경험이 풍부한 IT 리더는 히프를 뛰어넘고 인공 지능을 핵심 비즈니스 운영에 삽입하여 측정 가능한 지속적인 영향을 줄 수있는 방법을 설명합니다. 인공 지능은 이론적 토론의 영역을 넘어 갔으며 현대 기업 전략의 중요한 구성 요소입니다.조직이이 변화를 탐색함에 따라 초점은 단순한 채택에서 효과적이고 가치 지향적 인 구현으로 전환하고 있습니다. 도전은 더 이상 AI를 사용하는 것이 아니라 실질적인 비즈니스 문제를 해결하고 지속 가능한 성장을 이끌기 위해 복잡한 워크플로스로 신중하게 통합하는 방법에 관한 것이며, 이는 기술적 인식, 전략적 전망 및 업계 특정 요구에 대한 깊은 이해의 조합이 필요합니다. 이 복잡한 환경을 통해 조직을 안내하는 것은 의료, 보험, 물류 및 통신과 같은 요구하는 분야에서 대규모 소프트웨어 이니셔티브를 이끌 수있는 10 년 이상의 경험을 가진 경험이 풍부한 IT 프로젝트 매니저 인 Rishi Kohli와 같은 전문가의 작업입니다. 수백만 달러의 프로그램과 크로스 기능 글로벌 팀을 관리하는 그의 작업은 기업 규모의 IT 프로젝트 배달 및 디지털 변혁을 추진하는 데 중점을 둡니다.Kohli는 AI에 초점을 맞춘 정보 기술 박사 학위로 광범위한 현장 경험을 보완함으로써 학문적 이론과 실용적이고 영향력있는 응용 프로그램 사이의 격차를 교차하는 독특한 관점을 제공합니다. 운영적 도전에서 AI에 대한 전략적 초점으로 기업에서 인공지능을 활용하는 여정은 거의 기술 자체에서 시작되지 않으며 대신 전통적인 솔루션이 더 이상 적절하게 해결할 수없는 지속적인 운영 문제로 시작됩니다. Kohli에게는 이러한 경로가 높은 도박 환경에서 기존 도구의 한계에 대한 직접적인 경험을 통해 만들어졌습니다.이 격차를 보는 것은 AI가 어떻게 더 역동적이고 효과적인 솔루션을 제공할 수 있는지에 대한 관심을 유발했습니다. "AI와 디지털 변혁에 대한 나의 여정은 더 이상 전통적인 도구가 충분하지 않은 복잡한 기업 프로그램을 관리하는 실용적인 경험에서 진화했다"고 Kohli는 말합니다. "물류, 보험 및 의료 분야에서 선도적 인 이니셔티브를 수행하면서 AI가 채팅봇을 사용하여 지원을 단순화하거나 예측 분석을 활용하여 청구 관리를 개선 할 수있는 방법을 직접 볼 수있었습니다." 이 문제 해결자에서 AI 전략가로의 전환은 공식 연구에 대한 헌신에 의해 강화되었으며 빠르게 진화하는 분야에 대한 더 구조화 된 접근 방식을 허용했습니다. "이 학문적 기초는 실제 작업을 보완하여 AI를 도구로뿐만 아니라 도구로 접근 할 수있게합니다. 의사 결정을 강화하고, 작업 흐름을 최적화하고, 지속적인 비즈니스 가치를 제공할 수 있습니다.” 디지털 변혁의 핵심 드라이버 다양한 산업 요구에 맞게 AI 구현을 사용자 정의 AI에 대한 단일 규모에 맞는 모든 접근법은 실패의 조리법입니다.모든 산업은 모든 지능형 시스템의 설계 및 배포를 지시해야하는 독특한 규칙, 우선 순위 및 제약에 따라 운영됩니다. AI 전략을 성공적으로 맞춤화하는 것은 엄격한 규제 프레임 워크에서 데이터 가용성과 품질의 실용적인 현실에 이르기까지 이러한 뉘앙스에 대한 깊은 이해가 필요합니다.This customization is key to ensuring that AI solutions are not only powerful but also compliant, secure, and trusted by their users. Kohli emphasizes that this process begins with a thorough analysis of the specific domain. “Tailoring AI strategies across industries starts with understanding that each domain has its own priorities, regulatory constraints, and data realities,” he explains.  예를 들어 건강 관리에서 AI는 엄격한 준수 요구 사항을 탐색해야합니다. 따라서 안전하고 해석할 수 있는 솔루션(예: 임상 데이터 검증 또는 예측적인 환자 분석)에 중점을 두는 경우가 많으며, 통합된 투명성과 감사 가능성을 갖추고 있습니다.” 하이파이 "모든 경우에는 비즈니스 도전으로 시작하고 준수 프레임워크와 일치하고 측정 가능한 가치를 추가하는 AI 아키텍처를 설계합니다 - 시간 절약, 정확성 또는 비용 절감이든 간에 핵심은 AI 솔루션이 기술 환경과 업계의 신뢰 기대에 맞는지 확인하면서 유연하게 유지하는 것입니다." AI-powered Chatbot를 사용하여 물류를 변화시키기 AI 솔루션의 진정한 테스트는 실제 환경에서 측정 가능한 개선을 제공 할 수있는 능력에 있습니다.이 변형적 잠재력의 잊을 수없는 예는 운영 효율성이 우선 순위가되는 빠른 물류 분야의 프로젝트에서 온다. AI-powered chatbot을 반전 물류 시스템에 삽입함으로써 시스템 지연을 해결하고 직원이 중요한 정보에 즉시 액세스 할 수있게하여 AI가 핵심 운영 작업 흐름을 개조 할 수있는 능력을 입증 할 수있었습니다. "우리가 Verizon의 Reverse Logistics System에 AI를 삽입 한 기억에 남는 한 가지 예는 DHL에서 일했을 때였습니다."고 Kohli는 기억합니다. "이 도전은 운영적이었습니다 : 지원 팀은 반복적 인 창고 문의로 압도되었으며 여러 성취 센터에서 지연과 비효율성을 초래했습니다." 인공지능(AI)을 지원하는 내부 채팅봇을 구현하여 재고 및 배송 상태에 대한 실시간 문의를 처리한 결과는 즉각적인 결과를 얻었으며, 지원 통화 볼륨은 40 % 이상 감소했습니다. “효율성 이외에, 라이브 시스템에서 얻은 정확하고 컨텍스트에 맞는 응답을 제공함으로써 의사 결정을 향상시켰습니다.이 프로젝트는 AI가 자동화에 관한 것이 아니라 팀을 시간에 맞는 통찰력을 제공하여 두 가지 모두를 향상시키는 것이라는 것을 보여주었습니다. 매일 수행하는 작업들” 생산성과 자신감 디버킹 신화 : AI는 마법의 수정이 아니라 Augmentation으로 인공지능에 대한 심각한 오해는 기업 세계에서 계속되고 있으며, 가장 흔한 두 가지는 AI가 간단한 플러그 앤 플레이 솔루션이라는 믿음과 인간 노동자를 완전히 대체할 것이라는 두려움입니다. 이러한 신화를 해결하는 것은 AI 구현에 대한 건강하고 현실적인 접근 방식을 촉진하는 중요한 단계이며, 팀과 이해 관계자들이 인간의 능력을 향상시키는 것이 아니라 오래되게 만드는 것이라는 진정한 목적과 일치하는 것을 보장합니다. Kohli는 처음부터 명확한 기대를 설정함으로써 이러한 이야기를 재구성하기 위해 적극적으로 노력하고 있습니다. "내가 만난 가장 일반적인 오해 중 하나는 AI가 플러그 앤 플레이 솔루션이라는 믿음입니다 - 모델을 설치하고 복잡한 문제를 즉시 해결할 수 있다는 것입니다."라고 그는 지적합니다. “실제로, AI의 성공적인 구현은 깨끗하고 구조화된 데이터, 잘 정의된 사용 사례, 그리고 비즈니스 프로세스와의 강력한 일치가 필요합니다.” "나는 지속적으로 기업에서 인공지능이 문제라는 관심사와 팀에게 강조합니다. 똑똑하고 더 빠른 결정을 내리는 것을 돕는 것보다는 균형에서 그들을 제거하는 것을 돕습니다. 보상이 아니라 보상 학술 이론을 보장하는 것은 실질적인 비즈니스 가치를 제공합니다. 가장 강력한 AI 전략은 학문적 엄격함과 실생활 실용주의의 합성에서 탄생합니다.이론적 지식은 정교한 모델을 구축하는 기초를 제공하지만, 진정한 효과적인 솔루션을 만드는 것은 기업 환경의 혼란스러운 현실에 대한 이러한 개념의 끊임없는 테스트입니다. 연구와 응용 프로그램 사이의 지속적인 피드백 루프는 혁신이 토대로 유지되고, 관련되어 있으며, 측정 가능한 결과를 제공 할 수 있도록 보장합니다. Kohli에 대한 그의 박사 연구는 고립 된 학문적 추구가 아니라 그의 전문 실습의 필수적인 부분입니다. "이론과 실습 사이의 격차를 넓히기 위해, 나는 정기적으로 학문적 프레임 워크를 적용하여 비즈니스 시나리오를 실행하고 AI 모델이 규모, 규제 및 운영 복잡성의 제한하에 어떻게 작동하는지 테스트합니다."라고 그는 말합니다. This dual focus ensures that his work remains at the cutting edge while being directly applicable to the challenges at hand. “This back-and-forth between the academic and enterprise world helps me stay future-focused while ensuring everything I build delivers  “” 실질적인 비즈니스 가치 높은 가치의 AI 혁신으로부터의 Hype를 필터링 인공 지능과 마찬가지로 역동적 인 분야에서 변형적인 경향과 흐릿한 히프를 구별하는 것은 모든 리더에게 중요한 기술입니다.새로운 도구와 기술의 끊임없는 출현은 자신의 이익을 위해 혁신을 채택하도록 압력을 줄 수 있습니다. 그러나 전략적 접근 방식은 최신 버즈워드를 쫓는 것보다 실제 비즈니스 문제를 해결하는 것을 우선시하는 징계된 필터를 필요로합니다.This involves a rigorous evaluation of any new technology's practical viability. Kohli는 지속적인 학습과 관련성에 대한 강한 초점을 결합하는 방법을 옹호합니다. "나는 학술 저널, 업계 보고서 및 실무자 커뮤니티에 연결되어 있지만 더 중요한 것은이 기술이 실제 비즈니스 문제를 해결합니까?"라고 설명합니다. 이 초기 질문을 넘어, 그는 기업 준비의 렌즈를 적용합니다. “나는 또한 확장성, 상호 작용성, 그리고 새로운 기술을 통해 새로운 기술을 평가합니다. 예를 들어, 모델이 과도한 데이터를 필요로하거나 설명이 부족하면 의료 또는 보험에서 실현 가능하지 않을 수 있습니다. " 윤리적 사용 AI 구현을 핵심 비즈니스 전략과 일치시키기 아마도 성공적인 인공지능 기반 변혁의 가장 큰 장애물은 기술적이 아니라 전략적 일 것입니다.인공지능 이니셔티브가 핵심 비즈니스 목표로부터 고립되면 종종 실로드 파일럿 프로젝트, 제한된 채택 및 궁극적으로 놓친 기회로 이어집니다. True transformation occurs only when technology implementation is guided by a clear, outcome-driven roadmap that is deeply integrated with the organization's overarching goals. “인공지능(AI) 기반의 디지털 변혁을 채택할 때 기업들이 직면하고 있는 가장 큰 도전은 Kohli는 “조차도 조직은 해결하려는 문제에 대한 명확한 이해 없이 기술에 투자하거나, 영향이 아닌 혁신을 위해 AI를 추구한다”고 말했다. 비즈니스 전략 사이의 불일치 그가 주장하는 해결책은 기술 자체로부터 가치를 창출하는 데 집중하는 것입니다. “이를 극복하기 위해 리더는 AI 이니셔티브를 비즈니스 목표와 직접 연결하는 명확하고 결과 지향적 인 도로지도로 시작해야합니다. AI-Driven Enterprise Strategy의 미래를 형성하기 미래를 바라보면 인공지능은 전문 지원 도구에서 기업 전략과 경쟁 우위의 근본적인 드라이버로 진화할 예정이며, 업무 자동화를 넘어 사업 결과를 적극적으로 형성하고, 자원 할당을 최적화하여 실시간으로 고객 참여를 개인화할 예정입니다.이 미래를 준비하는 조직은 점점 더 지능적이고 자율적인 세계에서 번영할 수 있는 최선의 위치를 갖게 될 것입니다. Kohli는 인공지능이 거의 모든 비즈니스 기능의 핵심이되고 있다고 생각합니다. “인공지능은 지원 도구에서 기업 전략과 경쟁 우위의 핵심 드라이버로 빠르게 전환하고 있습니다. 가까운 장래에, 나는 인공지능이 동적 자원 할당 및 자율 운영에서부터 실시간 위험 관리 및 개인화된 고객 참여에 이르기까지 모든 것에서 핵심적인 역할을한다고 생각합니다.” 이 변화에 대비하기 위해 그는 리더들에게 명확한 조언을 제공합니다. “첫째, 투자 조직 전역에서뿐만 아니라 금융, 운영 및 고객을 향한 팀뿐만 아니라 현재 유연한 데이터 및 통제 인프라를 구축하십시오.” 글쓰기 기업이 디지털 변혁의 여정을 계속함에 따라 이러한 도전을 탐색한 리더들의 통찰력은 소중하다.중요한 메시지는 명확하다: 성공적인 AI 통합은 가장 진보된 기술을 습득하는 것이 아니라 전략적, 데이터 기반의 의사 결정 문화를 구축하는 것이 더 중요하다. 실제 문제를 해결하고, 모든 부서에서 인공 지능 학습을 촉진하고, 모든 이니셔티브가 측정 가능한 비즈니스 가치에 묶여 있다는 것을 보장함으로써 조직은 인공 지능의 진정한 잠재력을 해제하고 지속적인 경쟁 우위를 구축 할 수 있습니다.

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

이 오디오는 이야기의 원래 언어로 제작되었습니다!

Enterprise AI 탐구 : 전략적 비전과 실현 가능한 가치를 연결하는 Rishi Kohli

About Author

코멘트

태그 걸기

이 기사는 다음에서 발표되었습니다.

Related Stories

사용자 중심의 암호화 제품 만들기: 고객 피드백의 중요성

Floki의 Valhalla가 인도 스리랑카 투어의 보조 후원자로 합류

바다 항해: 데이터 레이크를 사용하여 프로덕션 등급 RAG 애플리케이션 개발

AI/ML 데이터레이크용 참조 아키텍처 구축을 위한 설계자 가이드

사용자 중심의 암호화 제품 만들기: 고객 피드백의 중요성

Floki의 Valhalla가 인도 스리랑카 투어의 보조 후원자로 합류

바다 항해: 데이터 레이크를 사용하여 프로덕션 등급 RAG 애플리케이션 개발

AI/ML 데이터레이크용 참조 아키텍처 구축을 위한 설계자 가이드

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps