하버드비즈니스리뷰

Illustrations by Calvin Sprague

 In Theory 

생성형 AI가 직원을 전문가로 만들어주지는 않는다
하지만 초보 직원의 업무 성과와 속도를높여줄 수는 있다

카피라이팅부터 소프트웨어 개발에 이르기까지 다양한 분야에서 직원들이 더 높은 수준의 업무를 수행할 수 있게 생성형 AI가 해줄 거라고 내다보는 리더가 많다. MIT 교수 데이비드 오터^{David Autor} 등의 연구에 따르면 생성형 AI는 초보 직원이 새로운 업무에 숙달되는 데 걸리는 시간을 줄여준다. 하지만 AI 기술이 직원의 역량을 어디까지 키워줄 수 있을지에 대해서는 아직 모르는 부분이 많다. 과연 생성형 AI가 초보자의 업무 역량을 전문가 수준으로 키워줄 수 있을까?

이 질문의 답을 찾기 위해 스탠퍼드대와 하버드경영대학원 디지털데이터디자인 연구소^{Digital Data Design Institute} 연구진은 영국 핀테크 기업인 IG 그룹의 직원 78명을 대상으로 대조 실험을 진행했다. 연구진은 먼저 직원들을 전문가, 인접 외부자^{adjacent outsider}, 비인접 외부자^{distant outsider}로 분류했다. 전문가 그룹은 IG 웹사이트에 정기적으로 기사를 올리는 필진이었다. 인접 외부자는 집필 부서 소속 마케팅 전문가들로 기사를 작성한 경험은 없지만 집필 업무에 대해 대략적으로 알고 있었다. 비인접 외부자는 마케팅이나 글쓰기 업무 경험이 전무한 개발자와 데이터과학자들이었다. 각 그룹에 회사 웹사이트에 게시된 글과 유사한 기사를 구상하고 작성하라는 두 가지 임무가 주어졌다. 연구진은 일부 참가자를 무작위로 선정하고 생성형 AI의 도움을 받을 수 있도록 허용했다. 이후 IG 경영진은 각 과제 수행 결과를 1점(최하)부터 5점(최고)까지의 척도로 평가했다.

생성형 AI의 도움 없이 기사를 구상한 경우 글쓰기 전문가들이 가장 높은 평균 점수(3.82)를 얻었고 마케팅 전문가(3.04)와 기술 전문가(3.02)가 그 뒤를 이었다. 이 결과는 전문가와 비전문가 간 상당한 역량 격차를 보여줬다. 생성형 AI의 도움을 받을 수 있었던 참가자 사이에서는 이 격차가 좁혀졌다. 작가들이 구상한 기사는 평균 4.12점을 기록했고 마케팅 전문가와 기술 전문가 그룹은 각각 4.18점과 4.05점을 받았다. 즉, AI를 사용한 마케터 그룹이 작가 그룹보다 약간 더 우수한 성과를 보였으며 AI를 사용한 세 그룹 모두 AI를 사용하지 않은 작가 그룹보다 더 높은 점수를 받았다.

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