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ZDNET의 주요 시사점
- 많은 작업이 자동화에 적합하지만 다른 작업은 회색 영역에 속합니다.
- 속도와 생산성은 이야기의 끝이 아닙니다.
- AI 결정은 기술적 결정이 아니라 관리 101입니다.
AI 에이전트가 인간의 “동료” 역할을 하며 사실상 인력의 확장 역할을 한다는 견해를 이미 들어보셨을 것입니다. 문제는 수행하기에 가장 적합한 작업이 무엇인지 해독하는 것이며 이는 쉬운 질문이 아닙니다.
자동화가 가능한 작업도 있고 수동으로 처리하는 것이 더 나은 작업도 있습니다. 그러나 많은 사람들은 자동화가 타당하지만 투자할 가치가 있는 회색 영역에 있습니다. AI 에이전트를 보조 인력으로 보고 그에 따라 관리해야 할 때가 왔습니다.
또한: 진정한 에이전트 AI는 몇 년 뒤에 구현됩니다. 여기에 도달하는 이유와 방법은 다음과 같습니다.
상담원을 관리하는 IT가 인사부 역할을 맡는다는 관측도 나온다.
경영 101 기술 대 기술 능력
펜실베이니아 대학의 교수이자 선도적인 AI 전문가인 Ethan Mollick은 이를 위해서는 관리 101가지 기술과 순수한 기술적 기술이 필요하다고 촉구합니다. 그는 “AI 슈퍼파워로서의 관리”에서 AI가 작업을 처리해야 하는지 결정하는 사고 과정을 설명합니다.
경제 및 생산성 관점에서 AI가 빠르고 저렴하다는 점에는 의심의 여지가 없다고 Mollick은 말합니다. “인간이 수행하려면 몇 시간이 걸릴 작업을 몇 분 만에 생성하며, 여러 버전을 생성하고 대부분을 버려도 문제가 되지 않습니다.”
고객 연락 시스템에서 챗봇의 증가를 생각해 보십시오. AI로 강화된 자동화된 응답은 이제 담당자의 생산성을 한 번에 크롤링할 정도로 느리게 만드는 대량의 일상적인 문의를 처리합니다. 이제 해당 담당자는 더욱 복잡한 고객 문제를 처리할 수 있게 되었습니다.
또한: AI 에이전트가 늘어남에 따라 IT는 새로운 HR 부서가 됩니다.
그러나 속도와 생산성이 이야기의 끝은 아닙니다. 고려해야 할 또 다른 요소는 다음과 같습니다. Mollick은 “복잡한 작업에서 AI가 무엇을 잘할지, 못 할지 확실하게 알 수 없습니다”라고 말합니다. 잘못된 일을 더 빠르게 수행하는 것은 항상 경영의 가장 큰 과제 중 하나였습니다.
그러한 결정을 내리는 가장 좋은 접근 방식은 AI 배포를 순전히 기술 결정으로 보는 것이 아니라 관리 관점에서 보는 것입니다. 이는 궁극적으로 AI 및 AI 에이전트의 이동을 다음 영역, 즉 보조 인력으로 처리하도록 이끌 수 있습니다.
예를 들어, AI 에이전트를 최대한 활용하려면 “필요한 것이 무엇인지 설명하고, 효과적인 피드백을 제공하고, 작업 평가 방법을 설계할 수 있어야 합니다”라고 Mollick은 말합니다.
위임이 적합한지 확인하는 방법
여기서도 다시 관리 101이 적용됩니다. 하세요, 버리세요, 아니면 위임하세요. Mollick은 “모든 것을 스스로 할 수 없고 재능이 제한적이고 비용이 많이 들기 때문에 위임합니다.”라고 설명합니다. “AI가 방정식을 바꿉니다. 이제 재능은 풍부하고 저렴합니다. 부족한 것은 무엇을 요구해야 할지 아는 것입니다.”
또한: AI 에이전트 배포는 일반적인 소프트웨어 출시가 아닙니다. 참호에서 얻은 7가지 교훈
성공적인 위임은 AI 에이전트에 작업을 위임할 대상을 결정할 수 있는지 여부에 따라 달라집니다. Mollick은 AI가 작업에 가장 적합한지 판단하기 위해 세 가지 측정을 제안합니다.
- 인간 기준 시간: “작업을 스스로 수행하는 데 시간이 얼마나 걸릴까요?”
- 성공 확률: “AI가 주어진 시도에서 귀하의 기준을 충족하는 출력을 생성할 가능성은 얼마나 됩니까?”
- AI 처리 시간: “AI 출력을 요청하고, 기다리고, 평가하는 데 걸리는 시간입니다.”
이러한 결정 지점은 서로 상호 작용하며, 균형을 맞춰야 합니다. 그리고 AI에 이러한 지침을 제공하는 방법을 알아내면 기본적으로 관리를 재창조하는 것으로 나타났습니다. Mollick은 “당신이 수행하는 데 한 시간이 걸리는 작업을 생각해 보십시오. AI는 답변을 확인하는 데 30분이 소요되지만 AI는 몇 분 안에 작업을 수행할 수 있습니다.”라고 설명합니다. “이 경우 ‘성공 확률’이 매우 높을 경우에만 AI에 작업을 제공해야 합니다. 그렇지 않으면 직접 수행하는 것보다 초안을 생성하고 확인하는 데 더 많은 시간을 소비하게 됩니다.”
“만약 인간의 기본 시간이 10시간이라면 AI가 유능한 일을 하도록 만들어질 수 있다고 가정할 때 AI와 함께 작업하는 데 몇 시간의 가치가 있을 수 있습니다.”
또한: 에이전트 AI 혁명을 이끌 4가지 새로운 역할 – 이들에게 필요한 사항은 다음과 같습니다.
AI 에이전트 팀은 “우리가 달성하려는 목표와 이유는 무엇입니까?”와 같은 기본 관리 101가지 질문을 통해 인간 팀과 동일한 목표를 달성해야 합니다. 상담원의 진행 상황을 추적하고 측정하는 방법을 알아보세요.
Mollick은 “모든 사람이 지치지 않는 에이전트를 보유한 관리자가 될 때” 직장뿐만 아니라 관리 자체도 진화할 수 있다고 예측합니다. “성공하는 사람은 좋은 것이 무엇인지 아는 사람이 될 것입니다. AI도 이를 전달할 수 있을 만큼 명확하게 설명할 수 있습니다.”