Newsletter

장애물을 극복하는 방법, 또는 오히려 : 걱정하지 않고 인공 지능을 사랑하는 법을 배운 방법

왜 그렇게 많은 기업이 AI 도입에 실패할까요? 가장 큰 장벽은 기술이 아니라 사람입니다. 이 기사에서는 변화에 대한 저항, 경영진의 참여 부족, 데이터 보안, 제한된 예산, 규정 준수 및 지속적인 업데이트 등 6가지 중요한 장벽을 확인합니다. 해결책은 무엇일까요? 파일럿 프로젝트부터 시작하여 가치를 입증하고, 직원을 교육하고, 전용 시스템으로 민감한 데이터를 보호하세요. AI는 단순한 디지털화가 아닌 프로세스 혁신이 필요합니다.

장벽 허물기: 우리 안의 알고리즘

인공지능(AI)은 업무를 변화시킵니다. 많은 기업이 이러한 새로운 도구를 프로세스에 성공적으로 도입하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 장애물을 이해하면 조직이 효율성을 유지하면서 AI를 활용하는 데 도움이 됩니다.

지속적인 교육의 과제

AI의 급속한 발전은 전문가와 기업에게 새로운 과제를 안겨주고 있습니다. 근로자들은 AI에 의한 대체를 두려워합니다. 하지만 AI는 대체가 아닌 역량을 강화하는 도구로 작동합니다:

  • 반복적인 작업 자동화
  • 전략적 활동을 위한 공간
  • 데이터를 통한 의사 결정 지원

AI를 협업 도구로 제시하면 저항감을 줄이고 이 기술의 도입을 장려할 수 있습니다. 의심할 여지 없이 일부 업무는 시간이 지나면서 사라지겠지만 다행히도 가장 지루한 업무만 사라질 것입니다. 이는 실제로 프로세스 내에서 기술을 채택하는 것뿐만 아니라 프로세스의 전반적인 변화를 의미합니다. 요컨대, 디지털화와 디지털 트랜스포메이션의 차이점입니다. 인사이트: https://www.channelinsider.com/business-management/digitization-vs-digitalization/

데이터 보호 및 보안

개인정보 보호와 보안은 주요 장애물입니다. 기업은 AI 시스템의 정확성을 보장하여 민감한 데이터를 보호해야 하며, 또 보호해야만 합니다. 데이터 유출과 부정확한 정보로 인한 위험은 반드시 해결해야 합니다:

  • 정기적인 보안 점검
  • 공급업체 평가
  • 데이터 보호 프로토콜

특히, "자동 필터'을 도입하고, 기업 데이터 전체를 관리하거나 분석하는 경우 전용 시스템을 사용하는 것은 보안 문제뿐만 아니라 매우 중요한 데이터를 제3자에게 '제공'하지 않기 위해서도 필수적입니다. 그러나 다른 상황에서도 그랬듯이 이러한 주의는 소수의 조직에서만 '깨달은' 접근 방식으로 남아 있을 것입니다. 요컨대, 모든 사람은 다양한 선택이 수반하는 장단점을 알고 있으면서도 자신이 원하는 대로 행동합니다.

다음은 핵심 사항을 간략하게 정리한 목록입니다.

변화에 대한 저항 관리

채택을 위해서는 다음과 같은 관리 전략이 필요합니다:

  • 혜택에 대한 커뮤니케이션
  • 평생 교육
  • 실용적인 코칭
  • 피드백 관리

하향식 접근 방식

의사 결정권자는 AI의 가치에 대한 증거를 필요로 합니다. 효과적인 전략:

  • 경쟁사의 성공 사례 보기
  • 파일럿 데모 프로젝트
  • 명확한 ROI 지표
  • 직원 참여 유도

예산 제약 관리

예산과 인프라가 충분하지 않으면 도입에 어려움을 겪습니다. 조직은 할 수 있습니다:

  • 포함된 프로젝트로 시작하기
  • 결과에 따라 확장
  • 신중하게 리소스 할당

법적 및 윤리적 측면

구현 시 고려해야 할 사항입니다:

  • 공정성 및 공정성
  • 규정 준수
  • 책임감 있는 사용을 위한 규칙
  • 입법 동향 모니터링

지속적인 업데이트

조직은 반드시 그래야 합니다:

  • 관련 개발 사항 모니터링
  • 섹터 커뮤니티 참여
  • 공신력 있는 출처 사용

관점

효과적인 도입을 위해서는 다음이 필요합니다:

  • 전략적 접근
  • 조직 변화에 대한 관심
  • 기업 목표 및 문화와 일치
  • 실질적인 가치에 집중

효과적인 변화는 목표에 맞는 지속 가능한 선택을 통해 운영과 인력의 역량을 향상시킵니다.

비즈니스 성장을 위한 리소스

2025년 11월 9일

중소기업을 위한 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어에 대한 완벽한 가이드

이탈리아 중소기업의 60%가 데이터 교육에 심각한 격차가 있다고 인정하고, 29%는 전담 인력조차 없는 반면, 이탈리아 BI 시장은 2034년까지 367.9억 달러에서 694.5억 달러로 폭발적으로 성장(CAGR 8.56%)할 것으로 예상됩니다. 문제는 기술이 아니라 접근 방식입니다. 중소기업은 데이터를 의사 결정으로 전환하지 않고 CRM, ERP, Excel 시트에 흩어져 있는 데이터에 빠져 있습니다. 이는 최적화하려는 기업뿐만 아니라 처음부터 시작하는 기업도 마찬가지입니다. 중요한 선택 기준: 수개월의 교육 없이 드래그 앤 드롭 방식의 사용성, 사용자와 함께 성장하는 확장성, 기존 시스템과의 기본 통합, 라이선스 가격 대비 전체 TCO(구현 + 교육 + 유지보수). 4단계 로드맵 - 측정 가능한 SMART 목표(6개월 내 이탈률 15% 감소), 깔끔한 데이터 소스 매핑(가비지 인=가비지 아웃), 데이터 문화 팀 교육, 지속적인 피드백 루프가 있는 파일럿 프로젝트. 설명적 BI(무슨 일이 일어났는지)부터 숨겨진 패턴을 발견하는 증강 분석, 미래 수요를 예측하는 예측, 구체적인 조치를 제안하는 처방에 이르기까지 모든 것을 변화시키는 것이 바로 AI입니다. Electe 중소기업을 위해 이러한 힘을 민주화합니다.
2025년 11월 9일

수학이 어려운 이유(인공지능이라 해도)

언어 모델은 우리가 파이를 외우는 것처럼 결과를 곱셈하는 방법을 모르지만 그렇다고 해서 수학자가 되는 것은 아닙니다. 문제는 구조적 문제입니다. 알고리즘적 이해가 아니라 통계적 유사성을 통해 학습합니다. o1과 같은 새로운 '추론 모델'도 사소한 작업에서는 실패합니다. '딸기'의 'r'을 몇 초 만에 정확하게 계산하지만 각 문장의 두 번째 글자가 단어를 구성하는 단락을 작성해야 할 때는 실패합니다. 월 200달러의 프리미엄 버전은 어린이가 하는 일을 즉시 해결하는 데 4분이 걸립니다. 2025년 딥시크릿과 미스트랄은 여전히 글자를 잘못 계산합니다. 새로운 솔루션은? 가장 똑똑한 모델이 직접 계산을 시도하는 대신 실제 계산기를 불러야 할 때를 알아내는 하이브리드 접근 방식입니다. 패러다임의 전환: AI는 모든 것을 할 줄 알 필요 없이 적절한 도구를 조율할 수 있습니다. 마지막 역설: GPT-4는 극한 이론을 훌륭하게 설명할 수 있지만 포켓 계산기가 항상 정확하게 풀 수 있는 곱셈을 틀립니다. 무한한 인내심을 가지고 설명하고, 예시를 적용하고, 복잡한 추론을 세분화하는 등 수학 교육에는 탁월합니다. 정확한 계산을 원하시나요? 인공 지능이 아닌 계산기에 의존하세요.