AI 통합 전략: 구축인지 구매인지?, 두 가지 접근 방식의 절충안
여러분, 오늘은 인공지능(AI) 통합 관련해서 흥미로운 논의에 대해 알아보려고 합니다. 그 주제는 바로 '구축할 것인가, 구매할 것인가?'라는 질문입니다. 최근 미국의 켁 메디슨(Keck Medicine)에서의 AI 통합 전략에 대한 사례를 통해 살펴보겠습니다.
블렌딩된 접근 방식의 필요성
케크 메디슨의 예를 들어볼까요? 이 기관은 내부에서 AI 시스템을 개발하는 것과 외부 공급자에게서 솔루션을 구매하는 것을 혼합한 접근 방식을 채택하고 있습니다. 예를 들어, 예사나 같은 고급 예측 모델링 도구를 구매할 수도 있지만, 특정 충족이 필요한 부분은 내부에서 맞춤형 솔루션을 개발하는 경우입니다. 이 방법은 환자 안전과 데이터 보호 등을 필수로 고려해야 하는 헬스케어 분야에 적합합니다.
이러한 통합 전략은 민첩성과 확장성을 제공합니다. 켁 메디슨의 데이터 과학 및 AI 담당 부국장 Yesha Patel는 "구축 전용 또는 구매 전용 모델에 의존하기 보다는 유연하게 사용할 수 있도록 분리된 시스템은 건강 관리 환경에 잘 맞을 수 없다"고 말했습니다.
최적의 조화를 찾아서
그렇다면, 왜 이 혼합된 접근 방식이 더 효과적일까요? Patel은 "전적으로 외부 시스템에 의존하게 되면, 기능을 맞춤화하기 어렵고 기존의 전자 건강 기록(EHR) 시스템과 통합하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다"라고 설명합니다. 이러한 이슈는 의료진의 접근과 신뢰를 저하시킬 수 있습니다. 따라서 모든 케이스에 대해 적절한 균형을 찾는 것이 무엇보다 중요합니다.
예를 들어, 켁 메디슨은 자연어 처리 도구와 내부 개발한 임상 규칙 엔진을 함께 사용하여 시간을 단축시키면서도 특정성을 유지하고 있습니다. 이는 근본적으로 기술적 부채를 줄이는 데도 기여합니다.
장기적 관점에서 바라보기
물론, 이러한 외부 툴을 선택할 때의 도전도 존재합니다. 기술적 부채(technical debt)는 특히 여러 공급자의 독립적인 AI 시스템을 사용할 때 급증할 수 있습니다. 이들은 각각 다른 기초 시설 요구사항과 데이터 형식, API 및 통합 프로토콜을 가지고 있어 시간이 지남에 따라 복잡성을 더합니다. Patel은 "이러한 시스템 들이 나중에 서로 잘 연동되지 않을 경우 유지 비용이 예상보다 커질 수 있습니다"라고 경고했습니다.
따라서 켁 메디슨과 같은 기관은 시간이 지남에 따라 최적의 통합 방안에 대해 보다 심사숙고하게 결정 할 필요가 있습니다. 무엇이 장기적으로 유리할지, 어떤 시스템이 유지 가능할지를 전략적으로 평가해야 하죠.
결론: 데이터 기반의 미래
결국, 헬스케어에서의 AI 통합은 단순한 기술 구현을 넘어서는 것이 중요합니다. 단기적인 요구 사항을 충족하는 것뿐만 아니라, 장기적인 비즈니스 전략과 일치해야 합니다. 효과적인 매출نتاج을 위해서는 프로세스의 일관성을 유지하면서도 유연한 시스템의 조화를 이루는 것이 필요합니다.
독일의 지멘스(Siemens)는 고객 맞춤형 접근 방식으로 여러 산업 분야에서 큰 성공을 거두었듯이, 켁 메디슨이 앞으로 나아갈 길에서는 이러한 통합 전략이 큰 도움이 될 것입니다. AI 통합에 대한 여러분의 생각은 어떤가요?
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여러분의 비즈니스에서 이러한 통합 접근 방식을 활용하여 더 나은 결과를 도출할 수 있길 바랍니다.
