목표와 목적 파악
데이터 전략에 AI를 구현하려면 신중한 계획과 실행이 필요하다는 점에 유의해야 합니다. 조직은 먼저 목표와 목적을 파악한 후 해당 목표를 달성하는 데 가장 적합한 AI 알고리즘 유형을 결정해야 합니다.
전문 인력 확인
또한 이러한 알고리즘의 구현을 지원하는 데 필요한 인프라와 전문 지식을 갖추고 있는지 확인해야 합니다. 여기에는 새로운 하드웨어 또는 소프트웨어 도구에 대한 투자와 머신 러닝 또는 기타 AI 관련 분야에 대한 전문 지식을 갖춘 직원을 채용하거나 교육하는 것이 포함될 수 있습니다.
예를 들어, 조직은 머신 러닝 모델 학습을 지원하기 위해 고성능 컴퓨팅 리소스에 투자해야 할 수 있습니다. 또한 이러한 모델을 개발하고 배포하는 데 전문성을 갖춘 데이터 과학자 또는 머신러닝 엔지니어를 고용해야 할 수도 있습니다.
윤리적 사용
마지막으로, 조직은 AI를 윤리적이고 책임감 있게 사용하고 있는지 확인해야 합니다. 즉, AI를 어떻게 사용하는지 투명하게 공개하고 특정 집단을 차별하거나 개인정보 보호법을 위반하는 데 사용하지 않도록 해야 합니다.
원하는 인사이트 파악
데이터 전략에 AI를 구현하려면 조직은 먼저 분석하려는 데이터 유형과 해당 분석을 통해 얻고자 하는 인사이트를 파악해야 합니다. 그런 다음 이러한 목표를 달성하는 데 가장 적합한 AI 알고리즘 유형을 결정해야 합니다.
예를 들어, 소매업자는 머신러닝 알고리즘을 사용하여 고객의 구매 내역과 검색 행동을 분석하여 고객 행동의 패턴을 파악할 수 있습니다. 이 정보는 타겟 마케팅 캠페인을 개발하거나 제품 추천을 개선하는 데 사용될 수 있습니다.
마찬가지로 금융 서비스 회사에서는 자연어 처리(NLP) 알고리즘을 사용하여 소셜 미디어 채널의 고객 피드백을 분석하고 서비스 제공을 개선할 수 있는 영역을 식별할 수 있습니다. 이 정보는 고객의 요구를 더 잘 충족하는 새로운 제품이나 서비스를 개발하는 데 사용될 수 있습니다.
