AI를 관리 사이버네틱스의 수단으로 사용하기

AI가 프로세스와 운영에 미치는 영향에 대해 많이 쓰여졌고, 병행된 스레드에서는 AI를 다양한 조직(및 개인) 워크플로우에 깊게 통합함으로써 예상되는 생산성 향상이 있습니다. 우리는 이러한 변화들에 대해 이전 블로그에서 내부 조직 동향 과 회사 간 네트워크 효과의 맥락에서 언급했습니다.

AI 에이전트와 AI를 향상된 프로세스에서 사용하는 것에 대한 논의에서 암시되지만 거의 직접적으로 다루지 않는 중요한 요소는 이러한 새로운 기술이 조직 내에서 의사결정과 책임에 어떤 영향을 미칠 수 있는지입니다. 실제로, 결정 과정에서의 책임과 투명성에 대한 주제는 AI가 결정 과정에 참여하는 노드(인간 포함) 간의 핸드셰이크를 간소화하고 추적함으로써 더 큰 역할을 할 수 있는 곳입니다.

책임을 회피하는 기계에서 Dan Davies는 조직이 책임을 회피하는 구조를 만들어 결정의 결과를 흡수시키는 아이디어를 소개합니다. 이 경우, 많은 경우에 책임이 정책에게 위임되고 사람에게는 위임되지 않습니다.

책임을 회피하는 구조를 찾기 시작하면, 그것들이 어디에나 있다는 것을 알게 됩니다. 건강 보험사가 시술을 거부하거나; 항공사가 여행을 취소하거나; 정부 기관이 혜택을 받을 자격이 없다고 선언하거나; 투자자가 모든 회사에 블록체인, 메타버스, AI를 앱에 적용하라고 말할 때입니다. 결정의 결과를 직면하는 사람들과 결정을 내리는 사람들 사이에는 곳곳에 끊어진 연결고리가 존재합니다.

책임을 회피하는 구조의 출현은 그것들이 나타나는 과정, 환경, 조직 구조의 복잡성 증가와 불가피하게 연결되어 있습니다. 우리는 이전 블로그에서 논의했던 아이디어, 즉 과정 복잡성 지수(PCI)와 AI가 어떻게 이를 단순화하는데 사용될 수 있는지에 책임을 회피하는 구조를 연결할 수 있습니다. 이는 또한 암묵적인 규칙, 암묵적 지식, 복잡하지만 문서화되지 않은 과정들이 종종 더 많은 문서화되지 않은 인간의 활동에 의해 보강되는 세계를 나타내는 쓰레기통이라는 밀접하게 관련된 개념으로 확장될 수 있습니다.

따라서, AI와 AI 에이전트는 결정 과정의 각 노드를 체계적으로 추적하고 밝혀내어 조직의 결정 과정에서 책임과 투명성을 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 우리가 이전에 다룬 공급 체인 예시를 보면, 이러한 노드는 제조, 조달 및 재고 및 작업 지시 관리에 관련된 시스템을 의미할 수 있습니다. 결과에 대한 책임이 사라지는 책임성 싱크를 극복하기 위해, AI 시스템은 모든 입력, 추론 경로, 모델 버전, 작업 흐름 전반에 걸친 취한 모든 조치를 로그에 기록하는 추적성 및 감사 기능으로 갖추어질 수 있습니다. 이는 누가/무엇이 결정을 시작했는지, 어떤 정보가 사용되었는지, 에이전트와/또는 팀 간에 어떻게 논리가 흘렀는지, 각 선택의 논리가 무엇인지에 대한 자세하고 검증 가능한 기록을 만듭니다.

이러한 도구를 사용함으로써, 조직은 특정 결정이 어떻게 그리고 왜 내려졌는지를 재구성하고 오류나 편향의 원인을 더 효과적으로 식별할 수 있을 것입니다. 이러한 기능은 규제 및 준수 요구 사항을 충족하는 데 도움이 될 뿐만 아니라, 조직의 책임 문화를 육성하고, 행동과 결과가 조용히 기관의 기계장치에 흡수되는 대신 공개적으로 연결되도록 보장할 수 있습니다. 복합 AI 시스템이 학습함에 따라, 조직도 학습하고 과거의 불완전한 결정에 기반하여 미래의 결정을 더 잘 내릴 수 있게 되는데, 이는 오늘날 세계의 많은 회사들이 하지 못하는 일입니다.

점점 복잡해지는 세상에서 복잡성 관리하기

변수가 더 많이 추가될수록 결정을 내리는 것이 더 어려워지며, 상호 연결성과 상호 의존성이 증가한 세상에서는 결정을 고립된 상태에서 내릴 수 없습니다. 어떤 시스템과 그 환경 간의 상호 작용은 결정 과학을 연구할 때 매우 중요합니다.

이 시점에서 필요한 다양성이라는 개념을 도입하는 것이 중요합니다. 필요한 다양성 은 시스템 이론에 뿌리를 둔 개념으로, W. Ross Ashby가 제시한 것으로, 시스템이 안정적이려면 그 제어 메커니즘의 상태 수가 제어되는 시스템의 상태 수보다 크거나 같아야 한다는 것을 주장합니다. 실제적으로 이는 조직이 규제 변화, 시장 동향, 기술적 변화 등 외부 환경의 예측 불가능성과 미묘함에 대처하기 위해 충분한 다양성과 적응성을 그 구조, 과정, 반응에 개발해야 한다는 것을 의미합니다.

내부 다양성이 부족하면, 조직은 문제를 과도하게 단순화하거나(또는 과도하게 단순화된 왜곡), 새로운 위협을 간과하거나, 새로운 복잡성이 생겨나면서 빠르게 구식이 되는 강건한 해결책에 기본을 두게 될 위험이 있습니다. 이를 시간에 따라 누적하면, 이러한 유산 솔루션의 무게는 마비시키게 됩니다. 동시에, 이것이 적절하게 처리되지 않으면 책임성 싱크를 만들어낼 수 있다는 것을 보는 것은 어렵지 않습니다. 그리고 우리는 여기서 AI가 조직과 사람들이 복잡성을 다루는 데 도움을 주면서 책임을 불투명하게 만드는 함정에 빠지지 않도록 더 중요한 역할을 할 수 있다고 믿습니다.

여기서 피드백 루프는 중요한 역할을 합니다. 회사 내부와 외부에서 정보를 수집, 평가, 반응하는 지속적인 메커니즘을 설정함으로써, 피드백 루프는 환경 변화, 직원 감정, 또는 위험의 조기 감지를 가능하게 합니다. 이러한 루프는 조직이 그들의 구조와 의사결정 과정을 능동적으로, 반응적으로 조정할 수 있게 해주어, 문제가 확대되거나 기회가 놓칠 때보다 먼저 반응할 수 있게 하며, 그들의 필요한 다양성을 업데이트합니다.

우리가 이전 블로그 에서 AI가 네트워크 동향에 미치는 영향에 대해 논의했던 아이디어들은 여기에서 매우 관련이 있습니다. 왜냐하면 그들은 조직에 그들의 생태계와 환경에 대한 훨씬 더 나은 개요를 제공할 수 있기 때문입니다. 결론적으로, 내부 다양성을 환경 복잡성에 맞추고, 강력하고 실시간 피드백 시스템을 지원함으로써, 조직은 지속적인 변화에 대처하기 위해 탄력적이고 민첩하며 경쟁력을 유지할 수 있습니다.

경영 사이버네틱스를 AI 시대로 끌어들이기

관리 사이버네틱스는 사이버네틱스의 원칙, 즉 통신, 제어 및 피드백 시스템의 과학을 조직 거버넌스와 관리에 적용하는 학제적 접근법입니다. 그 핵심에서, 이것은 조직을 구조화된 피드백 루프, 정보 흐름, 적응 메커니즘을 통해 지속적으로 환경에 적응해야 하는 동적이고 자기 조절 시스템으로 취급합니다.

현대 조직에서, 관리 사이버네틱스는 그 핵심 원칙을 대규모로 운영화할 수 있는 AI 기술에 의해 특히 강력해집니다. AI 시스템은 조직과 외부 데이터의 방대한 흐름을 모니터링하여, 인간 관리자가 수동으로 처리하는 것이 불가능한 패턴, 이상 현상, 떠오르는 추세를 감지할 수 있습니다.

이러한 AI 기반 피드백 루프는 조직이 스태퍼드 비어, 관리 사이버네틱스의 아버지가 "다양성 엔지니어링"이라고 부른 것을 구현할 수 있게 해줍니다. 이는 회사가 내부 복잡성/다양성을 환경적 도전에 동적으로 조정할 수 있는 메커니즘으로, 우리가 방금 위에서 논의한 필수 다양성 개념에 직접 연결됩니다.

관리 사이버네틱스를 실현하기 위해, 우리는 이전에 이 블로그 에서 다룬 내용을 참조하고 복잡한 작업 흐름에서 결정 노드를 추적하는 AI 에이전트를 사용하여 책임을 추적 가능하고 투명하게 만드는 감사 추적을 유지하면서 각 상호 작용에서 학습하여 미래의 프로세스를 최적화할 수 있습니다.

이 AI 지원 사이버네틱스 접근법은 조직을 정적 계층 구조에서 지속적인 피드백 메커니즘을 통해 환경 변화를 조기에 감지하고, 내부 구조를 자동으로 조정하여 최적의 필수 다양성을 유지하고, 모든 상호작용에서 학습하여 미래의 의사결정을 개선하는 적응적이고 지능적인 시스템 네트워크로 변형시킬 가능성이 있습니다. 이는 오늘날 복잡하고 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에서 번창하기 위해 필요한 반응형, 자기 조절 기업을 만드는 데 있어 중요합니다.

조직을 위한 더 나은 의사결정을 위한 시뮬레이션

우리가 논의해온 모든 구성 요소를 모두 모으면, 조직 시스템의 디지털 트윈이라는 매우 흥미로운 가능성이 나타납니다. 이는 관리 사이버네틱스(특히 우리가 각 조직에 대해 생존 가능한 시스템 모델을 적용할 수 있게 해주므로)에서 혁명적인 발전을 나타낼 수 있으며, 구조, 과정, 의사소통 흐름, 조직 전체와 그 생태계의 행동을 반영하는 동적인, AI로 구동되는 가상 복제본을 만들 수 있습니다.

이러한 디지털 트윈 조직(DTOs)은 전통적인 프로세스 모델링을 넘어서 비즈니스 프로세스(그리고 보이지 않는 활동), 직원 간의 상호 작용(더 통합된 커뮤니케이션 아키텍처 디자인에서), 결정 경로 및 내부 및 외부 시스템 간의 상호 의존성(진정한 비즈니스 및 시장 지능)에 대한 포괄적인 데이터를 포함해야 합니다. 위에서 설명한 관리 사이버네틱스 원칙에 따르면, 이러한 DTO는 행동 패턴, 과정 변동, 결과 지표를 자동으로 캡처하는 AI 에이전트와 AI가 내재한 과정에 의해 공급될 수 있으며, 동시에 결정이 조직의 네트워크를 통해 어떻게 전파되는지를 보여주는 자세한 감사 추적을 유지합니다.

이는 조직 동향에 대한 전례 없는 가시성을 만들어낼 수 있는 잠재력이 있으며, 리더들이 복잡한 상호작용을 매개변수화하고, 전략적 개입을 구현하기 전에 가상으로 테스트하고, 내부 구조를 환경 복잡성에 맞게 지속적으로 조정하고 조절하는 것을 가능하게 하여, 필요한 다양성 원칙을 직접 운영화하는 것을 가능하게 합니다. 목표 결과는 미세 관리 개입과 검사를 줄이고, 예외 관리를 강조하며, 위험 또는 기회의 영역을 정확하게 지정하고, 조직의 소음을 줄이는 것일 수 있습니다.

결론과 다음 단계

AI, 에이전트, 관리 사이버네틱스 원칙을 결합하는 것은 조직에게 점점 복잡해지는 환경에서 번창하는 강력한 경로를 제공합니다. 조직이 추적성, 피드백 루프, 적응 모델링을 시스템적으로 그들의 운영에 포함시킴으로써, 회사들은 의사결정의 사각지대를 피할 뿐만 아니라, 규모에 따라 감지, 반응, 학습하는 전혀 새로운 방법을 해제할 수 있습니다.

주요 전략적 우선사항은 다음과 같아야 합니다:

• 책임 회피 구조 제거 - 모든 결정 노드, 논리, 데이터 흐름을 캡처하는 AI 주도 추적성 및 감사 시스템을 배포하여, 책임이 불투명한 과정에서 사라지는 대신 투명하게 유지되고 인간 또는 시스템 배우자에게 연결되도록 합니다.
• 필요한 다양성 향상 - AI 강화 피드백 루프와 실시간 분석을 사용하여 조직의 적응 능력을 확장하고, 외부 환경의 복잡성을 맞추거나 초과하고, 위협이나 기회가 확대되기 전에 효과적으로 반응할 수 있도록 합니다.
• 관리 사이버네틱스 설정 - 통신, 제어, 피드백의 사이버네틱스 원칙을 적용하고, AI 모니터링과 다양성 엔지니어링을 통해 운영화하여, 지속적으로 학습하고 적응하는 자기 조절, 반응적인 조직 네트워크를 만듭니다.
• 조직의 디지털 트윈 구축 - 행동, 매개변수, 과정 상호의존성을 추적하는 AI 구동, 사이버네틱스 정보 디지털 복제본을 개발하여, 팀이 전략과 행동을 가상으로 시뮬레이션, 테스트, 최적화할 수 있게 하기 전에 그것들을 구현합니다.

이러한 논의에서 나오는 미래의 연구 방향은 적응적이고 책임 있는 조직 시스템을 지원하는 기술적인 촉진 요소의 체계적인 검토와 개발에 초점을 맞출 것입니다.

유망한 영역은 그래프 분석 방법을 사용하여 조직 내외의 복잡한 의사결정 네트워크를 모델링, 정량화, 시각화하는 것이며, 이는 우리가 이전 블로그에서 언급했습니다. 그리고 조직 결과를 형성하는 기본 드라이버, 상호의존성, 개입 포인트를 식별하는 인과 추론 프레임워크의 적용, 그리고 투명성, 감사 가능성, 실시간 학습을 보장하는 동안 사이버네틱스 관리 원칙을 운영화할 수 있는 자율 AI 에이전트의 설계와 거버넌스입니다.

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(이 글은 AI의 도움을 받아 번역되었습니다. 원문이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요)