“AI-Ready”가 클라우드에서 가장 오용되는 용어가 된 이유

“AI-Ready”는 지난 1년 동안 내가 검토한 모든 벤더 데크와 이사회 의제에 포함되어 있습니다. 이 용어는 모든 곳에 있습니다. 하지만 이제 그것이 의미하는 바는 더 이상 명확하지 않습니다.

재무 담당자(CFO)가 “AI-Ready”라고 말할 때, 그 이는 예산이 승인되었다는 것을 의미합니다. CIO가 말할 때, 그 이는 플랫폼이 설치되었다는 것을 의미합니다. 컨설턴트가 말할 때, 그 이는 업무 범위가 정의되었다는 것을 의미합니다. 이사회 이사가 말할 때, 그 이는 방어 가능한姿勢를 의미합니다. 같은 두 단어가 사용되지만, 네 가지 다른 대화가 진행됩니다.

그 결과는 예측할 수 있습니다. 회사들은 자신들에게 가장 유리한 정의에 따라 “AI-Ready”를 선언하고, 그리고 예상치 못한 이유로 생산에서 실패하는 것을 지켜봅니다. 왜냐하면 실제로 같은 문제를 해결하는 사람은 아무도 없기 때문입니다.

문제는 용어가 아니며, 그 아래에 있는 이해입니다. 그리고 그것을 고치는 것이 가치 있습니다. 왜냐하면 “AI-Ready”가 실제로 의미하는 바는 대부분의 회사들이 구입하는 것과 거의 관련이 없기 때문입니다.

플랫폼 레이어는 성숙하고 있지만, 그게 간격이 아님

정의를 요구당하면, 대부분의 사람들은 대략 같은 곳에 도착합니다. “AI-Ready”는 기술적인姿勢를 의미합니다. 플랫폼이 설치되어 있고, 아이덴티티 아키텍처가 정의되어 있고, 거버넌스가 문서화되어 있고, 관측 가능성이 배포되어 있고, FinOps 컨트롤이 라이브이며, 아마도 Chief AI Officer가 고용된 것입니다.

이것은 틀린 것이 아닙니다. 이러한 것들이 중요하며, 기술 레이어는 극적으로 발전했습니다. 구글 클라우드 넥스트에서 지난 주에 전달된 메시지는 명확했습니다. “파일럿의 시대는 끝났고, 에이전트의 시대가 시작되었습니다.” 아이덴티티, 거버넌스, 관측 가능성은 플랫폼 자체에 직접 구축되고 있습니다. 주요 하이퍼스케일러는 유사한 기능을 유사한 속도로 수렴하고 있습니다.

그것은 실제적인 전환이며, 그것을 심각하게 받아들이는 것이 가치 있습니다. 하지만 플랫폼 레이어가 성숙함에 따라, 고객의 남은 작업은 사라지지 않습니다. 그것은 더 가시적으로 됩니다. 플랫폼과 사람 사이에 벤더가 구축해주지 않을 레이어가 있습니다. 대부분의 회사들은 아직 시작하지 않았습니다.

누락된 레이어: 하네스

그것을 하네스라고 부릅니다. 사람과 AI 사이의 결정적인 미들웨어입니다. AI가 사양, 가드레일, 목표에서 벗어나지 않도록 하는 툴체인입니다.

소프트웨어 개발에서 하네스는 모델이 아닙니다. 그것은 사양 시스템, 테스트 인프라, 리뷰 게이트, 배포 정책입니다. 비즈니스에 실제로 필요한 것을满た하는 AI 출력을 유지하는 스키폴딩입니다. 플랫폼은 일반적인 용도로 구축되었습니다. 비즈니스에 대한 정렬은 구축 문제이며, 오직 당신만이 해결할 수 있습니다. 대부분의 회사들은 아직 시작하지 않았습니다. 그들은 성숙한 플랫폼 위에 AI를 배포하고 기본값이 정렬을 강제할 것이라고 신뢰합니다. 기본값은 결코 그렇게 하지 않을 것입니다.

하지만 하네스가 작동하더라도, 기술적인 레이어가 간격이 아닙니다. 인간적인 것이 간격입니다.

실제 병목 현상: 인간 행동

지난 주, 나는 45분 동안 수동으로 이메일을 작성하기 전에 자신을 발견했습니다.

나는 이 분야에서 매일 일합니다. 나는 최고의 툴에 접근할 수 있고, 언제 그리고 어떻게 사용할지에 대한 깊은 이해를 가지고 있으며, 자신의 작업에서 AI를 최대화하는 강한 개인적 동기를 가지고 있습니다. 그리고 나는 여전히 오래된 방법으로 기본적으로 작동했습니다. 20년 동안 사용한 동일한 근육 기억으로, 줄을 작성하면서, 전에 내가 무엇을 하고 있는지 알아차리지 못했습니다.

준비가 플랫폼 수준에 존재한다면, 준비가 완료될 것입니다. 준비가 하네스 수준에 존재한다면, 준비가 완료될 것입니다. 하지만 실제로 준비는 어디에 존재합니까? 그것은 가능한 것과 실제로 사용하는 것 사이의 간격에 있습니다. 개별적으로, 모든 작업에서, 매주 수천 번 반복됩니다.

그것이 아무도 해결하지 않는 간격입니다. 기술이 도움이 되지 않는다는 것이 아닙니다. 20에서 65세까지의 근육 기억이 프로젝트 계획에 따라 재배열되지 않는다는 것입니다.

한번 그것을 받아들이면, “AI-Ready”의 전체 프레임워크가 잘못 보입니다.

“AI-Ready”는 종착점이 아님

“Ready”는 종착점을 의미하지만, 실제로는 종착점이 없습니다. “AI-Ready”라고 보이는 회사들은 다음 램프의 아래에 서 있으며, 그렇지 않은 회사들은 이전 램프의 아래에 서 있습니다. 두 경우 모두 아직 하지 않은 작업을 바라보고 있습니다.

그것이 왜 “우리는 AI-Ready인가?”라는 질문이 잘못된 질문인지입니다. 그것은 준비를 상태로 취급하지만, 실제로는 준비는 계단을 오르는 것입니다. 하나씩 정의된 청크로 구성됩니다. 더 좋은 질문은 실제적인 것입니다. 우리의 사람들이 다음 청크의 준비를 필요로 하는 것은 무엇이며,谁가 그것을 얻는 책임을 지고 있습니까? 당신은 도착지로 AI-Ready를 예산하지 않습니다. 왜냐하면 도착지는 없기 때문입니다. 당신은 다음 청크를 예산합니다. 그리고 또 다음 청크를 예산합니다.

대부분의 회사에서는 다음 청크는 개인 수준에서 시작합니다. 그리고 그것이 아무도 준비하지 않은 실제 작업이 존재하는 곳입니다.

모든 직원이 이제 AI 팀을 관리한다

당신의 비즈니스에서 모든 개인 기여자는 이제 20명의 전문가를 관리해야 합니다. 그들은 그들을 고용하지 않았으며, 완전히 이해하지 못합니다.

당신의 카피라이터는 연구자, 편집자, 번역가를 가지고 있습니다. 당신의 개발자는 주니어 엔지니어와 코드 리뷰어를 가지고 있습니다. 당신의 제품 매니저는 분석가, 디자이너, 고객 인터뷰 합성가를 가지고 있습니다. 역할, 선임급에 관계없이, 당신의 회사에서 모든 사람은 팀을 가지고 있습니다. 그들은 그것을 요청하지 않았습니다. 그들은 훈련받지 않았습니다. 그들의 출력의 품질은 이제 그것을 얼마나 잘 관리하는지에 따라 달라집니다.

이것이 실제로 준비가 요구하는 것입니다. 그리고 그것은 변경 관리가 아닙니다. 변경 관리는 절차적입니다. 새로운 워크플로, 새로운 훈련, 새로운 툴이 상위에서 배포됩니다. 여기서 발생하는 것은 다른 것입니다. 모든 사람은 다른 분야에서 훈련받지 않은 출력을 위임하고, 평가하고, 의심해야 합니다. 그것은 절차가 아닙니다. 그것은 작업의 재정의입니다. 모든 수준에서 발생하며, 플레이북이 없습니다.

그것을 원하는 대로 불러도 됩니다. 유창성, 연습, 지휘입니다. 레이블은 중요하지 않습니다. 중요한 것은 그것이 실제 작업이라는 것을 인정하는 것입니다. 대부분의 회사들은 아직 그것에 대한 이름이나 계획을 가지고 있지 않습니다.

준비를 측정하는 방식을 재고한다

준비를 체크리스트로 측정하는 것을 중단합니다. 준비를 실제로 존재하는 곳에서 측정하기 시작합니다. 즉, 개인 수준에서 조직을 설계합니다. 근육에 따라, 플랫폼에 따라 아닙니다.

세 가지 일이 따릅니다. “우리는 AI-Ready인가?”라는 질문을 중단하고, “우리 사람들의 다음 준비 청크는 무엇이며,誰가 그것을 소유하고 있습니까?”라는 질문을 시작합니다. 플랫폼 능력과 동일한 긴급성으로 인간 능력을 투자합니다. 대부분의 이사회는 그 비율을 한 자릿수 정도 역전시킵니다. 그리고 AI 전문가 팀을 관리하는 능력에 따라 고용하고 보상합니다. 왜냐하면 그것이 새로운 바닥이기 때문입니다. 스트레치 목표가 아닙니다.

“AI-Ready”는 잘못된 용어가 아닙니다. 클라우드에서 가장 오해되는 용어입니다. 그리고 그 오해는 公司들에게 실제로보다 더 많은 비용을 지불하게 합니다. 이것을 올바르게 하는 公司들은 가장 많은 플랫폼을 가지고 있는 公司들이 아닙니다. 그것은 실제로 사람들이 무엇을 잡고 있는지를 재배열한 公司들이 될 것입니다.