카를하인츠 주얼의 전문가 조언과 성공의 열쇠: 단 한 명의 AI 전문가 대신 하이브리드 팀을 위한 AI 역량 센터.

👨🏻 독일 기술·엔지니어링 기업(GTEC)의 CEO인 칼하인츠 주얼은 하이브리드 팀에 인공지능(AI)을 도입해야 할 필요성을 강조합니다. 주얼 CEO는 최고 경영진의 AI에 대한 열정과 실제 일상 업무에서의 AI 도입 사이에는 상당한 격차가 있는 경우가 많다고 지적하며, 이러한 격차를 해소하는 가장 좋은 방법은 AI 역량 센터와 전문 부서 간의 협력이라고 강조합니다.

인공지능(AI)에 대한 과도한 관심 속에 많은 기업들이 AI를 조직에 도입하기 위해 최고위급 AI 관리자를 임명하고 있습니다. 그러나 주얼은 이를 잘못된 접근 방식으로 보고 있습니다. 그는 AI가 전 직원에게 적용될 때 비로소 기업의 진정한 가치를 발휘할 수 있다고 강조합니다. 이러한 통찰력은 그가 임시 관리자로서 활동하면서 얻은 것으로, 그는 2024년 슈타인바이스 아우크스부르크 경영대학원과 임시 관리자 커뮤니티인 유나이티드 인터림의 추천으로 임시 관리자 직책을 맡게 되었습니다.

카를하인츠 주얼은 이 문제를 생생하게 묘사합니다. 일반적으로 경영진이 새로운 기술 개발에 대해 알게 되면서 이 과정이 시작됩니다. 그 후 팀들은 고위 경영진에게 낙관적이지만 종종 모순되는 사용 사례를 제시하는 단계를 거칩니다. 이러한 열정에 힘입어 명확한 방향성 없이 결국 모든 책임은 한 개인에게 집중되고, 그 개인은 종종 과중한 업무에 시달리게 됩니다.

🌟 AI 역량 센터를 솔루션으로 제공합니다

카를하인츠 주얼은 자칭 AI 전문가가 지휘하는 것만으로는 충분하지 않다고 강조합니다. 오히려 AI가 진정으로 유익한 분야를 현실적으로 평가하려면 운영 프로세스에 대한 깊이 있는 이해가 필요합니다. 그의 견해로는 AI 관리는 일반적으로 일상적인 운영과 너무 동떨어져 있습니다. 이는 AI 프로젝트뿐만 아니라 새로운 기술 도입 전반에도 적용됩니다. 그러나 기대와 실제 결과 사이의 격차는 AI의 경우 특히 두드러집니다.

해결책으로 주얼은 경영 및 운영 전문성을 통합하는 AI 역량 센터 설립을 제안합니다. 이 기업 AI 허브는 필요한 플랫폼, 데이터 및 거버넌스 프레임워크, 즉 AI 운영 규칙을 제공할 것입니다. 각 부서의 전문 분야 팀이 해당 프로세스를 실행하고 책임질 것이라고 그는 설명합니다.

⚖️ 하이브리드 접근 방식의 장점 또는 거창하게 계획되었지만 엉망으로 묻혀버린 방식

AI 구현에 있어 하이브리드 접근 방식은 상당한 이점을 제공합니다. 조직 전반에 걸쳐 혁신을 폭넓게 통합하여 일상 업무에 필수적인 요소로 만들 수 있기 때문입니다. 반면, 전통적인 하향식 접근 방식은 야심찬 프로젝트를 시작했다가 몇 달 또는 몇 년 후 조용히 포기하여 조직에 지속적인 영향을 미치지 못할 위험이 있습니다. 또한, 프로젝트 진행 상황 부진에 좌절한 "AI 전문가"가 결국 회사를 떠나 남은 직원들을 실망시키고 미래 혁신에 대한 지속적인 회의론을 조장하는 경우도 흔합니다.

수십 년간의 컨설팅 및 경영 경험을 통해 주얼은 경영진과 직원들이 혁신 프로젝트의 실패를 목격할수록 모든 새로운 접근 방식에 대한 불신이 커진다는 사실을 관찰해 왔습니다. 이러한 부정적인 경험은 기업 문화에 치명적인 결과를 초래합니다. 많은 직원들이 회사 내 변화를 단호히 거부하는데, 이는 오늘날의 교황이 내일의 반체제 인사가 되는 모습을 너무나 자주 보아왔기 때문입니다. AI를 하향식으로 도입할 경우, 이러한 시나리오가 반복될 위험이 매우 높습니다.

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🏥🕶️ 하이브리드 접근 방식을 실제로 구현하기 위해 다음과 같은 단계를 권장합니다

1. 💡 인공지능 역량 센터 설립

이 센터는 기술적 전문 지식과 비즈니스 프로세스에 대한 깊은 이해를 모두 갖춘 전문가들로 구성되어야 합니다. 센터의 주요 임무는 인공지능 활용을 위한 데이터 플랫폼과 규칙 세트를 제공하는 것입니다.

2. 📚 교육 및 추가 교육

전 직원이 인공지능의 기본 원리와 응용 분야에 대한 교육을 받아야 합니다. 역량 센터는 워크숍 및 교육 프로그램의 중심 역할을 할 수 있습니다.

3. 🔍 전문 부서의 시범 프로젝트

대규모의 위험 부담이 큰 프로젝트를 시작하기보다는, 각 부서에서 소규모 시범 프로젝트를 먼저 수행해야 합니다. 이러한 프로젝트는 인공지능의 이점을 구체적으로 입증하기 위해 명확한 목표와 측정 가능한 결과를 가져야 합니다.

4. 🤝 협업과 소통

인공지능 역량센터와 전문 부서 간의 긴밀한 협력은 필수적입니다. 정기적인 회의와 지속적인 정보 교환은 향후 기술 구현에 대한 이해와 수용을 증진시킵니다.

5. 📈 모니터링 및 적응

구현된 AI 솔루션에 대한 지속적인 모니터링과 수집된 데이터 및 결과를 기반으로 전략과 프로세스를 조정하는 것은 장기적인 성공에 매우 중요합니다.

🚀 성공 사례와 도전 과제

다양한 산업 분야에서 하이브리드 팀에 AI를 성공적으로 도입한 사례를 찾아볼 수 있습니다. 예를 들어 자동차 산업에서는 생산 계획 및 관리에 AI를 활용하여 상당한 효율성 향상을 이루었습니다. 이 경우 기술 전문가들은 생산 관리자들과 긴밀히 협력하여 기존 프로세스에 원활하게 통합될 수 있는 맞춤형 애플리케이션을 개발했습니다.

적합:

• AI 및 디지털 기술: 전통적인 산업 기업들이 인공지능을 통해 경쟁력을 유지하는 방법

하이브리드 접근 방식은 의료 분야에서도 성공적인 것으로 입증되었습니다. 병원에서는 AI 전문가들이 의료 전문가들과 협력하여 진단 및 환자 모니터링을 위한 AI 시스템을 개발합니다. 이러한 시스템은 실시간 데이터를 제공하고 정확한 예측을 가능하게 함으로써 의사와 간호사의 업무를 지원하고 환자 치료를 개선합니다.

적합:

• AI & Smart Healthcare: 인공지능을 활용한 더 나은 의료 서비스 및 건강 진단 4.0

하지만 결코 과소평가해서는 안 될 어려움들도 있습니다

📊 데이터 품질

인공지능 애플리케이션의 성공을 위해서는 데이터 품질이 매우 중요합니다. 기업은 데이터가 깨끗하고, 완전하며, 최신 상태인지 확인해야 합니다.

🔒 보안 및 개인정보 보호 문제

인공지능의 활용은 항상 데이터 보호 및 데이터 보안에 대한 의문을 제기합니다. 기업은 민감한 데이터가 보호되고 법적 요구 사항을 준수하도록 보장해야 합니다.

🔄 변화 관리

인공지능 기반 조직으로의 전환은 신중한 관리가 필요합니다. 변화 과정에 직원들을 참여시키고, 두려움과 저항을 줄이기 위해 투명한 소통이 필수적입니다.

🤖✨ 혁신적인 잠재력 발휘: 하이브리드 팀과 인공지능

하이브리드 팀에 인공지능을 도입하면 AI 프로젝트의 성공률이 크게 향상됩니다. 기술 전문성과 비즈니스 프로세스에 대한 깊이 있는 이해를 결합하여 실질적인 부가가치를 창출하는 맞춤형 솔루션을 개발할 수 있습니다. 이러한 하이브리드 접근 방식은 신기술 수용을 촉진할 뿐만 아니라 혁신 프로젝트의 실패를 방지하여 긍정적인 기업 문화 조성에 기여합니다.

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• 🛡️ AI를 위한 보안 및 데이터 보호 요구 사항
• 🔄 변화 관리: AI 구현의 중심에는 사람이 있습니다

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