AI는 준비되었지만, 데이터 기반은 아직 준비되지 않았을 수 있습니다

대부분의 대기업에 있어 AI 전환은 사일로(silo)의 역사입니다. 비즈니스 부서들은 서로 경쟁하듯 실험을 진행하고, 데이터는 서로 단절된 시스템에 흩어져 있으며, 원하는 성과는 좀처럼 얻지 못하고 있습니다.

Cushman & Wakefield는 다른 길을 걸어왔습니다. 글로벌 상업용 부동산 서비스 기업의 최고 디지털 및 정보 책임자(CDIO)인 Sal Companieh는 지난 4년 동안 전 세계 53,000명의 임직원에게 신뢰할 수 있고 지속 가능하며 확장 가능한 영향력을 제공하도록 설계된 엔터프라이즈 AI 코어를 구축하는 데 전념해 왔습니다.

Sal은 CIO.com과의 인터뷰를 통해 이 핵심 코어가 어떻게 계획된 운영 모델, 통합 데이터 전략, 그리고 단순한 기능 제공을 넘어선 Databricks와의 파트너십을 기반으로 구축되었는지 이야기했습니다.

CIO.com: 파편화되어 있던 AI 노력을 어떻게 중앙 집중식 엔터프라이즈 AI 코어로 전환하셨나요? 그리고 가장 큰 어려움은 무엇이었습니까?

Sal Companieh: 4년 전 제가 이 직책을 맡았을 때, 저는 모든 비즈니스 부서에 기술 전문가를 배치하는 제품 운영 모델을 도입했습니다. 목표는 데이터와 경험 측면 모두에서 연결성, 신뢰, 비즈니스 지향적 사고를 재구축하고 공동 창작할 수 있는 역량을 갖추는 것이었습니다. 저는 기술 전문가들이 매출과 EBITDA에 대한 책임을 지도록 했습니다. 그들은 창의성, 독창성, 그리고 변화를 이끌어내는 자극제 역할을 해주었습니다.

많은 기업이 'AI 파일럿 열풍'을 겪고 있을 때, 저희는 의도적으로 탑다운(top-down) 방식의 집중을 유지했습니다. 덕분에 신뢰를 지속적으로 쌓는 동시에 데이터를 보강할 수 있었습니다. 대부분의 기업이 파일럿을 실행하는 데 그쳤지만, 저희는 모든 파일럿이 진정한 가치를 발휘할 수 있도록 기반을 다지고 있었습니다.

AI 도입이 급증했을 때 저희는 의도적으로 탑다운 방식을 고수했습니다. 저희는 이를 'Cushman Way'라고 부릅니다. 저희는 가장 규모가 큰 시장 진출(go-to-market) 또는 직원 경험 혁신 과제를 파악하여 먼저 해결했고, 이를 통해 신뢰를 구축하고 데이터 기반을 강화할 수 있었습니다. 가장 큰 과제는 조직 전반의 성숙도 차이를 관리하는 것이었습니다. 모두가 기술에 집중할 때, 저희는 인간의 행동과 신뢰 형성에 초점을 맞추었습니다.

CIO.com: 오늘날 Cushman & Wakefield의 디지털 및 AI 전략에 영향을 미치고 있는 매크로 트렌드는 무엇인가요?

Sal: 투자자 측의 의사 결정이 고도화되고 있으며 매우 데이터 중심적으로 변하고 있습니다. 서비스 조직 전반에서 관계 기반 구매에서 인텔리전스 및 인사이트 기반 구매로의 전환이 나타나고 있습니다. 파트너십과 진정성을 통해 차별화를 이루어내는 역량은 고객들이 지속적으로 요구하는 가치입니다.

저희에게 시장의 AI 열풍은 속도를 높여주는 촉진제였을 뿐, 전략의 전환을 의미하지는 않았습니다. 저희는 처음부터 동일한 전략과 운영 모델을 유지해 왔으며, 단지 이제 기술이 마침내 저희의 포부를 뒷받침할 수 있을 만큼 발전했을 뿐입니다. 이러한 차이는 매우 중요합니다. 저희가 트렌드를 쫓아간 것이 아니라, 이미 약속했던 계획을 묵묵히 실행해 왔음을 의미하기 때문입니다.

약 3년 반 전, 저희는 기술에 대한 자본 투자 접근 방식을 전환했습니다. 사이버 보안 및 인프라를 제외하고는 모든 프로젝트를 비즈니스 리더와 공동으로 기획하고 발표해야 했습니다. 이를 통해 비즈니스 우선순위와 완벽하게 일치시킬 수 있었습니다. 회사에는 전사적으로 우선시하는 단 하나의 결과 세트가 있으며, 기술은 이를 달성하기 위한 하나의 구성 요소일 뿐입니다. 모든 기술 전문가는 실적 발표에서 언급되는 내용과 자신이 매일 하는 업무 간의 직접적인 연관성을 명확히 이해하고 있습니다.

CIO.com: 비즈니스 부서의 유연성을 보장하면서도 공유 표준과 공통 플랫폼을 구축하기 위해 어떤 전략을 실행하셨나요?

Sal Companieh: 저희의 접근 방식은 다음 세 가지 요소에 의해 추진됩니다.

• 공통 플랫폼과의 중복 및 분리를 방지하는 운영 모델
• 어느 P&L이 혜택을 받든 상관없이 회사 전체의 역량을 구축하기 위해 자본을 정렬하는 재정 투자 모델
• 아키텍처 팀이 비즈니스 부서 수준의 유연성을 보장하면서 기술을 최대한 일관되게 다룰 수 있도록 하는 업무 방식의 엔터프라이즈 표준

저희는 운영 모델을 세 차례 성공적으로 고도화했습니다. 유연성 그 자체도 저희가 지속적으로 키워나가고 있는 역량입니다.

CIO.com: Databricks는 귀사의 전략에 어떻게 부합하나요?

Sal: 다양한 역량의 레고 블록을 만들어 각 비즈니스 부서에 맞게 조립하는 능력이 저희의 기본 전략이었습니다. 이러한 관점에서 Databricks는 세 가지 영역에서 부합합니다. 첫째, 저는 '파트너'라는 단어가 진정한 의미를 가져야 한다고 믿습니다. Databricks와의 파트너십 측면에서 이는 리더십, 문화, 그리고 저희와 진정으로 공동 창작할 수 있는 역량을 의미하며, 저희의 성숙도 수준과 저희가 원하는 혁신 속도에 대한 그들의 깊은 이해를 뜻합니다.

둘째, 저희는 그들의 제품 로드맵에 깊은 인상을 받았습니다. 저희는 단순히 현재의 요구 사항을 해결하기 위한 제품군을 구매한 것이 아니라, 그들의 투자 전략을 저희가 앞으로 나아가는 데 필요한 역량과 일치시키고자 했습니다. 셋째, 실제 기능적 효용성입니다. 저희의 인텔리전스 레이어는 성장과 차별화에 있어 매우 중요합니다.

Databricks 덕분에 지원하는 비즈니스 부서에 따라 다양한 레버를 활용할 수 있습니다. 저희는 데이터 품질 및 데이터 거버넌스 워크플로우를 간소화하여 신뢰할 수 있는 데이터를 비즈니스 현업에 직접 전달하기 위해 Genie를 사용하고 있습니다. 직원들은 깊은 기술적 전문 지식 없이도 자연어 쿼리를 사용하여 누락되거나 일관되지 않은 레코드를 식별하고, 시스템 전반의 데이터 품질을 검증하며, 거버넌스 정책을 검토하고, 준수 메트릭을 모니터링할 수 있습니다. 이를 통해 비즈니스 사용자는 복잡한 데이터 세트를 빠르게 탐색하고, 엔터프라이즈 데이터에 대한 신뢰도를 높이며, 더 빠르고 정보에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

CIO.com: 구체적으로 Databricks 아키텍처가 엔터프라이즈 규모에서 데이터를 통합하고 거버넌스를 수행하는 방식에 어떤 영향을 미쳤나요?

Sal: 저희의 근본적인 가설은 조직의 지식을 글로벌 규모로 연결하는 것입니다. 이것이 저희 자신과 고객의 요구에 실질적으로 유익하다는 것을 알고 있기에, 이 지식을 보호하고 활성화할 수 있는 최고의 플랫폼이 필요합니다. 바로 그 부분에서 Databricks 플랫폼이 중요한 역할을 합니다.

저희는 108년의 역사를 지닌 기업으로, 과거에는 조직 전반에서 사람을 통해 데이터가 전달되는 구조였습니다. Databricks 덕분에 저희는 인사이트의 흐름을 하나씩 디지털화할 수 있었습니다. 저희의 인텔리전스 레이어는 성장과 차별화에 있어 매우 중요합니다. 공통 플랫폼을 그대로 유지하면서, 각 비즈니스 부서에 맞게 역량을 구축하고 다양하게 결합할 수 있는 능력을 갖추는 것이 저희의 기본 전략입니다.

AI에 대한 열기는 식지 않았지만, 건강하고 거버넌스가 잘 되며 확장 가능한 데이터야말로 실제로 성과를 가속화한다는 인식이 널리 확산되면서 한층 더 성숙해졌습니다. Databricks는 조직 전체에 이를 일관되게 적용하는 데 핵심적인 역할을 하며, 비즈니스 부서 수준에서 필요한 경우 유연하게 대처할 수 있도록 지원합니다.

CIO.com: 이러한 전환을 통해 얻은 측정 가능한 성과의 사례를 공유해 주실 수 있나요?

Sal: 아이디어에서 성과에 이르는 시간이 수개월에서 수일로 단축되었습니다. 회의를 하고 아이디어를 내면, 그 다음 주에 바로 비즈니스에 가치를 제공하게 됩니다. 예를 들어, 새로운 고객과 인수 기업을 온보딩하고 통합 및 활성화하는 데 걸리는 시간이 크게 줄어들었습니다. 하지만 가장 중요한 성과는 사람들의 행동 변화입니다. 저희는 더 이상 변화에 저항하지 않습니다. 과거에는 답변을 얻기 위해 다섯 번의 전화, 세 번의 이메일, 두 번의 Teams 채팅이 필요했던 질문이 이제는 리더들의 손끝에서 바로 해결됩니다. 이는 끊임없는 진화입니다. 저희는 변화에 대한 '거부 반응'을 줄이기 위해 노력하고 있습니다. 왜냐하면 지금과 같은 속도에서는 변화가 일상적인 활동이 되어야 하기 때문입니다.

CIO.com: 엔터프라이즈 AI 코어를 구축하고 확장하려는 다른 IT 리더들에게 어떤 조언을 해주고 싶으신가요?

Sal: 사람들의 변화를 과소평가하지 마세요. 사람들은 다양한 지식 수준과 두려움을 가지고 변화에 임합니다. 기회와 이를 포착하는 데 필요한 기초 작업 모두에 대해 사람들을 진정으로 교육하는 것은 타협할 수 없는 필수 요소입니다. 다음 세대를 위해 일하는 방식과 산업의 형태를 결정짓는 매우 영향력 있는 역할을 수행하는 만큼, 우리의 언어도 계속해서 진화하고 성숙해져야 합니다.

지금은 공급업체, 고객, 그리고 자체 직원 기반에 이르기까지 전체 공급망이 동시에 변화하고 있는 시기입니다. 내부 중심의 시각과 균형을 맞추면서 외부 중심의 시각을 유지하는 것이 매우 중요할 것입니다. 이를 인식하고 대비하는 리더들이 앞으로 다가올 미래를 정의하게 될 것입니다.

25명 이상의 업계 전문가들이 성공적인 AI 배포를 향한 경로를 어떻게 계획하고 있는지 알아보려면, Databricks의 지원으로 제작된 Economist Enterprise의 “Making AI Deliver” 보고서를 확인해 보세요.

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