생성 인공지능(IA Gen)은 이미 기업 현실이 되었습니다. 행정 업무인 메모, 공문서, 보고서 작성이 훨씬 더 신속하게 이루어집니다. 그러나 인공지능 생성의 범위는 이러한 활동을 넘어선다. 그녀는 예를 들어 맞춤형 상업 제안서 작성, 고객 서비스용 챗봇 개발, 대량 데이터 분석, 반복 작업 자동화 등에 활용될 수 있습니다. 실제로 비즈니스에 가치를 더하기 위해서는 현재의 상황에서 작업을 가속화하고 품질을 향상시키는 것뿐만 아니라 창의성과 혁신을 촉진하는 것이 필요하며, 이를 위해 조직은 프로세스와 구조를 변경해야 합니다.
인공지능은 여러 산업 분야에서 서비스 혁신을 위한 유연한 도구로 자리 잡았지만, 대부분의 기업이 아직 이에 대한 구체적인 계획을 세우지 않았으며, 최근 연구들이 보여주듯이 도입이 더딘 편입니다. 연구에 따르면 직원들이 이러한 도구를 사용하는 데 있어 조직보다 훨씬 앞서 나가고 있다고 합니다, 브라질리아대학교(UnB)의 교수이자 기술 혁신 분야 연구자인 Dr. Paulo Henrique de Souza Bermejo가 지적했습니다. 그는 지금이 이러한 변화를 시도할 시기임을 강조했으며, 뒤처지면 이 기술의 잠재적 이점을 잃게 되고 시간이 지남에 따라 이 지연 상태는 더욱 확대될 것이라고 말했다.
그는 이 열정과 심지어 인공지능이 불러일으키는 호기심을 활용하기 위해서는 회사가 인공지능과 함께 일하는 방식을 조정하는 것이 필수적이라고 말했다. 왜냐하면 이 도구만으로는 긍정적인 결과를 만들어내지 못하기 때문이다. 이는 조직의 전략을 지원하는 방식으로 생성 AI를 계획하고 적용하는 것을 의미하며, 운영 모델을 재창조하고, 인재와 역량을 재구상하며, 강력한 거버넌스와 인프라를 통해 변화를 만들어내는 것이라고 설명했다.
현재, 직원들은 ChatGPT와 같은 무료 공개 버전의 생성 AI를 경험하는 것이 일반적입니다. 이것은 사람들의 관심 정도를 나타내는 지표이며, 이는 이미 기업들이 이 혁신을 일상에 도입하도록 격려해야 한다는 것을 의미합니다. 이를 일반화된 방식으로 채택하거나 점진적으로 구현하는 방식으로 말이죠,라고 덧붙였다.
교수에 따르면, 생성 AI의 잠재력을 완전히 발휘하려면 회사는 이 기술이 조직의 업무 방식을 어떻게 재정의할 수 있는지 고려해야 합니다. 이 맥락에서 중요한 몇 가지 단계는 회사의 운영 모델을 재구성하고, 필요와 조직의 비전에 맞게 조정 및 번역하는 것; 자격 부여 전략을 재수립하는 것; 그리고 이러한 변화를 강화하여 지속적인 적응을 보장하는 것을 촉진하는 것이다.
영역 우선순위 설정
먼저, 연구자가 지적했듯이, 기업들은 올바른 변화 분야를 우선시해야 하며, 제품 개발, 마케팅, 고객 서비스 등 특정 분야에 집중해야 합니다. 이 활동 및 영역 중심 접근 방식을 통해 여러 사용 사례를 하나의 작업 흐름이나 프로세스에 통합하여 첨단 기술 변환을 종단 간으로 수행할 수 있습니다.
또한, 연구자가 강조한 Pareto 원칙과 같은 활동에 더 많은 노력과 영향을 집중할 수 있습니다. 모르는 사람들을 위해, 이 원칙은 80/20 법칙이라고도 하며, 결과의 80%는 일반적으로 원인의 20%에 기인한다고 제안합니다. 이탈리아 경제학자 빌프레도 파레토는 19세기에 이 패턴을 발견했으며, 이탈리아 인구의 20%가 국가 부의 80%를 소유하고 있다는 것을 관찰했고, 이 개념은 이후 다양한 분야, 예를 들어 비즈니스와 경제에 확장되고 적용되었습니다.
다른 관점에서 교수님은 이 새로운 환경에서 조직이 팀에 필수적인 역량이 무엇인지 명확히 이해해야 하며, 역량 격차를 해소하기 위해 역량 강화와 자격 부여에 투자해야 한다고 강조하셨다. 베르메호가 언급했듯이, 이것은 기업이 새로운 직원을 채용하여 극복할 수 있는 도전이 아니며, 이는 전체 조직과 그 안에서 일하는 방식에 영향을 미친다는 점을 강조할 필요가 있다. 이것은 직원들을 자극하는 데 초점을 맞춘 맞춤형 접근 방식을 요구하며, 리더, 기술 부서 및 인사 부서 간의 긴밀한 협력이 필요하다고 말했다. 인사 문제의 중요성을 감안할 때, 이들은 이러한 변화에서 중요한 역할을 수행한다.
이 기술은 빠르게 발전하고 쉽게 접근할 수 있기 때문에, 모두가 프롬프트 작성과 데이터 기반 의사결정과 같은 요구되는 능력에 적응할 수 있도록 하는 것이 목표입니다. 비록 요청된 새로운 역량이 회사마다 크게 다르더라도, 모든 조직은 역동적인 접근 방식을 필요로 합니다. 역량 개발은 점진적이고 지속적인 과정이며, 이는 인공지능을 보완하고 검증하기 위해 다양한 기술의 향상을 포함합니다.
AI Gen의 조직 전략의 장점
기본적으로 조직 전략을 통해 회사는 언제, 어떻게, 왜 생성 AI를 사용해야 하는지에 대한 명확한 지침을 설정합니다. 이것은 통제권을 부여하여 관리가 조직의 목표에 부합하고 품질 및 안전 기준을 충족하도록 보장합니다. 전략이 없으면 직원들이 인공지능을 독립적으로 사용하게 되어 적용의 일관성 부족과 자원 낭비로 이어질 수 있다고 교수님이 강조하셨습니다.
또한, 전략을 통해 조직은 데이터 보호 정책을 시행할 수 있으며, 특히 이러한 플랫폼 중 많은 것이 모델을 개선하기 위해 데이터를 사용하는 점을 고려할 때, AI 도구와 공유할 수 있는 것과 없는 것을 정할 수 있습니다. 이렇게 하면 기밀 자료 유출을 방지하는 데 도움이 될 것입니다. "적절한 AI Gen 사용 없이 회사 내 직원들이 고객 정보, 프로젝트 또는 재무 데이터와 같은 민감하거나 기밀 정보를 인지하지 못한 채 보호 조치가 없는 AI 시스템에 입력하여 조직이 프라이버시 침해 및 규정 위반 위험에 노출될 수 있다"고 강조했다.
기업 목표에 대한 정렬도 또한 매우 중요합니다. 이와 같이, AI Gen의 사용은 특정 문제를 해결하는 데 초점이 맞춰져 있습니다. 예를 들어, 회사는 고객 서비스, 보고서 작성 또는 신제품 개발 지원과 같은 특정 작업의 효율성을 높이기 위해 AI를 활용할 수 있습니다. 전략이 없으면 직원들은 이 도구를 산만하게 그리고 피상적으로 사용할 수 있으며, 회사의 우선순위에 집중하지 않을 수 있습니다. 또 다른 문제는, 적절한 검증 없이 AI가 생성한 결과를 바탕으로 중요한 결정을 내릴 수 있어 작업의 품질이 저하될 위험이 있다는 점입니다.
교수님이 강조하신 바와 같이, 생성형 AI 사용을 위한 조직 전략의 채택은 안전성, 효율성, 혁신 측면에서 실질적인 이점을 가져올 뿐만 아니라, 비구조화된 사용과 관련된 위험도 방지합니다. 직원들이 스스로 인공지능을 사용하는 것을 허용하는 것은 정보의 무결성과 회사의 보안을 위태롭게 할 수 있습니다. 신중하게 계획된 접근 방식은 인공지능이 조직의 목적에 봉사하도록 하면서 동시에 명성과 자산을 보호하는 것을 보장합니다.
