앙젤라 Q. 다니엘스, DXC 테크놀로지의 아메리카스 컨설팅 및 엔지니어링 서비스 부문 최고 기술 책임자 – 인터뷰 시리즈

앙젤라 Q. 다니엘스, DXC 테크놀로지의 아메리카스 컨설팅 및 엔지니어링 서비스(CES) 부문 최고 기술 책임자로서, 회사의 컨설팅 및 엔지니어링 서비스 전반에 걸친 기술 전략 및 변革을 담당합니다. 그녀는 DXC의 Xponential 프레임워크를 통해 AI 강화된 전달을 확장하고, DXC의 AI 솔루션을 통해 혁신을推進하며, 현대적인 플랫폼과 사람들을 통해 고객들이 더 큰 비즈니스 가치를 실현하도록 도와줍니다. 이전에는 그녀는 글로벌 소프트웨어 개발 및 애플리케이션 전달과 관련된 여러 이니셔티브를 주도하며, 애자일 현대화, 클라우드 네이티브 엔지니어링, 그리고 인재 개발을 통해 DXC의 전달 우수성과 기술적 리더십을 강화했습니다.

DXC 테크놀로지는 대규모 기업들이 하이브리드 IT 환경에서 임무 비즈니스 시스템과 운영을 관리하는 것을 도와주는 글로벌 IT 서비스 및 컨설팅 리더입니다. 회사는 고급 분석, 클라우드, 보안, AI를 결합한 솔루션을 제공하기 위해 주요 기술 제공업체와 협력합니다. DXC의 엔터프라이즈 기술 스택을 통해, 회사는 IT 인프라를 현대화하고, 디지털 변革을 추진하며, 고객들이 세계적으로 비즈니스 혁신, 비용 최적화, 고객 경험 개선 등을 달성하도록 도와줍니다.

당신은 8세 때부터 프로그래밍에 대한 열정을 가지고 있었으며, 그 열정이 어떻게 시작되었는지, 그리고 그 초기의 호기심이 현재 AI 주도적인 혁신을 리드하는 데 어떻게 영향을 미쳤는지에 대해 이야기해 주시겠습니까?

8세 때, 어머니가 가라지 세일에서 컴퓨터를 가져왔습니다. 그것은 수동과 몇 가지 게임이 함께 왔습니다. 모두가 게임을 하고 싶어했지만, 나는 수동을 읽으며 컴퓨터가 실제로 어떻게 작동하는지 이해하려고 했습니다.

私の 첫 프로그램은 간단했습니다.

10 PRINT "Angela"

20 GOTO 10

RUN

화면에 내 이름이 끝없이 반복되는 것을 보는 것은 마법 같았습니다. 그것은 컴퓨터가 할 수 있는 것에 대한 것이 아니라, 내가 컴퓨터를 어떻게 사용할 수 있는지에 대한 것이었습니다.

어린 시절, 어머니는私の 호기심을 알아채고, 초등학교 시절에는 대학 여름 강화 프로그램에, 고등학교 시절에는 경력 탐색 프로그램에 등록시켜 주셨습니다. 이러한 경험은私の 열정을 더욱 부추겼고, 결국私は 수학 및 컴퓨터 과학을 공부하게 되었습니다.

그 같은 호기심이私の 전체 경력을 이끌어 왔습니다.私は 항상 가능성에 대해 탐구하고, 어떻게 작동하는지 이해하고, 그것을 의미 있는 방식으로 적용하는 데 관심을 가졌습니다. AI, 소프트웨어 개발, 또는 어떤 기술이든,私の 접근 방식은 항상 탐구에서 비롯된 영향에 근거했습니다. 혁신은私の 첫 컴퓨터 프로그램부터 현재까지 지속된 일관된 주제였습니다.

글로벌 소프트웨어 개발 오퍼레이션 리드로서, 당신은 DXC의 새로운 Xponential 프레임워크를 만들고 배포하는 데 핵심적인 역할을 했습니다. 이 이니셔티브의 배경과, 엔터프라이즈 AI 도입에서 해결하고자 했던 문제는 무엇입니까?

현재 경영진들은 실제 생산성 향상을 위한 AI의 압력을 받고 있습니다. 그러나 많은 조직은 실험을 넘어서는 것을 어려워합니다. 그들은 조직의 사람, 프로세스, 기술과 연결된 일관된 전략 없이 파일럿을 시작합니다.

이 도전은 DXC Xponential의 창안을 자극했습니다. 우리는 AI 도입을 위해 구조화된, 반복 가능한 청사진을 제공하고자 했습니다. 그것은 초기에 거버넌스를 내장하고, 조직이 확신을 가지고 확장할 수 있도록 초기에 측정 가능한 승리를 제공합니다.

클라이언트와의 대화와, 우리가 개발한 AI 기반 애플리케이션은 Xponential의 기초를 형성했습니다. 가장 흔한 질문은 “우리는 파일럿을 시도했지만, 여기서 어떻게 진행해야 합니까?”였습니다. 그것이 Xponential의 고객 목소리가 되었습니다.

우리는 또한 우리의 엔지니어링 팀에서 그것을 들었습니다. 진정한 AI 툴 피로가 있습니다. 팀은 변혁을 약속하지만 가치를 제공하는 툴을 구분하려고 애쓰는 도구로 둘러싸여 있습니다. Xponential은 통합, 오케스트레이션, 구체적인 결과에 초점을 맞춤으로써, 툴 확산이 아닌 노이즈를 절단합니다.

DXC의 뉴 올리언스 고객 경험 센터에서 일한 내 배경은 이 접근 방식을 형성하는 데 도움이 되었습니다. 그 센터는 디자인 사고 원칙에 따라 작동합니다. 우리는 고객의 도전을 가져와서 공감하고, 아이디어를 생성하고, 프로토 타입을 만들고, 테스트하고, 확장합니다. 우리는 동일한 마음가짐으로 Xponential을 설계하여, 우리가 제공하는 모든 AI 솔루션이 실제 세계에서 실용적이고, 인간 중심적이고, 확장 가능하도록 했습니다.

산업 데이터에 따르면, 95%의 AI 파일럿은 비즈니스 기대에 미치지 못합니다. 당신의 관점에서, 이러한 실패의 가장 일반적인 이유는 무엇이며, Xponential은 어떻게 직접적으로 그 문제를 해결합니까?

회사는 데모에서 인상적인 기술에 수백만 달러를 투자합니다. 그러나 기술을 구현하려고 할 때, 저품질의 데이터, 부정확한 모델, 거버넌스의 부족, 인간의 검증 병목 현상, 복잡한 시스템 통합과 마주치게 됩니다.

문제는 기술이 아니라, 실행에 있습니다. 일관된 전략이 없으면, 사람, 프로세스, 기술을 통합하지 못하면, AI로 측정 가능한 결과를 확대하고 제공하는 것은 힘든 싸움이 됩니다.

DXC의 Xponential 프레임워크는 모든 사람, 프로세스, 기술을 고려하여 다섯 가지 기둥으로 구성됩니다:

• 인사이트 – 거버넌스는 DXC에서 기초적인 것입니다. 따라서 모든 AI 에이전트, 자동화된 결정, 지능형 프로세스는 초기에 내장된 관찰 가능성과 준수를 갖추고 설계됩니다.
• 가속기 – 고객이 성공을 달성하는 데 방해가 되는 장벽을 제거하기 위해, DXC는 특수 제작된 혁신과 파트너 솔루션을 결합하여 즉시 사용 가능한 도구를 제공합니다. 이것은 모든 것을 처음부터 구축할 필요를 제거합니다.
• 자동화 – DXC의 에이전트-AI 프레임워크는 작업 실행을 넘어섭니다. 그것은 결과를 학습하고 실시간으로 적응하며, 임시 수정에 의존하는 시스템이 아닌, 경험을 통해 진화하는 시스템으로의 전환을 추동합니다.
• 접근 방식 – AI가 진화함에 따라, 조직은 민첩하고 지속적으로 전략을 재정의해야 합니다. 사람을 대체하는 것이 아니라, 사람을 강화하기 위해. AI에 루틴 작업을 맡기면, 팀은 고影响力的 작업, 혁신, 복잡한 문제 해결, 고객에게 측정 가능한 가치를 제공하는 데 집중할 수 있습니다.
• 프로세스 – 실제 변화는 안전한 실험에서 시작됩니다. DXC에서는 아이디어를 신속하게 검증하고, 영향력을 입증하고, 작동하는 것을 확장하여, 대부분의 AI 이니셔티브에서 정체된 파일럿 단계를 피합니다.

Xponential 청사진은 다섯 가지 기둥 – 인사이트, 가속기, 자동화, 접근 방식, 프로세스를 강조합니다. 엔터프라이즈에서 AI 여정을 시작하는 조직에서 가장 변혁적인 기둥은 무엇이라고 생각합니까?

조직이 AI 여정을 시작할 때, 인사이트는 가장 변혁적인 기둥입니다. 많은 회사들이 구현에 급급하지만, 성공은 이해에서 시작됩니다. 인사이트는 리더들에게 데이터뿐만 아니라 프로세스, 인재, 변화의 준비에 대한 명확성을 제공합니다. 그것은 모든 다른 기둥을 정보로 하는 기초입니다.

인사이트에 이어, 인간+ 차원이 모든 다섯 기둥에 걸쳐서 중요한 역할을 합니다. AI는 인간의 능력을 강화할 때 가장 강력합니다. 인간+는 사람들을 창의성, 판단, 혁신에 더 많이 투입하도록 작업을 재설계하는 것입니다. 그것은 조직이 독특하게 인간적인 것을 만드는 것입니다.

접근 방식 기둥은 “인간+ 협력” 개념을 강조합니다. 엔터프라이즈 환경에서 인간 전문가와 AI 자동화의 균형은 향후 몇 년 동안 어떻게 진화할 것으로 보입니까?

인간을 루프에 유지하는 것이 중요합니다. 우리의 인간+ 접근 방식은 AI를 통해 인간의 전문성을 증폭합니다. 우리의 전문가들은 전략적 결정을 내리고, 품질을 통제하는 동안, AI는 반복적인 작업을 처리하고, 무거운 작업을 수행합니다. 이제 엔지니어들은 반복적인 코딩 작업에 시간을 보낸 대신, 시스템 아키텍처를 설계하고, 복잡한 비즈니스 문제를 해결하는 데 더 많은 시간을 보낼 수 있습니다. 숙련된 전문가와 AI를 결합하면 비용을 줄이고 효율성을 개선하는 측정 가능한 결과가 나옵니다.

Xponential의 약속 중 하나는 조직을 작은 규모의 승리에서 엔터프라이즈 전반의 AI 통합으로 이동하는 것입니다. 파일럿에서 생산으로 확장할 때 회사들이 직면하는 가장 큰 도전은 무엇이며, 어떻게 그것을 극복할 수 있습니까?

많은 조직은 사람, 프로세스, 기술을 통합하지 못한 분산된 이니셔티브에 갇혀 있습니다. 가장 큰 장애물은 일관된 전략이 부족한 것입니다.

Xponential은 파일럿 단계를 넘어 조직을 이끌기 위한 명확한 경로를 제시합니다. 그것은 오케스트레이션된, 책임 있는, 반복 가능한 접근 방식으로, AI를 기술 실험에서 비즈니스 임파티브로 변환합니다. 구조화되었지만 유연성과 확장성을 위해 설계된 프레임워크는 조직이 작게 시작하여 초기 승리를 달성하고, 빠르게 전사적으로 확장할 수 있도록 합니다.

Xponential은 이미 고객을 파일럿 단계에서 확장으로 전환하는 데 도움을 주고 있습니다. 모듈식 설계로, 우리는 고객의 현재 상태에서 만날 수 있으며, 레거시 업그레이드와 고객의 기존 데이터, 클라우드 및 애플리케이션 환경과 무결하게 통합할 수 있습니다.

예를 들어, 우리는 싱가포르 일반병원과 협력하여 감염병에 대한 지능형 의사결정과 협력적인 인간+AI 의사결정을 통해 90%의 정확도로 하위 호흡기 감염에 대한 항생제 선택을 안내하는 감염병 지능형 솔루션을 개발했습니다. 이 도구는 환자 치료를 개선하고 항생제 내성에 대처하는 데 도움이 되었습니다.

DXC는 이미 글로벌 고객인 Textron과 유럽 우주 기관과 함께 Xponential을 구현했습니다. 이러한 배포 중 하나에서 이 프레임워크가 측정 가능한 영향을 어떻게 제공했는지에 대한 구체적인 예를 공유해 주시겠습니까?

Xponential은 이미 고객인 Textron과 유럽 우주 기관과 함께 결과를 생성하고 있습니다. 우리는 Textron과 협력하여 IT 지원 모델을 자동화와 AI를 통해 변혁시켰습니다. 최적화는 서비스 데스크 티켓을 20% 줄이고, 32,000명의 직원을 위한 AI 기반 챗봇을 사용하여 네트워크 문제를 예방적으로 해결했습니다. 이것은 IT 직원을 복잡한 문제에 집중할 수 있도록 해주었습니다. 유럽 우주 기관과 함께, 우리는 ASK ESA라는 AI 기반 플랫폼을 구현하여 데이터를 통합하고, 연구를 가속화하고, 협력을 강화했습니다. 이 플랫폼은 데이터에 대한 안전하고 효율적인 접근을 제공할 뿐만 아니라, 엔지니어들이 주당 1-2시간을 절약하도록 도와줍니다.

당신의 리더십 배경은 학계, 엔터프라이즈 소프트웨어, 대규모 클라우드 개발을 포함합니다. 이러한 다양한 경험은 “책임 있는 AI”의 의미를 어떻게 형성했습니까?

각각의 경험이 내가 책임 있는 AI를 정의하는 방식을 형성했습니다. 학계에서는 엄격성, 가설에 대한 질문, 결과의 검증, 그리고 모든 결과의 “왜”에 대한 이해의 중요성을 배웠습니다. 엔터프라이즈 소프트웨어에서는 거버넌스, 윤리, 기술이 사람, 프로세스, 산업에 미치는 파급 효과에 대한 깊은 이해를 얻었습니다. 대규모 애플리케이션 개발을 통해, 나는 규모가 영향과 위험을 모두 증폭할 수 있는 것을 직접 보았습니다.

나에게 책임 있는 AI는 단순히 준수나 편향 완화를 넘어섭니다. 그것은 의도적인 설계에 관한 것입니다. 그것은 투명성, 감사 가능성, 그리고 인간의 가치에 대한 일관성을 초기에 갖춘 시스템을 구축하는 것을 의미합니다. 그것은 혁신과 책임이 함께 진화하도록 하는 것입니다.

私の 역할은 혁신을 책임 있게, 혁신을 늦추지 않고, 신뢰를 얻고 지속 가능한 가치를 제공하는 방향으로 이끄는 것입니다.

거버넌스와 관찰 가능성이 Xponential의 인사이트 기둥의 핵심입니다. 의료, 항공 우주 등과 같은 엄격하게 규제되는 산업에서 AI가 투명하고 준수되는 것을 어떻게 보장합니까?

Xponential 프레임워크는 거버넌스, 준수, 관찰 가능성이 초기에 내장되어 있습니다. 우리는 우리의 AI 윤리를 글로벌 표준과 새로운 규제 프레임워크와 일치시킵니다. 이는 모든 워크플로에 완전한 추적 가능성, 감사 가능성, 준수가 내장됨을 의미합니다.

이 거버넌스 모델은 AI가 어떻게 작동하는지,誰가 책임이 있는지, 그리고 결정이 윤리적이고 운영 표준을 따르는지에 대한 명확한 가시성을 제공합니다. 이것은 규제된 기업에서 AI를 확대하는 데 필수적인 요구 사항입니다. 우리는 AI가 신뢰할 수 있고, 투명하고, 인간 중심적이어야 한다고 믿습니다.

AI가 소프트웨어 개발 수명 주기를 재정의하는 동안, 소프트웨어 팀이 다음 10년 동안 경쟁력을 유지하기 위해 어떤 새로운 기술이나 마음가짐이 필요할 것으로 생각합니까?

가장 중요한 변화는 새로운 도구를 배우는 것이 아니라, 새로운 마음가짐을 채택하는 것입니다. AI는 소프트웨어를 구축하는 방식을 변革하고 있습니다. 그리고 팀이 번성하는 것은 AI를 협력자로, 단순한 유틸리티가 아니라,扱う 것입니다.

가장 중요한 기술은 호기심입니다. 최고의 엔지니어는 단순히 AI가 생성한 것을 수용하지 않을 것입니다. 그들은 그것을 질문하고, 정제하고, 새로운 방식으로 적용할 수 있는 방법을 탐구할 것입니다. 호기심은 지속적인 학습, 책임 있는 실험, 그리고 다른 사람들이 놓칠 수 있는 연결을 보는 능력을 부여합니다.

그 외에도, 개발자는 코드 작성자에서 작곡가로 진화할 것입니다. 그들은 AI 에이전트, 자동화, 인간의 통찰력을 통합된 시스템으로 오케스트레이션할 것입니다. 그것은 기술적 유창성뿐만 아니라 시스템 사고와, 어떻게 일이 수행되는지 재개념화하는 의지를 필요로 합니다.

DXC에서, 우리는 Xponential을 통해 이 마음가짐을 培養하고 있습니다. 팀이 우리의 인간+ 접근 방식을 개발하도록 도와줍니다. 그것은 기술적 숙련도와 호기심, 창의성, 윤리적 인식의 결합입니다. 다음 10년 동안, 소프트웨어 개발의 성공은 모든 것을 아는 것이 아니라, 무엇이 가능한지에 대해 끝없이 호기심을 갖는 것입니다.

감사합니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 DXC 테크놀로지를 방문하시기 바랍니다.