최근 몇 년 동안 인공 지능은 엔터프라이즈 응용 프로그램에서 점점 더 중요한 역할을 해왔지만 구현은 많은 어려움에 직면 해있었습니다. 많은 기업 거인들이 클라우드 서비스 AI 제품에 많은 투자를했지만 상호 운용성, 거버넌스, 비용 및 보안과 같은 문제를 완전히 해결할 수 없었습니다. 이 기사는 Datarobot 및 CIO.com에서 발표 한 글로벌 설문 조사 결과를 분석하고 AI 응용 프로그램 과정에서 기업이 직면 한 실질적인 어려움과 기업이 이러한 과제를 처리 할 수있는 방법을 탐구합니다.
오늘날의 빠른 디지털화를 배경으로 인공 지능 (AI)은 기업이 경쟁력을 향상시키는 데 중요한 도구가되었습니다. 그러나 주요 회사가 Hyperscaler AI 제품에 많은 투자를하고 있음에도 불구하고 AI 리더는 여전히 많은 도전에 직면 해 있습니다.
최근 Datarobot과 CIO.com은 글로벌 설문 조사를 발표했으며, 이는 AI 리더의 50% 이상이 직면 한 주요 문제를 해결하기 위해 클라우드 서비스 제공 업체에 대한 투자를 늘릴 계획입니다.
AI 분야의 200 명 이상의 선임 의사 결정자를 다루는이 설문 조사는 AI 기술을 적용 할 때 기업의 어려움에 중점을 둡니다. 설문 조사 결과에 따르면 상호 운용성이 충분하지 않음, 제한된 거버넌스 및 규정 준수 기능 및 높은 사용 비용이 엔터프라이즈 AI 애플리케이션을 제한하는 주요 요인이되었습니다.
이미지 소스 참고 : 이미지는 AI에 의해 생성되며 이미지 공인 서비스 제공 업체 Midjourney
설문 조사 데이터에 따르면 설문 조사 대상 회사의 38%만이 조직 전체에서 AI를 완전히 적용했으며, 이는 AI 프로젝트를 확장 할 때 많은 회사가 직면 한 어려움을 강조하는 비율입니다. 동시에, 응답자의 47%가 기존 Hyperscale Cloud Service AI 도구는 프로젝트 전달 속도가 만족스럽지 않다고 응답했으며 22%만이 AI가 비즈니스 결정의 질을 효과적으로 향상시킬 수 있다고 생각합니다.
또한 보안 문제는 조사에서 광범위한 관심의 초점입니다. 응답자의 84%가 Hyperscale 클라우드 도구를 사용할 때 AI 모델의 보안을 확인하는 데 어려움이 있다고 응답했으며 거의 절반은 데이터 개인 정보 보호에 대한 우려를 표현했습니다. 데이터 유출, 타사 보안 위험 및 브랜드 평판에 대한 잠재적 손상은 기업이 AI 응용 프로그램에서 직면 해야하는 중요한 과제가되었습니다. 이에 따라 응답자의 50% 이상이 AI 보안 및 규정 준수 문제를 해결하기 위해 미래에 투자 할 계획이라고 응답했습니다.
또한, 응답자의 60% 이상이 공급 업체 잠금, 특히 다중 클라우드 환경의 호환성 문제에 대한 우려를 표명했으며, 이로 인해 기업은 새로운 기술을 도입하거나 새로운 AI 애플리케이션을 기존 시스템에 장애물에 통합하려고 시도했습니다. AI 리더의 51%가 AI 프로젝트를 유지하는 데 드는 높은 비용, 특히 3 년 이상 Hyperscale Cloud 도구에 투자 한 비용에 대해 화를 냈습니다.
Data Robots의 최고 제품 책임자 인 Venky Veeraraghavan은 회사가 AI 구현에 직면 할 때 종종 어려운 선택에 직면하고 있다고 말했다. 그는 포괄적 인 AI 솔루션을 구축하면 안전과 규정 준수를 보장하면서 비용을 줄여 전반적인 생산성과 협업 효율성이 높아질 수 있습니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 데이터 로봇은 조직이 AI 애플리케이션을보다 효율적으로 제공하고 기존 기술의 효과를 높일 수 있도록 설계된 엔터프라이즈 AI 솔루션을 제공합니다. 개방형 아키텍처 및 사용자 정의 가능한 AI 애플리케이션을 통해 데이터 로봇은 AI 배포를 가속화하고 구현 비용을 줄이며 기업이 미래의 과제를보다 잘 해결하도록 돕기 위해 노력하고 있습니다.
전철기:
AI 리더의 50% 이상이 기존 기술 문제를 해결하기 위해 클라우드 서비스에 대한 투자를 늘릴 계획입니다.
응답자의 84%가 AI 모델의 보안 검증에 어려움을 겪었고 데이터 개인 정보 문제는 널리 퍼져있었습니다.
AI 지도자의 51%가 AI 프로젝트 유지 비용이 높고 60% 이상이 공급 업체 잠금 문제에 대해 걱정하고 있습니다.
요컨대, 기업은 AI 애플리케이션 프로세스에서 비용, 보안, 규정 준수 및 공급 업체 잠금을 포함하여 많은 도전에 직면 해 있습니다. 이러한 문제를 해결하려면 회사가 포괄적 인 전략을 채택하고 적절한 솔루션을 선택하며 AI의 가치를 진정으로 실현하기 위해 기술 개발 동향에 계속주의를 기울여야합니다.