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Karlheinz Zuerl의 전문가 조언과 성공의 열쇠: AI 교황 혼자가 아닌 하이브리드 팀을 위한 AI 역량 센터


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게시 : 2024 년 7 월 28 일 / 업데이트 : 2024 년 7 월 28 일 - 저자 : Konrad Wolfenstein

성공의 열쇠: AI 교황 혼자가 아닌 하이브리드 팀을 위한 AI 역량 센터

성공의 열쇠: AI 교황 혼자가 아닌 하이브리드 팀을 위한 AI 역량 센터 - 이미지: Xpert.Digital

🚀 성공의 열쇠: AI 교황 혼자가 아닌 하이브리드 팀을 위한 AI 역량 센터

👨🏻독일기술엔지니어링공사(GTEC)의 칼하인츠 주얼(Karlheinz Zuerl) CEO는 하이브리드 팀에 인공지능(AI) 도입 필요성을 강조한다. Zuerl은 AI에 대한 최고 경영진의 열정과 일상 업무에서의 실제 수용 사이에 큰 차이가 있는 경우가 많다고 설명합니다. 그는 AI 역량 센터와 전문 부서 간의 협력을 통해 이러한 격차를 가장 잘 해소할 수 있다고 지적합니다.

인공 지능을 둘러싼 과대 광고를 고려하여 많은 회사에서는 우리 시대의 가장 중요한 주제를 회사에 도입하기 위해 최고 수준의 AI 관리자를 임명하고 있습니다. 그러나 Zuerl은 이것을 실수로 본다. 그는 AI가 전체 인력에 도입될 경우에만 기업이 AI의 혜택을 누릴 수 있다고 강조합니다. 그는 2024년 Steinbeis Augsburg Business School과 임시 관리자 커뮤니티인 United Interim에 의해 임시 관리자로 지명된 직책인 임시 관리자로서의 역할을 통해 이러한 통찰력을 얻었습니다.

Karlheinz Zuerl은 문제를 명확하게 설명합니다. 프로세스는 일반적으로 새로운 기술 개발에 대한 경영진의 학습으로 시작됩니다. 그 다음에는 팀이 낙관적이지만 종종 모순되는 사용 사례를 경영진에게 제시하는 단계가 이어집니다. 이러한 열정에 이끌려도 명확한 방향이 없이, 책임은 궁극적으로 종종 압도당하는 사람에게 주어집니다.

🌟 AI 역량센터를 솔루션으로

Karlheinz Zuerl은 AI 교황으로 추정되는 사람을 정상에 두는 것만으로는 충분하지 않다고 강조합니다. 오히려 실제로 AI가 실제로 유용한 곳을 추정할 수 있으려면 운영 프로세스에 대한 심층적인 지식이 필요합니다. 그의 생각에 AI 관리는 일반적으로 일상적인 운영에서 너무 멀리 떨어져 있습니다. 이는 AI 프로젝트에만 적용되는 것이 아니라 일반적으로 신기술 도입에도 적용됩니다. 그러나 AI의 경우 기대치와 실제 결과의 차이가 특히 큽니다.

해결책으로 Zuerl은 관리 및 운영 전문 지식이 결합된 AI 역량 센터를 설정할 것을 제안합니다. AI 운영 본부는 필요한 플랫폼, 데이터, 거버넌스, 즉 AI 처리 규칙 세트를 제공합니다. 다양한 부서에서의 구현은 해당 전문 영역의 팀에 의해 수행되며, 이 팀은 이 프로세스에 대한 책임도 지고 있다고 그는 설명합니다.

⚖️ 하이브리드 방식 또는 거창하고 소소한 매장의 장점

AI 도입에 대한 하이브리드 접근 방식은 결정적인 이점을 제공합니다. 이를 통해 혁신은 광범위한 측면에서 조직에 통합되고 일상 운영의 필수적인 부분이 됩니다. 반면 전통적인 하향식 접근 방식에서는 프로젝트가 거창하게 시작되었다가 몇 달 또는 몇 년 후에 순조롭게 묻혀 조직에 아무런 흔적도 남기지 않을 위험이 있습니다. 프로젝트 진행이 부족해 좌절감을 느낀 'AI 교황'이 잠시 후 회사를 떠나는 경우가 많아, 이는 남은 직원들을 실망시키고 미래 혁신에 대한 회의가 오랫동안 지속되는 결과를 낳는다.

수십 년간 컨설팅 및 관리 업무를 수행하면서 Zuerl은 경영진과 직원이 혁신 프로젝트의 실패를 더 자주 경험할수록 모든 새로운 접근 방식에 대한 불신이 더 커진다는 사실을 알아냈습니다. 이러한 부정적인 경험은 회사 문화에 치명적인 결과를 초래할 수 있습니다. 오늘날의 교황이 내일의 비 그라타 인물이 되는 과정을 너무 자주 보았기 때문에 직원의 대다수는 회사의 변화를 단호히 거부합니다. 하향식 AI 도입으로 인해 이러한 시나리오가 반복될 위험은 매우 높습니다.

📣 비슷한 주제

  • 🤖 하이브리드 팀에서 AI 역량 센터의 중요성
  • 🌐 AI의 광범위한 채택: 사일로적 사고에서 벗어나기
  • 💡 하이브리드 AI 구현을 통한 혁신 문화 강화
  • ⚙️ 일상 업무에서의 AI: 성공 모델 역량 센터
  • 📊 AI 역량 센터: 지속 가능한 성공의 열쇠
  • 📈 하이브리드 AI 전략: 장점과 과제
  • 🔍 중앙 AI 리더가 자주 실패하는 이유
  • 🏢 AI를 일상 업무에 통합: 실용적인 팁
  • 🚀 AI 발전: 역량 센터의 역할
  • 💼 위에서 또는 현장에서: AI 전략 비교

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AI가 독일의 산업 환경을 형성하는 방법 - 새로운 수출 기회로서의 AI 기술

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🤖 AI 기술 구축: 실제 구현 및 모범 사례

🏥🕶️ 하이브리드 접근 방식의 실제 구현을 위해 다음 단계가 권장됩니다.

1. 💡 AI 역량센터 설립

이 센터는 기술적 노하우와 기업 프로세스에 대한 깊은 이해를 모두 갖춘 전문가로 구성되어야 합니다. 주요 업무는 AI 활용을 위한 데이터 플랫폼과 규칙을 제공하는 것이다.

2. 📚 훈련 및 지속적인 교육

전체 인력은 AI의 기본과 응용에 대한 교육을 받아야 합니다. 역량 센터는 워크숍 및 교육 프로그램의 중앙 연락 지점 역할을 할 수 있습니다.

3. 🔍 전문 부서의 파일럿 프로젝트

대규모의 위험한 프로젝트를 시작하기보다는 먼저 각 전문 부서에서 소규모 파일럿 프로젝트를 수행해야 합니다. 이러한 프로젝트에는 AI의 이점을 구체적으로 입증할 수 있도록 명확하게 정의된 목표와 측정 가능한 결과가 있어야 합니다.

4. 🤝 협업과 소통

AI 역량센터와 전문부서 간의 긴밀한 협업이 필수적이다. 정기적인 회의와 지속적인 교류를 통해 추가 기술 구현에 대한 이해와 수용을 촉진합니다.

5. 📈 모니터링 및 조정

도입된 AI 솔루션을 지속적으로 모니터링하고, 수집된 데이터와 결과를 바탕으로 전략과 프로세스를 조정하는 것은 장기적인 성공을 위해 매우 중요합니다.

🚀 성공 사례 및 과제

하이브리드 팀에 AI를 도입하는 성공적인 접근 방식은 다양한 산업 분야에서 볼 수 있습니다. 한 가지 예는 생산 계획 및 제어에 AI를 사용하여 효율성이 크게 증가한 자동차 산업입니다. 기술 전문가들은 생산 관리자들과 긴밀히 협력하여 기존 프로세스에 원활하게 통합될 수 있는 맞춤형 애플리케이션을 개발했습니다.

적합:

  • AI 및 디지털 기술: 전통적인 산업 기업이 인공 지능을 통해 경쟁력을 유지하는 방법

하이브리드 접근 방식은 의료 부문에서도 성공적인 것으로 입증되었습니다. 병원에서는 AI 전문가가 의료 전문가와 협력하여 진단 및 환자 모니터링을 위한 AI 시스템을 개발합니다. 이러한 시스템은 실시간 데이터를 제공하고 정확한 예측을 가능하게 하여 의사와 간호사가 업무를 수행하고 환자 치료를 개선하는 데 도움이 됩니다.

적합:

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

그러나 과소평가해서는 안 되는 과제도 있습니다.

📊 데이터 품질

AI 애플리케이션에 사용되는 데이터의 품질은 성공에 매우 중요합니다. 기업은 데이터가 깨끗하고 완전하며 최신인지 확인해야 합니다.

🔒 보안 및 개인 정보 보호 문제

AI를 사용하면 항상 데이터 보호 및 데이터 보안에 대한 의문이 제기됩니다. 기업은 민감한 데이터가 보호되고 법적 요구 사항을 준수하는지 확인해야 합니다.

🔄 변경 관리

AI 기반 조직으로의 전환에는 세심한 관리가 필요합니다. 직원은 변화 과정에 참여해야 하며 두려움과 저항을 줄이기 위해서는 투명한 의사소통이 필요합니다.

🤖✨ 혁신적인 잠재력 발휘: 하이브리드 팀과 인공 지능

하이브리드 팀에 인공지능을 도입하면 AI 프로젝트의 성공 가능성이 크게 높아진다. 기술적 노하우와 회사 프로세스에 대한 깊은 이해를 결합함으로써 실질적인 부가가치를 창출하는 맞춤형 솔루션을 개발할 수 있습니다. 하이브리드 접근 방식은 신기술 수용을 촉진할 뿐만 아니라 혁신 프로젝트의 실패를 방지하여 긍정적인 기업 문화에 기여합니다.

📣 비슷한 주제

  • 🤖 현대적인 AI 역량 센터 구축
  • 📚 표적 교육: AI에 적합한 팀으로 가는 길
  • 🚀 AI 구현 성공을 보장하는 파일럿 프로젝트
  • 🤝 전문부서와 AI 전문가의 협업
  • 🔍 AI 솔루션 최적화를 위한 지속적인 모니터링
  • 🚗 성공 사례: 자동차 산업의 AI
  • 🏥 의료 분야의 AI: 더 나은 진료를 위한 협업
  • 📊 AI 애플리케이션 성공의 열쇠는 데이터 품질
  • 🛡️ AI 보안 및 개인 정보 보호 요구 사항
  • 🔄 변화 관리: AI 구현의 초점은 사람입니다.

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