클라우드와 인공 지능(AI)은 기업을 위한 강력한 조합입니다. 클라우드에서 작동하는 AI 플랫폼 구축을 고려하고 있다면 비즈니스에서 최상의 결과를 얻기 위해 염두에 두어야 할 몇 가지 사항이 있습니다.
1. 적절한 클라우드 공급자 및 요금제 선택
현재 클라우드 공급자를 조사하여 시작하거나 필요한 경우 새 공급자를 선택하십시오. 서비스 제공업체는 귀사의 AI 요구 사항을 충족하기 위해 얼마나 잘 갖추어져 있습니까? 다행히도 많은 주요 클라우드 기업이 도움이 되는 인공 지능 제공 고객은 프로젝트를 통해 성공합니다.
AI 플랫폼을 수용할 클라우드 공급자를 평가하는 동안 현재 및 미래의 요구 사항을 고려하십시오. 예를 들어 클라우드 회사는 필요에 따라 새로운 기능을 선택할 수 있도록 하여 확장성을 지원합니까? 공급자가 유사한 AI 프로젝트로 귀하와 같은 클라이언트를 지원한 이력이 있습니까? 이와 같은 질문에 답하면 비즈니스를 위한 AI 클라우드 플랫폼을 만드는 초기 단계에서 자신감을 높일 수 있습니다.
2. 처음부터 구축할지 또는 서비스 제공업체를 사용할지 결정
시장 분석 제안 글로벌 AI 시장 수익은 500년까지 2023억 달러. 이러한 성장의 한 가지 이점은 사람들에게 AI 및 클라우드로 비즈니스 요구 사항을 충족할 수 있는 다양한 선택권을 제공한다는 것입니다. 주요 고려 사항은 맞춤형 솔루션에 투자하는 것이 더 나은지 또는 서비스 공급자의 표준화된 제품에 투자하는 것이 더 나은지 여부입니다.
AI를 처음 사용하고 예산이 제한되어 있는 경우 새롭게 떠오르는 AIaaS(서비스형 AI) 부문을 고려해 보십시오. 필요한 만큼만 비용을 지불하고 서비스 제공업체가 제품 설치 및 유지 관리의 대부분 또는 전부를 처리할 수 있도록 함으로써 사람들이 AI 지출 및 구현을 더 잘 제어할 수 있습니다.
그러나 회사는 대중에게 어필하기 위해 AIaaS 제품을 만들기 때문에 AI 클라우드 프로젝트에 적합한 사용자 정의 또는 기능이 부족할 수 있습니다. 필수 기능과 있으면 좋은 기능 목록을 만드세요. 그런 다음 AIaaS 오퍼링과 비교하여 적합한 것이 있는지 확인하십시오.
“500년 글로벌 AI 시장 매출 2023억 달러 도달”
3. AI 클라우드 플랫폼이 비즈니스 가치에 연결되는 방식 평가
일부 비즈니스 리더는 대부분의 경쟁업체가 이미 AI를 채택했다고 믿기 때문에 처음에는 AI를 채택해야 한다는 강박감을 느낍니다. 그 가정이 반드시 근거를 벗어난 것은 아닙니다. IBM의 2022년 전 세계 연구 결과가 어떻게 나타났는지 고려하십시오. 현재 기업의 35%가 AI를 사용하고 있습니다. 42%는 기술을 탐구하고 있습니다.
채택률은 특정 산업 및 국가에서 훨씬 더 높습니다. 예를 들어 중국과 인도의 IT 전문가 중 60%는 조직에서 이 기술을 사용한다고 말합니다. 하지만 트렌드에 동참하기 위해 단순히 AI 클라우드 플랫폼 구축을 결정해서는 안 됩니다.
대신 AI 사용이 비즈니스에 더 많은 가치로 직접 변환되는 방법을 파악하십시오. 판매를 촉진하고 더 많은 고객을 찾거나 품질 관리를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 챗봇은 특히 전자상거래 비즈니스를 운영하는 경우 좋은 첫 번째 사용 사례가 될 수 있습니다. 챗봇은 소비자의 질문에 즉각적인 답변을 제공합니다. 그 즉각적인 반응 가능성을 높일 수 있었다 최종 구매의. 어떤 경우이든 AI를 배포하기 전에 의도한 목표를 확인하십시오.
"현재 기업의 35%가 AI를 사용하고 있으며 42%가 이 기술을 탐색하고 있습니다."
4. 철저한 실행 계획 수립
클라우드 기반 비즈니스 AI 플랫폼을 배포하려면 신중한 프로세스가 필요합니다. Gartner 설문 조사에 따르면 AI 프로젝트의 54%가 프로덕션에 도달 파일럿 단계 이후. 그 결과는 사람들이 성공할 가능성이 가장 높다는 것을 나타내지만, AI 클라우드 플랫폼을 계획, 생성, 테스트 및 배포하기 위한 단계별 계획을 만들어 승률을 더 높여야 합니다.
한 가지 가능성은 이러한 단계를 감독하고 그 동안 발생하는 문제를 해결할 사람을 임명하거나 팀을 구성하는 것입니다. Gartner 연구의 또 다른 시사점은 경영진의 80%가 모든 비즈니스 결정을 자동화할 수 있다고 믿는다는 것입니다. 그러나 많은 리더들은 AI 알고리즘이 신뢰할 수 있고 편견이 없다는 보장을 원합니다.
AI 플랫폼을 구축하고 사용할 때 모든 예기치 않은 문제를 피하는 것은 불가능합니다. 그러나 사람들은 감독을 개선하여 위험, 지연 및 기타 원치 않는 결과를 줄일 수 있습니다. AI 클라우드 플랫폼이 민감한 데이터를 처리하거나 잠재적으로 생명 또는 비즈니스를 변경하는 결정을 내리는 경우에도 해당 조치를 취하는 것이 좋습니다.
"AI 프로젝트의 54%가 성공적인 파일럿 단계를 거쳐 프로덕션에 도달합니다."
5. 추적할 메트릭 선택
비즈니스를 위한 AI 클라우드 플랫폼을 구축하는 것은 중요한 작업입니다. 그러나 사람들은 일반적으로 긍정적인 결과를 볼 수 있다면 보상에 동의합니다. 플랫폼 관련 메트릭은 AI 프로젝트에서 작업하는 개인이 일이 올바른 방향으로 진행되고 있는지 확인하는 데 도움이 됩니다. 그렇지 않은 경우 변경을 정당화하는 데 필요한 증거가 있습니다.
핵심 성과 지표(KPI)를 선택하는 것은 AI 지표를 시작하는 좋은 방법입니다. 평균 수리 시간(MTTR)은 일반적으로 선택되는 메트릭 문제를 해결하는 데 필요한 시간. AI 클라우드 플랫폼을 사용하는 초기 단계에서는 기간이 더 길어질 가능성이 높습니다. 사람들이 플랫폼 작업에 익숙해지면 길이가 짧아질 것으로 예상합니다.
메트릭을 식별하고 측정하는 또 다른 방법은 AI 비즈니스 사례와 구체적으로 연결된 메트릭에 집중하는 것입니다. 가장 유망한 판매 리드를 식별하는 AI 클라우드 플랫폼을 구축했을 수도 있습니다. 그 도구로 인해 더 많은 사람들이 제품을 구매하거나 다른 바람직한 행동을 하게 되었습니까? 모니터링 목표는 AI 배포가 순조롭게 진행되고 예상 결과를 가져오도록 보장하는 훌륭한 방법입니다.
클라우드에서 비즈니스를 위한 AI 활용
AI와 클라우드를 사용하여 회사의 경쟁력, 탄력성 및 시장 성공을 개선할 수 있는 사실상 무한한 기회가 있습니다. 이 XNUMX가지 팁을 적용하여 프로젝트를 제 시간에 완료하고 예상대로 수행할 가능성을 높일 수 있습니다.
