당신의 AI 프로젝트는 아마도 이미 소유한 데이터로 실행될 것입니다.

인공지능 프로젝트, 데이터 수집이 전부가 아닙니다

대부분의 기업이 첫 AI 프로젝트를 계획할 때 가장 어려운 부분은 데이터를 얻는 것이라고 생각합니다. 하지만 실제로는 그렇지 않습니다. 유용한 시스템을 위해 필요한 계약서, 견적서, 지원 티켓, 제품 사양서, 정책 문서는 이미 기업 내에 존재합니다. 문제는 이러한 문서들이 여섯 곳에 분산되어 있고, 네 가지 버전으로 존재하며, 누가 정확한 문서를 말할 수 없는 상태라는 것입니다.

이 간극이 AI 프로젝트의 발목을 잡습니다. 모델이 아닌, 서류 관리에서 문제가 발생합니다.

질문부터 시작하세요, 아카이브는 나중에

모든 것을 시작하기 전에 재고하는 본능을 억제하세요. 전체 데이터 감사는 몇 달이 걸리고, 아무도 읽지 않는 스프레드시트를 생성하며, 배울 수 있는 가장 중요한 것을 지연시킵니다.

대신 한 가지 결정이나 반복되는 작업을 선택하세요. 비표준 작업에 대한 가격 책정 방법, 지연된 주문에 대한 고객에게 말하기, 공급업체 계약에서 양보할 조항 등입니다. 그런 다음 해당 작업에 필요한 정보만 준비하세요. 실제 사용하는 20개의 문서로부터 데이터 상태에 대해 더 많은 것을 배울 수 있습니다. 완전한 문서 맵을 가진 것보다 말이죠.

'준비'가 실제로 의미하는 것

주어진 문서 집합에 대해 다음 네 가지 조건이 충족되어야 합니다.

• 찾기 용이: 시스템이 접근할 수 있는 문서입니다. 공유 드라이브, 데이터베이스, 내보낸 폴더 등 메커니즘은 중요하지 않습니다. 접근 가능한 한 곳 곳에 존재해야 한다는 것이 핵심입니다.
• 현재 버전: 모든 사람이 동의하는 하나의 권한 있는 버전이 존재해야 합니다.
• 접근 권한 제어: 누가 요청하느냐에 따라 접근 권한이 결정되어야 합니다. 시스템이 우연히 파일을 가지고 있는 것이 아니라, 접근 권한을 가진 사람에게 제공해야 합니다.
• 설명: 각 문서에는 제작자, 작성 일자, 그리고 해당 문서가 적용되는 내용이 명시되어 있어야 합니다.

이 목록의 어떤 것도 기술적인 것이 아닙니다. 모두 조직적인 사항이며, 그래서 종종 잘못된 사람에게 전달됩니다.

버전 문제는 비싼 문제입니다

세 개의 가격 목록이 있고, 두 개가 폐기된 경우, 누군가는 날짜를 확인하고 올바른 목록을 선택합니다. 시스템은 읽은 순서대로 답변할 것입니다. 정확하다고 확신하며, 누군가는 2023년 요금표에서 고객의 인용구를 사용할 것입니다.

이 문제를 해결하는 방법은 단순하지만 효과적입니다. 문서 집합당 한 명의 소유자를 지정하고, 그들이 권한 있는 버전을 선언하고, 나머지 오래된 문서는 시스템이 접근할 수 없는 곳에 아카이브하며, 최신 상태를 유지할 책임도 지도록 하세요. 이렇게 하면 AI 프로젝트가 개선됩니다. AI 자체를 포기하더라도 회사가 개선되는 것은 좋은 신호입니다. 이는 여러분이 올바른 방향으로 나아가고 있음을 의미합니다.

가장 가치 있는 지식은 문서로 기록되지 않습니다

최고의 답변은 매뉴얼에 거의 없습니다. 지원 티켓, 판매 이메일 답변, 동료가 보낸 메시지에서 특정 고객에게 예외를 허용한 이유와 같은 곳에서 찾을 수 있습니다. 이미 존재하는 형식으로 이러한 것을 포착하세요. 팀에서 가장 자주 대답하는 20개의 질문을 수집하고, 실제 답변을 기록하세요 - 짧고, 날짜가 표시되고, 작성자가 명시된 형태로요. 30개의 좋은 답변은 첫 시스템에 200페이지 정책 문서보다 더 많은 가치를 가져다줄 것입니다.

시스템이 절대 볼 수 없는 것을 결정하세요

연결하기 전에 선을 그으세요. 급여 데이터, 건강 정보, 수정되지 않은 고객 기록, 법적 특권 사항은 포함되지 않습니다. 어떤 것이 제외될지 작성하고, 구조적으로 분리된 저장소 및 권한을 설정하여 시스템이 이를 따를 수 있도록 하세요.

그런 다음 접근 방식을 결정하세요. 관리자가 문서를 볼 수 있고, 인턴은 볼 수 없는 경우, 채팅 창을 통해 모두가 동일한 답변을 받을 때도 동일하게 적용되어야 합니다. 시스템이 모든 사람에게 같은 답변을 주는 것은 결국 잘못된 사람을 대상으로 할 수 있습니다.

만료일을 설정하세요

구식 정보는 조용한 실패 모드입니다. 2024년에 만료된 정책 문서는 영원히 폴더에 남아 있고, 여전히 권한 있는 것처럼 읽힙니다. 모든 문서 집합에 검토 일자와 검토자를 지정하세요. 문서가 만료되면, 재승인이 있을 때까지 제거합니다.

기대하는 바

한 워크플로우에 대한 데이터 준비는 몇 주가 아닌 몇 달이 걸립니다. 두 번째 워크플로우는 소유권 습관이 이미 형성되어 있기 때문에 더 빠릅니다. 진척 상황을 평가할 때 두 가지를 고려하세요: 시스템의 답변이 얼마나 정확한지, 그리고 해당 답변을 추적할 수 있는지입니다. 추적할 수 없는 답변은 수정하기 어렵습니다.

이것은 AI 채택의 가장 눈에 띄지 않는 부분이자 가장 힘든 부분입니다. 또한 대부분의 프로젝트에서 처음 몇 주 동안 가장 많은 시간을 할애하는 부분이기도 합니다. 왜냐하면 좋은 모델이 혼란스러운 정보를 읽으면 자신감 있고 잘 작성된 오류를 생성하기 때문입니다. 이러한 오류는 명백한 오류보다 잡기 어렵습니다.