AI 프로젝트가 실패하는 6가지 이유

AI가 모든 곳에 존재하고 있는 것처럼 보이지만, 실제로 많은 기업이 AI를 성공적으로 구현하는 데 어려움을 겪고 있는 것이 현실입니다. 에 따르면 MIT SMR-BCG 인공 지능 글로벌 경영진 연구 및 연구 보고서에 따르면 조직에서 인공지능(AI)에 투자한 경험이 있는 임원 10명 중 7명은 인공지능의 영향을 거의 또는 전혀 보지 못했다고 답했습니다.

또한, 투자하는 기업의 401TP3조 AI에 집중적으로 투자한 기업들은 비즈니스 이점을 보고하지 않습니다. 이러한 프로젝트에 투자된 수많은 지능형 두뇌, 리소스, 노력을 감안하면 실패율이 그렇게 높을 수는 없습니다. 문제는 열등한 기술이나 의욕이 없는 사람이 아니라 AI 이니셔티브 관리를 위한 모범 사례를 준수하지 않는 것입니다.

이 글에서는 AI 프로젝트가 실패하는 6가지 이유와 함께 실패한 AI 이니셔티브의 또 다른 통계가 되지 않기 위한 몇 가지 조언에 대해 설명합니다.

1. 부실한 데이터 관리

AI 솔루션이 유용하려면 일관되고 이해하기 쉬운 방법론을 따르는 충분한 고품질 데이터가 필요합니다. 많은 기업들은 깨끗하지 않거나 호환되지 않는 형식 또는 위치에 보관된 데이터를 처리하는 데 필요한 리소스나 경험이 부족합니다. 데이터 과학자들은 유용한 솔루션을 만들거나 비즈니스 의사 결정을 지원하는 인사이트를 도출하기 위해 지식을 적용하는 대신 데이터를 다루는 데 너무 많은 시간(종종 시간의 최대 70%)을 낭비합니다.

2. 직원들의 AI 역량 및 인식 부족

가트너의 설문 조사에 따르면 56%의 기업이 다음과 같은 문제를 겪고 있는 것으로 나타났습니다. 기술 격차로 인한 AI 사용 문제 직원들을 믿어야 합니다. 직원들은 AI에 대한 신뢰가 부족하거나, 노골적으로 거부하거나, AI를 전적으로 믿기 때문에 AI 모델의 모든 결과물을 의심 없이 받아들일 수 있습니다. 현업 전문가들이 흔히 오해하는 것은 AI가 자신을 대체할 것이라고 생각하는 것입니다. 이러한 모든 요인으로 인해 기업은 직원들의 ML/AI 이해도를 높이고 새로운 기술 프로세스에 대해 교육하는 것을 고려해야 합니다.

기술 리터러시는 기술 및 비기술적 지식 모두를 보장합니다. 직원에게 AI에 대한 정보 제공의 장단점, 기술의 강점과 약점, 그리고 이 기술을 통해 얻을 수 있는 혜택에 대해 설명해야 합니다. 또한 직원들이 의사 결정이 어떻게 이루어지는지 이해하지 못한 채 AI에만 의존하여 의사 결정을 내리지 않도록 하는 것이 중요합니다.

3. 불명확한 비즈니스 목표

조직은 기술적 혁신의 가능성이 보이는 프로젝트를 선택하는 대신, KPI에 가장 큰 영향을 미칠 수 있는 투자 수익률(ROI)이 있는 사용 사례(매출 증대, 운영 비용 절감, 고객 경험 증대 등)를 파악해야 합니다. AI 프로젝트는 일반적으로 잘못 정의된 목표, 데이터 부족, 리소스 부족으로 인해 실패합니다.

4. AI 프로젝트의 데이터 구성 요소에 대한 시간 및 비용 과소평가:

조직은 AI 프로젝트를 효과적으로 관리하는 데 필요한 시간과 리소스를 과소평가하는 경우가 많습니다. 데이터 요구 사항을 먼저 고려하지 않고, 적절한 종류와 양의 데이터를 수집할 전담 인력이 없는 상태에서 프로젝트를 시작하는 경우가 너무 많습니다. 이러한 프로젝트는 필요한 데이터에 대한 액세스 부족으로 인해 속도가 느려지는 경우가 많습니다. 그렇기 때문에 AI를 구동하는 데 필요한 데이터를 수집하는 것이 AI 프로젝트 관리의 첫 번째 단계입니다.

AI에는 데이터 중심 전략이 필요하며, 기업은 프로젝트에 필요한 충분한 양의 고품질 데이터를 수집하는 데 시간과 자원을 투입할 수 있는지 신중하게 검토해야 합니다.

5. 리더십의 헌신과 주인의식 부족

이는 AI와 관련된 프로젝트뿐만 아니라 모든 프로젝트에서 흔히 저지르는 실수입니다. 여러 부서를 아우르는 리더십 팀의 헌신과 주인의식이 없다면 AI 이니셔티브는 성공에 필요한 리소스나 인재를 확보하지 못할 것입니다. AI 프로젝트는 헌신적인 유능한 리더가 있어야만 성공할 수 있습니다.

6. 공급업체의 약속과 현실의 불일치 6.

기업들은 종종 공급업체의 마케팅 공세와 제품에 대한 약속에 속아 넘어가곤 합니다. 또는 특정 벤더의 솔루션을 선택한 후 해당 솔루션이 자신의 요구사항에 가장 적합하지 않다는 사실을 알게 되는 경우도 있습니다. 공급업체가 주도하는 요소를 간과하는 경우가 많은데, 이는 AI 프로젝트 실패의 주요 원인 중 하나입니다.

이런 일이 자주 발생하는 이유는 정확한 질문을 미리 하지 않아서 제품이 아무리 훌륭해도 사용자의 요구를 충족시키지 못한다는 사실을 파악하지 못하기 때문입니다. 과대광고의 희생양이 되지 않으려면 미리 숙제를 하고, 올바른 질문을 하고, AI 이니셔티브를 관리하는 방법을 이해해야 합니다.

Skim AI는 어떤 도움을 줄 수 있나요?

AI는 비즈니스 수행 방식을 혁신하고 있으며, 정량화 가능한 롤을 통해 유용한 솔루션을 만드는 방법을 발견하는 데는 시간과 노력이 필요합니다.

저희는 고객에게 모범 사례를 기반으로 ML 및 AI 솔루션을 구현하기 위한 프레임워크를 구축하도록 조언합니다. AI 투자에 대한 수익은 선형적이지 않습니다. 오히려 모범 사례로 구축한 기반 위에 좋은 성과를 쌓아갈수록 수익이 증가합니다.