홀리 그랜트, 전략 및 혁신 부문 선임 부사장, DXC 테크놀로지 – 인터뷰 시리즈

홀리 그랜트, DXC 테크놀로지의 전략 및 혁신 부문 선임 부사장은 엔터프라이즈 AI 전략, 핀테크, 스타트업 리더십, 운영 변환에 대한 깊은 경험을 보유한 기술 및 운영 책임자입니다. DXC에서 그녀는 회사의 AI 최초 혁신과제를 형성하는 데 도움을 주고 있습니다. 이는 엔터프라이즈 규모의 AI 오케스트레이션, 자문 서비스, 제품 인큐베이션 노력을 포함하며, 조직이 실험적인 AI 파일럿에서 운영 배포로 이동하도록 도와줍니다. DXC 이전에 그녀는 롱텀 스톡 익스체인지(LTSE)의 여러 리더십 역할을 수행했으며, 최종적으로 최고 운영 책임자로 재직하면서 핀테크 부문에서 운영 확장과 전략적 성장에 중점을 두었습니다. (HPE )

DXC 테크놀로지 ( HPE )는 클라우드 컴퓨팅, 사이버 보안, 인공 지능, 데이터 인프라, 엔터프라이즈 운영을 포함한 미션 크리티컬 시스템을 현대화하는 데 도움을 주는 글로벌 IT 서비스 및 컨설팅 회사입니다. 컴퓨터 사이언스 코퍼레이션과 헐리트 패커드 엔터프라이즈의 엔터프라이즈 서비스 부문의 합병을 통해 형성된 이 회사는 헬스케어, 은행, 제조, 보험, 정부를 포함한 산업 전반의 조직과 함께 일합니다. 최근 몇 년 동안 DXC는 AI 네이티브 엔터프라이즈 변환을 중심으로 자리를 잡았으며, 제네레이티브 AI, 지능형 자동화, 관측 가능성, 디지털 트윈, 대규모 IT 현대화를 복잡한 기업 환경에 통합하는 서비스를 제공합니다. 회사는 또한 기존 인프라를 완전히 대체하는 대신 기존 인프라 내에서 안전하게 AI를 배포하는 데 도움을 주는 “AI 최초” 운영 모델을 강조합니다.

전략, 운영, 혁신의 교차점에서 경력을 쌓아오셨습니다. LabX를 출시하고 실제 비즈니스 영향을 위한 AI 인큐베이션 환경을 설계하는 데 이러한 경험들이 어떻게 영향을 주었나요?

제 경력은 가족 오피스, 스타트업, 벤처 캐피탈, 그리고 현재 포춘 500 회사에서 턴어라운드 중인 곳까지 다양한 환경을 거쳐왔습니다. 이러한 모든 환경에서 보았던 것은 아이디어가 스스로 실현되지 않는다는 것입니다. 실제 가치를 창출하는 아이디어는 세 가지를 공유합니다. 실제 고객이 그것을 원하는 것, 시장의 적절한 시기, 그리고 명확하고 적절하게좁은 범위입니다. 이러한 중 하나를 놓치면 아무리 뛰어난 아이디어도정체됩니다.

이러한 패턴이 LabX에 대한제 생각을 형성하는 데 영향을 주었습니다. 실제 전략이 필요하지만 그것을 실현시키는 운영적 근육도 필요합니다. 또한 조건이 변경됨에 따라 적응하는 규율도 필요합니다. 전략 없이 실행은 덱입니다. 실행 없이 전략은 진행 없는 동작입니다. LabX는 두 가지를 동시에 잡고 있습니다.

CEO 라울 페르난데스의 리더십 아래 DXC는 턴어라운드 전략의 중심에 AI 유창성과 혁신을 두었습니다. LabX는 이러한 신념을 제품, 능력, 고객 결과로 빠르게 번역하는 방법입니다.

많은 기업이 AI를 실험하고 있지만 파일럿에서 프로덕션으로 이동하는 데 어려움을 겪고 있습니다. DXC에서 보는 바에 따르면, 조직이 AI를 확대하는 데 방해되는 가장 큰 장벽은 무엇인가요?

두 가지 장벽이 반복적으로 나타납니다. 둘 다 기술과 관련이 없습니다.

첫 번째는 변경 관리입니다. AI는 사람들이 일하는 방식, 책임, 의사결정을 변경합니다. 직원을 동반하지 않으면 가장 우아한 모델도 사용되지 않습니다. 두 번째는 회사가 AI를 확대하는 데 기존 운영 모델을 변경하지 않는다는 것입니다. 지능을 특정 시스템 또는 애플리케이션에 부착하여 한 사용자가 사용할 수 있지만 다른 팀원은 사용할 수 없습니다. AI는 수평적 지능입니다. 가치가 가장 높은 것은 기능, 데이터, 워크플로 전반에 걸칠 때 생성됩니다. 운영 모델이 변경되지 않으면 그 가치는 지역적으로 갇히고 기업 전체에 걸쳐 축적되지 않습니다.

파일럿이 작동하지만 아무도 확대하지 않습니다. 그것이 우리가 LabX에서 깨는 패턴입니다. 기업 전체 잠금을 위한 설계에서 시작합니다.

LabX는 약 90일 이내의 컨셉에서 최소 가치 제품(MVP) 사이클을 운영합니다. 대규모 기업이 이러한 속도로 이동하기 위해 필요한 마음가짐, 거버넌스, 개발 프로세스 변경은 무엇인가요?

가장 큰 마음가짐의 변화는 완벽하지 않은 정보로 더 빠른 결정에 동의하는 것입니다. 또한 작동하지 않는 것을 자르는 규율입니다. 대규모 기업은 긴 계획 주기를 편안하게 느끼지만 그렇지 않습니다. 시장의 속도에 따라 느린 “예”와 느린 “아니요”는 모두 비용이 많이 듭니다.

LabX 내부에서 우리는 작은 트라이어드를 할당하여 실제 고객 문제에 대한 스프린트를 실행합니다. 그들은 최소 가치 제품을 구축하고 가치 및 확장성을 테스트하며 90일 이내에 상업적 약속을 보여주는 아이디어를 졸업시킵니다. 이러한 속도가 가능한 것은 거버넌스의 부재가 아니라 거버넌스의 존재입니다. 보안, 개인 정보, 규정 준수, 책임 있는 AI 승인은 프로세스의 일환으로 포함됩니다. 모든 제품은 확대되기 전에 공식적인 거버넌스 검토를 거칩니다.

대부분의 기업이 이런 속도를 내려면, 모든 실험을 수년짜리 플랫폼 구축과 같은 주기로 밀어 넣지 않고도 이 방식으로 움직일 수 있는 별도의 공간을 보호해야 합니다. DXC에서 LabX가 바로 그 역할을 합니다.

DXC는 LabX를 잠재력이 높은 AI 개념을 고객과 함께 검증한 뒤 확장하는 방식으로 설명합니다. 이 ‘고객 제로’ 접근법은 AI 솔루션이 이론적인 사용 사례가 아니라 실제 운영 요구에 기반하도록 어떻게 보장합니까?

솔직히 말해 고객 제로는 우리의 강점입니다. LabX 제품이 시장에 나가기 전에 먼저 DXC 내부에서 살아남아야 합니다. 우리는 70개국에서 11만 5천 명의 직원, 규제 산업, 복잡한 고객 계약, 레거시 시스템, 실제 운영상의 이해관계를 관리합니다. 이것은 정제된 데모 환경이 아니라 기업의 현실입니다.

전통적인 스타트업은 빠르게 움직일 수 있지만, 그런 복잡성 속에서 실제로 운영한 경험을 쉽게 재현할 수는 없습니다. 제품을 우리 조직에서 먼저 시험하면 실제 데이터, 실제 워크플로, 실제 규제 제약에서 어디가 무너지는지 찾게 됩니다. 그렇지 않았다면 고객 환경에서 여섯 달 뒤 드러났을 문제들입니다. 고객에게 솔루션을 제시할 때쯤이면 우리는 이론을 파는 것이 아닙니다. ‘우리 운영에서 이렇게 작동했고, 이렇게 바꿨으며, 이것을 측정했다’고 말할 수 있습니다.

이 방식은 우리를 정직하게 만들기도 합니다. 제품이 내부에서 가치를 입증하지 못하면 다음 단계로 넘어가지 않습니다. 이는 ‘데모에서 작동했다’고 말하는 것보다 훨씬 높은 기준입니다.

기업 환경은 흔히 레거시 시스템, 파편화된 데이터, 규제 제약으로 가득합니다. 이런 현실의 복잡성 안에서도 효과적으로 작동할 수 있는 AI 워크플로를 어떻게 설계합니까?

우리는 환경이 복잡하다는 가정에서 출발합니다. 복잡성은 예외가 아니라 기본 조건입니다.

아키텍처 측면에서는 플랫폼을 분해 가능한 방식으로 설계합니다. 선도적인 AI 도구는 해마다가 아니라 매달 바뀝니다. 하나의 모델, 공급업체, 프레임워크에 고정하면 오늘의 선두주자가 18개월 뒤에도 선두일 것이라고 베팅하는 셈입니다. 좋은 베팅이 아닙니다. 분해 가능한 아키텍처는 기술의 최전선이 움직일 때 구성요소를 교체하고, 실제 최고 수준의 도구를 계속 활용하며, 공급업체의 마케팅이 아니라 실제 고객 과제에 맞춰 도구를 스트레스 테스트할 수 있게 합니다.

규제와 데이터 측면에서는 첫날부터 규정 준수를 설계에 포함합니다. 모든 제품은 거버넌스 검토를 거치며, 책임 있는 AI 승인은 나중에 덧붙이는 절차가 아니라 프로세스의 일부입니다. 70개국의 고도로 규제된 산업에서 운영하다 보니 이런 규율이 필수인데, 같은 제약을 가진 고객에게 제품을 제공할 때는 이것이 결함이 아니라 장점이 됩니다.

전통적인 IT 컨설팅은 긴 계획 주기와 경직된 구현 프레임워크에 의존했습니다. AI가 이런 주기로는 따라갈 수 없을 만큼 빠르게 발전하는 상황에서 컨설팅 모델은 어떻게 바뀌어야 합니까?

대부분의 기업에서는 이러한 카덴스를 달성하기 위해 전반적인 모델을 변경해야 합니다. 하지만 가장 중요한 것은 가치 제안입니다. 산업은 오랫동안 전달물을 판매해 왔으며 노력에 대한 대가를 받았습니다. AI 네이티브 세계에서 고객은 전달물을 원하지 않습니다. 결과를 원합니다. 워크플로우가 실제로 실행되고, 비용이 실제로 줄어들고, 수익이 실제로 나타날 때 결과를 원합니다.

한번 결과를 판매하기로 결정하면 모든 것이 그것을 지원하도록 변경해야 합니다. 팀 구성은 더 기술적으로 됩니다. 참여는 조언 및 떠남에서 구축 및 운영으로 이동합니다. 가격은 시간제 과금에서 벗어납니다. 작업을 수행하는 사람들은 코드를 전송하는 것과 운영위원회를 운영하는 것 모두에 편안해야 합니다.

이것은 우리 산업에 대한 큰 문화적 변화이며, 모든 사람이 그것을 달성하지 못할 것입니다. 그것을 달성하는 회사들은 5년 후에 오늘과 매우 다르게 보일 것입니다.

DXC는 LabX를 고객에게 확대 적용하기 전에 잠재력 있는 AI 개념을 검증하는 수단이라고 설명합니다. 이른바 ‘고객 제로(Customer Zero)’ 접근법은 실제 운영 수요에 맞는 솔루션을 만드는 데 어떻게 도움이 됩니까?

고객 제로가 우리의 강점입니다. LabX 제품은 시장에 나가기 전에 DXC 내부에서 먼저 작동해야 합니다. 우리는 70개국에서 직원 11만 5천 명을 관리하며, 규제 산업과 복잡한 고객 계약, 기존 시스템, 실제 운영상의 위험을 다룹니다. 정돈된 시연 환경이 아니라 기업의 현실입니다.

전통적인 스타트업은 빠르게 움직일 수 있지만 이런 복잡성 속에서 운영한 경험을 쉽게 재현할 수는 없습니다. 제품을 우리 업무에 먼저 적용하면 실제 데이터, 워크플로, 규제 조건에서 어디가 고장 나는지 확인할 수 있습니다. 그렇지 않았다면 고객사에서 6개월 뒤에 드러났을 문제들입니다. 고객에게 제안할 때는 이론 대신 내부에서 어떤 성과를 내고 무엇을 바꾸고 측정했는지 보여줄 수 있습니다. 내부에서 성과를 입증하지 못한 제품은 다음 단계로 넘어가지 않습니다. 단순히 시연에서 작동했다는 것보다 훨씬 높은 기준입니다.

기업에는 오래된 시스템, 분산된 데이터, 규제 제약이 흔합니다. 이런 현실적인 복잡성 속에서도 효과적으로 작동하는 AI 워크플로는 어떻게 설계합니까?

환경이 복잡하다는 사실을 예외가 아닌 출발점으로 삼습니다. 플랫폼은 구성 요소를 분리하고 교체할 수 있도록 설계합니다. 선도적인 AI 도구는 해마다가 아니라 매달 바뀌고 있습니다. 특정 모델, 공급업체, 프레임워크에 구조를 고정하면 현재의 선두 주자가 18개월 뒤에도 선두일 것이라고 베팅하는 셈입니다. 모듈형 구조라면 기술 발전에 맞춰 부품을 바꾸고, 공급업체의 홍보 문구보다 실제 고객 문제를 기준으로 도구를 시험할 수 있습니다.

규제와 데이터 측면에서는 첫날부터 준수를 설계에 포함합니다. 모든 제품은 거버넌스 검토를 거치며 책임 있는 AI 승인은 나중에 덧붙이는 절차가 아닙니다. 70개국의 엄격한 규제 산업에서 일하다 보면 이런 규율이 필수입니다. 같은 제약을 겪는 고객에게 제품을 제공할 때는 오히려 장점이 됩니다.

전통적인 IT 컨설팅은 긴 계획 주기와 경직된 구축 방식에 의존해 왔습니다. AI가 그보다 빠르게 발전하는 상황에서 컨설팅 모델은 어떻게 바뀌어야 합니까?

모델 전체가 바뀌어야 하지만 핵심은 제공하는 가치입니다. 업계는 수십 년 동안 발표 자료, 로드맵, 구축 계획 같은 산출물을 팔고 투입한 노력에 대한 대가를 받았습니다. AI를 중심에 둔 환경에서 고객이 원하는 것은 산출물이 아니라 결과입니다. 워크플로가 실제로 돌아가고, 비용이 실제로 줄고, 매출이 실제로 발생해야 합니다.

결과를 약속하면 나머지도 바뀝니다. 팀에는 기술 역량이 더 중요해지고, 계약은 조언만 하고 떠나는 방식에서 구축하고 운영하는 방식으로 옮겨가며, 가격 책정도 투입 시간에서 벗어납니다. 실무자는 운영위원회를 이끄는 일만큼 코드를 배포하는 일에도 익숙해야 합니다. 업계에 큰 문화적 변화이며 모든 회사가 적응하지는 못할 것입니다. 성공한 회사는 5년 뒤 지금과 매우 다른 모습일 것입니다.

LabX는 또한 직원과 기술 파트너를 위한 실험 환경으로 기능합니다. 조직 전체의 AI 유창성을 구축하는 데 내부 실험의 중요성은 무엇인가요?

그것은 전체 게임입니다. AI 유창성을 구축하는 것은 AI에 대해 읽는 것이 아니라, 시도를 하고, 그것이 깨지면 다시 시도하는 것입니다. 그것은 30년간의 IT 전문가에게도, 2년 전 학교를 졸업한 사람에게도 동일합니다.

우리는 최근에 하나의 비즈니스 유닛 내에서 AI 챌린지를 실행하여 2주 만에 1,300개의 고유한 아이디어를 얻었습니다. 그것은 도구에 대한 통계가 아니라, 사람들이 상자 밖에서 생각할 수 있는 권한을 주었을 때 발생하는 통계입니다. 조직 내에서 이미 존재하는 창의력입니다. 우리의 역할은 그것을 성장할 수 있는 공간을 만드는 것입니다.

LabX는 또한 로테이션 프로그램을 운영합니다. 기술 전문가들은 6주에서 12주까지 DXC 전반에 걸쳐 실제 제품을 구축하는 데 도움을 주는 임베디드 형태로 참여합니다. 그들이 본 팀으로 돌아가면, 새로운 기술 집합과, 더 중요하게, 다른 사고 방식을 가져옵니다. 그들은 동료와 고객에게 다른 질문을 시작합니다. 그들은 무엇이 가능한지에 대한 챔피언이 됩니다. 그것은 인력 전반에 걸쳐 복합 효과를 가집니다. 그것은 우리가 출하하는 단일 제품보다 더 가치 있습니다.

DXC는 Human+ 접근 방식을 강조하며, AI는 인간의 능력을 확장해야 하며, 대체해서는 안 된다고 말합니다. 실제로 AI 솔루션이 기업 내에서 설계되고 배포되는 방식에 이 철학이 어떻게 영향을 미치는가요?

직접적으로 말하겠습니다. 산업에서 확산되는 관점은 기업에서 가장 가치 있는 것은 AI가 헤드카운트를 줄이는 것이라는 것입니다. 나는 그것이 상상력의 실패라고 생각합니다.

비용 규율이 중요하지만, 실제 기회는 성장입니다. 새로운 수익 흐름, 새로운 제품, 새로운 서비스 오퍼링이 이전에는 불가능했던 것입니다. AI의 최고 가치 사용 사례는 새로운 비즈니스 가치를 창출하는 작업을 수행할 수 있도록 사람들을 가능하게 하는 것입니다. 그것은 기존의 것을 최적화하는 것이 아닙니다. 이러한 것을 올바르게 수행하는 회사들은 그것을 잘못된 것으로 취급하는 회사들을 초과할 것입니다.

실제로 Human+는 높은 볼륨, 루틴 프로세스를 처리할 수 있도록 설계되었습니다. 그래서 우리의 사람들이 더 높은 가치의 작업에 집중할 수 있습니다. 전략적 사고, 창의적 문제 해결, 클라이언트 관계, 복잡한 판단 호출입니다. 우리는 특히 의사 결정이 실제 결과를 초래하는 경우에 인간 전문 지식과 감독을 모든 배포의 중심에 둡니다. 그것은 클라이언트와의 신뢰를 구축하는 방법이며, 또한 지속 가능한 경쟁 우위를 확보하는 방법입니다.

조직이 기존 워크플로우에 AI를 통합하려고 할 때, 실제 비즈니스 가치를 제한하거나 채택을 느리게 하는 일반적인 실수를 무엇이라고 생각하나요?

두 가지 실수를 자주 보습니다. 첫 번째는 기술에서 시작하는 것입니다. 누군가가 모델이나 벤더 데모에 반하고, 이니셔티브는 실제로 중요한 비즈니스 문제를 해결하는 것이 아니라 그 것을 배포하는 것이 됩니다. 두 번째는 AI를 IT 프로젝트로 취급하는 것입니다. CIO에게 전적으로 AI를 넘기고, 비즈니스를 변경하지 않고 계속 실행하도록 요청하면, 아무도 사용하지 않는 도구와 다음 해에 방어할 의지가 없는 예산이 됩니다.

두 가지 모두에 대한 해독은 말은 간단하지만 실행은 어렵습니다. 비즈니스 문제에서 시작하고, 올바른 크로스 기능 팀을 그것에 두고, 결과에서 역산하여 구축합니다. 그것이 LabX에서 취하는 자세이며, 고객과 함께 일하는 방식입니다.

앞으로 향해, AI 인큐베이션 환경과 같은 LabX는 기업이 새로운 기술을 개발, 테스트, 배포하는 방식에 어떻게 영향을 미칠까요?

여기에서 내가 생각하는 것은, 이 시대에 승리하는 회사들은 가장 화려한 포인트 솔루션을 보유한 회사들이 아닙니다. 그것은 오케스트레이터들입니다. AI를 운영 모델, 기능, 워크플로 전반에 걸쳐 지능이 하나의 도구 또는 사용자의 화면에 갇히지 않고, 기업 전체에 걸쳐 확장할 수 있도록 스티치할 수 있는 회사입니다.

그것은 모델을 배포하는 것보다 더 어려운 문제입니다. 그것은 깊은 기업 컨텍스트, 레거시 및 현대 시스템 전반에서 작업할 수 있는 능력, 그리고 실제로 작업이 수행되는 방식을 변경하는 규율이 필요합니다. 또한 가장 기대되는 기회입니다.

인큐베이션 환경과 같은 LabX는 우리가 반복문을 얻는 곳입니다. 실제로 규모에서 무엇이 깨지는지, 실제로 거버넌스가 무엇인지, 고객이 무엇을 채택하고 무엇을 채택하지 않는지 배우는 곳입니다. 내부적으로 또는 파트너를 통해 이러한 공간에 투자하는 기업은 3년 후에 다른 능력 곡선을 갖게 될 것입니다. 그리고 우리가 이 공간에서 구축하는 동안, 기술이 느려지지 않고, 기회도 느려지지 않기 때문에, 해결할 가치 있는 새로운 문제를 계속 찾을 것입니다.

멋진 인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 정보를 배우고 싶은 독자는 DXC 테크놀로지를 방문하십시오.