하버드비즈니스리뷰

생성형 AI로 더 잘할 수 있도록 돕기
신기술이 지속적이고 예측할 수 없는 변화를 가져올 때 성과를 관리하는 방법

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AUTHOR

폴 레오나르디
샌타바버라 캘리포니아대 교수

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신기술 도입에 대한 하나의 보편적 법칙이 존재한다면 바로 이것이다. 사람들은 완전히 예측하거나 통제할 수 없는 방식으로 디지털 도구를 사용할 것이다. 챗GTP, 바드 같은 LLM을 사용하는 생성형 AI 기반 기술의 등장은 모든 조직의 리더에게 중요한 질문을 던진다. 직원의 손끝에 있는 역량이 지속적으로 변하고 그 변화의 효과를 예측할 수 없을 때 직원을 어떻게 관리할 수 있는가?

생성형 AI의 두 가지 특성으로 문제는 이전 디지털 솔루션보다 더 까다롭다. 첫째, 챗GPT는 역사상 가장 널리 확산되고 가장 빠르게 채택된 제품 중 하나다. 출시 두 달 만에 이용자 1억 명을 돌파했다. 인스타그램은 사용자 1억 명을 확보하는 데 2년 반이 걸렸다. 페이스북은 4년 반이 걸렸다. 기술이 빠르게 확산될수록 사용자들은 서로에게서 배우며 사용 패턴을 모방하는 시간이 줄어든다. 둘째, 우리에게 익숙한 거의 모든 다른 디지털 기술과 달리 AI 지원 도구는 스스로 지속적으로 변화하도록 설계돼 있다. 텍스트나 컴퓨터 코드를 생성하기 위해 사용자가 LLM에 새로운 데이터를 제공할 때마다 기술이 학습하고 역량이 향상된다. 기술이 이번 주에 내는 결과가 다음 주에 내는 결과와 같지 않을 것이다. 가장 진보된 AI 기반 도구의 특징인 자율학습 덕분에 직원들은 새로운 기술을 사용하는 방법을 한 번만 배우는 것이 아니라 사용할 때마다 거의 매번 배우게 된다.

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