개요

Forrester 보고서에 따르면 AI를 스케일링하는 기업들은 자체 업계에서 가장 빠르게 성장하고 있는 기업일 가능성이 7배나 높습니다. 그러나 기업 내에서 AI를 성공적으로 스케일링하려면 데이터 복잡성, 인재 부족, AI 시스템의 신뢰 부족 등을 반드시 해결해야 합니다.

데이터

기업들 중 60%는 데이터 품질 관리에 어려움을 겪고 있습니다. SBSA(Standard Bank of South Africa)가 데이터 단편화를 넘어서 품질 측정치를 6%에서 98%로 높였던 방법을 알아봅니다.¹

인재

기업들 중 62%가 AI 역량을 발휘하는 인재의 확보에 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 이유 때문에 Lufthansa 및 IBM은 신속한 AI의 스케일링을 위해 자체 전문 지식을 결합했습니다.¹

신뢰

기업들 중 65%는 AI 의사결정과 조치를 사람이 검토하기 위한 프레임워크와 접근 방식을 마련해야 합니다. iKure 및 IBM Data Science 및 AI Elite 팀이 함께 모여서 편견을 제거하고 의료 서비스 성과를 개선하는 방법을 살펴봅니다.¹

AI 과제

AI를 위해 데이터 준비

데이터 사일로를 제거하고 거버넌스와 규제 준수에 대한 적절한 접근 방식을 보장합니다.

AI 인재 갭 메우기

AI 스킬을 개발 및 확보하고 AutoAI의 파워를 발굴하는 방법을 알아봅니다.

신뢰와 투명성으로 AI 주입

바이어스를 감지하고 드리프트를 판별하며 AI 성과를 설명할 수 있음

AI Ladder™는 AI로의 여정을 더욱 빠르게 진행할 수 있도록 지원하기 위한 규범적 방법론입니다.

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