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ZDNET의 주요 시사점
- AI에 손을 대는 것이 현금이 풍부한 노력일 필요는 없습니다.
- 기존 도구 세트와 오픈 소스 옵션을 살펴보세요.
- 유연한 클라우드 플랫폼을 사용하여 빠른 변화를 지원하세요.
AI 시대가 일부 전문가들을 불안하게 만드는 이유를 이해하는 것은 쉽습니다. 업무의 성격 변화, 일부 역할의 소멸에 대한 두려움, AI를 더 빠르게 활용하는 다른 회사에 의해 귀하의 비즈니스가 뒤처지는 것에 대한 두려움 등 신흥 기술의 급속한 발전은 때때로 실존적 두려움으로 가는 지름길처럼 느껴질 수 있습니다.
AI 탐사에 지출할 돈이 제한되어 있으면 이러한 두려움이 더욱 커질 수 있습니다. 예산이 부족할 때 AI 기반 비즈니스 혁신에 어떻게 보조를 맞출 수 있습니까?
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전문가들에 따르면 좋은 소식은 현금이 부족한 상황에서도 전문가들이 AI를 성공적으로 활용할 수 있다는 것입니다. AI를 비용 효율적으로 활용하는 5가지 방법은 다음과 같습니다.
1. 가지고 있는 것을 활용하세요
기술 전문 기업인 Ricoh Europe의 CIO인 Nick Pearson은 전문가들이 이미 비용을 지불하고 있는 일부 도구가 비용 효율적인 AI 탐색을 지원할 수 있기 때문에 바퀴를 재발명하지 않는 것이 중요하다고 제안했습니다.
“이것은 이미 존재하는 것을 활용하고 활용하는 현재의 위치로 되돌아갑니다. 그리고 그 접근 방식은 실제로 어느 정도 더 쉬워지고 있습니다.”라고 그는 말했습니다.
Pearson은 ZDNET의 예를 들어 조직에서 Microsoft를 운영하는 대부분의 전문가가 이미 365 라이선스의 일부로 Copilot을 내장하고 있을 것이라고 제안했습니다.
“따라서 직장에 있으면 이미 할 수 있는 일과 능력이 있습니다.”라고 그는 말했습니다. “확실히 당신이 사용할 수 있는 것이 많이 있습니다.”
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Pearson은 이것이 자신의 사업에서 취하는 접근 방식이라고 말했습니다.
“CIO로서 내 임무는 지속 가능한 비즈니스를 운영할 수 있는 역량을 확보하는 것입니다. 회사마다 경제성 지표가 다릅니다.”라고 그는 말했습니다.
“‘글쎄, 우리 사업에 적합하고 자연스러운 것이 무엇인가?’를 보고 판단해야 합니다. 이는 AI에 관해 이사회에서 나누는 대화이며, 다른 전문가들도 그러한 접근 방식을 취해야 합니다.”
2. 오픈 소스 기능 활용
정보 서비스 전문업체인 Thomson Reuters의 CTO인 Joel Hron은 최근 ZDNET과의 인터뷰에서 그의 조직이 AI 혁신을 강화하기 위해 내부 모델과 기성 도구를 혼합하여 사용하고 있다고 말했습니다.
Hron과 그의 팀은 거대 기술 기업의 첨단 연구실의 발전뿐만 아니라 조직이 독점 지식과 자산을 활용할 수 있도록 보장하고 다른 전문가에게도 그렇게 하도록 조언합니다.
예산이 훨씬 적다면 접근 방식을 어떻게 바꾸겠느냐는 질문에 그는 “솔직히 다른 것에 집중할 생각이 없다”고 말했다.
“할 수 있는 자원이 없다면 내 자신의 모델을 교육하거나 그런 일을 하지 않을 것입니다.”
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Hron은 전문가들이 기억해야 할 중요한 점 중 하나는 AI를 둘러싼 오픈 소스 커뮤니티가 상용 IT 산업만큼 활발하다는 점이라고 말했습니다.
그는 “기본적으로 예산이 전혀 없이 오픈 소스 도구를 활용하면 할 수 있는 일이 많이 있습니다”라고 말했습니다.
“이러한 일이 어디로 가고 있는지에 대한 직관을 구축하고 일반적인 생산성을 높이려면 돈이 없더라도 오픈 소스 커뮤니티에서 사용할 수 있는 것부터 시작하세요. AI가 무엇을 할 수 있는지, 무엇을 하고 있는지, 이러한 산업이 어디로 가는지 보여주는 데 도움이 됩니다. 그리고 제 생각에 이러한 직관은 지금 누구에게나 가치가 있다고 생각합니다.”
3. 클라우드 서비스 활용
Booking.com의 데이터 및 기계 학습 플랫폼 이사인 Huy Dao는 예산이 크든 작든 관계없이 클라우드를 활용하는 것이 AI 탐색을 지원하는 올바른 방법이라고 말했습니다.
“클라우드를 사용하면 사전에 그렇게 많은 돈을 투자할 필요가 없습니다.”라고 그는 말했습니다. “사업 아이디어가 성공하면 더 많은 비용을 지불하게 됩니다. 사업 아이디어가 빠르게 성장하지 않는다면 그만큼 비용을 지불하지 않게 됩니다.”
Dao는 ZDNET에 그의 회사가 Snowflake를 클라우드 기반 데이터 플랫폼으로 사용하고 있으며 이 기술은 그의 팀이 요구하는 확장성을 제공한다고 말했습니다. “Snowflake를 더 많이 사용할수록 더 많은 비용을 지불하고, Snowflake를 덜 사용할수록 더 적은 비용을 지불합니다.”
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Dao가 제안한 전문가를 위한 간단한 메시지는 AI와 클라우드 시대에 적은 예산이 혁신을 방해할 필요가 없다는 것입니다.
“과거에는 참여하려면 더 큰 회사여야 했습니다. 요즘에는 아주 작은 클라우드 기반 또는 OpenAI 구독으로 시작할 수 있으며 거기에서 시작할 수 있습니다. 물론 더 많이 사용할수록 더 많은 비용을 지불해야 합니다.”라고 그는 말했습니다.
“따라서 클라우드를 최대한 활용하세요. 클라우드가 유연성을 제공할 수 있기 때문입니다. 또한 AI에 대해 여전히 회의적이라면 그 지점을 지나치십시오. 참여하지 않으면 다른 사람들이 당신보다 훨씬 더 잘할 것이기 때문입니다.”
4. 원하는 결과에 집중
기술 전문 기업 Freshworks의 영국 및 아일랜드 국가 리더인 Musidora Jorgensen은 ZDNET과의 인터뷰에서 현금이 제한된 전문가의 우선순위는 해결하려는 문제를 식별하는 것이라고 말했습니다.
“AI는 사람들이 원하는 결과를 이끌어내지 못합니다.”라고 그녀는 말했습니다. “그러므로 해결하려는 문제, 원하는 결과, AI가 가져올 수 있는 효율성에 대해 알아보세요.”
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Jorgensen은 전문가들이 조직의 다른 사람들이 이러한 AI 투자를 사용하여 일상적인 역할에서 원하는 결과를 창출하도록 해야 한다고 말했습니다.
그녀는 “팀이 AI를 채택하고 업무 효율성을 높일 수 있도록 지원하는 동시에 해결하고 싶은 중요한 문제를 고려할 시간을 확보하는 것이 정말 중요합니다.”라고 말했습니다.
“이러한 접근 방식을 올바르게 취하면 채택이 가능해지고 선택한 AI에서 이점을 얻을 수 있습니다.”
5. 변화에 유연하게 대응하세요
Toyota Motor Europe의 기업 데이터 및 분석 책임자인 Thierry Martin은 제한된 예산과 IT 자산을 가진 전문가들은 내장된 민첩성을 활용해야 한다고 말했습니다.
그는 ZDNET에 “소규모 회사는 더 크고 오래된 회사가 끌어들이는 레거시 시스템의 기반이 없기 때문에 이점을 가질 수 있습니다”라고 말했습니다.
Martin은 예산이 제한된 전문가에게 유연성과 기동성을 지원하는 AI 탐색에 대한 간단한 접근 방식을 만들도록 권장했습니다.
그는 “100%를 목표로 삼지 말고 80%를 목표로 삼으라”고 말했다. “별을 향해 쏘지 마세요. 달은 움직이니까요.”
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그는 AI 애플리케이션을 외부 시스템에 연결하기 위해 Anthropic이 만든 오픈 소스 표준인 MCP의 예를 들었습니다. 이 표준의 급속한 상승은 전문가들이 변화에 열려 있어야 함을 보여줍니다.
그는 “만약 작년에 무언가를 출시할 계획을 세웠는데 MCP가 성공했고 반응이 ‘아, 모든 것을 멈추고 방향을 바꿔야 한다’였다면 조정하는 데 더 많은 시간이 걸렸을 것”이라고 말했습니다.
“대신 ‘우리의 목표는 80%입니다.’라고 말하세요. 목표는 항상 더 멀리 이동하는 것이기 때문에 80%는 항상 좋은 것 같아요. 그리고 당신이 이동하는 동안 몇몇 새로운 목표가 도착할 것이기 때문에 사람들을 혼란스럽게 하지 않도록 목표를 향한 길을 가능한 한 직선으로 유지하도록 노력하십시오.”