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ZDNET의 주요 시사점
- 직원들은 AI에 대비하기 위해 체계적인 교육이 필요합니다.
- 기업은 해고보다 기술 향상에 우선순위를 두어야 합니다.
- 신입 직원은 여전히 조직 건강에 매우 중요합니다.
이번 주 Semafor World Economy에서 저는 진행자가 CEO들에게 AI가 일자리를 없앨 것이라고 생각하는지 묻는 것을 보았습니다. 대부분의 CEO는 AI가 직원을 대체하는 것이 아니라 더 많은 일을 하도록 돕는다는 증강 주장으로 응답했지만, 특히 신입 직원의 새로운 일자리는 줄어들고 있습니다. 동시에 AI는 2029년까지 많은 업무에서 경쟁적으로 수행할 수 있습니다.
규제를 넘어, AI 분야에서 작업자의 기술을 향상시키는 것은 이러한 경제적 영향을 완화하기 위한 핵심 솔루션입니다. 그러나 기술 향상이 주로 화두가 된 곳은 어디이며 실제로 의미 있게 일어나고 있는 곳은 어디입니까?
또한: 이 AI 전문가는 당신이 코더라도 직업 종말은 오지 않을 것이라고 말합니다. 그 이유는 다음과 같습니다.
나는 Semafor 정상회담에서 몇몇 리더들과 매우 다른 가까운 미래를 위해 직원들을 재교육하기 위해 무엇을 하고 있는지, 그리고 무엇이 가장 효과가 좋다고 생각하는지에 대해 이야기했습니다.
기술 향상이 이루어지는 곳
회사의 주도가 없으면 직원은 스스로 기술 향상 작업을 수행해야 합니다. 정책 측면에서는 지난 2월 초당적으로 발의된 법안인 AI 인력 훈련법(AI Workforce Training Act)은 신속한 엔지니어링, 데이터 활용 능력, 기계 학습, AI 윤리 및 기타 관련 주제에 대해 직원의 기술을 향상시키는 회사에 대한 세금 공제를 제안합니다. 트럼프 행정부의 최신 AI 규제 프레임워크도 AI 훈련과 견습을 요구하고 있습니다.
그러나 정책이 확고해질 때까지는 기업 자체가 영향력을 발휘할 수 있는 잠재력이 가장 큽니다. 월요일에 발표된 Gallup 여론 조사에 따르면 관리자 지원이 성공적인 AI 채택의 주요 동인인 것으로 나타났습니다.
또한: 현재 미국 직원 중 절반이 직장에서 AI를 사용하고 있으며 이를 위해 일주일에 거의 8시간을 낭비하고 있습니다.
PwC의 최고 AI 책임자인 Dan Priest는 다양한 고객과 함께 AI 전략을 개발하며 그가 함께 일하는 회사 전체에서 공식에서 비공식에 이르기까지 기술 향상을 위한 다양한 접근 방식을 보았다고 말했습니다. 접근 방식에 관계없이 그는 효과적인 리더십에는 기본적으로 기술 향상이 포함된다고 생각합니다. 이는 단지 좋은 전략일 뿐입니다.
일례로, PwC는 호텔 회사인 Wyndham이 고객 요청을 처리하는 에이전트 시스템을 구축하여 통화 시간을 최소 30% 단축하도록 도왔습니다. 직원들은 상담원을 직접 감독하는 방법을 배웠습니다. 이로 인해 관리자는 고객에게 더 나은 몰입도 높은 경험을 제공하는 방법과 같은 새로운 기술 영역에서 직원을 교육하는 데 훨씬 더 많은 시간을 할애할 수 있게 되었습니다.
Priest는 “목표는 그 사람들을 대체하는 것이 아니었습니다.”라고 강조하면서, 이러한 직원들에 대한 Wyndham의 재투자가 프로그램 성공의 열쇠였다고 지적했습니다.
또한 다음 4가지 시나리오를 준비하여 AI 혼란을 경력 기회로 전환하세요.
그는 Lucid Motors에서 재무 예측 도구를 개선하기 위한 유사한 프로세스를 감독했습니다. Priest의 말에 따르면 관련 직원은 제공된 지원 담당자 때문에 활용도가 떨어지거나 정리해고 대상이 되지 않았습니다. 이 계획은 새로운 기술 개발로 직접적으로 이어졌습니다.
Priest의 일부 고객과 달리 Cisco는 AI 기술 향상을 요구한다고 EVP이자 최고 고객 경험 책임자인 Liz Centoni는 말했습니다.
그녀는 “최소한 AI에 대한 핵심적인 이해가 필요하다고 생각하기 때문에 이는 조직 전체의 모든 사람에게 요구되는 사항입니다”라고 말하면서 Cisco 직원의 98%가 매일 AI 도구를 사용한다고 언급했습니다. 회사의 학습 팀은 AI 이전에도 항상 고객과 직원 모두를 위한 프로그램을 유지해 왔습니다. 이러한 기술 투자는 회사 운영 방식의 핵심입니다. AI의 경우 실습 교육처럼 보이며 완성도를 평가하기 위한 가라테 스타일 시스템이 완비되어 있습니다. 직원은 모듈에 대해 파란색, 흰색, 녹색 벨트를 얻을 수 있습니다.
Centoni는 AI가 발전함에 따라 자신의 팀이 수행하는 작업이 바뀔 것이기 때문에 Cisco의 기술 향상 접근 방식에는 작업 자체를 다시 생각하는 것이 포함된다고 지적했습니다.
“기존 워크플로에 AI를 추가하는 것 이상으로 작업 자체를 어떻게 변경해야 합니까?” 그녀는 말했다.
또한: AI는 귀하의 직업을 대체하기보다는 변화시킬 가능성이 더 높다고 인디드에서는 밝혔습니다.
Automation Anywhere의 CEO인 Mihir Shukla는 성공적인 기술 향상을 위해서는 “작업 수행 방법”에 대한 전략이 필요하다는 데 동의했습니다. 이는 “단순히 AI를 인력에 뿌리거나 도구를 던지는 것보다 더 높은 수준에서 자율 IT, 자율 공급망, 자율 금융, 자율 청구, 자율 의료 등을 제공하는 것”을 의미한다고 그는 말했습니다. 성공적인 접근 방식을 통해 직원은 실제 워크플로에서 실제 에이전트를 사용하여 학습할 수 있습니다.
Shukla는 “우리는 최근 엔지니어링 팀에 인간 코딩이나 직원의 개입 없이 완전히 자율적인 엔드투엔드 소프트웨어를 만들도록 요청했습니다.”라고 설명했습니다.
경험에 맞게 훈련을 조정하세요.
내부적으로 Priest는 PwC에서 직원의 기술을 향상시키는 데 성공했지만 일률적인 접근 방식을 피하는 것이 차이를 만든다고 지적했습니다.
그는 “인력의 다양한 세대가 AI에 다르게 반응할 것”이라고 말했습니다. “우리는 AI를 사용하여 특정 작업을 수행하기 위해 이러한 짧은 비디오 설명을 만들었고 젊은 직원들은 이에 대해 매우 잘 반응합니다. 그들은 그 형식을 좋아합니다. 그러나 그것은 파트너에게는 적합하지 않습니다. 그들을 위해 방으로 데려와 현재 AI가 처리하는 작업을 기반으로 비기술적 기술을 새로운 방식으로 개발하는 방법에 대해 논의하고 있습니다.”
Priest는 대부분의 젊은 채용자들이 AI 사용법을 배우는 데 있어 “풍부함”을 보여주었지만 리더들은 이러한 개방성이 인력에서 보낸 시간에 따라 어떻게 달라지는지에 민감해야 한다고 말했습니다.
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“20년 동안 일한 사람들이 자신의 분야에서 전문가가 되었는데, 그들에게 지금 하고 있는 모든 것을 바꿔야 한다고 말하고 있습니다. 그것은 매우 어려운 일입니다.”라고 그는 지적했습니다. “리더십은 변화하는 것이 무엇인지 명확히 해야 하지만, 변하지 않는 것이 무엇인지도 말해야 합니다.”
Priest는 기업이 기술을 향상할 때 “자신의 위치를 선택”하라고 조언합니다. 즉, 목표에 따라 AI를 먼저 구현하기 위해 가장 시급한 직원 그룹에 집중하는 것입니다. 그는 이로 인해 특정 유형의 업무나 직원이 뒤쳐질 수 있다는 점을 걱정하지 않습니다.
그는 기술 향상 노력에 대해 “무시되는 직업 카테고리를 본 적이 없다”며 “지금 일어나고 있는 일이 일시적인 상황일 뿐”이라고 지적했다.
Centoni는 Cisco도 이와 유사한 개인화된 접근 방식을 따르고 있다고 말했습니다.
그녀는 “직군별로 맡은 역할에 따라 AI 강좌가 개설돼 있다”고 설명했다. “사용 사례가 달라질 예정인데 어느 정도 깊이까지 들어가나요?”
인재를 우선시하라
업무에 대한 AI의 긍정적인 잠재력에 대한 다른 주장과 마찬가지로, Centoni는 지금까지 Cisco의 AI 기술 향상 노력을 통해 기계적인 작업에 묻혀 있던 수년간의 제도적 지식을 갖춘 직원들의 재능이 표면화되었다고 말했습니다.
“문제를 해결할 수 없는 경우, 지식은 엔지니어의 머리 속에 있을 뿐입니다.”라고 그녀는 말했습니다. “AI를 사용하여 자동화할 수 있는 모든 것을 자동화하면 이러한 사람들의 역량이 향상됩니다.”
AI가 직원들에게 어떤 공간을 제공하는지 확인한 그녀는 이제 향후 채용에서 무엇을 찾아야 할지 다시 생각하고 있으며 인재가 더욱 발전할 수 있는 환경을 만드는 데 중점을 두고 있습니다. Centoni는 아직 답을 얻지 못했지만 회사가 찾고 있는 인재와 입사 후 성공을 평가하는 방법이 바뀔 것이라는 것을 알고 있습니다.
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Centoni는 기술 향상이 Cisco에서 해고를 완화하는지 여부를 말할 준비가 되어 있지 않았지만 여전히 고용해야 하는 사람들의 유형에 대한 그녀의 관심이 높아진 것은 분명했습니다. Shukla도 비슷한 접근 방식을 취합니다.
“모든 직원은 모델이 실패하는 지점까지 밀어붙인 다음 자신의 고유한 가치가 어디에 있는지 이해하는 환경에서 업무를 수행해야 합니다.”라고 그는 말했습니다. “우리에게 AI 기술 향상은 경력 성장과 직접적으로 연결되어 있습니다. 우리 회사에 수십 년 또는 몇 년 동안 근무하든 관계없이 AI 활용 및 사용 방법 숙달에 대한 사고방식을 배양해야 한다는 책임감을 느낍니다.”
Priest는 재능에 대한 강조를 공유했으며, 이것이 바로 빠른 해고가 AI 최적화에 대한 답이 아니라고 생각하는 이유입니다. 그는 결과를 얻은 기업은 먼저 기술 향상에 눈을 돌리고 있다고 말했습니다.
“모든 것은 재능을 중심으로 이루어집니다”라고 그는 말했습니다. “지금 실리콘 밸리에서 인재 전쟁이 벌어지고 있는 이유가 있습니다.” 마찬가지로 정리해고에 관해 이야기하는 것을 꺼리긴 했지만, Shukla는 갑작스런 시행이 제도적 지식을 희생시키고 종종 기업이 나중에 더 높은 비용을 들여 일자리를 재건해야 한다는 것을 의미한다는 데 동의했습니다.
일부 회사가 AI라는 이름으로 직원을 얼마나 빨리 감축했는지를 고려하면 이는 귀중한 통찰력입니다. Anthropic CEO Dario Amodei는 최근 해고 예측에 대한 투자액을 높였습니다. 이번 주에 Snap은 기술에 부분적으로 기여하면서 1,000명의 직원을 해고했습니다. 지난 몇 달 동안 Meta, Oracle, Block 등과 같은 주요 기술 회사는 더 많은 것을 포기했습니다. 이러한 결정이 AI 기능을 반영하는지 아니면 단순히 부풀림을 바로잡는 것인지 외부에서는 확실하지 않지만, 이러한 수사는 AI에 익숙하지 않은 다른 부문이 이를 따르도록 영향을 미칠 수 있습니다.
Priest는 직원을 계속 유지하는 것도 책임을 다루는 데 중요하다고 지적했습니다. “우리는 규제 대상 사업입니다.”라고 그는 말했습니다. “뭔가 잘못되었습니다. 에이전트에게 ‘야, 문제가 생겼어. 일을 잘못했어’라고 말하지 않는 거죠. 그렇죠? 책임이 있는 것은 그 에이전트를 만든 사람입니다.” 기업이 엄청난 양의 직원을 줄이고 엄청난 양의 작업을 AI에 아웃소싱하는 경우 해당 시스템은 작동하지 않습니다.
신입사원 채용은 여전히 중요
몇몇 Semafor 정상 회담 참석자들은 에이전트 도구로 인해 후배 채용이 쓸모없어 보인다고 약간 주저하면서 나에게 말했습니다. Priest는 신입사원 일자리가 감소하고 있음을 확인하는 꾸준한 연구 흐름과는 달리, AI가 자동화할 수 있다고 생각하는 것에도 불구하고 기업은 여전히 해당 직위에 대한 채용이 필요하다고 말했습니다.
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“지금까지 작업구조는 피라미드형이었죠?” 그는 노동자는 많고 정상에는 리더 수가 적은 전통적인 구조를 언급하며 이렇게 말했습니다. “나는 이상적인 구조가 모래시계 방향으로 더 나아가고 있다고 봅니다. 즉, 투자할 수 있고 투자해야 하는 신입 사원이 아래쪽에 많이 있고 중간 관리자는 적습니다.” 그는 의욕이 넘치고 상향 이동이 가능하며 저렴한 후배 채용에 비해 중간 관리직의 재교육이 더 어려울 수 있다고 말했습니다.
그러나 직원들이 단순히 엄청난 양의 작업을 AI에 맡기지 않도록 하는 것도 젊은 고용자에 대한 투자의 핵심이라고 그는 밝혔습니다.
“고위 직원의 경우 채택이 충분하지 않을 수 있으며 후배 채용의 경우 너무 많을 수 있습니다.”라고 그는 말했습니다.