AI의 가치를 실현하다
AI의 가장 큰 과제는 기술을 증명하는 것이 아니라 실제 비즈니스 영향으로 전환하는 것입니다. 성공은 AI의 작동 여부뿐만 아니라 AI를 채택하는 방법에 따라 달라집니다. 이 단원에서는 조직이 파일럿을 넘어 확장 가능하고 측정 가능한 결과를 달성할 수 있도록 설계된 입증된 실용적인 4단계 프레임워크 를 살펴봅니다.
- 교육 및 영감
- AI 준비 상태 평가
- AI의 여정 설계
- 에이전트적인 미래 구현 시작
이러한 단계를 수행하면 비즈니스를 혁신으로 이끌고 안전하게 운영하며 지속적인 가치를 제공할 수 있습니다.
독립적인 연구에 따르면 많은 AI 프로젝트가 프로덕션에 도달하기 전에 중단되거나 측정 가능한 영향을 주지 못합니다. Microsoft는 조직이 이러한 문제를 방지할 수 있도록 지원합니다. 우리는 수천 가지 고객 여정의 인사이트를 바탕으로, 1,000개 이상의 공개된 고객 성공 사례를 지원하는 규범적 채택 및 아키텍처 지침을 도출해냈습니다. 이 접근 방식은 비즈니스 전략, 운영 모델, 책임 있는 AI 원칙, 데이터 및 보안 기반을 검색에서 확장된 프로덕션에 이르는 명확한 경로와 연결합니다.
AI 변환 경로
AI 가치를 대규모로 잠금 해제하려면 기술 이상의 것이 필요합니다. 명확하고 구조화된 접근 방식이 필요합니다. Microsoft의 4단계 프레임워크는 해당 로드맵을 제공합니다. 각 단계는 AI 채택을 비즈니스 결과에 연결하고, 위험을 줄이고, 가치 창출 시간을 가속화하도록 설계되었습니다. 이 여정은 지도자에게 영감을 주고 우선 순위에 부합하는 것으로 시작됩니다.
1단계: 교육 및 영감
먼저 비즈니스 및 기술 리더를 한데 모아 집중적인 임원 구상 세션을 시작합니다. 입증된 산업 및 기능 시나리오를 사용하여 수익 증가, 비용 최적화, 위험 감소, 향상된 고객 또는 직원 환경과 같은 최우선 순위를 반복 가능한 AI 패턴에 연결합니다. 목표는 조직에 가장 중요한 2~3개의 전략적 베팅에 리더를 맞추는 것입니다.
2단계: AI 준비 상태 이해
다음으로 Microsoft 계정 팀과 협력하여 보안 AI 준비 평가를 수행합니다. 비즈니스 전략, 기술 전략, AI 경험, 조직 및 문화, AI 거버넌스 및 보안 등 5가지 차원의 강점과 격차를 식별합니다. 귀하의 현재 단계(탐색 → 계획 → 구현 → 확장 → 실현)를 매핑하고 가장 가치 있는 다음 단계에 대해 합의합니다. 이 단계에서는 전략을 고정하고 빌드하기 전에 가드레일을 정의하며 데이터 및 보안 종속성을 초기에 표시합니다.
3단계: AI 여정 매핑
격리된 파일럿에서 지속형 솔루션으로 이동하기 위해 AI 운영 모델을 설정하거나 강화하는 데 도움이 됩니다.
- 우수 센터(CoE): 섭취, 우선 순위 지정, 재사용, 변경 관리 및 기술 개발을 위한 것입니다.
- 거버넌스 및 보안 보호책: AI 이니셔티브, 사용자 지정 LLM(대규모 언어 모델) 앱 및 에이전트를 위험 태세 및 책임 있는 AI 원칙에 맞게 조정합니다.
- 데이터 및 플랫폼 랜딩 존: Microsoft Foundry 및 MLOps/LLMOps와 같은 패턴을 사용하여 개념 증명에서 프로덕션으로의 경로를 반복 가능하게 만듭니다.
이러한 사례는 비즈니스 전략, 기술 전략, 적용된 AI 환경, 조직 및 문화, AI 거버넌스 등 Microsoft의 5가지 AI 가치 동인을 반영하므로 운영 모델은 도구뿐만 아니라 가치 창출에 고정됩니다.
이 단계에서는 전략, 거버넌스 및 보안을 조정하여 크기 조정을 가속화합니다. AI 기술과 사용 사례 유입을 중앙 집중화하고 반복 가능한 성공을 위해 검증된 참조 아키텍처를 적용합니다. THis 단계는 모든 프로젝트가 측정 가능한 영향을 제공하고, 설계에 따라 규정을 준수하며, 비용이 많이 드는 오류를 방지하는 데 도움이 됩니다. 이 방법을 사용하는 조직은 프로젝트 비용을 최대 30% 절감하고 배포 속도를 50%증가합니다.
4단계: 에이전트 미래 빌드 시작
마지막으로, 프로세스 소유자와 함께 검색 워크샵을 공동 호스팅하여 고부가가치 기회를 파악하고 우선 순위를 지정합니다. 함께 잠재적인 사용 사례를 포착하고, 비즈니스 영향을 예측하고, 타당성 및 위험을 평가하고, 목록을 상위 3~5개 후보로 좁힐 수 있습니다. 구조화된 유입 프레임워크와 대상 검색 질문을 사용하여 신속하게 수렴하고 "파일럿 스프롤"을 방지합니다. 이 단계에서는 분산된 파일럿을 가치, 데이터 준비 상태 및 가치 창출 시간을 기준으로 순위가 지정된 포커스가 있는 포트폴리오로 대체하면서 구매, 확장 또는 빌드 의사 결정을 명확히 합니다.
이것은 이론이 아닙니다. 산업 전반에서 수천 개의 퍼블릭 고객 스토리를 탐색할 수 있으며, 입증된 패턴을 사용자 환경에 매핑합니다. 또한 수천 개의 계약을 통해 다듬어진 클라우드 채택 프레임워크와 웰아키텍티드 실천에서 Microsoft의 자체 대규모 배포 및 지침으로부터의 교훈을 제공합니다. AI를 사용하는 모든 위치에서 Microsoft는 비즈니스를 차별화하도록 설계된 명확한 ROI 측정값을 사용하여 사용 사례에서 프로덕션으로 반복 가능한 경로를 제공합니다.
다음으로, AI 성공을 위한 구성을 살펴보겠습니다.