12월 11일, 나는 다음과 같은 일을 감독할 수 있는 영광을 얻었습니다. 모멘텀 AI 싱가포르 2024 올해 Thomson Reuters가 주최한 Momentum AI Conference에서 패널 토론 "AI 평가: 신화와 현실 분류"가 열렸습니다. 

로서 창립자 겸 CEO AI Business Asia의 일원으로서 기업 환경에서 AI의 혁신적 잠재력과 현재 현실에 대해 깊이 있게 논의하는 자리를 진행하게 되어 정말 즐거웠습니다.

패널리스트 포함 프레릿 미슈라, DHL의 데이터 및 분석 책임자 미아오 송, GLP의 글로벌 최고 정보 책임자; 제이슨 타마라 위자자, AI 싱가포르 기술 센터, MSD의 전무 이사. 그들의 통찰력은 전략적 선견지명, 실제 세계 응용 프로그램, AI가 제시하는 과제와 기회에 대한 성찰의 매력적인 조합을 제공했습니다.

이 세션에서는 업계 리더와 당일 토론에서 널리 언급된 5가지 주제가 함께 모였습니다. 

• 기업 AI 도입
• AI 거버넌스와 윤리
• 데이터 품질 및 인프라
• 떠오르는 AI 트렌드
• 지역적 및 글로벌 관점

저는 지난 18개월 동안 AI를 둘러싼 "귀청이 터질 듯한 과장 광고"에 대해 언급하면서 토론을 시작했습니다. 그런 다음 "기업 배포는 지금 정확히 어디에 있으며, 어디로 향하고 있습니까?"라고 물었습니다. 이 질문은 기대와 현실 사이의 격차에 대한 솔직한 탐구의 틀을 형성했습니다.

Miao Song은 GLP의 여정을 되돌아보며 다음과 같이 말했습니다.AI는 비즈니스 문제를 해결하는 도구이지 그 자체로 목적이 아닙니다. Generative AI(GenAI)는 엄청난 열광을 불러일으켰지만, 도입을 위해서는 기대치와 명확하고 확장 가능한 사용 사례의 균형을 맞춰야 했습니다." 그녀는 예를 공유했습니다, 여기에는 GLP의 계약 관리 프로세스가 AI를 사용하여 인지 검색 및 요약을 자동화하는 것이 포함되며, 이를 통해 수동 작업 부하가 크게 줄어들고 정확도가 향상되었습니다.

패널리스트와의 토론 중 제가 가장 좋아하는 순간을 살펴보겠습니다.

산업에 대한 생성 AI의 영향

물류에서 GenAI의 역할에 대해 질문을 받았을 때 Prerit Mishra는 DHL의 실용적인 접근 방식을 공유했습니다.물류는 데이터 중심적이고 운영 집약적인 산업입니다. 기존 AI는 라우팅 최적화 및 수요 예측과 같은 애플리케이션에 여전히 중요합니다. 그러나 GenAI는 채팅봇과 텍스트-인사이트 도구를 통해 고객 서비스를 혁신하여 더 빠른 대응과 개선된 고객 상호 작용을 가능하게 했습니다."

그는 물류 산업이 경로 최적화 및 예측 유지 관리 분야에서 AI로부터 상당한 이점을 얻고 있다고 강조했지만, 더 광범위한 기업 채택을 위해서는 기술 팀과 비즈니스 리더 간의 협력이 필요하다고 말했습니다.

Prerit는 또한 DHL의 여정을 되돌아보며 다음과 같이 말했습니다.우리는 AI에서 엄청난 약속을 보았지만 현실은 종종 통합 과제로 귀결됩니다. AI 도구는 점점 더 정교해지지만, 그것이 내장된 데이터 생태계와 프로세스만큼만 좋습니다..” Jason Tamara는 생물제약 분야에서 GenAI의 혁신적 잠재력을 강조했습니다.우리는 대규모 언어 모델(LLM)이 약물 발견 프로세스를 가속화하고, 임상 시험 설계를 최적화하며, 제조 워크플로를 개선하는 것을 보고 있습니다. 이러한 모델의 사전 훈련된 특성 덕분에 특정 애플리케이션에 맞게 미세 조정하여 새로운 치료법의 출시 시간을 단축할 수 있습니다.”

과장된 광고와 본질의 구별

반복되는 주제는 기업이 진짜 AI 역량과 과장된 마케팅 주장을 어떻게 구별하는지에 관한 것이었습니다. Miao Song은 다음과 같이 공유했습니다.제가 마주치는 가장 큰 오해 중 하나는 AI가 모든 문제를 바로 해결할 것이라는 것입니다. 현실은 AI가 신중한 보정, 지속적인 학습 및 인간의 감독을 필요로 한다는 것입니다. GLP에서는 확장하기 전에 격리된 환경에서 솔루션을 엄격하게 시범 운영합니다..”

Jason Tamara Widjaja는 다음과 같이 덧붙였습니다.모든 조직 수준에서 내부 AI 리터러시를 갖는 것이 중요합니다. 이를 통해 유행어에 속지 않고 투자 우리의 장기적 전략적 목표와 일치하는 도구를 지향합니다..”

AI의 거버넌스 과제

패널리스트들은 AI의 성공적인 도입에서 데이터 품질과 거버넌스의 중요성을 강조했습니다. Miao는 "모든 AI 프로젝트는 데이터 프로젝트입니다. 데이터 엔지니어링과 품질 문제를 해결하지 않으면 확장 가능한 결과를 얻을 수 없습니다."라고 말했습니다.

Prerit은 "AI 도입에는 문화적 변화도 필요합니다. DHL에서는 기술 전문가부터 비즈니스 리더까지 직원의 기술을 향상시키는 교육 프로그램에 투자하여 AI의 전략적 가치에 대한 일치를 보장했습니다."라고 덧붙였습니다.

Jason은 AI 거버넌스에 대해 논의하면서 다음과 같이 언급했습니다.생물제약과 같은 규제 산업에서 강력한 거버넌스 프레임워크가 필수적입니다. 우리는 AI 사용이 안전, 보안 및 윤리적 기준에 부합하도록 명확한 프로토콜을 수립했습니다..”

그는 특히 AI와 거버넌스의 교차점을 강조했습니다. 중국의 규제 환경: “중국은 목적에 맞는 모델과 세부적인 규정을 강조하여 안전을 유지하면서 혁신을 촉진합니다. 이러한 접근 방식은 글로벌 AI 도입을 위한 청사진을 제공합니다.” 

“AI 모델의 급속한 발전으로 인해 우리는 장기 투자를 재고해야 합니다. 예를 들어, 생성적 AI는 콘텐츠 생성 및 지식 관리에 새로운 길을 열고 있습니다. 그러나 그 변혁적 잠재력은 또한 주의 깊은 탐색이 필요한 규제 및 윤리적 고려 사항을 가져옵니다."라고 덧붙였습니다. 제이슨.

AI 사용에 대한 오해 해소

AI가 좁은 응용 프로그램에서 더 정교한 시스템으로 진화함에 따라 기업은 전략적 계획 과제에 직면합니다. AI 사용에 대한 가장 큰 오해 중 하나는 그것이 인간의 전략적 사고를 대체할 수 있다는 것입니다.

미아오는 이러한 일반적인 오해를 뒤집어서 이렇게 말했습니다.AI는 마법이 아닙니다. 그것은 도구입니다. 많은 임원들은 그것이 전략적 의사 결정을 대체할 수 있다고 잘못 믿습니다. 사실, AI의 역할은 인간의 능력을 제거하는 것이 아니라 향상시키는 것입니다.”

AI 도구는 임원들이 의사결정에서 편견을 피하고, 방대한 데이터에서 통찰력을 끌어내고, 전략적 선택을 더 빠르게 내릴 수 있도록 도울 수 있습니다. 그리고 그것은 시작에 불과합니다.

Prerit는 또한 “물류에서는 AI는 운영을 변화시켰습니다. 예를 들어, 유지 관리의 예측 분석은 20%만큼 가동 중지 시간을 줄였습니다. 그러나 고객 경험과 같은 영역은 개인화가 소비자 행동에 대한 미묘한 이해를 요구하기 때문에 더 복잡합니다.”

Prerit은 이러한 감정에 공감하며, "혁신의 속도는 민첩성을 필요로 합니다. 기업은 AI가 제공하는 기회뿐만 아니라 운영 목표와의 불일치 위험도 예상해야 합니다."라고 말했습니다.

떠오르는 트렌드와 AI의 미래

미래를 내다보면서, Miao는 GenAI, RPA, 머신 러닝을 결합해 복잡한 프로세스를 자동화하는 통합 시스템인 "에이전트 워크플로"에 대한 낙관론을 공유했습니다. 그녀는 AI를 사용하여 실시간으로 데이터를 추출, 구조화, 분석하여 상당한 인력을 절약하고 예측 분석을 가능하게 하는 GLP의 공과금 청구서 처리 워크플로의 예를 들었습니다.

Prerit는 잠재력을 강조했습니다. 젠AI 인간의 능력을 증강하는 것: "우리는 채팅봇을 넘어 사용자에게 정보를 전달하는 AI 기반 통찰력으로 이동하고 있으며, 이를 통해 더 빠르고 정보에 입각한 의사 결정이 가능해집니다."

제이슨은 "제가 가장 흥분하는 것은 지식에 대한 접근성을 민주화하는 데 있어서 AI의 역할입니다. 생성적 AI와 같은 도구는 교육과 훈련의 격차를 메우고 개인과 조직 모두에게 힘을 실어 줄 수 있는 힘을 가지고 있습니다.”

주요 요점

패널은 AI의 미래에 대한 통합된 비전으로 결론을 내렸습니다.

• 미아오 송: “AI의 역할은 대체가 아닌 지원입니다. 그 가치는 인간의 역량을 강화하고 사업 효율성을 높이는 데 있습니다.”
• 프레릿 미슈라: "채택에는 신중한 낙관주의가 필요합니다. 기대치를 관리하고 실용적인 응용 프로그램에 집중함으로써 기업은 AI의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있습니다."
• 제이슨 타마라: "기술, 거버넌스, 인간 중심 디자인의 교차점은 기업 환경에서 AI의 성공을 정의할 것입니다."

이 세션은 청중에게 실행 가능한 통찰력과 명확한 메시지를 남겼습니다. AI의 과장된 광고는 부인할 수 없지만, 그 진정한 가치는 신중하고 윤리적이며 전략적인 구현에 있습니다. 기업이 2025년을 준비하면서, 혁신, 효율성 및 지속 가능한 성장을 추진하기 위해 AI를 사용하는 데 중점을 둘 것입니다.