쿠날 푸로히트가 기업 응용 프로그램을 위한 AI 확장에 대해 논의하기 위해 팟캐스트에 참여했습니다. 그는 디지털 전환의 네 가지 단계를 설명하고, 구현을 지연시킬 수 있는 기술적 및 문화적 도전을 강조합니다. 또한, AI 기술을 채택할 때 조직이 직면하는 일반적인 함정에 대해서도 다룹니다.
테크 마힌드라 소개
테크 마힌드라에서 저는 신기술을 활용하여 고객이 실질적인 비즈니스 이점을 창출할 수 있는 혁신적인 솔루션을 개발하는 이중 역할을 수행하고 있습니다. 우리는 조직이 전통적인 운영 모델에서 디지털 및 인지 프레임워크로 전환하는 과정을 안내하며, AI의 통찰력을 활용하여 빠른 결과를 제공하고 고객 만족도를 향상시킵니다. 저는 또한 경영진 위원회에서 활동하며, 회사 내 새로운 아이디어를 모색하여 장기적인 비즈니스 기회를 창출하고 있습니다. 지난 3-4년 동안 우리는 마힌드라의 장기 가치를 창출하기 위한 여러 이니셔티브를 성공적으로 출시했습니다.
AI와 디지털 전환 통합을 통한 수익 성장
디지털 전환은 조직의 주요 초점이 되었으며, AI는 이 개념을 혁신적으로 변화시키고 있습니다. 기업들은 데이터의 잠재력을 인식하기 시작하여, 이를 통해 실행 가능한 통찰력을 생성하고 있으며, 이는 더 나은 의사 결정과 개인화된 고객 참여로 이어져 운영 효율성 및 수익 성장을 높이고 있습니다. 인프라에서 고객 참여에 이르기까지 AI의 융합은 최근 몇 년간 크게 가속화되었습니다. 생성적 AI와 판별적 AI와 같은 새로운 기술이 더욱 접근 가능해져 각 분야에서의 적용 가능성이 높아지고 있습니다.
클라이언트 AI 여정 성숙도
우리는 기업과 긴밀하게 협력하여 AI 채택의 성숙도를 평가합니다. 초기에는 많은 조직이 자동화를 위한 우수 센터(Centers of Excellence, CoEs)를 설립한 후, 점진적으로 지능형 자동화 팀으로 진화했습니다. 이러한 전환은 AI 기반 사용 사례를 탐색할 수 있게 하여 AI와 머신러닝의 깊은 통합으로 이어졌습니다. 현재 대부분의 기업은 생산성을 높이기 위해 생성적 AI를 활용하려는 두 번째와 세 번째 성숙도 단계 사이에 위치하고 있습니다. 일부 선진 기업들은 이미 이러한 고급 AI 기법을 도입하고 있지만, 확장성 문제는 여전히 존재합니다.
AI 확장의 도전과 잠재적 해결책
많은 요인이 기업이 AI를 효과적으로 확장하는 것을 방해합니다. 기술적 도전 외에도 데이터 중심의 사고 같은 문화적 측면도 중요합니다. 데이터가 아닌 직관에 의해 의사 결정이 이뤄진다면 AI 채택은 주춤할 수 있습니다. 조직 내 AI 프로젝트의 성공을 이끌 수 있는 champions를 발굴하여 데이터 중심의 문화를 육성해야 합니다.
미지의 것에 대한 두려움 또한 진행을 지연시키는 요인입니다. 많은 기업은 새로운 AI 기술의 실험을 주저하며 잠재적 실패에 대해 걱정합니다. 그러나 초기 실험은 귀중한 교훈을 가져오고 자신감을 키울 수 있습니다. 기술적인 측면에서, 다양한 기술 인프라를 가진 서로 다른 환경에서 모델을 복제하려 할 때 어려움이 발생합니다. 데이터 업데이트 및 모델 관리도 체계적인 접근이 필요한 힘든 작업입니다.
사람의 측면도 간과할 수 없습니다. 현대적인 아키텍처 사고 및 실질적인 AI 애플리케이션에 능숙한 인재의 부족은 기업의 발전을 제한할 수 있습니다. 조직은 AI 이니셔티브의 효과적인 배치를 보장하기 위해 이 기술 격차를 해소해야 합니다. 그뿐만 아니라 AI 개발과 예상 결과 간의 비용 균형을 맞추는 작업이 지속적으로 필요합니다.
유효한 우려를 가진 경영진과의 소통
이러한 도전을 해결하기 위해 우리는 초기 투자 없이 생성적 AI를 탐색할 수 있도록 돕는 'Generative AI Studio'를 출시했습니다. 코드 생성 및 콘텐츠 제작 등 30개 이상의 기능에 대한 접근을 제공하여 기업이 실험하고 생성적 AI에 대한 이해를 증진하면서 리스크를 완화하도록 지원합니다. 우리의 경험에 따르면, 기업들은 사용 사례 테스트와 성숙도 향상이 AI 솔루션 성공적 배치에 필수적임을 점차 인식하고 있습니다.
AI 구현의 성공적인 사용 사례
우리는 다양한 분야에서 AI의 성공적인 적용 사례를 목격했습니다. 수평적 사용 사례는 종종 지식 관리 개선 및 이해관계자와의 커뮤니케이션 향상에 초점을 맞추고 있습니다. 예를 들어, 최근 리조트 회사와의 프로젝트에서 생성적 AI의 구현으로 응답 정확도가 63%에서 91%로 향상되어 고객 문의에 대한 더 나은 참여를 촉진했습니다.
석유 및 가스와 같은 전문화된 산업에서는 생성적 AI가 계약 생성 프로세스를 간소화하여 비싼 법률 자원에 대한 의존도를 줄이고 있습니다. 예를 들어, 우리는 한 대규모 석유 및 가스 회사가 계약 템플릿 생성을 자동화하도록 도와 큰 비용을 절감하면서도 인간의 감독을 통해 정확성을 보장했습니다.
AI 이니셔티브에서의 일반적인 실수
기업들은 잠재적 실패에 대한 책임 우려로 인해 AI 이니셔티브 시작을 주저하는 경우가 많습니다. 또한, 원하는 결과를 달성하는 데 필요한 자원을 과소평가하는 경향이 있습니다. 이러한 문제를 완화하기 위해, 우리는 고객에게 초기 프로젝트를 시범 실시하여 자신감 및 기술을 쌓도록 권장하며, 이는 성공적인 대규모 구현을 위한 기초를 마련합니다.
스타트업 인큐베이션을 통한 혁신 지원
우리는 Garage4.0 이니셔티브를 통해 기술 목표에 부합하는 스타트업 벤처를 지원합니다. 독립적으로 성장하거나 테크 마힌드라에 통합될 수 있는 혁신적인 아이디어를 인큐베이팅하는 것이 우리의 목표입니다. 이러한 접근은 가치 창출을 촉진하고 고성장 세그먼트를 타겟으로 하여 외부 투자 라운드의 잠재력을 제공합니다.
우리의 미션은 명확합니다: 인도의 성장하는 기술 생태계를 활용하여 영향력 있는 솔루션을 창출하고, 궁극적으로 마힌드라 그룹과 고객 모두에게 혜택을 주는 것입니다.
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