자체 주최 KI 온 프레미스 프리미엄 솔루션 : 회사와 엔터프라이즈 -KI 전략에서의 개인 chatgpt 사용

회사의 AI : Private Chatt 사용 대 Enterprise-ki 전략

인공 지능은 오랫동안 독일 기업으로 전환 해 왔지만 종종 직원의 Chatt와 같은 도구의 개인적 사용에 의해 계획되지 않고 통제되지 않습니다. 많은 직원들이 자신의 AI 사용이 눈에 띄지 않으며 회사에 대한 상당한 법적, 안전 및 전략적 위험이 남아 있다고 생각합니다. 동시에, Professional Enterprise AI Solutions는 인력의 혁신적인 강점을 전달하고 최고 보안 및 규정 준수 표준을 보장 할 수있는 기회를 제공합니다. 이 보고서는 두 가지 접근 방식을 모두 분석하고 독일 기업에 대한 잘 알려진 의사 결정 기반을 제공합니다.

보이지 않는 AI 사용의 환상

Shadow Kidia의 분포와 현실 개인 차트 사용이 직장에서 감지되지 않은 것으로 남아 있다는 가정은 위험한 오류로 판명됩니다. 독일 전문가의 46 %가 이미 일상 업무에서 Chatgpt와 같은 AI 기반 서비스를 사용하고 있습니다. 이 소위 "Shadow AI"는 일반적으로 빠른 속도와 편안함에 대한 욕구에서 비롯됩니다. 새로운 IT 솔루션을 도입하기위한 공식 프로세스는 너무 느리게 인식되기 때문입니다.

회사는 다양한 감시 메커니즘을 통해 직원의 개인 AI 사용을 인식 할 수 있습니다. 최신 직원 모니터링 시스템은 네트워크 트래픽, 애플리케이션 사용 및 작업 패턴을 분석하여 무단 소프트웨어 사용을 식별합니다. 또한 디지털 트레이스는 클라우드 기반 AI 서비스에 의해 생성되며 보안 감사 또는 규정 준수 테스트를 위해 발견 될 수 있습니다.

고용주에 대한 법적 결과

데이터 보호 위반은 종종 직원의 고용주에 기인 한 것이 특히 문제가됩니다. 직원이 Chatgpt의 고객 또는 동료로부터 개인 데이터를 입력하는 경우 회사가 책임이있는 GDPR 위반을 정당화 할 수 있습니다. 이탈리아 데이터 보호 당국은 이미 GDPR 위반으로 인해 OpenAI에 대해 1,500 만 유로의 벌금을 부과했습니다. 독일 기업들은 통제되지 않은 AI 사용에 대해 적절한 예방 조치를 취하지 않으면 비슷한 제재를 기대해야합니다.

새로운 법적 프레임 워크 및 규정 준수 요구 사항

EU AIC Act AIC 법은 EU AI 법에 의해 AI AI 법이 직원의 AI 역량을 보장 할 수 있도록 의무입니다. 이 교육 의무는 회사 규모에 관계없이 AI 시스템을 개발하거나 사용하는 모든 고용주에게 적용됩니다. 교육 과정의 설계에 대한 구체적인 요구 사항은 없으므로 회사는 직원이 AI 시스템을 올바르게 사용하고 위험을 평가할 수 있도록해야합니다.

AI 규정은 자체 AI 시스템을 개발하는 공급자와 외부 개발 시스템을 사용하는 운영자를 구별합니다. 두 그룹 모두 AI 역량을 촉진하기 위해 적절한 조치를 취해야합니다. 규정 위반은 현재 완료되지 않았지만 교육 부족으로 인한 피해로 인해 회사는 책임을 질 수 있습니다.

데이터 보호 문제

Chatgpt의 사용은 상당한 데이터 보호 위험이 있습니다. OpenAI 사용 약관에 따르면 ChatGpt는 얻은 정보를 사용하여 서비스를 추가로 개발할 수 있습니다. 이는 사용자가 입력 한 개인 데이터가 다른 ChatGpt 사용자에게 나타날 수 있다는 것을 제외하지 않습니다. 또한 데이터 전송은 미국으로 이루어지며 해당 계약없이 수행됩니다.

회사 컨텍스트에서 개인 차트 사용의 위험

직장에서 Chatt를 개인적으로 사용하는 데이터 보호 및 보안 위험에는 가중치가 다른 여러 위험 차원이 포함됩니다. GDPR에 따른 데이터 보호 위반은 가장 높은 위험을 나타내며, 비즈니스 비밀의 손실과 데이터 사용에 대한 통제 상실 부족이 뒤 따릅니다. 운영 및 비즈니스 비밀의 상실은 특히 중요한 위험을 나타냅니다. 직원들은보다 상세하고 실용적인 답변을 얻기 위해 상을 수여 할 수 있습니다. Chatgpt는이 정보를 사용하여 서비스를 추가로 개발할 수 있으므로 민감한 데이터의 기밀 처리는 보장되지 않습니다.

기술 및 운영 위험

데이터 보호 문제 외에도 기술 보안 위험이 발생합니다. 공격자는 피싱 공격 또는 자격 증명을 통해 직원 계정에 침투하여 외국 데이터에 액세스 할 수 있습니다. 채팅 봇 계정은 Darknet에서 정기적으로 제공되므로 무단 액세스의 위험이 높아집니다.

AI 생성 컨텐츠의 품질은 원하는 컨텐츠에 대한 자세한 설명에 따라 다릅니다. 현재 AI 생성 텍스트에는 종종 부정확하거나 완전히 잘못된 정보가 포함되어 있기 때문에 결과의 심도있는 조사 및 개정이 필수적입니다. Chatgpt는 실제 사람들에 대한 완전히 발명 된 정보를 전파 할 수 있으며, 이는 평판 손상과 법적 결과를 초래할 수 있습니다.

회사 소유의 AI 솔루션의 장점

Enterprise KI 전략적 대안 전문 엔터프라이즈 KI 솔루션은 개인 차트 사용에 비해 기본적인 이점을 제공합니다. GDPR 호환 데이터 처리, 보안 온 프레미스 솔루션 및 완전한 데이터 제어는 최고 등급의 이점을 나타냅니다. 또한 Enterprise Solutions는 특정 회사 프로세스에 적응할 수 있으며 포괄적 인 법적 확실성 및 규정 준수를 보장합니다.

최신 엔터프라이즈 -KI 시스템은 광범위한 조정 없이도 기존 ERP, CRM 및 기타 기업 애플리케이션에 완벽하게 통합 될 수 있습니다. 이를 통해 빠른 구현과 즉각적인 효율성 이득이 가능합니다. 공급자는 독일에서 호스팅을 통해 GDPR을 준수하고 회사가 정보를 완전히 제어 할 수 있도록 보장합니다.

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프리미엄 솔루션으로 자체 호스팅 된 AI

자체 호스팅 된 AI 솔루션은 최고 수준의 데이터 보호 및 제어를 제공합니다. AI 온 프레미스를 운영함으로써 모든 데이터는 자체 네트워크에 남아 있습니다. 이는 데이터 유출을 방지하고 가장 엄격한 규정 준수 요구 사항을 충족합니다. 지역 솔루션은 특히 의료, 금융 부문 및 공공 서비스와 같은 규제 된 산업에 특히 큰 가치가 있습니다.

재단사 "회사 GPT"는 회사의 특정 지식과 프로세스에 대해 교육을받을 수 있습니다. AI는 내부 문서, 프로세스 및 전문 지식을 완벽하게 다룰 수 있기 때문에 엄청난 효율성이 높아집니다. 스케일링의 유연성과 개별 조정은 클라우드 기반 솔루션을 분명히 초과합니다.

다양한 AI 솔루션의 비용-편익 분석

비용 구조 AI 솔루션의 비용은 선택한 접근 방식과 회사 규모에 따라 크게 다릅니다. Chatgpt Free는 직접 비용을 유발하지 않지만 최소한의 데이터 보호 및 유연성 만 제공합니다. Chatgpt Plus 비용은 한 달에 사용자 당 18 유로이며 Chatgpt 팀은 22-27 유로이며 이미 데이터 보호 기능을 개선했습니다. ChatGT Enterprise는 한 달에 사용자 당 54 유로 이상의 비용으로 150 명의 사용자를 최소 수락해야합니다. 직원이 150 명인 회사의 경우 연간 97,000 유로 이상의 비용이 발생합니다. Azure OpenAi Service는 더 나은 제어 및 통합을 가진 가변 가격 모델을 제공합니다. 온 프레미스 엔터프라이즈 -KI 솔루션은 5 만 ~ 200,000 유로의 높은 초기 투자가 필요하지만 최대의 데이터 보호 및 유연성을 제공합니다.

투자 고려 사항 수익

생성 AI의 얼리 어답터는 평균 ROI를 41 %로 기록했습니다. 설문 조사에 참여한 회사의 90 % 이상이 Genai 투자가 수익성이 있다고 밝혔다. 얼리 어답터의 87 %가 모든 AI 애플리케이션을 다루는 데이터 전략과 도구가 필요하다고 나타 내기 때문에 핵심은 강력하고 균일 한 데이터 전략에 있습니다.

전체 AI 잠재력의 개발은 쉽게 구축 할 수있는 최신 데이터 플랫폼에 따라 달라지며 팀, 도구 및 구름을 통해 안정적으로 설계되고 완벽하게 네트워크됩니다. 일관되게 AI를 사용하는 회사는 망설임하는 회사보다 우수합니다. AI 요원 시장은 2025 년에 약 76 억 달러로 성장할 것입니다.

회사를위한 전략적 권장 사항

AI 거버넌스 전략-성공 AI 구현의 개발에는 기술 혁신 이상의 것이 필요합니다. 강력한 보안 및 데이터 보호 개념은 새로운 기술을 안전하게 사용하는 데 필요한 기초를 만듭니다. 충돌은 명확하게 정의 된 비즈니스 및 사용 사례이며 생성 AI의 경제적 잠재력을 유도합니다. AI 정부의 핵심은 책임과 특정 역할을 정의하는 건설 조직을 형성합니다. AI 거버넌스위원회는 AI 주변의 윤리적 측면을 주시해야합니다. AI 장교 (CAIO)의 위치는 AI 이니셔티브의 전략적 지향과 구현을 안내하는 데 점점 더 중요 해지고 있습니다.

직원 교육 및 변경 관리

2025 년 2 월 이후에 시행 된 교육 의무는 AI 역량 개발에 대한 체계적인 조치를 요구합니다. 교육 내용에는 AI에 대한 기본 이해, 기회 및 위험에 대한 지식, AI 출력에 대한 비판적 평가 기술 및 윤리적 의미에 대한 인식이 포함되어야합니다.

회사에 대한 첫 번째 지침은 2025 년 8 월까지 게시 될 예정입니다. 고용주는 현재 요구 사항을 독립적으로 구현해야합니다. EU 규정은 아직 필수 문서를 제공하지 않지만 교육 조치를 문서화하는 것이 좋습니다.

기술 구현 전략

AI 방법을 선택할 때 사용자는 특정 비즈니스 요구 사항을 가정해야합니다. 생성 AI는 현재 관심의 초점이지만 모든 응용 프로그램에 부가 가치를 제공하지는 않습니다. 전문화 된 AI 방법은 종종 공급망 최적화와 같은 작업에 더 적합합니다.

트렌드는 여러 AI 에이전트가 협력 적으로 협력하는 다중 에이전트 시스템에 대한 추세입니다. 에이전트 오케스트레이션은 AI 에이전트 네트워크의 "직원"의 역할을 취합니다. 개발자의 99 %가 부서의 AI 에이전트에서 일하고 있습니다.

중소기업 및 AI : 규정 준수 및 미래의 잠재력에 대한 적응

시장 개발 및 독일 중형 회사 규제는 새로운 AI 규정을 통해 큰 어려움에 직면 해 있습니다. 2026 년부터 EU 규정이 점진적으로 발효되며 조정을 위해 전환 단계가 제공됩니다. 중소기업은 새로운 규정 준수 요구 사항을 집중적으로 다루어야합니다.

동시에, 균일 한 법적 프레임, 자금 지원 프로그램 및 실제 실험실에서 기회가 발생합니다. 많은 독일 기업은 AI를 중요한 성공 요인으로 인식했지만 제한된 학습 기회와 잠재적 인 응용 분야에 대한 지식 부족에 대해보고했습니다.

기술 개발

생성 AI의 미래는 멀티 모달입니다. 다중 공학은 텍스트를 넘어 다양한 응용 분야를 열 수있는 생성 접근법을 가능하게합니다. 온-프레미스 솔루션, 오픈 소스 모델 및 다중 공학은 "KI 2.0"접근 방식의 세 가지 중앙 기둥을 형성합니다.

조직은 GDPR 적합성을 보장하고 민감한 데이터를 보호하며 데이터 저장 및 처리를 완전히 제어하기 위해 온 프레미스 솔루션에 점점 더 의존하고 있습니다. 이 개발은 특히 규제 및 데이터 민감성 산업에 특히 가치가 있습니다.

왜 회사가 그림자 AI 대신 엔터프라이즈 키를 착용 해야하는지

직장에서 차트를 개인적으로 사용하는 것은 결코 보이지 않으며 회사에 상당한 법적, 안전 및 전략적 위험이 있습니다. EU AI Act와 데이터 보호 요구 사항이 강화되면서 독일 기업은 적극적으로 행동해야합니다.

Enterprise KI Solutions는 직원의 혁신적인 강점을 차지하고 최고 보안 및 규정 준수 표준을 보장하는 전략적 방법을 제공합니다. 전문 AI 인프라에 대한 투자는 입증 가능한 ROI 가치와 장기 경쟁 우위를 통해 지불됩니다.

회사는 즉시 포괄적 인 AI 정부 전략을 개발하고 직원 교육을 구현하며 AI 사용을위한 기술 기반을 만들어야합니다. 규제되지 않은 Shadow AI에서 전략적 기업 AI 로의 변화는 규정 준수가 잘못되었을뿐만 아니라 독일 기업의 미래의 생존 가능성에 대한 결정적인 요소 일뿐입니다.

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