Workday의 CIO인 라니 존슨은 최근 성명에서 최고정보관리자(CIO)는 단순히 인공지능 거버넌스를 감독하는 데 그치지 않고 인공지능 실험에 적극적으로 참여해야 한다고 밝혔습니다. 현재 인공지능 기술의 급속한 발전은 기업 기술 리더에게 기회와 과제를 동시에 제시하며, 보다 적극적인 접근 방식을 요구하고 있습니다.

존슨은 완벽하게 구상된 인공지능 전략을 기다리는 것이 실험 중 발생할 수 있는 실수보다 더 큰 위험을 초래한다고 주장합니다. 그녀는 인공지능을 통해 실질적인 영향을 달성하기 위한 토대로 접근성, 신뢰, 직접적인 학습의 중요성을 강조합니다. "인공지능을 통한 실질적인 영향은 완벽하고 웅장한 설계에서 시작되지 않습니다."라고 존슨은 말했습니다. "그것은 접근성, 신뢰, 그리고 직접적인 학습에 대한 헌신에서 시작됩니다."

존슨의 관점은 기술 혁신을 탐색해 온 그녀의 광범위한 경험에서 비롯됩니다. 그녀는 사람들이 옷을 선택하는 데 도움을 주는 것을 목표로 했던 벤처를 포함하여 전문가 시스템에 대한 초기 실험을 회상했는데, 투자자들은 온라인 의류 소매의 실현 가능성에 의문을 제기하며 회의적인 반응을 보였습니다. 이 경험을 통해 그녀는 새로운 기술이 종종 저항에 직면하지만 나중에 근시안적인 것으로 판명된다는 것을 배웠습니다.

인공지능의 영향은 개별 기업을 넘어 사회 전체에 영향을 미칩니다. 인공지능 개념에 대한 명확한 설명은 이해와 신뢰를 조성하는 데 매우 중요합니다. 인공지능은 본질적으로 학습, 문제 해결, 의사 결정과 같이 일반적으로 인간의 지능을 필요로 하는 작업을 컴퓨터가 수행할 수 있도록 하는 알고리즘을 포함합니다. 인공지능의 최근 개발에는 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 머신 러닝의 발전이 포함되어 있으며, 이는 의료, 금융, 운송을 포함한 다양한 분야에서 응용되고 있습니다.

CIO가 인공지능 실험을 주도해야 할 필요성은 인공지능이 비즈니스 운영을 혁신하고 새로운 기회를 창출할 수 있는 잠재력에서 비롯됩니다. CIO는 실험에 적극적으로 참여함으로써 인공지능의 기능과 한계에 대한 직접적인 지식을 얻을 수 있으며, 이를 통해 구현에 대한 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 직접적인 접근 방식을 통해 CIO는 잠재적인 위험을 식별하고 이를 완화하기 위한 전략을 개발할 수도 있습니다.

그러나 인공지능 거버넌스는 CIO에게 중요한 책임으로 남아 있습니다. 여기에는 윤리적 지침 설정, 데이터 개인 정보 보호 및 보안 보장, 관련 규정 준수가 포함됩니다. 잠재적인 위험을 최소화하면서 인공지능의 이점을 실현하려면 실험과 거버넌스 간의 균형을 맞추는 것이 필수적입니다.

현재 인공지능 도입 현황은 산업 및 조직에 따라 다릅니다. 일부 기업은 이미 인공지능을 핵심 운영에 통합한 반면, 다른 기업은 여전히 실험 초기 단계에 있습니다. 인공지능의 다음 개발은 정확성, 효율성 및 설명 가능성을 개선하는 데 중점을 둘 가능성이 높습니다. 연구자들은 또한 인간의 가치에 부합하고 더욱 강력하고 탄력적인 인공지능 시스템을 개발하기 위해 노력하고 있습니다.