IT 전략 | 뉴스, 하우투, 기획, 리뷰 및 동영상
에이전트 AI, 유즈케이스별 특화, 인력 재편 등 다양한 요인에 힘입어 고객 관계 관리(CRM)의 진화가 가속화되고 있다.
명확하지 않은 목표, 부족한 데이터 준비성, 그리고 내부 전문 지식의 부족으로 인해 많은 AI 개념 증명(PoC)이 실패한다. 지나치게 열성적인 PoC 승인 및 잘못된 압력도 마찬가지로 실패의 원
기업이 숙련된 IT 인재 부족을 우려하기보다 문제 해결을 위한 실질적인 노력을 시작해야 할 때다. 이 문제를 해결하는 기업이 막대한 가치를 창출할 수 있다.
IT 부서는 효율성을 측정하기 위한 수많은 지표 속에서 헤매고 있다. IT 성과를 측정하는 데 활용할 수 있는 필수 KPI 지표 9가지를 소개한다.
운영 효율성은 개선을 이끌어낼 수 있지만, 진정한 혁신이라고는 할 수 없다. 이를 해결하기 위해 많은 조직이 ‘간과된 중간 단계(missing middle)’라고 할 수 있는 전략적 활동, 즉 아이
데이터 관리 경시부터 결과 측정의 중요성을 과소평가하는 것까지, AI 프로젝트가 실패로 이어지도록 하는 몇몇 명백한 실수들이 있다.
사무실로 복귀하라는 명령을 받았는데, 돌아갈 사무실이 없다면 어떨까?
혁신, 보안, 적응. AI가 여기에 달렸다. 이끌지 않으면 끌려간다. 미래를 대비할 시간은 지금이다.
스스로 결정을 내리는 이 AI 기술이 비즈니스 현실에 등장하고 있다. 그러나 투자 대비 효과를 거두기 위해서는 어떤 워크플로우가 AI 에이전트에 어울리는지 파악해야 한다.
직관적인 사용자 인터페이스만으로는 더 이상 충분하지 않다. CIO가 비즈니스 가치를 위한 정확한 기능을 제공하려면 애플리케이션 설계 과정에 심층적인 프로세스 분석을 도입해야 한다.