사라 에드워즈, 칸타타 최고 제품 및 전략 책임자 – 인터뷰 시리즈

사라 에드워즈, 칸타타 최고 제품 및 전략 책임자, 전문 서비스, 컨설팅, 제품 전략, 비즈니스 리더십에서 27년 이상의 경험을 가지고 있습니다. 그녀의 경력 동안 그녀는 북미와 유럽에서 서비스 조직을 구축하고 확장하며 프로젝트 전달, 자원 관리, 운영 우수성에 대한 심층 전문 지식을 개발했습니다. 칸타타에 합류하기 전에 에드워즈는 히타치 컨설팅에서 글로벌 팀을 관리했으며, 이전에 풀크럼 솔루션즈와 이든브룩과 같은 컨설팅 회사에서 성장했습니다. 칸타타에서 그녀는 회사 포트폴리오 전반에 걸친 제품 및 전략 이니셔티브를指导하며, 전문 서비스 조직이 가시성, 예측, 자원 할당, 전반적인 비즈니스 성과를 개선하는 데 도움이 되는 목적 지향형 기술 솔루션을 제공합니다.

칸타타는 전문 서비스 자동화 (PSA) 소프트웨어의 선도적인 제공업체로, 컨설팅 회사, 에이전시, IT 서비스 제공업체 및 기타 프로젝트 기반 조직의 요구에专注합니다. 메이븐링크와 김블의 합병을 통해 형성된 이 회사는 프로젝트 계획, 자원 관리, 재무 운영, 예측, 협업, 비즈니스 인텔리전스를 하나의 환경에서 연결하는 AI 기반 플랫폼을 제공합니다. 이 기술은 조직이 프로젝트 수익성, 직원 활용, 예측 정확성을 개선하고 서비스 전달 라이프사이클 전반에 걸친 실시간 가시성을 얻는 데 도움이 됩니다. 운영 데이터와 AI 기반 인사이트를 결합함으로써 칸타타는 전문 서비스 회사들이 더 나은 의사 결정을 내리고, 전달 결과를 개선하며, 점점 더 복잡해지는 비즈니스 환경에서 효율적으로 확장하는 데 도움이 됩니다.

오라클 컨설턴트로 시작하여 이든브룩과 히타치 컨설팅에서 오라클 관행을 이끌었으며, 이후 칸타타의 제품 전략을 10년 이상 동안 형성했습니다. 이 여정은 전문 서비스 회사에서 AI가 가장 가치를 창출할 수 있는 곳에 대한您的 견해를 어떻게 影響했는지, 그리고 이전 컨설팅 환경에서 어떤 교훈이 아직도 적용되는지 알려주세요.

내 경력을 돌아보면, 전문 서비스 산업은 30년 동안 크게 변하지 않았습니다. 비즈니스를 성장시키는 규칙은 헤드카운트를 성장시키는 것이었습니다. 그러나 이제, 이 플레이북은 AI와 새로운 기술 덕분에 완전히 다시 쓰여지고 있습니다.私は現在 업계에서 이전보다 더 많은 불확실성을 듣고 있습니다. 우리의 재능은 무엇입니까? 사람과 에이전트에 대해 무엇이 필요합니까? 어떻게 에이전트를 청구합니까? 아직도 이 질문에 대한真正한答案은 없습니다.

우리는 한 가지를 알고 있습니다. 회사들이旧 운영 모델에固執하여 헤드카운트로 수익을 성장시키려고 하면, 그것은 단순히 최底辺으로의 경쟁이 될 것입니다. 프리미어 컨설팅 환경에서私は経験했듯이, 컨설팅은 여전히 인간 관계에 관한 것입니다. 그러나 AI의 시대에, 전문 서비스 회사들은 고객으로부터 더 적은 비용으로 더 많은 것을 하여 훌륭한 결과를 내야 하는 압력을 받고 있습니다. 그들은 끊임없이 자신의 가치를 증명해야 합니다. 여기서 AI가 도움이 될 수 있습니다. 데이터와 통합 전문 지식을 활용하여 반복 가능하고 일관된 지능을 구축하는 데 도움이 됩니다.

许多 组织은 생산성과 효율성을 중점으로 AI 성공을 잘못 측정하고 있다고 주장했습니다. “전문 지식의 축적”이 AI ROI를 평가하는 더 의미 있는 지표라고 믿는 이유는 무엇입니까?

생산성과 효율성의 이득만을 중점으로 하는 것은 장기적인 AI 성공을 충분히 측정하지 못합니다. AI 활성화는 단순히 현状을 자동화하는 것 이상입니다. 그것은 우리가 운영하는 방식을 근본적으로改变하는 것입니다. 내게는 조직의 전문 지식 축적 率, 즉 기관적 지식과 부족 지식을 포착하고, 종합하고, 확장하고, 지속적으로 구축하는 능력이, 전문 서비스 회사들이 전문 지식을 대규모로 실현할 수 있도록 해주는 더 의미 있는 지표입니다. 전문 지식은 컨설팅 세계의 주요 화폐입니다. 그러나 이러한 특정 기술과 전문 지식이 고립되거나 한 사람의 뇌에만 남아 있다면, 그것은 효과적인 시스템이 아닙니다.

과거에 전문 서비스 산업은 영웅적인 직원들에 의해 운영되었습니다. 그러나 오늘날, 회사들은 영웅적인 직원들만으로 운영되지 않습니다. 전문 지식은 널리, 정확하게, 신속하게 공유되어야 합니다. AI는 이미 이러한 일을 일부로 하고 있습니다. 예를 들어, 회의 중에 자동으로 노트를 취하고, 이후에 배포하는 AI 툴이 있습니다. 그러나 전문 서비스 회사들의 도전은 이 출력이 고객에게 서비스를 제공하는 것과 직접적으로 연결되지 않는다는 것입니다. 따라서 이 지능을 특정 조직의 contexto에서 활성화하는 다음 단계의 AI 툴이 필요합니다. AI가 전문 서비스 회사들이 제공하는 전문 지식을 학습하고 축적할 수 있다면, 그것은真正한 변革 기술이 될 것입니다.

최고 경영진이 AI 이니셔티브의 ROI를 계산하려고 할 때 가장 큰 오해는 무엇입니까?

최고 경영진은 주로 AI ROI를 비용 절감과 효율성의 관점에서 논의합니다. 그러나 이것이 AI가 가치를 창출할 수 있는 유일한 곳이라고 생각하는 것은 오해입니다. 그들은 또한 AI가 새로운 수익 흐름을 개발하고, 고객을 유지하고, 더 많은 프로젝트를 수행할 수 있도록 해주는 방법으로 수익 성장을 어떻게 추동하는지 결정해야 합니다.

조직은 어떻게 하면 현재 직원 대화, 프로젝트 경험, 부족 지식에만 존재하는 기관적 지식을 포착하고 확장할 수 있습니까?

많은 전문 서비스 회사들은 아직도 스프레드시트, 고립된 데이터, 부족 지식을 사용하여 비즈니스를 운영합니다. 한 번性的 AI 에이전트를 하나의 프로젝트나 데이터 스트림에 올리는 것은 큰 영향을 미치지 않을 것입니다. 프로젝트와 워크플로우 전반에 걸쳐 작동하는 예측 인사이트가 내장된 통합 플랫폼이 필요합니다. 그러나 모든 플랫폼이 동일하게 생성되지 않습니다. 영향을 미치기 위해서는 기관적 지식을 대규모로 포착하고, contexto에 넣고, AI 에이전트가 인사이트에 따라 행동할 수 있도록 하는 통일된 지식 그래프가 필요합니다.

많은 회사들이 기업 전반에 걸쳐 AI 보조 프로그램과 에이전트를 배치하고 있습니다. 지속적인 경쟁 우위를 창출하는 회사와 단순히 기존 워크플로우를 자동화하는 회사之间의 차이점은 무엇입니까?

AI 붐의 초기에, 많은 회사들이 뒤처리지 않기 위해 AI 툴을 구현했습니다. 그러나 이러한 무의도한 배치는 많은 회사들이 에이전트 불균형 (즉, 에이전트가 느려지거나, 비용이 많이 들거나, 관리나 정보 과부하로 인해 정확성이 떨어지는 경우)을 느끼게 만들었습니다. 또한 모든 에이전트가 고립되어 있으며, 장기적인 전략이 없다는 것입니다. 에이전트를 모두 함께 운영화하는 방법에 대한 것입니다.

真正한 장기적인 경쟁 우위를 위한 기초를 다지는 회사들은 단 하나의 특정한 것을 보는 에이전트를 배치하지 않습니다. 그들은 보드 전체를 볼 수 있는 에이전트를 배치합니다. 인력, 자원, 전달, 등이 모두 전문 서비스 기계의 움직이는 부분입니다. 이 에이전트에게는 이러한 부분이 모두 함께 작동하여 원활하게 돌아가도록 하는 contexto, 지식, 이해가 필요합니다.

AI는 전문 서비스 회사들의 운영 모델을 5년 내에 어떻게 변경할 것이라고 생각합니까? 특히 컨설팅, 구현, 자문 업무를 중심으로?

AI는 재능 모델을 변경하고 있습니다. 기술은 이전보다 더 빠르게 발전하고 있습니다. 다음 티어의 재능은 어디에서 오는지에 대한 큰 물음표가 있습니다. 일부는 또한 AI가 인간 근로자의 창의성과 인지적 사고를 빼앗을 것이라고 우려합니다. 따라서私は firma들이 직원들을 어떻게 참여시키는지에 대한 변화가 있을 것으로 예상합니다. 그들은 직원들이 이러한 근육을 гиб하게 하여 AI 출력에過度로 의존하지 않도록 하여야 합니다. 궁극적으로, AI는 직원들이 전략적 업무에 집중할 수 있도록 해주는 启発力입니다.

AI가 더 능력 있게 될 때, 회사들은 시간과 활용에 기반한 청구 모델에서 결과 기반 가격 모델로 전환할 것으로 예상합니까? 이 전환의 장애물은 무엇입니까?

전문 서비스 회사들이 제안 요청을 받을 때, 고객은 이미 어떻게 AI를 사용하여 비용을 줄이고, 그 비용 절감이 고객에게 가치를 제공하는지에 대해 묻고 있습니다. 그러나 종종 缺けている 것은 그 비용 절감을 측정하는 메커니즘과, AI가 기존 전문 지식을 어떻게 향상시키는지, 그리고 제공하는 가치를 어떻게 전달하는지에 대한 내러티브입니다.

궁극적으로私は billing 모델이 결과 기반 가격 모델로 이동할 것으로 생각합니다. 현재 대부분의 조직은 진정한 결과 기반 가격 모델을 지원하는 배달 규율, 데이터, 재정 준비가 없습니다. AI를 혼합하면 모델이 더욱 복잡해집니다. 에이전트가 작업을 수행할 때, 어떻게 노력을 추적합니까? 어떻게 가치를 증명합니까? 어떻게 수익을 인식합니까? 결과를 가격할 수 없으면 배달을 예측할 수 없습니다. 실제 전환은 즉시 결과 기반 가격 모델로의 점프가 아닙니다. 그것은 노력에서 고정 요금으로, 가치로, 결과 기반 판매로의 진행입니다. 조직이 필요한 기초를 구축하는대로입니다.

칸타타는 전문 지식을 전략적 자산으로 전환하는 Expertise Engine에 대해 목소리를 높였습니다. 이焦点은 무엇으로부터 왔으며, 전통적인 지식 관리 시스템에서 어떤 간격을 보았습니까?

현재의 기업용 AI는 일반적인 AI 툴에 중점을 두고 있으며, 회의를 요약하거나, 프롬프트에 답변하거나, 고립된 작업을 자동화하는 데 사용됩니다. 그러나 전문 서비스에 대해서는 작동하지 않습니다. 전문 서비스 회사들이 직면하는真正한 도전은 작업 자동화가 아닙니다. 그것은 운영 복잡성입니다.

전문 서비스 회사들은 끊임없이 변하는 인력, 전달, 프로젝트 위험, 활용 목표, 예측 모델, 재무 의존성의 웹으로 운영됩니다. 일반적인 AI 툴은 이러한 contexto를 이해하지 못합니다. 따라서 의미 있는 방식으로 비즈니스에 걸쳐서 추론할 수 없습니다.

칸타타는 다른 접근 방식을 취하고 있습니다. 기존 소프트웨어에 일반적인 에이전트 또는 채팅봇을 올리는 대신, 우리는 전문 서비스의 운영 현실에 맞춘 AI를 구축하고 있습니다. 우리의 Expertise Engine은 예측, 인력, 전달, 예측, 재무 관리를 하나의 운영 모델로 연결하여, AI 에이전트가 지능적으로 작동할 수 있는 비즈니스 contexto를 제공합니다.

이것은昨日の コパイロ트 AI가 아닙니다. 이것은 운영 AI입니다.

전문 서비스 조직에서 AI 에이전트의 역할은 무엇이며, 인간 전문 지식이 대체할 수 없는 곳은 어디입니까?

AI 에이전트가 일부 작업을 인간 근로자로부터 가져감으로써, 그것은 인간 근로자들이 더 재미있고 창의적인 부분에 집중할 수 있도록 할 것입니다. 자동화는 효율성과 시간/비용 절감에 관한 것이 아닙니다. 그것은 또한 직원들을 위한 구원과 강화입니다. 이것은 그들의 창의적 측면을 높이고, AI 툴의 구축자로, 사용자로 아닌, 새로운 사고자들을 구축할 것입니다. 이 변화는 AI가 만연해지는 데 필수적입니다. 왜냐하면 모든 회사들이 빠르고 저렴하게 출력을 생산할 수 있지만, 인간 전문 지식을 지속적으로 투자하는 회사들만이 강력하고 의미 있는 작업을 생산할 것이だから입니다.

앞으로 사업을 하는데, 전문 서비스 회사들이 지속 가능한 전문 지식 우위를 구축하기 위해 오늘날 무엇을 해야 합니까?

-existing 소프트웨어에 일반적인 에이전트 또는 채팅봇을 올리는 대신, 전문 서비스 회사들은 contexto를 이해하고, 전문 서비스 회사에서 운영하는 모든 것에 걸쳐 지능적으로 작동할 수 있는 AI 超エイ전트를 찾으야 합니다. 그리고 이러한 에이전트를 만들 수 있어야 합니다. 그것은 전문 서비스 회사에서 운영하는 모든 것 – 인력, 예측, 재무 관리, 프로젝트 전달 – 를 이해하고, 목적 지향형 에이전트를 만들 수 있어야 합니다.

감사합니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 칸타타를 방문하십시오.