한글목차

이 IDC 관점은 기업에서 GenAI 엔지니어링의 중요성을 논의하고 비즈니스 성장과 혁신을 촉진할 수 있는 잠재력을 강조하며, GenAI 도입 현황, 조직이 직면한 과제, GenAI 도입의 가치를 극대화하기 위한 체계적인 접근 방식의 필요성에 대한 자세한 분석을 제공합니다. 분석을 제공합니다. Neil Ward-Dutton IDC AI, 자동화 및 애널리틱스 유럽 부사장(Neil Ward-Dutton)은 "모든 조직은 전략과 구현에 있어 데이터 거버넌스, 협업 및 단계적 접근 방식을 통해 GenAI를 성공적으로 도입할 수 있습니다. 모든 조직은 전략과 구현을 연결하는 기업 규율을 개발해야 합니다. 이 규율은 또한 GenAI 구현 프로젝트에 중요한 패턴과 원칙을 일관되게 적용하고 지속 가능한 가치를 제공하도록 보장하는 역할을 담당해야 ㅎ바니다."라고 말했습니다.

주요 요약

상황 개요

• 일반 소비자 서비스가 기업에서도 GenAI 붐을 야기
• 일반 소비자를 넘어서는 기업의 요구와 가치
• GenAI 엔지니어링: 모든 조직에 필요한 분야
• GenAI 엔지니어링 소개
• GenAI 엔지니어링은 3개 도메인에 걸친 전문 분야를 통합
• GenAI 엔지니어링은 3개 지배 요소에 따라서 구현을 결정

영문목차

This IDC Perspective discusses the importance of GenAI Engineering in enterprises, highlighting its potential to drive business growth and innovation. It provides an in-depth analysis of the current state of GenAI adoption, the challenges organizations face, and the need for a systematic approach to maximize the value of GenAI implementations. This content also emphasizes the role of data governance, collaboration, and a phased approach in successful GenAI implementations. It concludes with advice for technology buyers on establishing a GenAI Engineering discipline and leveraging data intelligence."Every organization needs to develop a corporate discipline that is charged with bridging strategy and implementation; this discipline must also be charged with consistently applying key patterns and principles to GenAI implementation projects to ensure they deliver sustainable value," said Neil Ward-Dutton, VP AI, Automation and Analytics Europe, IDC. "That discipline is GenAI Engineering."

Executive Snapshot

Situation Overview

• Generic Consumer Services Created the GenAI Boom in Enterprises, Too
• Enterprise Needs and Values Point Beyond the Generic
• GenAI Engineering: A Discipline Every Organization Needs
  • Introducing GenAI Engineering
  • GenAI Engineering Integrates Discipline Across Three Domains
  • GenAI Engineering Shapes Implementation According to Three Governing Factors
• GenAI Engineering in the Models Domain: Dealing With a Cambrian Explosion of GenAI Models
  • The Role of AI Platforms
• GenAI Engineering in the Outcomes Domain: Dealing with a Range of Implementation Choices
• GenAI Engineering in the Data Domain: Reflecting Data's Value
  • The Role of Data Governance
  • Data Value Chains Are Critical for GenAI
• GenAI Engineering: A Collaborative Discipline
• Key Roles Involved in GenAI Engineering
• GenAI Engineering and the Role of a COE

Advice for the Technology Buyer

• People and Practice
• The Importance of Intelligence
• GenAI Engineering and Governance Are Two Sides of the Same Coin

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