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์๋ฅด์ฐจ๋ ์กฐ์, ์ ๋ต ์ฑ ์์ (BFS ๋ฐ EnterpriseAI), LTIMindtree – ์ธํฐ๋ทฐ ์๋ฆฌ์ฆ
아르차나 조시는 IT 서비스 산업에서 24년 이상의 경험을 가지고 있으며, AI(제너레이티브 AI 포함), 애자일 및 DevOps 방법론, 그린 소프트웨어 이니셔티브에 대한 전문 지식을 보유하고 있습니다. 그녀는 현재 LTIMindtree의 Enterprise AI 서비스 라인 및 은행 및 금융 서비스 비즈니스 유닛의 성장 전략 및 시장 포지셔닝을 책임지고 있습니다. 조시는 다양한 지리적 지역에 걸쳐 Fortune 100 클라이언트와 함께 일했으며 산업 포럼 및 이벤트의 정기적인 연사입니다.
LTIMindtree는 기업이 디지털 기술을 통해 비즈니스 모델의 진화, 혁신 및 성장을 지원하기 위해 다양한 산업의 기업과 협력하는 글로벌 기술 컨설팅 및 디지털 솔루션 회사입니다. 700개 이상의 클라이언트를 지원하며, LTIMindtree는 경쟁 차별화, 고객 경험 및 비즈니스 결과를 향상시키기 위한 도메인 및 기술 전문 지식을 제공합니다.
다양한 조직의 IT 서비스를 변革하는您的 광범위한 경험을 고려하여, LTIMindtree에서 제너레이티브 AI의 채택을 주도하는您的 개인 리더십 스타일은 어떻게 발전했나요?
IT 서비스에서 20년 이상의 경험을 가지고 있으며, 고객을 위한 변革적 기술 솔루션을 구현하는 데 자신의 경력을 헌신했습니다. LTIMindtree에서 제너레이티브 AI(제너레이티브 AI)를 사용하여 디지털 변환 여정을 전략화하고 실행하는 데 고객을 능력화하는 데 중점을 두고 있습니다. 고객 중심의 전략을 우선시하며, 고객과密接하게 협력하여 고객의 고유한 도전 과제를 이해하고 비즈니스 가치를 창출하는 맞춤형 AI 솔루션을 제공합니다. 전략 책임자로서, 제너레이티브 AI의 채택을 촉진하고 의사 결정을 안내하기 위해 새로운 개발에 대해 최신 정보를 유지하기 위해 다양한 부서의 팀과 협력해야 합니다. 제너레이티브 AI는 작동 가능한 통찰력을 제공하기 위해大量의 데이터를 처리합니다. 이는 증거 기반 전략을 가치 있는 데이터 지향 리더에게 특히 유용한 기능입니다.
예를 들어, 매일 아침 제너레이티브 AI 기반의 공중 조종사와 함께 일하여 주의해야 할 주요 항목을 이해하거나 팀과 공유할 수 있는 보고서를 생성합니다. 실제로 팀 내에서 제너레이티브 AI 기반의 공중 조종사가 우리 팀의 신뢰할 수 있는 동료와 같은 필수적인 구성원이 되었다고 말합니다. 그들은 귀중한 통찰력을 제공하고, 작업을 자동화하고, 우리를 전략적 목표와 일치시킵니다.
제너레이티브 AI는 전통적인 IT 서비스 모델을 어떻게 재정의하고 있나요? 특히 디지털 변환을 더 느리게 채택한 산업에서는 어떻가요?
제너레이티브 AI는 모든 산업의 전통적인 IT 서비스 모델을 револю화시키고 있으며, IT 개발자 생산성을 크게 향상시키고 있습니다. 코드 생성을 위한 공중 조종사, 테스트 및 자동화된 IT 운영을 위한 합성 데이터와 같은 모든 IT의 측면이 변환되고 있습니다. 결과적으로, IT 서비스 모델의 초점은 비용 중심 접근 방식에서 효율성 및 영향 중심 접근 방식으로 이동하고 있습니다. 이는 IT 서비스의 가치가 비용 절감뿐만 아니라 구체적인 결과를 제공하는 능력으로 측정됨을 의미합니다. 이 이동은 또한 IT 서비스에서 사용자 정의 모델 개발, AI 요구 사항을 위한 데이터 엔지니어링 및 책임 있는 AI 구현과 같은 새로운 유형의 작업을 창출하고 있습니다.
18개월 전, 이러한 서비스는 정상이 아니었습니다. 심지어 의료 및 금융 서비스와 같은 규제가 많은 산업에서, 레거시 시스템이 普遍하지만, 제너레이티브 AI의 운영 효율성을 개선하는 가치가 점점 더 인식되고 있습니다.
LTIMindtree의 우리의 연구인 “제너레이티브 AI 채택 현황“은 이러한 추세를 명확하게 강조합니다. 의료 분야에서 제너레이티브 AI는 의료 진단, 데이터 분석 및 행정 작업을 자동화하여 의사와 의료 제공자가 더 빠르고 정확한 결정을 내릴 수 있도록 도와주고 있습니다. 그러나 채택은 엄격한 규정 및 규제 프레임워크로 인해 주의적으로 진행되고 있습니다. 금융 서비스 분야에서 제너레이티브 AI는 위험 관리, 사기 탐지 및 고객 서비스를 자동화하여 수동 작업을 개선합니다. 그러나 이 부문의 채택은 위험, 거버넌스 및 민감한 데이터에 대한 우려로 주도됩니다.
LTIMindtree는 전통적인 IT 워크플로우에 제너레이티브 AI를 성공적으로 통합하여 효율성과 혁신을 구현한 구체적인 예를 공유할 수 있나요?
LTIMindtree에는 3가지의 AI 전략이 있습니다. “모든 것에 AI, 모든 것을 위한 AI, 모든 사람을 위한 AI”라는 철학은 우리의 모든 운영 및 서비스에 걸쳐 AI를 통합하는 우리의 헌신을 강조합니다. 이 접근 방식은 AI가 단순한 부가 기능이 아닌 우리의 솔루션의 핵심 구성 요소라는 것을 보장합니다. 고객은 전반적인 효율성을 개선하기 위해 AI를 사용하고 있습니다. 반복적이고 시간이 걸리는 작업에 소요되는 시간을 줄이고 운영을 확장하며 비즈니스 프로세스의 신뢰성을 향상시키는 데 AI를 사용하고 있습니다. 우리의 엔지니어들은 코드 작성, 테스트, 배포 및 소프트웨어 유지 보수와 같은 워크플로우에 AI 공중 조종사를 통합하는 데 중점을 두고 있습니다.
예를 들어, Fortune 200 회사에서 우리는 제너레이티브 AI 기반의 공중 조종사를 사용하여 대규모 저장 프로시저를 Java로 변환하여 그들의 현대화 여정을 가능하게 했습니다. 우리는 데이터 추출 프로세스를 자동화하려고 하는 대형 보험 회사와 최근에 협력했습니다. 그들은 수동 접근 방식으로 인해 확장성 및 정확성 문제에 직면했습니다. 따라서 우리의 팀은 중요한 정보(위험, 자격, 보장 및 요금 세부 정보)를 추출하여 여러 문서를 처리하는 동료 봇을 개발했습니다. 이는 그들이 제품 제공을 제출하고 다양한 보장을 관리하는 데 걸리는 시간을 크게 줄였습니다.
다양한 부문에서 제너레이티브 AI의 빠른 채택과 함께, 기업이 주의해야 할 몇 가지 윤리적 고려 사항은 무엇이며, LTIMindtree는 책임 있는 AI 사용을 어떻게 보장합니까?
AI의 진화는 약속이 있지만 또한 기업에서 구현 방법에 대한 많은 도전을 가져옵니다. 특히 윤리적 고려 사항이 있습니다.
LTIMindtree에는 AI, 보안, 법률, 데이터 개인 정보 보호 및 다양한 산업 垂直을 위한 전문가로 구성된 AI 위원회가 있습니다. 이 위원회는 AI 보증 프레임워크를 설립하고 산업체와의 AI 규제 지침에 협력합니다. 또한 AI를 구현하는 팀과 협력하여 그들의 윤리적 위험 노출을 검증합니다.
제너레이티브 AI를 효과적으로 구현하기 위해, 우리는 공平성, 책임성, 투명성 및 개인 정보 보호를 다루는 핵심 윤리 원칙을 설정했습니다. 이는 경영진의 후원과 법률 및 보안 팀의 지원이 필요합니다. 다음으로, 데이터의 무결성 및 공평성을 보장하기 위한 내부 프로세스에 기술적 개입이 통합됩니다. 책임 있는 AI 문화를 조성하기 위해, 우리는 AI의 능력과 잠재적인 함정(예: AI 환각)에 대한 지속적인 교육을 제공합니다. 마지막으로, 우리는 AI 시스템의 정기적인 감사 및 업데이트를 수행하여 취약점을 해결하고 AI 출력의 정확성을 보장합니다. 이 포괄적인 접근 방식은 제너레이티브 AI가 책임 있게 구현되어 비즈니스 가치를 창출하면서 윤리 기준을 유지하는 것을 보장합니다.
LTIMindtree의 AI 플랫폼은 AI 윤리, 보안 및 지속 가능성에 대한 우려를 어떻게 해결합니까?
새로운 AI 도구 및 플랫폼을 출시할 때, 우리는 기술 사용에 대한 우리의 표준 및 규정에 부합하는지 확인해야 합니다. 데이터의 품질을 유지하여 정확하고 편향되지 않은 출력을 제공하는 것 외에도, 우리는 보안 및 지속 가능성에 대한 높은 표준을 충족하는 데 헌신하고 있습니다.
우리의 플랫폼은 책임 있는 AI와 주의 깊은 AI의 원칙을 중심으로 구축되었습니다. 지속 가능성 측면에서, 우리는 AI 모델을 훈련하고 운영하기 위해 필요한 에너지 수요가 증가하고 있음을 인식하고 있습니다. 우리는 AI의 탄소足跡과 환경적으로 친화적이고 지속 가능한 AI 관행의 중요성을 다루기 위해 줄이기, 재사용 및 재활용 접근 방식을 채택했습니다. 이 프로세스를 통해, 우리는 엔터프라이즈 애플리케이션의 요구 사항을 효율적으로 해결할 수 있는 더 작은, 더 구체적인 대형 언어 모델(LLM)을 중점으로 하여 매개 변수를 줄이는 데 중점을 두고 있습니다. 또한 우리는 중복을 피하기 위해 다양한 애플리케이션 및 사용 사례에 대한 데이터를 재사용하며, 효율성을 촉진하고 지속 가능성을 촉진하기 위해 유사한 작업에 사용할 수 있는 메커니즘 및 프롬프트를 재사용합니다. 우리는 또한 메모리 풋프린트를 줄이고, 추론을 더 빠르게 받고, 비용을 줄이고, 지속 가능한 애플리케이션을 구축하기 위해 양자화된 모델을 조사하고 있습니다.
이전에도 언급했듯이, AI 도구 또는 애플리케이션의 사용과 관련된 보안은 주요 우려 사항입니다. LTIMindtree에서는 데이터 보안 및 공평한 사용을 우선시했으며, 우리의 AI 전략의 핵심으로 만들었습니다. 우리는 또한 Nvidia Nemo 가드레일 및 IBM Watson 거버넌스 모델과 같은 제3자 제공업체에서 50개 이상의 최고의 모더레이션 API 및 책임 있는 AI 프레임워크를 통합했습니다. 우리의 플랫폼은 데이터를 효율적으로 관리하면서, 개인 정보 보호, 보안, 윤리적 사용 및 지속 가능성을 고려하여,健全한 거버넌스 조치 및 잘 구축된 프레임워크를 활용합니다.
제너레이티브 AI는 LTIMindtree의 애자일 프로젝트 관리에 어떤 영향을 미치고 있나요? 애자일 팀에게 어떤 이점이 있나요? 그리고 어떤 절충이 있나요?
제너레이티브 AI를 애자일 관행에 통합하면 팀이 일하는 방식을 변환합니다. 생산성을 높이고, 프로세스를 간소화하며, 혁신의 새로운 기회를 열어줍니다. 소프트웨어 개발 풍경이 진화함에 따라, 우리는 반복적인 작업을 자동화하여 팀이 창의적인 문제 해결과 혁신에 더 집중할 수 있도록 제너레이티브 AI를 활용하고 있습니다.
애자일 프레임워크에 제너레이티브 AI를 통합할 때, 몇 가지 주요 사항을 강조하고 싶습니다. 첫째, AI 도구의 특성과 잠재적인 팀 협력에 대한 영향에 대해 이해하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 애자일 팀은 이러한 도구의 한계를 인식해야 합니다. 그들은 실시간 통찰력보다는 기존 데이터에 의존하기 때문에, 그들의 출력을 검증하고 정제하는 것이 필수적입니다.
우리의 AI 네이티브 DevOps는 지식 그래프, 사용자 정의 SLM(소형 언어 모델) 및 소프트웨어 개발 수명 주기(SDLC) 에이전트와 같은 최첨단 기술을 활용합니다. 이는 기업의 애자일-DevOps 사이클에서 35-50%의 효율성을 달성할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 이것은 사용자 스토리 생성, 스프린트 계획, 코드 생성, CI/CD 파이프라인 및 이후 인시던트 관리와 같은 애자일 팟을 지원합니다.
AI가 IT 산업을 변환함에 따라, LTIMindtree는 새로운 인재와 기술의 필요성을 어떻게 해결하고 있나요? AI 주도적인 미래를 위해 팀이 준비되도록 이끈 어떤 이니셔티브가 있나요?
혁신적인 기술의 부상은 현재 우리의 직원이 가지고 있는 기술과 AI 주도적인 세계에서 번영하기 위해 필요한 기술 사이에 격차를 강조했습니다. 제너레이티브 AI는 많은 직원의 일일 역할을 완전히 재정의할 수 있으므로, 새로운 기술 및 역할을 준비하는 것이 필수적입니다.
LTIMindtree에서는 이러한 변환을 주도하여 제너레이티브 AI 및 엔터프라이즈 AI에서 팀을 훈련하고 온보딩하기 위한 GARUDA 이니셔티브를 설계했습니다. 우리는 효과적인 훈련 및 교육 자원이 필수적이라는 것을 인정하고, 지속적인 학습의 문화를 창조하는 데 헌신하고 있습니다.
우리의 교육 전략에는 데이터 기반 적응, 실시간 온라인 학습, 고급 강화 학습, 전이 학습 및 피드백 루프가 포함됩니다. 이렇게 하면 우리의 팀이 변화를 따라 가는 것만이 아니라, 진정으로 그들의 역할이 진화하는 데 잘 준비되어 있음을 보장합니다. 이는 흥미로운 시기이며, 우리는 모두 이 여정에 함께 있습니다.
또한, 우리는 향후 인재에게 AI 기술을 제공하기 위해 7개의 학술 기관과 제휴했습니다. 여기서 우리는 커리큘럼 설계에서부터 커리큘럼 관리 및 교수자를 위한 교육 접근법에 이르기까지 모든 과정을 지원하고 있습니다.
인공지능이 점점 더 많은 직장에서 사용됨에 따라, 인재의 역할은 어떻게 발전할까요? 그리고 이 변화를 위해 워크포스를 준비하기 위한 어떤 조치를 취하고 있나요?
과거에는 창의적인 개인과 기술 전문가에게 명확한 역할이 있었습니다. 그러나, 혁신적인 콘텐츠 생성 기술을 채택하고, 확대하고, 확장하는 방향으로의 이동이 있으며, 창의성과 기술 사이의 경계가 점점 더模糊해지고 있습니다. 이는 다양한 산업에서 영향을 미치고 있으며, 창의적 역할과 기술 직무 사이의 전통적인 구분이 점점 더消え去りつつ 있습니다. 이러한 진화는 약속이 있지만, 또한 AI의 이점을 활용하기 위한 필수적인 재スキリング으로의 이동을 나타냅니다.
이제 큰 대화는 제너레이티브 AI 변경을 어떻게 고정시키고 확대할 수 있는지입니다. 여기서 변경 관리가 중요해집니다. 구조화된 접근 방식과 AI 채택 프로세스를 감독하기 위한 专用 팀이 필요합니다. 사람, 기술이 아니라, 제너레이티브 AI의 성공적인 채택의 핵심입니다. 이는 강력한 도구가 될 수 있지만, 초기에 위협으로 인식하는 사람들에게도 권한을 부여할 수 있습니다. Forrester는 2030년까지 제너레이티브 AI로 인해 1.5%의 일자리가 손실될 것으로 예측하지만, 6.9%의 일자리는 영향을 받을 것입니다. 따라서, 리더들은 투명성을 우선시하고, 직원들에게 워크플레이스에서 AI의 미래에 대해 동기를 부여해야 합니다.
AI는 IT 부문의 직무를 자동화하고, 전략적 의사 결정 및 복잡한 문제 해결에 중점을 두고 있습니다. LTIMindtree에서는 이것이 마인드 셋의 변화이며, 따라서 다양한 레이어에서 채택을 주도할 수 있는 AI 대사관을 창조하는 GARUDA 이니셔티브를 설립했습니다. GARUDA 이니셔티브는 역할 기반 훈련 및 업스킬링에 관한 것이 아니라, 채택을 주도할 수 있는 AI 대사관을 창조하는 것입니다. 우리는 또한 HR 기능과 협력하여 조직 내의 다양한 역할에 대한 영향과 관련된 경력 경로 및 보상 및 인정을 살펴보고 있습니다. 오늘날 LTIMindtree에서는 3つの 수준의 업스킬링 경로가 있습니다. 기초, 실무자 및 전문가 수준입니다. 우리의 50,000명 이상의 연수생이 이미 기초 스킬링 이니셔티브를 완료했습니다. 이는 AI의 개념에서 공중 조종사 사용 및 책임 있는 AI 고려까지 포함됩니다.
최근에 본 제너레이티브 AI의 가장 혁신적인 애플리케이션은 무엇인가요? 그리고 기술은 향후 3-5년 동안 어디로 향할 것으로 보나요?
우리는 제너레이티브 AI가 할 수 있는 것의 표면만을 긁고 있습니다. 더 많은 부문이 참여함에 따라,私は 그 잠재력을 더욱 흥奮하게 생각합니다.
LTIMindtree에서는 유엔 난민 기구와 제휴하여 제너레이티브 AI를 사용하여 그들의 위기 대응 능력을 강화하는 것을 목표로 합니다. 이 협력은 난민에게 적절한援助와 지원을 제공하기 위해 현장에서의 위기 대응을 가속화하는 것을 목표로 합니다. 기술의 혁신적인 사용은 취약한 인구에게 희망과 구호를 제공합니다. 미국의 한 생명 보험 회사에서는 제너레이티브 AI 솔루션을 개발하여 실시간으로 말한 단어를 번역하여 고객 경험을 크게 개선했습니다. 이 기술은 언어 장벽이 효과적인 경험을 방해하지 않도록하여 사람들 사이의 이해와 연결을 촉진합니다.
향후를 내다보면, 에이전트 AI는 자율적인 작업 수행 및 의사 결정을 가능하게 할 것입니다. 2027년까지, 산업별 모델이 지배적이 될 것이며, 합성 데이터 사용이 증가하고, 에너지 효율적인 구현이 증가할 것입니다. 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오 입력을 통합하는 멀티모달 모델은 기능을 향상시키고, 상당한 경제적 영향을 미치고, 혁신을 驅動할 것입니다. 제너레이티브 AI는 글로벌 경제에 매년 4.4조 달러를 추가할 것으로 예상되며, 산업을 혁신하고, 효율성 및 지속 가능성을 驅動할 것입니다.
현실은 모든 워크플레이스에서 제너레이티브 AI가 어느 정도의 영향을 미칠 것입니다. 이것은 우리의 일상적인 운영의 일부가 될 것입니다. 이 전환을 계속함에 따라,私は 그것이 어떻게 발전하고, 어떤 혁신이 나올지 보기 위해 기다릴 수 없습니다.
