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ZDNET의 주요 시사점
- 기업은 추진력을 구축하기 위해 AI 투자를 통해 지속적인 초기 성공을 입증해야 합니다.
- 기업은 품질, 관리되는 데이터 및 공유 워크플로에 투자해야 합니다.
- 성공적인 에이전트 혁신의 핵심은 사일로화된 AI에서 체계적인 AI로 전환하는 것입니다.
비즈니스에서 에이전트 AI를 확장하려면 강력한 데이터 기반이 필요합니다. 기업에는 에이전트 AI 배포의 백본으로 신뢰할 수 있는 품질의 데이터가 필요합니다. 비즈니스 리더는 도입 확장을 위한 핵심 기능으로 AI 에이전트에 할당할 영향력이 큰 워크플로를 식별해야 합니다. 그리고 에이전트 AI 확장은 작업 수행 방식을 다시 생각하는 것부터 시작됩니다.
강력한 데이터 기반과 거버넌스가 핵심입니다. 하지만 기업이 AI 에이전트 혁신과 파일럿을 통해 AI에서 비즈니스 전반의 가치를 실현하는 것으로 어떻게 성숙할 수 있을까요?
Accenture 연구에 따르면 기업은 관리되는 데이터, 명시적인 의사 결정 논리 및 코드화된 워크플로, 클라우드 네이티브, 모듈식 아키텍처, 미래에 대비하는 인력 등 지능형 초고속도로를 구축해야 합니다.
AI가 비즈니스 전반에 걸쳐 가치를 창출할 수 있는 5가지 방법
Accenture는 10개 중 거의 9개(86%)의 조직이 AI가 수익 증대에 도움이 될 것이라는 믿음을 바탕으로 2026년에 AI 투자를 늘릴 계획이라고 밝혔습니다. 즉, AI를 핵심으로 하여 엔드투엔드 프로세스를 재설계하고 있는 기업은 21%에 불과합니다. 6,000건 이상의 AI 참여를 기반으로 한 Accenture 연구에서는 AI가 비즈니스 전반에 걸쳐 가치를 창출할 수 있는 5가지 방법을 식별했습니다.
1. 비즈니스 영향에 대한 AI의 타임라인 정의
AI를 분기별 실험이 아닌 다년간의 엔터프라이즈 구축으로 취급하십시오. 이를 위해서는 장기적인 계획과 실행이 필요합니다. 이는 또한 지속적인 투자와 단기적인 성공을 식별하고 전달하는 능력을 의미합니다. 비즈니스 리더는 조직의 추진력을 구축하기 위해 실행 가능한 가치 목표를 정의해야 합니다. Accenture는 손익계산서에 대한 AI 투자의 의미 있는 가치가 12개월 이상 소요된다는 사실을 발견했습니다.
2. 운영 준비 상태 개발
Accenture에 따르면 기술 예산의 70%는 여전히 정보 흐름을 지연시키는 레거시 시스템을 지원하고 있습니다. 운영 준비 상태를 달성하려면 기업은 AI가 규모에 맞게 신속하게 작동할 수 있도록 엔드투엔드 프로세스를 성문화해야 합니다. 업무 수행 방식에도 올바른 형태의 AI가 적용되어야 합니다. 모든 작업에 AI 에이전트가 필요한 것은 아닙니다. AI 에이전트를 가장 잘 활용하는 방법은 워크플로에 추론이 필요할 때입니다. 그렇지 않으면 기존 자동화로 작업을 수행할 수 있습니다. Accenture는 많은 기업이 에이전트 AI를 과도하게 적용하고 있으며 리더는 이러한 함정을 피해야 한다고 지적했습니다.
3. AI를 위한 강력한 데이터 기반
Accenture는 데이터가 일관된 맥락을 제공할 때 더 나은 결정을 내릴 수 있다는 사실을 발견했습니다. 최신 AI로 강화된 클라우드 스택, AI 가드레일, 재설계된 워크플로가 필요한 거버넌스 및 의미론적으로 일관된 데이터에 투자하세요. AI 지원 클라우드 환경은 모듈식으로 설계되었으며 기계 학습, 생성 및 에이전트 AI 오케스트레이션을 지원합니다. 강력한 데이터 기반은 깨끗한 데이터를 사용하여 올바른 컨텍스트를 제공합니다. 즉, 확률적 결과 집합에서 보다 결정론적 결과 집합으로의 전환입니다.
기업에는 일관된 데이터 전략과 고품질 독점 데이터 세트에 대한 액세스가 필요합니다. AI 에이전트가 신뢰할 수 있는 방식으로 작업을 실행할 수 있도록 상황별 인텔리전스를 제공하는 것은 데이터와 메타데이터(데이터에 관한 데이터)입니다. Accenture는 에이전트가 시스템 전체에서 워크플로를 조정하는 전체 프로세스를 다시 구축하거나 AI가 성능을 향상할 때만 에이전트를 호출하는 두 가지 작업 패턴을 식별했습니다.
4. 인재가 중요합니다 – 사람과 기술이 중요합니다
경영진 3명 중 1명만이 자신의 인재 전략이 AI 전략과 완전히 통합되어 있다고 믿습니다. 우리는 직장에서 재능을 재발명해야 합니다. 파괴하는 것은 기술이 아니라 사람입니다. Accenture는 40% 이상의 조직이 직원의 기술을 향상시키는 반면 역할을 재설계하는 조직은 10% 미만이라는 사실을 발견했습니다. 기업은 교육과 재교육에 투자해야 합니다. 기업은 또한 인간을 선두에 두어야 합니다.
Salesforce에서는 에이전트 기업이 되는 것이 기술 혁신이라기보다는 관계형 혁신에 더 가깝다는 사실을 발견했습니다. 관계형 변환은 6개의 ‘R’로 구성됩니다.
- 인간과 AI가 프로세스를 재설계합니다.
- 직원 재교육.
- 영향력이 큰 새로운 역할에 인력을 재배치합니다.
- 팀과 조직 구조 조정(재정적 영향)
- 새로운 성능 지표를 재조정합니다.
- 잠재 가치 회수(이해관계자를 위한 가치를 창출할 수 있는 과거에 우리가 무시했던 것).
디지털 노동을 통해 회사가 점점 더 자율화되면서 비즈니스 가치 회복이 탄생합니다.
5. 새로운 AI 운영 모델은 가치를 확장하는 유일한 경로입니다.
AI는 AI 이전 운영 모델 내에서 확장할 수 없습니다. 미래 지향적 AI 운영 모델은 고립된 부서가 아닌 공유 기능에 더 중점을 둡니다. 이는 기업이 생태계 파트너를 구매, 홍보 또는 구축하여 투자해야 함을 의미합니다. 미래 지향적인 AI 생태계를 통해 기업은 인재, 더 나은 도구, 공동 혁신을 위한 더 강력한 기회에 액세스할 수 있습니다.
AI의 전사적 규모에 대한 장애물
Accenture에 따르면 실험에서 전사적 가치로 전환하는 것은 입증 및 진단을 위한 Siled AI, 규모에 맞는 시스템을 구축하는 Structural AI, 코어에 인텔리전스를 내장하는 Systemic AI라는 세 가지 차원을 가로지르는 여정입니다. Accenture는 각 차원을 다음과 같이 정의합니다.
- 고립된 AI: 생산성 향상은 주머니에서 이루어지지만(종종 기능 활성화에서), 단편화된 데이터, 임시 거버넌스, 취약한 엔드투엔드 링크로 인해 진행이 제한됩니다. 우선 순위 데이터 도메인을 현대화하고, 공동 비즈니스-기술 거버넌스를 확립하고, 인재 재창조를 시작하여 빠른 신뢰성을 확보하고 방해 요소를 진단합니다.
- 구조적 AI: 기업이 규모에 맞는 엔터프라이즈 아키텍처와 운영 모델을 구축함에 따라 추진력은 실험에서 제도적 역량으로 전환됩니다. 가치 리더십, 인재, 디지털 코어, 책임감 있는 AI, 지속적인 개선 등 핵심 조력자 전반에 걸쳐 행동하는 조직은 고가치 사용 사례를 확장할 가능성이 훨씬 더 높습니다.
- 체계적 AI: 이 단계의 기업은 기술적 정교함과 인재 전략, 역할 설계 및 리더십 행동의 근본적인 변화를 결합합니다. 인텔리전스는 엔터프라이즈 코어에 내장되어 있습니다. 그들은 재창조를 일회성 변화가 아닌 지속적인 역량으로 간주합니다. Accenture에 따르면 인텔리전스가 엔터프라이즈 코어에 내장되는 체계적 AI로 발전하는 조직은 소수에 불과합니다.
Accenture는 광범위한 AI 배포를 지원할 수 있을 만큼 데이터, 플랫폼, 거버넌스 및 인재 시스템을 현대화한 조직이 5개 중 1개 미만이라는 사실을 발견했습니다. Accenture 연구에 따르면 AI가 비즈니스 전반에 걸쳐 확장되는 데 장애물은 오래된 운영 모델에 있는 것으로 나타났습니다. Accenture의 주요 조사 결과는 AI의 잠재력을 최대한 활용하는 조직이 채택을 전략적 요구 사항으로 간주한다는 것입니다. 즉, 클라우드 준비 상태가 AI 혁신 리더와 후발 기업을 점점 더 분리하고 있다는 것입니다.
보안도 최우선 사항입니다. 탄력적인 AI 시스템을 구축하려면 설계에 보안이 내장되어야 합니다. Accenture 연구에 따르면 조직의 자신감을 구축하려면 AI 에이전트를 통한 조기 성공이 필요하지만 장기적인 성공과 전반적인 비즈니스 가치를 결정하는 것은 체계적인 AI입니다.
저는 Accenture 보고서에서 다음 인용문을 좋아합니다.AI는 조바심이 아닌 헌신에 대해 보상합니다. 교통 체증 속에서 경주용 자동차를 원하는 사람은 아무도 없습니다..” Accenture 연구에 대해 자세히 알아보려면 여기를 방문하세요.
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