Gen AI 시대를 위한 리와이어링

[힘힘]

Gen AI 시대를 위한 리와이어링

2024년 10월 14일| 팟캐스트

1530

0:00

23:42

대본을 읽어보세요

1530

0:00 / 0:00

공유하다

인쇄

다운로드

구하다

Gen AI에 빠지기 쉽지만, 최근 연구에 따르면 그 가치를 실현하는 것은 과장된 광고보다 어렵다고 합니다. Rewired는 도움이 될 수 있는 플레이북을 제공합니다.

다운로드

기사 (PDF-336KB)

생성 AI(gen AI)에 대한 수학을 하면 숫자가 엄청날 수 있습니다. 하지만 최근 연구에 따르면 소수의 회사만이 약속을 의미 있게 이행하기 시작했으며, McKinsey Digital의 글로벌 리더인 Rodney Zemmel 의 말에 따르면 많은 회사가 "천 명의 조종사에 의한 죽음"에 굴복했습니다. The McKinsey Podcast 의 이번 에피소드에서 Rodney와 다른 수석 파트너이자 공동 저자인 Eric Lamarre  와 Kate Smaje는  글로벌 편집 책임자 Lucia Rahilly와 함께 저서 Rewired: The McKinsey Guide to Outcompeting in the Age of Digital and AI (Wiley, 2023)에 대해 이야기합니다. 이 저서는 출간 후 1년, gen AI 혁신이 진행 중이지만, 빠르게 변화하는 시대에 리더들에게 경쟁에서 이기기 위한 플레이 바이 플레이 가이드를 제공합니다.

두 번째 세그먼트에서, 수석 파트너 Wesley Walden은  아들의 첫 콘서트 대신 고객 미팅에 갔던 때에 대해 이야기합니다. 고객의 반응은 그에게 개방적인 의사소통에 대한 중요한 교훈을 가르쳐 주었습니다.

본 대본은 명확성과 길이를 위해 편집되었습니다.

맥킨지 팟캐스트 는 로베르타 푸사로와 루시아 라힐리가 공동 진행합니다.

높은 목표를 세우세요. 하지만 집중하세요.

루시아 라힐리: 여러분 세 분은 Rewired가 출간된 이후로 1년 동안 수백 건의 고객 대화를 나누었을 겁니다. 책의 전제  와 여러분이 대화하는 임원들에게 여전히 공감되는 부분, 그들이 직면한 과제에 대해 이야기해 주세요.

에릭 라마르: 우리가 반복해서 듣는 주제는 "이것에서 어떻게 상당한 가치를 얻을 수 있을까? 어떻게 인재 역량을 구축해야 할까? 핵심 시스템으로 무엇을 할 것인가? 동시에 할 수 있을까? 아니면 순서대로 해야 할까?"입니다. 또한 "AI 세계에서 데이터를 소비하기 쉽게 만들려면 어떻게 해야 할까?"

로드니 제멜: Gen AI는 ChatGPT 형태로 나왔을 때 우리 모두를 놀라게 했습니다. 책의 많은 부분이 Gen AI 이전에 쓰여졌습니다. 그래서 책이 나온 후 처음 6개월 동안 Gen AI가 책에서 말하는 내용을 어떻게 바꾸는지에 대한 질문이 많았습니다. 무엇이 관련성이 있고 무엇이 관련성이 없는지 등등.

우리가 발견한 것은 Gen AI가 책의 핵심 메시지 중 많은 부분에 느낌표를 찍었다는 것입니다. 특히, 비즈니스 중심 기술 로드맵에 대한 첫 번째 장이 그렇습니다. Gen AI의 과제 중 하나는 적용하기 쉽고 파일럿을 시작하기가 너무 쉬워서 "1,000명의 파일럿에 의한 죽음"이라는 접근 방식에 갇혀서 실제로 비즈니스 영향으로 확장할 수 있는 것을 얻지 못할 수 있다는 것입니다.

이 책의 첫 번째 섹션에서는 도메인을 선택하고, 올바른 문제를 선택하고, 실제 비즈니스 타겟으로 해당 도메인을 변경하는 방법에 대한 높은 포부를 설정하고, 거기에 집중해야 할 필요성에 대해 설명합니다. 조직 전체에서 모든 것을 한꺼번에 하지 마세요. 이는 이 새로운 세대 AI 세계에서 매우 중요합니다.

차세대 AI가 게임의 판도를 바꾸었는가?

루시아 라힐리: 조직들이 Gen AI로부터 가치를 포착하기 시작하는 것을 보십니까? 아니면 아직 너무 이르나요?

로드니 제멜: 그렇긴 하지만 아직 초기 단계입니다. 올해 초에 실시한 조사에  따르면 약 10%의 회사가 Gen AI를 추구함으로써 2024년 손익에 실질적인 가치가 있는 것으로 나타났습니다.1비교적 작은 비율입니다. 하지만 2024년에 그 가치를 포착한 사람들은 이 상향식, 비즈니스 중심 로드맵으로 시작하는 Rewired 레시피를 따랐다고 생각합니다 .

맥킨지 팟캐스트 를 구독하시겠습니까 ?

애플 팟캐스트스포티파이유튜브이전 에피소드 듣기

에릭 라마르: Gen AI가 홈런을 친 분야가 몇 군데 있었습니다. 하지만 Gen AI 세계를 차별화해야 합니다. 지구상의 모든 회사가 사용할 애플리케이션 범주가 있습니다. 예를 들어 화상 회의를 요약하는 것입니다. 하지만 그 애플리케이션은 경쟁에서 차별화되지 않을 것입니다. 회사는 그 사용 사례 때문에 더 많은 돈을 벌지 못할 것입니다.

그리고 또 다른 범주가 있는데, 회사가 경쟁 우위를 제공 하는 특정 애플리케이션을 개발하기 위해 투자하는 경우입니다 . 예를 들어, 장비의 더 나은 유지 관리 또는 판매 조직에 대한 더 나은 지원을 통해 판매를 늘리는 것입니다. 하지만 이러한 애플리케이션은 힘든 작업이 필요하며 하룻밤 사이에 완성되지 않습니다.

루시아 라힐리: Gen AI는 당신이 책에서 제시한 프레임워크와 맞물렸습니다. Rewired 프레임워크를 바꿀 수 있는 진화하는 것이 있다고 생각하십니까?

에릭 라마르: Rewired를 구축할 때는 설계상 기술에 구애받지 않았습니다. Gen AI에서 일어난 일은 도구 상자가 커졌지만 도구 상자를 사용하는 방법, 도구 상자를 사용할 적절한 인재가 있습니까? 적절한 운영 모델? 적절한 데이터? 이것이 조직이 디지털과 AI의 세계에서 승리할 수 있도록 해주는 Rewired 역량이며, 이러한 모든 역량은 동일합니다.

케이트 스메이제: 그게 핵심입니다. "어떻게"에 대한 갈등이 더욱 흥미롭고, 흥미진진하고, 관련성이 있게 되었습니다. 그리고 툴박스에서 다양한 기능을 사용하는 방법에 대한 안내서인 핸드북이라는 개념은 그 어느 때보다 더 관련성이 높습니다. 변화는 어려울 수 있기 때문입니다.

어디서 시작하느냐가 중요합니다

가장 인기 있는 통찰력

1. 리더십 여정: CEO가 내부에서 외부로 리더십을 발휘하는 법을 배우는 방법
2. 직장 내 여성 2024: 10주년 보고서
3. 맥킨지 기술 트렌드 전망 2024
4. 리테일 뱅킹의 현황: 디지털과 AI 시대의 수익성과 성장
5. 생성 AI의 경제적 잠재력: 다음 생산성의 최전선

루시아 라힐리: 조직을 성공적으로 다시 배선하려면 많은 변수가 함께 모여야 합니다. 책에서 다양한 사례를 다룹니다. 회사에 효과적인 투자와 행동 유형을 보여주는 몇 가지 사례에 대해 이야기해 보세요.

에릭 라마르: 세상에는 두 가지 유형의 회사가 있습니다. 여정의 초기 단계에 있는 회사와 오랫동안 이 일을 해 온 회사입니다.

여정 초기에 있는 사람들은 "왜 우리 스스로에게 투자하지 않을까요? 디지털과 AI 세계에서 조직을 이끄는 것이 무엇을 의미하는지 배우기 위해 경영진으로서?"라고 묻는 경향이 있으며, 언제 어떻게 시작할지 결정합니다. 그런 다음 "어떻게 하면 직원들의 기술을 향상시키고, 소프트웨어 애플리케이션을 개발하고, 소수의 전문가와 전문가를 넘어서는 수준의 역량을 발휘할 수 있을까? AI를 활용하기 위한 올바른 데이터 플랫폼을 어떻게 만들까?"를 고려하기 시작합니다.

더 성숙한 회사는 속도가 느려지거나 효과적으로 확장할 수 없다고 느끼는 분야에 집중합니다. 예를 들어, 데이터에 대한 대규모 투자, AI 모델 확장을 위한 데이터 소비를 더 쉽게 만드는 것, 또는 운영 모델에서 비즈니스, 기술, 운영 및 제어 기능이 함께 작동하도록 보장하는 것입니다. 이는 조직에 더 많은 가치를 창출하기 위한 더 큰 수술이 됩니다.

케이트 스메이제: 기술 혁신뿐만 아니라 어떤 종류의 인간적 돌파구를 얻을 수 있는 조직은 더 빨리 앞서 나가는 경향이 있습니다. 저희 프레임워크는 인재 관점, 워크플로 재설계 관점 또는 미래의 업무, 역할 등에 대한 전략적 사고 등 다양한 측면에서 인간적 돌파구의 개념에 대해 다룹니다.

로드니 제멜: 책에 없는 예를 하나 들겠습니다. 맥킨지입니다. 우리는 지난 1년 동안 우리만의 약을 복용해야 하는 혜택을 누렸습니다. 우리는 선반에서 기존에 있는 것을 가져오기보다는 우리만의 AI 역량을 구축하기로 했습니다.

저희는 원래 지식 관리에 사용했지만 지금은 회사 전체에서 훨씬 더 많은 용도로 사용하는 Gen AI 플랫폼인 Lilli를 만들었습니다 . 저희는 플레이북을 꽤 엄격하게 따랐습니다. 적절한 위임된 책임을 가진 민첩한 운영 모델을 만드는 것부터 외부로 유출되지 않는 안전한 방식으로 저희의 독점 데이터와 세계의 공공 데이터를 결합하는 놀라운 것을 만드는 방법을 진지하게 생각하는 것까지 말입니다.

어떤 면에서 이는 사람들이 공유를 계속하고 데이터 거버넌스를 올바른 방식으로 설정하도록 장려할 것입니다. 우리는 실제로 채택을 촉진하고 확장하여 현재 회사의 70% 이상이 정기적으로 Lilli를 사용하고 있는 수준에 도달하는 방법에 대해 생각했습니다.

루시아 라힐리: 로드니, 인간의 돌파구 에 대한 교훈이 있나요 ? 예를 들어, 도입을 장려하거나 구현을 위한 업스킬링에 대해요? 회사의 70%가 릴리를 사용하는 것이 비교적 쉬웠나요? 아니면 다른 조직에서 배울 수 있는 특별한 조치를 취했나요?

로드니 제멜: 체험해 보는 건 비교적 쉽습니다. 사람들은 호기심이 많고, 한 번 시도해 볼 겁니다. 하지만 지속적인 사용을 위해서는 다시 한 번 Rewired 레시피로 돌아가야 합니다. 사용자 여정을 정말 생각하고, 어떻게 사용할지에 대해 최전선 중심적이 되어야 하므로, 일회성으로 끝나지 않고 사용자가 매주 일하는 방식에 내장되어야 합니다.

에릭 라마르: 두 회사의 예를 들어보겠습니다. 그들이 어떤 종류의 투자를 하고 있는지 말씀드리겠습니다.

첫 번째는 정말 뒤처진 느낌을 받고 있는 대형 일본 대기업입니다. AI 여정의 초기 단계이며, 현재 진행 중인 중요한 투자로 고위 경영진, C-Suite, CEO의 역량이 구축되었습니다. 그런 다음 가속화하고 자신감을 구축할 몇 가지 영역, 몇 가지 등대를 선택할 것입니다. Rewired 에는 초기에 자신감 구축에 대한 단계가 있으며, 이것이 투자할 것입니다.

또 다른 예로는 수년간 디지털 혁신을 위해 노력해 온 대형 뉴욕 은행이 있습니다. 현재 이 은행에는 수백 개의 민첩한 팀이 혁신을 일으키고 있습니다. 다음 단계는 "조직화된 방식으로, 모든 사람이 원하는 대로 하는 것처럼 느껴지는 방식이 아닌 방식으로 기업 전체에 혁신을 일으키기 위해 어떻게 다르게 재편할 것인가?"입니다. 따라서 이 은행의 주제는 운영 모델입니다. 그리고 이 은행은 사업에서 급속한 혁신의 다음 단계로 나아가기 위해 큰 투자를 하고 있습니다. 저는 여러분이 시작하는 단계에 따라 다양한 투자를 대조할 것입니다.

루시아 라힐리: 회사의 투자 단계에 따라 어떤 종류의 재무 목표를 설정하는 것이 적합할까요?

에릭 라마르: Rewired 책 에서 우리는 디지털 혁신이나 AI 혁신이 EBITDA에서 20% 이상의 개선을 가져오지 못한다면 아마도 충분히 야심찬 로드맵을 만들지 못했을 것이라고 썼습니다. 그리고 회사들과의 다양한 대화에서 그 문구가 간단한 요청을 촉발했습니다.

회사가 자신이 하는 일을 정리하면, 디지털 전환이 EBITDA 라인에 차이를 만들지 않는다는 것을 알게 됩니다. 그들은 많은 파일럿과 많은 작은 실험을 보고 있습니다. 그리고 C-suite가 정리하면, "알다시피요? 우리는 그 시험에서 완전히 떨어졌어요. 우리는 대략적인 범위에도 들지 못했어요."라고 말합니다. 다른 회사들은 사실 꽤 만족합니다. 그들은 그 달콤한 지점, 그 범위에 들어가고 있고, 그러면 실행이 다음으로 큰 문제가 됩니다.

하지만 스스로를 시험할 양자를 갖는 것은 중요합니다. 20%가 적절한 숫자라고 말하는 것이 아닙니다. 15%나 25%일 수도 있습니다. 정확한 숫자가 무엇이든 상관 없지만, 고위 경영진이 향후 3년 동안 최종 이익을 20% 이상 늘리지 못할 일을 쫓는 데 시간을 허비할 수 없다는 점을 정직하게 유지해야 합니다. 따라서 오늘날의 디지털 전환이 그 기준을 충족하지 못한다면 야망을 재설정할 때가 되었을 수도 있습니다.

리더들이 올바르게 하는 일과 잘못하는 일은 무엇인가?

루시아 라힐리: 이런 시범 사업에 성공적으로 착수한 회사로부터 다른 사람들은 무엇을 배울 수 있을까요?

케이트 스메이제: 제가 본 델타 또는 움직임의 종류는 특히 AI를 위험으로 보고 시작한 사람들에게서 나타났습니다. "이것은 우리 사업 모델에 대한 위험입니다. 이것은 우리 고객 데이터에 대한 위험입니다. 등등." 그리고 그러한 여정의 시작에서 제 겸손한 의견은 "이것은 아무 데도 가지 않을 것입니다. 그들은 잘못될 수 있는 모든 가능한 일에 스스로를 묶을 것입니다."였습니다.

하지만 적어도 몇 가지를 통해 저에게 기쁜 놀라움으로 다가온 것은 위험을 의식하지만 위험에 제약받지 않는 방향으로 전환했다는 것입니다. AI가 모든 위험을 만들어내는 것이 아니라 "이제 리더십 팀으로서 위험을 논의하고, 이해하고, 위험에 대한 우리의 자세가 어떤지 파악하고, 책임 있는 AI가 저에게 의미하는 바에 대해 앞으로 나아갈 방법을 찾을 수 있는 플랫폼을 제공합니다."라고 말하는 조직입니다. 저는 많은 조직이 밤낮으로 움직이는 것을 보았고, 아무 데도 가지 못할 것이라고 생각했던 사람들이 위험에 대한 더 풍부하고 더 깊은 대화 덕분에 실제로 변혁을 이루었습니다.

에릭 라마르: 정말 놀라운 것은 레거시 플랫폼을 현대화하기 위해 Gen AI를 사용한다는 것입니다. 30, 40년 전에 COBOL[Common Business Oriented Language]로 개발된 소프트웨어 애플리케이션이 많이 있고, 오늘날에도 여전히 실행되고 있습니다. 주로 은행에서 실행되고 있지만 다른 산업에서도 실행되고 있습니다. 이 오래된 소프트웨어 자산을 현대화하려는 것은 악몽과도 같았습니다. 이제 저는 은행 고객 중 한 곳에서 Gen AI를 사용하여 오래된 COBOL 코드를 최신 Python 코드로 현대화하는 것을 보았습니다. 아직 100% 자동화되지는 않았지만, 오늘날에는 적어도 50%는 자동화되었습니다. 이 모든 것이 50%는 버튼 클릭 한 번으로 완료될 수 있습니다. 저는 그것이 가능하다고 생각하지 못했습니다.

케이트 스메이제: 에릭, 그 사례에서 제가 좋아하는 점은 "여기에 제 보편적 진실이 있습니다. 여기에 제가 할 수 있는 것, 할 수 없는 것, 그리고 특정 사항에 대한 한계가 어디인지에 대한 기본 가정이 있습니다."라고 말한 조직입니다. 그리고 기술을 사용하여 그것을 깨뜨렸습니다.

조직들이 퍼즐 조각을 고려하는 것을 보는 것은 정말 흥미롭습니다. "저걸 조금 왼쪽으로 옮기거나 위나 아래로 옮기면, 그러면 기술은 그 조각이 놓이는 위치를 어떻게 바꿀 수 있을까?"

루시아 라힐리: 이 프로세스의 시작에서, Gen AI가 현장에 폭발적으로 등장했을 때, "좋아, 이건 틀림없는 일이 될 거야"라고 생각했지만, 구현하기가 훨씬 더 복잡하거나 결과 면에서 기대에 미치지 못했던 Gen AI의 사용 사례가 있습니까? 있다면, 다른 사람들이 그 사례에서 무엇을 배울 수 있습니까?

케이트 스메이제: 저에게는 논란의 여지가 있는 문제일 수 있습니다. 효율성 혜택을 제공하는 것이 얼마나 어려웠는지에 놀랐습니다 . 많은 조직이 수학을 하는 것을 보았고, 수학은 비교적 간단합니다. 생산성 개선 기술이 해제할 수 있는 수준에 대해 꽤 어려운 숫자를 얻을 수 있습니다. 하지만 그것을 깨닫는 것은 여전히 ​​매우 어렵습니다. 작업별로 발생하는 경향이 있기 때문에 어렵습니다. 그리고 솔직히 말해서 우리 모두가 근무일에 처리하지 못하는 긴 백로그가 있기 때문에 어렵습니다. 그리고 대부분의 조직에서 그것이 어디에서 어떻게 달성되는지 실제로 이해하는 가치 지도가 여전히 약간 모호하기 때문에 어렵습니다.

에릭 라마르: 케이트가 정말 옳습니다. 우리는 잠재력과 큰 숫자에 반하고, 그것을 이루는 것이 얼마나 어려운지 잊어버립니다. 예를 들어보겠습니다. 저는 컨택센터를 자동화하는 Gen AI의 잠재력에 흥분합니다. 하지만 "좋아요, Gen AI 소프트웨어를 로드해 봅시다. 모두 집에 가도 됩니다. 끝났어요."라고 해서 이루어지지 않습니다.

단계를 살펴보죠. 자동화할 수 있는 통화 유형이 무엇인지 알아내야 합니다. 주소 변경은 자동화에 완벽합니다. 모기지 조건을 변경하고 새로운 수수료를 협상하는 것은 Gen AI를 거치지 못할 수도 있습니다. 그런 다음 Gen AI로 라우팅하는 통화의 경우 위험과 잠재적 결과를 어떻게 관리할까요? 그 쪽에서도 해야 할 일이 정말 많습니다. 모든 것이 준비되면 통화를 여전히 처리하는 상담원의 경우 다른 유형의 통화를 받을 수 있도록 어떻게 기술을 향상시키나요? 힘든 작업입니다.

로드니 제멜: 과장된 광고보다 가치를 포착하는 것이 더 어렵다는 것은 의심의 여지가 없습니다. Rewired 에서 언급한 실패 모드 중 하나로 거슬러 올라갈 수 있습니다 . 잘못된 문제에서 시작하거나, 잘못된 수준의 열망으로 시작하거나, 잘못된 운영 모델로 시작합니다.

다음은 무엇인가

루시아 라힐리: 이 책에 나와 있는 프레임워크는 시대를 초월하며 고객과 다양한 조직의 리더들에게 중요한 방식으로 계속 공감을 얻고 있다고 말씀하시는 걸 들었습니다. 앞으로 기술 기반 혁신의 다음 지평에서 무엇이 도전이나 기회로 표면화될 것으로 보십니까?

케이트 스메이제: 기술의 다음 지평은 규모를 구축하는 방법입니다. 무언가를 시작할 때, 그것을 보고 "이것으로 엄청난 성공을 거두면 어떻게 될까? 그 다음에는 어떻게 될까?"라고 말하는 것입니다. 그리고 저는 그것이 기술을 구축하는 방법에도 적용될 것이라고 생각합니다. 그것은 조직을 재구성하는 방법에도 적용될 것입니다. 그것은 가치 창출 잠재력에 대한 기준을 높이는 방법에도 적용될 것입니다. 하지만 저는 여기에는 확장에 대한 큰 주제가 있다고 생각합니다.

에릭 라마르: 확장이 게임의 이름입니다. 우리는 아직 결승선에 가까이 가지 못했습니다. 이제 모든 프로세스에서 디지털 및 AI 혁신을 확장할 수 있는 조직을 어떻게 구축할 것인가라는 단계에 접어들었기 때문입니다. 앞으로 10년은 많은 민첩한 팀이 일관된 방식으로 혁신할 수 있는 제품 및 플랫폼 운영 모델에 관한 것입니다.

다음 10년은 Kate와 Rodney가 올해 초 기사에서 언급한 것과 같은 일이 될 것입니다.2제가 좋아하는 것: 서비스로서의 IT . IT는 조직의 나머지 부분에서도 쉽게 사용할 수 있게 되어서 자체 혁신을 주도할 수도 있습니다.

로드니 제멜: 리더십의 진화 에 대한 문제라고 생각합니다 . 우리는 전환점에 있습니다. 미래에는 - 아마 5년 후일 수도 있고, 아마 조금 더 많거나 조금 더 적을 수도 있지만 - 비즈니스 리더와 기술 리더가 존재하지 않을 것입니다. 모든 비즈니스 리더는 기술 리더가 되어야 합니다. "그리고"이지 "또는"이 아닙니다.

그리고 제 생각에 이 책이 공감을 얻은 부분은 기업 리더들에게 기술 리더가 되는 것이 무엇을 의미하는지 이해할 수 있는 매뉴얼을 제공했다는 것입니다. 그리고 기술 리더와 조직에 기업 리더십과 소통하여 "보세요, 이게 진짜 영향력을 발휘하는 데 필요한 일이에요."라고 말할 수 있는 방법을 제공했습니다. 물론 기술에 대한 내용이지만, 그저 기술만은 아닙니다. 우리가 진정으로 변화를 만들기 위해 필요하다고 생각하는 6단계 레시피입니다.

---

인간 대 인간

로베르타 푸사로: 이어서 수석 파트너인 웨슬리 월든은 고객이 가족보다 일을 우선시했을 때의 반응에 대해 이야기합니다.

웨슬리 월든: 제가 이 특정 CEO와 함께 일한 것은 처음이었고, 금요일 오후에 열리는 이 중요한 회의에 참석하기 위해 전국을 5시간 동안 날아갔습니다. 매우 긴장했습니다. 그의 사무실에 앉아 대화를 나누는 도중에 전화가 울렸습니다. 여섯 살 아들의 첫 학교 콘서트 사진이 나왔습니다. CEO가 그것을 보고, 저에게 "아, 그게 뭐야?"라고 물었습니다. 저는 "아들의 첫 학교 콘서트예요. 아내가 방금 사진을 보내줬어요."라고 말했습니다.

그는 완전히 충격에 빠진 듯 나를 바라보며, "여기서 뭐 하는 거야?"라고 말했습니다. 나는 "이 회의에 직접 참석하고 싶었어요. 중요한 대화니까요."라고 말했습니다. 그리고 그는 "미쳤어. 오늘 오후에 내 딸이나 아들이 학교 콘서트를 한다면, 내가 당신과 함께 이 회의에 참석할 리가 없지."라고 말했습니다.

그것은 저에게 가족과 직장 우선순위의 균형을 맞추는 것과 저희 고객이 실제 사람이라는 사실에 대한 훌륭한 교훈을 주었습니다. 그들은 가족이 있고, 모두 바쁜 직장과 가족 우선순위를 균형 있게 조정하고 있습니다. 또한 그것은 제가 제 고객과 주요 가족 행사가 있는지, 아니면 제가 다르게 우선순위를 정해야 할 주요 개인 행사가 있는지에 대해 공개적으로 대화하도록 격려했습니다.

사실, 여러분의 우선순위에 대한 생각을 공유하면 여러분은 더 인간적인 사람이 되고 다른 사람과 더 친밀감을 느끼게 됩니다.

저자에 관하여

에릭 라마르보스턴의 수석 파트너

링크드인이메일

케이트 스메이제런던의 수석 파트너

링크드인이메일

로드니 제멜뉴욕의 McKinsey Digital and Firmwide AI Transformation 부문의 수석 파트너이자 글로벌 리더

링크드인이메일

웨슬리 월든호주 및 뉴질랜드 관리 파트너

링크드인이메일

루시아 라힐리 는 맥킨지 글로벌 퍼블리싱의 글로벌 편집 책임자 겸 부발행인으로 뉴욕 사무실에 근무하고 있으며, 로베르타 푸사로 는 보스턴 사무실의 편집 책임자입니다.

우리와 이야기하세요

기사 - 맥킨지 분기별

생성적 AI 재설정: 2024년 잠재력을 가치로 전환하기 위한 재배선

기사 - 맥킨지 분기별

Gen AI 기술 혁명: 인재 전략 재고

기사

다시 배선하고 앞서 나가기: 디지털 및 AI 리더들이 나머지를 뒤처지게 만들고 있습니다.