20년 후 기업이 처음으로 AI 솔루션을 배포하기 시작했지만 초기 기대치를 이끈 과대광고에 비해 효율성과 수익성 면에서 상당한 이득을 달성하는 데 거의 진전이 없었다고 주장할 수 있습니다.
표면적으로 최근 데이터는 AI 회의론자들을 뒷받침합니다. 거의 90% 데이터 과학 프로젝트의 비율은 프로덕션 단계에 이르지 못합니다. 오직 20% 2022년까지의 분석 통찰력이 비즈니스 성과를 달성할 것입니다. 전사적 AI 전략을 개발한 기업조차도 최대 XNUMX%의 실패율을 경험하고 있습니다. 50%.
그러나 지난 25년은 엔터프라이즈 AI(Enterprise AI 1.0) 진화의 첫 번째 단계에 불과했습니다. 오늘날에도 많은 기업이 남아 있는 곳입니다. 그러나 AI 혁신의 선두에 있는 기업들은 향후 2.0년간의 빅 데이터, 분석 및 자동화를 정의할 차세대인 Enterprise AI XNUMX으로 발전했습니다.
두 세대의 엔터프라이즈 AI 간의 차이점은 학술적인 것이 아닙니다. 의료, 소매, 미디어, 금융 등 다양한 비즈니스 분야의 경영진에게 1.0에서 2.0으로의 진화는 과거의 실패로부터 배우고 적응하고 미래 용도에 대한 구체적인 기대치를 창출하며 AI에 대한 증가하는 투자를 정당화할 수 있는 기회입니다. 산업.
2020년 후, 비즈니스 리더들이 2.0년대를 되돌아볼 때, Enterprise AI XNUMX을 가장 먼저 달성한 기업은 서비스를 차별화하고 시장 점유율을 확보하며 지속적인 혁신을 위해 입지를 다져 경제에서 큰 승리자가 될 것입니다.
미래의 디지털 혁신을 Enterprise AI 1.0에서 2.0으로의 진화로 구성하는 것은 자동화 및 고급 분석 시대에 경쟁하기 위한 전략을 개발하는 비즈니스 리더에게 개념적 모델을 제공합니다.
Enterprise AI 1.0(현 상태)
1990년대 중반부터 AI는 추측성 테스트, 실험적 관심, 탐색이 특징인 분야였습니다. 이러한 활동은 거의 독점적으로 데이터 과학자의 영역에서 발생했습니다. Gartner가 최근에 쓴 것처럼 신고, 이러한 노력은 "조직 내에서 재능이 확장되지 않는 마법사가 운영하는 연금술"이었습니다.
