AI 도입을 가속화하거나 전사적 혁신을 도모하려는 기업이라면 AI 탁월성 센터(Coe ; centers of excellence)를 검토할 만한다. 인재를 집중시키고 플랫폼을 표준화하며 기업 전반에 걸쳐 성공의 경험을 촉진시킬 수 있는 조직이기 때문이다. 쉘(Shell)이 2013년 처음 AI CoE(AI Center of Excellence)를 개소했을 때만 해도 규모는 그리 크지 않았다. 또 AI보다는 예측 분석에 치중하고 있었다. 현재 180명의 데이터 사이언티스트 및 엔지니어 정직원들이 근무하고 있는 쉘의 DSCoE(Data Science Center of Excellence)의 책임자 댄 지본스 “사실상 나뿐이었다”라고 회고했다. 본래 해당 CoE의 목적은 분석 관련 프로젝트를 수행하는 사업부를 지원하는 것이었다. 그는 “현업 관련 프로젝트가 빠르게 증가했다. 이에 따라 일부 리더들은 조율의 필요성을 깨달았다. 당초 의도는 사업부 지원이었지만 나중에는 사업부들이 스스로 할 수 있도록 지원하고자 했다”라고 말했다. 하지만 AI는 심층적인 기술이 필요하다. 현업 부서의 데이터 인력들은 딥러닝이나 머신 비전, 자연어 처리 등에 대한 전문지식이 부족했다. 또한 사업부들이 역량을 키워나가면서 각기 다른 접근방식을 취하기 시작했다. 지본스는 “공통의 기준을 만들고 데이터에 액세스하는 공통의 플랫폼을 만들며 확보 프로세스를 개발해야 할 필요성이 커졌다”라고 말했다. 그 결과, 쉘 CoE의 역할이 확장됐다. 심층적이고 특화된 기술을 갖고 있는 사람들이 더 많이 참여하게 됐으며, 여러 기준과 정책을 수립하는 업무까지 담당하게 됐다. 현재, 쉘은 대부분의 AI 프로젝트에 마이크로소프트 애저를 활용하며 일부는 AWS에서 수행되고 있다고 지본스가 말했다. 또한 해당 기업은 데이터 분석 기업 데이터브릭스(Databricks) 및 C3와 긴밀하게 협력하고 있으며, 이 외에도 많은 파트너들과 협력하고 있다. 이 덕분에 해당 기업의 AI 솔루션 개...
AI CoE 탁월성 센터 우수 센터 쉘 딜로이트 GE 데이터 과학자 QTS 데이터 센터스 언스트앤영
2020.10.13
AI 도입을 가속화하거나 전사적 혁신을 도모하려는 기업이라면 AI 탁월성 센터(Coe ; centers of excellence)를 검토할 만한다. 인재를 집중시키고 플랫폼을 표준화하며 기업 전반에 걸쳐 성공의 경험을 촉진시킬 수 있는 조직이기 때문이다. 쉘(Shell)이 2013년 처음 AI CoE(AI Center of Excellence)를 개소했을 때만 해도 규모는 그리 크지 않았다. 또 AI보다는 예측 분석에 치중하고 있었다. 현재 180명의 데이터 사이언티스트 및 엔지니어 정직원들이 근무하고 있는 쉘의 DSCoE(Data Science Center of Excellence)의 책임자 댄 지본스 “사실상 나뿐이었다”라고 회고했다. 본래 해당 CoE의 목적은 분석 관련 프로젝트를 수행하는 사업부를 지원하는 것이었다. 그는 “현업 관련 프로젝트가 빠르게 증가했다. 이에 따라 일부 리더들은 조율의 필요성을 깨달았다. 당초 의도는 사업부 지원이었지만 나중에는 사업부들이 스스로 할 수 있도록 지원하고자 했다”라고 말했다. 하지만 AI는 심층적인 기술이 필요하다. 현업 부서의 데이터 인력들은 딥러닝이나 머신 비전, 자연어 처리 등에 대한 전문지식이 부족했다. 또한 사업부들이 역량을 키워나가면서 각기 다른 접근방식을 취하기 시작했다. 지본스는 “공통의 기준을 만들고 데이터에 액세스하는 공통의 플랫폼을 만들며 확보 프로세스를 개발해야 할 필요성이 커졌다”라고 말했다. 그 결과, 쉘 CoE의 역할이 확장됐다. 심층적이고 특화된 기술을 갖고 있는 사람들이 더 많이 참여하게 됐으며, 여러 기준과 정책을 수립하는 업무까지 담당하게 됐다. 현재, 쉘은 대부분의 AI 프로젝트에 마이크로소프트 애저를 활용하며 일부는 AWS에서 수행되고 있다고 지본스가 말했다. 또한 해당 기업은 데이터 분석 기업 데이터브릭스(Databricks) 및 C3와 긴밀하게 협력하고 있으며, 이 외에도 많은 파트너들과 협력하고 있다. 이 덕분에 해당 기업의 AI 솔루션 개...
2020.10.13
2018년, 인공지능(AI) 파일럿 프로젝트가 급증했다. 고객 관계를 강화하거나 네트워크 운영을 개선하려고, 또는 사이버보안 태세를 증강하려는 목적으로 머신러닝(ML) 알고리즘과 여러 자동화 툴을 시험한 기업이 많았다. 초기의 성과에 고무된 CIO들은 다음의 도전, 즉 AI의 전사적 확대를 준비하고 있다. 프라이스워터하우스쿠퍼(PwC)의 최근 보고서에 따르면 미국 1,000명의 업무 임원 가운데 20%가 2019년에 AI를 전사적으로 도입할 계획이라고 응답했다. 현장의 열의는 다른 수치로도 드러난다. 기업들이 이 기술에 투자를 늘리고 있다. IDC는 인식 및 AI시스템에 대한 지출이 2022년이면 776억 달러에 이를 것으로 전망한다. 이는 2018년 예상치인 240억 달러의 3배가 넘는 수치이다. 그러나 열의가 아무리 크다고 해도 AI를 확장하는 길은 위험으로 가득하다. 예를 들어 부서간 협업을 훼손할 수 있는 교류 전략 실패, 비즈니스 현안의 변화 등이다. 기술 업무를 담당할 인재의 부족은 문제를 한층 악화시킬 수 있다. PwC, 딜로이트 및 신생기업의 AI 전문가들이 AI 이니셔티브를 확장할 때 CIO가 고려할 사항을 조언했다. 인하우스 AI팀을 구성 스타트업 랜딩AI(Landing AI)의 설립자이자 CEO인 앤드류 응은 임원 그룹의 지지를 확보하려면 내부적으로 AI팀을 결성해 프로젝트를 회사 내에 유지해야 한다고 강조했다. AI팀의 지휘는 CTO, CIO, 또는 CDO(digital or data), 또는 심지어 최고 AI 임원이 맡을 수 있다. 그러한 팀 구성은 특히 인재 영입 및 유지에 유리하다고 그는 설명했다. 응은 12월 출간된 AI 트랜스포메이션에 관한 안내서에서 “AI팀을 새롭게 결성한다면 AI인재의 산실이 되어 교차-기능적 프로젝트를 추진할 수 있다”면서 “새로운 직무 및 새로운 팀 조직이 출현할 것이다”고 말했다. 응은 과거 구...
2019.01.03
2018년, 인공지능(AI) 파일럿 프로젝트가 급증했다. 고객 관계를 강화하거나 네트워크 운영을 개선하려고, 또는 사이버보안 태세를 증강하려는 목적으로 머신러닝(ML) 알고리즘과 여러 자동화 툴을 시험한 기업이 많았다. 초기의 성과에 고무된 CIO들은 다음의 도전, 즉 AI의 전사적 확대를 준비하고 있다. 프라이스워터하우스쿠퍼(PwC)의 최근 보고서에 따르면 미국 1,000명의 업무 임원 가운데 20%가 2019년에 AI를 전사적으로 도입할 계획이라고 응답했다. 현장의 열의는 다른 수치로도 드러난다. 기업들이 이 기술에 투자를 늘리고 있다. IDC는 인식 및 AI시스템에 대한 지출이 2022년이면 776억 달러에 이를 것으로 전망한다. 이는 2018년 예상치인 240억 달러의 3배가 넘는 수치이다. 그러나 열의가 아무리 크다고 해도 AI를 확장하는 길은 위험으로 가득하다. 예를 들어 부서간 협업을 훼손할 수 있는 교류 전략 실패, 비즈니스 현안의 변화 등이다. 기술 업무를 담당할 인재의 부족은 문제를 한층 악화시킬 수 있다. PwC, 딜로이트 및 신생기업의 AI 전문가들이 AI 이니셔티브를 확장할 때 CIO가 고려할 사항을 조언했다. 인하우스 AI팀을 구성 스타트업 랜딩AI(Landing AI)의 설립자이자 CEO인 앤드류 응은 임원 그룹의 지지를 확보하려면 내부적으로 AI팀을 결성해 프로젝트를 회사 내에 유지해야 한다고 강조했다. AI팀의 지휘는 CTO, CIO, 또는 CDO(digital or data), 또는 심지어 최고 AI 임원이 맡을 수 있다. 그러한 팀 구성은 특히 인재 영입 및 유지에 유리하다고 그는 설명했다. 응은 12월 출간된 AI 트랜스포메이션에 관한 안내서에서 “AI팀을 새롭게 결성한다면 AI인재의 산실이 되어 교차-기능적 프로젝트를 추진할 수 있다”면서 “새로운 직무 및 새로운 팀 조직이 출현할 것이다”고 말했다. 응은 과거 구...
2019.01.03
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