ZDNET을 팔로우하세요: 우리를 선호 소스로 추가하세요 Google에서.
ZDNET의 주요 시사점
- 기술 전문가들은 AI로 인해 압박감을 느끼고 있습니다.
- 번아웃이 증가하고 낙관론이 감소한 것으로 조사 결과 나타났습니다.
- 한 가지 해결책은 의도적으로 ‘아니오’라고 말하는 것입니다.
많은 기술 전문가들은 새로운 기술의 변화 속도를 끊임없이 따라가야 하기 때문에 환멸을 느끼고 지쳐가고 있습니다. 이제 AI의 부상으로 인해 불확실성이 증가하고 더 많은 기술 인력이 멀어질 수 있습니다.
흥미롭게도 이러한 불확실성은 해고 가능성이 아니라 다른 것과 관련이 있습니다. Noam Segal과 Lenny Rachitsky가 6,000명의 전문가를 대상으로 최근 실시한 기술 근로자 정서 설문조사에 따르면 “현재 기술 분야에서 가장 큰 두려움은 AI에게 일자리를 잃는 것이 아니라 동일한 급여로 더 많은 일을 해야 하는 상황입니다.”라고 합니다. “AI는 생산량에 대한 기준을 높였고 보상은… 동일한 급여로 더 많은 일을 하는 것이었습니다.”
또한: 현재 기술 구인 목록의 73%에 AI 기술이 필요합니다. 자신의 기술을 자랑하는 방법
많은 기술 전문가들은 변화하는 환경의 영향을 직접 느끼고 있습니다. UPS의 AI 애플리케이션 아키텍트인 Kaan Esendemir는 “나에게는 수석 소프트웨어 엔지니어에서 학교를 거쳐 X-ray 기술자로 다시 시작한 친한 친구가 있습니다.”라고 말했습니다. “AI 앱 설계자로서 나는 일상에서 AI가 모든 것을 처리할 수 있다는 가정이나 동기 부여가 부족하다는 점을 깨달았습니다. 직원들이 앞서 나가기 위해 저를 포함해 일찍 출근하고 점심 회의를 하고 나중에 떠나는 것을 보았습니다.”
특히, 기술 전문가들 사이에서는 낙관론이 낮아지는 반면, Segal과 Rachitsky는 설문 조사에서 다음과 같이 밝혔습니다. “배송 속도가 빨라지면 사람들이 지치게 됩니다. 더 많은 프로토타입, 더 많은 제품 요구 사항 문서, 더 많은 에이전트, 더 많은 출력. AI가 잠금 해제되는 속도는 곧장 기대에 부응했습니다.”
또한 그들은 대부분의 기술 전문가가 오늘날 업계에 진출하는 사람에게 자신의 역할을 추천하지 않는다는 사실도 발견했습니다.
AI는 실제로 두 개의 반대 렌즈를 통해 보입니다. Segal과 Rachitsky의 설문조사에 참여한 응답자 중 절반은 “더욱 유능하고, 더 생산적이며, 자신의 미래에 대해 더 많은 기대감을 갖고 있습니다. 나머지 절반은 자신의 역할이 재정의되고 불안정하다고 느끼거나 위축되었다고 느낍니다.”라고 말했습니다. 또한 기술 전문가가 “AI의 초기 출력을 보고 판단을 적용하지 않고 이를 받아들이며 점차 자신의 비판적 사고가 위축되는” “인지 부패”라는 새로운 위험도 있습니다.
통제권을 되찾는 방법
모든 산업 전반에 걸쳐 피로감과 좌절감을 조성하는 것은 AI만이 아닙니다. 엘리트 아카데미의 최고 학술 책임자이자 IT 이사였던 Laura Spencer는 “K-12 기술 리더들은 FERPA, 주 개인 정보 보호법 및 벤더가 한 달 안에 배송할 제품을 승인하는 데 1년이 걸리는 학교 위원회 내에서 작업하면서 민간 부문과 동일한 속도로 움직일 것으로 예상됩니다. 예상 속도와 허용 속도 사이의 차이가 사람들을 밀어내고, 완전히 사라지지는 않더라도 조용히 이탈하게 됩니다.”라고 말했습니다.
Spencer는 기술 전문가들에게 “새로운 릴리스가 나올 때마다 배우려는 노력을 중단하고 대신 의도적인 평가 습관을 기르십시오. 저는 무엇이든 채택하기 전에 네 가지 질문을 사용합니다. 그것은 무엇을 위한 것입니까? 무엇을 강화합니까? 무엇을 대체합니까? 그리고 한 사람은 건너뜁니다. 그것은 무엇을 잘못 수행하도록 허용합니까? 마지막 질문은 누군가가 기술이 사라진 것을 알아채기 전에 조용히 기술을 약화시키는 도구를 포착합니다.”
또한: AI 알고리즘을 이기고 꿈의 직업을 얻는 방법
Vertical Media Solutions의 수석 관리 파트너인 Joel Marotti는 “진정한 기술은 파급에서 파동을 말하는 것”이라고 말했습니다. “기술을 통해 휘몰아치는 것의 대부분은 파문입니다. 파동은 작업 수행 방식을 바꿉니다. 지난 30년 동안 그런 일이 5번 정도 있었을 것입니다. 실제 파문이 닥치면 인증이 필요하지 않습니다. 실제 도메인에 새 도구를 적용하는 하나의 실제 프로젝트가 필요합니다. 이는 1년의 불안이 아닌 일주일의 집중된 노력과 같습니다.”
그녀는 도구에 ‘아니오’라고 말하는 법을 배우라고 덧붙였습니다. “의도적으로 도구에 대해 거부하는 것은 여전히 전문 지식입니다. 분기별 숫자뿐만 아니라 위험이 어린이에게 미치는 교육에서는 주의가 아닙니다. 이것이 직업입니다.”
기술 전문가에게 도구와 기술을 배우고 탐색할 수 있는 기회를 제공하는 것은 좌절감과 피로감을 완화하는 데 핵심이 될 수 있습니다. Canva의 최고 제품 책임자이자 공동 창립자인 Cameron Adams는 “개인적으로 저는 임의의 사용 사례가 없는 도구를 선택하여 실험해 보는 것을 좋아하지 않습니다.”라고 말했습니다. “나는 지금 작업 중인 일이나 내가 느끼고 있는 문제를 도구로 가져와 그 과정을 통해 배우는 것을 정말 좋아합니다. 이것이 우리 직원들이 실제 문제를 다룰 때 AI 실험에서 가장 큰 가치를 얻는 방법이라고 생각합니다.”
또한: ‘SaaS 종말은 과대평가되었습니다’: Workday와 기타 소프트웨어 제공업체가 AI에서 살아남을 계획을 세우는 방법
Adams는 “직원들이 편안하게 실험을 해야 하기 때문에” 그러한 자유를 제공하는 것이 중요하다고 말했습니다. “우리는 모두 매우 바쁘기 때문에 평소에 일을 하던 패턴에 자연스럽게 빠지게 됩니다. 우리는 직원들에게 가만히 앉아서 도구를 내려놓고 평소처럼 업무를 중단하고 일을 완료할 수 있는 충분한 시간을 제공합니다.”
결론적으로, 모든 새로운 발전을 따라가려고 노력하는 것은 불가능합니다. 하이포인트 대학의 기술 미래학자이자 AI 전문가인 다니엘 버러스(Daniel Burrus)는 “지속될 것이 확실한 기술 변화를 식별한 다음 이러한 변화와 관련된 기술에 집중하세요”라고 말했습니다. “AI는 계속 발전할 것입니다. 자동화는 계속 확장될 것입니다. 데이터, 사이버 보안 및 인간의 판단은 여전히 중심에 있을 것입니다. 제품 발표를 쫓는 시간을 줄이고 이러한 변화가 귀하의 역할, 고객 및 산업에 어떤 영향을 미치는지 배우는 데 더 많은 시간을 투자하십시오.”
OSP Labs의 설립자이자 CEO인 Riken Shah는 모든 릴리스를 따라가려고 노력하는 것이 “현 시점에서는 지는 게임이므로 시도를 중단하겠습니다”라고 동의했습니다. “시스템 사고, 아키텍처, 보안, 실제로 어려운 문제를 해결하는 방법을 아는 것, 자세히 살펴볼 가치가 있는지 알 수 있을 만큼 다른 모든 것에 대한 충분한 표면적 인식 등 몇 가지 사항에 대한 깊이가 유지됩니다. AI는 이미 알고 있는 내용을 활용하여 이에 적합합니다.”
완벽 가이드 보기