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운영관리 & 데이터 사이언스

‘AI 온보딩’ 4단계 가이드북

보리스 바빅(Boris Babic)),대니얼 L. 첸(Daniel L. Chen),테오도로스 에브게뉴(Theodoros Evgeniou),안로흐 파야드(Anne-Laure Fayard)
매거진
2020. 7-8월호
062

TECHNOLOGY

‘AI 온보딩1’ 4단계 가이드북
사람 직원을 AI로 대체하지 말라. 사람 직원을 보조하는 도구로 활용하라

아티클 내용 요약

문제점
많은 기업들이 AI를 현업에 적용하는 데 고전하고 있으며, 원하는 만큼의 생산성 향상을 이루는 데 실패한다.

이유
경영자들은 종종 사람들에게 그들을 대체하기 위해서가 아니라 생산성 향상을 돕기 위해 AI를 활용한다는 사실을 명확하게 밝히지 않는다.

해결책
AI의 도입을 4단계로 이루어진 하나의 온보딩 과정처럼 다루도록 하라. 1단계: 보조사원, 2단계: 모니터링요원, 3단계: 코치, 4단계: 팀 동료의 역할을 맡기는 것이다.


2018년에 선진국 8개국에서 근무하는 3000명의 기업 매니저들을 대상으로 워크포스 연구소가 실시한 설문조사 결과에 따르면, 대다수의 응답자는 ‘AI는 중요한 생산성 향상 도구’라고 기술했다.


그 이유는 쉽게 이해된다. AI는 처리 속도, 정확성, 일관성 측면에서 가시적인 혜택을 제공하기 때문이다. 기계들은 인간처럼 피곤하다고 실수를 하지도 않는다. 그래서 최근 많은 전문가들은 AI에 의존한다.

일례로 일부 의료전문가들은 진단을 내리고 치료방법을 결정할 때 AI 도구의 도움을 받는다.

하지만 설문 응답자들은 AI가 자신의 일자리를 빼앗아갈 것이라는 공포도 드러냈다. 그들만 그렇게 느끼는 것은 아니다. 최근 영국 <가디언>지는 기계에 의해 대체될 것을 두려워하는 영국 노동자가 600만 명이 넘는다고 보도했다. 콘퍼런스나 세미나에서 만나는 학자나 임원들도 이런 공포를 반복해서 언급한다. AI의 장점은 훨씬 더 부정적으로 조명될 수도 있다. 기계가 일을 더 잘할 수 있는데 인간이 왜 필요한가 하는 식으로 말이다.

이처럼 확산되는 공포는 기업들에 시사하는 바가 있다. 그들이 AI의 혜택을 누리려면, AI와 함께 일하게 될 사람들에게 AI를 소개할 때 주의를 기울여야 한다는 사실이다. 2020년 1월까지 액센추어의 CIO를 맡았던 앤드루 윌슨Andrew Wilson은 이렇게 말한다. “조직이 AI를 지원하는 사람들과 사람들을 지원하는 AI에 더 많이 집중할수록, 얻을 수 있는 가치도 더 커진다.” 액센추어는 AI를 활용하는 이유가 직원들을 대체하기 위해서가 아니라 돕기 위해서라는 점을 분명하게 밝히는 기업들이, 경영생산성 대부분의 차원, 특히 스피드와 확장성, 의사결정의 효율성에서, 그런 목표를 설정하지 않았거나 AI의 목적에 대해 불분명한 입장을 가진 기업들보다 의미 있는 수준에서 더 뛰어난 성과를 보인다고 밝혔다.

달리 말하자면, 새로운 인재가 팀에 합류할 때처럼, AI는 실패하기 위해서가 아니라 성공하기 위해set up to succeed2 도입돼야 한다. 신입사원을 뽑을 때를 생각해보자. 똑똑한 회사들은 신입사원에게 위급하지 않은 상황에서 직접 경험을 쌓을 수 있게 해주는 단순한 과제를 줘서 교육시키고, 도움과 조언을 제공할 멘토를 배정한다. 그렇게 함으로써 신입사원들이 학습하는 동안 다른 사람들은 더 가치가 높은 과제에 집중할 수 있다. 신입사원들이 경험을 쌓고 자신이 그 일을 해낼 수 있음을 시연해 보이면서 멘토들은 그들에 점점 더 의지하게 되고 더 실질적인 의사결정을 위임한다. 이렇게 시간이 지나면서 수습사원이던 사람이 기술과 통찰 면에서 회사에 기여할 수 있는 파트너가 된다.

우리는 이런 접근방법이 인공지능에도 적용될 수 있다고 믿는다. 다음 장에서 우리는 혁신과 업무관행에 관한 조직연구는 물론, AI와 정보시스템의 실행에 관한 우리 자신과 다른 기관의 연구 및 컨설팅을 바탕으로 AI를 도입하기 위한 4단계의 접근방법을 제시하고자 한다. 이 접근방법은 기업 입장에서 AI 도입을 위한 핵심조건인 사람들의 신뢰를 키우고, 인간과 AI가 함께 계속 진보할 수 있는, 분산된 인간-AI 인지시스템을 향해 나아갈 수 있도록 도와준다. 많은 조직들이 1단계에 관한 실험을 진행해 왔고, 일부는 2단계와 3단계까지 나아가는 진전을 보였다. 아직까지는 4단계는 미래를 예측하는 ‘퓨처-캐스팅future-casting’ 단계이며 일부 초기 신호만을 관찰할 수 있지만, 기술적인 관점에서 볼 때 충분히 가능성이 있다. 앞으로 기업들이 AI를 도입하게 되면서 더 많은 가치를 제공하게 될 것이다.

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