7 비즈니스 레슨 AI

이것은 많은 사람들이 제대로되기를 간절히 바라는 접근법입니다.

그들은 몇 가지 장애물을 겪고 있습니다. 기술은 아직 초기 단계에 있으며, 비즈니스에 대한 명확한 로드맵이 없으며, LLM (Large Language Model)을 사용하여 핵심 운영을 자동화하는 것에 대한 광범위한 회의론이 있습니다.

그렇다면 지도자들은 무엇을해야합니까?

리더의 통찰력

나는 최근 슬랙 스의 전직 책임자이자 주요 데이트 플랫폼 인 Bumble의 CEO 인 Lidiane Jones의 논문에서 귀중한 관점을 얻었습니다.

Jones는 AI를 조직에 통합 할 때 경영진이 무게를 측정하고 있다는 주요 고려 사항을 설명합니다.

데이터 통합 및 감독

그녀는 ETL (Extract, Transform, Load) 및 ELT (Extract, Load, Transform)와 같은 데이터 프로세스가 AI 이전에 존재했지만 데이터 사일로는 지속적인 문제로 남아 있다고 지적합니다.

그녀의 제안 된 해결책? "옴니 채널 데이터 전략". Jones에 따르면이 접근법은“데이터 개인 정보 및 보안을 보장하고 비즈니스 응용 프로그램에 대한 액세스를 단순화하고 실시간 기능을 가능하게하며 일상 도구와 원활하게 통합합니다.”

재무 준수 표준을 준수합니다

Jones는 특히 재무 데이터에서 규정 준수의 중요성을 강조합니다.

“모든 조직은 엄격하게 보호되어야하는 감사, 규정 및 규정 준수 요구 사항에 의해 관리되는 민감한 재무 정보를 처리합니다. "대기업에서는이 데이터가 일반적으로 ERP 시스템에 있습니다. CEO, CFO, COO 및 CRO는 모두 목표에 대한 성과를 평가하거나 지출 대 예산을 모니터링하거나 인력 투자의 변화가 전반적인 비용과 비즈니스 모멘텀에 어떤 영향을 줄 수 있는지 평가하기 위해 이러한 시스템의 적시 통찰력에 의존합니다."

비즈니스 인텔리전스와의 결정을 강화합니다

Jones는 비즈니스 인텔리전스 주제에 대해 다음과 같은 예를 공유합니다.

그녀는“회사의 최고 고객 중 한 명과 다년간의 높은 트러스트 관계를 맺은 영업 경영진을 묘사 한 다음 새로운 기회를 떠나기로 결정합니다. "고객에 대한 기록과 메모가있을 수 있지만, 깊고 상황에 맞는 지식의 대부분은 그녀와 함께 문을 나옵니다. 조직의 지혜는 사람, 문화 및 과정에 의해 형성되며 종종 개인에 거주합니다."

그녀는 협업 플랫폼이 어떻게이 지식을 보존하는 데 도움이 될 수 있는지 강조합니다.

"Slack, Google Workspace 및 Microsoft 팀과 같은 도구에는 거의 활용되지 않는 방대한 양의 내장 인간 통찰력이 포함되어 있습니다."라고 그녀는 말합니다. "이러한 소스의 구조화되지 않은 데이터는 LLM을 훈련시키는 데 매우 가치가 있으며,이 주요 클라이언트가 가장 가치있는 영업 관계의 어떤 측면이 어떤 측면의 측면을 식별하는 것과 같은 새로운 가능성을 잠금 해제합니다."

그녀는 도전을 인정합니다.“이 규모로 데이터 전략을 확장하는 것은 압도적 인 것처럼 보일 수 있지만, 공급 업체 및 파트너와의 협력이 전환을 완화 할 수 있다고 제안합니다.

그녀는“데이터를 통합 시스템으로 통합하고 우선 순위를 정하는 것은 꾸준한 진전을 이루고 실질적인 비즈니스 가치를 제공하는 데 필수적입니다.

AI 요원은 조치를 취합니다

Jones는 AI 에이전트의 변형 가능성을 강조합니다. 데이터를 처리하고 제시하는 기존 시스템과 달리 이러한 에이전트는 적극적으로 브레인 스토밍 및 재구성 워크 플로우를 재구성 할 수 있습니다.

“많은 경우 에이전트는 작업을 완료하는보다 효율적인 방법을 발견하여 프로세스를 자체 최적화 할 수 있습니다.

실제 여행

Jones는 Chatgpt의 빠른 상승을 참조하는 Slack에서의 시간 (비즈니스 커뮤니케이션을위한 플랫폼)과 초기 파트너십이 AI 진화를 어떻게 형성했는지를 반영합니다.

"내가 여유가있을 때 OpenAi, Cohere 및 Anthropic과 함께 일하는 것은 활력이 넘치고 LLM을 활용하여 고객의 가장 어려운 생산성 문제를 해결하기 위해 LLM을 활용했습니다."라고 그녀는 회상합니다.

여기에는 다음이 포함됩니다.

이 팀은 또한 새로운 도구를 개발했습니다.

"우리는 사용자가 회사 데이터를 사용하여 컨텐츠를 생성 할 수 있도록 템플릿이있는 Slack Canvas를 시작했으며 처음에는 Huddles의 회의 메모 및 액션 항목을 캡처하기 시작했습니다."라고 그녀는 말합니다. "LLM을 통해 슬랙 경험의 본질을 보존하면서 직관적이고 의미있는 방식으로 실제 고객의 고통 지점을 해결할 수있었습니다."

Jones는 그러한 기능을 오늘날의 기업 환경의 "테이블 스테이크"와 같이 설명하며, 워크 플로우 자동화, 에이전트 AI, 다중 에이전트 시스템 및 혁신적인 인터페이스에 의해 주도되는 미래의 "공동 지능"을 향한 길을 열었습니다.

디지털 인력 관리

Jones는 AI 에이전트를 처리하기위한 강력한 은유를 제공합니다.

"자율적 인 에이전트를 '디지털 근로자'로 보는 것은 친숙한 관리 질문을 도울 수 있습니다. 조직이 출력의 품질을 어떻게 평가 하는가? 어떤 시스템에 액세스 할 수있는 시스템이 있습니까? 감사 중에 디지털 작업자가 취한 조치를 어떻게 추적하고 계약을 해제하는 경우 어떻게 종료합니까?"

자율적으로, 그녀는 완전히 독립적 인 에이전트조차도 명확한 매개 변수가 필요하다는 것을 분명히합니다.

그녀는“인간과 마찬가지로 자율 요원은 효과적으로 작동하기 위해 정의 된 직무 범위 나 지침 세트가 필요합니다. "이것은 현실 지도자들이 준비 해야하는 현실입니다."

AI 시대의 4 가지 리더십 원칙

Jones는 AI 채택을 탐색하는 리더를위한 실행 가능한 지침으로 마무리합니다.

1. 실습 : 리더로서 AI 이니셔티브에 적극적으로 참여하십시오.
2. 전략적으로 협력 : 공급 업체 및 외부 전문가와 파트너 관계를 맺습니다
3. AI-First 사고 방식 재배 : 혁신을 주도하기위한 AI- 자료 프로젝트를 시작하십시오.
4. 가치에 중점 : 실제 비즈니스 영향을 제공하는 사용 사례를 식별하고 우선 순위를 정합니다.

이 프레임 워크는 AI 시대의 주요 전략적 변화를 계획하는 사람에게 실질적인 지혜를 제공합니다. 가장 영향력있는 리더십 통찰력 중 일부는 교과서가 아니라 실제 경험에서 나온 것입니다. TED 토크, 산업 이벤트 및 Jones 's와 같은 직접 계정을 통해 보충합니다.

위 내용은 7 비즈니스 레슨 AI의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!