이 문서는 조직의 AI 전략을 실행 가능한 단계로 변환하는 AI 채택 계획을 만드는 데 도움이 됩니다. AI 채택 계획은 AI 비전과 실행 사이의 격차를 해소합니다. 이 계획은 기술 격차, 리소스 요구 사항 및 구현 타임라인을 해결하면서 AI 이니셔티브와 비즈니스 목표 간의 맞춤을 보장합니다.
AI 기술 평가
현재 기능 평가는 리소스 잘못 할당을 방지하고 조직의 준비 상태와 일치하는 현실적인 프로젝트 계획을 보장합니다. 조직에서 기술적 완성도 또는 데이터 가용성을 넘어 구현을 시도할 때 AI 프로젝트가 실패합니다. 성공적인 AI 채택을 위한 토대를 마련하려면 기술, 데이터 자산 및 인프라를 평가해야 합니다. 방법은 다음과 같습니다.
기술 및 데이터 준비 프레임워크를 사용하여 AI 완성도를 측정합니다. 프레임워크는 조직의 현재 AI 기능을 평가하기 위한 객관적인 기준을 제공합니다. 이 측정값은 현재 기능을 초과하는 프로젝트에 대한 오버 커밋을 방지합니다. 다음 표를 사용하여 성숙도를 평가합니다.
AI 완성도 수준 필요한 기술 데이터 준비 상태 가능한 AI 사용 사례 수준 1 ▪ AI 개념에 대한 기본 이해
▪ 데이터 원본을 통합하고 프롬프트를 매핑하는 기능▪ 사용 가능한 데이터가 거의 없거나 전무함
▪ 사용 가능한 엔터프라이즈 데이터▪ Azure 빠른 시작 프로젝트
▪ 어떤 코파일럿 솔루션수준 2 ▪ AI 모델 선택 경험
▪ AI 배포 및 엔드포인트 관리에 대한 숙지
▪ 데이터 정리 및 처리 경험▪ 사용 가능한 데이터가 거의 없거나 전무함
▪ 작고 구조화된 데이터 세트
▪ 사용 가능한 소량의 도메인별 데이터▪ 모든 수준 1 프로젝트
▪ Azure AI 서비스를 사용하는 사용자 지정 분석 AI 워크로드
▪ Azure AI Foundry에서 검색 증강 생성(RAG) 없이 사용자 정의 생성 AI 채팅 앱
▪ 자동화된 모델 학습을 사용하는 사용자 지정 기계 학습 앱
▪ 생성 AI 모델 미세 조정수준 3 ▪ 프롬프트 엔지니어링의 숙련도
▪ AI 모델 선택, 데이터 청크 및 쿼리 처리의 숙련도
▪ 데이터 전처리, 정리, 분할 및 유효성 검사에 대한 숙련도
▪ 인덱싱을 위한 데이터 기준 설정▪ 기계 학습에 사용할 수 있는 많은 양의 기록 비즈니스 데이터
▪ 사용 가능한 소량의 도메인별 데이터▪ 모든 수준 1-2 프로젝트
▪ Azure AI Foundry에서 RAG를 사용하는 생성 AI 앱
▪ 기계 학습 모델 학습 및 배포
▪ Azure Virtual Machines에서 작은 AI 모델 학습 및 실행수준 4 ▪ 인프라 관리를 포함한 고급 AI/기계 학습 전문 지식
▪ 복잡한 AI 모델 학습 워크플로 처리에 대한 숙련도
▪ 오케스트레이션, 모델 벤치마킹 및 성능 최적화 경험
▪ AI 엔드포인트 보안 및 관리에 대한 강력한 기술▪ 학습에 사용할 수 있는 많은 양의 데이터 ▪ 모든 수준 1-3 프로젝트
▪ Virtual Machines, Azure Kubernetes Service 또는 Azure Container Apps에서 대규모 생성 또는 비 생성 AI 앱 학습 및 실행데이터 자산을 인벤토리로 작성하고 AI 사용 사례에 대한 품질을 평가합니다. 데이터 품질은 AI 모델 성능에 직접적인 영향을 미치며 성공적으로 구현할 수 있는 사용 사례를 결정합니다. 이 인벤토리는 데이터 준비 요구 사항을 표시하고 사용 가능한 데이터에 따라 사용 사례의 우선 순위를 지정하는 데 도움이 됩니다. 조직 전체에서 데이터 원본, 형식, 품질 및 접근성을 문서화합니다.
기술 인프라를 검토하고 AI 준비 요구 사항을 확인합니다. 인프라 용량은 AI 프로젝트 범위를 제한하고 배포 전략에 영향을 줍니다. 이 검토는 인프라 투자를 계획하고 적절한 Azure 서비스를 선택하는 데 도움이 됩니다. 대상 AI 사용 사례에 필요한 컴퓨팅 리소스, 스토리지 용량, 네트워크 대역폭 및 보안 제어를 평가합니다.
AI 기술 습득
포괄적인 기능 구축 전략을 통해 조직은 AI 시스템을 성공적으로 구현하고 유지하는 데 필요한 기술을 갖출 수 있습니다. 기술 격차로 프로젝트 지연이 발생하며 구현 실패의 위험이 높아질 수 있습니다. 지속 가능한 AI 기능을 구축하기 위해 교육, 고용 및 파트너십을 결합하는 다각적인 접근 방식을 개발해야 합니다. 방법은 다음과 같습니다.
구조적 학습 프로그램을 통해 내부 AI 기술을 개발합니다. 내부 기술 개발은 장기적인 기능 구축을 제공하고 조직 내에서 지식 보존을 보장합니다. 이 방법은 조직의 신뢰를 구축하고 외부 리소스에 대한 종속성을 줄입니다. 무료 AI 교육, 인증 및 제품 지침을 위해 AI 학습 허브 플랫폼을 사용합니다. Azure AI 기초, Azure AI 엔지니어 어소시에이트 및 Azure 데이터 사이언티스트 어소시에이트 인증과 같은 인증 목표를 설정합니다.
AI 전문가를 모집하여 내부 용량을 초과하는 중요한 기술 격차를 메웁니다. 외부 채용은 전문 지식에 대한 즉각적인 액세스를 제공하고 프로젝트 일정을 가속화합니다. 이 전략은 내부적으로 개발하는 데 너무 오래 걸리는 간격을 채우는 데 도움이 됩니다. 모델 개발, 생성 AI 또는 AI 윤리 분야의 전문가를 고용합니다. 현재 기술 요구 사항을 반영하도록 작업 설명을 업데이트하고 혁신 및 기술 리더십을 강조하는 고용주 브랜드를 구축합니다.
Microsoft 전문가와 협력하여 AI 기능을 보완합니다. Microsoft 파트너 관계를 통해 입증된 전문 지식 및 업계 모범 사례에 액세스할 수 있는 동시에 구현 위험을 줄일 수 있습니다. 이 방법은 학습을 가속화하고 Microsoft AI 기술과의 맞춤을 보장합니다. Microsoft 파트너 마켓플레이스를 사용하여 산업 전반에서 AI, 데이터 및 Azure 전문 지식에 액세스합니다.
AI 리소스 액세스
명확한 액세스 요구 사항 및 라이선스 전략은 배포 지연을 방지하고 조직 정책을 준수하도록 보장합니다. 다양한 AI 솔루션에는 비용, 보안 및 거버넌스에 영향을 주는 고유한 액세스 패턴이 있습니다. 예산 및 보안 제어를 효과적으로 계획하려면 포트폴리오의 각 AI 솔루션에 대한 특정 액세스 요구 사항을 이해해야 합니다. 방법은 다음과 같습니다.
| Microsoft AI 솔루션 | 액세스 권한을 얻는 방법 |
|---|---|
| Microsoft 365 Copilot | 추가 코필로트 라이선스가 있는 Microsoft 365 비즈니스 또는 엔터프라이즈 라이선스가 필요합니다. Microsoft 365 Copilot를 참조하세요. |
| Microsoft Copilot Studio (마이크로소프트 코파일럿 스튜디오) | 독립 실행형 라이선스 또는 추가 기능 라이선스가 필요합니다. Microsoft Copilot Studio를 참조하세요. |
| 제품 내 코필로트 | 기본 제품에 액세스해야 합니다. GitHub, Power Apps, Power BI, Dynamics 365, Power Automate, Microsoft Fabric 및 Azure를 참조하세요. |
| 역할 기반 코필로트 | 특정 액세스 요구 사항이 필요합니다. Microsoft 365 Copilot를 위한 역할 기반 에이전트 및 Microsoft Copilot for Security에 대한 역할 기반 에이전트를 참조하세요. |
| Azure 서비스 | Azure 계정이 필요합니다. Azure AI Foundry 및 Azure OpenAI를 포함합니다. |
AI 사용 사례 우선 순위 지정
전략적 우선 순위를 지정하면 조직 기능과 일치하면서 최대 가치를 제공하는 프로젝트에 리소스를 집중할 수 있습니다. 사용 사례 우선 순위 지정은 구현 위험을 줄이고 가치 창출 시간을 가속화합니다. 달성 가능한 구현 로드맵을 만들려면 타당성, 전략적 가치 및 리소스 요구 사항에 대해 각 사용 사례를 평가해야 합니다. 방법은 다음과 같습니다.
현재 AI 완성도 및 사용 가능한 리소스에 대해 사용 사례를 평가합니다. 현실적인 평가는 현재 기능을 초과하는 프로젝트에 대한 오버 커밋을 방지하고 성공적인 구현을 보장합니다. 이 평가를 통해 향후 프로젝트의 모멘텀을 구축하는 달성 가능한 목표에 집중할 수 있습니다. AI 전략에 정의된 각 사용 사례에 대한 AI 완성도 수준, 데이터 가용성, 기술 인프라 및 인력 배치 용량을 검토 합니다.
전략적 가치 및 구현 타당성별로 사용 사례 순위를 지정합니다. 전략적 순위는 잠재적 영향 및 성공 확률이 가장 높은 프로젝트에 제한된 리소스를 할당하는 데 도움이 됩니다. 이 방법은 조직의 신뢰를 구축하는 동시에 AI 투자 수익률을 극대화합니다. 비즈니스 영향, 기술 복잡성, 리소스 요구 사항 및 조직 목표와의 일치에 대한 각 사용 사례의 점수를 매깁니다.
명확한 성공 조건을 사용하여 우선 순위가 지정된 구현 로드맵을 만듭니다. 구조화된 로드맵은 구현 팀에 대한 명확한 방향을 제공하고 정의된 마일스톤에 대해 진행 상황을 추적할 수 있도록 합니다. 이 로드맵은 관련자 기대치 및 리소스 할당을 관리하는 데 도움이 됩니다. 최우선 사용 사례를 선택하고 각 프로젝트에 대한 특정 성공 메트릭, 타임라인 및 리소스 요구 사항을 정의합니다.
개념 증명을 통해 개념 유효성 검사
개념 증명은 본격적인 개발 전에 기술 타당성 및 비즈니스 가치의 유효성을 검사하여 구현 위험을 줄입니다. POC는 제어된 환경에서 잠재적인 문제를 식별하고 요구 사항을 구체화하는 데 도움이 됩니다. 핵심 가정을 테스트하고 정보에 입각한 의사 결정을 위해 데이터를 수집하는 집중 유효성 검사 프로젝트를 만들어야 합니다. 방법은 다음과 같습니다.
개념 증명 유효성 검사에 적합한 사용 사례를 선택합니다. 올바른 PoC 선택은 학습 기회와 관리 가능한 위험 및 복잡성의 균형을 맞습니다. 이 선택을 통해 팀이나 조직을 압도하지 않고 의미 있는 인사이트를 수집할 수 있습니다. 우선 순위가 지정된 목록에서 AI 완성도 수준과 일치하는 고가용성 프로젝트를 선택합니다. 내부 비고객 프로젝트로 시작하여 위험을 제한하고 접근 방식을 테스트합니다.
Microsoft 지침 및 도구를 사용하여 집중적인 개념 증명을 구현합니다. 구조적 구현은 개발 시간을 단축하고 선택한 AI 접근 방식에 대해 입증된 사례를 따르도록 합니다. 이 방법은 리소스 투자를 최소화하면서 학습을 최대화합니다. AI 유형에 따라 다음 구현 가이드를 사용합니다.
AI 유형 구현 가이드 생성적 인공지능 Azure PaaS: Azure AI Foundry 및 Azure OpenAI
Microsoft Copilots: Copilot Studio 및 Microsoft 365 Copilot 확장성기계 학습 Azure Machine Learning 분석 인공지능 콘텐츠 안전, Custom Vision, 문서 인텔리전스 및 기타 서비스에 대한 특정 가이드가 포함된 Azure AI 서비스 PoC 결과를 사용하여 사용 사례 우선 순위 지정 및 구현 방법을 구체화합니다. PoC 인사이트는 향후 프로젝트 계획 및 자원 할당을 알리는 실질적인 과제와 기회를 보여줍니다. 이 피드백 루프는 AI 로드맵이 현실적이고 달성 가능한 상태로 유지되도록 합니다. 학습된 문서 교훈, 기술 과제 및 비즈니스 가치를 보여 줍니다. 입증된 타당성 및 측정된 영향에 따라 사용 사례 우선 순위를 조정합니다.
책임 있는 AI 사례 설정
책임 있는 AI 사례는 AI 시스템이 조직의 가치에 부합하도록 보장하면서 윤리적, 법적 위험 및 평판 위험으로부터 조직을 보호합니다. 책임 있는 AI 원칙의 조기 통합은 비용이 많이 드는 재설계를 방지하고 관련자 신뢰를 구축합니다. 윤리적 고려 사항, 거버넌스 프레임워크 및 보안 조치를 처음부터 구현 계획에 포함해야 합니다. 방법은 다음과 같습니다.
책임 있는 AI 계획 도구를 사용하여 잠재적 영향을 평가하고 윤리적 시스템을 설계합니다. 체계적인 평가 도구는 잠재적인 위험을 식별하고 AI 시스템이 윤리적 표준 및 규정 요구 사항을 충족하도록 합니다. 이러한 도구는 복잡한 윤리적 고려 사항에 대한 구조적 접근 방식을 제공합니다. AI 영향 평가 템플릿, Human-AI eXperience Toolkit 및 책임 있는 AI 완성도 모델을 사용하여 계획 프로세스를 안내합니다.
AI 거버넌스 프레임워크를 구현하여 프로젝트 결정을 안내하고 시스템 동작을 모니터링합니다. 거버넌스 프레임워크는 일관된 의사 결정 기준을 제공하고 AI 프로젝트 전반에서 책임을 보장합니다. 이러한 프레임워크는 조직이 AI 개발 및 배포에 대한 제어를 유지하는 데 도움이 됩니다. 역할, 책임, 규정 준수 요구 사항 및 윤리적 표준을 다루는 정책을 수립합니다. 거버넌스 구현에 대한 자세한 지침은 거버넌스 AI 를 참조하세요.
구현 수명 주기 내내 AI 보안 및 운영 모범 사례를 적용합니다. 보안 및 운영 우수성을 통해 AI 시스템은 수명 주기 내내 안정적이고 안전하며 비용 효율적인 상태를 유지할 수 있습니다. 이러한 사례는 보안 인시던트 및 운영 오류를 방지합니다. 배포 추적 및 성능 모니터링을 위해 GenAIOps 또는 MLOps와 같은 AI 운영 프레임워크를 구현합니다. AI 관리 및 보안 AI에 대한 자세한 구현 지침을 참조하세요.
배달 타임라인 예측
현실적인 타임라인 예측은 효과적인 리소스 계획 및 관련자 관리를 가능하게 하면서 프로젝트의 성공을 보장합니다. 타임라인 정확도는 프로젝트 복잡성, 조직의 완성도 및 리소스 가용성에 따라 달라집니다. 개념 증명 및 조직 기능의 경험적 데이터에 대한 타임라인 추정치를 기반으로 해야 합니다. 방법은 다음과 같습니다.
개념 증명 결과를 사용하여 각 사용 사례에 대한 구현 타임라인을 예측합니다. PoC 데이터는 조직의 특정 기능 및 제약 조건을 고려하는 현실적인 기준 예상치를 제공합니다. 이 방법은 이론적인 추정치보다 더 정확한 타임라인을 생성합니다. PoC 구현 중에 관찰된 개발 시간, 테스트 주기 및 배포 복잡성을 문서화합니다.
타임라인 계획의 조직 완성도 및 복잡성 요인을 고려합니다. AI 솔루션마다 조직의 준비 상태 및 프로젝트 범위에 따라 달라지는 특징적인 구현 타임라인이 있습니다. 이러한 이해는 관련자와 적절한 기대치를 설정하는 데 도움이 됩니다. Microsoft Copilots는 일반적으로 투자 수익률(일~주)에 가장 짧은 타임라인을 제공하는 반면, 사용자 지정 Azure AI 워크로드는 프로덕션 준비에 도달하기 위해 몇 주에서 몇 달까지 필요합니다.
학습, 반복, 예기치 않은 도전에 대비할 수 있는 시간을 계획하세요. AI 프로젝트는 종종 예기치 않은 기술적 문제가 발생하고 원하는 결과를 얻기 위해 여러 번의 반복이 필요합니다. 버퍼 시간은 품질 또는 윤리적 고려 사항을 손상시킬 수 있는 일정 압력을 방지합니다. 초기 예측에 20-30% 대체 시간을 추가하고 여러 개발 주기를 계획합니다.
Azure 리소스
| 카테고리 | 도구 | 설명 |
|---|---|---|
| 학습 및 인증 | AI 학습 허브 | 기술 개발을 위한 무료 AI 교육, 인증 및 제품 지침을 제공합니다. |
| 평가 및 계획 | AI 영향 평가 템플릿 | AI 이니셔티브의 사회적, 경제적, 윤리적 효과 평가 |
| 개발 플랫폼 | Azure AI Foundry | 생성 AI 애플리케이션을 빌드하고 배포하기 위한 포괄적인 플랫폼 |
| 모델 학습 | Azure Machine Learning | 엔드 투 엔드 기계 학습 수명 주기 관리 및 모델 배포 |
| AI 서비스 | Azure AI 서비스 | 비전, 음성, 언어 및 의사 결정을 위한 미리 빌드된 AI 기능 |
| 대화형 AI | Microsoft Copilot Studio | 사용자 지정 대화형 AI 에이전트 및 챗봇을 빌드하기 위한 플랫폼 |
| 파트너 네트워크 | Microsoft 파트너 마켓플레이스 | AI, 데이터 및 Azure 전문 지식을 갖춘 인증된 파트너에 대한 액세스 |
다음 단계
구현을 위한 기술 기반을 설정하여 AI 채택 계획을 완료합니다. Azure를 사용하는 사용자 지정 AI 워크로드의 경우 AI Ready를 진행하여 기술 환경을 구성합니다. Microsoft Copilot 채택의 경우 AI 거버넌스로 이동하여 조직 감독을 설정합니다.