집세넨 그룹 CEO 로니 셰스, 실용적인 기업 AI 도입을 주창하다
인공지능 여정을 시작하기 전에 항상 데이터 상태를 평가하십시오. 데이터 품질 저하는 노력을 무너뜨릴 수 있는 가장 큰 위험 요소 중 하나이기 때문입니다.
가트너에 따르면, 기업들은 데이터 품질 저하로 인해 연간 평균 1,290만 달러의 손실을 입으며, 이는 자원 낭비와 기회 상실로 이어집니다. 우려스러운 점이지만 긍정적인 측면은 더 많은 기업들이 데이터 품질의 중요성을 인식하고 있으며, 이러한 함정에 덜 취약해지고 있다는 것입니다.
이 관점은 AI 전략, 실행 및 거버넌스 전문 기업인 SENEN 그룹의 CEO 로니 셰스(Ronnie Sheth)가 제시한 것입니다. 이 회사는 데이터 및 AI 자문, 운영화, 리터러시(문해력)에 중점을 두고 있습니다. 셰스는 "기업 생활을 시작한 초창기부터" 데이터와 AI에 관여해 왔다고 언급하며 상당한 실무 경험을 보유하고 있음을 강조합니다. 그녀의 회사는 99.99%의 고객 유지율이라는 인상적인 성과도 자랑합니다.
셰스는 "실무적으로 볼 때 흔히 목격하는 문제점은 기업들이 진정한 준비 없이 AI 도입을 서두른다는 것"이라고 말한다. 경영진의 지시로 AI 구현이 추진되지만 명확한 청사진이나 로드맵 없이 진행되는 경우가 많다고 설명한다. 이로 인해 사용자 참여도는 높지만 측정 가능한 성과는 나오지 않는 결과를 초래할 수 있다.
2024년에도 셰스는 데이터가 "필요한 수준에 훨씬 못 미치는" 조직들을 마주했다. "아예 턱없이 부족하다"고 그녀는 강조한다. 그러나 논의는 점차 더 전략적이고 실용적인 접근 방식으로 전환되고 있다. 기업들은 이 점을 점점 더 인식하며, AI 도입을 즉시 추진하기보다 먼저 SENEN 그룹에 데이터 지원을 요청하고 있다.
셰스는 "이런 기업들이 우리를 찾을 때, 우리의 최우선 과제는 그들의 데이터 문제를 해결하는 것"이라고 설명한다. "그 후에야 AI 모델 개발로 넘어간다. 이렇게 해야 향후 모든 AI 계획에 대한 견고한 기반을 마련할 수 있다."
셰스는 덧붙입니다. "데이터가 체계화되면 원하는 만큼 AI 모델과 솔루션을 개발할 수 있으며, 이제 구축할 수 있는 강력한 기반이 마련되었기에 정확한 결과를 얻을 수 있습니다."
광범위한 전문성을 바탕으로 SENEN 그룹은 조직의 방향을 바로잡는 데 도움을 줍니다. 셰스는 초기 데이터 거버넌스 지원을 요청했던 한 고객사의 사례를 공유합니다. 결국 그들은 거버넌스를 도입하고 운영 로드맵을 수립하기 전에 목적, 접근 방식, 원하는 결과를 명확히 하는 데이터 전략이 필요했습니다. "그들은 원시 데이터에서 설명적 분석으로, 다시 예측 분석으로 발전했으며, 현재 우리는 그들을 위한 AI 전략을 개발 중입니다"라고 셰스는 말합니다.
이러한 실용적 이니셔티브에 대한 집중은 이번 주 런던에서 열리는 'AI & 빅데이터 엑스포 글로벌'에서 셰스가 논의할 핵심 주제다. "지금은 혁신, 시범 운영, 실험에만 집중하기보다, 특히 기업 도입 측면에서 AI를 실질적으로 활용할 때입니다,"라고 그녀는 말한다. "지금은 그런 시기가 아닙니다. AI가 실질적인 가치를 창출하도록 만드는 것이 중요합니다. 기업들에게 올해가 바로 그 해입니다."
로니 셰스와의 전체 인터뷰 영상은 아래에서 시청하세요:
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의견 (1)
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![ScottMartinez]()
Der Artikel trifft einen wichtigen Punkt! In meinem Team sprechen wir seit Monaten über KI, aber bei der Umsetzung hapert es oft an der Datenbasis. Die genannte Summe von Gartner lässt aufhorchen - klingt nach einem Weckruf für das Management. Wirklich praktische Perspektive, weniger Hype, mehr Realitätscheck. Das mit der Datengrundlage checken ist wohl der wichtigste, aber oft langweiligste Schritt, bevor es losgeht 😅
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2024년에도 셰스는 데이터가 "필요한 수준에 훨씬 못 미치는" 조직들을 마주했다. "아예 턱없이 부족하다"고 그녀는 강조한다. 그러나 논의는 점차 더 전략적이고 실용적인 접근 방식으로 전환되고 있다. 기업들은 이 점을 점점 더 인식하며, AI 도입을 즉시 추진하기보다 먼저 SENEN 그룹에 데이터 지원을 요청하고 있다.
셰스는 "이런 기업들이 우리를 찾을 때, 우리의 최우선 과제는 그들의 데이터 문제를 해결하는 것"이라고 설명한다. "그 후에야 AI 모델 개발로 넘어간다. 이렇게 해야 향후 모든 AI 계획에 대한 견고한 기반을 마련할 수 있다."
셰스는 덧붙입니다. "데이터가 체계화되면 원하는 만큼 AI 모델과 솔루션을 개발할 수 있으며, 이제 구축할 수 있는 강력한 기반이 마련되었기에 정확한 결과를 얻을 수 있습니다."
광범위한 전문성을 바탕으로 SENEN 그룹은 조직의 방향을 바로잡는 데 도움을 줍니다. 셰스는 초기 데이터 거버넌스 지원을 요청했던 한 고객사의 사례를 공유합니다. 결국 그들은 거버넌스를 도입하고 운영 로드맵을 수립하기 전에 목적, 접근 방식, 원하는 결과를 명확히 하는 데이터 전략이 필요했습니다. "그들은 원시 데이터에서 설명적 분석으로, 다시 예측 분석으로 발전했으며, 현재 우리는 그들을 위한 AI 전략을 개발 중입니다"라고 셰스는 말합니다.
이러한 실용적 이니셔티브에 대한 집중은 이번 주 런던에서 열리는 'AI & 빅데이터 엑스포 글로벌'에서 셰스가 논의할 핵심 주제다. "지금은 혁신, 시범 운영, 실험에만 집중하기보다, 특히 기업 도입 측면에서 AI를 실질적으로 활용할 때입니다,"라고 그녀는 말한다. "지금은 그런 시기가 아닙니다. AI가 실질적인 가치를 창출하도록 만드는 것이 중요합니다. 기업들에게 올해가 바로 그 해입니다."
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