- 반응형 IT는 AI 도입을 지연시키고, 기업은 선제적인 기술 전략이 필요합니다.
- 클라우드로 전환하고, 데이터를 정리하며, AI 성공을 위해 직원을 교육하세요.
- 반응형에서 선제형 IT로 전환하면 시간을 절약하고 생산성을 높일 수 있습니다.
오늘날 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에서 AI가 운영을 혁신하고 생산성을 높인다는 약속은 매우 매력적입니다. 전 세계 기업들은 귀중한 시간을 절약하고, 직원 사기를 높이며, 경쟁력을 강화하고, 궁극적으로 이익 마진을 높이기 위해 AI 솔루션의 힘을 활용하기를 갈망하고 있습니다. 그러나 이러한 잠재력에도 불구하고 진전을 가로막는 중요한 장벽이 존재합니다: 사후 대응형 IT입니다.
AI 도입을 방해하는 사후 대응형 IT
일반적인 IT 부서는 오랫동안 사후 대응 모드에서 운영하도록 훈련되어 왔으며, 주로 발생하는 문제를 해결하는 데 중점을 두고 있습니다. 많은 경우 IT 전문가들은 가족 내에서 기술 문제를 해결하는 능력으로 칭송받는 전문가입니다. 그러나 이러한 사후 대응 방식은 효과적인 AI 구현에 필요한 선제적 사고방식과 일치하지 않습니다.
IT 부서 내의 이러한 사후 대응 태도는 현대화 속도를 늦추고 새로운 기술의 도입을 주저하게 만듭니다. IT 전문가들은 종종 전체 비즈니스 목표와 일치하는 기술 전략을 선제적으로 수립하는 대신, 일상적인 지원 요청과 긴급 문제 해결의 무게에 짓눌려 있는 자신을 발견합니다. 이는 진전을 방해할 뿐만 아니라 비즈니스를 더 높은 사이버 보안 위험에 노출시킵니다.
미활용된 클라우드 기능
AI를 최대한 활용하려면 회사의 애플리케이션과 데이터가 클라우드에 있어야 합니다. 그러나 많은 기업이 여전히 온프레미스 인프라를 운영하여 AI의 신속하고 비용 효율적인 구현을 먼 미래의 꿈으로 만들고 있습니다. 부분적인 클라우드 도입이나 Microsoft 365와 같은 도구 사용이 AI 준비 상태를 의미한다는 오해는 진전을 더욱 방해할 수 있습니다.
적절한 조직화 및 보안 조치 없이 데이터를 클라우드에 마이그레이션하면 기존 문제가 악화될 수 있습니다. 어떤 경우에는 근본적인 문제를 해결하지 않은 채 데이터만 클라우드에 이동하여 데이터 접근성 문제나 과도한 데이터 노출을 초래하며, 이는 모두 AI 구현에 해롭습니다.
디지털 현대화와 함께 직원의 업무 방식에 근본적인 변화가 옵니다. 이러한 전환은 어려울 수 있으며, 사후 대응형 IT 접근 방식은 도입 문제를 적절히 해결하지 못할 수 있습니다. 직원이 새로운 기술로 어려움을 겪을 때 생산성과 AI의 잠재적 이점이 모두 저해됩니다.
사후 대응에서 선제적으로 전환
이러한 장벽을 극복하고 사후 대응형 IT에서 선제적 IT로 전환하려면 조직은 IT 부서에서 종종 누락된 중요한 역할인 전담 기술 전략가를 도입해야 합니다. 이 역할은 사후 대응 지원 요청에 얽매이지 않고 회사의 기술을 모범 사례와 감사, 검토, 정렬하는 책임을 집니다.
모범 사례에 대한 기술을 체계적으로 검토함으로써 선제적 접근 방식은 기술 환경의 개선 목록을 생성합니다. 이러한 개선 사항은 잠재적 비즈니스 영향에 따라 우선순위가 정해지며, 견고한 기술 전략의 기초를 마련합니다.
AI의 맥락에서 모범 사례와의 정렬은 수동 프로세스의 자동화를 어떻게 추진하는지, 궁극적으로 직원을 어떻게 더 효과적으로 지원하는지에 따라 평가될 수 있습니다. 이 접근 방식은 예산과 회차별 이니셔티브를 포함한 잘 정의된 AI 로드맵 개발로 이어져 회사가 효과적인 AI 도입을 준비하도록 합니다.
전환을 위한 단계
사후 대응형 IT에서 선제적 IT로 전환하는 것은 분명히 도전적이지만 매우 보람 있는 일입니다. 이 여정에 나선 조직을 위한 체크리스트는 다음과 같습니다.
클라우드로 이동: 온프레미스 기술을 클라우드로 전환하고 나머지 서버를 모두 해체합니다. 여기에는 애플리케이션과 데이터 마이그레이션이 포함될 수 있습니다.
데이터 및 보안 조직화: 권한과 데이터 위치를 검토하여 클라우드 기술 및 AI 준비 상태에 최적화되었는지 확인합니다.
선제적 역할 수용: 모범 사례에 대한 기술 환경을 검토하고 AI 로드맵, 예산 및 이니셔티브를 개발하기 위한 전담 역할을 생성합니다.
AI 교육으로 권한 부여: 팀이 생성형 AI 도구에 익숙해지도록 하고, AI 사용을 장려하기 위해 정기적인 지식 공유 세션을 진행합니다.
반복 프로세스 자동화: 리더십과 협력하여 자동화를 위한 수동 프로세스를 식별하고 우선순위를 정하여 AI 로드맵에 포함시킵니다.
구현, 평가, 개선: AI 로드맵에 outlined된 이니셔티브를 실행하고 전략을 지속적으로 평가 및 개선합니다.
전환 과정에서 도전 과제가 있을 수 있지만, 직원당 하루 2.5시간을 절약할 수 있는 잠재력은 선제적 IT 접근 방식을 수용하기 위한 설득력 있는 동기입니다. 이를 통해 기업은 AI의 전체 잠재력을 해방하여 효율성, 혁신 및 성장을 주도할 수 있습니다.
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Brian Koome
브라이언 쿰은 2017 년 이후 블록체인 및 암호화폐 업계에서 활동해 온 7 년 이상의 경험을 보유하고 있습니다. BlockToday.com 을 포함한 주요 출판사에 기고했으며, BitDegree.org 에서 이더리움 101 과정을 개발한 후 Cryptopolitan 의 전속 작가로 합류했습니다. 브라이언은 에버그린 가이드 (EG), 심층 분석, 인터뷰, 가격 분석을 다루며 DeFi, 블록체인 혁신, 그리고 신흥 암호화폐 프로젝트에 집중하여 독자들에게 큰 호응을 얻고 있습니다.
