AI 경쟁에서 전략이 속도보다 우세하다

현재 거의 모든 비즈니스 리더에게 AI는 최우선 순위입니다. 그리고 좋은 이유가 있습니다. 그것은 우리의 삶을 개인적으로나 전문적으로 더 쉽게 만들 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 하지만 그 잠재력을 실제적인 영향으로 바꾸는 것은 자동으로 이루어지지 않습니다.

최근 Qlik의 연구에 따르면, 94%의 기업이 AI를 지원하는 데이터 준비를 위한 제품과 서비스에 대한 지출을 증가시키고 있습니다. 그러나 AI를 완전히 운영에 통합한 기업은 21%에 불과합니다. AI를 통합한 기업 중에서 MIT 연구에 따르면, 내부적으로 진행되는 생성형 AI 파일럿의 95%가 실패합니다.

이 간격은 공통적인 도전을 나타냅니다. AI에 대한 열망은 있지만, 실제 목표 없이 AI를 채택하는 데서 실행이 부족합니다. 너무 많은 조직이 먼저 성공이 무엇인지 정의하지도, 팀을 목표에 맞추지도, 사람들이 어떻게 일할지 준비하지도 않고 AI를 채택하기 위해 경쟁합니다.

AI는 새로운 이니셔티브가 되지만, 전략적인 자산은 아닙니다. 많은 지출에도 불구하고, 기업의 25%만이 AI 이니셔티브에서 명확한 ROI를 보고 있으며, 75%는 아직도 보상을 기다리고 있습니다. Boston Consulting Group에 따르면

이 트레이ектор리를 변경하기 위해, 기업은 마음을 전환해야 합니다. 즉, 코드가 아니라 명확성에서 시작하는 것입니다. AI에서 성공은 기술 자체에서 오지 않습니다. 그것은 더 좋은 질문을 묻고 기술 주변에 투자하는 것입니다.

도구가 아니라 문제부터 시작하기

AI의 약속에 대한 흥분에 빠지기 쉽습니다. 리더들은 혁신을 받아들이고 있음을 보여주고 싶지만, 너무 souvent, 도구에서 시작합니다. 가장 큰 영향을 받는 팀은 고통의 점에서 시작합니다. 사람들이 어디에서 막히고 있는가? 왜 효율적이지 않은가?

대부분의 기업 내에서, 사람들은 충분히 열심히 일하지 않는 것이 문제가 아닙니다. 그들은 저가치 작업에 매몰되어 있습니다. 수동 업데이트는 분리된 도구에 걸쳐 중복된 프로젝트입니다. 무한한 회의는 조율을 유지하기 위해입니다. 최신 버전의 계획을 찾는 것입니다. 오늘날의 환경에서 더 작은 팀과 더 긴 자원으로, 이러한 비효율성은 단지 짜증나는 것이 아니라, 지속 불가능합니다.

MIT 연구원에 따르면, 지식 근로자는 거의 50%의 시간을 정보를 검색하거나 도구를 전환하거나 작업을 중복하는 데 소비합니다. 이러한 비효율성은 팀을 느리게 만들고, 모호성을 창조하며, 전략적思考에 쓸 수 있는 더 많은 시간을 잡아먹습니다.

이것이 AI가 빛나는 곳입니다. 사람들을 대체하는 것이 아니라, 그들이 최고의 작업을 할 수 있도록 방해를 줄여줍니다. 저는 AI를 사용하여 더 빠르게 움직이는 것뿐만 아니라, 반복적인 작업을 제거하여 고가치의 협력을 중점으로 할 수 있는 팀을 봅니다. 가장 성공적인 롤아웃은 무엇이 부서지고, 어떻게 AI가 사람들을, 프로세스가 아니라, 차단할 수 있는지에 대한 명확한 이해에서 시작됩니다.

공유 지능으로 실로를 분해하기

AI 노력이停滞하는 가장 큰 이유 중 하나는 그것이 부서별 실험으로 취급된다는 것입니다. 제품 팀은 하나의 도구를 테스트하고, 마케팅 팀은 다른 도구를 테스트하고, 리더십은 완전히 다른 것을 테스트하고, 목표, 도구 또는 원칙에 대한 조율이 없습니다. 더욱 나쁘게, 최전선 팀은 AI가 왜 도입되었는지, 어떻게 그들의 작업을 지원하는지 이해하지 못할 수 있습니다. 그것은 단편적인 채택과 일관되지 않은 결과를 위한 레시피입니다.

제가 가장 많은 추력을 보이는 회사들은 다른 접근 방식을 취합니다. 그들은 AI를 수평적인 능력으로, 수직적인 이니셔티브로 취급하지 않습니다. 예를 들어, McKinsey는 AI 전략에서 기업 전체의 조정을 가진 회사가 높은 수익을 보는 회사가 거의 세 배 더 많다고发现했습니다.

그것은 팀 전체에 걸쳐 공유된 이해를 구축하는 것을 의미합니다. 이해관계자를 조율하고, AI를 워크플로에 통합하는 것입니다. 기능적인 협력이 핵심입니다. 실제로, 최근의 McKinsey 보고서에 따르면, AI에서 높은 수익을 보는 조직은 중앙의 거버넌스와 기업 전체의 가시성을 갖고 있는 경우가 훨씬 더 많습니다.

도구를 선택하는 것이 아니라, 함께 작동하는 시스템을 설계하는 것입니다. 이것은 AI가 배포되는 곳에 대한 통일된 관점을 가지고, 기능을 걸쳐 통찰력을 제공하는 명확한 데이터 파이프라인을 가지고, 성공의 공유된 정의를 가지고, 팀을 위한 일관된 교육과 온보딩을 갖는 것을 포함합니다.

기업이 이러한 종류의 조정을 투자할 때, AI는 단순히 작업을 스트림라인하는 것이 아니라, 조직 전체에 걸쳐 곱연산자가 됩니다.

개인 효율성에서 시스템적 변화로

세계가 작동하는 방식에 큰 변화를 있을 때, 사람들은 정당하게 회의적입니다. 대부분의 사람들은 최초의 비행기에 타고 싶어하지 않았지만, 오늘날 우리는 두 번째 생각 없이 비행기에 탑승합니다. 인터넷이 인기 있을 때, 그것이 지속되지 않을 것이라고 의심하는 많은 목소리가 있었습니다. 역사에 따르면, 모든 주요 변환 – 비행, 웹 – 은 필수적인 것이 되기 전에 저항에 직면했습니다.

AI도 유사한 변곡점에 있습니다. 채택은 소프트웨어 업데이트를 롤아웃하는 것과 같습니다. 그것은 사람들이 어떻게 일하고, 어떻게 그들의 역할에 대한 가치를 제공하는지에 대한 생각을 변경합니다. 그것은 왜 성공적인 채택은 기능과 변화 관리 모두에 대한 것입니다.

저항은 기술에 대한 회의에서 비롯되는 것이 아니라, 맥락의 부족에서 비롯됩니다. AI가 설명 없이 도착하면, 사람들은 정당한 질문을 합니다. 이 작업을 대체할 것인가? 어떻게 정확성을 알 수 있는가? 지금 내가 무엇을 책임지는가? 어떻게 신뢰할 수 있는가?

실제로, 미국의 1/3의 근로자는 미래의 작업장에서 AI의 부상에 의해 압도당한다고 보고합니다. 이러한 불확실성을 극복하기 위해, 리더들은 투명성과 교육에 지속적으로 투자해야 합니다. 그것은 AI 도구의 목적을 팀의 목표에 대한 맥락에서 설명하는 것을 포함합니다. AI와 인간의 판단을 언제 신뢰해야 하는지 명확히 하는 것을 포함합니다. 피드백 루프를 생성하여 실제에서 AI가 어떻게 사용되는지 조정하는 것을 포함합니다. 그리고 매니저가 변화 중에 팀을 코칭하고 지원하도록 지시하는 것을 포함합니다.

최상의 회사들은 매니저를 단순히 팀 리더로만 아니라, 번역가와 신뢰 구축자로 간주합니다. 그들은 새로운 방식으로 일하는 것을 탐색하고, 자신감을 가지고 그렇게 하는 것을 도와줍니다. 신뢰는 궁극적인 열쇠입니다. 사람들이 AI의 “왜”를 이해하면, 실험하고, 채택하고, 그것의 진화를 형성하는 데 훨씬 더 많이 참여할 것입니다.

우리는 도구를 변경하는 것이 아니라, 우리는 어떻게 일하는지 변경하고 있다

AI 시대에 번성할 회사는 인간의 지성을 증폭시키기 위한 전략을 만드는 것입니다. 그것은 사람들을 대체하는 것이 아니라, 그들을 지원합니다.

그것은巨大한 잠재력을 가지고 있지만, 실제 책임도 있습니다. 잘하면, 모든 것을 자동화하는 것이 아닙니다. 그것은 사람들이 가장 잘하는 것 – 판단, 창의성, 협력 – 을 증폭시키는 것입니다. 그리고 방해를 제거하고, 개인의 영향력을 증가시키는 것입니다.

그 잠재력을 실현하기 위해, 기업은 열정을 전략으로 바꾸어야 합니다. 즉, 올바른 문제에서 시작하고, 기능을 걸쳐 팀을 조율하고, 변화를 위한 사람들의 측면에 투자하는 것입니다. 同時に, 기업은 지속적인 개선을 위한 학습과 실험을 위한 환경에 투자해야 합니다. 사람들이 테스트하고, 적응하고, 반복할 수 있도록 느낄 때, AI 채택은 한 번의 롤아웃이 아니라, 시간이 지남에 따라 더智能해지는 살아있는 시스템이 됩니다.

이것을 하는 회사는 단순히 AI의 속도에 따라 가지 않습니다. 그들은 AI와 함께 번성할 시스템과 문화를 구축합니다.