AI를 회사에 긍정적인 효과로 만드세요.

우리의 목표는 분산된 AI 사용을 AI 지원 워크플로, 훈련된 인력, 더 나은 의사결정으로 전환하는 것입니다.

하나의 워크플로로 시작하거나 올바른 워크플로를 찾도록 도와드리겠습니다. 우리는 AI가 가치를 창출할 수 있는 위치, 필요한 데이터와 맥락, 사람들이 여전히 판단해야 할 사항, 취할 가치가 있는 다음 단계를 매핑합니다.

AI 채택

McKinsey의 추세는 2017년 20%에서 2025년 88%로 이동합니다. 문제는 어떤 워크플로우가 AI를 잘 사용하기에 충분한 맥락, 검토, 판단을 갖추고 있는지입니다.

02측정된 수익AI 사용이 측정값을 초과합니다.

03AI 가치 격차가치에는 워크플로우 아키텍처가 필요합니다.

04중소기업 채택 격차중소기업에는 더 빠른 학습 루프가 필요합니다.

AI는 준비되지 않은 워크플로를 수정하지 않습니다.

증기기관이 공장에 들어오자 공장은 그 주변을 바꿔야 했다. 소유자는 작업자를 엔진에 연결할 수 없으며 기존 수동 작업 흐름이 생산적이기를 기대할 수 없습니다.

AI는 지식 작업에도 동일한 문제를 야기합니다. 팀이 동일한 핸드오프, 분산된 컨텍스트, 불분명한 승인 및 비공개 해결 방법을 유지한다면 AI는 기존 아키텍처 내의 또 다른 도구가 됩니다.

사람들이 새로운 인텔리전스 소스를 안전하고 반복적으로 사용할 수 있도록 워크플로를 재설계하면 AI가 유용해집니다.

구독은 사람들에게 AI를 잘 사용하는 방법을 알려주지 않습니다. 일부 직원은 잘못된 도구를 사용하고 일부는 너무 가볍게 사용하며 일부 직원은 생산성이 향상되면 더 많은 작업을 의미하기 때문에 유용한 사용 사례를 숨깁니다.

AI 사용이 비공개로 유지되면 관리자는 무엇이 효과적인지, 무엇이 위험한지, 무엇이 공유 표준이 되어야 하는지 확인할 수 없습니다.

우리는 귀하의 팀이 개별 AI 트릭을 가시적인 작업 흐름 실습으로 전환하도록 돕습니다.

개선하고 싶은 회사 영역부터 시작하세요. 그 뒤의 워크플로와 먼저 바뀌어야 할 점을 함께 살펴봅니다.