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일반적인 AI 신화를 피하고 모범 사례에 집중하세요

출처: Forrester

Forrester Research, Inc.-AI 오해 피하고 모범 사례 집중 방안

1.AI의 일자리 대체 우려는 과장됨

-AI는 생산성 향상 도구로 기능하며, 대부분 역할 변화 유도 -자동화 및 AI로 인한 연간 일자리 손실 예측은 낮음 -기술 리더는 생산성 향상 및 성장에 초점 맞춰야 함

2.AI의 위험성은 관리 가능함

-AI 시스템 신뢰 부족은 신기술의 일반적 현상임 -위험 우려 환경에서 AI 활용 시 소규모 시작, 엄격 감독, A/B 테스트 권장 -인간 개입을 통해 AI 결과물 검증/승인하는 역할 유지 필요함

3.AI 구축/배포 비용은 과장된 측면 있음

-AI 벤더가 비용을 비싸게 보이게 함 -오픈 소스 활용 및 사용 사례 적합 모델 선택으로 비용 절감 가능 -AI 모델 배포 성공은 개발 라이프사이클 성숙도에 더 좌우됨 -비용-효익 분석이 중요하며 재무팀 참여 필요함

4.GenAI가 창의성 말살하지 않음

-GenAI는 인간의 창의적인 아이디어를 구체화/실현하는 보조 도구 역할함 -아이디어 생성, 콘텐츠 개발, 평가를 돕고 반복 작업 자동화하여 창의적 활동 집중 가능하게 함

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