국내외 과학기술 정책에 대한 간략한 정보
단신동향
해외단신
글로벌 AI 평가(AIA) 2024 : 더 나은 성숙도, 규모, 영향력의 동인 원문보기 1
- 국가 미국
- 생성기관 AT커니
- 주제분류 핵심R&D분야
- 원문발표일 2024-11-11
- 등록일 2024-12-06
- 권호 277
○ Kearney는 AI와 분석의 힘을 활용하여 데이터의 가치를 실현하고 비즈니스의 궤도에 실질적인 영향을 미치기 위해 필요한 관행, 접근 방식 및 역량은 무엇인지에 대해 분석한 보고서를 발표
- Kearney의 사고-구축-관리(think-build-govern) 프레임워크를 중심으로 정리했으며, 이 프레임워크를 기반으로 전 세계 6개 산업 클러스터와 25개 이상의 국가에서 1,000개 이상의 조직에 속한 대표적 임원 표본을 대상으로 실시한 종합 설문조사를 실시
○ 지난 10년 간, 데이터 통찰(data insights)을 활용하는 것은 전문화된 '과학'활동으로부터 모든 비즈니스 역할에서 필수적인 부분으로 발전하였음
- 오늘날 직원들은 거의 실시간으로 통찰을 만들어 일상적인 업무에 통합할 것을 기대받고 있음
- 이러한 노력은 생성형 인공지능(GenAI)의 등장으로 더욱 시급해졌으며, AI가 통찰의 관문역할을 하는 것이 증가하는 세상에서 데이터의 품질과 일관성은 그 출처에서부터 정확해야 함
- 저품질이거나 일관성이 없는 데이터는 부정확한 통찰이나 결함있는 결정을 유도할 수 있으며, AI 시스템은 대규로모 데이터를 자동처리하는데 있어 오류나 불일치를 증폭시킬 수 있음
○ 진정한 도전과제는 '하드'부분에 있는데, 이는 AI 활용사례가 확장할 수 있는 경로를 찾을 수 있도록 하는 것으로 여기에는 몇 가지 일반적인 함정이 있음
- 기능적 정렬과 전문지식의 부족, AI에 대한 명확한 이해부재, 위험 및 감사영향에 대한 불인지(Unawareness), 강력한 비용관리 프레임워크의 부재
○ 새로운 Kearney 연구에 따르면, 조사에 참여한 기업의 절반 이상(51%)은 미성숙한 역량을 보이고 있음
- 이는 기업이 AI와 분석을 위한 활용사례를 식별하고 전략을 개발했지만 이들이 실행을 위한 필요역량을 구축하고 규모를 확장하는데 어려움을 겪고 있음을 의미함
- Kearney의 사고-구축-관리(think-build-govern) 프레임워크를 중심으로 정리했으며, 이 프레임워크를 기반으로 전 세계 6개 산업 클러스터와 25개 이상의 국가에서 1,000개 이상의 조직에 속한 대표적 임원 표본을 대상으로 실시한 종합 설문조사를 실시
○ 지난 10년 간, 데이터 통찰(data insights)을 활용하는 것은 전문화된 '과학'활동으로부터 모든 비즈니스 역할에서 필수적인 부분으로 발전하였음
- 오늘날 직원들은 거의 실시간으로 통찰을 만들어 일상적인 업무에 통합할 것을 기대받고 있음
- 이러한 노력은 생성형 인공지능(GenAI)의 등장으로 더욱 시급해졌으며, AI가 통찰의 관문역할을 하는 것이 증가하는 세상에서 데이터의 품질과 일관성은 그 출처에서부터 정확해야 함
- 저품질이거나 일관성이 없는 데이터는 부정확한 통찰이나 결함있는 결정을 유도할 수 있으며, AI 시스템은 대규로모 데이터를 자동처리하는데 있어 오류나 불일치를 증폭시킬 수 있음
○ 진정한 도전과제는 '하드'부분에 있는데, 이는 AI 활용사례가 확장할 수 있는 경로를 찾을 수 있도록 하는 것으로 여기에는 몇 가지 일반적인 함정이 있음
- 기능적 정렬과 전문지식의 부족, AI에 대한 명확한 이해부재, 위험 및 감사영향에 대한 불인지(Unawareness), 강력한 비용관리 프레임워크의 부재
○ 새로운 Kearney 연구에 따르면, 조사에 참여한 기업의 절반 이상(51%)은 미성숙한 역량을 보이고 있음
- 이는 기업이 AI와 분석을 위한 활용사례를 식별하고 전략을 개발했지만 이들이 실행을 위한 필요역량을 구축하고 규모를 확장하는데 어려움을 겪고 있음을 의미함
