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비즈니스가 생성 AI를 최대한 활용하도록 보장하는 책임을 누가 맡아야 하는지에 대해 많은 논쟁이 있습니다. 일부 전문가는 CIO가 이 중요한 역할을 감독해야 한다고 제안하는 반면, 다른 전문가는 책임이 최고 데이터 책임자에게 있어야 한다고 생각합니다.
이러한 기존 역할 외에도 다른 전문가들은 거버넌스, 보안, 잠재적 사용 사례 식별 등 주요 고려 사항을 감독하는 최고 경영진에 새로 합류한 최고 AI 책임자(CAIO)를 옹호합니다.
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ZDNET은 작년에 기업의 60%가 이미 CAIO를 보유하고 있으며, 또 다른 26%는 올해 임명할 계획이라고 보고했습니다.
전문가들은 CAIO의 부상이 현대 비즈니스에서 AI의 중요한 역할을 보여준다고 주장합니다. 그러나 모든 사람이 전용 CAIO가 반드시 AI 구현과 관련된 문제에 대한 최선의 솔루션이라고 생각하는 것은 아닙니다.
작년에 Thomson Reuters의 최고 운영 및 기술 책임자인 Kirsty Roth는 자신의 조직에 CAIO가 없다고 말했습니다. 그녀는 "아니요, 우리는 그런 일에 크게 관심이 없습니다."라고 말하면서 회사의 프로세스에서 AI의 고유한 역할은 새로운 기술을 개별적으로 살펴보기보다는 모든 직원이 고려해야 함을 의미한다고 말했습니다.
그러나 중요한 것은 Roth는 비즈니스 운영에 대한 AI의 중요성이 점점 커지고 있다는 것은 고위급 누군가가 새로운 기술에 대한 수요가 효과적으로 관리되도록 해야 한다는 것을 의미한다는 점을 인식했다는 것입니다. "내 생각에 그러한 역할을 수행하는 사람이 없다면 아마도 누구를 보유하고 있는지 또는 기존 관리자를 어떻게 보강할지 생각해야 할 것입니다."
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이러한 정서는 보험사 Howden의 그룹 최고 데이터 책임자인 Barry Panayi에게 반향을 일으켰습니다. 그는 ZDNET에 자신의 회사가 AI 생산성 이사의 전담 역할을 마련했다고 밝혔습니다. 그는 Panayi의 데이터 조직과 IT 부서 사이에 있는 전문가로서 나머지 비즈니스와 강력한 협업 인터페이스를 구축했습니다.
그렇다면 이 전문가는 어떤 일을 할까요? 기업에 AI 생산성 책임자가 필요한 세 가지 이유는 다음과 같습니다.
다른 사업부의 많은 사람들은 기술 팀과 데이터 팀의 다양한 역할에 대해 혼란스러워합니다. Panayi는 작년 8월 Howden에 합류했을 때 패스에서 해당 문제를 해결하기로 결정했습니다.
Barry Panayi: "이러한 도구는 입양을 도와줄 사람이 필요할 만큼 새로운 도구입니다."
"CTO와 저는 나란히 앉아 있고, 우리가 동의하지 않으면 쉽지 않을 것이기 때문에 이에 대해 명확한 선을 긋자고 아주 일찍부터 말했습니다. 그리고 우리 둘 다 같은 생각을 했습니다"라고 그는 이 다루기 힘든 과제에 대한 해결책을 언급하면서 말했습니다.
"당신이 도구를 구입하고 사람들이 그것을 사용하고 있다면 기술이 그것을 소유하고 운영해야 합니다. 왜냐하면 그것은 그들의 플랫폼에 앉아서 적절하게 연결되어야 하기 때문입니다."라고 그는 말했습니다.
"데이터 측면에는 기계 학습과 같은 맞춤형 모델을 구축하는 부분이 있습니다. 그리고 중간에 두 가지를 모두 수행하는 부분이 있으므로 ChatGPT API를 사용하여 무언가에 대한 LLM 처리를 수행한 다음 위에 코드를 작성할 수 있습니다."
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Panayi는 IT와 데이터 간의 이러한 분할을 "중간에 작은 부분이 있는 구축 대 구매 결정"이라고 불렀습니다. 그 은색은 AI 생산성 책임자가 중요한 역할을 하는 만남의 장소입니다.
"사람들이 Copilot 등을 사용하고 있는지 확인하는 사람이 없다면 기업은 트릭을 놓치고 있다고 생각합니다. 이러한 도구는 입양을 도와줄 사람이 필요할 정도로 충분히 새로운 것입니다."라고 그는 말했습니다.
"그리고 현재로서는 사람들이 집에서 AI를 사용하여 휴가를 예약하는 것이 직장에서 생산성을 높이는 데 도움이 되는 것과 같다는 이야기가 옳다고 가정할 수 없다고 생각합니다."
Panayi는 Howden의 AI 생산성 이사의 역할은 비즈니스 전반의 모든 사람이 엔터프라이즈급 AI 서비스를 효과적으로 사용하도록 보장하는 것이라고 말했습니다.
"저는 이를 기술과 도구에 땀을 흘리는 방법으로 봅니다. 그들의 즉각적인 관심은 우리 기업이 우리가 지불하는 도구를 사용하기 위해 최선을 다하고 있는지 확인하는 것이며 Copilot, ChatGPT 및 Anthropic은 우리의 주요 세 가지 기업 라이선스입니다."라고 그는 말했습니다.
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"현재 우리는 사무실에 있고 사물을 요약하기 위해 AI가 필요한 경우 Copilot이 훌륭하다는 것을 알고 있습니다. 그런 다음 엔지니어이거나 재무 분야에 있는 경우 자세한 정보를 제공할 수 있는 Claude가 있습니다. 그리고 고용을 위한 두뇌 역할을 하는 ChatGPT가 있습니다."
회사는 특정 프로젝트를 위해 다른 도구와 모델을 사용합니다. Panayi는 Howden이 55개국에서 20,000명 이상의 직원을 고용하고 있다는 점을 고려할 때 이러한 엔터프라이즈급 및 스팟 솔루션의 효과적인 사용을 감독하는 것이 하나의 직업이라고 설명했습니다.
"마치 그는 수천 페이지에 달하는 자료를 처리해야 하는 사람들에게 필요한 답변을 신속하게 얻는 방법을 보여주는 마술사와 같습니다."라고 생산성 담당 이사가 회사 중개인에게 Gen AI의 이점을 강조하는 방법을 간략하게 설명했습니다.
"이 사람들은 하루 종일 컴퓨터 앞에 있지 않습니다. 그들은 시장에 나가서 이야기하고 결정을 내립니다."
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Panayi는 신흥 기술을 효과적으로 활용하려면 미묘한 접근 방식이 필요하다고 말했습니다. AI 생산성 담당 이사는 AI를 안전하고 효과적으로 사용할 수 있는 방법을 설명함으로써 이를 제공합니다.
"그는 매주 월요일 작업을 실행하는 에이전트를 사용하면 일주일이 걸렸던 작업을 이제 20분 만에 완료할 수 있다고 말하는 사람들의 예를 너무 많이 가지고 있습니다."라고 그는 말했습니다.
AI 생산성 이사는 Howden의 IT 팀과 협력하여 어떤 도구가 업무 작업에 준비되어 있고 사용 가능한지 직원이 이해할 수 있도록 합니다.
"모든 사람이 이러한 도구를 사용하도록 하는 것은 데이터 문제가 아니라 기술 문제입니다. 다행히도 Gen AI에 대한 수요를 관리하는 것은 내 일이 아니기 때문에 이러한 접근 방식은 데이터 팀의 엄청난 수요를 앗아갑니다."라고 그는 말했습니다.
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"나는 Copilot 및 기타 모델을 추진하는 것이 아닙니다. 이는 IT 도구 결정이며, 말할 때 당연하게 들리는 것 같습니다. 하지만 너무 많은 데이터 팀이 조직의 Copilot 사용을 관리하려고 하다가 익사하는 것을 보았습니다."
Panayi는 모든 사람이 엔터프라이즈급 AI 도구를 사용하도록 하는 AI 생산성 담당 이사의 능력은 그의 데이터 팀이 비즈니스 비용 대비 가장 큰 효과를 창출하는 프로젝트에 참여할 수 있음을 의미한다고 말했습니다.
"세대 AI에 대한 모든 노력은 위대하고 강력하며 많은 생산성을 창출합니다. 하지만 저는 AI의 머신러닝에 더 집중합니다. 거기에는 놀라운 힘이 있다고 생각하기 때문입니다."라고 그는 말했습니다.
많은 조직과 직원이 유사한 기성 모델과 에이전트에 액세스할 수 있는 시대에 Panayi는 경쟁 우위는 독점 데이터와 모델을 활용하는 데서 나온다고 말했습니다.
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그는 "우리는 위험과 잠재적 영향을 평가하고 제품 가격을 결정하고 있다"고 말했다.
"이것은 숫자 과학 게임이므로 브로커에게 지식을 적용할 수 있는 시나리오를 제공할 수 있습니다. 이는 브로커나 보험업자에게 모든 새로운 통찰력과 아이디어를 제공한 다음 제품을 구성하는 것입니다."