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애플리케이션에서 AI 가치 창출 속도 : 지연의 원인은 무엇인가?

The Speed of AI Value Creation in Applications: Whats Causing the Delay?

발행일: | 리서치사: IDC | 페이지 정보: 영문 11 Pages | 배송안내 : 즉시배송

    
    
    



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본 IDC Perspective에서는 애플리케이션에서 AI 가치 창출의 속도와 그 지연 요인에 대해 분석합니다. AI 혁신의 속도와 기업 가치 실현의 속도 사이의 격차는 이제 주로 조직적인 과제가 되고 있습니다. AI 가치 창출에서 가장 중요한 병목 현상은 기반 기술이 아니라 조직이 AI를 운영하는 능력 때문입니다. IDC의 SaaS, 기업 소프트웨어, 월드 와이드 서비스 부서 담당 총괄 부사장 겸 총괄 관리자인 Eric Newmark는 다음과 같이 말합니다. '작은 점진적인 개선이 비즈니스 모델과 운영 모델의 진정한 혁신으로 이어지도록 하려면 기업은 AI의 도입, 측정, 관리, 확장 방법을 의도적으로 재설계해야 합니다. 이를 통해 AI는 단순히 일시적인 생산성 향상 촉진을 넘어 기업 전체에 걸친 지속 가능한 혁신과 경쟁 우위 창출로 변모할 것입니다.'

주요 요약

  • 주요 포인트
  • 추천하는 행동

상황 개요

  • 벤더에 의한 제품화 및 수익화
  • 고객의 채용 상황
  • 업무 변혁 : AI의 가치가 확대되는지 정체할지
  • 규제, 컴플라이언스, 신뢰성
  • 제품 개량
  • 가치 적하에서 가치 흐름으로 전환 : 기업이 자문해야 할 중요한 질문
    • AI 도입 성공을 위한 주요 기준은 무엇이며, 가치를 어떻게 측정하는가?
    • AI 도입 과정에서 규제 및 거버넌스 우려 사항으로서 특히 중요한 점은 무엇인가?
    • AI 및 에이전트형 솔루션의 진전을 방해하는 운영상의 장벽은 무엇인가?
    • AI 도입 및 이용 사례 개발의 진전을 방해하고 있는 요인은 무엇인가?
    • 공급업체 솔루션을 현재 및 미래의 요구사항에 어떻게 맞추어야 합니까?

기술 구매자에 대한 조언

애플리케이션 벤더에 대한 조언

참고 자료

  • 관련 조사
  • 요약
AJY

This IDC Perspective discusses the speed of AI value creation in applications and what's causing the delay. The growing gap between the speed of AI innovation and the speed of enterprise value realization is now primarily an organizational challenge. The most significant bottlenecks to AI value creation revolve around organizations' ability to operationalize their AI, not in the underlying technology. "To help ensure that small incremental improvements give way to true innovation of business and operating models, enterprises need to intentionally redesign how AI is deployed, measured, governed, and scaled," said Eric Newmark, GVP/GM, SaaS, Enterprise Software, and Worldwide Services Division at IDC. "This will transform AI from simply facilitating isolated productivity gains to enabling sustained, enterprisewide streams of innovation and competitive advantage."

Executive Snapshot

  • Key takeaways
  • Recommended actions

Situation Overview

  • Vendor productization and monetization
  • Customer adoption
  • Operational transformation: Where AI value scales or stalls
  • Regulations, compliance, and trust
  • Product refinement
  • Shifting from a value drip to a value stream: Key questions enterprises should ask themselves
    • What are our key criteria for successful AI deployment, and how will we measure value?
    • What regulatory or governance concerns are essential to our AI adoption journey?
    • Which operational blockers are preventing progress with AI and agentic solutions?
    • What is preventing progress in AI adoption and use case development?
    • How do we align vendor solutions with current and future requirements?

Advice for the Technology Buyer

Advice for Application Vendors

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