1. 생성형 AI(Generative AI) 도입에 대한 회사의 전략의사방향을 신속하게 결정하고, 직원과의 실질적인 커뮤니케이션과 적절한 접근 방식을 개발하세요.
2. 비즈니스를 재구상하고 생산성 향상, 성장 및 새로운 비즈니스 모델을 통해 가치를 창출하는 사용 사례를 분석합니다. 생성형 AI(Generative AI) 의 실제 비용과 수익을 추정할 수 있는 ‘금융 AI'(FinAI) 기능을 개발합니다.
3. 기술 기능을 재구상하고 소프트웨어 개발에서 생성형 AI(Generative AI) 기능을 신속하게 구축하는 데 집중하여 기술 부채 감소를 가속화하고 IT 운영에서 수작업을 획기적으로 줄이세요.
4. 기존 서비스를 활용하거나 오픈소스 생성형 AI(Generative AI) 모델을 채택하여 독점적인 기능을 개발하세요(자체 생성형 AI(Generative AI) 모델을 구축하고 운영하려면 적어도 단기적으로는 수천만 달러에서 수억 달러의 비용이 소요될 수 있습니다).
5. 엔터프라이즈 기술 아키텍처를 업그레이드하여 생성형 AI(Generative AI) 모델을 통합 및 관리하고, 이러한 모델이 서로 및 기존 AI 및 머신러닝(ML) 모델, 애플리케이션, 데이터 소스와 함께 작동하는 방식을 구현하세요.
6. 정형 및 비정형 데이터 소스를 모두 처리하여 양질의 데이터에 액세스할 수 있도록 데이터 아키텍처를 개발하세요.
7. 필요에 따라 제품 및 애플리케이션 팀에 승인된 모델을 제공할 수 있는 중앙 집중식, 교차 기능의 생성형 AI(Generative AI) 플랫폼 팀을 구성합니다.
8. 소프트웨어 개발자, 데이터 엔지니어, MLOps 엔지니어, 보안 전문가 등 핵심 역할은 물론 광범위한 비기술 인력에 대한 숙련도 향상에 투자하세요. 그러나 생성형 AI(Generative AI) 의 영향이 다양하기 때문에 역할과 숙련도 수준에 따라 교육 프로그램을 맞춤화해야 합니다.
9. 새로운 위험 환경을 평가하고 모델, 데이터, 정책에 대응하기 위한 지속적인 완화 사례를 수립하세요
