데이터 자산의 수익화 이해
IT 리더는 단순한 기술 전문가가 아니라 데이터에 정통한 ‘데이터 상인’이다. 물리적 상품 대신 가치 있는 데이터, 인사이트, AI/ML 제품을 보유한 상점 주인을 상상해 보라. 이 상점 주인이 성공하려면 고객 니즈를 이해하고, 제품을 최신 상태로 유지하며 고품질로 잘 정리해야 한다. 분석과 컨설팅 같은 부가 가치 서비스를 데이터와 함께 제공하면 더욱 매력적일 수 있다. 이러한 마인드셋과 비즈니스 원칙을 적용함으로써 IT 리더는 새로운 수익원을 창출할 수 있다.
데이터 거버넌스와 윤리에 집중
AI가 보편화되면서 윤리적이고 책임감 있는 사용이 중요해졌다. 리더는 잘못된 데이터셋으로 AI 모델이 학습할 때 발생할 수 있는 편향이나 차별의 위험을 완화하기 위해 데이터 거버넌스 정책을 수립해야 한다. AI는 투명성이 핵심이다. 그래야 이해관계자들이 AI가 생성한 인사이트를 이해하고 검증할 수 있다. 기존의 문화, 구조, 거버넌스를 기반으로 프로그램을 구축함으로써 IT 리더는 윤리적 기준을 유지하고 혁신을 촉진하면서 AI의 복잡성을 헤쳐나갈 수 있다.
지성과 감성의 균형 유지
AI가 도입된 직장을 관리하려면 IT 리더는 지능 지수(IQ)와 감성 지수(EQ)의 균형을 유지해야 한다. IQ 측면에서는 AI가 중심이 되는 세상에 대한 비전을 갖고 있어야 하며, 직원들이 다른 복잡한 업무에 더 많은 시간을 할애하고 생산성을 높일 수 있도록 AI를 활용할 영역을 파악해야 한다. 더 중요한 것은 EQ다. 긍정적인 영향을 전파하고, 직원들의 참여를 유지하며, 변화하는 인력에 대한 불안감을 해소하고, 새로운 업무 방식과 사고방식에 초점을 맞춘 재교육을 돕기 위해 EQ와 인간 중심 기술이 필수적이다. 실제로 고급 분석으로 인해 이해하기 어려운 수준으로 방대한 양의 데이터가 생성되고 있다. 따라서 깊은 전문 지식이나 순수한 지능보다 부드러운 관리 기술이 더 중요해질 가능성이 높다.
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