생성형 AI와 공급망

제프: 여러분, 다시 한 번 인사드립니다. 경영진 Platforms Blueprint 팟캐스트 시리즈의 또 다른 에피소드에 참여하게 됩니다. 제 이름은 Jeff Nicks입니다. 저는 콘텐츠 및 리서치 책임자입니다. 오늘의 게스트는 크리스 컷쇼입니다. 그는 C.H. 로빈슨(C.H. Robinson)의 한 부서인 TMC에서 근무하고 있습니다. 우리는 생성형 AI에 대해 대화를 나눌 것이며, 이는 미래의 공급망을 조율하는 데 어떤 역할을 하게 될 것인지에 대한 것입니다. 그리고 그는 최근에 이것에 대한 프레젠테이션을 했는데 실제로 몇 가지 세부 사항을 다루고 있는데, 저는 그것에 대해 매우 흥분하고 있습니다. 대부분의 회사들이 이 분야에 관심이 많다고 생각하지만, 많은 부분이 이론적으로 들립니다. 그래서 우리가 실제로 잡초에 들어갈 수 있다면. 네, 저는 이 대화가 매우 기대됩니다. 크리스. 함께해주셔서 감사합니다.
크리스 : 네, 괜찮아요. 초대해 주셔서 감사합니다.
제프: 여기서 올바른 용어를 사용하고 있는지 확인하기 위해 시작해보는 건 어떨까요? 생성형 AI라고 할 때, 더 광범위한 AI 범주와 차별화되는 점은 무엇인가요?
크리스 : 네, 몇 가지 생각이 듭니다. 그래서 사람들은 오랫동안 AI라고 말해 왔고, 저는 최근에 일어난 몇 가지 혁신, 특히 이 콘텐츠가 실제로 생성되고 있는 개방형 AI를 통해 AI라고 생각합니다. 그래서 사람이 읽을 수 있는 방식입니다. 내러티브를 만들 수 있고, 우리가 이해하고 상호 작용할 수 있는 언어를 만들 수 있습니다. 그래서 제너레이티브가 등장합니다. 그리고 실제로 2022년 11월 Open AI가 채팅 GBT 플랫폼을 출시한 이후로 다른 플랫폼이 확실히 합류하고 있습니다. 실제로 사용 및 공급망에 대한 가시화되었습니다. 공간에서 사용할 수 있을 정도로 무르익었다고 생각합니다.
제프: 오늘 조금 전에 프리젠테이션을 하셨는데, 실제로 공급망 고위 임원의 청중을 대상으로 이러한 것들이 몇 가지 가능성이라고 말했습니다. 이것은 일부 사람들이 이미 그것으로 하고 있는 일입니다. 35분짜리 프레젠테이션을 반복하라고 요구하지는 않겠지만, 사람들이 얻기를 바라는 핵심 요점은 무엇이었나요?
크리스 : 네, 중요한 점은 확실히 매우 새롭다는 것입니다. 아직은 학습 단계에 있지만, 우리 분야와 공급망 전반에서 엄청난 기회가 있다고 생각합니다. 많은 파트너가 있습니다. 많은 사람들이 관련되어 있고, 다양한 시스템이 있습니다. 이러한 것들이 항상 조화를 이루는 것은 아니며 더 나은 용어가 없기 때문에 많은 사람들이 수동 작업을 수행하고 버튼을 누르는 작업을 처리하게 됩니다. 따라서 부가가치 업무나 비부가가치 업무를 그들의 노력에서 배제하고 실제로 공급망을 지속적으로 개선할 수 있는 것, 최적화할 수 있는 것에 더 집중할 수 있다면, 바로 이 새로운 기술의 일부를 집중하여 전술적인 일상 업무를 그들의 손에서 떼어낼 수 있습니다. 따라서 개선 아이디어에 집중할 수 있습니다.
Jeff: 디지털 트랜스포메이션이 말하는 많은 부분이 데이터 캐스케이드가 들어오고 AI 도구가 실제로 말로 표현할 수 있다면 무엇이 실행 가능한지 파악해야 하기 때문에 데이터에 목소리를 낼 수 있는 강력한 도구라고 생각합니다. 이것이 우리가 이런 식으로 하는 이유입니다.
크리스 : 맞아요. 정말 강력한 도구입니다.
제프: 확실히 매우 강력합니다.
Chris: 기회는 이제 막 시작되었지만, 정말 혁신적인 것 같고, 아시다시피 데이터가 많으면 많은 정보가 들어옵니다. 이 모든 것을 처리하고 이를 통해 인텔리전스를 만드는 것은 어려운 일이며, 이와 같은 기술은 확실히 다양한 정보와 실제로 상호 작용하기 시작했다고 생각합니다. 여기에서 정보를 가져와 프로세스를 자동화할 수 있도록 구체화하는 것은 정말 흥미로운 일이라고 생각합니다.
제프: 맞아요. 그래서 다시 말하지만, 저는 때때로 이 도구가 온라인에 출시되고 있다는 것을 알고 있는 공급망 리더의 입장이 되려고 노력합니다. 나는 확실히 이것을 조사하는 마지막 사람이되고 싶지 않지만 첫 번째가되는 것은 두려울 수 있습니다. 내가 실험해 볼 수 있거나 당신이 아는 다른 사람이 초기 적응자인 것을 보고 그들로부터 배울 수 있는 낮게 매달린 과일에는 어떤 것이 있습니까?
크리스 : 맞아요. 무엇보다도 데이터 보안 및 데이터 개인 정보 보호가 완전히 해결되었는지 확인해야 하므로 이를 사용하는 방식이 노출되어서는 안 되는 정보를 노출하지 않고 실제로 표적화되고 집중되어 있는지 확인해야 합니다. 따라서 공급망 리더들이 알고 있는 낮은 매달린 열매 중 일부는 가치 사슬 또는 공급망 전반에 걸쳐 수동으로 일을 하는 사람들이 있다는 것입니다. 그래서 정말 이봐, 내가 가장 많은 시간을 보내는 곳은 어디입니까? 이는 부가가치 작업도 아니고, 운영을 위해 우리가 하는 일의 가치를 높이는 것도 아니고, 집계하고 순위를 매기는 것도 아니고, 이 사용 사례를 해결하기에 충분한 데이터가 있는지, 그리고 잠재적으로 이러한 작업 중 일부를 대신할 수 있는 제한된 AGI 에이전트로 스트리밍할 수 있는지 확인하는 것입니다. 그러니까 아주 작게 시작해서 '이봐, 이 버튼을 누르고 있구나, 아니면 정말 수동적이거나 전술적인 성격의 이메일 질문에 답하고 있구나'라고 말하는 거죠. 그리고 저는 이 일을 많이 하거나 이런 일을 하는 사람들로 구성된 팀이 있습니다. 그런 사람들 중 일부를 제거하거나 더 중요하게는 그들이 하는 일을 변화시키고 그들의 재능을 더 혁신적이고 부가가치가 높은 항목으로 끌어올리기 위해 시작할 수 있습니까?
제프 : 나는 당신의 대답의 시작 부분에 관심이 있습니다. 정말 봉쇄해야 한다고? 어떤 데이터를 제공하는지, 올바른 데이터인지, 안전한지. 아시다시피, 회사들이 매우 명확하기를 원하는 것이 무엇인지 알 수 있습니다. 새로운 규칙에는 어떤 것이 포함되어 있을까요? 데이터 보안은 우리가 항상 이야기하는 것이지만 실제로 우리는 정보를 공급하고 있으며 블랙박스에 극적인 정보를 넣어 뭔가를 하고 나서 저쪽에서 답이 나올 수 있도록 하고 싶지는 않습니다. 데이터를 준비하는 것은 어떤 모습일까요?
크리스 : 맞아요. AGI로 작업할 때는 프롬프트 엔지니어링이 가장 중요하기 때문에 모델이나 에이전트가 응답하도록 훈련해야 합니다. 구체적으로 원하는 방식으로. 따라서 신속한 엔지니어링을 통해 API가 액세스해서는 안 되는 정보에 액세스할 수 있는 능력이나 정보를 조작하는 내러티브를 만들 수 있는 능력을 줄이기 위해 미리 시간을 할애해야 합니다. 그래서 당신은 정말로 그것을 정의하고 싶었습니다. 인생에서 여러분의 역할은 다음과 같습니다. 여기 당신이해야 할 일이 있습니다, 그건 그렇고, 정보를 조작하지 마십시오. 정해진 엄격한 프로세스를 따르지만, 정말 멋진 점은 실제로 대규모 언어 모델 계획을 그 앞에 두고, 전술적이고, 요구 사항이나 전술적 옵션을 알고 있는 특정 에이전트를 만들고, 내부 도구에 액세스한 후 사용할 수 있는 요구 사항 또는 전술적 옵션을 파악하고, 데이터를 제한하여 그들이 필요로 하고 더 많이 알고 있는 것과 정확히 일치하는지 확인한 다음 출력이 있는지 확인하는 것입니다 매우 딱딱한 패션. 따라서 집중하고 있는 사용 사례에 따라 제어됩니다. 다시 한 걸음 물러서서, 중복되고 팀이 좋아하지 않는 모든 수동 프로세스를 살펴보고 개방형 AI 유형의 기술 내에서 여정을 시작하거나 다른 일부 사람들이 온라인에 등장하여 이러한 사용 사례 중 일부에 실제로 집중하고 이를 추적합니다.
제프: 나는 당신이 그것을 조작할 수 없다는 것을 가르치는 것에 대해 언급하는 것이 너무 흥미로워요. 그래서 저는, 그리고 저를 용서합니다, 저는 일부 산업 응용 프로그램보다 채팅, GPT에 조금 더 익숙하지만 환각이 우리가 들어본 용어 중 하나라는 것을 알고 있습니다. 당신을 기쁘게하고 싶은 곳. 반드시 정답을 주는 것은 아닙니다. 그것은 당신이 만족할 반응을 일으키려고 노력하고 있습니다. 그런 생각이 정답이었다. 깊이가 있든 없든, 이것은 씹고 있는 실행 가능한 데이터이기 때문에 그럴 수 없습니다. 좀 더 자세히 설명해 주시겠어요?
크리스: 환각이 없다는 말은 사실 이런 AI 요원들에게 적용되는 전문 용어입니다. 그러니까 로펌들이 이걸 사용해서 결과물을 확인하지 않고 그걸 알아낸 사례가 있는데 그래요, 인용이 사건을 만들어내는 거죠? 따라서 매우 엄격하고 명확해야 하며, 프롬프트 엔지니어링을 따라야 하며, 진실에 대해서만 말하고 있는지 확인해야 하며, 액세스할 수 있는 데이터, 열려 있는 프롬프트 중 일부와 같이 상호 작용할 때 다양한 방식으로 진행될 수 있으며, 우리가 집중하고 있는 것은 훈련된 모델 중 일부를 사용하여 코드 베이스에 배포하는 것입니다 인간과 같은 방식으로 반응하지만 실제로 할 수 있는 일에 집중합니다. 그래서 그것은 그 경계를 벗어나지 않습니다.
제프: 저는 이것에 관심이 많은데, 녹음을 시작하기 전에 당신이 실제로 우리가 할 수 있는 몇 가지 세부 사항과 손을 가지고 있다고 말한 것이 기억납니다. 이 큰 그림이 매력적인 만큼 지금 그렇게 하고 싶습니다. 누군가가 이것을 적용한 구체적인 예는 무엇입니까? 그것은 그들을 위해 무엇을하고 있습니까? 그리고 당연히 클라이언트 이름을 지정할 필요가 없습니다. 그러나 시나리오를 통해 우리를 안내하는 것과 같습니다.
크리스 : 맞아요. 글쎄요, 우리가 시작했고 프로덕션에 있는 시나리오를 매우 구체적으로 말씀드릴 수 있습니다. 그래서 우리가 정말 집중하고 있는 우리 업계에서는 운송이 물리적으로 무언가를 배달하고 누군가가 문서에 서명하는 것을 배달 증명이라고 하는 경우가 많습니다. 그리고 많은 고객이 결제 프로세스를 자동화하여 적시에 완전히 결제할 수 있도록 하는 데 OTIF는 정말 집중했습니다. 이러한 모든 문서를 캡처하고 감사가 발생하는 경우 문서가 정확하지 않은지 확인해야 합니다. 아시다시피, 수천 건의 배송을 관리하면서 수많은 다른 공급업체와 거래하고 있으며, 이러한 공급업체에는 운전자 또는 창고 작업자와 같은 하위 공급업체가 있습니다. 따라서 문서가 존재할 수 있는 모든 정보 소스가 있으며, 종종 추적하여 이메일을 보내고 후속 조치를 취하고 해당 데이터를 시스템에 다시 가져오는 팀이 있습니다. 이는 AI 에이전트에 집중할 수 있는 완벽하고 가시적인 사용 사례로, 아시다시피, 사람들이 팀을 이루어 그 일을 하는 대신 AI 에이전트에 집중할 수 있습니다. 따라서 PO가 문서를 쫓고, 뭔가 잘못되었을 때 추적하고, 자동화된 방식으로 정보를 얻고, 경계와 통제를 설정했다는 것을 알면, 수작업이 필요 없다는 것을 알고 있으며, 비용을 절감하거나 서비스를 개선할 수 있는 최적화 활동에 더 많은 시간을 집중하고 전술적인 일상 업무에 얽매이지 않습니다. 따라서 문서와 문서 공유가 정확하고 시기적절하며 배송 기록과 관련이 있다는 것을 알고 계실 것이라고 생각합니다.
제프: 환상적이네요. 그래서 다른 방식으로 말하면 이 모든 데이터 포인트에서 보고서를 생성할 수 있습니다. 하지만 예전에는 이 모든 것을 취합해야 하고, 하나의 보고서에서 이해할 수 있도록 만들어야 하는 사람이 사람들을 자유롭게 해주었습니다. 이제 그들은 어쩌면 해방 될 수 있습니다. 우리는 이러한 정보를 가지고 있지 않으며, 그들은 데이터를 풀링하지 않은 사람과 인간적인 관계를 맺을 수 있으며, 시스템이 노동 집약적인 작업을 수행하는 동안 문제를 해결할 수 있는 여유가 있는 것처럼 할 수 있습니다.
크리스: 맞아요. 따라서 AI 에이전트는 POD가 없고 문서가 없다는 것을 알 수 있습니다. 정의된 단계를 따릅니다. 손을 뻗을 것입니다. 사람이 보낸 것처럼 보이는 이메일을 작성하십시오. 네, 괜찮아 보이는데, 누군가 뭔가를 요구하고 있습니다. 그리고 보통 오늘 사람들에게 일어나는 일들은, 그들은 응답을 받을 것입니다. 그들은 그 애착을 가져갈 것입니다. 그들은 그것을 어딘가에 업로드할 것이고, 그래서 저는 그것이 단지 훌륭한 초점 영역이라고 생각하며, 그것이 우리가 해온 일이라고 생각합니다.
Jeff: 다시 한 번 말씀드리자면, 저는 이것이 시장에 출시되는 놀라운 도구라고 생각하는 공급망 임원의 입장이 된 것 같습니다. 시작하는 방법은 무엇인가요? 좋아할 현실적인 타임라인은 무엇입니까 파일럿을 사용해 보세요. 올바른 데이터가 들어오고 올바른 결과가 나오는지 실제로 알고 있는지 확인하십시오.왜냐하면 그들은 여전히 오랫동안 그것을 확인하는 사람이 될 것이기 때문입니다.
크리스 : 맞아요. 제 말은, 이 작업을 시작하고, 올바른 기술을 선택한 다음, 액세스할 수 있는 데이터를 제한하고 에코시스템 내에 배포하는 기술 팀이 있어야 한다는 것입니다. 그러니까 오픈 소스처럼 독점적인 정보를 그 에이전트에게 제공할 수 있는 게 아니에요. 그래서 당신은 정말로 그것을 가두었습니다. 따라서 이 여정을 시작하면서 프롬프트 엔지니어링을 살펴보아야 합니다. 정말 흥미로운 이 코딩의 대부분은 비기술적인 사람들도 교육과 학습을 통해 수행할 수 있으며, 우리는 개방형 AI뿐만 아니라 더 작은 작업을 전체적으로 복잡한 워크플로로 연결하는 데 도움이 되는 Lang Chain을 비롯한 몇 가지 기술을 사용했습니다. 그런 다음 물류 공간 내에서 구축한 독점 모델을 통해 데이터를 제공하고 그 이후에 정보에 액세스할 수 있는 기록 시스템을 제공해야 합니다. 따라서 이러한 인프라를 설정하는 데 2-3개월이 걸릴 수 있으며, 데이터 보안 데이터 개인 정보 보호 팀과 함께 승인되었는지 확인한 다음, 아주 작은 사용 사례부터 시작하고, 진행하면서 학습한 다음, 확장할 수 있는 방법과 확장하기 위해 우리가 하고 있는 일을 파악하는 것은 기본적으로 계획 대규모 언어 모델을 살펴볼 수 있도록 하는 것입니다 SOP는 인간이 쓰고 있다는 것입니다. 따라서 기본적으로 자동화하려는 특정 작업에 대한 SOP를 작성할 수 있습니다. 계획 LLM은 해당 SOP를 학습한 다음 더 작고 구체적인 LLM이 따를 작업을 정의할 수 있습니다. 학습한 내용에 따라 워크플로를 재정렬할 수 있으며, 인간이 과거에 무엇을 했는지 알 수 있는 가시적인 결과를 얻을 수 있습니다.
Jeff: TMC가 이 분야에서 최고의 파트너로 선택되는 이유에 대해 자세히 알아보고 싶습니다. 나는 당신이 초기 혁신가이고 이미 많은 사람들과 차별화되는 경험을 가지고 있다는 것을 이해하지만, 당신이 어떻게 이 일을 시작했는지, 구체적으로 무엇을 하고 있는지 설명해 주세요. 일부 공급망 리더는 이를 안내해 주는 것을 좋아합니다.
크리스 : 네, 제 말은, 우리는이 분야에서 기회를 보여주기 위해하고있는 일을 공유하고 싶었습니다. 그리고 구체적으로 생각해보면, 이 분야에서 우리와 파트너십을 맺어야 하는 이유는 아시다시피 우리가 전 세계 어떤 회사보다 교통 데이터에 더 많이 접근할 수 있기 때문입니다. 그래서 우리 플랫폼에는 300억 달러의 화물이 있습니다. 따라서 물류에 초점을 맞춘 모델을 만드는 것은 기업이 연결할 수 있는 IP 또는 지적 재산을 보유하는 것입니다. 아시다시피, 저는 우리가 훌륭한 파트너라고 생각하지만, 우리는 또한 이러한 유형의 기술이 가져올 수 있는 진실하고 엄청난 기회에 대해 협의하고 이야기하고 싶습니다. 물론 우리는 아직 초기 단계이지만, 우리가 구축하고 있는 물류 관련 모델, 엔지니어링 및 인재 개발 부문에서 이미 보유하고 있는 일부 기능, 현재 이 기술에 집중하고 있는 기능에 대해 매우 흥분하고 있습니다. 그리고 우리는 이 분야에 더 많은 것을 투자하고 있습니다. 그래서 우리는 앞으로 나아가기 위해 공을 굴렸고, 어떤 기회가 있는지 알고 있습니다. 따라서 특히 운송 실행 단계에서 파트너를 찾고 있는 회사는 TMC와 C.H. Robinson을 중요한 파트너로 간주해야 합니다.
제프: 물론입니다. 그리고 아시다시피, 누구의 입에도 말을 넣지 말아야 합니다. 그러나 다시 말하지만, 내가 공급망 임원이라면 내가 이것에 관심이 있다고 말한다면 내가 당신에게 해야 할 질문 중 몇 가지는 무엇입니까? 해결해야 할 과제가 있어야 한다고 생각하거나 이에 접근하는 올바른 방법이 무엇인지 같은 것입니다. 새로운 장난감을 시험해 보고 싶어요.
크리스 : 맞아요. 내 말은, 사람들이 새로운 장난감을 시도하고 싶어한다는 것입니다. 뉴스에 나오는 것이 매우 중요합니다. 언론에 보도된 내용이니까 우선 기회를 쌓아서 비즈니스 케이스를 만들어야 하고, 개발해야 하고, 자기 편에서 일을 해야 한다고 생각합니다. 하지만 완전히 파트너에게 아웃소싱할 수 있는 것은 아닙니다. 이를 찾을 수 있는 몇 가지 시나리오가 있지만, 저는 고객이 시간을 들여 비즈니스 사례를 만들고, 공급망 내에서 이것이 중점 기술이 될 수 있는 영역을 찾고, 앞서 언급하고 논의한 물류 데이터 가시성 문서 측면에서 사각지대가 있을 수 있는 영역을 찾을 수 있도록 정보를 제공했습니다. 그런 다음 파트너 네트워크를 살펴보고 누가 실제로 이 분야에 투자하고 있는지 확인합니다. 그래서 다른 사람들이 될 수 있습니다. 하지만 정말로, 스택 순위, 기회는 매우 간결하고 추구하고자 하는 것에 제약이 있으며, 우리와 같은 파트너는 개발에 대한 가드레일로서 이를 실제로 시작할 수 있습니다.
제프: 네, 제가 말씀드리는 고충이나 기회가 있다면, 여기가 시작하기에 좋은 곳이라고 생각하고 C.H. 로빈슨으로 갑니다. 그리고 TMC에 감사드립니다. 이 분야에서 특별히 일하고 있는 C.H. 로빈슨의 부서는 첫날 어떤 모습인가요? 파트너십의 실제 시작은 어떤 모습이며, 팀이 시작할 수 있도록 어떻게 준비해야 하나요?
Chris: 네, 데이터 모델을 살펴보고 싶습니다. 따라서 우리가 독점 플랫폼인 Navisphere를 사용한다는 것을 알고 계신지 확인하십시오. 그래서 우리는 당신의 물류 네트워크에 연결하기를 원합니다. 데이터를 얻으려고 합니다. 시작하려면 실제로 많은 데이터 집합이 필요합니다. 데이터에 사각지대가 있으면 AI 에이전트는 질문에 답하거나 간결하게 답변하는 데 어려움을 겪을 것입니다. 따라서 데이터 모델을 살펴보고, 우리가 통합하고 지원할 수 있는 부분을 파악한 다음, 해당 비즈니스 사례를 배포하고 특정 시나리오를 테스트하고 학습하고, 빠르게 실패하고, 너무 강력한 것을 추구하면 너무 많은 시간을 소비하고 싶지 않다는 것을 알 수 있습니다. 따라서 매우 간결하게 시작하고, 빠르게 진행하고, 이를 수행하는 데 사용할 데이터 모델을 식별하는 것이 매우 중요합니다. 공간에서 빠르게 이동할 수 있습니다.
제프: 새로운 기술, 특히 AI와 같은 기술에 대해 이야기할 때마다 매우 화제가 됩니다. 네, 잠깐 시간을 내서 사람들에 대해 얘기하고 싶습니다. 이 모든 것의 일부는 기존 공급망 조직이 있기 때문입니다. 예, 우리가 이야기하는 것 중 일부는 작업을 자동화하여 더 중요한 작업을 수행할 수 있도록 하는 것입니다. 그러나 거기에는 잠깐 동안 투쟁이 있습니다. 그것에 대해 이야기 할 수 있습니까?
크리스 : 그것은 인간의 방정식입니다, 그렇죠? 그것의 일부로. 그래서 제가 말씀드리고 싶은 것은 우리 업계가 전반적으로 인재 격차가 있는 것 같습니다. 그래서 우리는 물류 전문 지식, 운송 전문 지식, 심지어 공급망 전문 지식을 조직을 확장하기 위해 고군분투하고 있으며, 우리가 겪은 이 격동의 시기를 겪으면서 아시다시피 여전히 전문성이 부족합니다. 따라서 제 생각에는 인적 자본을 대체하는 것이 아니라 인적 자본을 극대화하고 다양한 흐름에 걸쳐 확장할 수 있으며 더 높은 곳으로 올라가 팀을 확장할 필요가 없으며 팀이 부가가치 이니셔티브에 집중할 수 있도록 하는 것입니다.
제프: 우리는 이 대화에서 많은 부분을 다루었습니다. 사람들이 조금 더 생각해보길 바라는 핵심 포인트가 두세 가지 있다면, 네, 어떤 건가요? 크리스 : 맞아요. 아직은 매우 초기이고, 매우 흥미진진하지만, 이 기술로 무엇을 할 것인지에 대해 매우 신중하고 신중해야 합니다. 그래서 많은 것을 배워야 합니다. 우리는 그것이 통제되기를 원하며 우리가 허용하는 것에 대해 매우 엄격했습니다. 인간적인 요소에 초점을 맞추고 싶다고 생각합니다. 저는 우리가 사람들의 삶을 더 낫게 만들고 싶다고 생각하며, 반드시 대체에 초점을 맞추는 것이 아니라, 사람들이 하고 싶어하지 않는다는 것을 알고 있는 것들을 확대하고, 그들이 회사에 진정한 가치를 가져다주는 멋진 것들에 집중하기를 원합니다. 그리고 이것은 그렇게 할 수 있는 길입니다. 따라서 소규모 학습을 빠르게 시작하고, 누가 실제로 이러한 유형의 기술에 투자하고 있는지, 누구와 파트너 관계를 맺을 수 있는지에 대해 파트너 네트워크를 평가한 다음, 자체 데이터 모델을 살펴보고 시작할 수 있습니다.
제프: 이렇게 새롭고 흥미로운 것을 생각해야 하는데, 그들은 질문이 있는 사람들, 더 많은 것을 배우고 싶어하는 사람들일 것입니다. 연락하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 어쩌면 TMC에서 누군가의 두뇌를 선택할 수도 있습니다.
크리스 : 맞아요. 그래서 저는 사람들에게 thechrobinson.com/TMC 에 가라고 지시할 것이고 거기에는 전문가를 찾을 수 있는 옵션이 있습니다. 그래서 여러분은 우리가 이 분야에서 무엇을 하고 있는지에 대해 더 많이 배울 수 있고, 또한 기꺼이 자문을 구할 수 있으며, 우리가 무엇을 하고 있는지, 그리고 우리가 어떻게 해왔는지에 대해 배울 수 있습니다. 따라서 실제로 이를 구축할 수 있으며 잠재적으로 미래에 협력할 수 있는 방법을 찾을 수 있습니다.
제프: 시간을 내주셔서 정말 감사합니다, 크리스. 이것은 정말 흥미로운 일인데 사실 아직 이 일을 하고 있는 사람과 얘기를 나눠본 적이 없어요. 그래서 이것은 저에게 흥미로웠습니다. 이 자리에 함께해 주셔서 정말 감사합니다.
Chris: 경영진 플랫폼에 감사드립니다. 여러분은 훌륭한 컨퍼런스를 운영하고, 이곳에서 즐거운 시간을 보냈으며, 앞으로 더 많은 것을 기대합니다. 제프: 환상적이네요. 그동안 Executive Platforms Blueprint 팟캐스트 시리즈의 또 다른 에피소드를 들으셨습니다. 저는 제프 닉스(Jeff Nicks)였습니다. 조만간 다시 해보자.