데이터와 AI가 혁신의 기반을 형성하는 방법

Hitachi Exchange: AI 기반 혁신을 위한 새로운 청사진 구축

올해 비즈니스 리더들은 AI의 힘을 활용하는 데 있어 지금까지 직면한 가장 어려운 질문과 씨름하고 있습니다. 조직이 성공하기 위해서는 지금 그 어느 때보다도 개인 정보 보호, 데이터 보호, 혁신, 소비자 신뢰 및 내부 무결성 간의 미묘한 균형을 찾는 것이 매우 중요합니다.

이달 초, 저는 뉴욕에서 열린 Hitachi Vantara Exchangeopens in a new tab에 참석했는데, 많은 사람들은 함께 모여 전 세계의 디지털 환경이 그 어느 때보다 복잡한 시기에 발생하는 모든 생각, 도전, 기회 및 고려 사항에 대해 깊이 파고들 준비가 되어 있었습니다.

월스트리트 저널(Wall Street Journal)의 커머셜 부서인 The Trust에서 주최한 이 이벤트는 많은 사람들이 모범 사례를 강조할 뿐만 아니라 클라우드 여정 간소화, AI 통합의 비즈니스 영향 이해, 개인 정보 보호 규정 준수 보장, 데이터 관리 마스터, 금융 산업에 대한 귀중한 인사이트 추출에 이르기까지 모든 것에 대한 경험을 공유하고 조언을 수집할 수 있는 기회였습니다.

다음은 핵심 요점입니다.

생성형 AI 노력의 기반이 되는 데이터 관리 및 아키텍처

Hitachi Vantara의 금융 서비스부 CTO인 Mark Katz와 The Trust, WSJ 및 Barron's Group의 Mirchandani는 데이터 접근성에 중점을 두었습니다. Katz는 생성형 AI 노력에서 데이터 관리와 아키텍처의 근본적인 역할을 강조하며 분위기를 만들었습니다.

Katz에 따르면 비정형 데이터의 폭발적인 증가는 기업이 해당 데이터를 관리해야 할 뿐만 아니라 세분화를 통해 개인 식별 정보를 보호하고 계보를 추적해야 한다는 것을 의미합니다. 그가 말했듯이 "단순히 데이터를 저장하고 검색하는 것만으로는 충분하지 않습니다." 복잡한 클라우드 및 하이브리드 클라우드 환경 전반에 걸쳐 올바른 인사이트를 얻기 위해 정교한 데이터 관리 도구가 필요합니다.

저는 디지털 환경이 복잡하며, "아직 끝나지 않았다"는 것을 깨닫게 될 것이라는 중요한 교훈을 얻었습니다. 현재 적절한 지원을 제공할 수 있을 뿐만 아니라 미래의 요구와 기회를 예측할 수 있는 기술 파트너를 선택하는 것이 매우 중요합니다.

생성형 AI의 위험과 기회

생성형 AI의 기능 활용과 위험 관리 사이에서 적절한 균형을 찾는 것이 매우 중요합니다. Hitachi Vantara의 제품 엔지니어링 SVP인 Bharti Patel은 미션 크리티컬 애플리케이션에 이러한 노력을 집중하는 것이 중요하다고 강조했습니다. 데이터 인텔리전스 및 인프라는 Hitachi Vantara가 해결하려고 하는 엔터프라이즈 AI의 도전 영역 중 일부입니다. 업계 전반에 걸쳐 다양한 규정을 고려하는 것도 중요하며, 금융 서비스 및 의료 분야는 특히 엄격한 데이터 보호 보증이 필요합니다.

Verizon Business의 최고 제품 책임자인 Debika Bhattacharya는 이에 대해 "공격적으로 실험하고 신중하게 구현해야 합니다."라고 현명한 조언을 제공했습니다. 이 지혜는 야망을 대담하게 받아들이는 동시에 위험이 매우 높을 때 올바른 절충안을 제공하기 위해 신중하고 사려 깊은 구현 사이의 균형을 유지하는 것의 중요성을 강조합니다.

혁신을 위한 새로운 프레임워크

비즈니스 리더들은 이전보다 더 많이 AI 도구를 일상 업무에 통합하고 있으며, 동시에 빠듯한 예산과 진화하는 규제 요구 사항을 헤쳐 나가고 있습니다. Hitachi Vantara의 글로벌 서비스 담당 수석 부사장인 Jeb Horton은 기업들이 "AI를 업무에 내장하는 정도는 다양하다"고 강조했습니다. 이러한 환경에서의 기업 혁신에 대해 이야기하면서 패널리스트들은 책임감 있는 AI 프레임워크가 기업의 채택에 매우 중요하다는 데 동의했습니다.

토론은 가장 중요한 것에 대한 몇 가지 다른 견해를 드러냈습니다.

Accenture의 최고 AI 책임자인 Lan Guan은 "독점 데이터가 가장 큰 장점"이라고 강조하면서 성공은 해당 데이터의 품질에 더 달려 있다고 강조합니다.

Cisco 펠로우 겸 고객 경험부 CTO인 Dave Malik은 생성형 AI의 사용 사례가 늘어남에 따라 광범위한 트랜스포메이션 노력과 함께 기하급수적인 진전이 있을 것이라고 예측했습니다. Malik은 "시스템과 채택에 대한 신뢰가 생기면 사람들은 새로운 사용 사례에 대해 더 계산된 위험을 기꺼이 감수할 것입니다."라고 언급합니다.

AllianceBernstein의 투자 솔루션 및 과학 부문 책임자인 Andrew Chin은 혁신은 항상 더 넓은 변화를 수반해야 한다고 지적하며, 모든 조직이 원활하게 적응하는 것이 과제임을 인정했습니다. AllianceBernstein의 전략에는 혁신을 조직의 문화적 구조에 통합하고, 직원들이 채택을 위한 자신의 아이디어를 개발하고 참여할 수 있는 포럼을 만드는 것이 포함됩니다.

마무리

현실은 조직이 위험 요소가 높고 기술 발전에 의해 환경이 지속적으로 형성되고 있는 미지의 영역을 탐색하고 있습니다. 뉴욕을 필두로 전 세계의 혁신 생태계에 기대어 잠재력을 조율하고, 위험을 이해하고, 데이터와 AI가 혁신과 병행하는 방법에 대한 새로운 청사진을 공동으로 만드는 것이 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 저는 지난 며칠 동안 동료들과 다시 소통하고 다양한 산업 분야에서 이 다음 장의 최전선에 있는 가장 훌륭하고 똑똑한 사람들을 만나는 데 시간을 할애할 수 있어서 매우 감사하게 생각합니다.

AI를 통해 비즈니스 운영을 혁신하는 방법을 알아보십시오.