이번 10년의 말에는 두 종류의 회사가 있을 것이다. AI를 완전히 활용하는 회사와 폐업하는 회사이다.
마지막 두 개의 블로그는 이 지수 조직 시리즈(새 책 지수 조직 2.0을 기반으로 함)에서 주문형 직원과 커뮤니티 및 군중의 힘을 다루었다. 사실, 이 두 속성은 다음 ExO(지수 조직) 속성인 인공지능(AI) 및 알고리즘에 의해 활성화된다.
GPT-4/ChatGPT 및 Stability AI와 같은 대규모 언어 모델(LLM)의 등장으로 세계경제포럼은 향후 5년 동안 일자리의 거의 25%가 중단될 것이라고 예측한다.
PwC Global은 AI가 2030년까지 세계 경제에 15조 7000억 달러를 기여할 것으로 추정한다.
세계 최대 기업들은 이미 이를 인지하고 있으며 AI 구현을 주도하고 있다.
Stability AI의 CEO인 에마드 모스타크 (Emad Mostaque)는 “Google과 Microsoft는 생성 AI를 미래의 핵심으로 삼고 올인할 것이다. "여기에는 '우리는 아직 이르다'라는 말이 없다. 수조 달러 규모의 기업들이 전체 전략과 초점을 바꾸고 있다."
오늘 블로그에서는 AI를 성공적으로 적용한 회사의 몇 가지 사례 연구를 살펴보고, AI가 비즈니스의 미래를 형성하는 방법을 탐색하고, AI 여정을 조정하는 방법에 대한 몇 가지 팁을 제공한다.
기업가들이 생성 AI를 사용하는 방법
기업가이자 투자자로서 나는 스티브 블랭크(Steve Blank)의 아래 인용문을 좋아한다. 나는 더 이상 동의할 수 없었다!
“지금은 기업가가 되기에 흥미로운 시기이다. AI는 모든 산업과 비즈니스를 변화시켰다. 소프트웨어, 소비재, 국방 등 가능한 모든 상거래 및 기업이 생성 AI 및 기타 AI 모델을 적용하여 내년에 재창조될 것이다.”
– Steve Blank, 기업가, 작가 및 스탠포드 교수
다음은 기업가와 리더가 비즈니스를 개선하기 위해 ChatGpt 및 Google Bard와 같은 생성 AI 도구를 사용하는 몇 가지 방법이다. 지금쯤 제 블로그를 읽으셨다면 다음 내용이 익숙하실 것이다.
텍스트 생성 및 카피라이팅: 맞춤형 마케팅 콘텐츠 생성(이메일, 소셜 미디어, 블로그 게시물), 비디오 및 광고를 위한 스크립트 작성 및 스토리텔링, 매력적인 제품 설명 작성. 이러한 시스템은 기존 콘텐츠 예제를 활용하여 매력적인 새 자료를 개발한다. 앱 및 도구의 예: ChatGPT, Google Bard, Jasper, Copy.ai, Writesonic 등
고객 경험 및 지원: 고객 서비스 자동화, 응답 시간 및 효율성 향상. 도구에는 연중무휴 24시간 서비스를 위한 AI 챗봇 및 메시징 앱, 신속한 응답을 위한 이메일 자동화, 개인화된 권장 사항이 포함된 셀프 서비스 포털, 더 많은 청중을 위한 다국어 지원이 포함된다. 고객과 공감하기 위해 감정 분석을 수행하고 경험을 개선하며 컨택 센터 상담원과 고객 모두에게 상당한 이점이 있는 보다 복잡한 상호 작용을 처리한다. 앱 및 도구의 예: Anthropic, Cohere, Intercom, HubSpot Chatbot 등
코드 생성 및 디버깅: 코드 작성, 완성 및 심사를 자동화하여 소프트웨어 개발을 혁신한다. 특히 버그 수정, 테스트 생성 및 문서화를 처리하여 품질 보증을 향상시킨다. 실시간으로 코드 완성을 제안하여 특히 반복 작업의 경우 개발자의 시간을 절약하고 오류를 줄일 수 있다. 또한 생성 AI는 문제가 발생하기 전에 코드 패턴 분석을 사용하여 버그를 감지하고 수정하여 전문가와 초보자 모두를 위해 코딩을 향상시킨다. 앱 및 도구 예시: ChatGPT, OpenAI Codex, GitHub Copilot, Codeium 및 AlphaCode.
이미지 생성 및 편집: 딥 러닝 알고리즘과 GAN(생성적 적대 신경망)은 뛰어난 결과로 이미지 생성을 자동화하고 있다. 이 기술은 온라인 상점 및 소셜 미디어를 위한 매우 사실적인 제품 이미지를 생성하고, 로고와 같이 시각적으로 눈에 띄는 브랜드 자료를 만들고, 매력적이고 미학적으로 만족스러운 광고를 디자인함으로써 마케팅에 혁명을 일으킬 수 있다. 앱 및 도구 예시: Midjourney, Stable Diffusion, Adobe Firefly, DALL-E, BlueWillow & DeepAI.
비디오 생성 및 편집: 마케팅 및 제품 데모 비디오 제작을 혁신하여 브랜드 인지도 및 판매 전환을 향상시킨다. AI는 이미지, 텍스트 및 음악 생성을 사용하여 짧은 클립에서 장편 영화까지 비디오를 제작할 수 있다. 이미지, 블로그, 기사, 음악 등 다양한 입력 데이터를 취합하여 독창적인 작품으로 만든다. 이 프로세스는 데스메탈 사운드트랙으로 거대한 문어와 싸우는 거대한 로봇과 같은 독특한 비디오 비전을 실현할 수 있는 미래형 로봇 감독과 유사하다. 예시 앱 및 도구: Descript, Synthesia, Kaiber, Genmo, 등등
회사 사례 연구
다음은 케빈 켈리의 또 다른 훌륭하고 예언적인 인용문이다.
"다음 10,000개의 사업 계획은 기업가가 도메인을 가져와 AI를 추가하는 것이다."
– Kevin Kelly, Wired 매거진 창립 편집자
AI와 알고리즘은 이미 대부분의 세계에서 일상 생활의 일부가 되었다. Google의 페이지 순위, Amazon의 추천 엔진, 항공사 가격 책정, 신문 재정 기사, 항공 교통 관제 등 우리는 거의 알아차리지 못할 정도로 유비쿼터스가 되었다.
다음은 비즈니스에서 AI 및 알고리즘을 성공적으로 구현하는 회사에 대한 몇 가지 추가 사례 연구이다.
ProFinda: AI로 구동되는 인력 최적화 플랫폼. "일의 미래"의 리더라고 자칭하는 ProFinda는 조직의 기술, 지식, 전문 지식, 연결 및 가용성을 매핑하여 인재 풀에 대한 단일 보기를 구축하여 직원이 내부에서 전문 지식을 찾고 보다 효율적인 팀 구성을 가능하게 한다. 그리고 생산.
FutureScope: AI를 사용하여 고객과 청중을 연결하고 대상 이메일 목록 생성을 돕고 청중 구성원을 유료 고객으로 전환하도록 설계된 매력적인 맞춤형 일일 뉴스레터를 생성하는 마케팅 회사이다. www.Futureloop.com 및 www.LongevityInsider.org).
Cainthus: 2014년에 David와 Ross Hunt 형제는 농부들이 데이터 기반 결정을 내릴 수 있도록 저렴한 디지털 측정을 제공하기 시작했다. 현재 Ever.Ag의 일부인 Cainthus는 컴퓨터 비전과 AI 분석을 결합하여 "대규모 개별 동물 관리를 가능하게 한다." 데이터에서 얻은 인사이트는 사료 관리를 최적화하고 젖소 행동의 펜 수준 모니터링을 최적화하여 최대의 복지와 우유 생산을 보장하는 데 도움이 되었다. 그 결과 $82,500의 비용으로 농장 이익이 평균 $254,760 증가했다. ROI는 3배 이상 증가했으며 젖소의 편안함도 개선되었다.
Khanmigo: 맞춤형 지원을 제공하고, 비판적 사고를 유도하고, 관련 리소스를 제안함으로써 일대일 튜터링 경험을 모방하는 것을 목표로 하는 Khan Academy의 새로운 AI 기반 가이드이다. Khanmigo는 아직 개발 중이지만 전체 Khan Academy 생태계는 모든 어린이를 위한 맞춤형 AI 튜터의 잠재력에 흥분하고 있다.
AI와 알고리즘이 비즈니스의 미래를 어떻게 형성할까?
AI는 회사의 일상적인 운영에서 정기적으로 사용되어 미래의 제품 및 서비스와 디자인 조직을 모델링한다.
AI의 미래는 말 그대로 세상의 미래이다.
다음은 AI가 비즈니스의 미래를 형성하는 방법에 대한 5가지 예측이다.
1. 실험: AI는 가치 창출 사슬의 모든 요소를 최적화하고 기업을 위해 천문학적인 수의 디지털 실험을 실행하여 훌륭한 아이디어(및 기업가)가 빠르게 확장되도록 도울 것이다. AI는 자체 가설과 이를 검증하는 데 필요한 실험을 생성한다.
2. 메타버스: AR + VR + AI가 상거래, 교육, 엔터테인먼트 및 건강을 목적으로 고해상도 맞춤형 사용자 경험을 생성함에 따라 AI는 마침내 메타버스의 잠재력을 최대한 활용할 것이다. AI로 생성된 아바타와 환경은 점점 더 생생하고 개인화되고 매력적이게 될 것이다.
3. 감정적: AI는 감정적 감지를 점점 더 많이 보일 것이며 일상 생활과 모든 직업의 부조종사 역할을 하는 Jarvis와 같은 기능(예: 영화 Iron Man에서 나온)을 개발하여 우리의 사생활에 더 깊이 침투할 것이다.
4. 전문 AI 부조종사: 더 많은 곳에서 AI-인간 협업이 계속 증가하는 것을 보게 될 것이다. CEO, 의사, 변호사, 최고 마케팅 책임자 등 모든 직업에는 전문적인 목표를 달성하는 데 도움이 되는 AI 부조종사가 있다. 예를 들어, 5년 이내에 AI 없이 환자를 진단하는 것은 의료 과실이 될 것이다. 이 외에도 10년 안에 우리는 이사회와 고위 경영진을 포함하여 기업의 최고위에서 AI를 보게 될 것이다.
5. DAO: 우리는 또한 AI 기반 분산형 자율 조직(DAO)의 폭발적인 증가를 보게 될 것이다. 당연히 회사의 일부인 AI는 원하는 결과를 극대화하기 위해 자체 데이터를 수집하고 개발할 자체 알고리즘을 개발할 것이다.
그렇다면 어떻게 비즈니스에서 AI를 사용할 수 있을까?
AI 사용 및 최고 AI 책임자 확보
다음은 AI 및 알고리즘 구현을 시작하기 위해 취할 수 있는 4가지 단계이다.
1. 데이터를 수집한다. 알고리즘 프로세스는 센서나 인간을 통해 수집되거나 공개 또는 비공개 데이터 세트에서 가져온 데이터를 활용하는 것으로 시작한다.
2. 데이터를 구성한다. 다음 단계는 데이터를 구성하는 것이다. 이 프로세스를 ETL(추출, 변환 및 로드)이라고 한다.
3. 적용한다. 데이터에 액세스할 수 있게 되면 Hadoop 및 Pivotal과 같은 머신러닝 도구 또는 DeepMind 및 SkyMind의 오픈 소스 딥 러닝 알고리즘이 통찰력을 추출하고 추세를 식별하며 새로운 알고리즘을 조정할 수 있다.
4. 노출. 마지막 단계는 데이터를 노출하는 것이다. API(애플리케이션 프로그래밍 가능 인터페이스)를 사용하여 데이터를 열면 ExO(지수 조직)의 커뮤니티, 특히 공급자, 고객, 소비자 및 최종 사용자를 포함한 이해 관계자가 가치 있는 서비스를 개발할 수 있다. 즉, 이해관계자 데이터는 ExO(지수 조직)의 데이터를 이해관계자와 리믹스하여 플랫폼 위에 새로운 기능과 혁신을 레이어링한다.
지능형 노출을 사용하는 회사의 성공적인 사례로는 Ford Motor Company, Uber, Rabobank, Port of Rotterdam, IBM Watson, Wolfram Alpha, Twitter 및 Facebook/Meta가 있다.
궁극적으로 모든 회사는 머신러닝에서 생성 AI에 이르기까지 AI의 모든 측면에서 오는 변화와 기회의 쓰나미를 탐색해야 한다.
그렇다면 어떻게 파괴적인 위험과 특별한 영향력을 행사할 수 있는 기회를 잘 파악하고 있는가?
대답은 최고 AI 책임자가 필요하다는 것이다.
나는 내가 의장을 맡고, 투자하고, 조언하는 모든 회사를 독려했다.
최고 AI 책임자는 회사에서 LLM을 코딩하거나 교육하는 사람이 아니다. 대신 그들은 회사의 CEO 또는 CTO에게 직접 전략가이다.
이 사람은 최신 신흥 회사, 앱 및 AI 전략을 모니터링하고 회사의 다른 부분에 가장 큰 가치가 있는 것이 무엇인지 결정하는 일을 담당한다.
최고 AI 책임자는 파트너십을 구축하고 라이선스를 취득하며 직원을 교육하고 있다. 그 또는 그녀는 또한 ExO(지수 조직)의 모든 수준에서 AI의 흐름을 어떻게 그리고 어디로 할지에 대한 권장 사항을 제시한다.
이것이 중요한 이유
전 세계 수십억, 수조 개의 센서에서 수집한 현재와 미래의 폭발적인 데이터는 인공지능과 알고리즘의 배치를 통해서만 분석할 수 있다.
인간보다 훨씬 더 객관적이고 확장 가능하며 유연하다는 점을 감안할 때 AI와 알고리즘은 일반적으로 비즈니스의 미래에 대한 열쇠이다.
기하급수적 조직이 이 새로운 경제를 이끌 것이다.
무엇을 만들 것인가? 당신은 어떻게 인류를 향상시킬 것인가?
이 시리즈의 다음 블로그에서는 계속해서 SCALE이라는 약어로 캡슐화된 외부를 향한 특성에 초점을 맞추고 레버리지 자산에 대해 자세히 알아볼 것이다.
