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ZDNET의 주요 시사점
- 전문가 중 거의 절반이 AI 워크플로가 문제라고 말합니다.
- AI 가치를 실현하려면 정교한 접근 방식을 취해야 합니다.
- AI와 인간의 전문성을 결합한 사람들에 대한 수요가 높아질 것입니다.
AI에 대한 반발이 본격화되고 있다. 한때 작업을 단축하고 반복을 제거하는 영리한 방법처럼 보였던 것이 손이 아닌 방해처럼 느껴지기 시작했습니다.
이력서 템플릿 서비스 Zety의 Workslop Trust Report에 따르면 미국 전문가 중 거의 절반(45%)이 “workslop”으로 인해 직장에서 AI 사용에 대해 더 조심스러워졌다고 말했습니다.
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워크슬롭을 세련된 것처럼 보이지만 정확성, 실체 또는 적절한 검토가 부족한 AI 생성 작업으로 정의한 이 연구에서는 전문가들이 이러한 낮은 품질의 결과물이 팀과 조직에 지속적인 영향을 미친다고 믿고 있는 것으로 나타났습니다.
Zety의 연구에 따르면 업무 중단의 가장 큰 위험은 AI에 대한 신뢰도 저하(57%), 생산성 저하(51%), 회사 평판 손상(46%) 등이었습니다.
사람들의 생산성을 높이기 위한 기술의 경우 생성 및 에이전트 AI를 직장 내 가장 큰 과제에 대한 솔루션으로 보는 전문가에게는 이러한 위험의 잠재적 영향이 상당합니다.
Zety의 사내 경력 전문가인 Jasmine Escalera가 간결하게 제안했듯이, 그녀의 회사의 연구는 불편한 현실을 제시합니다. “AI는 업무 수행 방식을 바꾸고 있지만 항상 더 나은 방향으로 나아가는 것은 아닙니다.”
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그렇다면 AI 지원 서비스가 방해가 아닌 도움이 되도록 전문가는 무엇을 할 수 있을까요?
ZDNET과 대화를 나눈 비즈니스 리더들이 제안한 대답은 두 가지입니다: 생산성에 대한 재고와 끈기입니다.
생산성에 대한 재고
Thomson Reuters의 CTO인 Joel Hron은 글로벌 콘텐츠 및 기술 전문가가 Gen AI, 기계 학습 및 에이전트 기술을 활용하도록 돕는 임무를 맡고 있습니다.
그는 ZDNET과의 인터뷰에서 자신의 조직이 지난 2년 동안 배운 주요 교훈 중 하나는 AI 생산성이 의미하는 바를 재고하는 것이 끊임없이 진행 중인 작업이라는 점이라고 말했습니다.
그는 “AI 우선 사고방식은 현재 일어나고 있는 중요한 변화”라고 말했다. “이러한 접근 방식은 매일 수행하는 작업을 살펴보고 ‘AI가 이 작업을 먼저 수행하게 하여 내가 먼저 수행하는 것보다 더 높은 수준의 판단이나 직관을 통해 2위를 차지할 수 있도록 하려면 어떻게 해야 할까요?’를 알아내는 것을 의미합니다.”
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Hron은 이러한 변화를 자신의 회사가 현재 겪고 있는 작업 스타일, 특히 소프트웨어 엔지니어링 분야의 흥미로운 변화라고 설명했습니다.
그는 이러한 추세가 미래에 다른 역할에 걸쳐 유사한 전환을 예고한다고 말했습니다. “내 생각에는 ‘AI 우선, 인간 두 번째 작업 패턴’이 내년에 주목해야 할 영역 중 하나라고 생각합니다.”
기술 전문가 Ricoh Europe의 CIO인 Nick Pearson은 이러한 작업 관행 변화에서 뛰어난 전문가는 AI의 부가가치 기능에 정교한 접근 방식을 취하는 전문가가 될 것이라고 ZDNET에 말했습니다.
이 프로세스를 돕기 위해 Ricoh는 사람들이 내부 AI 시장에서 선택하는 도구가 생산성 향상을 가져오는지 여부를 평가하는 모델을 만들었습니다. 이 모델은 비즈니스 위험, 재정적 수익과 같은 다양한 벡터를 고려합니다.
“모델은 ‘이것이 도움이 되는지, 안 되는지? 정말 몇 시간이나 며칠이 절약되는가? AI가 이 시간을 어디에서 절약하는가? 솔직히 아무도 관심을 두지 않는 회의에 대한 메모를 생성하는가?’라고 묻습니다. 왜냐하면 그것은 가치를 더해주는 것이 아니기 때문입니다.”라고 Pearson은 말했습니다.
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부동산 전문업체 Segro의 CIO인 Richard Corbridge는 임시 목표에 초점을 맞추는 대신 생산성 향상을 실현하는 열쇠는 전문가가 작업의 위험을 이해하고 AI가 유용한 보조자로 작동할 수 있는 위치를 인식하는 학습 문화의 일부가 되는 것이라고 제안했습니다.
“세대 AI에 대해 생각해 보면 정의상 결과를 생성하는 데 매우 능숙합니다. 하지만 감독 없이 일을 처리하지 말자. AI를 교육받고 경험이 풍부한 동료를 돕는 도구로 사용하자”고 그는 말했습니다.
“우리는 작업 요소를 실제로 이해하고 이 도구를 현명하게 사용하지 않으면 위험이 훨씬 더 높다는 점을 확인합니다. 저는 ‘AI가 할 수 없는 것을 어디에서 구별할 수 있나요?’라고 말하는 것을 좋아합니다. 그 자체로는 사람들에게 영감을 줄 수 없습니다. 꽤 재귀적이기 때문에 자연스럽게 새로운 것을 만들 수 없습니다. 우리에게는 인간의 판단이 필요하다.”
끈기 있게 행동하다
AI 구현은 단지 시작점일 뿐입니다. 실제 생산성 향상을 위해서는 하드 접목이 필요합니다.
Hron은 Thomson Reuters가 AI 지원 서비스를 강화하기 위해 내부 모델과 기성 도구를 혼합하여 사용한다고 말했습니다. 그러나 모든 전문가가 그 가치를 즉시 인식하는 것은 아닙니다.
“사람들은 때때로 이러한 도구를 선택하고 원하는 대로 일을 하지 않거나 원하는 대로 일을 하지 않을 것입니다.”라고 그는 말했습니다. “그러나 이 사람들이 AI가 아직 준비되지 않았다고 말하고 이를 껐을 때 목표를 놓쳤습니다.”
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Hron은 그의 팀이 AI 서비스를 사용할 때 끈기가 도움이 된다는 것을 배웠다고 말했습니다.
그는 “AI를 기반으로 올바른 방향으로 안내하는 데 필요한 AI 도구를 기반으로 시스템을 구축한 사람들은 궁극적으로 나머지 조직이 달성하지 못한 새로운 기하급수적 성과를 달성한 사람들이었습니다”라고 말했습니다.
“그들은 갑자기 새로운 방향으로 나아갔습니다. 그러나 노력과 끈기가 필요했습니다. 종종 한 개인이 호기심이 많아 작업에 참여하면 팀의 다른 모든 사람들이 그 노력으로부터 이익을 얻는 경향이 있었습니다.”
Ricoh의 Pearson은 지속성이 중요하다고 제안했습니다. 왜냐하면 AI 역량과 인간 전문 지식을 효과적으로 결합하는 직원에 대한 수요가 높을 것이고 결과적으로 매우 까다로워지기 때문입니다.
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이러한 전문가들이 새로운 역할을 찾을 때 업무에 사용할 수 있는 AI 도구를 기준으로 잠재적인 고용주를 판단할 것입니다. “사람들이 이것이 내가 회사에서 갖기를 기대하는 도구와 기능이라고 말하는 직원 경험이 넘쳐납니다.”
AI를 안전하고 효과적으로 사용하는 방법을 배우는 꾸준한 전문가가 강력한 위치에 있을 것입니다. 그리고 고용주의 경우 Pearson은 성공은 위험과 보상 간의 올바른 조화를 이루는 것이라고 제안했습니다.
“우리는 이러한 문제를 살펴보고 있습니다. 왜냐하면 궁극적으로 인재를 유치하고 인력을 유지하는 과정에서 전문가들은 ‘잠깐만요. 지난 직장에 정말 도움이 되었던 몇 명의 에이전트가 있었습니다. 이 직장에서 제가 사용할 수 있는 에이전트가 있습니까?’라고 말할 것이기 때문입니다.”
Segro의 Corbridge는 간단한 메시지는 끈기가 성과를 거둘 것이라는 것이라고 말했습니다. AI에 대한 반발이 거세지는 가운데 기술은 계속 발전하고 성장할 것이므로 전문가들은 AI의 기능을 효과적으로 활용하는 방법을 이해하는 데 집중해야 합니다.
그는 “AI 버블이 언제 터질지에 대해 많은 논쟁이 있다”고 말했다. “나는 확신하지 못한다. 내 생각에는 그것이 여기에 남아 있을 것 같다. AI는 사라지지 않을 것이다.”
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