Archana Joshi는 AI(생성 AI 포함), Agile 및 DevOps 방법론, 친환경 소프트웨어 이니셔티브에 대한 전문 지식을 바탕으로 IT 서비스 업계에서 24년 이상의 경험을 보유하고 있습니다. 그녀는 현재 LTIMindtree에서 엔터프라이즈 AI 서비스 라인과 은행 및 금융 서비스 사업부의 성장 전략과 시장 포지셔닝을 이끌고 있습니다. Joshi는 다양한 지역의 Fortune 100대 고객과 협력해 왔으며 업계 포럼 및 이벤트에서 정기적으로 연설하고 있습니다.
LTIMindtree 다양한 업계의 기업과 협력하여 디지털 기술을 통해 비즈니스 모델 발전, 혁신 및 성장을 지원하는 글로벌 기술 컨설팅 및 디지털 솔루션 회사입니다. 700개 이상의 고객에게 서비스를 제공하는 LTIMindtree는 점점 더 상호 연결되는 세상에서 경쟁력 차별화, 고객 경험 및 비즈니스 성과를 향상시키는 것을 목표로 하는 도메인 및 기술 전문 지식을 제공합니다.
다양한 조직에서 IT 서비스를 혁신하는 데 대한 광범위한 경험을 고려할 때, 특히 Generative AI 채택을 주도하는 측면에서 LTIMindtree에서 귀하의 개인 리더십 스타일이 어떻게 발전했나요?
IT 서비스 분야에서 20년 넘게 경험을 쌓은 저는 Agile/DevOps 또는 GenAI(생성 AI) 등 고객을 위한 혁신적인 기술 솔루션을 추진하는 데 경력을 바쳤습니다. LTIMindtree에서는 조직이 GenAI를 활용하여 디지털 혁신 여정을 전략화하고 실행할 수 있도록 지원하는 데 중점을 두고 있습니다. 저는 고객 중심 전략을 우선시하고 고객과 긴밀히 협력하여 고객의 고유한 과제를 이해하고 비즈니스 가치를 창출하는 맞춤형 AI 솔루션을 제공합니다. 전략 책임자로서 저는 다양한 부서의 팀과 협력하여 GenAI 채택을 촉진하고 내 결정을 안내할 새로운 개발에 대한 정보를 계속 유지해야 합니다. GenAI는 실행 가능한 통찰력을 제공하기 위해 방대한 양의 데이터를 처리합니다. 이 기능은 증거 기반 전략을 중시하는 나와 같은 데이터 중심 리더에게 특히 유용합니다.
예를 들어, 매일 아침 GenAI 기반 부조종사와 함께 하루를 시작할 때 주의가 필요한 주요 항목을 이해하는 데 도움을 주거나 채택에 관해 팀과 공유할 수 있는 보고서를 작성하기 위한 통찰력을 제공합니다. 사실 저는 팀 내에서 GenAI 기반 부조종사가 본질적으로 신뢰할 수 있는 윙맨처럼 우리 팀의 필수 구성원이 되었다고 자주 말합니다. 그들은 귀중한 통찰력을 제공하고, 작업을 자동화하고, 우리가 전략적 목표에 부합하도록 유지함으로써 우리를 지원합니다.
Generative AI는 특히 디지털 혁신을 채택하는 속도가 느린 산업에서 기존 IT 서비스 모델을 어떻게 재구성하고 있습니까?
GenAI는 IT 개발자 생산성을 크게 향상시켜 모든 산업 분야에서 기존 IT 서비스 모델을 혁신하고 있습니다. 코드를 생성하는 부조종사부터 IT 운영 테스트 및 자동화를 위한 합성 데이터에 이르기까지 IT의 모든 측면이 변화하고 있습니다. 결과적으로, IT 서비스 모델의 초점은 비용 중심에서 효율성 및 영향 중심 접근 방식으로 이동하고 있습니다. 이는 이제 IT 서비스의 가치가 단순한 비용 절감이 아닌 실질적인 결과를 제공하는 능력으로 측정된다는 의미입니다. 이러한 변화는 또한 맞춤형 모델 개발, AI 요구 사항에 대한 데이터 엔지니어링, 책임 있는 AI 구현 등 IT 서비스에서 새로운 유형의 작업으로 이어집니다.
불과 18개월 전만 해도 이러한 서비스는 일반적인 것이 아니었습니다. 레거시 시스템이 널리 퍼져 있는 의료 및 금융 서비스와 같이 규제가 심한 산업에서도 운영 효율성을 향상시키는 GenAI의 가치가 점점 더 인식되고 있습니다.
LTIMindtree에서 자체 연구한 내용은 다음과 같습니다.생성적 AI 채택 현황,”는 이러한 추세를 명확하게 강조합니다. 의료 분야에서는 GenAI가 의료 진단, 데이터 분석, 행정 업무 등을 자동화하여 큰 영향을 미치는 것을 확인하고 있습니다. 이는 의사와 의료 서비스 제공자가 더 빠르고 정확한 결정을 내리는 데 도움이 되지만, 엄격한 규정 준수 및 규제 프레임워크로 인해 도입은 여전히 조심스럽습니다. 금융 서비스에서 GenAI는 수동 작업을 자동화하여 위험 관리, 사기 탐지 및 고객 서비스를 향상시킵니다. 그러나 이 부문의 채택은 위험, 거버넌스 및 민감한 데이터에 대한 우려로 인해 이루어졌습니다.
LTIMindtree가 GenAI를 기존 IT 워크플로우에 성공적으로 통합하여 효율성과 혁신을 주도한 구체적인 사례를 공유해 주실 수 있나요?
LTIMindtree에는 AI에 대한 3가지 전략이 있습니다. “모든 것 속의 AI, AI를 위한 모든 것, 모두를 위한 AI”라는 철학은 우리 운영과 서비스의 모든 측면에 걸쳐 AI를 통합하겠다는 우리의 약속을 강조합니다. 이러한 접근 방식은 AI가 단순한 추가 기능이 아니라 솔루션의 핵심 구성 요소가 되어 혁신과 효율성을 주도하도록 보장합니다.
고객은 전반적인 효율성을 개선하기 위해 AI를 찾고 있습니다. 반복적이고 시간이 많이 걸리는 작업에 소요되는 시간을 줄이는 것부터 운영 확장 및 비즈니스 프로세스의 안정성 향상에 이르기까지 AI는 전략의 핵심 부분이 되고 있습니다. 우리 엔지니어들은 코딩, 테스트, 배포부터 소프트웨어 유지 관리에 이르기까지 모든 것을 다루는 AI 부조종사를 워크플로에 통합하는 데 중점을 두고 있습니다.
예를 들어, Fortune 200대 기업의 혁신적 움직임에서 우리는 GenAI 기반 부조종사를 고용하여 대규모 저장 프로시저를 Java로 변환하여 현대화 여정을 지원했습니다. 우리는 최근 데이터 추출 프로세스를 자동화하려는 대규모 보험 회사와 협력했습니다. 수동 접근 방식에서는 확장성과 정확성 문제에 직면하고 있었습니다. 그래서 우리 팀은 이제 여러 문서를 처리하고 위험, 자격, 적용 범위 및 가격 세부 정보와 같은 중요한 정보를 추출하는 데 도움이 되는 도우미 봇을 개발했습니다. 이를 통해 제품 제안을 제출하고 다양한 보장을 관리하는 데 걸리는 시간이 크게 단축되었습니다.
다양한 부문에서 GenAI가 빠르게 채택되면서 기업이 염두에 두어야 할 윤리적 고려 사항은 무엇이며, LTIMindtree는 책임 있는 AI 사용을 어떻게 보장합니까?
AI의 진화는 유망하지만, 특히 이를 구현하는 방법에 대한 윤리적 고려 사항과 관련하여 기업에 많은 과제를 안겨줍니다.
LTIMindtree에는 AI, 보안, 법률, 데이터 개인 정보 보호 및 다양한 산업 분야의 다기능 전문가로 구성된 AI 협의회가 있습니다. 이 위원회는 AI 보증 프레임워크를 구축하고 AI 규제 지침에 대해 업계 기관과 협력합니다. 또한 AI를 구현하는 팀과 협력하여 윤리적 위험 상태를 검증합니다.
GenAI를 효과적으로 구현하기 위해 우리는 공정성, 책임성, 투명성 및 개인 정보 보호를 다루면서 기업 가치에 부합하는 일련의 핵심 윤리 원칙을 확립했습니다. 이를 위해서는 법무팀과 보안팀의 경영진의 후원과 지원이 필요합니다. 다음으로, 데이터 무결성과 공정성을 보장하기 위한 조치와 함께 고품질의 편견 없는 데이터에 초점을 맞춘 내부 프로세스에 기술적 개입이 통합되었습니다. 윤리적인 AI 문화를 조성하려면 AI 역량과 AI 환각과 같은 잠재적인 함정에 대한 지속적인 교육이 필요합니다. 마지막으로, 취약점을 해결하고 AI 출력의 정확성을 보장하기 위해 AI 시스템에 대한 정기적인 감사 및 업데이트가 수행됩니다. 이 포괄적인 접근 방식은 GenAI가 책임감 있고 효과적으로 구현되어 윤리 표준을 유지하면서 비즈니스 가치를 창출하도록 보장합니다.
LTIMindtree의 AI 플랫폼은 AI 윤리, 보안 및 지속 가능성에 대한 우려를 어떻게 해결합니까?
우리는 새로운 AI 도구와 플랫폼을 계속해서 출시하면서 그것이 기술 사용에 관한 우리의 표준과 규정을 충족하는지 확인해야 합니다. 정확하고 편견 없는 결과를 제공하기 위해 데이터 품질을 유지하는 것 외에도 보안 및 지속 가능성에 대한 높은 기준을 충족하기 위해 최선을 다하고 있습니다.
우리 플랫폼은 책임감 있고 주의 깊은 AI 원칙을 기반으로 구축되었습니다. 지속 가능성 측면에서 우리는 훈련부터 지속적인 운영에 이르기까지 AI 모델을 지원하는 데 필요한 에너지 수요가 증가하고 있음을 알고 있습니다. 우리는 탄소 배출량과 환경 친화적이고 지속 가능한 AI 관행 구축의 중요성을 해결하기 위해 AI에 대한 감소, 재사용 및 재활용 접근 방식을 채택했습니다. 이 프로세스를 통해 우리는 더 작은 탄소 발자국을 생성하면서 엔터프라이즈 애플리케이션의 요구 사항을 효율적으로 해결할 수 있는 더 작고 더 구체적인 LLM(대형 언어 모델)에 중점을 두어 매개 변수를 줄이는 데 중점을 둡니다. 또한 중복을 방지하고 유사한 작업에 사용할 수 있는 메커니즘과 프롬프트를 재사용하여 효율성과 지속 가능성을 높이기 위해 다양한 애플리케이션 및 사용 사례에 맞게 데이터를 재활용합니다. 우리는 또한 메모리 공간을 줄이고, 더 빠른 추론을 받고, 비용을 절감하고, 지속 가능한 애플리케이션을 구축하기 위해 양자화된 모델을 검토하고 있습니다.
앞서 언급했듯이 보안은 AI 도구나 애플리케이션을 사용할 때 주요 관심사입니다. LTIMindtree에서는 데이터 보안과 공정한 사용을 우선시했을 뿐만 아니라 이를 AI 전략의 초석으로 삼았습니다. 또한 Nvidia Nemo 가드레일 및 IBM Watson Governance 모델과 같은 제3자 제공업체의 50개 이상의 동급 최고의 조정 API와 책임 있는 AI 프레임워크를 통합했습니다. 우리 플랫폼은 건전한 거버넌스 조치와 잘 구축된 프레임워크를 활용하여 개인 정보 보호, 보안, 윤리적 사용 및 지속 가능성을 고려하면서 데이터를 효율적으로 관리합니다.
GenAI는 LTIMindtree의 Agile 프로젝트 관리에 어떤 영향을 미치나요? Agile 팀에 어떤 이점을 가져오며, 장단점이 있나요?
GenAI를 애자일 방식에 통합하면 팀의 작업 방식이 변화됩니다. 생산성을 높이고 프로세스를 간소화하며 혁신을 위한 새로운 길을 열어줍니다. 소프트웨어 개발 환경이 발전함에 따라 우리는 GenAI를 활용하여 팀을 혼란에 빠뜨릴 수 있는 반복적인 작업을 자동화하고 있습니다. 이러한 변화를 통해 그들은 창의적인 문제 해결과 혁신에 더 집중할 수 있습니다.
GenAI를 Agile 프레임워크에 통합하기 시작할 때 강조하고 싶은 몇 가지 핵심 사항이 있습니다. 첫째, AI 도구의 특성과 팀 협업에 대한 잠재적 영향을 이해하는 것이 중요합니다. 예를 들어 Agile 팀은 이러한 도구의 한계를 염두에 두어야 합니다. 실시간 통찰력을 제공하기보다는 기존 데이터에 의존하므로 결과를 검증하고 개선하는 것이 필수적입니다.
당사의 AI 기본 DevOps는 소프트웨어 개발 수명주기(SDLC) 에이전트와 함께 지식 그래프, 맞춤형 SLM(소규모 언어 모델)과 같은 최첨단 기술을 활용합니다. 이는 기업의 Agile-DevOps 주기 전반에 걸쳐 생산성 효율성을 35~50% 달성할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 이는 사용자 스토리 생성, 스프린트 계획, CI/CD 파이프라인에 대한 코드 생성 및 후속 사고 관리 중에 Agile 포드를 돕습니다.
AI가 IT 산업을 변화시키는 가운데 LTIMindtree는 새로운 인재와 기술 세트에 대한 요구를 어떻게 해결하고 있습니까? 팀이 AI 중심의 미래에 대비할 수 있도록 어떤 이니셔티브를 주도했습니까?
IT 산업에서 혁신적인 기술이 등장하면서 우리 인력이 현재 보유하고 있는 기술과 AI 중심 세계에서 성공하는 데 필요한 기술 간의 격차가 부각되었습니다. GenAI는 많은 직원의 일상적인 역할을 완전히 재구성할 수 있는 잠재력을 갖고 있으므로 새로운 기술과 역할에 대한 준비가 필수적입니다.
LTIMindtree에서는 이러한 새로운 요구 사항을 충족하기 위해 직원의 기술 향상에 중점을 두어 이러한 변화를 주도하고 있습니다. 우리는 GenAI 및 엔터프라이즈 AI 팀의 교육 및 온보딩을 위해 특별히 설계된 GARUDA 이니셔티브를 보유하고 있습니다. 우리는 효과적인 훈련과 교육 자원이 중요하다는 것을 인식하고 지속적인 학습 문화를 조성하기 위해 최선을 다하고 있습니다.
우리의 훈련 전략에는 데이터 기반 적응, 실시간 온라인 학습, 고급 강화 학습, 전이 학습 및 피드백 루프가 포함됩니다. 이러한 방식으로 우리 팀은 변화에 보조를 맞출 뿐만 아니라 진화하는 역할에서 탁월한 능력을 발휘할 수 있는 진정한 장비를 갖추고 있는지 확인합니다. 지금은 매우 흥미로운 시기이며, 우리 모두는 이 여정에 함께하고 있습니다.
이 외에도 AI 기술에 대한 미래 인재 양성을 위해 7개 학술기관과 제휴를 맺었습니다. 여기서 우리는 커리큘럼 설계부터 커리큘럼 관리, 강사 교육 접근 방식을 통해 교수진을 준비시키는 것까지 직접 참여합니다.
점점 더 AI 중심으로 변화하는 직장에서 인재의 역할이 진화하고 있다고 보고, 이러한 변화에 대비하여 인력을 준비하기 위해 어떤 조치를 취하고 있습니까?
과거에는 창의적인 개인과 기술 전문가의 역할이 구별되었습니다. 그러나 혁신적인 콘텐츠 제작 기술을 채택, 주류화 및 확장하는 방향으로 눈에 띄는 변화가 일어나고 있으며 창의성과 창의성 사이의 경계가 모호해지고 있습니다. 기술. 이러한 통합은 창의적인 역할과 기술 직무 간의 기존 분리가 점차 줄어들고 있는 다양한 산업에 영향을 미치고 있습니다. 이러한 진화는 유망하지만 AI의 이점을 활용하기 위한 필수 요소인 재교육에 대한 초점이 크게 바뀌었음을 나타내는 과제도 함께 제공됩니다.
이제 가장 큰 대화는 이 GenAI 변경 사항을 지속적이고 확장하는 방법입니다. 여기에서 변경 관리가 중요해집니다. AI 채택 프로세스를 감독하려면 구조화된 접근 방식과 전담 팀이 필요합니다. 성공적인 GenAI 채택의 중심에는 기술뿐만 아니라 사람도 있습니다. 처음에 이를 위협으로 인식하는 사람들 사이에서도 권한 부여를 위한 강력한 도구가 될 수 있습니다. Forrester는 2030년까지 이를 예측합니다.GenAI로 인해 일자리가 1.5%만 사라지고 6.9%가 영향을 받게 됩니다. 따라서 리더는 투명성을 우선시하고 직장 내 AI의 미래에 대해 직원들에게 동기를 부여해야 합니다.
AI는 IT 부문 전반에서 직무 역할을 변화시키고 일상 업무를 자동화하며 전략적 의사 결정과 복잡한 문제 해결에 중점을 두고 있습니다. LTIMindtree에서는 이것이 사고방식의 변화라고 믿고 이러한 변화 채택에 초점을 맞춘 전용 중앙 이니셔티브 GARUDA를 설립했습니다. GARUDA 이니셔티브는 역할 기반 교육 및 기술 향상뿐만 아니라 다양한 계층에 걸쳐 이러한 채택을 촉진할 수 있는 AI 홍보대사를 만드는 것에도 관한 것입니다. 또한 우리는 HR 부서와 협력하여 경력 경로, 관련 보상 및 표창과 함께 조직 내 다양한 역할에 미치는 영향을 조사하고 있습니다. 현재 LTIMindtree에는 기초, 실무자, 전문가라는 세 가지 수준의 기술 향상 경로가 있습니다. 50,000명 이상의 직원이 이미 부조종사 사용에 대한 AI 개념과 책임 있는 AI 고려 사항을 포함하는 기본 기술 이니셔티브를 완료했습니다.
최근에 본 가장 혁신적인 GenAI 애플리케이션은 무엇이며, 향후 3~5년 동안 기술이 어디로 향할 것이라고 보시나요?
우리는 GenAI가 할 수 있는 일의 표면을 긁어보는 단계에 불과하며 IT 산업 전반에 걸쳐 GenAI의 잠재력에 대해 매우 기쁩니다. 더 많은 분야가 참여함에 따라 인간의 삶을 변화시키는 응용 분야에 특히 흥미를 느낍니다.
LTIMindtree에서는 GenAI를 사용하여 위기 대응 역량을 강화하기 위해 UN 난민기구와 파트너십을 맺었습니다. 이번 협력의 목표는 현장 위기 대응을 가속화하고 도움이 필요한 난민에게 적시에 구호와 지원을 제공하는 것입니다. 혁신적인 기술 사용은 도움이 가장 필요한 시기에 취약 계층에게 희망과 구호를 제공하는 데 도움이 됩니다. 미국의 한 생명보험 회사를 위해 우리는 음성을 실시간으로 번역하는 GenAI 솔루션을 개발하여 고객 경험을 크게 개선했습니다. 이 기술은 의사소통 격차를 해소함으로써 사람들 간의 더 나은 이해와 연결을 촉진하고, 우리를 더 가깝게 만들고, 언어 장벽이 더 이상 효과적인 경험을 방해하지 않도록 보장합니다.
앞으로 Agentic AI는 자율적인 작업 수행과 의사결정을 가능하게 할 것입니다. 2027년에는 산업별 모델이 주류를 이루고 합성 데이터 사용이 증가하며 에너지 효율적인 구현이 성장할 것입니다. 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오 입력을 통합한 다중 모드 모델은 기능을 향상시켜 상당한 경제적 영향과 혁신을 가져올 것입니다. GenAI는 매년 세계 경제에 최대 4조 4천억 달러를 추가하여 산업을 혁신하고 효율성과 지속 가능성, 소매, 의료 및 생명과학을 추진할 준비가 되어 있습니다.
현실은 모든 작업장이 어느 정도 GenAI의 영향을 받아 일상 업무의 일부가 될 것이라는 것입니다. 우리가 이러한 전환을 계속하면서 이것이 어떻게 진화하고 다음에 어떤 혁신이 일어날지 기대됩니다.
게시물 Archana Joshi, LTIMindtree 전략(BFS 및 EnterpriseAI) 책임자 – 인터뷰 시리즈 처음 등장한 Unite.AI.