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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

소비자 애플리케이션을 위한 AI 규정: 새로운 2025년 규정에 대비하는 방법

2025년, AI의 '와일드 웨스트' 시대 종식: 2024년 2월 2일부터 AI 리터러시 의무, 2025년 8월 2일부터 거버넌스 및 GPAI가 적용되는 EU AI 법안이 8월 2일부터 시행됩니다. 캘리포니아는 강박적 보상 시스템, 자살 생각 감지, 3시간마다 '나는 인간이 아니다'라는 알림, 독립적인 공개 감사, 위반 시 1,000달러의 벌금을 부과하는 SB 243(세웰 세처 자살 이후 탄생, 14세 챗봇과 정서적 관계 형성)으로 선구자적 입지를 다지고 있습니다. SB 420은 '고위험 자동 결정'에 대한 영향 평가와 함께 사람의 검토 항소권을 요구합니다. 실제 집행: Noom은 2022년에 인간 코치로 둔갑한 봇에 대해 5,600만 달러의 합의금을 지불할 것이라고 밝혔습니다. 전국적 추세: 앨라배마, 하와이, 일리노이, 메인, 매사추세츠에서는 AI 챗봇에 알리지 않는 것을 UDAP 위반으로 분류하고 있습니다. 3단계 위험 중요 시스템 접근 방식(의료/교통/에너지) 배포 전 인증, 소비자 대상 투명 공개, 범용 등록+보안 테스트. 연방 정부의 선점 없는 규제 패치워크: 여러 주에 걸쳐 있는 기업은 다양한 요건을 충족해야 합니다. 2026년 8월부터 EU: 명백한 경우를 제외하고 사용자에게 AI 상호 작용을 알리고, AI 생성 콘텐츠에 기계 판독 가능 라벨을 부착합니다.
2025년 11월 9일

생성되지 않은 것을 규제하는 것: 유럽은 기술적으로 무의미할 위험이 있나요?

유럽은 전 세계 인공지능 투자의 10분의 1에 불과하지만 글로벌 규칙을 주도하고 있다고 주장합니다. 이는 혁신을 촉진하지 않고 시장 지배력을 통해 전 지구적 규모의 규칙을 강요하는 '브뤼셀 효과'입니다. 인공지능법은 2027년까지 시차를 두고 시행되지만 다국적 기술 기업들은 훈련 데이터 공개를 피하기 위해 영업 비밀을 발동하고, 기술적으로 준수하지만 이해하기 어려운 요약을 작성하고, 자체 평가를 통해 시스템을 '고위험'에서 '최소 위험'으로 하향 조정하고, 덜 엄격한 규제를 가진 회원국을 선택해 포럼 쇼핑을 하는 등 창의적인 회피 전략으로 대응하고 있습니다. 역외 저작권의 역설: EU는 OpenAI가 유럽 밖에서 교육하는 경우에도 유럽 법률을 준수할 것을 요구하는데, 이는 국제법에서는 전례가 없는 원칙입니다. 동일한 AI 제품의 제한된 유럽 버전과 고급 글로벌 버전이라는 '이중 모델'이 등장합니다. 실제 위험: 유럽은 글로벌 혁신으로부터 고립된 '디지털 요새'가 되어 유럽 시민들은 열등한 기술에 접근하게 됩니다. 신용 평가 사건의 대법원은 이미 '영업 비밀' 항변을 기각했지만, '충분히 상세한 요약'이 정확히 무엇을 의미하는지 해석상의 불확실성은 여전히 엄청납니다. 아무도 모릅니다. 마지막 미해결 질문: EU는 미국 자본주의와 중국 국가 통제 사이에 윤리적 제3의 길을 만들고 있는가, 아니면 단순히 경쟁하지 않는 영역으로 관료주의를 수출하고 있는가? 현재로서는 AI 규제 분야의 세계 선두주자이지만, 개발은 미미한 수준입니다. 방대한 프로그램.
2025년 11월 9일

이상값: 데이터 과학과 성공 사례의 만남

이상값은 더 이상 '제거해야 할 오류'가 아니라 이해해야 할 가치 있는 정보라는 데이터 과학의 패러다임이 바뀌었습니다. 하나의 이상값은 선형 회귀 모델을 완전히 왜곡시킬 수 있지만(기울기를 2에서 10으로 변경), 이를 제거하면 데이터 집합에서 가장 중요한 신호를 잃을 수 있습니다. 머신 러닝은 정교한 도구를 도입합니다: 격리 포레스트는 무작위 의사 결정 트리를 구축하여 이상값을 격리하고, 로컬 이상값 팩터는 국소 밀도를 분석하며, 자동 인코더는 정상 데이터를 재구성하여 재현할 수 없는 것을 보고합니다. 글로벌 이상값(열대 지방의 기온 -10°C), 상황별 이상값(가난한 동네에서 1,000유로 지출), 집단 이상값(공격을 나타내는 동기화된 스파이크 트래픽 네트워크) 등이 있습니다. 폴 매카트니는 '많은 밴드가 함부르크에서 10,000시간 동안 성공하지 못했지만 이론은 틀림없다'고 주장하며 '10,000시간 법칙'에 대한 논쟁을 벌였습니다. 아시아의 수학적 성공은 유전이 아니라 문화입니다: 중국의 숫자 체계는 더 직관적이고, 벼 재배는 지속적인 개선이 필요하며, 서양의 농업 영토 확장과는 대조적입니다. 실제 적용 사례: 영국 은행은 실시간 이상 징후 탐지를 통해 18%의 잠재적 손실을 복구하고, 제조업에서는 육안 검사로는 놓칠 수 있는 미세한 결함을 감지하고, 의료 업계에서는 85% 이상의 이상 징후 감지 감도로 임상시험 데이터를 검증합니다. 마지막 교훈: 데이터 과학이 이상값을 제거하는 데서 이상값을 이해하는 데로 나아감에 따라, 우리는 비정상적인 데이터를 수정해야 할 이상값이 아니라 연구해야 할 가치 있는 궤적으로 보아야 합니다.