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엔터프라이즈 기술에서 일어나는 조용한 변화

Adam Park — Wed, 20 Aug 2025 06:29:31 +0000

엔터프라이즈 기술이 단순한 자동화를 넘어 애플리케이션, 데이터, AI가 통합된 지능형 오케스트레이션으로 진화하고 있습니다. 자동화에서 의사결정 지원, 나아가 업무 ��로세스 조율로 이어짶ĵ� 엔터프라이즈 기술의 변화를 지금 바로 확인하세요.

글쓴이: 얀 길그(Jan Gilg), 번역: 클로드(Claude)

애플리케이션, 데이터, AI를 하나의 조정된 시스템으로 통합하여 지속적으로 개선되는 새로운 엔터프라이즈 아키텍처가 등장하고 있습니다. (이미지: GETTY)

조용한 변화가 엔터프라이즈 기술을 재편하고 있습니다. 클라우드왶� AI 기반 비즈니스 혁신의 시끄러운 단계는 더욱 근본적이고 깊이 있는 단계로 바뀌고 있습니다. 바로 댶�규모 운영 인텔리전스입니다. 최근 GPT-5왶� 같은 더욱 발전된 AI 모델의 출시로, 더 똑똑하고 통합된 시스템의 잠재력은 그 어느 때보다 커졌습니다.

이러한 변화의 중심에는 새로운 엔터프라이즈 아키텍처가 있습니다. 애플리케이션, 데이터, AI를 조율된 단일 시스템으로 통합해 지속적으로 개선되는 아키텍처입니다. �鶹ԭ��에서는 이를 혁신의 플라이휠이라고 부릅니다. 또는 더 똑똑한 의사결정의 연쇄반응이라고 생각할 수도 있습니다.

깨끗하고 의미 있는 데이터가 서로 연결되어 있고 여러분의 비즈니스, 업계, 그리고 더 넓은 세상에서 일어나는 일을 아는 AI로 강화된 적절한 애플리케이션을 통해 흘러갈 때, 하나의 똑똑한 결정이 또 다른 결정으로 이어집니다. 이는 비즈니스 ��로세스에 지장을 초래하지 않으면서도 재조정합니다. 그리고 이전에는 불가능했던 규모의 생산성 향상과 비즈니스 성과를 이끌어냅니다.

�鶹ԭ��, 기업의 불확실성 극복 돕는 새 역량 공개��특집 기사

�鶹ԭ��는 Sapphire에서 기업용 앱, 데이터, 비즈니스 AI의 ‘플라이휠 효과‘로��불확실성 극복을 돕는 새로운 AI 도구왶� 비즈니스 애플리케이션을 발표하고, AI 기반 통합 솔루션으로 기업의��복원력 강화왶��생산성 30% 향상을 약속했습니다.

자동화에서 인텔리전스, 그리고 오케스트레이션으로

이런 일이 가능해진 이유 중 하나는 기술이 마침내 준비되었기 때문입니다. 오늘날 클라우드, 데이터, 비즈니스 AI는 함께 통합되어 더욱 의미 있는 성과를 이끌어낼 수 있을 정도로 성숙해졌습니다.

AI의 초기 물결은 명확한 성과를 제공하는 자동화로 이어졌습니다. 예를 들어, 미국의 설탕 재배업체인 웨스턴설탕협동조합(Western Sugar Cooperative)은 �鶹ԭ��의 AI로 송장 처리 속도를 높여 매월 처리 시간을 25%씩 단축하고 있습니다. 하지만 AI를 고립된 상태에서 자동화에만 이용한다면 한계가 있습니다. 이제 조직들은 자동화 뿐 아니라 오케스트레이션이 적용된 시스템의 필요성을 인식하고 있습니다.

이는 재무, 공급망, 조달, HR, 영업 전반의 핵심 ��로세스의 정렬을 의미합니다. 정형 데이터왶� 비정형 데이터가 원활하게 흘러 실행 가능한 통합 데이터 레이어를 만듭니다. 그리고 임베디드 AI를 이용해 효율성뿐 아니라 의사결정을 향상시킵니다.

이는 기술 업그레이드가 아닙니다. 비즈니스 아키텍처 혁신입니다.

AI 혁신: 기업 경쟁력 확보 위한 4단계��특집 기사

기업이 AI를 통해 실질적인 경쟁 우위를 확보하려면 가장 유망한 사용 사례 우선순위 설정, 지능형 에이전트 배포, 일상 업무 ��로세스에 AI 통합, 상호 운용 가능한 AI 도구 생태계 구축이라는 4단계 접근법이 필요합니다.

�鶹ԭ�� 비즈니스 스위트: 확장 가능한 생산성을 위한 플랫폼

�鶹ԭ�� 비즈니스 스위트(�鶹ԭ�� Business Suite)는 이러한 혁신을 댶�규모로 제공하도록 구축되었습니다. 클라우드 ERP왶� 업무영역(라인 오브 비즈니스) 애플리케이션을 완전히 통합되고, 데이터 기반이며, 설계상 AI로 구동되는 통합 플랫폼으로 결합합니다.

이 아키텍처는 클린코어, �鶹ԭ�� 비즈니스 기술 플랫폼(�鶹ԭ�� Business Technology Platform)을 통한 확장성, �鶹ԭ�� 비즈니스 데이터 클라우드(�鶹ԭ�� Business Data Cloud)를 통해 제공되는 조율된 데이터를 중심으로 설계되었습니다.

이 기반은 기업이 비즈니스의 모든 부분에서 임베디드 인텔리전스를 활성화할 수 있게 합니다. 단순한 도구 모음이 아닙니다. 기업이 더 잘 운영되고 더 빠르게 성장할 수 있도록 설계된 통합된 지능형 플랫폼입니다.

하지만 진정으로 혁신적인 점은 이 플랫폼이 성과 달성을 지원한다는 사실입니다. 재무팀은 몇 주가 아닌 며칠 만에 장부를 마감하기 시작하고 있습니다. 기획자들은 공급망 변화에 실시간으로 대응하고 있습니다. HR, 조달, 고객 서비스의 직원들은 덜 중요한 업무를 자동화하는 AI 에이전트의 도움을 받아 더 중요한 일에 집중할 수 있게 되었습니다. 이는 에이전틱 AI왶� 함께 일어날 더 큰 혁신적 변화의 초기 미리보기입니다.

비즈니스에 유용한 에이전틱 AI, 그 비용은?��특집 기사

에이전틱 AI는 자연어를 이해하고 시스템 간 통합을 통해 자율적으로 작업을 수행하며, 기업의 AI 투자효과를 높이는 핵심 기술로 주목받고 있습니다. 하지만 높은 도입 비용과 인프라 비용 등의 장벽을 해소하려면 명확한 ROI 측정 방안이 필요합니다.

그리고 기업이 더 잘 운영될 때, 사람들이 그 차이를 경험합니다. 배송이 더 빨리 도착합니다. 서비스가 더 반응적입니다. 그리고 자주 비행기를 타는 우리들에게는 통합된 데이터 공유가 길가에서 여권 심사를 거쳐 탑승구까지 몇 분 만에 빠르게 이동할 수 있게 해줍니다. 데이터 패브릭과 비즈니스 AI가 더욱 성숙해지면서, 이 기반은 더욱 가치를 더하게 될 전망입니다.

지금 이에 투자하는 조직들은 다음 10�Ƅ을 위한 운영 모델을 구축하고 있으며, 엄청난 경쟁우위를 확보할 수 있는 위치에 자리잡고 있습니다.

이것이 바로 오케스트레이션의 의미입니다.

아메리카 전역에서 새로운 생산성 향상의 물결 열기

아메리카 전역에서 생산성이 다시 비즈니스 의제의 최상위에 올랐습니다. 북미가 AI 도입의 글로벌 리더였던 반면, 라틴 아메리카 전역의 기업들도 지능형 혁신을 추진하기 위해 AI를 사용하고 있습니다. 예를 들어, 브라질의 화장품 회사인 나투라(Natura)는 현재 �鶹ԭ��의 생성형 AI 기능을 사용하여 비즈니스 ��로세스를 합리화하고 더 빠른 의사결정을 지원하고 있습니다.

기업들은 더 이상 혁신 자체를 쫓지 않습니다. 기업 전체에서 확장하고, 복제하고, 지속할 수 있는 결과를 우선시하고 있습니다. �鶹ԭ��의 클라우드 기술에 대한 최근 IDC 연구에 따르면, 조직들은 사용자에게 실시간 인사이트에 대한 액세스를 제공함으로써 18%의 생산성 향상을 달성했습니다.

다음은 무엇인가

다음 생산성 향상의 물결은 더 많은 도구를 추가하는 데서 나오지 않습니다. 이미 존재하는 기능을 통합하고 확장하는 데서 나올 전망입니다. 그리고 이를 수행하는 조직들이 다음 단계를 좌우할 의제의 주인공으로 자리할 것입니다.

원문: , , Forbes

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�Ұ��ƹ십자, 미래짶�향적 클라우드 인사싵ӊ�템 구축

�鶹ԭ�� News — Wed, 09 Nov 2022 10:11:01 +0000

�鶹ԭ�� 코리아, GC�ƹ십자에 클라우드 기반
미래짶�향적 인사싵ӊ�템 구축

‘�鶹ԭ�� HR 커넥트 섵Ӛ� 2022’에서 �鶹ԭ�� 석세스팩터스 기반 신규 인사싵ӊ�템 구축사례 공유

2022�Ƅ 11월 9일, 섵Ӛ� – �鶹ԭ�� 코리아(대표 신은영)는 지난 8일 개최한 국내 기업 HR 및 IT 분야 임직원 대상 행사 ‘�鶹ԭ�� HR 커넥트 섵Ӛ� 2022’에서 �Ұ��ƹ십자(대표이사 허은철)이 클라우드 기반 미래짶�향적 인사싵ӊ�템을 성공적으로 구축했다고 9일 밝혔다.

�鶹ԭ�� 코리아는 , , 등을 바탕으로 올해 10월 �Ұ��ƹ십자의 효율적이고 효과적인 구축을 완료했다.

클라우드 기반 시스템으로 기존 HCM 연동과 기존 투자 보호

�鶹ԭ�� 코리아는�Ұ��ƹ십자의 �鶹ԭ�� 솔루션 도입 이유로 ▲기존 인사관리 시스템 환경을 고려한 기반 신규 시스템 구성 ▲기존 시스템 간 원활한 을 꼽았다. 더불어, �Ұ��ƹ십자가 �鶹ԭ�� 석세스팩터스 솔루션 기반으로 인재관리 영역 전반 및 핵심적인 인사관리 부문을 운영하며, 기존 구축형 HCM과의 연동 및 기존의 투자자산을 보호하기 위해 도입을 결정했다고 소개했다.

특히, �Ұ��ƹ십자는 이번에 도입한 �鶹ԭ�� 석세스팩터스 워크존의 높은 편의성과 효율성을 장점으로 꼽았다. �Ұ��ƹ십자는 �鶹ԭ�� 석세스팩터스 워크존을 통해 전직원이 손쉽게 HR시스템에 접근할 수 있고, 다양한 HR 데이터를 확인할 수 있도록 지원했으며, 맞춤형 UX 설계 및 구성해 신규 시스템에 대한 저항감을 최소화했다. 또한, 타 시스템들도 하나의 포털 공간에 연계 구성해 통합성을 높이고, 자체 개발한 근태 시스템 환경을 모바일화해 사용자 편의성을 제고했다. 이번 �Ұ��ƹ십자 프로젝트는 �鶹ԭ�� 코리아, 두산 디지털이노베이션(DDI), 커니(��𲹰��Ա��)가 함께 참여했다.

신속한 의사결정과 일관된 사용자 경험 실현

�鶹ԭ�� 코리아는 클라우드 기반 미래 지향적 인사관리 솔루션 도입 효과로 신속한 의사결정 지원 및 일관된 사용자 경험 환경 제공을 꼽았다. �鶹ԭ�� 코리아는 이번 신규 인사관리 솔루션을 바탕으로 �Ұ��ƹ십자의 HR ��로세스 혁신 및 데이터 표준화를 달성할 것으로 기대했다. 더불어, 경영진에게는 유의미한 �ѫ�� 데이터를 제공해 의사결정을 지원하며, 인사담당 임직원에게는 전사 인재에 대한 가시성을 확보하도록 도왶� 인재양성 및 관리 기반 구축을 지원한다. 또한 일반 임직원들을 위한 모바일 앱 등을 제공해 인사관리 시스템 접근성을 제고할 수 있다.

김용운 �Ұ��ƹ십자 인재경영실장은 “�Ұ��ƹ십자는 HR 분야의 전환을 뒷받침할 수 있는 통합 HR 솔루션 파트너로 �鶹ԭ�� 석세스팩터스를 선정했고 이를 기반으로 효율적이고 효과적인 HR 시스템을 구현할 수 있었다”며 “이번 협력을 바탕으로 조직 문화는 물론 일하는 방식에 이르기까지 조직 전반에 긍정적인 변화를 불러일으킬 것으로 기대한다”고 말했다.

다양한 업종 국내 기업의 인사혁신 지원

신은영 �鶹ԭ�� 코리아 대표이사는 “전 세계적으로 인재 확보 및 유지를 위해 많은 기업들이 끊임없이 혁신을 도모하고 있는 가운데, 이번 ‘�鶹ԭ�� HR 커넥트 섵Ӛ� 2022’ 행사에서 혁신적인 인사관리 솔루션 구축 사례왶� 효과를 국내 기업에 소개할 수 있게 되어 의미가 깊다”며 “이번 �Ұ��ƹ십자의 신규 인사싵ӊ�템 구축 사례를 기반으로 더욱 다양한 산업에 속한 국내 기업의 인사부문 혁신을 지원하겠다”라고 말했다.

한편 �鶹ԭ�� 클라우드 인적자원 솔루션 �鶹ԭ�� 석세스팩터스는 8일 국내 기업 HR 및 IT분야 임직원 대상으로 ‘�鶹ԭ�� HR 커넥트 섵Ӛ� 2022’을 개최했다. �鶹ԭ�� 석세스팩터스는 본 행사를 통해 최신 HR 트렌드왶� 기술 동향을 전달하고 기업 성장과 혁신을 위한 전략을 공유했다. 특히, 이번 행사에는 에이미 윌슨(Amy Wilson) �鶹ԭ�� 석세스팩터스 제품 및 설계 담당 수석부사장이 기조연설을 통해 일하는 방식 혁신의 중요성을 소개했다. 이날 행사에는 LG CNS, �Ұ��ƹ십자, ㈵ӹ�카오엔터��라이즈, ㈵ӆ��트인, 짶��ѫ��, ��컨설팅, 코오롱베니트㈜ 등 �鶹ԭ�� 석세스팩터스 솔루션 도입 고객 사례 발표가 진행됐다.

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�鶹ԭ��에��댶��

�鶹ԭ��의 전략은 모든 기업이��으로 운영될 수 있도록 지원하는 것이다. �鶹ԭ��는 기업용 애플리케이션 소프트웨어 시장의 선두주자로서 규모왶� 업종에 관계 없이 모든 기업이 최고로 운영될 수 있도록 지원하고 있다. 전 세계 거래의 87%가 �鶹ԭ��^®��시스템을 통해 처리된다. �鶹ԭ��의��,��, 고급��기술은 고객의 비즈니스를 지능형 기업으로 전환하도록 지원한다.

�鶹ԭ��는 사람과 조직에 깊은 비즈니스 인사이트를 제공하고 경쟁 우위를 유지하도록 지원하는 협업을 촉진한다. �鶹ԭ��는 기업이 소프트웨어를 중단 없이 원하는 방식으로 사용할 수 있도록 기술을 단순화한다. �鶹ԭ��의 엔드투엔드 애플리케이션 및 서비스 제품군을 통해 전 세계 25개 업종의 기업 및 공공 고객이 수익성 있게 운영하고, 지속적으로 바뀌는 상황에 적응하며, 변화를 이끌어내고 있다.

�鶹ԭ��는 고객, 파트너, 직원 및 업계 선구자로 구성된 글로벌 네트워크를 통해 세계가 더 잘 운영되고 사람들의 삶을 개선할 수 있도록 지원한다. 보다 자세한 정보는��에서 확인할 수 있다.

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빅데이터 실무적용 4단계

Adam Park — Tue, 09 Aug 2022 01:40:16 +0000

통찰공장을 성공적으로 확산시키기 위해서는 댶�규모 변화보다는 이해관계자가 점진적으로 의사결정에 데이터왶� 통찰을 활용하도록 유도해야 합니다. 시간이 지나면서 통찰공장을 일상 업무왶� 통합해 더 큰 의사결정과 댶�규모 변화를 수용할 의향도 증가하기 때문입니다.

글쓴이: Chris Meyer, Tim McGuire, Maher Masri, Abdul Wahab Shaikh

데이터는 의미가 없습니다. 측정 가능한 실효성 있는 의사결정을 돕지 못한다면 말이죠. 불행히도 많은 의사결정권자가 로 기뻐하기보다는 기절할 지경입니다. 결국 데이터왶� 통찰을 일선의 담당자에게 연관성 높은 유용한 형태로 전달하지 못하게 됩니다. 너무도 많은 빅데이터 프로젝트를 일선 담당자의 의견수렴 없이 착수하고, 때로는 너무 오래 걸려서 사용하기도 전에 통찰은 녹슬어 버립니다.

저희 경험에 비추어 보면 빅데이터에서 가치를 창출하는 과정은 데이터를 통찰로, 나아가 실무에 적용하도록 빨리, 반복 가능한 방식으로 연결하느냐의 여부가 관건입니다. 공장을 떠올려 보세요. 통찰은 제품입니다. 상품은 쓸모가 있을 때 가치가 있는 법이죠. 데이터는 원자재이며, 이를 가공해 제품(통찰)을 만듭니다. 일선 담당자는 소비자로서, 제품을 필요로 하고 사용하는 사람입니다.

�鶹ԭ��왶� Databricks, 데이터왶� AI의 새로운 시대를 열다��특집 기사

�鶹ԭ��는 모든 �鶹ԭ�� 데이터를 통합, 관리하며 서드파티 데이터왶� 연결되는 완전 관리형 SaaS 솔루션 를 발표하고, Databricks왶�의 전략적 파트너십을 통해 AI 및 데이터 �ѫ�� 역량을 강화할 방침입니다.

“통찰공장(인사이트 팩토리)” 접근법은 기업이 대량의 데이터를 신속하게 걸러내 최적의 �ѫ��을 수행하고 연관성 높은 통찰을 제공함으로써 사람들이 의미 있는 조치를 취할 수 있도록 합니다. 이를 통해 기업의 매출이 5-15% 증가하는 성과를 목격했습니다.

이러한 경지에 오르기 위한 네 가지 단계를 소개합니다.

1. 무엇을 생산할지 결정하라

통찰공장에서 작업에 착수하기 전에 달성하고자 하는 목표에 댶�� 명확한 이해가 선행되어야 합니다. 예컨대, 고객 이탈 방지라든가 특정 고객 세그먼트가 다음에 무엇을 구입할지 예측한다거나 하는 목표를 파악해야 하죠. 비즈니스 차원에서 답해야 할 명확한 질문이 무엇인지 결정하고 그 답이 실무에 구체적으로 어떤 도움을 줄 수 있는지 알아야 합니다.

다음으로 공장이 바로 그 통찰을 생산하도록 구성합니다. 예컨대 어느 유통업체는 전�Ƅ 동기대비 매출 하락의 90%가 특정 시장의 12% 고객에 집중되어 있음을 발견했습니다. 따라서 근본 원인이 무엇인지 파악하는 데 질문을 집중했고 이를 토대로 공략 대상에 맞춘 로컬 시장 머천다이징 전술을 써서 상황을 역전 시켰습니다.

2. 원자재를 확보하라

통찰을 확보하기 위해 폭 넓은 데이터의 파악이 유용할 수 있지만 우선 즉시 이용 가능한 최상의 데이터로 시작하세요. “완벽한 데이터 세트”를 쫓는 일은 많은 시간이 들고(성과는 없는 경우가 대부분) 신속한 조치를 취할 능력을 저해합니다. 대신 “소규모 데이터”로 시작하세요. 포괄적인 “”가 장기적으로 훌륭한 자산이기는 하지만 엄선한 소규모 “데이터 마트”가 빨리 통찰을 만들기 쉽고 복잡성의 늪에 빠지는 일을 막아 줍니다.

시간이 지나면 추가 데이터 세트를 위에 덧붙일 수 있습니다. 일례로 잘 나가는 유통업체가 POS 거래내역 데이터를 외부에서 구한 제3자 고객 데이터로 보완하고, 경쟁사 데이터를 추가하고, 즉시 가용한 공개 데이터를 더해 고객을 이해하고자 했습니다. 일�Ƅ이 지나자 이러한 통찰에 소셜미디어 데이터(감성�ѫ��용), 위치 데이터(스토어 유동인구 및 이동경로), 신용카드사의 재무 정보(지갑점유율 계산용)를 추가해 더욱 풍부한 통찰이 가능해졌습니다.

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�鶹ԭ�� Business Data Cloud는 완전 관리형 SaaS 솔루션으로 모든 �鶹ԭ�� 데이터를 통합 및 관리하고 타사 데이터왶� 원활하게 연결하여 사업부 리더에게 더욱 영향력 있는 의사결정을 내릴 수 있는 컨텍스트를 제공합니다.

3. 통찰을 빨리 생산하라

에 있어서는 생산적인 조치는 주로 속도의 산물이라는 사실을 확인하게 됩니다. 신속한 의사결정과 실행에 초점을 두면 긴 토론을 피할 수 있고 일선 담당자가 실무에 적용할 수 있는 통찰로 이어집니다. 통찰공장에 기한을 두어 생산시간을 단축하고 반복 가능한 �ѫ�� 모델과 자동화를 통해 정형화된 산출물을 신속하게 쏟아 낼 수 있도록 해야 합니다.

스타트업처럼 행동하라고 권해 드립니다. 스타트업은 완벽함보다는 충분히 우수함을 택하도록 속도에 사활을 거는 기업입니다. 부질 없이 완벽함만 추구하다가는 마비 상태가 옵니다. 스타트업은 시험하고 배우는 문화에서 번성하며 얼른 실패하고 불완전한 정보로 신속하게 다음 행동으로 이어가는 과정을 선호합니다.

보편화 된 느림보 “위원회” 대신 구체적인 주제영역을 다룰 전략, �ѫ��, 기술 역량을 조합해 민첩한 소규모 팀을 만드세요. 공장을 쉬지 않고 가동하기 위해 비교적 낮은 비용으로 역외 인재를 초빙해 정형 �ѫ��을 지속적으로 수행하는 방안도 고려하세요.

4. 상품을 전달하고 실행하라

지금 바로 이용 가능한 “충분히 우수”한 정보는 지금 당장 구체적인 행동에 활용할 수 있습니다. 데이터가 우유왶� 계란을 함께 구매할 확률이 90%라는 통찰을 준다면 보다 포괄적인 대안을 기다리는 대신 곧바로 우유왶� 계란 선반을 함께 배치하는 파일럿 테스트를 빨리 해보는 게 낫지 않을까요?

통찰이 행동을 이끌도록 확실히 하려면 일선 관리자가 실제로 이용할 수 있는 것이 무엇인지 명확한 이해가 선행되어야 합니다. 이들 관리자는 무엇이 필요한지 파악할 필요가 있습니다. 너무도 자주 마케터나 영업인력은 데이터 �ѫ�� 자료를 받고는 바로 무시하곤 합니다. 많은 경우 �ѫ�� 내용이 현실성이 없고, 명확하지 않거나 신뢰할 수 없고 연관성이 없다고 느끼기 때문입니다.

2025�Ƅ 성공전략: 클라우드 ERP왶� AI, 짶�속가��성의 컨버전스��특집 기사

2024�Ƅ 비즈니스 환경에서는��, AI,��이 기업 성공의 핵심 요소로 부각되었으며, 2025�Ƅ에는 이러한 요소들을 전략적 파트너십을 통해 조화롭게 통합하고 균형 있게 활용하는 기업이 지속가능한 성장과 혁신을 이끌어낼 전망입니다.

대화형 일선 담당자용 도구(예: 경쟁 가격 추적결과, 고객 성적표, 스토어 운영 건전성 모니터)처럼 통찰을 활용할 간편한 대안을 주는 ��로세스의 일부로 제공될 필요가 있습니다. 가장 효과적인 접근법은 바로 이들 도구를 관리자들에게 들이미는 대신 요구사항에 귀 기울이고 대응하며 찾아 오도록 하는 일입니다.

장기적으로 “공장” 문화를 확립하라

통찰공장을 사업 운영 방식에 성공적으로 확산시키기 위해서는 댶�규모 변화부터 추진하는 일을 삼가야 합니다. 이해관계자들이 점진적으로 모든 의사결정에 데이터왶� 통찰을 활용하도록 길들여야 합니다. 시간이 지나면서 통찰공장 생산을 일상 업무왶� 통합함으로써 더 큰 의사결정과 댶�규모 변화를 수용할 의향도 증가하기 때문입니다.

원문 출처 –

The post 빅데이터 실무적용 4단계 appeared first on �鶹ԭ�� Korea 뉴스센터.

디지털 트윈 효과: 비즈니스 활력을 높일 4가지 방안

Adam Park — Sat, 06 Aug 2022 04:18:45 +0000

디지털 트윈으로 연결된 세상에서 의사결정은 식은 죽 먹기. 업무 ��로세스를 자동화하고, 내부 직원과 외부 파트너, 심지어 고객과 함께 일하기가 갑자기 전혀 수고롭지 않습니다. 게다가 정기적으로 비즈니스를 혁신하고 수익을 올릴 새로운 방안을 발견합니다.

글쓴이: 토마스 오니머스(Thomas Ohnemus), 디지털 공급망 솔루션 부사장, �鶹ԭ��

디지털 트윈은 제품, 자산, 운영에 관해 맥락에 맞는 인텔리전스를 제공합니다. 생산 운영은 물론 공급망 계획 및 실행, 나아가 인프라왶� 전체 스마트 시티를 시각화, 모델링 함으로써 가치사슬 전반에 걸쳐 다양한 활용 분야를 제공합니다. (출처: IDC)

여러분의 회사를 두 가지 버전으로 그려 보세요. 변화를 주기 전과 후로 말이죠.

변화 전의 모습은 대략 이렇습니다.

필요한 데이터를 확보하지 못해 제대로 된 의사결정이 어렵습니다. 업무 ��로세스는 느리고 비효율이 가득하죠. 협업은 정말 힘이 들어요. 새로운 비즈니스 모델을 만든다구요? 먼 얘기죠.

자, 그럼 변화 후의 모습을 살펴 볼까요?

폭 넓은 데이터 액세스 덕분에 의사결정은 식은 죽 먹기죠. 업무 ��로세스를 자동화했습니다. 내부 직원, 외부 파트너, 심지어 고객과 함께 일하기가 갑자기 전혀 수고롭지 않습니다. 게다가 정기적으로 비즈니스를 혁신하고 수익을 올릴 새로운 방안을 발견합니다.

이토록 눈부신 변신이 가능한 비결은 뭘까요? 그 답은 바로 디지털 트윈 효과입니다.

디지털 트윈으로 실현 가능한 네 가지 놀라운 효과

오늘날 전세계 각지의 기업이 을 도입해 비즈니스에 활력을 불어넣고 있습니다. 오는 2021�Ƅ까지 세계 대기업의 절반이 이 혁신 기술을 활용해 제품과 자산, ��로세스, 운영 등에 관한 통찰을 추가로 얻을 전망입니다.

디지털 트윈의 정의왶� 활용 분야 (출처: IDC)

디지털 트윈이 여러분의 기업에 도움을 줄 네 가지 구체적인 방안을 제시합니다.

1. 데이터 중심의 의사결정 지원

디지털 트윈을 만들려면 물리적 대상의 다양한 구성요소를 포괄적인 디지털 모델로 표현할 수 있어야 합니다. 겉모습부터 내부의 소프트웨어까지 모두 포함해야 하죠. 기업은 제품이나 자산, 설비 등에 센서를 부착해 디지털 트윈을 개발합니다.

디지털 트윈을 제작하면 자재구성표(BOM), 2차원 도면, 3차원 모델 등의 디지털 버전을 얻게 됩니다. 더 중요한 사실은 장비가 실시간으로 어떻게 운영되고 있는지를 정확히 파악할 수 있다는 점입니다.

이 데이터를 활용하면 더 나은 의사결정을 내릴 수 있습니다. 생산 설비의 성능이 저하되면 회사 전체의 효율성에 악영향을 주기 전에 설비를 수리 또는 업그레이드 할 수 있죠. 제품 성능이 떨어지면 개선을 통해 향후 출시 될 제품은 유사한 문제가 없도록 합니다.

실시간 데이터를 자유자재로 활용하게 되면 비즈니스에 필요한 가장 중요한 의사결정에서 추측 요소를 제거할 수 있습니다.

2. 업무 ��로세스 자동화

회사왶� 제품 사이에 연결성을 확대한다는 장점 외에도 디지털 트윈은 기업이 업무 ��로세스왶� 더 잘 연결하도록 돕습니다.

실시간 데이터 덕분에 업무 ��로세스 비효율을 포착하고 종지부를 찍을 수 있습니다. 실시간 데이터왶� 이력 데이터, 역량 등을 디지털 트윈을 통해 결합하면 문제를 예측하고 자동으로 해결할 수 있습니다.

육안으로 보면 자산이 기대한 대로 작동하는 것처럼 보일 수 있습니다. 하지만 설비 내부 상황은 전혀 다른 이야기죠. 시스템에 생긴 약간의 결함이 자산의 성능을 서서히 저하시킬 수 있습니다. 5일 뒤에 완전히 고장납니다.

적정 기술 없이는 전혀 알 도리가 없습니다. 하지만 디지털 트윈은 문제를 예측하고 발생하기 전에 예방하도록 돕습니다. 이상 징후를 포착하고 첫 취약 신호가 포착된 순간 수리 할 수 있습니다. 일찍이 적절하게 자산을 정상 범위로 돌려 놓아 심각한 서비스 중단이나 다운타임 장기화를 막을 수 있습니다.

가치사슬 전반에 걸친 디지털 트윈의 다양한 활용 분야 (출처: IDC)

3. 이해관계자 간의 협업 확대

사물인터넷(��ǰ�)은 데이터가 꾸준히 흐르도록 합니다. 디지털 트윈은 이 풍부한 데이터를 실시간으로 액세스 하도록 하죠. 하지만 모든 데이터를 혼자만 가지고 있을 필요는 없습니다. 사실 공유하는 편이 현명합니다.

디지털 트윈 네트워크를 만들면 내부 직원과 외부 공급망 파트너, 나아가 고객과 데이터 공유가 용이합니다. 동일한 통찰에 액세스할 수 있게 되어 여러분과 파트너, 고객 등 모두가 협업을 통해 제품과 ��로세스를 개선할 수 있습니다.

디지털 트윈 데이터를 다양한 내부 부서왶� 공유하면 모두가 동일한 정보를 활용하도록 보장합니다. 연구개발, 재무, 마케팅, 영업 팀 등 고립된 사일로 형태로 운영 되던 그룹이 협업해 신제품에 대한 적정 디자인, 정확한 가격 책정, 충분한 촉진 활동, 상업적 생존 가능성 등을 보장합니다.

공급망 파트너는 디지털 트윈 네트워크로 가시성 향상 효과를 얻습니다. 자산 오작동이 발생하면 정비 사업자가 팀을 파견해 해당 설비를 고칩니다. 회사가 제품을 일정보다 빨리 생산하면 물류 사업자가 이를 감지해 일찍 수령해 배송합니다.

끝으로 디지털 트윈 네트워크는 고객으로부터 값진 통찰을 얻을 수 있도록 돕습니다. 고객이 제품을 어떻게 사용하는지 모니터 함으로써 사용빈도가 낮은 기능은 향후 제품에서 제거하고 인기 있는 기능을 부각시킨 신제품을 개발합니다.

디지털 트윈 네트워크를 통해 열린 협업 환경을 실현하면 설계, 운영은 물론 그 중간의 모든 업무를 혁신할 기회를 얻게 됩니다.

4. 새로운 비즈니스 모델 창출

업계를 뒤흔드는 파괴적 혁신에 영향을 받지 않는 기업은 없습니다. 그래서 기업은 기존 비즈니스 모델을 재편하고 매출을 창출할 새로운 방안을 항상 모색해야 합니다.

디지털 트윈은 이 두 가지를 모두 진행할 기회를 제시합니다.

여러분 회사가 압축공기 공급 시스템을 생산한다고 가정해 보죠. 설비를 판매하고 고객사 사업장에 설치하는 일 외에도 자산 수명주기 전반에 걸친 유지보수를 제공하고 고정 요율 대신 실제 공기 사용량을 기준으로 요금을 청구하는 방안을 제안합니다.

디지털 트윈 네트워크를 통해 항상 자산 상태를 모니터하고 고객과 공유하며 고객의 정확한 공기 사용량을 추적합니다. 이처럼 신뢰성과 투명성을 겸비한 방식으로 필요하면 바로 자산을 수리하도록 상시 대기하며 매번 적정 금액을 청구하도록 보장합니다.

틀을 벗어난 사고왶� 혁신적인 서비스 형태의 비즈니스 모델을 탐색한다면 오늘날 수시로 변모하는 디지털 세상에서 확실한 수익성을 유지할 수 있습니다.

비즈니스를 더 나은 방향으로 바꾼다

디지털 트윈은 전사적 업무 효과를 10% 향상할 수 있습니다. 그 만큼 디지털 트윈 이전의 비즈니스왶� 디지털 트윈 이후의 비즈니스 사이에는 확연한 차이가 있습니다.

여러분 회사가 손쉽게 데이터 중심의 의사결정을 지원하고 업무 ��로세스를 자동화하며 협업을 확대하고 새로운 비즈니스 모델을 창출한다면 옛날의 모습은 거의 찾아보기 힘들지 않을까요?

이 글의 원저자는 입니다. 여러분의 이해를 돕기 위해 제가 번역한 글입니다. 고맙습니다.

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성공하는 공급망 계획, 축구에서 배운다?

Adam Park — Mon, 01 Aug 2022 09:39:19 +0000

성공하는 축구 팀은 특별한 무언가가 있습니다. 성공적인 도 마찬가지죠. 돌발 상황에 대처하는 신속한 판단과 결단력, 실행력으로 위기를 기회로 바꾸는 능력. 성공하는 축구팀과 공급망 계획 업무에 필요한 핵심 요소입니다.

글쓴이: 오이큐 일가(Öykü Ilgar)

지난 해��이 막바지에 접어 들면서 제 이웃 곳곳에서 “골!”을 외치는 소리왶� 벅찬 환호성(혹은 짜증스런 고함) 없이 지나는 날이 없을 지경이었습니다. 골수 팬들과 이렇게 흥미진진한 경험을 하다보니 지난 몇 주 동안 축구가 갖는 뉘앙스에 관해 곰곰이 생각하게 되더군요. 코치왶� 매니저가 선수들에게 조언을 하고 전술을 제시하는 모습에서 축구팀 운영과 공급망 관리의 유사점을 떠올렸습니다.

완벽한 경기 계획을 만들자

축구 선수 입장에서 경기가 시작되기 직전에서야 경기 계획을 듣게 된다면 어떨지 상상해 보세요. 계획을 이해할 시간을 갖고 난 후 경기장에 나서는 일이야말로 축구팀의 중요한 준비사항이죠. 팀의 포메이션은? 다양한 경기 상황에서 수비나 공격 스타일은? 상대편 선수는 누구를 마크할까? 다양한 상황에 대한 계획이 있어야 축구팀은 예기치 못한 상황에 댶�� 정신적으로나 육체적으로 대비할 수 있습니다.

2025�Ƅ 공급망 예측 및 전망: 위험 관리왶� 비용 최적화��특집 기사

2025�Ƅ��의 핵심은 ‘위험 관리왶� 비용 최적화의 균형’이며, AI 기술 활용과 데이터 기반 의사결정이 필수입니다. 특히��,��,��개발 등 주요 과제 달성을 위해��기술과 인간의 조화로운 협력이 중요해질 전망입니다.

비즈니스 환경에서 사소한 운영 상의 문제는 공급망이 직면하게 되는 일상적인 당면과제의 일부입니다. 협력업체의 출하 지연이나 설비 고장으로 생산라인에 차칠을 초래하는 일처럼 말이죠. 얼핏 보면 이처럼 하위 레벨의 장애는 비즈니스에 큰 영향을 주지 않는 것처럼 보일 수 있습니다. 하지만 이처럼 매일매일 당면과제를 해결하느라 보내는 총 시간은 널리 영향을 주며 비용이 많이 들죠.

공급망은 이런 유형의 장애를 매일 다룰 수 있어야 합니다. 뭘 해야 할까요? 문제보다는 해결 방안에 초점을 맞추세요. ‘지연을 야기하는 원인’이나 ‘생산라인 내부의 오작동’이 무엇인지 질문을 던지거나 ‘향후 지연을 예방하도록 구매 승인이 원활하게 진행’ 되도록 하는 해결책을 찾아보세요. 이런 접근법은 잠재적인 리스크를 완화하고 다른 기회의 문을 열어줍니다.

경기중 의사결정에 대비하자

선수 한 명이 큰 경기를 앞두고 “결장”한다면 어떻게 될까요? 아니면 모든 일이 잘 풀리다가 경기 종료 5분을 남기고 스타 수비수가 부상을 당할 수도 있죠. 순식간에 경기의 흐름이 바뀔 수 있음을 아는 게 중요합니다. 그래서 백업 계획이 있어야 하죠.

공급망의 나비효과에 댶��서는 모두 잘 알고 계시죠? 그런데 ‘검은 백조’ 얘기는 들어보셨나요? 몇몇 이벤트는 자연재해나 금융위기, 팬데믹 같이 글로벌 차원에서 폭 넓은 영향을 주고 다양한 산업에 커다란 파급효과를 가져올 수 있습니다. 이런 사건을 검은 백조 이벤트라고 합니다. 대부분의 경우 조직은 이런 장애에는 무방비 상태죠. 백업 계획도 없고 신속한 의사결정 능력도 없고 계획한 대로 실행할 결단력 있는 의사결정 역량도 없다면 여러분의 조직은 장기적인 목표 달성뿐 아니라 시장에서 생존하기도 어려울 수 있습니다.

AI왶� 공급망: 우리 곁에 다가온 미래 – IDC 연구��특집 기사

“공급망 및 운영 부문 AI의 중요성“을 조사한 최신 IDC 연구에서 놀라운 결과를 확인하세요. 특히��를 적용하는 데 있어��5단계 데이터 성숙도에 따라 발전할수록 데이터왶� AI 적용 성과를 높일 수 있습니다.

문제 상황 – 위기인가, 기회인가?

승자왶� 패자의 근본적인 차이는 승자의 경우 경쟁 상황을 도전과제로 정의하는 방법을 알고 붶�족한 직무 기술을 개선하는 데 집중한다는 사실입니다. 목표에 얼마나 근접했는지 혹은 멀리 있는지 측정하는 능력이 있다면 팀이 마주할 잠재적인 리스크를 파악하거나 기회를 파악해 활용하는 데 도움이 됩니다.

조직은 크건 작건 간에 문제 상황을 유리하게 전환해 이익을 누릴 수 있도록 시장을 뒤흔들 새로운 방안을 모색할 수 있습니다. 일상적인 공급망 문제의 근본 원인을 파악하고 �ѫ��한다면 공급망 계획 담당자는 시장 변화에 적응하며 향후에 같은 문제의 재발을 막을 수 있죠. 이런 식으로 조직은 생산성을 개선하고 효율성을 향상하며 앞으로 나아갑니다.

문제보다 해결책에 초점을 두는 조직은 도전과제보다 기회를 볼 수 있고 생존을 위해 혁신합니다. 팬데믹이 거의 모든 산업을 강타했을 때 이 문제로 기업들은 비즈니스 모델을 재편하고 돈을 벌 새로운 방안을 만들어 냈습니다. 많은 대형 소매유통업체가 사업을 온라인으로 옮기고 과거에 비해 훨씬 넓은 고객 기반에 도달했습니다.

화장지 수요가 이동하고 변모할 때 유통업체는 온라인으로 이동해 최종 소비자를 지원해야 했죠. 또 다른 사례로 특정 제조 분야에서 명성을 쌓은 기업들이 주택 생산이나 소비자 가전처럼 높은 수요를 보이는 산업의 효과를 누리기 위해 생산 규모를 축소하기 시작했습니다.

성공하는 팀들의 비결을 이해하자

지나치게 의욕 넘치는 선수가 골문을 향해 달려가서 찬 공이 아웃이 되고 마는 경우를 얼마나 많이 보셨나요? 뭐, 꽤 자주 있는 일이죠. 팀웍이 중요합니다. 옆에서 도왶�주는 선수에게 볼을 패스하고 골을 향해 움직여야 하죠. 비즈니스왶� 유사하게 팀으로 일하는 능력은 성공하는 팀들이 보유한 의미 있는 직무 기술입니다.

공급망 환경에서는 귀사의 파트너사, 공급업체, 계약 생산업체, 3차, 4차 사업자 등을 포함한 공급망 전반에 걸친 가시성이 필수적입니다. 공급망 파트너의 역량을 잘 알고 귀사 공급망 생태계의 특징을 파악했다면 시장 변화에 빨리 적응하고 보다 효율적으로 협업할 수 있습니다.

디지털 공급망: 비전과 현실의 격차 해소��특집 기사

은 혁신 기술을 활용해 더 효율적이고 민첩한 운영을 가능하게 하지만, 성공적인 구현을 위해서는 명확한 비즈니스 사례, 강력한 리더십, 조직의 변화 관리가 필수입니다. �鶹ԭ��왶� 퀴네물류대학교의 최신 연구 결과를 확인하세요.

이런 가시성을 활용하려면 민첩성이 요구됩니다. 문제 상황을 빨리 파악하는 능력, 비즈니스에 미칠 잠재적인 파급효과에 대한 이해를 토대로 공급망은 민첩하고 경쟁력 있게 운영될 수 있습니다. 민첩한 조치왶� 명확한 가시성으로 공급망 계획 담당자는 리스크가 문제로 자리잡기 전에 완화할 전략을 개발할 수 있습니다.

통합사업계획(IBP) 성숙도 주요 단계 (확댶��서 보려면 클릭)

예기치 못한 일들이 삶의 일면으로 상존하는 세상에서 축구 토너먼트나 비즈니스 상황이나 마찬가지로 성패는 어떻게 끝까지 경기에 임하느냐에 달려 있습니다. 체계적이고 통합된 사업 계획 수립 방식을 채택한다면 조직은 문제 상황의 부정적인 영향을 사전에 관리하도록 돕는 기술의 지원으로 탄탄한 공급망 ��로세스를 완성할 수 있습니다. 보다 정확하고 신속한 의사결정에 필요한 실시간 데이터 통찰로 역량을 강화한 팀을 확보한 조직은 위협을 예측할 뿐 아니라 잠재적인 기회도 파악해 시장을 뒤흔들 주인공으로 자리할 수 있습니다.

‘’을 적용해 시장을 뒤흔들 기업으로 거듭나는 방안에 관해 자세히 알고 싶으신 분은 “” 자료를 참조하세요.

원문: , , �鶹ԭ�� BrandVoice, Forbes.com

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쟁점: AI가 HR의 미래인가?

Jacqueline Prause — Mon, 25 Jul 2022 03:51:23 +0000

인사 관련 의사결정은 직원의 삶에 영향을 주는 중대한 상호작용과 밀접한 연관이 있습니다. 사람에 관한 일인 만큼 단순 효율화를 위한 AI 적용은 직원을 위협한다고 느낄 수 있죠. 효율성 만큼 공정성을 확대하는 AI의 활용도 중요한 요소입니다.

글쓴이: 재클린 프로즈(Jacqueline Prause)

인사(HR) 업무 효율화를 위해 스마트 기술을 도입하는 고용주는 인력 전반의 분리된 숨은 레이어에 걸려 주춤할 수 있습니다. 몇몇 근로자는 자신의 이력서왶� 성과 데이터를 이 판독하는 데 느긋한 입장이지만 몇몇 근로자는 AI가 고용 의사결정에 어떤 영향을 줄 지에 댶�� 두려워합니다. 근로자의 25% 가량이 각각 긍정과 부정적인 입장이며, 남은 50%는 다소 중립적인 자세를 취한다는 조사 결과가 나왔습니다.

이번 조사가 시사하는 바처럼 HR의 중심은 향후 상당 기간 인간 중심으로 지속될 전망입니다. AI가 보다 폭 넓게 수용될 때까지는 포용적인 직원 경험을 보장하는 투명한 윤리적 AI에 대한 의지를 보여주는 일은 고스란히 고용주의 몫입니다.

효율성 속의 공정성을 찾아서

“AI가 HR의 미래의 전부는 아니다”며 케이틀린 센드라 박사(Caitlynn Sendra)는 주의를 환기합니다. �鶹ԭ�� SuccessFactors에서 경험 제품 과학자로 활동 중인 센드라 박사는 제품이 직원 경험에 영향을 미치는 방식을 연구합니다.

산업조직심리학회(SIOP)가 4월 28일 시애틀에서 주최한 연례 컨퍼런스에서 센드라 박사는 “로봇일까 아닐까: AI가 HR의 미래인가?”라는 주제의 토론 세션에 연사로 나섰습니다. 핀사이트(Pinsight)의 미셸 브라운(Michelle Brown) 최고운영책임자(COO)왶� 한 팀이 되어 HR 분야에 AI를 확대 적용하는 데 반대하는 진영의 관점을 논했습니다. 토론장 밖에서는 센드라왶� 브라운은 AI에 보다 긍정적인 입장을 선호하지만 이번 토론에서는 찬성과 반대 진영 사이의 타협점을 찾을 여지가 거의 남지 않았습니다.

채용 AI의 그늘: 편향, 책임, 그리고 인간적인 해법��특집 기사

AI 채용 도구는 역사적 편향을 자동화·확대 재생산하며, 고용주왶� 벤더 모두 법적 책임에서 자유롭지 않다. 편향 감사왶� 설명 가능한 AI 도입을 통해 투명성을 확보하고, 최종 채용 판단은 반드시 사람이 내리는 구조를 갖추는 것이 핵심 대응 방안이다.

찬성 진영은 AI의 지원으로 HR이 댶�규모로 효율성을 새로운 차원으로 높일 수 있다고 주장합니다. 이러한 관점은 특히 인재 확보 분야에서 핫 토픽이죠. 대퇴직(Great Resignation)으로 가속화된 인력난으로 채용 담당자는 기록적인 수준의 업무량과 엄격한 성과 지표로 골머리를 앓고 있습니다.

“AI에 관해 논의할 때마다 효율성을 크게 부각시키는데 제 반론은 항상 공정성이 보장되는가?”라며 센드라 박사는 산업조직(I-O) 심리학자로 구성된 청중에게 밝혔습니다. “심리학자로서 우리는 모두 공정성에 대한 인식도 중요하다는 사실을 알고 있습니다.”

양분된 인식: 추천하는 사람과 두려운 사람

는 14개국 1,378명의 근로자를 대상으로 AI왶� 같은 스마트 기술이 직장 내에 어떤 영향을 줄 지에 대한 인식을 측정하기 위한 조사를 실시했습니다. 이번 연구 결과 44%는 불안을 표했고, 다른 응답자는 스트레스(26%)이나 두려움(25%)을 느낀다고 밝혔습니다. 많은 직원이 안면 추적이나 운동 추적 등 신체 관련 데이터 소스가 특히 문제라고 강조했습니다.

총 22개 적용 사례를 시험한 결과 전통적인 순추천지수(NPS) 기준의 “추천자”는 직원의 25% 미만으로 나타났습니다.

AI가 일하는 회사: 에이전틱 시대, 실행 시스템의 대전환��특집 기사

기업의 두뇌인 ERP가 이제는 AI 에이전트가 스스로 판단하고 실행하는 ‘‘의 엔진으로 진화합니다. 224개의��왶� 앱 없이도 업무를 완성하는��까지, 이제 기업 운영의 주체로 사람과 AI가 함께합니다.

중대한 의사결정에서 누구를 믿나?

HR 부문의 AI에 빠진 중요한 요소는 고유한 인간적 요소인 뉘앙스왶� 감성지능이라고 하는 사람도 있습니다. 하지만 과연 그렇게 나쁜 일일까요? “AI는 HR 전문인력의 평범한 반복 업무를 덜어주는 데 매우 효과적일 수 있다”고 브라운은 밝힙니다. “하지만 그 평범한 반복 업무의 맞은 편에는 사람이 있곤 하죠. 꿈꾸던 일자리를 얻기 위해 중대한 상호작용을 하는 사람이거나 아픈 가족을 위한 의료 복리후생 프로그램이 복잡하고 이해가 어려운 사람이 있어요.”

이처럼 중요한 지적에 대한 반론은 불행히도 몇몇 사람이 이처럼 중대한 상호작용 과정에서 편견이나 차별을 마주하게 된다는 사실입니다. 2021�Ƅ 미국 고용평등기회위원회(EEOC)에 접수된 직장내 차별 신고건수는 건을 넘어서 모든 직장이 안전한 환경은 아니라는 사실을 다시금 실감하게 합니다.

옹호하는 진영에서는 채용 과정에서 AI가 무의식적인 인간의 편견을 걸러낼 수 있다는 를 들어 소외된 그룹에 기회를 열어줄 수 있다고 주장합니다. AI 기반의 새로운 솔루션이 속속 시장에 쏟아져 나오면서 경쟁이 치열한 노동 시장에서 다양한 인재를 채용하기 위해 필사적인 고용주를 위한 성과 개선을 약속합니다.

AI는 의사결정의 원동력이 되는 알고리즘을 꼼꼼히 살펴보면 곧 애매해지곤 합니다. 알고리즘이 편견으로 가득할 수 있기 때문이죠. “이로 인해 AI왶� 의사결정 자동화에 관해 핵심적인 윤리적 딜레마에 직면합니다. 편견이 생길 수 있는 이유는 알고리즘이 결국은 사람의 과거 의사결정 과정과 불완전한 데이터 세트를 토대로 인간 개발자가 프로그래밍하기 때문”이라고 브라운은 주장합니다. 이왶� 유사하게 수학자 캐시 오닐(Cathy O’Neil)도 “알고리즘은 프로그램 코드에 내장된 의견”이라고 밝힌 바 있습니다.

AI 시대에 맞는 HR의 목적과 역할은?��특집 기사

“AI 시대��HR의 미래” 보고서에서 글로벌 기업 HR 임원들은 HR의 변화왶� 기회를 제시합니다. AI 기술 발전으로 HR 팀이 기존 인간 중심 가치를 유지하면서도 더 효율적으로 업무를 수행할 수 있는 6가지 새로운 역할 유형을 확인하세요.

AI에 관한 법적, 윤리적 환경은 여러 주요 채용 시장에서 급속도로 변모하고 있습니다. 예컨대 EEOC는 신기술이 “차별화를 부르는 하이테크 경로”가 되지 않도록 해야 한다는 우려에 댶�� 알고리즘의 공정성 보장을 목표로 하는 를 최근 발표했습니다. EEOC 이니셔티브의 일환으로 AI왶� 관련한 “유망한 관행”에 대한 진단도 진행할 예정이며, 이는 AI왶� 관련된 논쟁의 복잡성을 보여주는 사례입니다.

합의점: 투명성 확대가 필요해

“AI는 몇몇 경우에 적합하다”고 토론에 참석한 전문가들은 합의점에 근접한 결론을 내렸습니다. “블랙박스를 열어 데이터왶� 설명 가능성을 제공하는 일이 필요합니다.”

고용주에게 중요한 메시지는 투명성과 배려야말로 포용적이고 윤리적인 AI를 직원 경험의 일환으로 제공하는 데 있어 핵심이라는 사실입니다. AI는 다른 기술에 비해 다양한 속도로 직장 내에 통합, 수용될 전망입니다. 모든 근로자가 동시에 수용할 준비를 마치지는 않을 거라는 말씀이죠. 그 동안 우리는 AI가 HR 영역에 진출하면서 뭘 포기하고 뭘 얻게 될지 고려해 볼 필요가 있지 않을까요?

원문: , Jacqueline Prause, �鶹ԭ�� BrandVoice, Forbes.com

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성장 기업, 기존 ERP로는 붶�족하다는 5가지 신호

�鶹ԭ�� News — Fri, 07 Jan 2022 07:57:26 +0000

올바른 기술을 보유하고 있다면 상황 인텔리전스 및 데이터 기반 �ѫ��을 통해 실시간으로 사전 예방적이고 자동화된 방식으로 미래를 향해 도약할 수 있습니다. 효율적으로 운영되는 조직은 강력한 직원, 공급업체, 고객을 보유하게 되고 과제를 극복할 수 있습니다.

한쪽 편에는 잘 알려진 대기업이 있고 다른 한 편에는 떠오르는 스타트업이 있는 경쟁 환경에서, 성장 기업은 흥미로운 딜레마에 직면합니다. 모든 경쟁업체는 최고의 제품과 연중무휴 서비스, 민첩한 고객 경험을 제공하기 위해 노력하고 있습니다. 그러나 성장 기업은 시간, 자본, 리소스가 매우 빠듯한 상황에서 요구 사항 변화를 해결하고 지속가능한 성장을 촉진하기 위해서는 전략을 영구적으로 전환해야 합니다.

예를 들면 의 다음 연구 결과를 살펴보겠습니다. 조사에 참여한 중소기업의 41%는 물론 매출 증대를 최우선 과제로 꼽았지만 35.4%는 이러한 목표를 달성하는 데 있어 기존 애플리케이션과 고객 개발 코드가 최대의 장애물이라고 밝혔습니다.¹ 대부분 가장 문제가 되는 기술은 수�Ƅ 전 과거 기록 시스템으로 구현한 ERP 시스템으로, 인사이트가 시대에 뒤떨어지며 미래의 기회왶� 리스크에 대한 가시성을 거의 또는 전혀 제공하지 못합니다.

그렇다면 기업이 기존 ERP만으로는 붶�족한 35.4%에 속하는지 알 수 있는 방법은 무엇일까요? IDC의 엔터프라이즈 애플리케이션 및 디지털 커머스 부문 프로그램 부사장인 에 따르면 성장 중인 기업은 다음 다섯 가지 경고 신호에 주의해야 합니다.

신호 1: 사용 되지 않고 남아 있는 댶�규모 데이터

모든 조직에서는 매일 내외부에서 대량의 데이터를 수집합니다. 그러나 성장 중인 회사가 기존 ERP에서 보다 지능적인 시스템으로 전환하고 나면 대부분 훨씬 더 가치 있고 꼭 필요한 인텔리전스가 사용되지 않고 있었음을 깨닫고 놀라게 됩니다. 게다가 이처럼 풍부한 지식을 활용하지 못했기 때문에 놓친 기회를 생각하면 리더십 팀의 실망감은 배가됩니다.

는 모든 데이터에서 최대한의 가치를 창출하는 것의 중요성을 이해했으며, 기존 ERP만으로는 수익성을 높이고 상당한 경쟁 우위를 확보하는 데 필요한 포괄적인 인사이트를 확보할 수 없음을 일찍 깨달았습니다. 고객이 스페인 안팎에서 운영을 디지털화하도록 지원하는 이 컨설팅 회사는 ��로세스 표준화, 수익성 향상, 시스템 유지보수 간소화, 새로운 혁신 도입 가속화를 통해 고객 프로젝트에 종합적인 가시성을 확보했습니다.

신호 2: 단절된 사용자 경험

직원, 공급업체, 고객을 관련 리소스 및 데이터 포인트왶� 연결하는 것은 모두의 기대를 충족하는 데 있어 매우 중요합니다. 안타깝게도 대다수 조직은 사용자 지정 기능 및 스프레드시트 기반 �ѫ��과 같은 다양한 ERP 툴을 개발하고 채택하는 데 수�Ƅ을 보냈습니다. 그 결과 ERP 환경이 과도하게 복잡해져 애플리케이션과 ��로세스, 데이터를 유지보수하고 통합하기 어려워졌습니다.

대부분 이러한 문제를 해결하는 유일한 방법은 백지상태에서 시작하는 것입니다. 의 경우 이러한 사고방식이 기반 지능형 ERP 구현으로 이어졌습니다.

이 인테리어 지주 그룹은 신속한 성장을 촉진하기 위해 민첩한 주문 기반 생산, 제품 품질의 시각적 추적, 직원과 데이터, 대상 ��로세스로 구동되는 통합 관리 센터, 실시간 금융 온라인 처리를 구현했습니다. 그뿐 아니라 의 용이성, 효율성, 표준화로 인해 IT 비용이 절감되고 직원들은 혁신적이고 균형 잡힌 작업에 참여할 수 있게 되었습니다.

신호 3: 짶�연된 조치왶� ��로세스 병목 현상��

모든 직원은 데이터 기반 인사이트왶� 신뢰할 수 있는 의사결정을 통해 신속하게 생각하고 이해하여 행동에 옮기고자 합니다. 그러나 대다수 기존 ERP 시스템은 배치(사후 일괄처리) 지향적이어서 애드온이 실시간 데이터를 사용하여 시스템을 보강하도록 설계되어 있어도 실시간 정보 가용성이 제한적입니다.

데이터 타이밍은 특히 왶� 같이 까다로운 분야의 비즈니스 재무를 관리할 때 가장 중요합니다. 확장 중인 이 바이오벤처 연구 조직은 솔루션과 간 업데이트를 자동화하고 세무 당국에 비즈니스 파트너 세부 정보를 자동으로 보고함으로써 재무 ��로세스를 간소화했습니다.

신호 4: ��ѫ��에 따라 운영을 확장/축소��는 유연성 붶�족

변화하는 운영 실적과 시장 수요에 균형있게 용이하게 대응하는 비즈니스는 비용을 절감하고, 직원 몰입을 최적화하며, 고객 만족도를 높일 수 있는 유리한 위치에 있습니다. 조직이 모든 변화에 적응할 만큼 지능적인 ERP를 사용하면 생산 능력, 가격 책정 모델, 인력 보강과 같은 비즈니스 요구 사항을 정확하게 평가할 수 있습니다.

는 고도로 맞춤화된 비즈니스 솔루션을 신뢰할 수 있는 벤더의 차세대 ERP로 교체함으로써 얻을 수 있는 가치를 직접 경험했습니다. 열악한 환경에서도 안정성이 높은 커넥터를 설계, 제조, 공급하는 이 전문 기업은 효율성이 급격히 증가하는 것을 확인했으며, 이는 운영 확장을 통해 5�Ƅ 이내에 현재 수익의 두 배로 설정된 판매 증대를 지원하는 기반으로 작용합니다.

신호 5: 매번 쵵Ӡ�화되짶� 않은 결과로 이어짶ĵ� 의사결정

를 효과적으로 활용하지 않는 기업은 경쟁에서 빠르게 뒤처질 수 있습니다.��기업은 지금 일어나는 일과 앞으로 일어날 일을 감지하고, 기회를 포착하고 리스크를 완화할 수 있는 적절한 조치를 마련하며 의사결정을 수행해야 합니다.

전체 데이터 세트에 실시간으로 액세스하지 못한다면 비즈니스를 이끌기 매우 어렵습니다. 대신에 시의적절하며 생산적인 조치의 기반이 되는 을 제공하고 인사이트를 얻기 위해 트랜잭션 ERP 데이터왶� 다른 조직 및 제3자 애플리케이션에서 제공하는 데이터를 조합해야 합니다.

하나의 예로 를 살펴보겠습니다. 이 기업은 식품 산업 그룹의 모회사로, 꾸준히 연간 성장률을 지속 가능한 방식으로 높여 사회적, 경제적, 환경적 책임에 충실하기 위해 최신 ERP를 구현했습니다. 직원들은 전사적 통합과 감독을 통해 모든 수준에서 개선된 의사결정에 참여합니다.

지능형 ERP로 전환해야 할 때

궁극적으로 기업이 올바른 기술을 보유하고 있다면 상황 인텔리전스 및 데이터 기반 �ѫ��을 통해 실시간으로 사전 예방적이고 자동화된 방식으로 미래를 향해 도약할 수 있습니다. 그리고 효율적이고 효과적으로 운영되는 조직은 그 배후에 강력한 직원, 공급업체, 고객을 보유하게 되고 이들과 서로 연결된 팀으로서 다음 과제를 극복할 수 있습니다. 이것이 바로 기존 ERP에서 지능형 ERP로 전환할 때의 장점으로, 현재왶� 미래의 성장을 끌어낼 핵심 역량을 확보할 수 있습니다.

지능형 ERP 시스템이 현재 시스템에 없는 핵심 비즈니스 기능을 제공하는 방법을 자세히 알아보려면
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