첫 번째 AI 프로젝트를 선택하여 몇 주 만에, 아닌 몇 분기 만에 보상을 얻는 방법

AI 프로젝트 실패의 가장 큰 원인

대부분의 첫 AI 프로젝트는 같은 이유로 좌절합니다: 가장 흥미로운 사용 사례를 선택하기보다 가장 실현 가능한 것을 선택하지 않기 때문입니다. 6개월 후, 데모와 프레젠테이션이 있을지 몰라도 비즈니스에는 측정 가능한 변화가 없습니다. 기술 자체가 문제인 경우는 드뭅니다. 문제는 첫 주에 내리는 결정에 있습니다.

다음은 올바른 결정을 내리는 방법입니다.

결정이나 과제부터 시작하기, 기술은 나중으로

"AI를 사용해야 해"는 목표가 아닙니다. 이는 예산 중 하나가 낭비될 수 있는 선결 조건일 뿐입니다. 대신 회사 내에서 누군가가 현재 수행하는 특정 업무로 시작하세요: 지원 요원이 같은 질문에 40번째로 답변하는 일, 재무 직원이 청구서 데이터를 시스템으로 복사하는 일, 영업 담당자가 약간 다른 방식으로 작성하는 후속 이메일 등입니다.

좋은 첫 번째 후보는 세 가지 특성을 공유합니다. 해당 업무가 자주 발생하고, 패턴을 따르며, 몇 분 안에 출력이 올바른지 여부를 판단할 수 있습니다. 빈도 덕분에 수익이 발생하고, 패턴으로 인해 학습이 가능하며, 빠르게 개선할 수 있습니다.

후보들을 진실하게 평가하기

실제 5~6가지 업무를 목록에 올리고 각 하나를 평가하세요. 가치 있고 달성 가능한 프로젝트가 필요한 것입니다.

가치: 이 업무에 주당 몇 시간이나 비용이 발생하며, 실수가 얼마나 큰 영향을 미치는지 대략적으로 계산하세요.
데이터: 시스템에 필요한 예시, 문서 또는 기록은 이미 가지고 있습니까? 데이터 파이프라인을 구축해야 한다면, 이는 별도의 프로젝트입니다.
오류 허용 범위: 시스템이 틀렸을 때 어떤 일이 발생합니까? 잘못된 이메일 초안은 괜찮지만, 의료 용량 오류는 그렇지 않습니다. 사람이 출력을 검토할 수 있는 업무를 선호하세요.
성공 명확도: 비기술적 임원도 받아들일 수 있는 한 문장으로 성공을 설명할 수 있습니까?

최고의 첫 번째 프로젝트는 네 가지 모두에서 높은 점수를 받습니다. 극도로 가치 있지만 데이터가 존재하지 않고 오류 발생 시 위험한 사용 사례는 2년차 프로젝트로는 훌륭하지만 첫 번째 프로젝트로는 부적절합니다.

"자동화"보다 "보조"를 우선시하기

전체 자동화는 불안감의 원천이며, 일정도 늘어납니다. 보조 버전은 훨씬 더 빨리 출시되고 위험 부담이 적습니다. 고객을 직접 응대하는 시스템 대신, 답변 초안을 작성하는 시스템을 구축하세요. 청구서를 자동으로 입력하는 시스템 대신, 필드를 미리 채우고 확인이 필요한 항목을 플래그로 표시하는 시스템을 만드세요.

사람이 여전히 과정에 참여하므로 실수가 잡힙니다. 실제 사용 데이터를 수집하므로 더 깊은 자동화를 위한 근거는 증거가 아닌 희망이 됩니다. 또한, 첫 주 안에 몇 주 만에 출시될 수 있습니다. 처음부터 사람을 제거하려는 시도는 피하세요.

측정 가능한 목표 설정하기

코드가 작성되기 전에 성공이 어떻게 보일지, 어떻게 측정할지에 대해 합의하세요. "이 티켓 유형의 평균 처리 시간을 9분에서 5분으로 줄인다" 또는 "청구서 처리 오류를 절반으로 줄인다"와 같이 숫자를 확인할 수 있는 목표를 세우세요. 모호한 목표는 "고객 경험 개선"과 같은 것은 달성할 수도, 실패할 수도 있어 프로젝트가 끝나지 않고 증명도 할 수 없습니다.

짧은 기한을 설정하기

첫 작동 가능한 버전을 위한 6주 시야를 갖지 6개월은 갖지 마세요. 짧은 기한은 디자인 도구입니다. 사용 사례를 핵심 요소로 축소하고, 첫 번째 청사진을 거대한 플랫폼으로 변모시키는 기능들을 거부합니다. 만약 6주 후에 가치를 증명하지 못한다면, 범위가 잘못되었으므로 더 저렴하게 배울 수 있습니다.

좋은 결과는 무엇일까요?

강력한 첫 번째 AI 프로젝트는 좁고 자주 사용되며 사람에 의해 검토되고 단순한 숫자로 측정됩니다. 조용히 신뢰를 얻고, 그 신뢰가 다음 더 어려운, 더 야심 찬 작업들을 수행할 수 있는 권한을 줍니다.

잘 선택하는 것은 전체 게임이며, 대부분의 회사가 서두르는 부분입니다. 만약 첫 6개월을 비싼 방법으로 이 중요한 결정을 배우기보다는, Hercules A에서 우리가 하는 일과 같습니다 — 그 첫 번째 결정을 대신하여 나머지 과정이 더 쉬워지도록 합니다.

실현 가능한 과제를 선택하고, 보조 버전을 출시하고, 단순한 숫자를 측정하세요. 그리고 다시 시작하세요.