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Jul 04, 2023

균형, 협업 및 '자아 없는 사고방식': Productive Edge 기술팀 문화 내부

의료 기업과의 협력을 전문으로 하는 디지털 혁신 컨설팅 및 소프트웨어 개발 회사인 Productive Edge에서는 바쁜 시간을 보낸 적이 없습니다. 최근에 선정되었습니다

의료 기업과의 협력을 전문으로 하는 디지털 혁신 컨설팅 및 소프트웨어 개발 회사인 Productive Edge에서는 바쁜 시간을 보낸 적이 없습니다.

최근 이 회사는 루이빌에 본사를 두고 급증하는 의료 전문가 수요를 충족하기 위해 설립된 조직인 Healthcare Workforce Innovation Coalition의 데이터 및 기술 파트너로 선정되었습니다. Productive Edge는 2029년까지 8,500개의 신규 일자리가 창출될 것으로 예상됩니다. 데이터 전문 지식을 연합에 제공하여 채용, 교육 및 경력 개발에 도움이 되는 디지털 솔루션을 구축합니다.

Productive Edge는 또한 관리 작업을 자동화하고 일반적인 환자 질문에 답변하는 도구가 포함된 생성 인공 지능 솔루션 제품군을 출시했습니다. 생성적 AI 컨설팅 서비스가 절실히 필요합니다. 보고된 컨설팅 회사인 Bain & Company는 의료 시스템의 6%만이 생성적 AI 전략을 갖추고 있다고 합니다.

루이빌 지역 의료 회사가 수천 명의 신규 직원을 고용하고 교육할 수 있도록 지원하거나 전국의 병원이 생성 AI 전략을 개발하도록 돕는 등 컨설턴트의 업무는 부족함이 없을 것입니다.카르멘 베르투치 그리고 그의 팀. 그러나 회사에 많은 일이 있다고 해서 Bertucci와 그의 동료들이 추가 근무를 할 것이라는 의미는 아닙니다. Productive Edge의 업무 방식은 그렇지 않습니다.

Bertucci는 “우리는 팀을 무너뜨리지 않는 방식으로 일을 처리합니다.”라고 말했습니다. "우리는 고객을 만족시키기 위해 팀이 추가 시간을 일하도록 강요하지 않고 고객을 만족시킬 수 있는 적절한 기대치를 설정했습니다."

팀이 까다로운 클라이언트 프로젝트에서 최신 기술을 사용하기 위해 일과 삶의 균형을 희생할 필요가 없도록 하는 것이 Productive Edge 문화의 핵심 측면입니다.

의료 산업은 디지털 혁신과 신기술 채택에 있어서 오랫동안 뒤처진 산업으로 여겨져 왔습니다. 하지만 이는 완전히 정확하지는 않습니다.

생성 AI의 급속한 성장에 대비하지 못했을 수도 있지만, 기술 동향에 대한 2022년 McKinsey 보고서에서 인공 지능의 전반적인 채택은 6개 산업 중 중간 수준으로 평가되었습니다. 의료 부문의 디지털 혁신에 관한 2021년 딜로이트 보고서에서 응답자의 60%가 '이상적인 디지털 상태'의 절반에 도달했다고 답했습니다.

헬스케어 기업들이 각자의 기술 발전을 이루고 있는 가운데, 상무이사는에반 로스고객이 원하는 것과 구축할 수 있는 것 사이에는 종종 차이가 있다는 점에 주목했습니다.

“클라이언트의 비전을 실제 접근 방식으로 전환하는 것은 일반적으로 어려운 일입니다.”라고 Roth는 말했습니다. "최근에 우리는 발견 프로세스를 확장하는 매우 어려운 프로젝트를 진행했습니다. 최종 제품에 대한 경쟁적인 비전을 가진 다양한 팀과 심층적으로 협력해야 했습니다."

이러한 이유로 Roth는 그의 팀이 채용 시 기술적인 능력 이상의 것을 찾는다고 말했습니다. “우리는 문제 해결에 컨설팅 사고방식을 적용할 수 있는 사람들을 채용하는 데 중점을 두고 있습니다.”라고 그는 말했습니다.

"우리는 문제 해결에 컨설팅 사고방식을 적용할 수 있는 사람들을 채용하는 데 중점을 두고 있습니다."

컨설턴트 사고방식의 중요한 측면은 고객과 협력하여 고객의 문제점을 이해하고 기대치를 제품 로드맵으로 전환하는 것입니다. 팀은 문제가 발생하기 전에 고객에게 솔루션을 제공해야 하기 때문에 행동에 대한 편견이 핵심입니다.

안드레스 콜론, 수석 제품 관리자와 그의 팀은 고객 데이터의 정확성과 일관성 문제가 나타난 최근 고객 참여에서 이를 예시했습니다.

Colon은 “우리는 잠재적인 성능 저하 지점을 찾기 위해 고객의 데이터 소스, 파이프라인 및 스토리지 시스템을 엄격하게 검토하는 등 사전 예방적인 접근 방식을 취했습니다.”라고 말했습니다. “모든 데이터 입력 지점과 변환 프로세스를 평가함으로써 우리는 인적 오류나 기술적 오작동을 강조할 수 있었습니다.

“이 복잡한 문제를 해결하려면 공동 노력이 필수적이었습니다.”라고 그는 덧붙였습니다.