AI 변환과 명백한 모순에 있습니다.

이 역설은 개별 직원의 AI 도구를 선택적으로 사용하면 개별 생산성을 높일 수 있지만 자동으로 비즈니스 프로세스의 포괄적 인 변환으로 이어지지 않는다는 사실에 의해 부분적으로 설명 될 수 있습니다. 기업 프로세스에서 AI를 성공적으로 통합하려면 도구 제공 이상의 것이 필요합니다. 작업을 구성하고 실행하는 방식에 대한 기본적인 재고가 필요합니다.

선택적 사용과 실제 변환의 차이

개별 직원의 AI 도구를 선택적으로 사용하면 지역 효율성이 높아질 수 있지만 종종 고립 된 상태로 유지되며 회사 프로세스의 체계적인 변형으로 이어지지 않습니다. 반면에 실제 AI 변환에는 회사의 핵심 프로세스에서 AI의 전략적 통합이 포함되어 있으며 업무 및 비즈니스 모델의 근본적인 변화로 이어집니다.

IBM Institute for Business Value의 연구에 따르면 AI를 전환 프로세스에 통합하는 회사는 종종 경쟁 업체보다 더 성공적입니다. 그러나 이러한 혁신에는 새로운 기술을 구현하는 것 이상이 필요합니다. 기업 전략과 문화의 변화가 필요합니다. 이러한 심오한 변화는 많은 회사들에게 순전히 기술적 인 측면을 넘어서는 상당한 도전을 제시합니다.

AI 구현에 대한 중심 장애물

회사에서 AI 프로젝트의 실패 또는 지연된 이유는 다양하고 복잡합니다. 가장 중요한 장애물은 다음과 같습니다.

1. 데이터 품질 및 가용성

AI 구현에서 가장 큰 과제 중 하나는 데이터의 품질과 가용성입니다. AI 시스템은 훈련 된 데이터만큼이나 좋습니다. 많은 회사들이 구조화되지 않았거나 잘못된 데이터로 어려움을 겪고있어 AI 응용 프로그램의 효과를 크게 손상시킬 수 있습니다.

현재의 연구에 따르면 회사의 42%가 데이터 제공 문제로 인해 AI 프로젝트의 절반 이상이 지연되었거나 희망적인 결과를 가져 오지 않은 것으로 나타났습니다. 데이터의 절반 미만이 중앙 집중화 된 회사의 경우 AI 프로젝트 보고서 실패 또는 지연으로 인해 판매의 68%가 판매됩니다.

데이터 품질 분야의 문제에는 다음이 포함됩니다.

다른 부서의 사일로 데이터
일관되지 않은 데이터 형식
AI 교육을위한 역사적 데이터 부족
데이터 액세스를 제한하는 데이터 보호 및 보안 문제

자격을 갖춘 전문가의 두 번째 부족

유능한 데이터 과학 팀의 설립은 많은 회사들에게 중요한 장애물입니다. AI 기술 시장은 여전히 초기 단계에 있으며 AI 전문가에 대한 수요는 최근 몇 년 동안 급격히 증가했으며, 이용 가능한 전문가의 수는 이러한 성장을 따라 잡을 수 없었습니다.

LinkedIn 보고서에 따르면 AI 전문가에 대한 수요는 지난 4 년간 74% 증가했습니다. 중소 규모의 회사는 특히 필요한 전문가를 찾고 자금을 조달하는 데 어려움이 있습니다. 독일 관리자의 25%만이 AI에 대한 준비가 잘되어 있다고 느끼고 전 세계 평균은 8%에 불과합니다.

이 숙련 된 근로자 부족에 대응하려면 회사는 다음과 같습니다.

기존 직원의 교육에 투자하십시오
외부 전문가와 상담합니다
지식 교환 문화를 만듭니다

3. 기존 시스템과의 통합

AI 솔루션을 기존 IT 인프라에 통합하면 많은 회사에 큰 문제가 발생합니다. 특히 AI의 통합을 위해 설계되지 않은 구형 시스템은 중대한 문제를 일으킬 수 있습니다. 과제에는 다음이 포함됩니다.

현대 AI의 요구 사항을 충족 할 수없는 구식 인프라
원활한 연결을위한 표준화 된 인터페이스 부족
호환되지 않는 데이터 저장 시스템
인프라의 현대화와 관련하여 높은 비용

설문 조사에 따르면, 데이터 중앙에서 데이터를 관리하는 회사의 67%가 데이터 파이프 라인을 유지하기 위해 기술 리소스의 80% 이상을 적용합니다. 유지 보수 작업을위한이 높은 리소스 바인딩은 혁신적인 AI 솔루션의 개발 및 구현을 방해합니다.

4. 불분명 한 목표와 기대

AI 프로젝트에서 빈번한 실수는 명확하고 측정 가능한 목표가 부족하다는 것입니다. 회사는 종종 달성하고자하는 것에 대한 정확한 정의없이 AI 이니셔티브를 시작합니다. 이는 AI가 원하는 결과를 제공하지 않으면 비현실적인 기대와 궁극적으로 실망으로 이어집니다.

명확하고 현실적이며 측정 가능한 목표의 정의는 AI 프로젝트의 성공에 중요합니다. 회사는 스스로에게 물어봐야합니다.

AI는 어떤 특정한 문제를 해결해야합니까?
성공을 어떻게 측정 할 수 있습니까?
구현에 필요한 자원은 무엇입니까?
어떤 기간이 현실적입니까?

5. 수용과 문화적 변화

AI 기술을 도입하면 직무 손실에 대한 두려움이나 직원의 작업량 증가를 유발할 수 있습니다. 따라서 좋은 변화 관리는 수락을 창출하고 변화를 성공적으로 설계하는 데 중요합니다.

최고 경영진의 지원은 이에 중심적인 역할을합니다. 관리 수준의 약속 없이는 필요한 자원을 제공하고 필요한 조직 변경을 구현하기가 어려워집니다. 직원의 교육 및 추가 교육도 AI 전환의 성공을 보장하기 위해 중요합니다.

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Siemens, JP Morgan 및 Beiersdorf Show : So Transformerki 실제로 비즈니스 프로세스

성공 사례 : AI가 비즈니스 프로세스를 변형시킬 때

수많은 과제에도 불구하고 AI를 성공적으로 사용하여 비즈니스 프로세스를 변화시키는 회사가 있습니다. 이 예는 AI의 올바른 전략과 구현으로 실제로 근본적인 개선으로 이어질 수 있음을 보여줍니다.

Siemens : 생산 예측 유지 보수

Siemens는 KI를 사용하여 제조 공정에서 예측 유지 보수 (전진 유지 보수)를 구현합니다. Siemens는 기계 및 시스템에서 많은 양의 데이터를 분석함으로써 초기 단계에서 잠재적 인 실패를 인식하고 유지 보수 조치를 적극적으로 계획 할 수 있습니다. 이로 인해 가동 중지 시간을 최소화하고 생산성을 높입니다. Siemens의 AI 시스템은 시간이 지남에 따라 예측의 정확성을 더욱 향상시키는 것을 지속적으로 배웁니다.

JP Morgan : 금융 부문의 사기 인식

JP Morgan은 AI를 사용하여 금융 거래에서 사기 패턴을 인식합니다. AI는 엄청난 양의 거래 데이터를 실시간으로 분석하고 사기를 나타낼 수있는 의심스러운 활동을 식별합니다. JP Morgan 은이 기술이 금융 서비스의 보안을 높이고 재무 손실을 줄이는 데 도움을주었습니다. AI 기반 시스템은 새로운 사기 패턴에 적응할 수있어 사기 인식의 효율성과 정확성을 지속적으로 향상시킵니다.

Beiersdorf : 피부 관리 영역의 AI 혁신

스킨 케어 회사 인 Beiersdorf의 혁신 관리는 트렌드 설정 AI 도구의 사용을 장려합니다. 이 회사는 IT와 전문 부서간에 파일럿 기능을 수행하여 AI 기술을 효과적으로 구현했습니다. 2019 년에 함부르크 기반 회사는 지능형 채팅 봇을 소개했는데, 이는 나중에 Chatgpt의 내부 인스턴스로 보완되었습니다. 이러한 생성 AI 시스템의 목표는 직원의 강점을 확장하고 대체하지 않는 것입니다.

이 예는 AI가 실제로 비즈니스 프로세스를 근본적으로 개선 할 가능성이 있음을 보여줍니다. 그러나 이러한 성공에는 AI 구현의 기술 및 조직 측면 모두에 대한 잘 생각 된 전략, 충분한 자원 및 깊은 이해가 필요합니다.

성공적인 AI 변환을위한 솔루션 접근

회사는 AI를 구현하고 성공적인 변화를 달성하기 위해 다양한 전략을 추구 할 수 있습니다.

1. 견고한 계획과 명확한 목표

견고한 계획은 성공적인 AI 프로젝트의 기초입니다. 처음에는 목표에 대한 명확한 정의가 있습니다. AI 솔루션으로 정확히 무엇을 달성해야합니까? 이를 위해서는 회사의 현재 기술 조건 및 프로세스에 대한 포괄적 인 실제 분석이 필요합니다. 적절한 데이터 소스를 선택하고 데이터 품질을 보장하는 것도 중요합니다.

계획 프로세스는 변경에 유연하게 반응하기 위해 정기적으로 점검 및 조정을 통해 반복적이어야합니다. 기업은 먼저 빠른 성공을 가능하게하고보다 포괄적 인 변화를위한 기초가되는 소규모의 잘 정의 된 프로젝트에 중점을 두어야합니다.

2. AI 구현을위한 민첩한 방법

소프트웨어 개발에서 알려진 민첩한 방법은 AI 프로젝트를 구현할 때 장점이 있습니다. 반복 개발 프로세스와 정기 피드백을 통해 프로젝트 팀은 새로운 요구 사항과 결과에 빠르게 반응 할 수 있습니다. Scrum과 Kanban은 짧은 개발주기 및 스프린트를 통해 집중적이고 유연한 작업 방식을 가능하게하는 민첩한 접근 방식의 예입니다.

이 접근법은 AI 프로젝트에 특히 중요합니다.이 프로젝트는 종종 불확실성과 변화하는 요구 사항과 관련이 있기 때문입니다. 정기적 인 점검 및 조정으로 회사는 AI 프로젝트를 진행하고 원하는 결과를 제공 할 수 있습니다.

3. 효과적인 변화 관리

AI의 도입은 작업 프로세스 및 기업 구조의 중대한 변화를 가져옵니다. 따라서 견고한 변화 관리는 저항을 줄이고 직원의 수용을 증가시키기 위해 필수 불가능합니다. 모든 이해 관계자를 초기 단계에 포함시키고 AI 프로젝트의 목표와 장점에 대해 투명하게 전달하는 것이 중요합니다.

교육 및 추가 교육은 직원들이 AI와 협력하고 두려움을 줄이는 데 핵심적인 역할을합니다. 전환 과정에서 직원의 적극적인 참여 덕분에 회사는 저항을 줄일뿐만 아니라 AI 솔루션 최적화를위한 귀중한 피드백과 아이디어를 얻을 수 있습니다.

4. AI 역량 구축

자격을 갖춘 전문가의 부족에 대응하기 위해 회사는 내부 AI 역량 설립에 투자해야합니다. 이것은 다양한 측정을 통해 달성 될 수 있습니다.

AI 관련 기술로 기존 직원의 교육
주요 위치에 대한 AI 전문가 설정
외부 컨설턴트 및 서비스 제공 업체와의 협력
대학 및 연구 기관과의 파트너십

기술 노하우와 산업 지식을 모두 결합한 학제 간 팀의 설립은 AI 프로젝트의 성공에 중요합니다. 다른 관점을 결합함으로써 회사는 AI 솔루션이 기술적으로 견고하고 비즈니스 관련이 있는지 확인할 수 있습니다.

5. 데이터 인프라 개선

데이터 품질과 가용성은 AI 구현의 핵심 과제이므로 회사는 데이터 인프라 개선에 투자해야합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

데이터 사일로 통합 및 중앙 데이터베이스 생성
데이터 품질 관리 프로세스 구현
확장 가능하고 유연한 데이터 아키텍처 구축
데이터 보호 및 보안 보장

견고한 데이터 인프라는 성공적인 AI 프로젝트의 기초를 형성하고 회사가 데이터의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록합니다. 데이터 관리 및 정부에 투자함으로써 회사는 AI 시스템이 고품질 및 관련 데이터를 기반으로 할 수 있습니다.

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회사에서 AI의 미래

AI 변환은 앞으로 몇 년 동안 계속 가속화되어 일상 생활과 일의 필수 부분으로 발전 할 것입니다. 신기술은 디지털과 물리적 세계 흐림 사이의 경계를 만들고 네트워크, 사물을 만들거나 함께 일할 수있는 혁신적인 기회를 제공 할 것입니다.

개인화 된 AI 보조원

Chatgpt와 같은 간단한 도구로 시작한 것은 이제 훨씬 강력 해지고 있습니다. 개인화 된 AI 에이전트는 게임 체인저가됩니다. 이 AI 보조원은 점점 더 개인의 요구에 변화를 일으킬 것이며 사람들이 일상 생활을 관리하고 일하는 삶을 심각하게 바꿀 것입니다.

직원들이 AI 분석을 맞춤화하기 위해 시간을 관리하는 개인 비서 로부터이 개인화 된 에이전트는 사용자에게 자체 데이터를 가져오고 이전에 상당한 재정 자원을 보유한 대기업에만 예약 한 통찰력과 기능을 제공 할 수있는 기회를 제공합니다.

비즈니스 프로세스에서 AI의 통합

비즈니스 프로세스에서 AI의 통합은 향후 훨씬 더 완벽하고 포괄적이 될 것입니다. AI를 기존 비즈니스 프로세스 모델과 결합함으로써 AI 기술을 회사에 도입하면 그 어느 때보 다 쉬워집니다. AI Technologies의 통합은 그래픽 BPMN 모델링을 통해 직접적으로 이루어 지므로 비즈니스 데이터가 비즈니스 프로세스와 지능적으로 연결될 수 있습니다.

이러한 통합은 일상적인 작업의 자동화와 비즈니스 프로세스의 최적화를 가능하게하여 효율성과 생산성을 향상시킬 수 있습니다. 이 통합 초기에 투자 한 회사는 경쟁 업체보다 전략적 이점을 얻을 것입니다.

AI를 통한 경쟁 우위

AI의 확산이 증가함에 따라 회사는 AI를 효과적으로 사용하는 사람들과 남아있는 사람들의 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다. 교육 및 적절한 인프라에 초기에 투자하는 회사는 전략적 이점을 얻고 작동하는 것과 실제로는 무엇인지 테스트 할 수 있습니다.

회사에서 Chatt 및 기타 AI 도구의 통합은 조만간 경쟁력을 결정할 것입니다. 신기술을 폐쇄하는 사람은 누구나 적어도 장기적으로 경쟁 기업들과 우세 할 수 없을 것입니다. 이미 디지털화 된 경험입니다.

AI 솔루션에 대한 새로운 사고

회사에서 AI의 생산적인 구현의 과제는 다양하고 복잡합니다. 데이터 품질 및 기존 시스템과의 통합과 같은 기술 장애물에서부터 자격을 갖춘 전문가 부족, 불분명 한 목표 및 인력의 야당과 같은 조직 측면에 이르기까지 다양합니다.

회사가 AI를 통해 실질적인 변화로 실패한 균일 성은 심오한 문제를 나타냅니다. 새로운 기술을 도입하는 것뿐만 아니라 IT 솔루션을 설계하고 구현하는 방식에 대한 기본적인 생각에 관한 것입니다.

성공적인 AI 변환은 기술, 조직 및 문화적 측면 모두를 고려하는 전체적인 접근법이 필요합니다. 회사는 다시 생각하고 AI를 고립 된 도구로 간주하지 않고 전략의 필수 요소로 간주해야합니다.

미래는 AI를 비즈니스 프로세스에 원활하게 통합하고 지속적인 혁신과 적응 문화를 확립하는 회사에 속합니다. 명확한 목표, 민첩한 방법, 효과적인 변화 관리, AI 역량 구축 및 견고한 데이터 인프라 구축을 통해 회사는 AI 구현의 과제를 극복 하고이 혁신적인 기술의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다.

AI의 생산적인 구현에는 새로운 사고가 필요합니다 - 고립 된 기술 프로젝트에서 사람들, 프로세스 및 기술을 동등하게 고려하는 전체적인 변화로 이어집니다. 이것이 이론적 잠재력과 AI의 실질적인 구현 사이의 격차를 극복하고 실제 경쟁력있는 이점을 달성하는 유일한 방법입니다.

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