인간-AI 협력: 협력하는 방식

하지만 미래의 기술을 살펴보기 전에 AI를 통해 효과적으로 일하는 능력이 왜 그렇게 중요한지 이해하는 것이 중요합니다.

AI는 세일즈, 서비스, 마케팅, 재고 관리, 공장 운영과 같은 분야에서 더 빠르고, 더 효율적으로 일을 처리할 수 있습니다. 실제로 AI에 노출된 분야는 노동 생산성에서 거의 5배 더 높은 성장 을 경험하고 있습니다.

미래의 업무는 변화하고 있습니다. 그렇다고 해서 인간이 완전히 대체될 수 있다는 의미는 아닙니다. 매트리스 기업의 최고 디지털 책임자인 George Hanson은 Experts of Experience 와의 인터뷰에서 "제가 생각하는 AI의 가치는 인간을 대체하는 것이 아니라 인간을 보조하는 것에 있습니다"라고 말했습니다.

AI는 효율성과 생산성을 높이고 눈에 띄지 않을 수도 있는 인사이트를 발견함으로써 일하는 방식을 혁신하고 있습니다. 하지만 모든 AI 성공 스토리의 이면에는 인간의 노력과 독창성이 숨어 있습니다. AI 도구가 특정 업무를 보강하고 때로는 대체할 수도 있지만 진정한 마법은 인간이 길잡이를 할 때 비로소 이루어집니다. 이러한 시스템을 훈련하고, 협력하고, 출력을 해석하고, 궁극적으로 최종 결정을 내리는 것은 바로 사람입니다. 직장에서는 중요할 때 여전히 인간의 판단, 창의성, 인간만이 가져올 수 있는 독특한 관점에 의존하고 있습니다.

이는 여러분이 다른 사람들의 눈에 띄고, 기술을 개선하고, 탁월한 결과를 추진할 수 있는 엄청난 기회가 존재한다는 것을 의미합니다. AI를 통해 협력 관계를 조성함으로써 고유한 강점과 기술의 기능을 결합하여 놀라운 결과를 달성할 수 있습니다.

인간과 AI의 협력은 효율성을 개선하고 산업 전반의 발전에 기여할 수 있습니다. 인간은 창의성, 감성 지능, 윤리적 추론과 같은 고유한 기술을 업무에 적용하는 반면, AI는 데이터 처리, 패턴 인식, 반복 업무와 같은 영역에서 탁월한 능력을 발휘합니다.

디지털 워크포스가 자신이 가장 잘하는 업무에 집중하도록 함으로써 인간 직원은 전략적 사고, 혁신, 고객 참여에 더 자유롭게 집중합니다.

인간과 AI의 장점을 결합하면 여러 산업에 걸쳐 다음과 같은 광범위한 이점이 생깁니다.

• 의료에서의 인간 + AI
  • 진단 지원: AI를 통해 의사가 의료 이미지(예: 엑스레이, MRI)를 분석하여 잠재적 문제를 파악할 수 있어, 이를 통해 검토, 확인하고 환자에게 설명할 수 있습니다.
  • 개인화된 치료 계획: 알고리즘이 환자의 병력, 유전자 데이터, 라이프스타일에 따라 개인화된 치료 계획을 맞춤화하여, 이를 통해 의료 제공자가 공유 및 후속 조치를 취할 수 있습니다.
• 금융에서의 인간 + AI
  • 위험 평가: AI는 금융 데이터를 분석함으로써 패턴 및 잠재적 위험을 파악하여 인간 분석가가 정보에 입각한 결정을 내리도록 전체 상황을 보여줍니다.
  • 고객 서비스: AI 챗봇이 일상적인 질문에 답변하여 인간 에이전트가 더 복잡한 문제에 집중하여 훌륭한 고객 경험을 제공하도록 합니다.
• 제조에서의 인간 + AI
  • 예측 유지 보수: AI는 기계류를 모니터링하고 유지 보수가 필요한 시기를 예측하여 장비가 고장 나기 전에 인간 기술자에게 조치를 취하도록 경고합니다.
  • 품질 관리: AI가 제품의 결함을 정밀하게 점검하여 중요한 문제가 있는 경우, 인간 감독자를 불러 검토하고 감독을 제공합니다.
• 리테일에서의 인간 + AI
  • 재고 관리: AI는 과거 데이터에 따라 수요를 예측하여 재고를 최적화합니다. 그러면 인간 관리자는 해당 정보를 사용하여 훌륭하고 미래 지향적인 구매 결정을 내릴 수 있습니다.
  • 개인화된 추천 사항: AI 쇼핑 어시스턴트는 고객 데이터를 분석함으로써 관련 상품을 제안하여 쇼핑 경험을 개선합니다. 더 복잡한 질문이 있는 경우, 인간 담당자에게 고객을 넘길 수 있습니다.
• 마케팅에서의 인간 + AI
  • 고객 세분화: AI는 행동과 선호도에 따라 고객을 분류하여 인간 마케터가 더 타겟팅되고 효과적인 캠페인을 생성할 수 있습니다.
  • 콘텐츠 생성: AI가 마케팅 콘텐츠의 초기 초안을 생성하여 인간 크리에이티브가 메시지를 제작하고 다듬을 때 타인보다 유리하게 시작할 수 있습니다.

다음은 미래의 일자리에 있어서 필요하고 가장 중요한 기술, 분석, 소프트 기술입니다. 이러한 기술을 도입하여 변화하는 일자리 환경에서 앞서 나가세요. 팀의 생산성을 높이고 경력을 새로운 차원으로 끌어올릴 수도 있습니다.

생성형 AI의 기초적인 이해 개발: 작동 방식, 기능, 제한 사항. 프로그래머가 될 필요는 없지만 효과적인 협력을 위해서는 기본 사항을 아는 것이 필수입니다. 다음 핵심 영역에 집중합니다.

• 대규모 언어 모델(LLM): ChatGPT와 같은 이러한 모델은 텍스트 생성, 콘텐츠 요약, 이메일 초안 작성, 질문에 대한 답변하는 것에 탁월합니다.
• 머신 러닝 시스템: 고객 수요 예측 또는 개인화된 권장 사항과 같이 대규모 데이터 세트를 분석하고 예측하거나 패턴을 찾는 데 적합합니다.
• 제한 사항 및 윤리적 사용 : 편견, 데이터 개인정보보호 우려 사항, 인간의 감시가 중요한 경우 등 생성형 AI의 제한 사항을 이해합니다.

프롬프트 엔지니어링을 AI와 대화하는 것이라고 생각하세요. 올바른 방식으로 올바른 질문을 하는 것이 중요합니다. AI 시스템은 명확한 명령이 주어질 때 가장 잘 작동합니다. 또한 자체 데이터에 기반한 정확하고 관련성 있는 프롬프트를 통해 신뢰할 수 있는 결과를 얻습니다. 필요한 내용을 정확히 정의하고, 컨텍스트를 제공하고, 제한 사항을 설정하거나, 예를 사용하는 방법에 대해 살펴보세요. 그래야만 AI가 업무에 유용하고 정확한 출력을 제공할 수 있습니다.

인기 있는 AI 플랫폼 및 도구에 대한 역량이 중요합니다. 새로운 AI 기술을 최신 상태로 유지하면 빠르게 적응하고 AI 시스템 사용을 개선할 수 있습니다. 산업의 AI 개발 동향을 계속 주시합니다. 관련 간행물을 구독하고, 컨퍼런스에 참석하고, AI 분야의 사고 리더들을 팔로우합니다.

AI가 생성한 인사이트를 항상 액면 그대로 신뢰할 수 있는 것은 아닙니다. 때로는 설득력 있게 들리지만 완전히 정확하지는 않은 정보를 생성할 수 있습니다. 그렇기 때문에 관련성과 정확성을 평가하고 잠재적인 편견을 식별하는 방법을 학습하는 것이 중요합니다. 스스로를 AI 어시스턴트의 팩트 체커라고 생각하세요. 응답을 비판적으로 평가하고, 사실을 검증하고, 부정확할 수 있는 가능성을 인지하는 것이 매우 중요합니다. AI가 생성한 인사이트를 검증하는 데 적극적으로 참여하면 더 자신감 있고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

AI가 모든 문제에 대한 해답은 아니며, AI를 언제 사용할지를 알아야 합니다. 반복적이고 시간이 많이 소요되거나 데이터가 많은 업무에서 빛을 발하므로 더 빠르고, 더 스마트하게 일할 수 있습니다. 하지만 창의적인 사고나 복잡한 결정을 할 때는 사람이 여전히 전문가입니다. AI가 잘하는 것과 못하는 것을 이해하면 바쁜 일은 AI에 맡기고 팀은 더 높은 수준의 일에 집중하는 시간을 더 확보할 수 있습니다.

데이터 해독 능력이 있다는 것은 데이터의 구조와 사용 방식에 대한 기본 사항을 이해한다는 것을 의미합니다. AI 시스템은 훈련, 분석, 의사 결정을 위해 데이터에 크게 의존하기 때문에 데이터의 작동 방식을 이해하는 것은 AI 출력을 사용하고 해석하는 데 매우 중요합니다. 다음 사항을 숙지하고 있어야 합니다.

• 다양한 유형의 데이터: 정형 및 비정형 데이터의 차이점에 대해 살펴보세요. 스프레드시트에 깔끔하게 정리된 행, 그리고 고객 리뷰 또는 소셜 미디어 게시물 모음을 비교하는 것이라고 생각하면 됩니다.
• 데이터 수집 방식: 설문조사부터 웹 스크래핑까지, 데이터 수집 방식을 알면 데이터의 신뢰성과 관련성을 측정하는 데 도움이 됩니다.
• 데이터 해석 기법: 트렌드를 파악하고, 메트릭을 비교하고, "이 데이터는 무슨 이야기를 말하려고 하는가?"와 같은 질문을 던집니다.

AI는 항상 진화하고 있으므로 기술 발전에 발맞추기 위해서는 유연하게 대처하고 지속적으로 기술을 개선해야 합니다. 성장 마인드를 개발하고 평생 학습을 수용하는 것이 핵심입니다.

사고 리더들을 팔로우하고, 트렌드를 파악하고, AI를 통해 효과적으로 일하는 데 필요한 기술을 개발하는 데 도움이 되는 훈련 프로그램을 탐색하여 자신의 학습에 투자합니다. Trailhead 과 같은 플랫폼은 AI 기반 학습 도구의 광범위한 라이브러리를 통해 기술을 개선할 수 있는 재미있고 매력적인 방식을 제공합니다.

인사이트는 공유할 수 없다면 아무 소용이 없습니다. 중요한 기술은 AI 기반 정보를 고객과 파트너가 간편하게 이해할 수 있는 명확하고 실행 가능한 핵심 요점으로 추출하는 것입니다. AI 출력을 번역하는 기법을 숙달하면 조직이 AI를 수용할 수 있게 하는 가치와 능력이 크게 개선됩니다.

AI는 자동화와 보조 역할에 탁월하긴 하지만 창의성과 같은 인간 고유의 기술은 여전히 필수적입니다. 가정에 의문을 제기하고, 특정 방식으로 일이 이루어지는 이유를 탐구하고, 시스템을 개선할 수 있는지 고려하고, 새로운 접근 방식을 구현할 때 창의적으로 생각하는 등 호기심을 가진 마인드를 가집니다. 일상적인 업무의 많은 부분을 AI가 처리하므로 확보된 시간을 사용하여 실험하고, 혁신하고, 새로운 아이디어를 시도합니다.

AI 시스템은 인간에 의해 구축되며, 크리에이터의 편견과 도덕적 관점에 영향을 받습니다. 즉, 자신의 윤리적 판단에 의존하여 어떤 일을 진행하는 것이 적절한지 또는 책임이 있는지를 결정해야 합니다. AI가 널리 보급됨에 따라 그 윤리적 함의를 이해하는 것은 필수입니다. 언제, 어디서, 어떻게 책임감 있게 사용할지 실시간으로 결정해야 합니다.

미래의 업무는 인간과 기계의 대결이 아닙니다. 놀라운 일을 함께 해내기 위해 새로운 기술을 다시 배우고 AI를 통해 일하는 방법을 학습하는 것입니다. 이러한 필수 기술 10가지를 익히면 미래에 대비하는 것뿐만 아니라 새로운 가능성으로 가득한 세상에서 성공하는 기반을 마련할 수 있습니다.

AI를 대체자가 아닌 조력자라고 생각하세요. AI는 일을 더 간편하게 만들고, 시간을 절약하고, 내가 가장 잘하는 일에 집중하도록 지원합니다. 호기심 많은 마인드, 학습하려는 의지, 책임감 있게 AI를 사용하는 데 집중하면 경력을 한 단계 더 발전시키는 기회를 잡을 수 있습니다.

AI의 현황에 대해 더 자세히 알고 싶으신가요? Salesforce의 수석 과학자 Silvio Savarese 와 수석 미래학자 Peter Schwartz 가 AI의 진화와 앞으로 일어날 일에 대해 대화를 나누는 이 인터뷰에 대해 살펴보세요.