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시장보고서
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책임 있는 AI 기능 실장을 조직화하기 위한 CIO의 레시피The CIOs Recipe for Orchestrating Responsible AI Capability Implementation |
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이 IDC Perspective는 CIO, 고위 IT 및 기술 임원, 기타 기업 경영진에게 책임 있는 AI(RAI) 관행이 어떻게 공정하고 투명하며 책임감 있는 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 통해 비즈니스를 새로운 차원으로 끌어올릴 수 있는지, 그리고 그 여정을 어떻게 준비할 수 있는지에 대한 이해를 제공합니다. 기업이 혁신과 성장을 주도하기 위해 AI를 점점 더 많이 활용함에 따라 CIO는 이러한 강력한 기술의 윤리적, 사회적 영향에 대해 고민하고 있습니다. 경쟁 차별화를 추진하려면 기업이 조직의 가치와 사회적 규범에 따라 책임감 있게 AI를 개발하고 배포할 수 있도록 지원해야 합니다. RAI를 효과적으로 구현하려면 CIO는 거버넌스, 프로세스, 인재, 기술, 데이터 관리를 아우르는 포괄적인 역량을 구축해야 합니다. 또한 윤리적 딜레마와 절충점을 해결하기 위해 명확한 역할, 책임, 의사 결정 프로토콜을 갖춘 강력한 거버넌스 구조를 구축해야 합니다. 또한 AI 수명 주기 전반에 걸쳐 지속적인 편향성 모니터링, 모델 위험 평가, 윤리적 검토를 위해 잘 정의된 프로세스를 구현해야 합니다. 또한 목표에 맞는 채용, 교육 프로그램, 윤리적 AI 리터러시를 장려하는 조직 문화 조성을 통해 세계적 수준의 RAI 기술과 전문성을 구축하는 데 투자해야 합니다. 이 문서는 기술 리더에게 책임감 있는 AI 구현의 복잡한 환경을 탐색할 수 있는 실용적인 프레임워크와 실행 가능한 조언을 제공합니다. 이 가이드에 설명된 원칙과 사례를 적용함으로써 CIO는 최고의 윤리 기준을 준수하면서 끊임없는 기술 혁신 속에서 최첨단 AI 기능을 제공하는 데 성공할 수 있습니다. IDC의 IT Executive Programs(IEP) 비상근 리서치 어드바이저인 Serge Findling은 다음과 같이 말하고 있습니다. "책임 있는 AI는 단순한 컴플라이언스가 아니라 AI 시대의 장기적인 성공을 위한 전략적 필수사항입니다."
주요 요약
상황 개요
- AI윤리 vs. 책임 있는 AI
- 책임 있는 AI 기능
- 거버넌스
- 프로세스
- 인재
- 테크놀러지
- 데이터
- 책임 있는 AI DD(Due Diligence)
- '왜'를 이해 : Causal AI의 출현
- 책임 있는 AI 기능의 설계와 실장
테크놀러지 바이어에 대한 어드바이스
참고 자료
- 관련 조사
- 요약
This IDC Perspective provides CIOs, senior IT and technology executives, and other enterprise executives with an understanding of how responsible AI (RAI) practices have the potential to propel businesses to new heights - unlocking trustworthy AI systems that are fair, transparent, and accountable - and how to prepare for the journey. As enterprises increasingly leverage AI to drive innovation and growth, CIOs find themselves grappling with the ethical and societal implications of these powerful technologies. To drive competitive differentiation, they must enable their enterprises to develop and deploy AI responsibly, in alignment with organizational values and societal norms. To effectively implement RAI, CIOs need to establish a comprehensive capability spanning governance, processes, talent, technology, and data management. They must put in place robust governance structures with clear roles, responsibilities, and decision-making protocols to address ethical dilemmas and trade-offs. They must also implement well-defined processes for continuous bias monitoring, model risk assessment, and ethical reviews throughout the AI life cycle. In addition, they need to invest in building world-class RAI skills and expertise through targeted hiring, training programs, and fostering an organizational culture that promotes ethical AI literacy. This document gives technology leaders a practical framework and actionable advice to navigate the complex landscape of responsible AI implementation. By applying the principles and practices outlined in this guide, CIOs can thrive in delivering cutting-edge AI capabilities amid constant technological disruption while upholding the highest ethical standards."Responsible AI is not just a compliance exercise but a strategic imperative for long-term success in the AI era," says Serge Findling, adjunct research advisor with IDC's IT Executive Programs (IEP).
Executive Snapshot
Situation Overview
- AI Ethics Versus Responsible AI
- Responsible AI Capability
- Governance
- Processes
- Talent
- Technology
- Data
- Responsible AI Due Diligence
- Understanding "Why": Emergence of Causal Intelligence
- Designing and Implementing a Responsible AI Capability
Advice for the Technology Buyer
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- Synopsis
