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ZDNET의 주요 시사점
- 실패한 프로젝트와 실직에 대한 두려움으로 인해 AI에 대한 직원의 신뢰가 낮아졌습니다.
- 전문가들은 AI를 수용하고 명확한 개인적 이점을 찾아야 합니다.
- 현실적으로 생각하고, 문화적 변화를 받아들이고, 장기적인 영향에 집중하세요.
증거에 따르면 많은 개념 증명 테스트가 생산 단계로 이동하지 않아 작업자가 AI에 대한 신뢰를 잃었습니다. AI 프로젝트가 결과를 제공하더라도 잠재적인 일자리 손실에 대해 이야기하면 근로자가 새로운 기술에 대해 걱정하는 이유를 쉽게 이해할 수 있습니다.
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그러나 그것이 모두 나쁜 소식은 아닙니다. Gen AI 시스템을 효과적으로 배포하면 생산성이 향상되어 가치를 더하는 작업에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. Agentic AI 서비스는 작업을 완료할 때 신뢰할 수 있는 동반자 역할을 할 수도 있습니다.
불안을 완화하고 AI 구현에 대해 더 편안하게 느낄 수 있는 5가지 방법은 다음과 같습니다.
1. 연결성에 집중
보험 전문업체 Howden의 CIO인 Barry Panayi는 전문가들이 AI의 성공적인 적용이 인간의 연결성에 달려 있다는 점을 인식해야 한다고 말했습니다. 개인적인 이점을 발견한 직원은 업무 프로세스에 새로운 기술을 도입하는 것을 더 편안하게 느낄 것입니다.
“이 새로운 세상에서 당신을 차별화할 수 있는 점은 비행기에 탑승하는 스튜어디스가 조종사보다 더 가치 있다는 것입니다. 우리 사업에서는 브로커가 고객을 대하는 기술이 바로 그것입니다.”라고 그는 말했습니다.
Panayi는 기계가 숫자를 빠르고 효과적으로 처리할 수 있지만 직장 동료, 파트너 및 고객을 위해 결정을 내리고 혜택을 창출하는 것은 인간이라고 ZDNET에 말했습니다.
“나는 당신이 인간관계를 대체한다고 생각하지 않는다”고 그는 말했다. “예, 사람들이 PowerPoint에서 제안서를 작성하는 데 4주를 소비한다면 아마도 그보다 훨씬 적은 시간이 소요될 것이며 AI가 그들을 도울 것입니다.”
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Panayi는 전문가들이 새로운 것의 충격으로 기술에 집중하기보다는 기술을 사용하여 개인적으로 어떻게 향상할 수 있는지 생각하기 시작하도록 격려했습니다.
“오늘 우리는 Teams 회의를 하고 있는데, 10년 전에는 기술이 존재하지 않았을 뿐만 아니라 문화적으로도 이상했기 때문에 이런 회의를 진행하는 것은 믿을 수 없을 것 같았습니다.”라고 그는 말했습니다.
“코로나바이러스 대유행은 대면 회의와 온라인 회의를 혼합하면 생산성을 높일 수 있고 이점이 있다는 사실을 깨닫고 모두를 놀라게 했습니다. 그리고 AI는 매우 빠르게 움직이기 때문에 사람들에게 작업 방식에 대해 더 많은 선택권을 줄 것이라고 생각합니다.”
2. 일을 지나치게 복잡하게 만들지 마세요
Imperial College London과 Imperial College Healthcare NHS Trust의 혁신 최고 임상 정보 책임자인 Erik Mayer는 AI가 판도를 바꿀 수 있지만 전문가들이 목표 달성에 도움이 되는 기술을 식별하는 경우에만 가능하다고 말했습니다.
“AI는 매우 보편적인 용어이지 않습니까? 자연어 처리, 기계 학습, Gen AI 및 에이전트가 있습니다.”라고 그는 말했습니다.
“해결하려는 문제를 지원하는 데 적합한 데이터 과학 도구나 방법론을 찾아야 합니다. 지나치게 복잡할 필요는 없습니다. 때로는 성공은 매우 간단한 규칙 기반 접근 방식에 달려 있습니다.”
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Mayer는 자신의 작업 환경에서 ZDNET의 예를 제시했습니다. 모든 형태의 AI는 외과의사, 임상의, 간호사, 물리치료사가 다르게 일하기 시작할 것임을 의미합니다.
AI에 대해 불안감을 느끼기보다 흥분한다는 것은 문화적 변화를 받아들이고 소중한 업무에 더 많은 시간을 할애할 수 있다는 것을 인식하는 것을 의미합니다.
“의료 종사자로서 저는 더 이상 사례 기록을 보고 Excel 스프레드시트를 작성하는 감사를 수행하지 않을 것입니다. 전자 환자 기록과 대화하면 프로세스가 자동으로 완료됩니다.”라고 그는 말했습니다.
“AI 지원 음성 기술은 상담 내용을 듣고 마지막에 전문가를 위한 임상 서한을 작성합니다. 의료 종사자로서 저는 환자를 본 후 저녁에 거기 앉아서 모든 임상 서한을 받아쓸 필요가 없습니다.”
3. 풍요로운 사고방식을 확립하라
Gartner의 저명한 VP 분석가인 Helen Poitevin은 AI를 디지털 노동이나 디지털 직원으로 생각하는 것이 가장 큰 실수라고 말했습니다. 대신 그녀는 불안한 전문가들이 기술에 참여하도록 독려했습니다.
그녀는 “AI를 성장하고 배울 수 있는 기회일 뿐만 아니라 기업이 어려운 환경에서 생존할 수 있는 방법으로도 생각하세요”라고 말했습니다.
“사람들이 자신에게 남을 것에만 집중하는 희소성 사고방식을 장려하지 말고 AI를 사용하여 해결할 수 있는 것에 집중하는 풍부함 사고방식을 장려하세요. 풍요 사고방식을 장려하는 것은 일에서 30분을 단축한 사람들을 인정하고 축하하는 것이 아니라 문제를 해결하는 사람들을 격려하고 인정하는 것이 될 수 있습니다.”
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Poitevin은 ZDNET과의 인터뷰에서 Gartner가 AI에 대한 직원의 두려움이 기술의 강점을 명확히 하고 자동화와 인간의 기술을 결합하여 사용함으로써 해소될 수 있다는 사실을 발견했다고 말했습니다.
“또 다른 요인은 오늘날 AI 기능의 한계를 인식하여 이를 과도하게 판매하지 않거나 기술에 대해 현실적으로 생각하는 것입니다.”라고 그녀는 말했습니다.
4. 본업에 집중하라
부동산 전문업체인 Segro의 CIO인 Richard Corbridge는 AI에 대한 그의 조직의 탐구를 통해 AI가 큰 이점을 창출할 수 있음을 보여주었다고 말했습니다. 그러나 전문가들은 한 시스템에서 다른 시스템으로의 전환이 그들이 두려워하는 것만큼 크지 않을 수도 있다는 점을 인식해야 합니다.
Corbridge는 ZDNET에 회사의 테스트 및 학습 프로젝트가 마케팅 콘텐츠를 만들 수 있는 잠재력을 보여주었다고 말했습니다. 다른 AI 지원 서비스에서는 직원이 자연어를 사용하여 필요한 자산을 검색하고 찾을 수 있음을 보여주었습니다.
“그것은 모든 것의 일부입니다”라고 그는 말했습니다. “조직으로서 우리는 좀 더 쉽고 멋지게 만들기 위해 모든 것을 AI라고 부르고 있다고 생각합니다. 그러나 현실은 이러한 변화 중 일부가 약간의 AI가 추가된 로봇 프로세스 자동화라는 것입니다.”
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Corbridge가 제안한 간단한 메시지는 어떤 기술을 사용하든 작업은 계속되며 기본 시스템은 상사가 제안한 것만큼 혁신적이지 않을 수 있다는 것입니다.
그는 “회사의 평판을 높이는 능력 때문에 AI에 대해 논의하려는 열정은 일부 비즈니스 리더가 변화를 강조하여 미래 지향적으로 보이길 원한다는 것을 의미할 수 있습니다”라고 말했습니다.
“긍정적인 분위기를 조성하기 위해 AI의 영향을 지나치게 강조하는 경향이 있을 수 있지만 항상 그런 것은 아닙니다.”
5. 장기적인 변화에 대해 생각해 보세요
기술 회사 Celonis의 북미, UKI 및 MEA SVP인 Rupal Karia는 문화적 변화 프로세스에 적응하는 전문가들은 직장에서 AI 사용에 대해 더 편안하게 느낄 것이라고 말했습니다.
그는 “AI와 자동화를 통해 새로운 업무 방식을 만들어가고 있다”고 말했다. “이번 변화로 인해 더 이상 모든 답을 알 필요가 없습니다. 답을 얻으려면 기술을 사용해야 합니다.”
Karia는 ZDNET에 이러한 변화가 특히 사람들이 일자리를 잃으면서 단기적으로 사기 문제를 일으킬 것이라고 말했습니다. 그러나 전문가들은 업무의 성격이 변화함에 따라 협업 및 관리 기술을 연마하기 시작해야 합니다.
그는 “역할은 변할 것이고 혼란도 있을 것입니다. 그러나 AI의 영향은 모든 정보 혁명과 유사합니다”라고 말했습니다.
“AI가 다양한 분야에서 더 많은 일자리를 창출할 것이라고 생각합니다. 따라서 일정 기간 동안 우리는 괜찮을 것입니다. 다양한 일자리가 있을 것입니다. 누군가는 여전히 우리가 올바르게 프로그래밍되었는지 확인해야 할 것입니다.”
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따라서 Karia는 전문가들에게 장기적인 변화와 직장 경험 개선 가능성에 초점을 맞추라고 조언했습니다.
“우리는 더 흥미롭고 숙련된 일자리를 창출하기를 바랍니다. 이는 새로운 일자리 창출을 의미합니다.”라고 그는 말했습니다. “여기서 성공은 문화적 변화를 다루는 데서 비롯됩니다.”