AI 혁신의 가이드 투어 : 전문가 및 관리자를위한 워크숍 보고서

AI 혁명 마스터 : 관리자 소개

AI의 변형력을 재 설계 : 재 설계 작업 및 가치 창출

인공 지능 (AI)은 근본적으로 업무와 가치 창출을 다시 생각할 수있는 다른 새로운 가능성과 같은 기술로 여겨지는 기술로 간주됩니다. 회사의 경우 AI의 통합은 혁신을 촉진하고 효율성을 높이며 품질을 높이기 때문에 장기적으로 성공하고 경쟁력을 유지하기위한 중요한 단계입니다. AI의 경제적, 사회적 영향은 상당하다. 그것은 가장 중요한 디지털 미래 주제 중 하나이며 빠르게 발전하며 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. 기업들은 AI의 자동화의 장점을 인식하고 AI의 효율성을 높이고 있습니다. 이것은 기술적 변화 일뿐 만 아니라 비즈니스 모델, 프로세스 최적화 및 고객 상호 작용의 근본적인 변화이며, 이는 경쟁에서 생존의 필요성에 적응합니다.

AI의 많은 인식 된 "변형력"은 새로운 도구의 순수한 도입을 넘어선다. 그것은 전략적 사고의 패러다임 전환을 의미합니다. 관리자는 핵심 프로세스, 가치 약속 및 산업 구조를 재평가해야합니다. AI를 효율성 도구로만 고려하면 더 깊은 전략적 잠재력을 간과 할 위험이 있습니다. AI의 빠른 발전은 기존의 숙련 된 근로자 부족을 충족시킵니다. 이것은 이중 도전을 만듭니다. 한편으로는 AI를 사용할 수 있도록 더 빠른 자격을 갖추어야합니다. 반면에 KI는 작업을 자동화 할 수있는 기회를 제공하므로 일부 지역에서 숙련 된 근로자의 부족을 완화하는 동시에 새로운 자격 요건이 발생합니다. 이를 위해서는 관리자 측에 미묘한 직원 계획이 필요합니다.

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AI 시대의 기회와 위험을 평가합니다

AI 시스템은 매우 효과적인 기회를 제공하지만 관리 해야하는 위험과 불가분의 관계가 있습니다. AI 주변의 담론에는 고유 한 드라이브에 대한 상당한 잠재력을 고려하는 것이 포함되며, 이는 장점을 사용하고 단점을 최소화하기 위해 균형 잡힌 접근이 필요합니다. 기업은 혁신을 촉진하는 데 어려움을 겪고 동시에 데이터 보호 및 윤리 지침을 준수하여 진행 상황과 규정 준수 사이의 균형을 결정합니다.

이 균형 행위는 하나의 결정이 아니라 지속적인 전략적 요구입니다. AI Technologies의 예를 들어 전문 AI에서보다 일반적인 기술에 이르기까지 AI 기술을 추가로 개발함으로써 기회와 위험의 유형도 변할 것입니다. 이를 위해서는 거버넌스 및 전략의 지속적인 재평가 및 적응이 필요합니다. AI의 위험과 장점에 대한 인식은 조직마다 크게 다를 수 있습니다. 예를 들어, 활성 AI 사용자는 아직 AI를 도입하지 않은 사용자보다 낙관적 인 경향이 있습니다. 이는 관리자를위한 변화 관리에서 중요한 과제를 보여줍니다. 인식의 격차는 교육, 명확한 의사 소통 및 동시에 우려 사항을 다루는 실질적인 장점의 시연으로 결론을 내려야합니다.

AI 환경 이해 : 핵심 개념 및 기술을 이해하십시오

생성 KI (Genai) 및 인공 일반 정보 (AGI)로가는 길

생성 KI (Genai)

생성 KI (Genai)는 서면 텍스트, 오디오, 이미지 또는 비디오 형식으로 새로운 컨텐츠를 만들도록 설계된 AI 모델을 나타냅니다. Genai는 사용자가 독특하고 의미있는 콘텐츠를 만들도록 지원하며 지능적인 질문 답변 시스템 또는 개인 비서로 작용할 수 있습니다. Genai는 이미 개인화 된 자료의 빠른 생산과 답변 자동화를 가능하게하여 콘텐츠, 마케팅 및 고객 충성도의 생성에 혁명을 일으킨다.

Genai의 즉각적인 접근성과 광범위한 응용 프로그램은 종종 많은 조직의 "엔트리 레벨 AI"를 나타냅니다. 이 첫 번째 터치는 인식을 형성하고 더 넓은 AI 적응을 유도하거나 방해 할 수 있습니다. 관리자는 긍정적 인 역학을 만들기 위해 이러한 첫 경험을 신중하게 제어해야합니다.

인공 일반 정보 (AGI)

인공 일반 정보 (AGI)는 사람이 인간인지 기술을 관리하고 모방 할 수있는 지적 과제를 이해하거나 배울 수있는 기계의 가상 지능을 말합니다. 특정 AI 시스템에 관한 것입니다.이 시스템은 특정한 특수화되지 않고 광범위한 작업을 수행 할 수 있습니다.

실제 AGI는 현재 존재하지 않습니다. 그것은 개념과 연구 목표로 남아 있습니다. 이 분야의 주요 회사 인 Openai는 AGI를 "사람들이 가장 경제적으로 귀중한 업무에서 초과하는 높은 자율 시스템"으로 정의합니다. 2023 년까지, "신흥 AI"라고하는 5 개의 상승 AGI 수준 중 첫 번째만이 달성되었습니다.

AGI의 모호성과 다른 정의는 관리자 AGI가 즉각적인 운영 문제보다 장기적이고 잠재적으로 변형적인 수평선을 고려해야한다고 제안합니다. 현재의 "강력한 AI"를 사용하고 동시에 AGI의 진행 상황을 전략적으로 관찰하는 데 중점을 두어야합니다. 투기 AGI 시나리오에 대한 투자는보다 즉각적인 AI 기회에서 자원을 산만하게 할 수 있습니다. Genai를 통해 AGI에 대한 지속적인 연구에 대한 전문화 된 AI의 개발은 AI 시스템의 자율성과 성능이 증가 함을 의미합니다. 이 추세는 강력한 AI가 학대 나 의도하지 않은 결과에 대한 더 큰 잠재력을 가지고 있기 때문에 강력한 윤리적 틀 조건 및 거버넌스에 대한 요구가 증가하는 것과 직접적으로 관련이 있습니다.

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• AI 에이전트와 AI 비서의 차이점: 종합 분석

AI Assistant vs. AI 에이전트 : 역할과 기술을 정의합니다

AI 보조원은 개별 업무를 담당하는 사람들을 지원하고, 문의에 반응하고, 질문에 대답하고, 제안을합니다. 그것들은 일반적으로 반응적이고 인간의 명령을 기다립니다. 초기 비서는 정기적으로 기반을 두었지만 현대 조수는 기계 학습 (ML) 또는 기초 모델에 의존합니다. 대조적으로, AI 요원은 더 자율적이며 목표를 추구하고 최소한의 인간 개입으로 독립적으로 결정을 내릴 수 있습니다. 그들은 적극적이며 주변 환경과 상호 작용하여 학습을 통해 적응할 수 있습니다.

주요 차이점은 자율성, 작업 복잡성, 사용자 상호 작용 및 의사 결정 기술에 있습니다. 조수는 인간의 결정에 대한 정보를 제공하는 반면 에이전트는 결정을 내릴 수 있습니다. 응용 프로그램 분야에서 보조자는 고객 경험을 향상시키고 은행 문의에서 HR 작업을 지원하고 최적화합니다. 반면에, 에이전트는 사용자 행동에 실시간으로 적응하고 사기를 사전 예방하고 Talenta Pancial과 같은 복잡한 HR 프로세스를 자동화 할 수 있습니다.

AI 보조원에서 AI 에이전트로의 전환은 AI에서 "공동 작업자"또는 "자율적 인 직원"으로서 AI에서 AI 로의 개발을 알립니다. 이것은 작업 설계, 팀 구조 및 점점 더 관리하고 협력 해야하는 인간 직원의 필요한 기술에 중대한 영향을 미칩니다. AI 에이전트가 점점 일반화되고 독립적 인 결정을 내릴 수 있기 때문에 "책임 격차"는 더 시급한 문제가됩니다. AI 에이전트가 잘못된 결정을 내리면 책임 할당이 복잡해집니다. 이것은 자율 시스템의 고유 한 과제를 해결하는 강력한 AI 정부의 중요한 필요성을 강조합니다.

아래는 가장 중요한 특징을 비교 한 것입니다.

AI 보조 및 AI 요원의 비교

이 표는 관리자에게 특정 요구에 맞는 적절한 기술을 선택하고 다양한 감독 및 통합 복잡성을 예상하기 위해 근본적인 차이에 대한 명확한 이해를 제공합니다.

AI 보조원과 AI 요원 간의 비교는 특성에 상당한 차이를 보여줍니다. AI 보조원은 다소 반응적이고 인간의 명령을 기다리고 있지만 AI 요원은 독립적으로 행동함으로써 사전 예방 적으로 행동합니다. AI 조수의 주요 기능은 요청시 작업 실행에 있으며 AI 에이전트는 목표 달성을위한 것입니다. AI 보조원은 의사 결정에서 사람들을 지원하는 반면 AI 요원은 독립적으로 결정을 내리고 구현합니다. AI 어시스턴트는 주로 제한적이고 버전 기반을 배우는 반면 AI 에이전트는 적응적이고 지속적으로 학습합니다. AI 보조원의 주요 응용 프로그램에는 챗봇 및 정보 통화가 포함되지만 AI 에이전트의 적용 영역에는 프로세스 자동화, 사기 탐지 및 복잡한 문제 해결이 포함됩니다. 사람들과의 상호 작용은 AI 보조원에 대한 지속적인 입력이 필요하지만 AI 요원에게는 최소한의 인간 개입 만 필요합니다.

기계 실 : 머신 러닝, 대형 음성 모델 (LLM) 및 기본 모델

머신 러닝 (ML)

머신 러닝은 컴퓨터가 데이터에서 배우고 명시 적으로 프로그래밍하지 않고 경험을 통해 개선하는 AI의 하위 영역입니다. 알고리즘은 대규모 데이터 세트에서 패턴을 찾고이를 기반으로 의사 결정 및 예측을하도록 훈련되었습니다. ML 모델에는 모니터링 된 학습 (표시된 데이터로부터 학습), 눈에 띄지 않는 학습 (표시되지 않은 데이터에서 패턴 찾기), 부분적으로 모니터링 된 학습 (표시 및 표시되지 않은 데이터의 혼합) 및 강화 학습 (보상을 통한 실험을 통한 학습)이 포함됩니다. ML은 효율성을 높이고 오류를 최소화하며 회사의 의사 결정을 지원합니다.

다양한 유형의 기계 학습을 이해하는 것은 기술적 인 관점에서 관리자에게 중요 할뿐만 아니라 데이터 요구 사항을 이해하는 데 중요합니다. 예를 들어, 모니터링 된 학습에는 데이터 전략 및 투자에 영향을 미치는 대량의 높은 품질의 마크 데이터 레코드가 필요합니다. 비즈니스 문제 식별은 처음에 있어야하지만 특정 ML 유형의 적용 가능성은 데이터의 가용성과 유형에 크게 의존합니다.

큰 음성 모델 (LLMS)

대형 음성 모델은 다양한 데이터 레코드로 훈련 된 일종의 딥 러닝 알고리즘이며 자연어로의 문의에 응답하기 위해 자연어 처리 (NLP)의 응용 프로그램에 종종 사용됩니다. 이것의 예는 OpenAI의 GPT 시리즈입니다. LLM은 사람과 같은 텍스트를 생성하고 챗봇을 운전하며 자동 고객 서비스를 지원할 수 있습니다. 그러나 훈련 데이터에서 부정확성과 왜곡을 인수하고 저작권 및 보안에 대한 우려를 제기 할 수도 있습니다.

LLM의 "암기"문제는 문자 그대로 교육 데이터에서 텍스트를 출력하면 LLM 생성 컨텐츠를 사용하는 회사의 상당한 저작권 및 표절 위험을 보유합니다. 이를 위해서는 신중한 검토 프로세스와 LLM 에디션의 기원에 대한 이해가 필요합니다.

기본 모델

기본 모델은 광범위한 데이터에 대해 교육을받은 대형 AI 모델이며 다양한 다운 스트림 작업에 적응할 수 있습니다 (미세 조정). 그것들은 출현 (예기치 않은 기술)과 균질화 (공동 건축)로 특징 지어집니다. 이들은 초기에 국내별로, 자체 모니터링 학습을 사용하며 전송 학습을 가능하게하며 종종 멀티 모달 (텍스트, 이미지, 오디오)이라는 점에서 고전적인 AI 모델과 다릅니다. LLM은 일종의 기본 모델입니다. 장점은 시장 접근성과 확장 성이 빠르지 만, 문제는 투명성 ( "블랙 박스"문제), 데이터 보호 및 높은 비용 또는 인프라 요구 사항입니다.

기본 모델의 상승은보다 다재다능하고 더 적응할 수있는 AI에 대한 변화를 나타냅니다. 그러나 귀하의 "블랙 박스"특성과 교육 또는 미세 조정에 필요한 상당한 자원은 액세스 및 제어가 집중 될 수 있음을 의미하며, 이는 일부 대규모 제공 업체에 잠재적으로 의존성을 만듭니다. 이는 "제작 또는 구매"결정과 공급 업체 잠금의 위험에 전략적 영향을 미칩니다. 많은 기본 모델의 멀티 모드 능력은 다양한 데이터 유형 (예 : 카메라 녹음 모니터링과 함께 텍스트 보고서 분석)의 결과를 종합 할 수있는 완전히 새로운 범주의 응용 프로그램을 열어줍니다. 이는 텍스트에 초점을 맞춘 LLM이 수행 할 수있는 것 이상으로 이루어지며 사용 가능한 데이터베이스에 대한 더 넓은 생각이 필요합니다.

규제 나침반 : 법적 및 윤리적 프레임 워크 조건을 통한 항해

EU KI 법 : 회사의 핵심 조항 및 효과

2024 년 8 월 1 일에 발효 된 EU KI 법은 세계 최초의 포괄적 인 AI 법이며 AI에 대한 위험 기반 분류 시스템을 구축합니다.

위험 카테고리 :

• 허용 가능한 위험 : 보안, 생계 및 권리에 대한 명확한 위협을 나타내는 AI 시스템은 금지됩니다. 이것의 예는 공공 당국의 사회적 점수, 행동의인지 적 조작 및 원치 않는 얼굴 그림의 읽기입니다. 이 금지의 대부분은 2025 년 2 월 2 일까지 시행됩니다.
• 높은 위험 : 보안 또는 기본 권리에 부정적인 영향을 미치는 AI 시스템. 이는 시장 이전의 위험 관리 시스템, 데이터 거버넌스, 기술 문서, 인간 감독 및 적합성 평가를 포함한 엄격한 요구 사항이 적용됩니다. 예를 들어 중요한 인프라, 의료 기기, 고용 및 법 집행의 AI가 있습니다. 고위험 AI에 대한 대부분의 규칙은 2026 년 8 월 2 일부터 적용됩니다.
• 위험이 제한 : 챗봇과 같은 AI 시스템 또는 심층 논문을 생성하는 시스템은 투명성 의무를 충족시키고 사용자에게 AI와 상호 작용하거나 콘텐츠가 AI가 생성된다고 알려야합니다.
• 최소 위험 : 스팸 필터 또는 AI 기반 비디오 게임과 같은 AI 시스템. 자발적인 행동 기술이 장려되지만이 법은 자유롭게 사용할 수 있습니다.

적합:

• AI 시스템, 고위험 시스템 및 회사 및 당국의 실무를위한 AI 법

이 법은 AI 시스템의 제공자, 수입업자, 거래자 및 사용자 (운영자)에 대한 의무를 결정하며, 이로 인해 고위험 시스템의 제공자는 가장 엄격한 요구 사항이 적용됩니다. 외계 적용으로 인해 EU 시장에서 AI 시스템이 사용되는 경우 EU 외부의 회사에도 영향을 미칩니다. 특정 규칙은 일반적인 목적 (GPAI 모델)이있는 AI 모델에 적용되며 "체계적인 위험"으로 분류 된 사람들에 대한 추가 의무가 있습니다. 이 규칙은 일반적으로 2025 년 8 월 2 일부터 적용됩니다. 비준수의 경우 금지 된 응용 프로그램에 대한 전 세계 연간 회전율의 최대 3,500 만 유로의 상당한 벌금이 있습니다. 2025 년 2 월부터 제 4 조는 특정 AI 시스템의 공급자 및 운영자 직원에 대한 적절한 수준의 AI 역량을 규정합니다.

EU AI Act의 위험 기반 접근은 AI의 개발 및 사용에 대한 회사의 접근 방식에 근본적인 변화가 필요합니다. 더 이상 기술적 타당성이나 비즈니스 가치에 관한 것이 아닙니다. 규제 준수 및 위험 감소는 AI 수명주기의 시작부터 통합되어야합니다 ( "설계 규정 준수"). "AI 역량 의무"는 중요하고 초기 결정입니다. 이는 회사가 기술 팀뿐만 아니라 AI 시스템을 개발, 사용 또는 모니터링하는 사람을위한 교육 프로그램을 평가하고 구현 해야하는 즉각적인 요구를 의미합니다. 이것은 근본적인 인식을 넘어서서 기능, 한계 및 윤리적, 법적 틀에 대한 이해를 포함합니다. GPAI 모델, 특히 체계적인 위험에 처한 법률의 초점은 이러한 강력하고 다양한 모델의 광범위하고 잠재적으로 예상치 못한 영향에 대한 규제 우려를 나타냅니다. 이러한 모델을 사용하거나 개발하는 회사는 개발 계획과 시장 입문 전략에 영향을 미치는 강화 된 시험 및 의무의 대상이됩니다.

EU KI 법의 위험 범주 및 필수 의무 개요

이 표는 EU KI Act의 핵심 구조를 요약하고 관리자가 AI 시스템이 어떤 범주에 빠지고 해당 준수 부하 및 일정을 이해할 수있는 범주를 신속하게 인식하도록 도와줍니다.

EU KI ACT의 위험 범주에 대한 개요에 따르면 사회적 스코어링,인지 조작 및 얼굴 이미지의 긁히지 않은 스크래핑과 같은 용납 할 수없는 위험이있는 시스템은 2025 년 2 월부터 완전히 금지되어 있고 더 이상 적용되지 않을 수 있습니다. 예를 들어, 의료 기기, 고용, 교육을 받거나, 교육을 받거나, 교육을 받거나, 교육을받는 경우, 예를 들어, 의료 기기, 고용에 사용됩니다. 의무. 무엇보다도 제공자와 운영자는 위험 관리 시스템, 데이터 품질 관리 및 기술 문서를 보유하고 투명성을 보장하며, 인간 감독을 보장하며 견고성, 정확성, 사이버 보안 및 적합성 평가와 같은 기준을 충족해야합니다. 해당 조치는 2026 년 8 월부터 2027 년 8 월부터 시행됩니다. 제한된 위험은 챗봇, 감정 감지 시스템, 생체 인식 분류 시스템 및 더 깊은 AI 응용 프로그램에 관한 것입니다. AI 시스템 또는 AI 생성 컨텐츠와 같은 라벨링과 같은 투명성 의무는 2026 년 8 월부터 시행되는 것으로 간주됩니다. SPAM 필터 또는 AI 지원 비디오 게임과 같은 최소한의 위험이있는 AI 응용 프로그램에 대한 특정 의무는 없습니다. 이러한 시스템은 즉시 사용할 수 있습니다.

혁신 계산 의무의 전압 분야 : 올바른 잔액 찾기

회사는 AI 혁신의 홍보와 책임 보장, 데이터 보호 (GDPR) 및 윤리적 사용 사이의 긴장 영역을 마스터해야합니다. GDPR의 원칙 (합법성, 공정성, 투명성, 목적 구속력, 데이터 최소화, 정확성, 책임)의 원칙은 책임있는 AI의 기본이며 AI 시스템이 개발 및 사용되는 방식에 영향을 미칩니다. 균형 전략에는 규정 준수 및 데이터 보호 팀의 조기 통합, 정기 감사, 외부 전문 지식 사용 및 전문 준수 도구 사용이 포함됩니다. 일부는 규제 지침을 혁신 브레이크로 간주하지 않고 신뢰를 구축하고 새로운 기술의 수용을 증가시키는 가속기로 간주합니다.

"혁신 필수 의무의 장력 분야"는 정적 타협이 아니라 역동적 인 균형입니다. AI 혁신주기에서 책임과 윤리적 고려 사항을 적극적으로 포함시키는 회사는 지속 가능하고 신뢰할 수있는 AI 솔루션을 구축 할 가능성이 높습니다. 이것은 궁극적으로 비용이 많이 드는 개조, 평판 손상 또는 규제 처벌을 피함으로써 주요 혁신을 촉진합니다. 고급 AI 모델의 복잡성과 잠재적 "블랙 박스"특성이 증가함에 따라 책임을 유지하는 데 어려움이 강화됩니다 (기본 모델에서 논의). 이를 위해서는 XAI (explanability techniques)와 강력한 감사 메커니즘에 중점을 두어 AI의 결정을 필요로하는 경우 이해, 정당화 및 경쟁 할 수 있도록해야합니다.

Ki-Gamechanger : 비용을 줄이고 결정을 향상 시키며 효율성을 높이는 가장 유연한 AI 플랫폼 테일러 제작 솔루션

독립 AI 플랫폼 : 모든 관련 회사 데이터 소스를 통합합니다

• 이 AI 플랫폼은 모든 특정 데이터 소스와 상호 작용합니다
  • SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox 및 기타 여러 데이터 관리 시스템에서
• 빠른 AI 통합 : 몇 달이 아닌 몇 시간 또는 며칠 내에 회사를위한 맞춤형 AI 솔루션
• 유연한 인프라 : 자체 데이터 센터에서 클라우드 기반 또는 호스팅 (독일, 유럽, 무료 위치 선택)

• 가장 높은 데이터 보안 : 법률 회사에서의 사용은 안전한 증거입니다.
• 다양한 회사 데이터 소스에서 사용하십시오
• 자신 또는 다양한 AI 모델 선택 (De, EU, USA, CN)

AI 플랫폼이 해결하는 도전

• 기존 AI 솔루션의 정확성 부족
• 민감한 데이터의 데이터 보호 및 안전한 관리
• 개별 AI 개발의 높은 비용과 복잡성
• 자격을 갖춘 AI 부족
• AI를 기존 IT 시스템에 통합합니다

자세한 내용은 여기를 참조하세요.

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

AI 실행 : 응용 프로그램, 응용 프로그램 및 효과적인 상호 작용

기회 인식 : 산업 전반에 걸쳐 AI 응용 프로그램 및 응용 프로그램

KI는 컨텐츠 작성, 개인화 된 고객 접근 방식, 생산 및 물류의 프로세스 최적화, 선진 유지 관리 및 금융, 인적 자원 및 IT 지원을 포함하여 광범위한 응용 프로그램을 제공합니다.

특정 산업 예에는 다음이 포함됩니다.

• 자동차/생산 : AI 및 연구 시뮬레이션 (AREA2036), 자동화 된 로봇 상호 작용 (FESCO), 프로세스 최적화 및 생산 예측 유지 보수 (BOSCH).
• 금융 서비스 : 의심스러운 거래, 자동 송장, 투자 분석에 대한 대량의 데이터를 분석하여 보안이 향상되었습니다.
• 건강 관리 : 더 빠른 진단, 치료에 대한 확장 접근 (예 : 의료 이미지 해석), 제약 연구 최적화.
• 통신 : 네트워크 성능 최적화, 시청각 개선, 고객 마이그레이션 방지.
• 소매/전자 상거래 : 개인화 된 권장 사항, 고객 서비스를위한 챗봇, 자동 계산원 프로세스.
• 마케팅 및 판매 : 콘텐츠 제작 (ChatGpt, Canva), 최적화 된 캠페인, 고객 세분화, 판매 예측.

많은 응용 프로그램이 자동화 및 효율성을 목표로하지만 중요한 새로운 추세는 인간의 결정을 개선하고 새로운 형태의 혁신 (예 : 약물 개발; 제품 개발)을 가능하게 할 때 AI의 역할입니다. 관리자는 AI 중심 성장 및 혁신 옵션을 식별하기 위해 비용 절감을 넘어서야합니다. 가장 성공적인 AI 구현에는 AI를 기존 핵심 프로세스 및 시스템에 통합하는 것이 종종 AI를 독립적이고 고립 된 기술로 취급하는 대신 기업 소프트웨어에서 KI를 사용합니다. 이를 위해서는 회사 아키텍처에 대한 전체적인 견해가 필요합니다.

적합:

• 인공 지능 : 지속 가능한 기업 관리를위한 AI 혁신-유체 통합을위한 5 가지 주요 전략

대화를 마스터하십시오 : 생성 AI에 대한 효과적인 프롬프트

즉시 엔지니어링은 명확한 목표와 체계적인 테스트가 필요한 모델 출력을 개선하기위한 반복적 인 테스트 제어 프로세스입니다. 효과적인 프롬프트는 내용 (지침, 예제, 컨텍스트)과 구조 (순서, 라벨링, 분리기) 모두에 따라 다릅니다.

프롬프트의 중요한 구성 요소는 목표/미션, 지시, 제한 (해야 할 사항), 사운드/스타일, 컨텍스트/배경 데이터, 소수의 예제, 정당화 요청 (비적) 및 원하는 응답 형식입니다.

모범 사례는 다음과 같습니다.

• 명확한 목표를 설정하고 행동 동사를 사용하십시오.
• 컨텍스트 및 배경 정보를 제공합니다.
• 대상 그룹을 정확히 정의합니다.
• AI는 그것이하지 말아야 할 일을 말해줍니다.
• 프롬프트, 간결하며 간결하며 정확한 단어의 선택으로 공식화하십시오.
• 특히 쓰기 작업을 위해 출력 경계를 추가하십시오.
• 역할을 할당하십시오 (예 : "당신은 수학 교사입니다").
• 프롬프트 체인 (상호 연결된 프롬프트 사용)은 지속적인 아이디어를 생성 할 수 있습니다.

효과적인 프롬프트는 LLM과의 상호 작용을위한 전략적 접근 방식의 개발보다 단일 "완벽한 프롬프트"를 검색하는 것입니다. 여기에는 모델 기술에 대한 이해, 출력에 기초한 프롬프트의 반복 정제 및 AI를 원하는 결과로 이끌어 내기 위해 역할 할당 및 체인과 같은 기술의 사용이 포함됩니다. 운동과 비판적 사고가 필요한 능력입니다. 관련 맥락을 제공하고 제한을 정의하는 능력은 Genai로부터 귀중한 결과를 얻는 데 가장 중요합니다. 이는 AI 생성 컨텐츠의 품질이 종종 인간 입력의 품질과 특이성에 직접 비례하며, 이는 프로세스에서 인간 전문 지식의 지속적인 중요성을 강조합니다.

효과적인 AI 프롬프트를 만들기위한 모범 사례

이 표는 관리자와 전문가가 생성 AI 도구와의 상호 작용을 개선하기 위해 즉시 적용 할 수있는 실용적이고 구현 가능한 조언을 제공합니다.

생성 AI를 사용하는 데 귀중한 결과를 얻으려면 구체적이고 명확하게 해결하고 목표를 정확하게 정의하고 "논문의 가장 중요한 결과를 요약하는 핵심 포인트 목록을 작성하십시오"와 같은 행동 동사를 사용하는 것이 중요합니다. 예를 들어 배경 정보 및 "재무 보고서를 기반으로 지난 5 년간의 수익성을 분석하는 것"과 같은 관련 데이터를 통해 컨텍스트를 제공하는 것이 중요합니다. 대상 그룹과 원하는 소리는 "지속 가능성을 소중히 여기는 청년을위한 제품 설명을 작성하십시오"와 같이 명확하게 표현되어야합니다. AI에는 특정 역할이나 페르소나가 할당 될 수 있습니다. 예를 들어 "당신은 마케팅 전문가입니다. Desort 캠페인 ...". "입력 : Apple. 출력 : 과일. 입력 : Carrow. 출력 :"와 같은 소수의 예제의 도움으로 원하는 출력 형식을 더 잘 설명 할 수 있습니다. 답변의 정확한 형식은 "Markdown에서 답변을 형식화하는 방법"을 정의하는 데 합리적입니다. "기술 전문 용어를 피하십시오. 대답은 더 이상 200 단어를 넘지 않아야합니다"와 같은 제한은 출력을 최적화하는 데 도움이됩니다. 이전 결과를 기반으로 프롬프트가 적응되고 정제되는 반복적 인 접근 방식은 품질을 더욱 증가시킵니다. 마지막으로, 체인은 AI에 "단계별로 논증을 설명"하는 것과 같이 AI에 사고 과정을 단계별로 설명하도록 요청함으로써 생각 (비적)에 의해 사용할 수 있습니다.

Invisible AI 태클 : 그림자 응용 프로그램 이해 및 관리 (Shadow AI)

Schadten-ki는 직원들에 의해 AI 도구의 무단 또는 규제되지 않은 사용을 나타내며, 종종 생산성을 높이거나 느린 공식 프로세스를 피하기 위해 종종. 그림자 IT의 하위 범주입니다.

그림자 ki의 위험 :

• 데이터 보안 및 데이터 보호 : 무단 도구는 데이터 보호 위반, 민감한 대중/회사 소유 데이터 공개 및 GDPR/HIPAA에 대한 부적합으로 이어질 수 있습니다.
• 준수 및 법률 : 데이터 보호법 위반, 저작권 문제, 정보의 자유와 상충됩니다. 2025 년 2 월부터 EU KI 법의 "AI 역량"의 요청은 논쟁을 시급하게 만듭니다.
• 경제/운영 : 비효율적 인 병렬 구조, 개별 구독을 통한 숨겨진 비용, 라이센스에 대한 제어 부족, 기존 시스템과의 비 호환성, 작업 프로세스 중단, 효율 감소.
• 품질 및 제어 : 데이터 처리의 투명성 부족, 편견 또는 오해의 소지가있는 결과, 공공/내부 신뢰의 침식.
• 거버넌스의 약화 : IT 정부의 우회하여 보안 지침을 시행하기가 어렵습니다.

Schadten-ki 관리 전략 :

• 명확한 AI 전략 개발 및 책임있는 AI 가이드 라인 설립.
• 대안으로 공식, 승인 된 AI 도구 제공.
• AI 사용, 데이터 처리 및 승인 된 도구에 대한 명확한 지침의 정의.
• 책임있는 AI 사용, 위험 및 모범 사례에 대한 직원의 교육 및 감작.
• 비 승인 된 AI를 발견하고 규정 준수를 보장하기위한 정기 감사의 구현.
• 작은 단계와 가이드 라인의 개선으로 시작하여 점진적인 AI 정부 접근법의 수용.
• 교차 부서 협력 및 직원 참여 홍보.

Schadten-ki는 종종 기술 도입에서 성취되지 않은 사용자 요구 또는 과도한 관료적 프로세스의 증상입니다. 순전히 제한적인 접근법 ( "금지 AI")은 역효과를 낳을 수 있습니다. 효과적인 관리는 명확한 거버넌스 외에 원인을 이해하고 실용적이고 안전한 대안을 제공해야합니다. 쉽게 접근 할 수있는 Genai 도구 (예 : Chatgpt)의 부상은 아마도 Schatten-ki의 확산을 가속화했을 것입니다. 직원들은 참여없이 이러한 도구를 빠르게 사용할 수 있습니다. 이로 인해 사전 AI 역량 교육 (EU KI Act의 요구에 따라)이 승인 된 도구를 통한 명확한 커뮤니케이션을 더욱 중요하게 만듭니다.

그림자 AI 및 전략적 반응의 위험

이 표는 규제되지 않은 AI 사용 및 관리자를위한 구체적, 구현 가능한 전략의 다양한 위협에 대한 구조화 된 개요를 제공합니다.

Shadow AI는 회사가 전략적으로 만날 수있는 수많은 위험을 초래합니다. 데이터 유출, 민감한 정보에 대한 무단 액세스 또는 데이터 보안 영역에서 발생할 수 있습니다. 전략적 조치에는 AI 사용 지침 도입, 승인 된 도구 목록 작성, 암호화 사용, 엄격한 액세스 제어 구현 및 직원 교육이 포함됩니다. GDPR 위반, 산업 규정 위반 또는 저작권 침해, 정기 감사, 새로운 도구에 대한 데이터 기반 데이터 보호 시퀀스 (DSFA)와 같은 규정 준수 위험과 관련하여 데이터 처리에 대한 명확하게 정의 된 지침 및 필요한 경우 법적 조언이 필수적입니다. 재무 위험은 구독, 중복 라이센스 또는 비 효율성에 대한 통제되지 않은 비용으로 인해 발생합니다. 따라서 기업은 중앙 집중식 조달, 엄격한 예산 관리 및 정기적 인 도구 사용 검토에 의존해야합니다. 일관되지 않은 결과, 기존 회사 시스템과 비 호환성 또는 프로세스 장애와 같은 운영 문제는 표준화 된 도구, 기존 워크 플로우로의 통합 및 지속적인 품질 관리를 통해 마스터 할 수 있습니다. 마지막으로, 예를 들어 데이터 분해 또는 잘못된 AI 생성 커뮤니케이션의 결과로 고객 신뢰 상실과 같은 평판 위험은 위험합니다. 투명한 의사 소통, 윤리 지침 준수 및 잘 생각한 사고 대응 계획은 회사에 대한 신뢰를 유지하고 가능한 손상을 최소화하기위한 중요한 조치입니다.

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인적 요소 : AI가 리더십, 협업 및 창의성에 미치는 영향

AI 시대의 리더십 변화 : 새로운 요구 사항 및 역량

AI는 인식, 동정심, 지혜, 공감, 사회적 이해, 투명한 의사 소통, 비판적 사고 및 적응성 등 독특한 인간 기술로 리더십을 전환해야합니다. 관리자는 AI 도구에 대한 잘 알려진 결정을 내리고 변화를 통해 팀을 이끌려면 기술 역량을 개발해야합니다. 여기에는 데이터 이해와 AI 생성 정보의 비판적 평가가 포함됩니다.

가장 중요한 관리 작업에는 데이터 제어 의사 결정 문화, 효과적인 변화 관리 문화, AI 정부를 통한 윤리적 고려 사항을 다루고 혁신과 창의성 홍보가 포함됩니다. AI는 일상적인 작업 관리자를 구제하여 동기 부여 및 직원 개발과 같은 전략적 및 인간 측면에 집중할 수 있습니다. 기술 전문 지식, 행동에 대한 지식 및 전략적 비전을 결합한 "Chief Innovation and Transformation Officer"(CITO)의 새로운 역할이 발생할 수 있습니다. 관리자는 복잡한 윤리적 환경을 탐색하고, 문화적 변화를 촉진하며, 사람과 AI 간의 협력을 관리하고, 교차 기능 통합을 추진하며, 책임있는 혁신을 보장해야합니다.

AI 시대의 관리자의 핵심 도전은 AI를 이해하는 것뿐만 아니라 AI에 대한 인간의 반응을 이끌어내는 것입니다. 여기에는 학습 문화 재배, 업무 상실 전 두려움과 윤리적 AI 사용의 발생이 그 어느 때보 다 더 중요하게 만듭니다. AI 연령의 대인 관계에 대한 인식에는 잠재적 인 불일치가 있습니다. 직원의 82 %가 관리자의 65 %에 비해 필요하다고 생각합니다. 이러한 격차는 인간 관계에 너무 적은 투자를하고 잠재적으로 도덕성과 협력을 손상시키는 리더십 전략으로 이어질 수 있습니다. 효과적인 AI 지침에는 역설적 능력 세트가 포함됩니다. 주관적인 인간의 판단, 직관 및 윤리적 논증을 강화하면서 AI에 의한 데이터 제어 객관성의 수용. 인공 지능을 만들지 않고 인간 지능을 확장하는 것입니다.

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팀워크의 변환 : 협업 및 팀 역학에 대한 AI의 영향

AI는 일상적인 작업을 자동화하여 팀워크를 향상시키고 직원이 전략적이고 창의적인 작업에 집중할 수 있습니다. AI 시스템은 데이터를 분석하고 팀을 제공함으로써 더 나은 의사 결정을 지원할 수 있습니다. AI 도구는 더 나은 커뮤니케이션 및 조정을 촉진하고 실시간 협업 및 정보 및 리소스 교환을 가능하게 할 수 있습니다. AI 기반 지식 관리는 중앙 지식에 대한 접근을 촉진하고 지능적인 검색을 가능하게하며 지식 교환을 촉진 할 수 있습니다. AI의 데이터 분석 및 자동화 기술과 인간의 창의적 기술, 판단 및 감성 지능의 조합은보다 효율적이고 설립 된 작업으로 이어질 수 있습니다.

문제에는 협업 AI 도구의 데이터 보호 보장 및 윤리적 데이터 처리, AI가 추가 자격을 갖춘 전략없이 너무 많은 작업을 수행 할 경우 직원 간의 "역량 상실"및 개인 연락처가 덜 일반화 될 수 있다는 두려움이 포함됩니다.

AI는 협업의 효율성을 향상시킬 수 있지만 (예 : 더 빠른 정보 조달, 작업 자동화) 관리자는 인간의 상호 작용 및 팀 응집력의 품질을 유지하기 위해 적극적으로 노력해야합니다. 이는 AI 팀원이 고립 된 대신 보충하는 방식으로 작업 프로세스를 설계하고 실제 인간 관계를위한 기회를 창출하는 것을 의미합니다. AI를 팀워크에 성공적으로 통합하면 기술의 신뢰성과 공정성에 대한 신뢰 신뢰와 AI 기반 지식이 어떻게 사용되는지 팀원들 사이의 신뢰에 크게 의존합니다. 신뢰 부족은 저항으로 이어지고 협력 노력을 겪을 수 있습니다.

창의적인 파트너로서의 AI : 조직의 창의성 확장 및 재정의

생성 AI는 전략적으로 신중하게 소개되면 인간의 창의성과 AI가 공존하고 함께 일하는 환경을 만들 수 있습니다. AI는 파트너로 활동하고 새로운 관점을 제공하고 미디어, 예술 및 음악과 같은 영역에서 가능한 한계를 바꾸어 창의성을 촉진 할 수 있습니다. AI는 창의적 프로세스의 일상적인 공유를 자동화하여보다 개념적이고 혁신적인 작업을 위해 사람들을 석방 할 수 있습니다. 또한 AI 기반 실험을 통해 새로운 트렌드를 인식하거나 제품 개발을 가속화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

윤리적 딜레 마타와 도전은 AI 생성 된 콘텐츠가 저자, 독창성, 자율성 및 의도에 대한 전통적인 아이디어를 의문을 제기한다는 사실에서 비롯됩니다. AI 모델 교육 및 잠재적 인 법적 콘텐츠의 생성에 대한 저작권으로 보호 된 데이터를 사용하는 것은 상당한 관심사입니다. 또한 AI에 대한 과도한 의존의 위험이 있으며, 이는 장기적으로 독립적 인 인간 창의적 탐구와 역량 개발을 억제 할 수 있습니다.

AI를 창의적 프로세스에 통합하는 것은 새로운 도구의 문제 일뿐 만 아니라 창의성 자체의 근본적인 재정의이기도합니다. 이를 위해서는 AI와 함께 새로운 양식으로 일하는 것을 강조한 창의적 전문가와 관리자에게 정신이 변화해야합니다. AI 생성 컨텐츠 (저자, 편견, 심해)와 관련된 윤리적 고려 사항은 조직이 강력한 윤리적 지침과 감독없이 창의적인 AI 도구를 단순히 인수 할 수 없음을 의미합니다. 관리자는 AI가기만이나 위반이 아니라 창의성을 확대하기 위해 책임감있게 사용되도록해야합니다.

주문 생성 : 책임있는 변화를위한 AI 정부의 구현

AI 정부의 필요성 : 그녀의 회사에 중요한 이유

AI 정부는 AI 시스템이 윤리적으로, 투명하게, 인간의 가치와 법적 요구 사항에 따라 개발되고 사용되도록합니다.

AI 정부의 중요한 이유는 다음과 같습니다.

• 윤리적 고려 사항 : 편향된 결정과 불공정 한 결과의 잠재력을 다루고 인권에 대한 공정성과 존중을 보장합니다.
• 법률 및 규제 준수 : AI 특정 법률 개발 (예 : EU KI Act) 및 기존 데이터 보호 규정 (GDPR)을 준수합니다.
• 위험 관리 : 고객 신뢰 상실, 역량 상실 또는 편견 결정 프로세스와 같은 AI와 관련된 위험을 식별, 평가 및 제어하기위한 프레임 워크를 제공합니다.
• 감시 : AI 결정의 경우 투명성과 설명을 촉진하고 직원, 고객 및 이해 관계자 간의 신뢰를 만듭니다.
• 가치의 최대화 : AI 사용이 비즈니스 목표에 맞춰져 있고 그 장점이 효과적으로 구현되도록하십시오.

합리적인 거버넌스가 없으면 AI는 의도하지 않은 손상, 윤리적 위반, 법적 처벌 및 평판 손상으로 이어질 수 있습니다.

AI 정부는 규정 준수 또는 위험 감소 기능 일뿐 만 아니라 전략적 개척자입니다. 명확한 규칙, 책임 및 윤리 지침을 결정함으로써 조직은 AI 혁신이 책임감있게 번성 할 수있는 환경을 홍보 할 수 있으며, 이는보다 지속 가능하고 신뢰할 수있는 AI 솔루션으로 이어질 수 있습니다. AI 정부의 필요성은 AI 시스템의 자율성과 복잡성 증가에 직접 비례합니다. 간단한 AI 보조원의 조직이보다 정교한 AI 에이전트 및 기본 모델로 통과하는 경우 회계 의무, 투명성 및 통제 측면에서 새로운 도전에 대처하기 위해 거버넌스의 범위와 엄격함도 더욱 발전해야합니다.

프레임 워크 효과적인 AI 정부를위한 작업 및 모범 사례

거버넌스 접근 방식은 비공식 (기업 가치 기반)에서 임시 솔루션 (특정 문제에 대한 반응), 공식 (포괄적 인 프레임 워크)에 이르기까지 다양합니다.

주요 프레임 워크 작업 (예) :

• NIST AI 위험 관리 프레임 워크 (AI RMF) : 세금, 매핑, 측정 및 관리와 같은 기능을 통해 AI 관련 위험을 제어하는 ​​조직의 지원에 중점을 둡니다.
• ISO 42001 : 지침, 위험 관리 및 지속적인 개선이 필요한 포괄적 인 AI 관리 시스템을 구축합니다.
• OECD AI 원칙 : AI의 책임있는 취급을 촉진하고 인권, 공정성, 투명성 및 책임을 강조합니다.

구현을위한 모범 사례 :

• 명확한 역할과 책임을 가진 내부 거버넌스 구조 (예 : AI 윤리, 교차 기능 실무 그룹) 구축.
• AI 애플리케이션을위한 위험 기반 분류 시스템 구현.
• 데이터 품질, 데이터 보호 및 왜곡 검토를 포함한 강력한 데이터 정부 및 관리 보장.
• 관련 표준 및 규정에 따라 준수 및 적합성 검토 구현.
• 특히 고위험 시스템 및 중요한 결정에 대한 인간 감독을 처방하십시오.
• 투명한 커뮤니케이션을 통한 이해 관계자 (직원, 사용자, 투자자)의 통합.
• 명확한 윤리적 지침 개발 및 AI 개발주기에 통합.
• 거버넌스 지침의 이해와 수용을 보장하기 위해 교육 과정 및 변경 관리에 대한 투자.
• 명확하게 정의 된 응용 프로그램 및 파일럿 프로젝트로 시작한 다음 점차 스케일링하십시오.
• 회사에 사용 된 AI 시스템의 디렉토리 관리.

효과적인 AI 정부는 단위 솔루션이 아닙니다. 조직은 NIST AI RMF 또는 ISO 42001과 같은 프레임 워크 작업을 특정 산업, 규모, 위험에 대한 위험 및 사용하는 AI 유형에 적응해야합니다. 실질적인 적응이없는 프레임 워크의 순전히 이론적 인 인수는 아마도 효과적이지 않을 것입니다. AI 정부의 "인간의 요인"은 "프로세스"및 "기술"측면만큼 중요합니다. 여기에는 책임의 명확한 할당, 포괄적 인 훈련 및 윤리적이고 책임있는 AI 사용을 인정하는 문화 홍보가 포함됩니다. 직원의 일부에 대한 수용과 이해가 없으면 가장 설계된 거버넌스 프레임 워크조차 실패 할 것입니다.

AI 정부 프레임 워크의 주요 구성 요소

이 표는 AI 정부를 수립하거나 개선하려는 관리자에게 포괄적 인 점검표와 지침을 제공합니다.

AI 정부 프레임 워크의 주요 구성 요소는 AI의 책임 있고 효과적인 사용을 보장하기 위해 중요합니다. 중심 원칙과 윤리 지침은 기업의 가치를 반영하고 인권, 공정성 및 투명성에 대한 지향적이어야합니다. 역할과 책임은 명확하게 정의되어야한다. 여기에는 AI 윤리 협의회, 데이터 관리자 및 모델 심사관이 포함되며, 이에 따라 작업, 의사 결정 권한 및 계정 의무가 명확하게 결정되어야합니다. 효과적인 위험 관리에는 EU KI 법률 범주에 기초하여 정의 된 것과 같은 위험의 식별, 평가 및 감소가 필요합니다. 정기적 인 위험 평가와 감소 전략의 개발 및 모니터링은 여기서 중심적인 역할을합니다. 데이터 거버넌스는 GDPR 준수 및 차별에 대한 조치를 포함하여 품질, 데이터 보호, 보안 및 편견 인식과 같은 측면이 고려되도록합니다. 모델 수명주기 관리에는 개발, 검증, 사용, 모니터링 및 시운전을위한 표준화 된 프로세스가 포함되어 있으며 문서화, 버전 및 지속적인 성능 모니터링에 특별한 강조를 제공합니다. AI 결정의 추적 성을 보장하고 AI 사용을 공개하는 데 투명성과 설명이 필수적입니다. EU KI Act 및 GDPR과 같은 법적 요구 사항을 준수하는 것은 지속적인 검토 및 프로세스 조정과 법률 부서와의 협력을 통해 보장해야합니다. 개발자, 사용자 및 관리자를위한 의식의 훈련 및 연설은 AI 기지, 윤리적 측면 및 거버넌스 지침에 대한 이해를 촉진합니다. 마지막으로, 오작동, 윤리적 위반 또는 보안 사고를 효과적으로 해결하려면 사고 반응 및 치료를 보장해야합니다. 여기에는 신속하고 목표로하는 개입을 가능하게하는 확립 된보고 경로, 에스컬레이션 프로세스 및 시정 조치가 포함됩니다.

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리드 : AI 변환에 대한 전략적 명령

AI 준비 : 지속적인 학습 및 추가 자격의 역할

전문 지식 외에도 관리자는 회사를 효과적으로 발전시키기 위해 AI에 대한 전략적 이해가 필요합니다. 관리자를위한 AI 교육은 AI 기반, 성공적인 사례 연구, 데이터 관리, 윤리적 고려 사항 및 자체 회사의 AI 잠재력 식별을 다루어야합니다. 2025 년 2 월 2 일부터 EU ki Act (Art. 4)는 AI 시스템의 개발 또는 사용에 관여하는 직원에 대한“AI 역량”을 규정합니다. 여기에는 AI 기술, 응용 지식, 비판적 사고 및 법적 프레임 워크 조건에 대한 이해가 포함됩니다.

관리자를위한 AI 교육의 장점에는 AI 프로젝트를 관리하고, 지속 가능한 AI 전략을 개발하고, 프로세스 최적화, 경쟁 우위를 확보하고 윤리적이고 책임있는 AI 사용을 보장하는 기능이 포함됩니다. AI 역량과 기술의 부족은 AI 적응에 상당한 장애물입니다. 인증서 코스, 세미나, 온라인 코스, 존재 교육 등 다양한 교육 형식을 사용할 수 있습니다.

AI 준비는 기술 기술의 습득뿐만 아니라 전체 조직의 지속적인 학습 및 적응성을 사고하는 방법의 홍보를 의미합니다. AI의 빠른 발전을 고려하여 특정 도구 기반 교육이 구식이 될 수 있습니다. 따라서 비판적 사고를위한 기본 AI 지식과 기술은 더 영구적 인 투자입니다. EU KI 법의 "AI 역량 의무"는 추가 자격을위한 규제 동인이지만 조직은이를 규정 준수로드가 아니라 기회로 간주해야합니다. 보다 AI 경쟁력있는 인력은 혁신적인 AI 응용 프로그램을 식별하고, 도구를 효과적으로 사용하고, 윤리적 의미를 이해하기 위해 더 잘 갖추어져있어 전체적으로 AI 결과가 향상됩니다. AI 기술의 부족과 Shadow AI의 확산 사이에는 명확한 연결이 있습니다. 포괄적 인 AI 형성에 대한 투자는 직원이 정보에 입각하고 책임있는 결정을 내릴 수있게함으로써 승인되지 않은 AI 사용과 관련된 위험을 직접적으로 줄일 수 있습니다.

기회 및 위험 합성 : 주권 AI 리더십을위한 로드맵

AI 혁신의 관리는 기술의 잠재력 (혁신, 효율성, 품질)과 고유 한 위험 (윤리적, 법적, 사회적)에 대한 전체적인 이해가 필요합니다.

조직의 AI 여행의 사전 예방 적 설계에는 주권 AI 리더십이 포함됩니다.

• EU KI 법과 같은 윤리적 원칙 및 법적 틀에 근거한 강력한 AI 정부의 설립.
• 모든 수준에서 지속적인 학습 문화 및 AI 역량의 홍보.
• 실질적인 가치를 제공하는 AI 응용 프로그램의 전략적 식별 및 우선 순위.
• AI의 인간 효과를 대체하고 관리하는 대신 보완 된 기술에 중점을 둔 인간의 재능을 강화합니다.
• Schatten-Ki와 같은 사전 관리 문제.

궁극적 인 목표는 AI를 지속 가능한 성장과 경쟁력있는 이점을위한 전략적 선구자로 사용하고 동시에 잠재적 단점을 줄이는 것입니다. 실제 "주권 AI 리더십"은 내부 조직 관리를 넘어서서이 생태계에서 AI의 사회적 영향과 회사의 역할에 대한 광범위한 이해를 포함합니다. 이것은 정치적 토론에 참여하고, 윤리적 표준의 결정에 기여하고, AI가 이익뿐만 아니라 사회적 우물에 사용되도록 보장하는 것을 의미합니다. AI 변환의 여정은 선형이 아니며 모호성과 예기치 않은 도전을 통한 내비게이션을 포함합니다. 따라서 관리자는 조직의 민첩성과 탄력성을 배양하여 팀이 예상치 못한 기술 발전, 규제 변경 또는 시장 관련 장애에 적응할 수 있도록해야합니다.

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기술 이해 및 사용 : 의사 결정자를위한 AI베이스

인공 지능을 통한 변화는 더 이상 미래에 대한 먼 비전이 아니라 모든 규모와 산업의 회사에 도전하고 동시에 엄청난 기회를 제공하는 현실입니다. 전문가와 관리자에게는 AI의 잠재력을 책임감있게 높이고 관련 위험을 자신있게 관리하기 위해이 변화의 설계에 적극적인 역할을하는 것을 의미합니다.

생성 모델에서 조수와 에이전트의 차이, 기계 학습 및 기본 모델과 같은 기술 동인에 이르기까지 AI의 기본 사항은 더 깊은 이해를위한 토대를 형성합니다. 이 지식은 AI 시스템의 사용 및 통합에 대해 잘 알려진 결정을 내릴 수있는 데 필수적입니다.

법적 프레임 워크, 특히 EU KI Act는 AI의 개발 및 적용에 대한 명확한 지침을 설정합니다. 위험 기반 접근 방식과 그 결과 의무, 특히 고위험 시스템 및 직원의 필수 AI 역량과 관련하여 사전 토론과 강력한 거버넌스 구조의 구현이 필요합니다. 혁신 추구와 책임의 필요성 사이의 긴장 영역은 규정 준수와 윤리를 혁신 프로세스의 필수 요소로 간주하는 통합 전략에 의해 해산되어야합니다.

AI의 가능한 사용은 다양하며 산업 전반에 걸쳐 있습니다. 적절한 사용 사례의 식별, 프롬프트와 같은 효과적인 상호 작용 기술의 제어 및 그림자 응용 프로그램의 의식적 사용은 자신의 책임 영역에서 AI의 부가 가치를 구현하기위한 핵심 역량입니다.

마지막으로, AI는 인도와 마찬가지로 함께 일하며 창의성이 살고 있습니다. 관리자는 공감, 비판적 사고 및 변화 관리와 같은 인간 기술에 더 집중하고 사람과 기계가 시너지 효과를 발휘하는 문화를 만들기 위해 자신의 기술을 조정해야합니다. 공동 작업 홍보 및 창의적인 파트너로서 AI의 통합에는 새로운 사고 방식과 관리가 필요합니다.

포괄적 인 AI 정부를 설립하는 것은 선택적 액세서리가 아니라 전략적 필요성입니다. 그것은 AI의 윤리적이고 투명하며 안전한 사용을위한 프레임 워크를 만들고 위험을 최소화하며 모든 이해 관계자에 대한 신뢰를 구축합니다.

AI 변환은 지속적인 학습, 적응성 및 명확한 비전이 필요한 여정입니다. 이러한 도전에 직면하고 여기에 설명 된 원칙과 관행을 내부화하는 전문가와 관리자는 인공 지능 시대에 조직, 영역 및 팀의 미래를 설계 할 수있는 장비가 잘 갖추어져 있습니다.