김버리 니벨라 SAS 비즈니스 전략 디렉터 – 인터뷰 시리즈

김버리 니벨라는 SAS 베스트 프랙티스에서 비즈니스 전략 디렉터로 재직하며, 새로운 분석 응용 프로그램과 정보 트렌드의 전략적 가치와 실제 영향에 대해 자문합니다.她的 전문 분야는 비즈니스 분석, 데이터 전략, 거버넌스, 비즈니스-IT 정렬, 분석 문화 구축에 걸쳐 있습니다.

이전에는 베이스라인 컨설팅 그룹의 주요 컨설턴트로 재직했으며, 비즈니스와 데이터 전략을 전문으로 하는 최고의 관리 컨설팅 회사에서 근무했습니다. 여기서 그녀는 전 세계의 조직에 대한 비즈니스 인텔리전스와 분석, 데이터 거버넌스, 비즈니스 변환에 대한 지침을 제공했습니다. 20년간의 실무 경험과 앞으로 나아갈 통찰력을 바탕으로, 김버리는 조직이 데이터의 전체 잠재력을 해방하는 데 도움을 줍니다.

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조직이 AI를 의미 있게 채택하고, 포용적 방식으로 채택하는 데 필요한 것은 무엇입니까?

기본적으로 기술적인 변화를 이끄는 데 필요한 구성 요소는 변하지 않았습니다. 그러나 잘못된 경우의 결과는 변했습니다.

첫째, 조직의 가치와 우선순위가 명확하게 정의되어야 합니다. 또한 이러한 요소가 직원이나 고객이 브랜드와 상호 작용하는 방식에 미치는 영향에 대한 명확한 이해가 필요합니다. 다음으로, 새로운 기술에 대한 광범위한 이해가 필요합니다. 즉, 기술의 고유한 제한과 제약이 있습니다. 마지막으로, 기술에 대한 이해와 기술의 제한을 고려하여 예상 가능한 기술 격차와 채택 장벽에 대한 가시성이 필요합니다. 주목할 점은 bahwa 이것은 기술 전문 지식에만 국한되지 않고 비즈니스 지식도 포함한다는 것입니다.

이 모든 것이 강력하지만 유연한 거버넌스를 통해 지원되어야 합니다. 물론, 이러한 요소는 목표한 사람과 기술에 대한 표적적이고 의도적인 투자를 통해 뒷받침되어야 합니다.

실제에서 오늘날의 리더들에게서 보이는 AI 유창성은 무엇입니까?

실제에서 AI 유창성의 시험은 간단합니다. 리더들은 제안된 AI 솔루션에 대해 지능적으로 질문할 수 있는 지식을 가지고 있습니까?

이것은 리더가 코드에 깊이涉及되어야 한다는 것을 의미하지 않습니다. 리더는 모든 수준에서 맥락적 역량을 보여야 합니다. 즉, AI 시스템에 대한 판단에 영향을 미치거나 영향을 받을 수 있는 요인에 대해 교육을 받았습니다. 이러한 요인은 리더의 역할에 따라 달라집니다. 특히, 그들이 책임을 지고 있는 결정의 범위에 따라 달라집니다.

간단히 말해서, 시험은 이것입니다: 그들은 무엇을 물어야 하는지 알고 있습니까? 예를 들어, 한 실행 가능한 AI 솔루션의 생명력과 위험 프로파일에 가장 큰 영향을 미치는 인간적 및 기술적 요소를 식별할 수 있습니까? 광범위하게 그리고 적용된 맥락에서?

더 나아가, 그들은 기술의 제한을 이해합니까? PR과 마케팅은 업 사이드에 집중하는 반면, 경험적 훈련은 제한을 노출합니다. 이러한 제한은 특정 AI 솔루션을 유익하게 배포하기 위한 절차적 및 기술적 가드레일을 결정할 수 있습니다. 이 점에서, 리더가 이러한 제한을 이해하고 식별하는 정도는 의미 있는 채택과 실패 사이의 차이를 만듭니다.

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AI 리더십을 발전시키기 위한 실제 단계는 무엇입니까?

첫째, 우리는 기관을 가지고 있습니다. 모든 개인은 특정 AI 도구의 의도적 사용, 공동체 포럼 및 지역 정치에서 집단적 참여, 직원 관심 그룹 또는 커뮤니티 챔피언 네트워크에 참여, 또는 회사에서 AI 프로그램이나 이니셔티브에 참여하는 것과 같은 여러 방식으로 AI의 개발에 영향을 미칠 수 있습니다.

둘째, 자신에게 의미 있는 수준에서 자신의 문해력을 투자하세요. AI 거버넌스와 윤리, AI 기능을 다루는 온라인 대학 수준의 입문 강의를 포함하여 다양한 온라인 자원이 있습니다. 이러한 옵션 중 많은 것이 무료 또는 약간의 비용으로 제공됩니다.

마지막으로, AI 산업 또는 특별 관심 네트워킹 그룹에 가입하고 적극적으로 기여하세요. 이러한 그룹은 지식을 공유할 뿐만 아니라, 멘토링, 동맹, 신뢰를 구축하는 데 도움이 될 수 있는 관계를 구축할 수 있는 기회를 제공합니다.

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조직이 AI를 채택하고, 포용적 방식으로 채택하는 데 필요한 것은 무엇입니까?

전통적인答案은 이러한 기초가 리더에게 복잡성을 다루고, 위험을 관리하고, 비용을 낮추고, 생산성을 높이는 도구를 제공한다는 것입니다. 모든 이러한 결과는 사실입니다. 그러나 이러한 관행의 가장 과소평가된ประโยชน은 信頼です.

잘하면, 이러한 요소는 직원이 회사의 윤리, 법적, 비즈니스 에토스에 따라 실험하고 혁신할 수 있는 환경을 만듭니다.

이것은 특히 중요합니다. 사용 가능한 솔루션은 개인 생산성 도구에서 엔지니어링된, 내장된 워크플로우에 이르기까지 다양합니다. AI 사용에 대한 결정은董事會나 공식적인 AI 프로젝트의 맥락에서만 발생하지 않습니다. 개발에서 탐색, 배포, 그 이상의 과정에서 다양한 요인이 시스템의 성능과 인식에 영향을 미칩니다.

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AI 시스템이 더 자율적이고 의사 결정에 통합됨에 따라, 리더십을 위한 신뢰, 투명성, 공정성을 유지하기 위한 필수적인 윤리 가드레일 또는 거버넌스 구조는 무엇입니까?

SAS에서, 우리는 거버넌스를 감독, 준수, 운영, 문화를 통해 정의합니다. 어떤 프레임워크를 채택하든, 두 가지 요소를 강조하고 싶습니다.

첫째, 모든 AI 응용 프로그램은 독립적으로 평가되어야 하며, 지속적으로 평가되어야 합니다. 마케팅에 적합한 것은 재무에 적합하지 않을 수 있습니다. 한 AI 솔루션의 허용 오류 率은 고객 상호 작용에서 효과적이지 않을 수 있습니다. 또한, 확률적 성질, 사용자 행동의 변화, 기본 데이터 흐름, 다양한 요인으로 인해 AI 시스템의 행동과 출력이 빠르게 변경될 수 있습니다.

둘째, AI 윤리와 거버넌스는 공백이 아닙니다. 이러한 솔루션의 특성은 기업 거버넌스, 법적 및 규제 준수, 기업 위험 관리, 사이버 보안과 같은 협력을 필요로 합니다. 이러한 관행을 활용하고 확장하는 것은 출발점을 제공할 수 있습니다.

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앞으로, AI 주도적인 세계에서 리더십 역량이 어떻게 변할 것으로 보입니까? 그리고 이러한 새로운 유창성을 구축하지 않는 조직은 어떤 영향을 받을까요?

예측과 회복력이 점점 더 중요해질 것으로 믿습니다. 기술의 빠른 발전은 리더가 비즈니스 전략과 전술을 지속적으로 평가하고 적응하도록鼓励합니다. 리더는 다양한 시간적 관점과 관점에서 가치, 타당성, 위험을 평가해야 합니다. AI의 사회 기술적 특성으로 인해 이러한 관점은 주주뿐만 아니라 고객, 직원, 때로는 사회 전체를 포함해야 합니다. 이러한 풍경을 탐색하기 위해 예측이 필요합니다.

회복력도 AI에서 중요한 요소입니다. Jordan Loewen-Colón은 AI 채택과 거버넌스에 대해 다음과 같이 말했습니다. AI는 프로세스이지 스위치가 아닙니다. 의도적으로 배우고, 적응하고, 지속적으로 개선하면서 일반적인 방향을 유지하는 능력은 리더를 다른 사람과 구별할 것입니다.

이 인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 SAS를 방문하십시오.