AI 팀을 확장하려면 다른 비즈니스와 근본적으로 다른 접근 방식을 취해야 합니다. 기존 SaaS 팀과 달리 AI 조직은 단일 시스템에서 작업하지 않습니다. 그렇기 때문에 AI 리더와 운영자는 통제력을 잃지 않고 팀을 확장하기 위해 도구, 공급업체, 워크플로 전반에 대한 명확한 가시성이 필요합니다.
모든 모델 뒤에는 기여자 네트워크가 있습니다.
이는 지속적인 피드백 루프에 따라 진행 상황이 달라지는 비선형적이고 상호 의존적인 작업 흐름을 만듭니다. 팀 규모가 커짐에 따라 리더는 누가 무엇을 하고 있는지, 시간이 어디로 가는지, 작업 비용이 청구 가능한지 여부에 대한 가시성을 잃게 됩니다.
지리적으로 분산된 팀을 관리하는 데 따른 고유한 과제와 AI 기업이 가시성과 통제력을 유지하면서 확장하는 데 도움이 되는 실용적인 전략을 살펴보겠습니다.
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사용자 중 AI 채택률은 65%에서 73%로 증가한 반면, AI 도구 사용 시간은 4%에서 3%로 감소하여 심층적인 통합 없이도 사용량이 증가했음을 나타냅니다.
이 데이터를 통해 많은 팀이 여전히 수동 워크플로를 사용하고 있음을 추론할 수 있습니다. 그러나 AI 팀의 작업은 병렬로 이루어지는 경우가 많으며 수동 프로세스는 이러한 흐름을 방해하는 경우가 많습니다.
실제로 AI 팀은 자신을 위해 설계되지 않은 인프라를 기반으로 다중 시스템 워크플로를 실행하고 있습니다.
수동 작업표는 문제의 명확한 예입니다. 내부 시스템과 클라이언트 환경 사이를 이동하면서 기여자가 실제로 작업하는 방식을 반영하지 않습니다. 실제로 수동 시스템을 사용할 때 최대 80%의 작업표를 수정해야 합니다.
내부 시간과 청구 가능한 고객 시간의 기록이 일치하지 않으면 수행된 작업에 대한 정확한 지불 처리가 어려워집니다.
규모가 커지면 이러한 격차가 더욱 커집니다.
운영이 더욱 분산되고, 속도가 빨라지고, 통제가 어려워짐에 따라 리더는 전체 그림 없이 결정을 내려야 합니다.
가시성 없이 확장하면 비용이 발생하며 빠르게 확대됩니다. AI 기업이 분산된 팀, 도구 및 위치에 걸쳐 성장함에 따라 구조화된 운영 가시성이 부족하면 재무 성과와 실행 품질 모두에 영향을 미치기 시작합니다.
연구에 따르면 열악한 데이터 가시성 및 사일로로 인해 조직은 연간 평균 1,290만 달러의 비용을 지출하며 이는 비효율성이 얼마나 빨리 확장되는지를 잘 보여줍니다.
실제로 위험은 비즈니스 전반에 걸쳐 나타납니다.
대규모로 운영되는 AI 기업의 경우 가시성은 재정적 영향과 운영적 결과 모두를 가져옵니다. 이것이 없으면 리더는 부분적인 데이터와 지연된 통찰력으로 분산된 팀을 관리하게 되어 비즈니스의 모든 계층에 걸쳐 위험이 증가합니다.
분산된 엔지니어링 팀을 관리하든 계약자 네트워크를 관리하든 고성능 AI 팀은 작업을 가시화하고 측정 가능하며 확장 가능하게 만드는 시스템을 구축합니다.
이러한 팀의 경우 작업은 해석에 맡겨지지 않습니다. 이들은 워크플로, 결과와 연결된 작업, 실제 영향을 미치는 결과 전반의 명확성에 중점을 둡니다. 이를 통해 실적을 더 쉽게 추적하고 ROI를 더 쉽게 이해할 수 있습니다.
결과적으로 기여는 손실되지 않습니다. 팀은 자신의 작업이 더 큰 비즈니스 목표와 어떻게 연결되어 조정 및 책임성을 향상하는지 확인할 수 있습니다.
강력한 분산 AI 팀을 차별화하는 몇 가지 원칙은 다음과 같습니다.
공통점은 의도적인 시스템 설계입니다. 이러한 팀은 워크플로를 인프라로 취급하므로 통제력을 잃지 않고 확장할 수 있습니다.
운영 가시성은 AI 팀이 시스템, 기여자, 클라이언트 환경 전반에서 작업이 어떻게 이루어지는지 이해하는 데 도움이 됩니다.
AI 시간 추적 데이터는 근무 시간 이상을 제공하는 핵심 역할을 합니다. 워크로드 패턴, 활용도 및 성능 추세를 강조합니다.
리더는 더 이상 업데이트나 불완전한 보고서에 의존하지 않습니다. AI 인력 분석을 통해 진행 상황, 결과 및 팀 성과를 실시간으로 확인할 수 있습니다. 또한 기여자는 기대치를 명확히 하고 정확한 지불을 보장하는 데 도움이 되는 구조화되고 규정을 준수하는 작업 기록의 혜택을 받습니다.
이는 작업이 여러 시스템에 걸쳐 이루어지는 경우가 많은 AI 팀에서 특히 중요합니다.
기고자는 다음을 수행할 수 있습니다:
가시성이 확보되면 팀은 다음을 수행할 수 있습니다.
실제로 팀은 대규모 계약자 네트워크를 관리하고, API를 통해 온보딩을 자동화하고, AI 기반 통찰력을 사용하여 성과를 평가할 수 있습니다. 동시에 여러 플랫폼에서 작업을 추적하고 정확한 보고를 유지합니다.
가시성 없이 분산된 AI 팀을 관리하는 것은 어둠 속에서 작업을 실행하는 것과 같습니다. 일이 진행되고 있다는 것은 알지만 시간이 어디로 가는지, 무슨 일이 일어나고 있는지 명확하게 알 수 없습니다.
팀이 내부 시스템 내부에서 작업하든 클라이언트 환경 전반에서 작업하든 상관없이 매 시간, 모든 작업, 모든 결과를 캡처하는 인프라가 필요합니다.
Hubstaff와 같은 직원 시간 추적 플랫폼에는 리더가 하루 동안 업무가 어떻게 진행되는지 이해하는 데 도움이 되는 생산성 추적 기능이 내장되어 있습니다. 키보드 및 마우스 활동 수준, 앱 및 URL 사용, 선택적 스크린샷과 같은 기능은 투명한 모니터링을 장려하여 원격 환경에서 팀의 조정 및 규정 준수를 유지합니다.
기록된 시간은 자동으로 작업표로 변환되어 결제가 정확하게 유지됩니다. 동시에 AI 기반 인력 분석은 리더에게 프로젝트 전반의 생산성과 활용도에 대한 실시간 통찰력을 제공합니다.
이는 다음을 의미합니다:
API 통합 및 구조화된 보고를 통해 이러한 가시성은 관리해야 할 추가 항목이 아닌 워크플로의 일부가 됩니다. 작업을 측정할 수 있게 되면 활용도가 명확해지고 eam은 통제력을 잃지 않고 자신 있게 확장할 수 있습니다.
팀을 확장한다는 것은 복잡성이나 비용이 비례적으로 증가하지 않으면서 출력과 용량을 늘리는 것을 의미합니다. AI 기업의 경우 분산된 기여자 네트워크 확장, 여러 플랫폼에서 작업 관리, 운영 확장에 따른 가시성 유지 등이 여기에 포함됩니다.
대부분의 회사는 성장에 따라 운영이 발전하지 않기 때문에 확장에 실패합니다. 그들은 여전히 전통적으로 운영됩니다. 수동 워크플로, 열악한 가시성, 분산된 시스템으로 인해 특히 빠르게 움직이는 AI 환경에서는 작업 추적, 기여자 관리, 일관된 출력 유지가 어렵습니다.
확장의 네 가지 기둥은 사람, 프로세스, 기술, 데이터입니다. AI 팀의 경우 이는 다음과 같이 해석됩니다.