지속 가능한 혁신을 위한 새로운 3족 의자: 데이터, AI, 인간의 창의성

영업사원들 사이에는 “스테이크를 팔지 말고 지글지글을 팔아라!”라는 유명한 속담이 있습니다. 1930년대 중반에 만들어진 엘머 휠러, 요점은 제품의 화려한 기능에 잠재 고객의 관심을 집중시키는 것이 었습니다. "와우" 요소. 우리는 최근 인공 지능(AI)으로 인해 엄청나게 많은 관심을 받았습니다. 비록 대부분의 기술이 수년 동안 사용되어 왔지만 이제 리더들은 "와우" 뒤에 숨은 "이유"를 자세히 살펴보고 있습니다.

가치 창출

최근 McKinsey의 글로벌 연구 55%의 기업이 자사 조직이 주로 제품 개발이나 서비스 운영 역량에서 AI를 채택했다고 보고했습니다. 많은 사람들에게 AI는 한때 상상할 수 없었던 예측 통찰력, 자동화 및 의사 결정 기능을 제공하여 산업 전반에 걸쳐 변화를 주도하는 엔진이 되었습니다. 그러나 McKinsey는 이러한 채택에 대한 통찰력의 일부로 흥미로운 경고를 제공합니다.

“일관되게 발견된 것 중 하나는 높은 성과를 내는 기업이 성공하기 위해 AI가 필요한 것에 대해 폭넓은 시각을 갖고 있다는 것입니다. 그들은 특히 가치에 초점을 맞추고 그 가치를 포착하기 위해 조직을 재구성하는 데 강합니다. 그들은 기존 AI 서비스를 사용하여 얻을 수 있는 효율성과 속도를 평가 및 테스트한 다음, 모델을 조정하고 자체 독점 데이터를 사용하도록 교육하는 등 경쟁 우위를 창출할 수 있는 기능을 개발하고 있습니다.”

이러한 가치 개념은 데이터와 AI를 인간의 독창성이 진정한 잠재력을 발휘할 때까지 기다리는 도구로 재구성하는 중요한 사고방식의 변화입니다. 창의성과 공감을 특징으로 하는 인간 요소는 우리를 기계와 구별하고 정서적 중력을 더해주는 요소입니다. 고려하다 Airbnb는 스타트업에서 업계 거대 기업으로 성장하는 과정에서 인간의 연결 욕구에 초점을 맞추는 데 탁월한 성과를 거두었습니다. 그들은 여행자 선호도를 이해하기 위해 데이터를 활용했지만 이를 인간 중심 경험과 결합하여 사용자에게 깊은 공감을 불러일으키는 독특한 조합을 만들었습니다.

조화로운 시너지

일부 리더들은 가능한 것의 밝고 빛나는 미래 때문에 회사의 성공이 제품과 프로세스뿐만 아니라 직원들에게 달려 있다는 현실을 보지 못하게 되었습니다. 즉, 진정한 비전가는 항상 인간을 비즈니스 전략의 중심에 두고 기술을 솔루션이 아닌 조력자로 수용합니다. 지속 가능한 혁신을 위한 새로운 세발 의자인 데이터, AI, 인간 창의성 간의 시너지 효과를 달성할 때 진정한 마법이 펼쳐집니다.

지속 가능한 혁신은 시간이 지남에 따라 계속해서 발전할 수 있는 하나의 혁신적인 아이디어를 의미하는 것이 아니라 지속적인 개선의 과정을 의미합니다. 업계와 영역 전반에 걸친 커뮤니케이션은 이 프로세스의 필수적인 부분이며, 통찰력과 모범 사례를 공유함으로써 모든 사람에게 도움이 되는 솔루션을 만들 수 있습니다. 그만큼 오픈 데이터 이니셔티브 Microsoft, Adobe, SAP가 주도하는 이러한 협업 정신은 기업이 데이터에서 더 많은 가치를 창출하고 더욱 상호 연결된 데이터 환경을 조성할 수 있도록 지원하는 이러한 협업 정신을 보여줍니다.

인간의 창의성이 지속 가능한 혁신에 가치를 더하는 몇 가지 다른 방법은 다음과 같습니다.

1. 탄력성과 적응성

에 따르면 Accenture, 비즈니스 리더의 90%가 시장 변화 예측, 공급망 최적화, 비즈니스 전략 미세 조정을 위한 기술 사용을 포함하여 운영 탄력성 측면을 해결하기 위해 AI를 적용하고 있습니다. 이러한 미래 지향적인 기능 외에도 AI는 사이버 공격, 소프트웨어 오류 또는 악천후와 같은 상황에서도 운영을 유지하도록 지원하여 현재 비즈니스 탄력성을 향상시킵니다.

그러나 탄력성과 적응성에는 차이가 있으며 AI조차도 (아직) 미래를 예측할 수 없습니다. AI는 "알려진 알려진 것"과 "알려진 알려지지 않은 것"을 기반으로 시나리오를 모델링하는 데는 탁월하지만 "알려진 것"에 대응할 데이터 입력이 부족합니다.알 수없는 미지,” 해결하려면 인간의 상상력이 필요한 무작위 합병증입니다. AI의 힘과 결과로 얻은 통찰을 해석하고 이를 고유한 방식으로 적용하는 인간의 능력을 결합함으로써 조직은 앞에 놓여 있는 모든 과제를 더 잘 헤쳐나갈 수 있습니다.

2. 환경 관리

데이터와 AI는 유해한 배출을 줄이고 기업의 탄소 배출량을 줄일 수 있는 혁신적인 기회를 제공합니다. 전 세계 대기업들은 이미 에너지 소비 패턴을 분석하고 자원 배분을 개선하는 데 눈에 띄는 진전을 이루었습니다. 예를 들어, 구글 물을 사용하는 방식을 최적화했습니다. 비벼 대다 이산화탄소를 친환경 제품으로 전환하고 있으며, 월마트 데이터와 AI를 통해 음식물 쓰레기를 줄이는 데 도움을 주고 있습니다.

그러나, 뉴욕 타임스 2027년까지 AI 서버는 연간 85~134테라와트시(TWh)를 사용할 수 있다고 지적합니다. 이는 아르헨티나, 네덜란드, 스웨덴이 각각 XNUMX년에 사용하는 것과 비슷합니다. 따라서 AI에는 에너지 사용을 최적화할 수 있는 힘이 있지만 이를 수행하는 데 필요한 힘은 긍정적인 영향을 무효화할 수 있습니다. 이것이 인간이 주로 구속에 대한 사고방식으로 들어오는 곳입니다. 개빈 뉴섬 캘리포니아 주지사가 방금 서명했습니다. 두 가지 주요 기후 정보 공개 법률 이는 민간 기업이 매년 탄소 배출량과 에너지 사용량을 보고하도록 요구하여 앞으로 더 많은 감독이 이루어지도록 하는 분위기를 조성합니다. 이는 혁신이 장기적으로 지속 가능하려면 인간이 어떻게 혁신에 계속 참여해야 하는지 보여주는 중요한 예입니다.

3. 책임 있는 혁신

데이터와 AI의 환경을 탐색할 때 성장을 추구하는 것뿐만 아니라 개인, 사회 및 우리가 공유하는 지구를 존중하는 방식으로 이를 수행하는 것이 중요합니다. UNESCOAI 윤리에 관한 최초의 글로벌 표준을 개발한 저자인 는 AI로 인한 급격한 변화가 편견을 강화하고 인권을 위협하며 이미 소외된 집단에 더 큰 해를 끼칠 수 있다고 지적합니다. 이러한 위협에 대한 우리의 최선의 방어는 우리 자신의 인간적 공감이며, 우리는 항상 이익보다 목적을 우선시하도록 노력합니다.

인간이 책임감 있는 AI 혁신을 촉진하는 데 도움을 주는 다른 방법은 다음과 같습니다.

• 데이터에서 무의식적인 편견을 식별하는 데 도움을 주기 위해 다양한 리더와 해당 분야 전문가를 고용합니다.
• 생성적 AI 콘텐츠를 모니터링하여 공격적인 자료나 유해한 지침이 없는지 확인합니다.
• AI가 신뢰할 수 있는 입력으로부터 학습하는지 확인하기 위해 데이터 소스 검증
• 민감한 고객 정보를 보호하는 공동 책임에 대한 명확한 지침과 거버넌스(위에서 아래로) 확립
• 디지털 격차를 해소하고 대량 자동화로 인해 인력이 대체/대체되는 것을 방지하기 위해 직원의 기술을 향상시킵니다.

미래는 움직이는 목표이다

여러 면에서 혁신은 점차적으로 발생하다가 출시, 데모, 더 새롭고 더 빠르며 더 나은 방식으로 한꺼번에 발생합니다. 지글지글 소리 때문에 옆으로 밀리기 쉽습니다. 그러나 리더로서 우리는 소음을 차단하고 본질에 집중할 책임이 있다는 것을 기억해야 합니다. 앞으로의 진정한 과제는 올바른 기술을 확보하는 능력이 아니라, 그 기술을 인간으로 정의하는 시대를 초월한 자질과 어떻게 혼합할 수 있느냐는 것입니다. 이러한 균형 속에서 우리는 산업을 풍요롭게 하고 직원들에게 힘을 실어주며 다음 세대를 위한 긍정적인 유산을 남기는 지속 가능한 혁신을 향한 길을 개척할 것입니다.