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ํ๋ฆฌ ๊ทธ๋ํธ, SVP, ์ ๋ต & ํ์ , DXC ๊ธฐ์ – ์ธํฐ๋ทฐ ์๋ฆฌ์ฆ
홀리 그랜트, DXC 기술의 SVP, 전략 & 혁신은 기업 AI 전략, 핀테크, 스타트업 리더십, 운영 변환에 대한 깊은 경험을 갖춘 기술 및 운영 책임자입니다. DXC에서 그녀는 회사의 AI 최초 혁신과제를 형성하는 데 도움을 주고 있으며, 이는 기업 규모의 AI 오케스트레이션, 자문 서비스, 제품 인큐베이션 노력을 포함합니다. 이러한 노력은 조직이 실험적인 AI 파일럿에서 운영 배포로 이동하도록 도와줍니다. DXC 이전에 그녀는 롱텀 스톡 익스체인지(LTSE)의 여러 리더십 역할을 수행했으며, 최종적으로 최고 운영 책임자(COO)로 재직하면서 핀테크 부문에서 운영 확장 및 전략 성장을 중점적으로 다루었습니다.
DXC 기술은 클라우드 컴퓨팅, 사이버 보안, 인공 지능, 데이터 인프라, 기업 운영을 포함한 미션 크리티컬 시스템을 현대화하는 데 도움을 주는 글로벌 IT 서비스 및 컨설팅 회사입니다. 컴퓨터 사이언스 코퍼레이션과 휴렛 팩커드 엔터프라이즈의 엔터프라이즈 서비스 부문의 합병을 통해 설립된 이 회사는 의료, 은행, 제조, 보험, 정부를 포함한 산업을 아우르는 조직과 함께 작업합니다. 최근 몇 년 동안 DXC는 AI 네이티브 기업 변환을 중심으로 자리 매김을 증가시켜 제네러티브 AI, 지능형 자동화, 관측 가능성, 디지털 트윈, 대규모 IT 현대화를 복잡한 기업 환경에 통합하는 서비스를 제공했습니다. 이 회사는 또한 기존 인프라를 완전히 대체하는 대신 안전하게 AI를 배포하는 데 도움을 주는 “AI 최초” 운영 모델을 강조합니다.
전략, 운영, 혁신의 교차점에서 경력을 구축했으며, 조직을 확장하는 초기 경력에서 현재 DXC의 전략 및 혁신을 이끌고 있습니다. LabX를 출시하고 실제 비즈니스 영향에 중점을 둔 AI 인큐베이션 환경을 설계하는 데 이러한 경험은 어떻게 귀하의 접근 방식을 형성했나요?
내 경력은 가족 사무소, 스타트업, 벤처 캐피탈, 그리고 현재 전환 중인 포춘 500 회사로 이끌었습니다. 이러한 모든 환경에서 보았던 것은 아이디어가 스스로 땅에 닿지 않는다는 것입니다. 실제 가치를 창조하는 아이디어는 세 가지를 공유하는 경향이 있습니다. 실제 고객이 그들을 위해 열심히 노력하고, 시장에서 적절한 시기, 그리고 명확하고 적절하게狭い 범위가 있습니다. 이러한 세 가지 중 하나를 놓치면 даже 천재적인 아이디어도停滞합니다.
이 패턴은 LabX에 대한私の생각을 형성했습니다. 실제 전략이 필요하지만 그것을 실현시키기 위한 운영 뮤슬도 필요하며, 학습하고 상황이 변경됨에 따라 적응하기 위한 규율도 필요합니다. 전략 없이 실행은 덱입니다. 실행 없이 전략은 진행 없이의 동작입니다. LabX는 동시에 두 가지를 모두 잡고 있습니다.
우리의 CEO Raul Fernandez의 리더십 아래, DXC는 AI 유창성과 혁신을 우리의 전환 전략의 중심에 두었습니다. LabX는 우리가 그 신념을 제품, 기능, 고객 결과로 빠르게 번역하는 방법입니다.
많은 기업이 AI를 실험하고 있지만 파일럿에서 생산으로 이동하는 데 어려움을 겪고 있습니다. DXC에서 보는 바에 따르면, 조직이 AI를 증명된 개념 프로젝트를 넘어 확장하는 것을 방해하는 가장 큰 장벽은 무엇인가?
두 가지 장벽이 반복적으로 나타납니다. 둘 다 기술과 관련이 없습니다.
첫 번째는 변화 관리입니다. AI는 사람들이 어떻게 일하는지, 무엇에 책임이 있는지, 어떻게 결정이 내려지는지 변경합니다. 만약您가 워크フォ스를 동반하지 않으면, 가장 우아한 모델도 사용되지 않습니다. 두 번째는 기업이 기본 운영 모델을 변경하지 않고 AI를 확장하는 것입니다. 특정 시스템 또는 애플리케이션에 지능을 부착하여 한 사용자가 사용할 수 있지만, 다른 팀원은 사용할 수 없습니다. AI는 수평적인 지능입니다. 함수, 데이터, 워크플로우를 가로지르며 가장 큰 가치를 창조합니다. 운영 모델이 변경되지 않으면, 그 가치는 지역적으로 갇히게 됩니다.
따라서 파일럿은 작동하지만, 아무도 실제로 확장하지 않습니다. 그것이 우리가 LabX에서 깨고자 하는 패턴입니다. 우리는 기업 전체의 잠금을 하루부터 설계합니다.
LabX는 약 90일 이내에 개념에서 MVP까지의 빠른 사이클을 운영합니다. 대규모 기업이 이러한 속도로 이동하기 위해 필요한 마음가짐, 거버넌스, 개발 프로세스의 변경은 무엇인가?
가장 큰 마음가짐의 변화는 완벽하지 않은 정보로 더 일찍 결정하고, 작동하지 않는 것을 제거하기 위한 규율입니다. 대규모 기업은 긴 계획 주기를 느끼기 때문에 안전하다고 생각합니다. 하지만 빠르게 움직이는 시장에서, 느린 “예”와 느린 “아니요”는 모두 비용이 많이 듭니다.
LabX 내에서 우리는 실제 고객 문제에 대한 스프린트를 실행하기 위해 작은 트라이어드(디자인, 제품, 엔지니어링)를 할당합니다. 그들은 최소한의 가치와 규모를 테스트하는 제품을 구축하며, 90일 이내에 상업적인 약속을 보여주는 아이디어를 졸업시킵니다. 이러한 속도가 가능하게 하는 것은 거버넌스의 부재가 아니라, 올바른 거버넌스의 존재입니다. 보안, 개인 정보 보호, 규정 준수, 책임 있는 AI 승인은 프로세스의 첫 번째 날부터 빌드되며, 마지막에 볼트되지 않습니다. 모든 제품은 확장하기 전에 공식적인 거버넌스 검토를 거칩니다.
대부분의 기업에서는 이러한 종류의 카덴스를 달성하기 위해, 모든 실험을 동일한 사이클 시간을 통해 강제하는 대신, 이러한 방식으로 이동하는 것이 합법적인 공간을 보호하는 것이 필요합니다. 그것이 LabX가 우리에게 하는 것입니다.
DXC는 LabX를 고객과 함께 높은 잠재력을 가진 AI 개념을 검증하는 방법으로 설명합니다. “고객 제로” 접근 방식은 어떻게 실제 운영 필요성에 기초한 AI 솔루션을 보장하는 데 도움이 되나요?
고객 제로는 우리의 에지입니다. LabX 제품이 시장에 나가지 전에, 그것은 먼저 DXC 내에서 살아남아야 합니다. 우리는 115,000명의 직원을 70개국에 걸쳐 관리하며, 규제 산업, 복잡한 고객 계약, 레거시 시스템, 실제 운영 스테이크가 있습니다. 그것은 소독된 데모 환경이 아닙니다. 그것은 기업 현실입니다.
전통적인 스타트업은 빠르게 움직일 수 있지만, 쉽게 이러한 복잡성을 복제할 수 없습니다. 우리는 제품을 먼저 우리에게 테스트할 때, 실제 데이터, 실제 워크플로우, 실제 규제 제약에서 깨지는 곳을 찾습니다. 고객 환경에서 6개월 후에 나타날 것입니다. 고객에게 제품을 제공할 때, 우리는 이론을 제시하지 않습니다. 우리는 말할 수 있습니다. “여기서 우리의 운영에서 무엇을 했는지, 무엇을 변경했는지, 무엇을 측정했는지 보세요.”
그것은 또한 우리를 정직하게 만듭니다. 제품이 내부적으로 증명되지 않으면, 그것은 졸업하지 않습니다. “데모에서 작동한다”는 것보다 높은 바입니다.
기업 환경은 종종 레거시 시스템, 단편화된 데이터, 규제 제약으로 채워져 있습니다. 실제 복잡성 내에서 효과적으로 작동하는 AI 워크플로우를 설계하는 방법은 무엇인가?
우리는 환경이 복잡하다는 가정에서 시작합니다. 그것이 기준선입니다. 예외가 아닙니다.
아키텍처적으로, 우리는 플랫폼에 대한 분해 가능한 접근 방식을 작업합니다. 주요 AI 도구는 매년 변경되는 것이 아니라 매월 변경됩니다. 만약您가 특정 모델, 벤더, 프레임워크에 하드와이어하면, 오늘의 리더가 18개월 후에도 리더가 될 것이라는 베팅을 하는 것입니다. 그것은 나쁜 베팅입니다. 분해 가능한 아키텍처를 사용하면, 우리는 구성 요소를 변경할 수 있으며, 실제로 최고의 클래스인 것을 유지할 수 있으며, 실제 고객의 도전과제에 대한 도구를 테스트할 수 있습니다.
규제 및 데이터 측면에서, 규정 준수는 첫 번째 날부터 설계됩니다. 모든 제품은 거버넌스 검토를 거치며, 책임 있는 AI 승인은 프로세스의 일부입니다. 규제 산업에서 70개국에 걸쳐 운영하는 것은 우리에게 규율을 강요합니다. 그것은 우리가 클라이언트에게 제품을 제공할 때도 기능입니다.
전통적인 IT 컨설팅은 긴 계획 주기와 엄격한 구현 프레임워크에 의존했습니다. AI가 이러한 주기보다 더 빠르게 진화함에 따라, 컨설팅 모델은 어떻게 변경되어야 합니까?
정직한 대답은 전체 모델이 변경되어야 한다는 것입니다. 그러나 내가 선택해야 한다면, 핵심은 가치 제안입니다. 산업은 수년간 전달물을 판매하고 노력에 대한 대가를 받았습니다. AI 네이티브 세계에서, 클라이언트는 전달물을 원하지 않습니다. 그들은 결과를 원합니다. 워크플로우가 실제로 실행되고, 비용이 실제로 줄어들고, 수익이 실제로 나타날 것입니다.
한 번 결과를 판매하기로 하면, 모든 것이 그것을 지원하기 위해 변경되어야 합니다. 팀 구성은 더 기술적으로 됩니다. 참여는 조언 및 떠남에서 구축 및 운영으로 이동합니다. 가격은 시간으로부터遠離됩니다. 작업을 수행하는 사람들은 코드를 배송하는 것과 같은 정도로 스티어링 위원회를 운영하는 것에 편안해야 합니다.
그것은 우리 산업을 위한 큰 문화적 변화이며, 모든 사람이 그것을 만들 수는 없습니다. 그것을 만드는 회사들은 5년 후에 오늘과 다르게 보일 것입니다.
LabX는 또한 직원과 기술 파트너를 위한 실험 환경으로 작동합니다. 조직 전체의 AI 유창성을 구축하는 데 내부 실험의 중요성은 무엇인가?
그것은 전체 게임입니다. AI 유창성을 구축하는 것은 AI에 대해 읽는 것이 아닙니다. 그것은 시도를 해보고, 그것이 깨지看到, 그리고 다시 시도하는 것입니다. 그것은 30년간의 IT 전문가에게도, 학교를 졸업한 지 2년 된 사람에게도 동일하게 적용됩니다.
우리는 최근에 하나의 비즈니스 유닛 내에서 AI 도전을 실행하여 2주 만에 1,300개 이상의 고유한 아이디어를 받았습니다. 그것은 도구에 대한 통계가 아닙니다. 그것은 사람들이 상자 밖으로 생각하는 것을 허용했을 때 발생하는 것입니다. 창의력은 이미 조직 내에 존재합니다. 우리의 일은 그것을 성장할 수 있는 공간을 만드는 것입니다.
LabX는 또한 로테이션 프로그램을 운영합니다. DXC 전반의 기술 전문가들은 6~12주 동안 실제 제품을 구축하기 위해 최신 AI 도구와 함께 우리와 함께 임베디드됩니다. 그들이 귀환했을 때, 그들은 새로운 기술 세트를 가져오며, 더 중요한 것은, 다른 사고 방식을 가져옵니다. 그들은 동료와 고객에게 다른 질문을 시작합니다. 그들은 무엇이 가능한지에 대한 챔피언이 됩니다. 조직 전체에 걸쳐서 이는 우리가 배송하는 단일 제품보다 더 가치 있습니다.
DXC는 Human+ 접근 방식을 강조하며, AI는 인간의 능력을 확장해야 하며, 대체해서는 안 된다고 말합니다. 실제적으로, 이 철학은 기업 내에서 AI 솔루션을 설계하고 배포하는 데 어떻게 영향을 미칩니까?
직접적으로 말하겠습니다. 산업에서 확산되는 견해는 기업 AI가 가장 가치 있는 것을 하는 것은 헤드카운트를 줄이는 것이라는 것입니다. 나는 그것이 상상력의 실패라고 생각합니다.
비용 규율은 중요하지만, 실제 기회는 성장입니다. 새로운 수익 흐름, 새로운 제품, 새로운 서비스 제공이 이전에는 불가능했습니다. AI의最高 가치 사용 사례는 새로운 비즈니스 가치를 창조하는 작업을 사람들에게 가능하게 하는 것입니다. 이러한 公司들은 잘못된 것으로 판명될 것입니다.
실제적으로, Human+는 우리가 AI를 설계하여 높은 볼륨의 루틴 프로세스를 처리하도록 하며, 우리의 사람들이 더 높은 가치의 작업에 집중할 수 있도록 합니다. 전략적思考, 창의적인 문제 해결, 클라이언트 관계, 복잡한 판단 호출. 우리는 특히 결정이 실제 결과를 초래하는 경우에, 모든 배포의 중심에 인간 전문 지식과 감독을 유지합니다. 그것은 클라이언트와의 신뢰를 구축하는 방법이며, 그것은 지속 가능한 경쟁 우위를解除하는 방법입니다.
조직이 기존 워크플로우에 AI를 통합하려고 할 때, 실제 비즈니스 가치를 제한하거나 채택을 느리게 하는 일반적인 실수는 무엇인가?
두 가지 실수가不断하게 나타납니다. 첫 번째는 문제가 아니라 기술에서 시작하는 것입니다. 누군가가 모델이나 벤더 데모에 반하고, 이니셔티브는 실제로 중요한 비즈니스 문제를 해결하는 것이 아니라, 그 것을 배포하는 것에 관한 것입니다. 두 번째는 AI를 IT 프로젝트로 취급하는 것입니다. CIO에게 완전히 AI를 넘기고, 비즈니스를 변경하지 않고 계속 실행하도록 요청하면, 사용하지 않는 도구와 다음 해에 방어하고 싶지 않은 예산이 됩니다.
해독은 간단합니다. 비즈니스 문제에서 시작하고, 올바른 크로스 기능 팀을 그것에 두고, 결과를 만들기 위해 뒤로 구축합니다. 그것이 우리가 LabX에서 취하는 태도이며, 고객과 함께 일하는 방식입니다. 예를 들어, Ferrovial과 함께 우리는 AI Workbench를 배포하는 데 도움을 주었으며, 이는 제네러티브 AI, 컨설팅, 엔지니어링, 보안 엔터프라이즈 서비스의 조합입니다. 현재 24,000명 이상의 직원이 30개 이상의 AI 에이전트와 함께 실시간으로 결정하는 것을 利用하고 있습니다. 이러한 규모의 것은 그것을 IT 프로젝트로 취급하면 발생하지 않습니다.
향후 몇 년 동안, LabX와 같은 AI 인큐베이션 환경은 기업이 새로운 기술을 개발, 테스트, 배포하는 방식을 어떻게 형성할 것으로 예상합니까?
여기에서 내가 생각하는 것은 명백할 것입니다. 이 시대의 승자는 가장 화려한 포인트 솔루션을 가진 회사들이 아닙니다. 그것은 통합자들입니다. 운영 모델, 함수, 워크플로우를 가로지르며 지능을 연결할 수 있는 회사입니다. 지능은 단일 도구 또는 단일 사용자의 화면에 갇히지 않습니다.
그것은 모델을 배포하는 것보다 더 어려운 문제입니다. 그것은 깊은 기업 컨텍스트, 레거시 및 현대 시스템을 가로지르는 능력, 실제로 작업이 수행되는 방식을 변경하는 규율이 필요합니다. 그것은 또한 기회입니다. 내가 가장兴奋하는 것입니다.
인큐베이션 환경인 LabX는 우리가 리프를 얻는 곳입니다. 실제로 깨지는 곳, 거버넌스가 실제로 무엇인지, 고객이 무엇을 채택하고, 무엇을 채택하지 않는지에 대해 배우는 곳입니다. 이러한 공간에 지금 투자하는 기업은 3년 후에 다른 능력 곡선을 갖게 될 것입니다. 그리고 우리는 이러한 공간을 구축하는 사람들이 새로운 문제를 찾을 것입니다. 기술은 더디지 않고, 기회도 더디지 않습니다.
