퍼블리시 사피엔트(Publicis Sapient)의 나이젤 바즈(Nigel Vaz)에 따르면, 많은 기업들이 인공지능의 혁신적인 잠재력을 활용하기보다는 비용 절감에만 집중함으로써 인공지능을 오용하고 있습니다. 바즈는 이러한 접근 방식이 비즈니스 모델을 근본적으로 재편할 수 있는 인터넷과 유사한 "일생에 한 번뿐인 기회"로서의 AI를 인식하지 못한다고 주장합니다.

AI 구현에는 기존 프로세스에 대한 포괄적인 재구상이 필요하다고 바즈는 설명했습니다. 그는 AI를 단일체로 보는 것에 대해 경고하며 대신 2단계 접근 방식을 옹호했습니다. 첫째, 기업은 데이터부터 시작하여 강력한 인프라를 구축해야 합니다. 바즈는 "데이터가 연결되어 있습니까? 정리되어 있습니까? 활용할 수 있는 형식으로 되어 있습니까?"라고 질문하며 AI의 "쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다(garbage-in, garbage-out)" 원칙을 강조했습니다.

둘째, 기업은 가치를 신속하게 제공하기에는 너무 크지 않고, 비즈니스 전반에 적용하기에는 너무 작지 않은 가치 있는 프로젝트를 한두 개 선택해야 합니다. 바즈는 많은 CEO들이 구현이 용이하다는 인식 때문에 비용 기반 AI 애플리케이션에 끌렸다고 언급했습니다.

AI의 산업 영향은 의료에서 금융에 이르기까지 다양한 분야에 걸쳐 잠재적인 응용 분야가 있어 상당할 것으로 예상됩니다. 그러나 이러한 잠재력을 실현하려면 단순한 자동화를 넘어 진정한 변화를 수용하는 사고방식의 전환이 필요합니다. 바즈는 이러한 변화를 "더 빠른 애벌레"를 만드는 것이 아니라 "애벌레가 나비가 되는 것"에 비유했습니다.

실험은 AI 구현의 필수적인 부분이지만, 많은 실험이 기초적인 이해와 전략적 초점 부족으로 인해 실패합니다. 견고한 데이터 기반을 구축하는 것이 중요하며, 데이터가 연결되고, 정리되고, AI 알고리즘에 쉽게 액세스할 수 있도록 해야 합니다. 이러한 기반이 없으면 AI 이니셔티브는 신뢰할 수 없거나 관련 없는 결과를 생성할 가능성이 높습니다.

현재 많은 기업들이 AI 애플리케이션을 탐색하는 초기 단계에 있습니다. 다음 개발 단계에서는 데이터 인프라에 대한 강조와 AI가 상당하고 지속적인 가치를 제공할 수 있는 영역에 초점을 맞춘 보다 전략적인 프로젝트 선택이 이루어질 가능성이 높습니다.