AI 기반 경제에서 경쟁하려면 기업에 새로운 운영 모델이 필요합니다.

신뢰 격차는 다음과 같이 확대됩니다. 인공지능 (AI)의 연구에 따르면, AI가 주류가 됩니다. 영업. 브랜드들이 눈을 돌리고 있다 생성 AI 효율성을 높이는 동시에 고객 참여도를 향상합니다. 그리고 기술 위험을 경계하는 고객은 신뢰를 바탕으로 한 사려 깊은 접근 방식을 요구합니다. 고객의 80%는 인간이 AI의 결과를 검증하는 것이 중요하다고 말합니다.

AI가 주류로 자리잡으면서 넓어지는 신뢰 격차를 자세히 살펴보면 고객이 여전히 조심스러운 태도를 취하고 있음을 알 수 있습니다. 기업이 효율성에 중점을 두는 가운데, 생성적 AI는 콘텐츠 제작을 확장하여 시간과 리소스 절약을 약속합니다. 사무직 근로자 10명 중 6명은 생성 AI를 사용할 계획. 고객들도 AI 시대에 인간적 접촉의 중요성을 강조한다. 고객의 37%만이 AI의 결과가 직원의 결과만큼 정확하다고 신뢰합니다. 따라서 81%는 인간이 루프에 참여하여 해당 출력을 검토하고 검증하기를 원합니다.

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IT 리더 10명 중 거의 9명은 생성 AI가 가까운 미래에 조직에서 중요한 역할을 할 것이라고 믿고 있습니다. IT 현황 보고서 ~에서 영업. 에 따르면 맥킨지, 2022년에는 조직의 50%가 AI를 사용했습니다. IDC는 예측하고 있다 전 세계 AI 지출은 2023년에만 무려 26.9% 증가할 것으로 예상됩니다.

AI와 자동화는 효율성 추구에 중점을 두고 있습니다. IT 리더의 87%는 향후 18개월 동안 조직의 자동화에 더 많은 투자를 기대합니다. 대부분의 프로세스가 자동화 및 자율화되는 AI 기반 세상에서는 이해관계자의 요구를 실시간으로 감지하는 기업의 능력은 향후 필수 역량 요건이 될 것입니다. 가까운 미래. AI가 비즈니스에 미치는 영향은 무한합니다. 따라서 기업은 잠재력을 최대한 발휘하기 위해 AI와 같은 기술을 사용할 수 있는 능력에 한계가 없어야 합니다.

무한한 기업 전통적인 조직의 한계를 초월합니다. 그들은 공동의 성공을 달성하고 고객, 비즈니스 파트너, 지역 사회는 물론 자신과 직원을 위한 가치를 창출하도록 설계되었습니다. 이러한 성공은 개별적으로 자율성, 연결성, 이동성을 갖도록 권한을 부여하고 통합, 분산 및 연속성을 위해 집합적으로 조직된 리소스를 통해 실현됩니다.

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무한해지는 길에서 어디서부터 시작해야 할지 묻는 것은 자연스러운 일이다. 성공적인 길을 시작하기 위해 우리가 제공할 수 있는 몇 가지 사항은 다음과 같습니다.

• 첫째, 무한 모델은 너무 다르기 때문에(어떠한 방식으로도 명확하지 않음) 일반적인 비즈니스 규칙이 적용되지 않습니다. Boundless는 이익 우선주의에서 성공을 재정의하는 새로운 조직 및 운영 방식입니다. 이익, 목적, 가치가 상호 강화되는 것이 아니라 상호 강화되는 전체적인 관점에 대한 관점입니다. 독점적인.
• 둘째, 무한함을 추구하려면 조직의 운영 모델을 재구성해야 하며, 특히 이를 통해 비즈니스가 지속적인 흐름과 연결 상태를 유지하는 방식이 중요합니다. 운영 모델은 회사가 기술적인 동시에 살아있는 현대 기술 시스템에 가깝다는 생각을 반영합니다. (아래 자율 운영 모델에 대한 이전 논의를 반영하고 확장하겠습니다.) 운영 모델은 연속성을 지원하고 가능하게 하며 조직이 모든 업무의 낭비를 줄이는 데 집중할 수 있도록 합니다. 유형. 이 기사에서는 이 새로운 비즈니스 운영 모델에 중점을 둘 것입니다.
• 셋째, 무한함을 추구하려면 핵심 비즈니스 프로세스를 (재)설계하여 고객 가치와 성공이라는 관점과 목표에서 시작해야 합니다.
• 넷째, 무한함을 추구하려면 (1) 상대방과 맺고 싶은 관계의 종류를 정의하기 위한 관계 전략을 개발해야 합니다. (2) (관련된) 비즈니스 생태계, 커뮤니티 및 고객을 포함하여 귀하에게 중요한 다른 관계를 정의합니다. 환경.

무한한 운영 모델 

전통적인 운영 모델은 회사가 하나의 사물, 실체, 구조라는 생각에 기반을 두고 있습니다. 그러나 무한한 조직은 현재와 미래의 고객 요구와 시장 상황에 대한 대응, 그리고 관련 의사결정과 조치에서 차별화됩니다.

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우리는 다른 최신 감각 및 반응 또는 상황 인식 모델에 대한 업데이트인 무한 운영 모델을 다음과 같이 소개합니다. 조직이 업무 능력을 확대하고 가속화하는 데 필요한 프로세스와 기능을 설계하고 개발하는 데 도움이 되는 가이드 민감도.

기업은 주변에서 무슨 일이 일어나고 있는지 어떻게 인식하고 그러한 입력에 어떻게 대응합니까? 기업이 이러한 역량을 어떻게 개발할 수 있는지 생각하기 시작하면서 우리는 다른 상황 인식 모델을 살펴보고 이 모델로부터 무엇을 배울 수 있는지 알아보았습니다.

우리가 사용한 모델 중 하나는 다음과 같습니다. 관찰-방향-결정-행동 루프, 일명 OODA 루프는 군사 전략가 John Boyd가 디자인했습니다. 그의 목표는 전투기 조종사가 전투 환경에서 어떻게 뛰어난 성능을 발휘할 수 있는지 설명하는 것이었습니다. 그의 통찰은 급변하는 상황을 적보다 더 빠르게 감지하고 대응하는 능력이 조종사에게 경쟁 우위를 제공한다는 것이었습니다.

OODA 루프는 감지 및 대응에 필요한 프로세스를 설명하고 군대가 이를 수행하는 가장 효율적인 방법을 설계할 수 있도록 합니다. 이 모델은 군대와 비즈니스 관리 프로세스를 설계하고 개발하기 위한 개념적 프레임워크로 사용할 수 있는 기업에서 광범위하게 채택되었습니다. 군사 환경에서와 마찬가지로 목표는 효과적인 프로세스 관리를 통해 더 빠른 전략적 의사결정 프로세스와 혁신을 가능하게 하는 것입니다.

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연구를 하면서 우리는 OODA 루프가 OODA 루프와 매우 유사하다는 것을 깨달았습니다. 감각-지각-결정-작동 자율주행차의 작동 방식을 설명하는 데 사용되는 모델입니다. 이 모델에서 차량은 실시간으로 다음 기능을 지속적으로 수행합니다.

감각: 차량은 센서를 사용하여 주변 환경이나 상황(주로 도로 및 인근 차량)에 대한 실시간 데이터를 수집합니다. "감각"은 "관찰하다"보다 더 넓은 단어이며 (1) 모든 센서가 시각을 기반으로 하는 것은 아니라는 사실과 (2) 수집하고 공유하는 데이터의 의미를 평가하지 않는다는 사실을 반영합니다.

감지하다: 차량은 머신러닝과 AI를 사용해 센서가 공유하는 데이터를 해석하고 이해합니다. Tesla는 인지 및 의사 결정의 정확성을 향상시키기 위해 전체 차량의 데이터로 차량 내 지능을 훈련하기 위해 자체 슈퍼컴퓨터인 Dojo를 개발했습니다.

결정하다: 차량은 사용 가능한 옵션 중에서 선택하고 가장 안전한 행동 방침을 결정하며 다시 AI를 사용하여 결정합니다.

작동: 차량은 취하기로 결정한 작업을 시작합니다. 자율주행차가 작동하는 데 필요한 세 가지 주요 제어 장치는 가속을 위한 스로틀, 방향을 결정하는 조향 장치, 정지를 위한 브레이크입니다. 물론 현대 차량에는 다른 많은 액추에이터가 있지만 이는 차량이 임무를 달성하고 목적지에 안전하게 도달하는 데 도움이 되는 세 가지 주요 액추에이터입니다.

차량의 경우 Sense-Perceive-Decide-Actuate 모델은 단일 자율 시스템이 주변 세계에서 어떻게 효과적으로 작동할 수 있는지 설명합니다.

그렇다면 이러한 자율 시스템 모델은 어떻게 무한한 비즈니스에 적용되며, 무한한 운영 모델을 만들기 위해 어떻게 적용할 수 있을까요? 간단히 대답하자면 매우 잘 작동한다는 것입니다. 그러나 우리는 이 기능을 가장 유용하게 만들기 위해 다음과 같은 조정이 가치가 있다고 생각합니다.

첫째, 무한한 기업은 시장, 생태계, 커뮤니티와 별개가 아닌 일부로 살아갑니다. 회사가 혼자 사업을 한다는 생각은 더 이상 유지될 수 없습니다. 정체성은 고립과 배제의 관점에서 정의되는 것이 아니라, 연결성과 포용의 관점에서 정의됩니다. 운영 모델 관점에서 우리는 무한한 회사가 더 큰 생태계와 연결되어 있고 모든 활동이 해당 생태계의 맥락 내에서 발생한다는 것을 보여줄 수 있기를 원합니다.

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둘째, 위에 표시된 모델은 즉각적인 및/또는 지역적 조건을 감지하는 데 초점을 맞추는 경향이 있으며, 이는 때때로 상황 인식으로 설명됩니다. 이는 효과적인 의사 결정에 매우 중요하지만 오늘날 상황 인식만으로는 더 이상 충분하지 않습니다. 오늘날의 기업도 수평적으로 인식해야 합니다. 수평적 인식은 바로 지금 여기를 넘어 더 큰 세계와 연결되는 것을 의미합니다. 기업은 자율주행차가 상황을 인식할 수 있는 것과 똑같은 방식으로 "더 먼 길"을 볼 수 있어야 합니다. 여정의 어느 곳에서나 문제를 예측하고 피하기 위해 적극적인 조치를 취할 수 있습니다. 이는 모두 글로벌 및 지역적 특성 때문입니다. 연결성.

셋째, 하나의 자율 시스템에 적용되는 동일한 모델에 대한 논의에서 분명해졌듯이 무한한 시스템은 "계열"뿐만 아니라 다양한 수준에서 자기 유사성을 갖습니다(라고도 함). 프랙탈). 무한한 회사 내의 개별 자원은 그 자체로 무한하며, 회사와 동일한 책임을 집니다. 고객의 즉각적인 요구와 현재 시장 상황에 대응하고 미래에 적응하고 준비합니다. 것들. 그리고 회사 전체와 마찬가지로 개별 직원과 팀이 조치를 취할 때 진공 상태가 아닌 전 세계에서 조치를 취합니다.

감지하고, 이해하고, 결정하고, 행동합니다(SUDA)

우리 모델은 지역적이든 글로벌적이든 그 맥락에서 행동과 반응을 배치해야 하며 개인, 팀, 회사 수준 모두에서 작동할 수 있어야 합니다. 이러한 고려의 결과는 무한한 운영 모델.

무한 운영 모델은 위에서 설명한 네 가지 기능을 연결과 자율성의 두 가지 영역으로 분리합니다.

모델의 왼쪽에는 도메인 연결, 우리는 시스템이 일부인 더 큰 세계에서 발생하고 이와 관련하여 발생하는 감지 및 행동 기능을 가지고 있습니다. 여기서 중요한 점은 이러한 시스템이 진공 상태에서 작동하지 않는다는 것입니다. 그들은 세상 안에서 행동하고 세상은 그들에게 행동합니다. 이쪽에는 두 개의 루프가 있습니다. 더 작은 루프(실선)는 시스템이 작동하는 로컬 및 즉각적인 세계를 설명합니다. 이는 상황인식의 '상황'과 동일하다. 전투기 조종사, 자율주행차, 기업, 팀, 영업사원, 프로젝트팀 모두 상황을 감지하고 대응할 수 있는 역량과 장비를 갖추어야 합니다. 그들은 자신을 발견하고, 앞에서 속도가 느려지는 자동차에 반응하고, 고객 전화에 효과적으로 응답하기 위해 사용할 수 있는 정보를 확보하는 등의 작업을 수행합니다. 에. 더 큰 루프(점선)는 시스템이 작동해야 하는 글로벌 및 가까운 미래 또는 신흥 세계를 설명합니다.

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자율주행 자동차는 주변의 다른 자동차와 연결될 뿐만 아니라 센서를 통해 차량에 대한 실시간 위치를 알고 있습니다. 그들과 길 위의 다른 실체들은 또한 더 큰 세계와 연결되어 있으며 더 아래에서 나타나는 상황을 알고 있습니다. 도로. 결과적으로 자체 "임무"에 미칠 영향을 예측하고 이를 방지하기 위해 선제적인 조치를 취할 수 있습니다. 이제 모든 기업은 예측 및 규범적 데이터 분석에 접근할 수 있으며 이러한 도구를 사용하는 기업이 성공할 것입니다. 알 수 있는 문제를 피하거나 알 수 있는 기회를 포착하거나 둘 다를 위해 정보에 입각한 결정을 내리고 예측 조치를 취하는 것입니다. 우리는 모든 기업이 성공하기 위해 연결되어야 하는 시간과 공간 모두에서 이러한 더 넓은 맥락을 표현하기 위해 점선 루프를 "수평"이라고 부릅니다.

모델의 오른쪽에는 도메인 자치, 이해 및 결정 기능이 있습니다. 여기서 가장 중요한 점은 팬데믹 이후 어디서나 무엇이든 할 수 있는 세상에서 회사의 팀과 직원은 점점 더 많은 활동을 하고 있다는 것입니다. 중앙에서 멀리 떨어져 분산되어 있으므로 자신의 목표를 이행하는 방법에 대해 시기적절하고 정확한 결정을 내릴 수 있는 자율성이 부여되어야 합니다. 임무. 회사는 이러한 분산되고 자율적인 인력에 대처하기 위해 자원 조정의 형태로 관리 및 감독 프로세스를 개편해야 합니다. 한편, 기업 자체도 연결성과 무한성에도 불구하고 고유한 정체성과 사명을 갖는다는 점에서 자율적이어야 합니다.

앞서 언급한 바와 같이, 무한 운영 모델은 모든 요구 사항을 지원할 뿐만 아니라 기업은 상황적, 수평적 인식을 가질 뿐만 아니라 개인과 집단 모두에서 일할 수 있어야 합니다. 수준. 기업은 이 모델을 사용하여 개별 직원, 직원 팀 및 조직 전체의 비즈니스 관리 프로세스를 위한 프로세스를 설계하고 개발할 수 있습니다.

마지막으로, 우리가 보여준 모델의 각 기능 이름에 대해서는 몇 가지 사소한 차이점을 제외하고 폭넓은 합의가 이루어졌습니다. 우리는 이 모델이 인간 조직뿐만 아니라 자율주행차와 같은 기술 시스템에도 적용될 수 있다는 점에서 Observe보다 Sense가 더 적합하다고 믿습니다. 우리는 인식(Perceive) 또는 방향(Orient)보다 이해(Understand)를 선호합니다. 그 이유는 그것이 더 일반적으로 사용되기 때문입니다. 모든 모델이 결정에 동의합니다. 우리는 Actuate보다 Actuate를 더 선호합니다. 그 이유는 이 기능이 두 가지 작동( 전체 시스템의 오케스트레이터 구성 요소에 의해 실행되고 실행기 구성 요소에 의해 실행됩니다. 여기서 이러한 구성 요소는 하나의 구성 요소에서 분리됩니다. 또 다른. 이것은 우리에게 약어를 남깁니다. SUDA(감각, 이해, 결정, 행동) 무한한 운영 모델을 위한 것입니다.

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간단히 말해서, 무한 운영 모델, 또는 수다는 동적으로 변화하는 조건을 반영하도록 설계된 기타 상황 인식 또는 감지 및 반응 모델의 진화입니다. 예를 들어 안정적인 조건에서 지속적인 개선을 위해 설계되거나 상대적으로 제어되는 PDCA 또는 Deming Cycle과 달리 환경.

우리는 SUDA 모델을 발명하지 않았습니다. 내부 및 외부 요인 모두에 대해 '연결' 논리의 '감지' 및 '행위' 부분을 확장했습니다. 이는 직원, 팀 또는 회사 등 자율적 개체를 지역적으로나 전 세계적으로 연결된 세계의 맥락에 배치하고 회사에서 하나의 도구로 사용할 수 있습니다. 결단력 있게 행동하고, 지속적으로 학습하고 개선하며, 필요에 따라 신속하게 대응할 수 있는 프로세스를 식별, 정의 및 개발하는 개념 모델 세계.

이 글은 공동저자입니다. 헨리 킹, Salesforce의 비즈니스 혁신 및 변혁 전략 리더이자 Boundless의 공동 저자입니다. "Boundless: 무제한적인 비즈니스 성공을 위한 새로운 사고방식"(Wiley 발행), Henry King 및 Vala Afshar 저작.