AI 역량 강화 기술 전문가: 효과적인 채택을 위한 주요 단계

인공 지능(AI) 기술이 직장에 스며들면서 직원들 사이에 열정과 우려가 혼합되어 있습니다. OpenAI의 ChatGPT 및 Microsoft의 GitHub Copilot과 같은 AI 플랫폼의 최근 발전은 소프트웨어 개발 및 문제 해결에 대한 지원을 약속하면서 창의성과 진정성에 대한 우려를 불러일으켰습니다.

KPMG의 국가 관리 파트너이자 자문인 Atif Zaim은 기술이 인력 내에서 긍정적인 파괴 요인이 될 수 있다고 믿습니다. AI는 수년 동안 지속된 미국 노동 생산성의 하락 추세에 대응할 수 있는 기회를 제공합니다. 직장에서 AI의 이점을 명확하게 설명함으로써 리더는 직원의 두려움을 해결하고 AI가 어떻게 일상적인 작업을 돕고 직원과 고객 모두에게 더 나은 결과를 제공할 수 있는지 이해하도록 도울 수 있습니다.

Forrester의 부사장 겸 분석가인 Diego Lo Giudice는 직장에서의 AI 구현이 초기 단계에 있다고 설명합니다. AI를 적절하게 활용하면 개발 수명 주기 전반에 걸쳐 전문가의 효율성을 높일 수 있습니다. ChatGPT와 같은 플랫폼을 사용하여 개발자는 다른 작업 중에서도 지식 관리 지원을 위해 AI에 의존할 수 있습니다. 예를 들어 ChatGPT는 한 언어에서 다른 언어로 코드를 번역하고 코드의 기능을 설명하며 코드에 대한 문서를 작성할 수도 있습니다.

Hoxhunt의 공동 창립자이자 CEO인 Mika Aalto는 GitHub Copilot과 같은 AI 기반 도구의 가치를 강조하여 안전한 코딩 방식으로 개발자를 지원하고, 힘든 작업을 자동화하고, 데이터 과학자가 더 중요한 목표를 달성하도록 지원합니다. 조직의 목표와 과제에 따라 혁신과 성장, 보안 등 다양한 목적으로 AI를 사용할 수 있습니다.

Aisera의 CEO이자 공동 설립자인 Muddu Sudhakar는 Copilot과 같은 AI 애플리케이션이 계정 생성, 코드 체크인, 디버깅 및 구성을 비롯한 개발자의 다양한 작업을 간소화하여 개발자가 훌륭한 앱을 만드는 데 집중할 수 있도록 하는 잠재력을 강조합니다. 마찬가지로 Hyland의 개발자 전도사인 Angel Borroy는 AI 기술이 워크플로를 자동화하여 직원의 생산성과 행복을 향상할 수 있다고 말합니다.

AI 플랫폼은 확실히 잠재력을 가지고 있지만 조직이 책임 있는 AI 구현의 우선순위를 정하는 것이 중요합니다. KPMG의 미국 인공 지능 리더인 Sreekar Krishna는 합성 테스트 사례 생성, 코드 번역 및 데이터 해석과 같은 소프트웨어 개발에서 생성 AI의 많은 용도를 지적합니다. 그러나 Krishna는 조직이 AI의 윤리적 사용을 보장하기 위해 책임 헌장을 수립하고 규정 준수, 위험 및 데이터 분석 리더가 주도하는 지속적인 논의를 유지할 것을 촉구합니다.

조직 리더와 IT 작업자는 적합한 AI 기반 도구 및 채택 전략을 결정하기 위해 협력해야 합니다. AI를 책임감 있게 통합함으로써 기술 산업은 기술이 인간의 노력을 보완하도록 보장하여 효율성을 높이고 의사 결정을 개선하며 전반적인 결과를 개선할 수 있습니다.

AI 플랫폼과 같은 강력한 도구의 통합은 기술 공간에서 빠르게 이루어지고 있습니다. 선도적인 no-code 플랫폼인 AppMaster 웹, 백엔드 및 모바일 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있는 강력한 솔루션을 제공하여 업계 동향을 앞서가는 데 전념하고 있습니다. AppMaster 사용하면 사용자는 데이터베이스와 비즈니스 논리를 활용하여 솔루션을 시각적으로 만들고 응용 프로그램용 소스 코드를 효율적으로 생성하여 소프트웨어 개발 프로세스를 최적화하는 동시에 적절한 경우 AI 기술의 잠재력을 수용할 수 있습니다.