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ZDNET의 주요 시사점
- AI를 사용하는 직원은 더 많은 일을 하게 될 수 있습니다.
- 사용 중인 도구와 그 이유에 대해 신중하게 생각해 보십시오.
- 일련의 표준을 채택하고 결과를 개선하세요.
AI를 통한 생산성 향상의 약속은 달갑지 않은 스트레스를 동반할 수 있습니다. Harvard Business Review에서는 AI가 작업을 줄이지 않는다는 사실을 발견했습니다. 인지적 피로와 지속 불가능한 시간을 초래하여 이를 강화합니다.
AI가 작업 부하를 줄이는 데 도움이 되어 직원들이 더 가치 있고 매력적인 작업에 더 집중할 수 있다는 것이 일반적인 인식이지만, HBR의 연구에 따르면 AI를 사용하는 직원은 더 빨리 일하고 더 많은 일을 하게 되는 경우가 많습니다.
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우리는 일부 전문가들이 AI의 시간 절약 마법을 생산성의 초강력으로 바꾸는 방법을 찾는 방법에 대해 글을 쓴 반면, 일부 직원은 낮은 품질의 AI 결과에 지치기 시작했다는 사실도 인식했습니다.
기술 채용업체 Harvey Nash의 그룹 CIO인 Ankur Anand는 인지 피로를 피하려는 전문가는 AI를 효과적으로 사용하는 방법과 잠재적인 위험을 이해해야 한다고 말했습니다.
그는 ZDNET과의 인터뷰에서 “이러한 초점은 AI가 생성하는 작업 부하를 둘러싼 소음을 줄이는 데 도움이 될 것”이라며 AI가 제공할 생산성 향상에 대해 많은 사람들이 비현실적인 기대를 갖고 있음을 시사했습니다.
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“많은 조직이 직원들에게 ‘우리는 AI가 어떻게 영향을 미치는지 이해하고 싶습니다’라고 말하고 있습니다.”라고 그는 말했습니다. “그러나 이러한 전문가들은 권한을 부여받지 못했습니다. 즉, AI를 사용하면 자신의 방식으로 자신을 증명해야 하기 때문에 많은 부담이 가중됩니다.”
직장에서 AI를 최대한 활용하려면 작업을 빠르게 완료하는 것과 고품질 작업을 생성하는 것 사이에서 효과적인 균형을 찾아야 합니다.
전문가들이 AI의 문제가 아닌 이점을 얻을 수 있다고 믿는 방법은 다음과 같습니다. 그리고 도구, 지침, 결과라는 세 가지 핵심 영역에 집중해야 한다고 제안합니다.
도구 세트를 제한하세요
에너지 공급업체 EDF UK의 데이터 담당 수석 엔터프라이즈 제품 관리자인 Alex Read는 전문가가 AI의 과제가 아닌 이점을 얻을 수 있는 가장 좋은 방법은 역할에서 가치를 창출하는 데 도움이 되는 도구에 집중하는 것이라고 ZDNET에 말했습니다.
시장에는 수천 가지의 잠재적인 AI 지원 서비스가 있지만 합리적인 전문가는 자신의 시야를 제한한다고 Read는 말했습니다.
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예를 들어, Read는 자신의 역할에서 AI가 데이터 플랫폼을 구축하고 정보를 정확하고 효율적이며 생산적으로 업데이트하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지에 중점을 둡니다. “이 범위를 벗어나는 모든 것은 나에게 소음입니다.”
이러한 정서는 기술 전문가 Ricoh Europe의 CIO인 Nick Pearson에게 반향을 불러일으켰고 그는 ZDNET에 한 걸음 물러나 AI 도구가 귀하의 역할에서 가치를 창출하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 신중하게 생각하는 것이 중요하다고 말했습니다.
그는 “‘AI 세대’라는 말을 생각해 보면 기술은 정의상 결과물을 생성하는 데 매우 뛰어납니다”라고 말했습니다. “저는 저녁에 잠자리에 들고 모델이 작동하도록 설정할 수 있었고 하룻밤 사이에 4가지 새로운 IT 전략을 수립할 수 있었습니다.”
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그러나 양이 반드시 질을 의미하는 것은 아닙니다. Pearson은 특히 대부분의 모델이 기존 콘텐츠에 대해 훈련되기 때문에 AI의 사각지대에 초점을 맞추는 것이 중요하다고 제안했습니다.
“AI는 본질적으로 사람들에게 영감을 줄 수 없습니다. 실제로는 매우 반복적이기 때문에 자연스럽게 새로운 것을 창조할 수 없습니다.”라고 그는 말했습니다.
“그리고 윤리적 판단이든 능력 판단이든 때로는 다른 모든 것보다 더 나아가서 내려야 하는 판단이 기술에 자동으로 존재하지 않습니다.”
Pearson은 이러한 격차에서 인간 전문가가 중요한 역할을 한다고 말했습니다. “우리는 조직으로서 이러한 우려를 가지고 ‘AI가 실제로 중요한 역할을 하는 부분과 AI가 아마도 오랫동안 역할을 하지 않을 영역에서 사람들의 기술을 향상시키는 부분이 어디인가?’라고 묻고 있습니다.”
지침에 따라 작업
HBR의 연구에 따르면 AI가 도입되면 초기 생산성이 급증하면 사람들이 더 똑똑하게 일하기보다는 더 열심히 일하게 되면서 업무 품질이 낮아지고 이직률이 높아지며 기타 문제가 발생할 수 있다는 사실이 밝혀졌습니다.
HBR은 이 문제를 해결하기 위해 기업이 AI 사용에 관한 일련의 규범과 표준인 ‘AI 관행’을 채택해야 전문가들이 제한적이지만 생산적인 방식으로 AI를 사용할 수 있도록 도와야 한다고 말했습니다.
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EDF UK에서 Read는 엔터프라이즈 IT의 내부 AI Center of Excellence의 일부로서 더 넓은 조직에서 AI의 효과적인 사용을 위한 정책을 가능하게 합니다.
데이터 사용 관점에서 의견을 제공하는 Read 외에도 이 그룹에는 회사의 AI 수석 관리자, 수석 소프트웨어 엔지니어, 수석 솔루션 설계자와 같은 다른 기술 담당자가 포함되어 있습니다.
“이 센터의 임무는 연합 사업부가 AI 서비스를 구축, 개발 및 배포하려고 할 때 AI를 안전하고 효율적으로 채택하고 대규모로 운영하는 방법을 안내하는 플랫폼, 지침, 모범 사례, 아키텍처 자산 및 자료를 갖추고 있는지 확인하는 것입니다.”라고 그는 말했습니다.
AI 도구를 평가할 때 센터가 고려하는 주요 주제 중 일부는 확장성과 재사용성이며, 제안된 서비스가 이미 사용 중인 서비스를 복제하지 않도록 보장합니다.
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그는 “AI와 관련된 모든 새로운 도구와 서비스는 범위를 이해하고 사물의 보안, 규제 및 윤리적 측면을 이해하기 위해 호퍼와 깔때기를 거치게 될 것입니다”라고 말하면서 모든 전문가는 조직의 기존 지침을 사용하여 신흥 기술의 적절한 활용을 촉진해야 한다고 제안했습니다.
“안내된 접근 방식이 가져오는 이점은 어떤 AI 서비스를 사용할 수 있는지, 사용 사례 관점에서 어떻게 사용하는지, 궁극적으로 어떤 페르소나가 이를 사용할 수 있는지에 대한 메시징을 명확하게 할 수 있다는 것입니다.”
출력 개선
도구가 평가되고 수용 가능한 것으로 간주되더라도 여전히 AI 결과에 지나치게 의존할 수 있습니다. 더 나쁜 것은 일부 전문가는 자신이 받는 통찰력에 빠져 스트레스가 높아지고 혜택이 줄어들 수 있다는 것입니다.
기술 전문업체 Zoom의 UK&I 책임자인 Louise Newbury-Smith는 ZDNET과의 인터뷰에서 결과를 제한하는 한 가지 방법은 프롬프트에 집중하는 것이라고 말했습니다.
“‘가장 큰 영향을 미친 상위 3가지 항목을 알려주세요.’와 같이 구체적으로 간단한 수정 사항을 사용하세요. ‘이 주제에 대해 아는 모든 것을 알려주세요’라고 말하는 대신 이러한 접근 방식이 프롬프트를 안내해야 합니다.”
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Newbury-Smith는 AI의 성공적인 사용은 AI 활용 방법을 현명하게 결정하는 것이며 그 효과는 활성화와 참여에 달려 있다고 말했습니다. 프롬프트에서 너무 많은 정보가 나오면 필요한 정보를 얻을 때까지 다듬으세요. 그녀는 이것이 AI 없이 답변을 얻으려고 노력하는 것보다 더 빠르다고 말했습니다.
AOP Health의 디지털, 데이터 및 IT 담당 부사장인 Bernhard Seiser는 전문가를 위한 기본 메시지는 AI의 효과적인 적용은 항상 최신 상태를 유지하는 것에 달려 있다는 것입니다.
AI를 사용하기 전에 생각하고 조직 전체에 결과를 전달하기 전에 다시 생각하십시오.
“많은 페이지 길이의 AI 생성 이메일을 받은 다음 텍스트를 요약하기 위해 ChatGPT가 필요한 경우 비즈니스에 도움이 되지 않습니다.”라고 그는 ZDNET에 말했습니다.
Seiser는 생성 AI가 잘하고 사용할 가치가 있는 특정 작업이 있지만 결국 “두뇌를 사용해야 한다”고 말했습니다.
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