마이클 매지스터, 아더 디 리틀 파트너 – 인터뷰 시리즈

마이클 매지스터, 아더 디 리틀 파트너는 디지털 변환, IT 전략, 혁신 주도 성장에 대한 심오한 전문 지식을 가진 계절 경영 및 기술 컨설턴트입니다. 브뤼셀에 기반을 두고 벨기에 네덜란드 지역에서 일하면서 그는 20년 이상의 경력을 보유하고 있으며 CIO 및 고위幹部에게 대규모 변화를 주도하고 측정 가능한 비즈니스 결과를 제공하는 방법에 대한 조언을 제공했습니다. 아더 디 리틀에 합류하기 전에 그는 16년 동안 액센츄어에서 근무했으며 프랑스 및 벨기에 네덜란드 지역의 기술 자원 매니징 디렉터를 포함한 고위급 리더십 역할을 수행했으며 에너지, 공공事業, 화학, 천연자원 분야에서 강력한 부문 전문 지식을 개발했습니다.

아더 디 리틀은 세계에서 가장 오래된 경영 컨설팅 회사 중 하나로 135년 이상의 역사를 보유하고 있으며 혁신, 전략, 기술 주도 변환에 대한 강한 초점으로 널리 인식되고 있습니다. 회사는 글로벌 조직과 협력하여 복잡한 비즈니스 과제를 해결하며 전략적 통찰력과 산업 전문 지식을 결합하여 디지털 변환, 혁신 관리, 운영 개선과 같은 분야를 지원합니다. 전략, 기술, 실행을 연결하는 강한 강조와 함께 아더 디 리틀은 고객이 혁신을 개발하고 빠르게 변화하는 시장 역학에 적응하는 것을 도와주는 것으로 유명합니다.

액센츄어에서 16년 이상을 보낸 후 벨기에 네덜란드 및 프랑스 지역의 기술 및 자원을 이끌었으며 아더 디 리틀의 파트너가 되었습니다. 이 여정은 조직이 AI 실험에서 대규모 운영 변환으로 이동하는 데 필요한 것을 실제로 어떤 식으로 형성했나요?

액센츄어에서 근무하는 동안 회사가 30,000명에서 50만 명의 직원으로 확장하는 것을 보았으며 대규모 변환을 위해 CIO를 지원하기 위해 IT 전달이 극단적으로 산업화될 수 있는 방식을 목격했습니다.

그러나 시간이 지남에 따라 IT는 점점 더 비즈니스核心의 일부가 되고 있으며 조직이 이를 상품으로 취급하는 방식에서 벗어나야 할 필요성이 커지고 있습니다.

아더 디 리틀로 이직하면서私は核心 비즈니스 변환을 어떻게 다룰 수 있는지, 표준화된 플랫폼 대신 맞춤형 솔루션을 어떻게 사용할 수 있는지, 그리고 전체 ExCo의 공동 책임이 어떻게 가치를 창출하는 데 중요한 단계를 이루는 데 도움이 될 수 있는지 탐구하고 싶었습니다.

최근의 관점에서 에이전트가 아니라 시스템이라고 주장하면서 다중 에이전트 AI는 기술보다 운영 모델 변화를 더 많이 다루고 있다고 주장합니다. 왜 많은 조직이 여전히 AI를主要하게 도구 문제로 접근하는 것으로 보입니까?

조직은 AI를 도구 문제로 접근하는 경향이 있습니다. 왜냐하면 이는 기존의 구조, 예산, 소유권에 잘 들어맞기 때문입니다. 이는 빠른 파일럿과 가시적인 진행을 가능하게 하지만 종종 확장하거나 의미 있는 ROI를 제공하지 못하는 이니셔티브로 이어집니다. 많은 리더는 또한 전통적인 IT 시스템과 같은 레거시 소프트웨어 정신 모델에 의존하며 AI를 전통적인 IT 시스템과 같은 방식으로 배포할 수 있다고 가정합니다. 동시에 운영 모델 변경에 대한 책임은 분산되어 있으며 관리하기가 더 어렵습니다. 따라서 기술 주도 이니셔티브가 더 매력적입니다. 따라서 회사는 기술을 사용하는 것이 더 쉽고 안전하기 때문에 도구를 기본으로 사용합니다.

많은 기업이 현재 에이전트 AI를 실험하고 있지만 확장하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 조직이 파일럿에서 생산으로 이동하지 못하는 가장 일반적인 구조적 장벽은 무엇입니까?

조직은 에이전트 AI를 확장하는 데 어려움을 겪는 이유는 분리된 사용 사례에 초점을 맞추고 있으며 끝에서 끝까지의 프로세스를 명확한 소유권과 함께 재설계하지 않기 때문입니다. 운영 모델은 종종 적응되지 않으며 불분명한 역할, 의사결정 권한 및 인간-에이전트 협력의 일일 워크플로에 대한 불충분한 통합이 특징입니다. 많은 이니셔티브는 또한 측정 가능한 비즈니스 결과에 대한 강한 연결이 부족하여 ROI를 демон스트레이션하지 못하고 파일럿 단계에서 정체됩니다. 또한 단편화된 데이터와 레거시 시스템은 에이전트가 기능을 원활하게 운영하는 능력을 제한합니다. 마지막으로 약한 변화 관리 및 위험 및 신뢰성에 대한 미해결 거버넌스 문제는 또한 채택을 느리게 하고 확장을 방해합니다.

효과적인 오케스트레이션이 실제 기업 환경에서 어떻게 보입니까?

효과적인 오케스트레이션은 개별 도구가 아니라 끝에서 끝까지의 비즈니스 프로세스를 중심으로 AI를 설계하는 것을 의미합니다. 에이전트는 전체 워크플로에서 명확한 역할을 부여받습니다. 여러 에이전트가 협력하여 인테이크, 의사결정, 실행 및 감시를 처리하며 중앙 오케스트레이션 레이어를 통해 조정됩니다. 이러한 에이전트는 엔터프라이즈 시스템과 데이터 소스와 긴밀하게 통합되어 실제 동작을 가능하게 합니다. 오케스트레이션 레이어는 또한 태스크 시퀀싱, 예외 및 인간으로의 에스컬레이션을 관리하여 원활하고 제어된 실행을 보장합니다. 마지막으로 강한 거버넌스, 검증 메커니즘 및 피드백 루프가 내장되어 신뢰성과 지속적인 개선을 보장합니다.

조직이 AI를 중심으로 워크플로를 재설계함에 따라 인간과 자율 시스템 사이의 의사결정 권한은 어떻게 진화해야 합니까?

의사결정 권한은 위험 기반 모델로 진화해야 하며 저위험, 고부피 의사결정은 자동화되고 고영향 또는 불확실한 경우는 인간의 통제하에 유지됩니다. 에이전트는 지각, 분석 및 실행을 처리해야 하며 인간은 판단, 예외 및 올바른 결과를 정의하는 데 집중해야 합니다. 명확한 에스컬레이션 경로가 필요하여 에이전트가 권한을 넘어섰을 때 의사결정을 위임하는 방법을 알고 있습니다. 병목 현상을 피하기 위해 인간의 참여는 예외에만 집중되어야 하며 모든 단계의 전체 감시가 수행되어서는 안 됩니다. 동시에 강한 가드레일, 검증 메커니즘 및 모니터링은 제어를 유지하고 자동화를 방지합니다.

오류 전파와 같은 가장 큰 실패 모드를 볼 수 있습니다.

오류 전파는 한 에이전트의 작은 오류가 시스템을 통해 전파되어 증폭되는 것을 의미합니다. 또 다른 문제는 환상과 거짓된 자신감이며 AI는 불확실성을 신호하지 않고 믿을 수 있는 그러나 잘못된 출력을 생성할 수 있습니다. 조직은 또한 높은영향力的 의사결정에서 적절한 검증 또는 승인 게이트 없이 에이전트에過度의 자율성을 부여할 때 어려움을 겪습니다. 약한 예외 처리는 또한 문제를 복합하며 에이전트는 모호하거나 에지 케이스를 인간에게 에스컬레이션하지 못합니다. 전반적으로 실패는 신뢰성이 전체 시스템에 걸쳐 설계되지 않았기 때문입니다.

거버넌스는 종종 준수 계층으로 처리되며 설계 원칙은 아닙니다. 회사는 AI 네이티브 운영 모델을 구축할 때 거버넌스를 어떻게 다시 생각해야 합니까?

거버넌스는 사후 준수 계층에서 핵심 설계 원칙으로 전환되어야 하며 AI 워크플로에 직접 통합되어야 합니다. 이는 의사결정의 주요 지점에서 가드레일, 검증 단계 및 승인 게이트를 통합하는 것을 의미합니다. 회사는 위험 기반 접근 방식을 채택하여 의사결정의 영향과 불확실성에 따라 자율성 및 인간의 감독 수준을 조정해야 합니다. 명확한 책임과 의사결정 권한이 정의되어야 하며 에이전트는 언제 행동해야 하고 언제 에스컬레이션해야 하는지 알고 있어야 합니다. 마지막으로 지속적인 모니터링, 피드백 루프 및 설계된 신뢰성 메커니즘은 확장에서 신뢰, 성능 및 제어를 유지하는 데 필수적입니다.

CIO 및 CDO를 조언하는 동안 조직이 AI에서 측정 가능한 ROI를 달성하는 데 무엇이 차이점을 만듭니까?

조직이 ROI를 달성하는 데는 끝에서 끝까지의 프로세스 변환에 초점을 맞추고 있으며 분리된 AI 사용 사례에 초점을 맞추지 않습니다.它们은 이니셔티브를 명확한 재정 KPI에 연결하고 AI를 워크플로, 역할 및 의사결정 구조에 통합합니다. 또한 확장에 효과적으로 솔루션을 확장하기 위해 변화 관리, 채택 및 거버넌스에 투자합니다. 반면에 실험에 갇힌 조직은 분리된 파일럿을 실행하며 프로세스보다 도구에 초점을 맞추고 명확한 소유권 및 책임이 부족합니다. 따라서它们은 AI를 측정 가능한 비즈니스 가치로 번역하지 못하며 파일럿 단계에 갇혀 있습니다.

다중 에이전트 시스템이 더 복잡해짐에 따라 조직은 AI 주도 의사결정의 신뢰성을 유지하기 위해 관찰 가능성, 모니터링 및 에스컬레이션을 어떻게 생각해야 합니까?

조직은 관찰 가능성, 모니터링 및 에스컬레이션을 핵심 시스템 설계 요소로 처리해야 하며 사후 처리로 처리해서는 안 됩니다. 이는 의사결정이 이해되고 검증될 수 있도록 로깅, 감사 트레일 및 검증 체크포인트를 보장하는 것을 포함합니다. 모니터링은 성능뿐만 아니라 품질, 오류 및 문제가 에이전트 전체에 걸쳐 전파되는 방식을 집중적으로 모니터링해야 합니다. 명확한 에스컬레이션 규칙이 필요하여 에이전트가 높은 위험 또는 모호한 상황에서 인간에게 위임하지 않고 병목 현상을 생성하지 않습니다. 궁극적으로 신뢰는 투명성, 측정 가능성 및 기본적으로 인간의 감독을 위한 시스템에서 비롯됩니다.

앞으로 3~5년 동안 다중 에이전트 AI 시스템이 핵심 비즈니스 프로세스에 더 깊이 통합됨에 따라 기업의 운영 모델은 어떻게 진화할까요?

기업의 운영 모델은 인간-AI 하이브리드 워크포스로 진화할 것입니다. 여기서 에이전트는 핵심 프로세스에 내장된 디지털 직원으로 작동합니다. 조직은 기능적 실로에서 끝에서 끝까지의 프로세스 중심 구조로 전환할 것입니다. 의사결정은 더 동적이 될 것입니다. 루틴 작업은 자동화되고 인간은 예외 및 감독에 집중할 것입니다. 거버넌스 및 신뢰성 메커니즘은 별도의 계층으로 처리되지 않고 일일 운영에 통합될 것입니다. 궁극적으로 경쟁 우위는 회사가 AI를 중심으로 운영 모델을 재설계하는 방법에 달려 있을 것입니다. 기술 자체에만 달려 있지 않을 것입니다.

멋진 인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 정보를 배우고 싶은 독자는 아더 디 리틀을 방문하십시오.