CDAO 책임이 진화하고 있습니다. 이제 AI 전략이 위에서부터 시작되는 이유
AI는 더 이상 문샷이 아닙니다. 운영명령입니다. 모든 산업 분야의 비즈니스에서 생성적 AI(Gen AI)와 자동화는 의사 결정 방법, 팀이 데이터와 상호 작용하는 방법, 고객에게 가치를 제공하는 방법을 재정의하고 있습니다. 그러나 이러한 변화는 저절로 발생하지 않습니다. 리더십이 필요합니다.
이것이 바로 CDAO(최고 데이터 및 분석 책임자)의 역할이 경영진 테이블에서 가장 필수적인 자리 중 하나로 빠르게 자리잡고 있는 이유입니다.
Savant Labs의 공동 창립자이자 제품 담당 부사장입니다.
최근 AI 리더십 및 데이터 설문 조사에 따르면, 조직의 73.7%가 공식 CDO 또는 CDAO 역할을 갖고 있다고 보고했습니다. 이는 10년 전의 12%에 비해 증가한 수치입니다. 그러나 가시성만으로는 영향력이 보장되지 않습니다. 파이프라인이나 대시보드뿐만 아니라 실질적인 비즈니스 성과를 제공해야 하는 CDAO에 대한 압력이 가중되고 있습니다.
Gartner는 2026년까지 조직의 75%가 AI를 배포할 것으로 예상하며 이는 2020년보다 10% 증가한 것입니다. 2027년까지 AI의 긍정적인 영향을 입증하지 못한 CAO의 75%가 최고 경영진에서 재배치되거나 제거될 것입니다. 기업이 더 이상 데이터를 위해 데이터에 투자하지 않는다는 것은 분명합니다.
그들은 더 빠르게 움직이고, 더 스마트하게 행동하고, 더 열심히 경쟁하기 위해 AI에 투자하고 있으며, 그 책임을 이끄는 것이 CDAO의 임무입니다.
데이터 관리부터 전략적 AI 구현까지
많은 CDAO의 원래 헌장은 중요한 목표인 데이터 위생 및 거버넌스 개선에 중점을 두었지만 대부분은 그 뒤에 숨어 있습니다. 오늘날의 임무는 위험, 복잡성, 비용을 관리하는 동시에 인공 지능을 통해 혁신을 가속화하는 것입니다.
CDAO는 운영 분석을 넘어 AI 전략을 중심으로 전사적 조정을 추진해야 합니다. 이들은 핵심 워크플로에 인텔리전스를 구축하고, 기술 및 비즈니스 우선순위를 연결하고, 확장 가능한 AI를 가능하게 하는 가드레일을 설정하는 일을 담당합니다.
간단히 말해서, CDAO는 이제 AI 기반 시스템의 설계자이자 야망과 실행 사이의 연결 조직입니다.
CDAO의 역할이 그 어느 때보다 중요한 세 가지 이유
AI에는 데이터뿐만 아니라 컨텍스트도 필요
세대 AI 및 자동화 도구는 주어진 상황만큼만 가치가 있습니다. 모델은 문서를 요약하거나 작업을 권장할 수 있지만 비즈니스 정의, 프로세스 논리 또는 규정 준수 임계값에 대한 지식이 없으면 제안이 불확실하거나 위험을 초래할 수 있습니다.
CDAO는 Gen AI를 가치 있게 만드는 연결 인프라를 구축하는 데 중요한 역할을 합니다. 여기에는 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 통합하고, 제도적 지식을 모델로 코드화하고, 결과에 패턴뿐만 아니라 우선순위도 반영되도록 하는 것이 포함됩니다.
AI 시스템을 비즈니스 목표에 맞추고 이러한 목표를 기계가 읽을 수 있도록 함으로써 CDAO는 AI를 강력할 뿐만 아니라 관련성 있게 만듭니다.
AI에는 대규모 거버넌스가 필요합니다.
지능형 에이전트가 의사 결정 자율성을 확보함에 따라 거버넌스는 더욱 복잡해지고 중요해집니다. 정적 권한이나 중앙 집중식 폐쇄와 같은 레거시 제어는 여러 시스템에서 실시간으로 의사결정이 이루어질 때 확장되지 않습니다.
최신 CDAO는 자체 워크플로에 거버넌스를 포함하고, 정책을 성문화하고, 데이터 품질 표준을 시행하고, 비즈니스 사용자가 매일 사용하는 도구 내에서 감사 기능을 활성화합니다.
“코드형 거버넌스”라고도 불리는 이 변화는 세대 AI 시스템이 빠른 속도와 대규모로 작동하는 경우에도 추적 가능하고 설명 가능하며 규정을 준수하도록 보장합니다.
Gen AI의 채택은 단지 기술적인 것만은 아닙니다. 그것은 문화적이다
Gen AI의 성공적인 배포를 가로막는 가장 큰 장애물 중 하나는 모델 정확도가 아닙니다. 그것은 조직의 신뢰이다. 비즈니스 팀은 자신이 사용하는 시스템이 정확하고 공정하며 목표에 부합한다고 믿어야 합니다.
CDAO는 데이터 과학 팀과 비즈니스 사이의 번역자 역할을 하며 기대치를 설정하고 지표를 조정하며 일선 사용자가 Gen AI가 작업을 대체하는 것이 아니라 지원할 수 있는 방법을 이해하도록 돕습니다.
데이터 유동성과 투명성의 문화를 촉진함으로써 CDAO는 기업의 사람들이 내리는 일상적인 의사결정에서 가장 중요한 채택을 가능하게 합니다.
자동화에서 인텔리전스로 전환
많은 조직이 보고, 데이터 분류, 조정과 같은 수동 작업을 자동화하여 Gen AI 여정을 시작했습니다. 이것이 중요한 출발점이지만 다음 단계에서는 Gen AI를 사용하여 추론, 우선 순위 지정 및 의사 결정을 지원하는 것이 포함됩니다.
시스템이 상황과 목표에 따라 작동하는 “에이전트 인텔리전스”로의 이러한 전환은 데이터 리더십에 대한 새로운 기대치를 창출합니다. 이제 CDAO는 지능형 에이전트가 데이터를 A 지점에서 B 지점으로 이동할 뿐만 아니라 관계를 이해하고 관련 정보를 표시하며 책임감 있게 행동하는 환경을 설계해야 합니다.
이를 위해서는 기술적 도구 이상의 것이 필요합니다. 연결 API, 데이터 계층 및 제도적 논리를 에이전트가 효과적으로 작동할 수 있는 워크플로로 조정해야 합니다.
AI 성공을 위한 데이터 스택 재고
Gen AI를 대규모로 지원하기 위해 CDAO는 생태계를 현대화하고 있습니다. 이는 사일로화된 도구를 통합하고, 중복된 수동 프로세스를 제거하고, ETL로 제한된 레거시 시스템을 업그레이드하고, 다양한 사용 사례를 지원할 수 있는 유연한 인프라를 구축하는 것을 의미합니다.
많은 기업은 확장된 스프레드시트나 사용자 정의 코딩된 워크플로에 의존하는 대신 코드가 필요 없는 직관적인 인터페이스를 제공하는 플랫폼을 채택하고 있습니다.
이를 통해 분석가는 부족한 엔지니어링 리소스에 의존하지 않고도 기여할 수 있습니다. 이러한 플랫폼에는 자연어 프롬프트, 통합 거버넌스 및 실시간 데이터 커넥터가 통합되어 팀이 정보에 대해 빠르고 안전하게 조치를 취할 수 있는 경우가 많습니다.
CDAO를 사용하면 통제력을 저하시키지 않으면서 더 빠른 실험을 수행할 수 있으므로 분석가는 코딩 요구 사항 없이 자동화하는 동시에 거버넌스를 가능하게 할 수 있습니다.
중요한 지표: CDAO의 영향 측정
CDAO가 더 많은 전략적 책임을 맡게 되면서 성공을 측정하는 것이 더욱 복잡해졌습니다. 더 이상 가동 시간이나 대시보드 사용에만 국한되지 않습니다. 다음과 같이 비즈니스에 맞춰진 KPI를 사용하여 영향을 평가해야 합니다.
사업부 간 결정의 시간
수동 보고 시간 단축
AI 생성 출력의 정확성과 설명 가능성
비기술 팀의 데이터 활용 능력 수준
출시되고 관리되는 AI 지원 프로세스의 양
이러한 지표는 CDAO의 가치를 강화하고 반복적인 개선을 위한 로드맵을 제공하는 데 도움이 됩니다.
CDAO의 미래는 전략적이다
기업이 Gen AI의 사용을 늘리면 가장 성공적인 CDAO는 연구를 넘어 운영으로 이동하는 CDAO가 될 것입니다. 이는 Gen AI 채택에서 “좋은” 것이 무엇인지 정의하고, 기능 전체에 측정 가능한 영향을 미치고, 조직의 운영 모델에 인텔리전스를 내장하는 것을 의미합니다.
CDAO는 CEO 및 리더십과 함께 전략에 영향을 미치고 회사 전체에 책임을 부여할 수 있는 기회를 갖습니다.
이제는 이론과 연구에서 실천과 운영으로 옮겨가야 할 때입니다. 많은 AI 및 자동화 공급업체는 광범위한 채택에 앞서 테스트를 검증하는 데 도움이 되는 테스트 및 파일럿 테스트를 제공합니다.
Gen AI는 조직이 효율성, 규모 및 거버넌스를 통해 더 나은 경쟁을 할 수 있도록 지원합니다. 그리고 누군가는 그것이 어떻게 벤치마킹되고, 구현되고, 통제되고 측정되는지 알아야 합니다.
그 누군가가 바로 CDAO입니다.
비즈니스를 위한 최고의 AI 챗봇을 선보였습니다.
이 기사는 TechRadarPro의 Expert Insights 채널의 일부로 제작되었으며, 오늘날 기술 업계에서 가장 뛰어난 인재들을 소개합니다. 여기에 표현된 견해는 저자의 견해이며 반드시 TechRadarPro 또는 Future plc의 견해는 아닙니다. 협업에 관심이 있다면 여기에서 자세히 알아보세요.