AI 전략 및 환경

실행이 아이디어보다 낫다. 여기서는 포커스가 있는 파일럿을 실행하고, 영향력이 높은 사용 사례의 우선 순위를 지정하고, 자신 있게 확장할 수 있는 메트릭과 팀을 빌드하는 방법을 알아봅니다.

작게 시작하고 빠르게 배우기

빠르게 가치를 증명하고 학습 루프를 만드는 엄격한 범위의 파일럿으로 시작합니다. 각 파일럿을 명확한 가설, 성공 조건 및 다음에 수행할 작업에 대한 계획을 사용하여 실험으로 처리합니다.

• 실행 가능한 최소 파일럿 범위: 명확한 목표, 데이터 입력, 성공 조건 및 타임라인(6~12주).
• 학습을 위한 디자인: 가설, 계측 및 파일럿 후 검토를 정의합니다.
• 반복: 크기 조정 전에 파이프라인, 모델 및 거버넌스를 구체화합니다.

높은 영향 사용 사례 우선 순위 지정

간단하고 반복 가능한 프레임워크를 사용하여 올바른 파일럿을 선택합니다. 전략에 부합하고, 사용 가능한 데이터로 실현 가능하며, 측정 가능한 ROI를 제공하는 기회에 집중합니다.

• 전략적 KPI에 맞게 조정
• 액세스 가능한 데이터 및 명확한 ROI 사용
• 적당한 변경 관리 필요

메트릭을 사용하여 크기 조정 안내

중요한 사항을 측정합니다. 채택, 결과 및 신뢰를 추적하여 크기 조정 시기, 개선 시기 및 일시 중지 시기를 파악합니다.

• 채택: 활성 사용자, 사용 빈도, 완료율
• 결과: 정확도, 시간-값, 결과당 비용
• 신뢰: 오류율, 사용자 재정의, 피드백 점수

다양한 기능 간 팀 빌드

AI는 비즈니스, 기술 및 위험 관점이 함께 작동할 때 성공합니다. 프로젝트 이동을 유지하기 위해 역할 및 책임을 미리 정의합니다.

• 비즈니스 소유자, 데이터 엔지니어, ML 실무자, 보안/규정 준수 및 윤리를 포함합니다.
• 섭취, 유효성 검사, 배포 및 모니터링을 위해 RACI를 설정합니다.

올바른 도구 선택

문제에 맞게 역량을 일치시켜 과도한 엔지니어링을 방지합니다. 속도가 중요한 경우 미리 빌드된 서비스를 선택하고, 차별화에 필요한 경우 사용자 지정 모델을 선택합니다.

• 지식 작업에 대한 NLP(자연어 처리) 및 요약
• 작업에 대한 예측 및 변칙 검색
• 검사 또는 품질 관리를 위한 컴퓨터 비전
• 지식 발견을 위한 RAG 및 의미 검색

올바른 파일럿 및 메트릭은 신뢰를 구축하고 실행을 선명하게 하며 반복 가능하고 책임 있는 AI 배포를 위한 플레이북을 만듭니다.

다음으로, 추진력을 유지하는 AI 지원 조직과 문화를 구축하는 방법인 사람 쪽에 집중합니다.