AI 데모는 종종 인상적으로 보입니다. 몇 초 안에 AI는 캡션을 쓰고, 프레젠테이션 아이디어를 만들고, 문서를 요약하고, 긴 질문에 답할 수 있습니다. 그러나 데모가 완료된 후에도 기업은 일반적으로 다시 동일한 문제에 직면합니다. 작업 속도가 여전히 느리고, 데이터가 깔끔하지 않으며, 보고서가 일관되지 않고, 결정이 여전히 수동 후속 조치를 기다리고 있습니다.
YOKESEN은 다른 입장을 취하고 있습니다. YOKESEN의 경우 AI의 가치는 데모 중에만 눈에 보이는 것이 아닙니다. AI의 가치는 실제 비즈니스 업무에 들어갈 때만 느껴집니다.
AI 구현은 워크플로에 들어가는 것을 의미합니다.
비즈니스 실행을 위해 AI를 구현한다는 것은 AI가 비정기적 애플리케이션으로 그치지 않는다는 것을 의미합니다. AI는 목표, 소유자, 데이터, 입력, 출력, 승인 및 성공 척도가 있는 워크플로에 들어가야 합니다.
예: AI는 회의 요약을 작성하는 데 도움을 주지만 그 결과는 작업에 포함되어야 합니다. AI는 연구에 도움이 되지만 결과는 검토 가능해야 합니다. AI는 보고서 작성을 도와주지만 데이터는 검증 가능해야 합니다. AI는 후속 조치를 지원하지만 여전히 한계, 윤리 및 인간 통제가 있습니다.
많은 AI 구현이 실패하는 이유가 느껴집니다
많은 기업이 도구에서 시작합니다. 그들은 앱을 구입하고 실험 그룹을 만든 다음 저절로 생산성이 바뀌기를 바랍니다. 문제는 도구가 작업 시스템을 자동으로 변경하지 않는다는 것입니다. 프로세스가 명확하지 않고 데이터가 준비되지 않았으며 승인이 규제되지 않으면 AI는 추가 활동에 불과할 것입니다.
YOKESEN은 비즈니스 프로세스부터 시작됩니다. 문제는 "가장 발전된 도구는 무엇인가?"가 아니라 "비즈니스를 가장 방해하는 작업은 무엇이며, AI가 통제권을 빼앗지 않으면서 어떻게 도움을 줄 수 있는가"입니다.
리더에게 보여야 하는 것
소유자와 이사에게는 가시성이 필요합니다. 그들은 무슨 일이 일어나고 있는지, 주인이 누구인지, 진행 상황은 무엇인지, 장애물은 무엇인지, 어떤 증거가 있는지 알아야 합니다. 따라서 올바른 AI 구현은 대시보드, 보고서, 감사 추적 및 검토 리듬에 연결되어야 합니다.
이것이 바로 YOKESEN이 기능만 보여주는 AI 접근 방식과 다른 점입니다. YOKESEN은 기업이 사용, 제어, 측정할 수 있는 AI 작업 시스템을 구축하도록 돕습니다.
다음 단계: 회사에서 AI가 도움을 줄 수 있는 가장 적합한 프로세스가 무엇인지 파악하고 싶다면 YOKESEN과 함께 엔터프라이즈 AI 구현 감사부터 시작하세요.
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