당신은 LLM 계정을 구매했습니다. 플랫폼을 설치했습니다. 내부 지식 기반을 설정했습니다. 당신의 팀은 전사 회의에서 멋진 것을 시연했습니다.
그런데도.
고객들은 아무런 차이를 느끼지 못합니다. 운영은 여전히 동일하게 보입니다. 수익 차트는 평탄합니다. 유일하게 변화한 것은 회사 뉴스레터에 이제 "AI 맛"이 강하게 느껴진다는 것입니다.
그게 아프다면, 좋습니다. 그렇게 되어야 합니다. 왜냐하면 저는 이 상황을 어디에서나 보고 있기 때문입니다.
머큐리에서는 디지털 변화를 설계하는 일을 하고 있습니다. 우리는 기업 기술의 최전선에 있으며, 이는 우리가 무엇이 효과적인지—그리고 무엇이 비싼 공연 예술인지—알 수 있다는 것을 의미합니다. 최근 유럽에서 가장 영향력 있는 데이터 및 AI 조직 중 하나인 DataIQ의 보고서를 읽었습니다. 제목은"AI 연극의 종말"입니다.그들은 유럽 전역의 최고급 데이터 및 AI 임원들을 인터뷰했으며, 결론은 직설적이었습니다:
AI는 더 이상 기술 문제이 아닙니다.그것은 조직 설계 문제입니다.
그 보고서에서 나온 세 가지 잔인한 진실과 이에 대해 실제로 해야 할 일은 다음과 같습니다.
진실 1: 당신의 팀은 변화를 이루고 있는 것이 아니라 성과를 내고 있습니다.
당신은 이 과정이 어떻게 진행되는지 알고 있습니다. CEO가 발표합니다:"우리는 AI를 수용해야 합니다!"몇 주 안에 마케팅 팀은 수백 개의 AI 제작 포스터를 생성합니다. IT 부서는 일정 알림을 보내는 챗봇을 배포하고 이를 혁신이라고 부릅니다. 모두가 바빠 보입니다. 모두가 최첨단으로 보입니다.
하지만 비용은 줄어들지 않았습니다. 효율성은 변하지 않았습니다. 판매 파이프라인은 정확히 동일하게 진행됩니다.
이것은수행적 AI입니다.이는 조직 개편의 힘들고 느린 작업을 낮은 위험, 높은 가시성의 허상으로 대체하여 이사회 자료에서 잘 보이도록 합니다.
DataIQ 보고서는 발견했습니다.93%기업의 93%가 AI에 많은 투자를 하고 있다고 믿지만, 실제로16%고급 AI 능력을 가지고 있다고 믿는 기업은 단 16%에 불과합니다. 그 격차는 기술의 격차가 아닙니다. 그것은 용기의 격차입니다.
진정한 AI 통합은 힘든 작업입니다. AI를 사용하여 판매 파이프라인을 혁신하는 것을 상상해 보십시오. 먼저, 최전선의 영업 사원들이 고객 데이터를 개인 엑셀 시트에 쌓아두는 것을 중단하고 중앙 집중식 시스템에 기록하도록 강요해야 합니다. 우리는 이러한 저항을 끊임없이 목격하고 있으며, 그래서 우리는머큐리 비즈니스 운영 스위트를 구축하여 리드에서 이행까지의 전체 판매 프로세스를 한 곳에서 관리할 수 있도록 했습니다. 그러나 문화가 이를 저항하면 최고의 소프트웨어조차도 실패합니다.
영업 이사에게 그들의 직감에 의한 예측이 자동화된 AI 보고서로 대체되고 있다고 말하면, 당신은 소프트웨어를 설치하는 것이 아닙니다. 당신은 내부 정치 전쟁을 시작하는 것입니다. 분기별 성과로 평가받는 중간 관리자는 합리적으로 저항이 가장 적은 길을 선택할 것입니다: CEO를 달래기 위해 화려한 AI 장난감을 만드는 것, 회사의 구조를 재조정하는 고마운 작업을 하는 것보다.
해결책:AI 사용을 의무화하는 것을 중단하십시오."AI 사용."새로운 인센티브 구조를 의무화하십시오. 진정한 변화는 처음에는 인간 본성에 반합니다. KPI가 데이터 통합 및 프로세스 변경의 고통스럽고 느린 작업을 보상하지 않는다면, 귀하의 AI 전략은 복잡한 기업 성과에 그칠 것입니다.
진실 2: CAIO 함정
AI에 대한 불안감에 의해 많은 기업들이 최고 AI 책임자를 급히 채용하고 있습니다. 그들은 AI를 독립된 부서로 분리하여 CEO에게 직접 보고하게 합니다. 이는 결정적인 것처럼 보이고, 진지하게 보입니다.
아마도 이는 실수일 것입니다.
AI는 독립적인 사업 단위가 아닙니다. 이는 기존 사업 단위를 개선하기 위한 방법론입니다. 영업 이사를 평가할 때, 당신은 다음과 같이 질문합니다:"우리가 수익 5천만 달러를 달성했나요?"공급망 이사를 평가할 때, 당신은 다음과 같이 질문합니다:"우리가 창고 운영비를 줄였나요?"
P&L 책임이 없는 CAIO의 KPI는 무엇인가요?
그들은 허영 지표를 통해 존재 이유를 정당화해야 합니다."우리는 10개의 새로운 AI 도구를 배포했습니다!" "이번 달에 500명의 직원이 로그인했습니다!"하지만 CEO가 그 도구들이 실제로 재고 비용을 줄였는지 아니면 더 많은 거래를 성사시켰는지 묻자, 방은 조용해집니다.
머큐리에서는 우리의 AI를 독립적인 장치로 만들지 않았습니다. 머큐리 뮤즈 AI는 운영을 간소화하고 생산성을 극대화하기 위해 작업을 수행하는 지능형 에이전트입니다. 이는 후속 조치를 위한 작업 항목을 직접 식별하고, 판매 운영을 간소화하며, 이미 존재하는 워크플로우에 통합됩니다. 당신의 AI 리더는 로그인 비율이 아닌 실제 비즈니스 결과에 연결되어 있어야 합니다.
해결책:AI를 고립시키지 마십시오.운영에 직접 통합하십시오.명확한 손익 책임을 가지고. 만약 당신의 AI 리더가 수익, 비용 또는 이익에 대한 책임이 없다면, 그들은 공연에만 집중할 것입니다.
진실 3: 하이브리드 리더가 다가오고 있습니다.
우리는 최고 데이터 책임자가 순수한 기술 전문가여야 한다고 믿었습니다. 즉, 파이썬, 신경망 및 시스템 아키텍처를 자유롭게 다루는 사람입니다. 그 시대는 끝나가고 있습니다.
기술적 진입 장벽은 무너지고 있습니다. 비즈니스 이해의 장벽은 치솟고 있습니다.
오늘날 최고의 데이터 리더들은 비선형 경력을 가지고 있습니다. 그들은 운영, 제품 또는 재무 분야에서 일해왔습니다. 그들은 숨겨진 문제를 잘 알고 있습니다.
그 이유를 설명하는 이야기가 있습니다. 한 뛰어난 CDO가 공급망 수요를 예측하기 위해 계산적으로 완벽한 AI 모델을 구축합니다. 모델이 출시되지만, 엄청나게 실패합니다. 대규모 창고 과잉 재고. 현금 흐름이 압박받습니다.
무엇이 잘못되었을까요? 모델은 매 분기 말에 대규모 수요 급증이 나타나는 역사적 데이터에서 학습했습니다. 그러나 모델이 알지 못했던 것은—어디에도 기록되지 않았기 때문에—판매 팀이 독성 문화를 가지고 있었다는 것입니다.채널 스터핑그들은 보너스를 받기 위해 월말에 유통업체에게 과도한 재고를 강제로 밀어넣었습니다.
AI는 고장난 것이 아닙니다. 단지 비공식적이고 문서화되지 않은 비즈니스의 인간 정치에 대한 이해가 부족했던 것입니다. 귀사의 가장 중요한 데이터는 SQL 데이터베이스에 있지 않습니다. 그것은 귀하의 인센티브 구조, 사무실 역학, 그리고 아무도 지켜보지 않을 때 팀이 취하는 지름길에 숨겨져 있습니다.
이것이 우리의 전략적 프레임워크가 코드에만 집중하지 않는 이유입니다. 우리의 현대 SEO 4대 기둥에서,기둥 4는 전략적 인텔리전스입니다.—모든 것에 방향을 제공하는 나침반입니다. 당신은 단순한 계산 능력이 아닌 운영 지혜가 필요합니다.
궁극적으로 CDO와 COO의 경계는 사라질 것입니다. 가장 가치 있는 AI 리더는 최고의 코더가 아닙니다. 비즈니스가 실제로 어떻게 운영되는지를 이해하는 운영자입니다.
지금 당장 물어봐야 할 세 가지 질문
다음 AI 예산 회의 전에, 자신에게 솔직하게 물어보세요:
당신의 문화는 AI 쇼를 처벌하고 실제 데이터의 고통스럽고 느린 통합을 보상합니까?
만약 당신의 팀이 데모에 대해 박수를 받고 CRM 수정을 위해서는 침묵을 듣는다면, 당신은 잘못된 행동을 유도하고 있는 것입니다.
당신의 AI 리더십은 P&L 지표와 직접 연결되어 있습니까, 아니면 허영 지표로 생존할 수 있도록 허용되고 있습니까?
만약 답이 허영 지표라면, 당신은 최고 극장 책임자가 아닌 최고 AI 책임자를 만든 것입니다.
귀하의 기술 팀은 귀하의 비즈니스에 대한 암묵적이고 문서화되지 않은 인간의 규칙을 이해하고 있습니까?
그들이 데이터에서 모델을 구축하고 있지만 그 데이터 뒤에 있는 정치적 맥락을 이해하지 못한다면, 그들은 눈을 감고 비행하는 것입니다.
결론
오늘날 누구나 최첨단 LLM을 구매할 수 있습니다. 도구는 상품화되었습니다. 모델은 구독 한 번으로 이용할 수 있습니다.
궁극적인 경쟁 우위는 당신이 구매하는 소프트웨어가 아닙니다. 그것은조직의 용기진정한 변화를 위한 더럽고 감사받지 못하며 정치적으로 어려운 일을 할 수 있는 용기입니다.
행동을 멈추고, 구축을 시작하세요.
디지털화를 가속화합시다.
시대의 흐름을 앞서 나가세요.
— 제임스
