미친부엉이 노성산 대표입니다.
국내 대기업 회장님들의 조찬모임인 글로벌문화경제포럼에 연사로 다녀왔는데요.
원래는 다른 주제의 강의를 준비했다가 강의 2주 전에 데이터와 인공지능 시대의 기업의 미션에 대한 강의로 급하게 변경했습니다.
제가 외국계부터 스타트업까지 근무하면서, 또 다양한 기업에 컨설팅을 제공하면서 느낀 점이 있는데요.
이제는 데이터/인공지능을 활용하지 못한다면 미래는 없다라는 것입니다.
국내 대부분의 기업이 데이터 문화 및 디지털 트렌스포메이션 (DT)에 상당히 투자를 하시지만 성공의 경험을 가지고 있는 곳은 굉장히 적은데요. 대부분의 실패 원인은 바로 기술위주로 접근했기 때문입니다.
일이라고 하는 것은 결국 사람이 하는 것이기 때문에, 인사-조직-업무-실무 등 다양한 요소들을 고려해서 최대한 기업의 모든 파트가 윈윈할 수 있도록 구성해야 하는데요. 대부분의 기업이 기술조직에게 맡겨버리고 신경을 쓰지 않거나, 경영진의 목적 (BI, 모니터링 등)에만 최적화하여 DT를 진행하기 때문에, 문화로 자리잡기 전에 실패로 끝나버리는 경우가 많습니다.
따라서 경영-기술-실무를 모두 아우를 수 있는 데이터 리더십을 가진 리더가 매우 중요합니다.
데이터 리더십을 가지신 분들은 스페셜리스트보다는 제너럴리스트가 많은데요.
이들은 하나의 문제에 관심을 갖기보다는 다양하고 넓은 시야를 가지고 있는 것이 특징인데요.
눈앞의 문제를 바로 해결하는데 집중하기보다는 기저에 깔려 있는 원인을 찾아 근본적인 해결을 하고자 하는 성향이 강하기 때문입니다. 대부분의 기업에는 이런 인재들이 있지만 제대로 조명되지 않는 경우가 많기 때문에 소 잃고 외양간 고치는 일이 없도록 하는 것이 중요합니다.
또 하나는 바로 인재상의 변화입니다.
그동안 기업에서 좋은 인재라 하면, 좋은 학벌 혹은 좋은 커리어를 가진 사람들이었는데요.
이미 어느정도 검증되어 있는만큼 리스크도 적고 안정감이 있다는 것이 큰 장점이었습니다.
하지만 지금은 생성형AI가 등장함에 따라 이 판도가 바뀌었습니다.
이제는 혼자 일하는 직원인가 아니면 인공지능 비서와 함께 일하는 직원인가가 인재상의 핵심이 될 예정입니다.
개발쪽에서는 코파일럿이라는 코드 생성을 도와주는 생성형AI가 있는데요.
해당 툴을 사용하지 않는 개발자는 아무리 스펙이 좋아도 선뜻 채용하기가 망설여집니다.
생성형AI를 사용하는 개발자는 본인이 기술스택이 아니여도 AI의 도움을 받아 다양한 문제를 해결하는 반면, 생성형 AI를 전혀 사용하지 않는, 심지어 거부감이 있는, 개발자들은 활용의 폭이 훨씬 적고 생산성도 떨어지기 때문입니다.
따라서 기업에서는 이에 대한 교육과 함께 인재의 대한 정의를 새롭게 바꿔야 하는 시점이 아닌가 생각이 듭니다. 이러한 내용으로 강의를 진행했는데, 내공이 어마하신 분들임에도 좋은 피드백을 주셔서 보람된 강의였습니다.
미친부엉이 노성산 대표입니다.
국내 대기업 회장님들의 조찬모임인 글로벌문화경제포럼에 연사로 다녀왔는데요.
원래는 다른 주제의 강의를 준비했다가 강의 2주 전에 데이터와 인공지능 시대의 기업의 미션에 대한 강의로 급하게 변경했습니다.
제가 외국계부터 스타트업까지 근무하면서, 또 다양한 기업에 컨설팅을 제공하면서 느낀 점이 있는데요.
이제는 데이터/인공지능을 활용하지 못한다면 미래는 없다라는 것입니다.
국내 대부분의 기업이 데이터 문화 및 디지털 트렌스포메이션 (DT)에 상당히 투자를 하시지만 성공의 경험을 가지고 있는 곳은 굉장히 적은데요. 대부분의 실패 원인은 바로 기술위주로 접근했기 때문입니다.
일이라고 하는 것은 결국 사람이 하는 것이기 때문에, 인사-조직-업무-실무 등 다양한 요소들을 고려해서 최대한 기업의 모든 파트가 윈윈할 수 있도록 구성해야 하는데요. 대부분의 기업이 기술조직에게 맡겨버리고 신경을 쓰지 않거나, 경영진의 목적 (BI, 모니터링 등)에만 최적화하여 DT를 진행하기 때문에, 문화로 자리잡기 전에 실패로 끝나버리는 경우가 많습니다.
따라서 경영-기술-실무를 모두 아우를 수 있는 데이터 리더십을 가진 리더가 매우 중요합니다.
데이터 리더십을 가지신 분들은 스페셜리스트보다는 제너럴리스트가 많은데요.
이들은 하나의 문제에 관심을 갖기보다는 다양하고 넓은 시야를 가지고 있는 것이 특징인데요.
눈앞의 문제를 바로 해결하는데 집중하기보다는 기저에 깔려 있는 원인을 찾아 근본적인 해결을 하고자 하는 성향이 강하기 때문입니다. 대부분의 기업에는 이런 인재들이 있지만 제대로 조명되지 않는 경우가 많기 때문에 소 잃고 외양간 고치는 일이 없도록 하는 것이 중요합니다.
또 하나는 바로 인재상의 변화입니다.
그동안 기업에서 좋은 인재라 하면, 좋은 학벌 혹은 좋은 커리어를 가진 사람들이었는데요.
이미 어느정도 검증되어 있는만큼 리스크도 적고 안정감이 있다는 것이 큰 장점이었습니다.
하지만 지금은 생성형AI가 등장함에 따라 이 판도가 바뀌었습니다.
이제는 혼자 일하는 직원인가 아니면 인공지능 비서와 함께 일하는 직원인가가 인재상의 핵심이 될 예정입니다.
개발쪽에서는 코파일럿이라는 코드 생성을 도와주는 생성형AI가 있는데요.
해당 툴을 사용하지 않는 개발자는 아무리 스펙이 좋아도 선뜻 채용하기가 망설여집니다.
생성형AI를 사용하는 개발자는 본인이 기술스택이 아니여도 AI의 도움을 받아 다양한 문제를 해결하는 반면, 생성형 AI를 전혀 사용하지 않는, 심지어 거부감이 있는, 개발자들은 활용의 폭이 훨씬 적고 생산성도 떨어지기 때문입니다.
따라서 기업에서는 이에 대한 교육과 함께 인재의 대한 정의를 새롭게 바꿔야 하는 시점이 아닌가 생각이 듭니다. 이러한 내용으로 강의를 진행했는데, 내공이 어마하신 분들임에도 좋은 피드백을 주셔서 보람된 강의였습니다.
