클라우드 전략에 대한 AI 고려 사항
AI는 효율성, 확장성 및 혁신을 향상시켜 클라우드 채택 전략에 혁명을 일으키고 있습니다. AI를 클라우드 플랫폼에 통합하여 고급 분석, 기계 학습 및 자동화를 사용하여 운영을 최적화하고 비즈니스 성장을 촉진합니다.
AI 프로젝트 및 이니셔티브에 대한 강력한 전략을 클라우드 도입 전략에 통합하면 혁신을 가속화하고 적절한 수준에서 올바른 리더십의 지지를 확보하는 데 도움이 될 수 있습니다.
해당 AI 시나리오에 비즈니스 요구 사항 매핑
AI를 비즈니스 목표에 매핑하는 것의 중요성을 고려합니다. AI를 비즈니스 전략에 도입하기 위한 많은 사용 사례가 있습니다. 다음은 표시될 수 있는 혜택의 몇 가지 예입니다.
- 효율성 및 민첩성향상되었습니다. 반복 작업을 자동화하여 시간을 절약하고 운영 비용을 절감합니다.
- 향상된 의사 결정. 보다 정확하고 시기 적절하게 결정을 내릴 수 있도록 데이터 기반 인사이트를 얻습니다.
- 향상된 고객 환경. 개인 설정된 상호 작용과 향상된 고객 만족도 및 충성도를 가져옵니다.
- 확장성 및 재무 효율성 . 비용의 비례적 증가 없이 기능을 확장합니다.
- Innovation. 새 제품, 서비스 및 비즈니스 모델의 잠금을 해제합니다.
- 데이터에서 더 많은 가치를 . 기존 데이터에서 새 값을 추출합니다.
- AI를 활용하여 지속 가능성을 가속화합니다. AI를 사용하여 복잡한 시스템을 예측 및 최적화하고, 지속 가능한 솔루션의 개발 및 배포를 가속화하고, 인력이 더 많은 것을 배우고 달성할 수 있도록 하는 기능을 향상시킵니다.
권장 사항:
비즈니스 목표에 대한 AI 평가: 생성 및 비제전적 AI 기능을 사용하여 원하는 비즈니스 목표의 효율성과 결과를 향상시킬 수 있는 문서를 작성합니다.
AI 기술 전략정의: AI 사용 사례에 적합한 도구 및 플랫폼을 선택합니다. 자체 AI 솔루션을 구입하거나 빌드할지 여부를 결정하는 방법을 알아봅니다. 자세한 내용은 AI 채택 전략을 개발하는 조직에 대한권장 사항을 참조하세요.
조직 및 의사 결정자에게 AI채택에 대해 알려주세요. Azure AI를 채택하기 위한클라우드 채택 프레임워크 지침을 숙지하세요. 이 지침에서는 Azure에서 AI를 성공적으로 구현하는 방법을 설명하고 AI에 대한 올바른 고려 사항으로 클라우드 채택 전략을 알리는 데 도움이 되는 프레임워크의 모든 방법론을 설명합니다.
지속 가능성대한 AI 변환에 대한 리더십 교육: AI가 조직의 지속 가능성 노력을 혁신하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아봅니다. 자세한 내용은 지속 가능성을 위한AI 변환을 참조하세요.
책임 있고 신뢰할 수 있는 AI
Microsoft의 책임 있는 AI에 대한 6가지 주요 원칙에는 공정성, 안정성 및 안전성, 개인 정보 보호 및 보안, 포용성, 투명성 및 책임이 포함됩니다. 이러한 원칙을 적용하여 AI 채택 전반에 걸쳐 주류 제품 및 서비스에 통합할 때 책임 있고 신뢰할 수 있는 AI를 만듭니다.
책임 있는 AI 원칙
Microsoft는 책임 있는 AI 실천을 강화하기 위해 최선을 다합니다.
책임 있는 AI를 정의하는 6가지 주요 원칙은 다음과 같습니다.
- 공정성. AI 시스템은 모든 사람을 동등하게 대하고 모든 개인에게 동일한 권장 사항을 제공해야 합니다. AI 시스템의 공정성은 개인의 특성에 따른 차별을 방지합니다.
- 안정성 및 안전. AI 시스템은 신뢰를 구축하는 데 도움이 되도록 다양한 조건에서 안정적이고 안전하며 일관되게 작동해야 합니다.
- 개인 정보 보호 및 보안. AI 시스템은 개인 정보 및 기밀 정보를 보호하여 개인 정보를 존중하고 보안을 유지해야 합니다. 또한 공격 및 시스템 손상 또는 손상 시도에 저항해야 합니다.
- 포용성. AI 시스템은 모든 사람에게 권한을 부여하고 참여시켜야 합니다. 포괄적인 디자인 사례는 AI 시스템 개발자가 제품 또는 서비스의 잠재적인 배제 장벽을 이해하고 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 포용성은 혁신을 촉진하고 모든 사람에게 도움이 되는 환경을 설계하는 데 도움이 됩니다.
- 투명도. AI 시스템은 투명하고 이해할 수 있어야 합니다. AI 시스템은 사람들의 삶에 깊은 영향을 줄 수 있는 결정을 내릴 수 있으므로 개인이 이러한 결정을 내리는 방법을 이해하는 것이 중요합니다.
- 책임. AI 시스템과 개발자는 책임을 지고 대답할 수 있어야 합니다.
책임 있는 AI의 중요성
채택 전략의 일환으로 리더십, 의사 결정권자 및 조직의 나머지 부분에서 책임 있는 AI의 중요성에 대해 교육해야 합니다.
책임 있는 AI를 통합하면 다음과 같은 위험을 완화할 수 있습니다.
- 의도하지 않은 결과. 책임 있는 AI 구현을 계획하고 감독하여 윤리적 영향을 미치는 예기치 않은 효과의 위험을 줄입니다.
- 진화하는 위협. AI 기술이 발전함에 따라 새로운 위협이 정기적으로 등장합니다. 이러한 위협을 완화하고 앞서 나가려면 책임 있는 AI의 원칙을 준수하세요.
- 바이어스. AI의 바이어스 완화는 어려울 수 있지만 AI 시스템이 공정하고 편견이 없도록 하는 데 필요합니다. 책임 있는 AI 원칙을 사용하여 안내합니다.
- 민감한 기술은. 얼굴 인식과 같은 기술은 기본적인 자유와 인권에 대한 위험 때문에 민감한 것으로 간주될 수 있습니다. 이러한 기술의 의미를 고려하여 책임감 있게 사용할 수 있도록 합니다.
전략 및 계획에서 구현에 이르기까지 AI 채택 과정에서 책임 있는 AI 원칙을 통합합니다. AI 이니셔티브를 보호, 관리 및 관리할 때 이러한 원칙을 적용해야 합니다.
권장 사항:
이러한 권장 사항에 따라 클라우드 채택 전략에 AI 고려 사항을 알릴 수 있습니다.
책임 있는 AI를 AI 도입에 포함하기: 윤리적 프레임워크 및 규제 관행을 AI 구현 계획에 포함합니다. 자세한 내용은 AI 계획 - AI 채택계획하는 조직에 대한 권장 사항을 참조하세요.
Azure 서비스대한 투명성 참고 사항 알아보기: Microsoft 관련 AI 서비스의 책임 있는 사용을 이해하려면 Microsoft가 Azure AI 서비스 책임 있는 AI 사용을 촉진하는 방법을 알아보세요. AI 기술의 책임 있는 채택에 대해 이해 관계자, 파트너 및 고객에게 알릴 수 있도록 클라우드 채택 전략에서 이 정보를 사용합니다.
Microsoft Azure AI Content Safety대해 알아보기: 애플리케이션 및 서비스에서 유해한 사용자 생성 및 AI 생성 콘텐츠를 감지하고 이러한 기능에 대한 전략을 알리는 방법을 알아봅니다. 자세한 내용은 Azure AI 콘텐츠 안전 설명서를 참조하세요.
포괄적인 AI 디자인대해 알아보기: 포용적 AI 디자인 지침 사용하여 모든 사람이 포용적이고 액세스할 수 있는 AI 설계에 대한 합리적인 결정을 내릴 수 있습니다.