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인공 지능(AI)에 대한 팀 신뢰를 쌓는 4가지 방법

작성일: 2022.10.04

세일즈포스가 소개하는 아래의 모범 사례를 참고하여 팀이 AI 기술을 통해 자신감을 가지고 디지털 트랜스포메이션하고 새로운 기술을 신뢰할 수 있도록 지원하세요. AI 전략을 명확하게 정의하고 이것이 비즈니스 프로세스에 어떤 영향을 미칠지 생각함으로써 팀이 AI를 신뢰할 수 있도록 준비하세요.

디지털 트랜스포메이션을 위해 조직은 영업 프로세스에 AI 기반 예측 및 권장 사항을 추가하지만 정작 팀들은 인공 지능(AI)을 신뢰하지 않고 주저하는 경우를 자주 목격할 수 있습니다. 하지만 사용자가 AI를 신뢰하지 않으면 새로운 권장 사항이나 프로세스에 주의를 기울이지 않고 조치도 취하지 않게 됩니다. 설상가상으로 신규 사용자 및 정렬되지 않은 사용자라면 후속 예측의 가치를 무시하거나 평가를 절하할 수도 있습니다.

신뢰는 리더십의 기초입니다. 92%의 기업이 인공 지능(AI)에 대한 투자를 가속화하고 있습니다. 따라서 IT 리더는 팀이 AI를 신뢰하도록 해야 하고 이것은 디지털 혁신을 향한 중요한 단계가 될 것입니다. 팀이 디지털 트랜스포메이션을 위협으로 느끼지 않고 AI의 기능, 프로세스, 그리고 가장 중요하게는 이점을 파악할 수 있도록 하기 위한 4가지 핵심 방법을 소개합니다.

팀이 AI를 신뢰하도록 하는 방법

팀이 디지털 트랜스포메이션을 준비하고 AI를 신뢰할 수 있도록 하기 위한 첫 단계는 비즈니스 전략을 정의하고 AI가 비즈니스 프로세스에 어떤 영향을 미칠지 생각해보는 것입니다.

  • 기존 시스템 및 워크플로우에 AI를 포함하고 있나요?

  • 이러한 워크플로우를 변경해야 하나요?

  • 완전히 새로운 최종 사용자 워크플로우(end-user workflow)를 만들고 있나요?

이 질문들에 대한 답변은 직원의 일상 업무에 새로운 기술 디지털 트랜스포메이션을 도입할 때 직원을 교육, 훈련 및 지원하는 단계의 기초가 될 것입니다.

1. AI에 대한 신뢰를 구축하기 위해 최종 사용자 교육에 투자하세요.

경영진과 팀을 교육하여 작업 내용과 인공 지능의 기본 사항에 대해 알도록 하세요. 최종 사용자는 AI가 자신에게 어떤 도움을 주는지 명확하게 이해하고 있어야 합니다. AI가 생성할 수 있는 가능성만 보고 경영진과 팀을 교육하는 단계를 간과하는 조직을 자주 목격합니다. 만약 이 중요한 단계를 건너뛴다면 우선 순위와 예산에 대한 최종 결정은 재앙이 될 수 있습니다. 연구에 따르면 기술과 온보딩의 부족은 AI를 성공적으로 구현하는 데 가장 큰 걸림돌 중 하나입니다.
 

AI가 생성할 수 있는 가능성만 보고 경영진과 팀을 교육하는 단계를 간과하는 조직을 자주 목격합니다. 만약 이 중요한 단계를 건너뛴다면 우선 순위와 예상에 대한 결과는 재앙이 될 수 있습니다.”

팀 또한 AI의 다양한 응용 프로그램에 대한 이해가 필요합니다. 예를 들어 이메일 마케팅 관리자에게 잠재고객 참여에 대한 예측(예: 응답률, 클릭률, 구독 취소율)과 참여 개선 조치에 대한 지침을 제공하면 이는 기존 프로세스를 대체하는 것이 아니라 개선할 가능성이 높습니다. 

2. AI 예측에 대한 맥락과 투명성을 제공하세요

사용자 신뢰를 구축하려면 기계가 예측에 어떻게 도달했는지 투명하게 공유해야 합니다. 예측으로 이어진 모델의 가장 중요한 예측 요인을 사용자에게 보여주세요. 하지만 이때 예측을 설명하는 것은 균형 있게 이루어져야 합니다. 최종 사용자에게 지나치게 상세한 설명을 제공하거나 기계가 생성한 모호한 요소를 알려주지는 마세요. 때로는 적게 알려주는 것이 더 효과적이니 단순하지만 꼼꼼한 설명을 하세요.

예를 들어, 예측을 위해 Excel에 익숙한 영업 관리자가 있을 수 있습니다. 기계가 어떻게 그런 결론에 도달했는지 설명하지 않고 워크플로우에 예측을 추가한다면 이는 상당한 변화입니다. 갑자기 머신 러닝은 파이프라인에 대해 이미 알고 있는 정보에 추가 정보를 제공합니다. AI 기능에 대해 더 깊이 이해하면 예측을 신뢰하는 데 도움이 됩니다.

3. AI가 인간의 논리에 정보를 제공한다고 설명하세요

AI가 사람에게 인간의 논리를 실행할 수 있는 맥락을 제공하고 기계 논리에 대한 수동적인 관찰자가 아니라는 점을 팀이 이해하도록 하십시오. AI 기반 예측은 결과를 개선하기 위한 최선의 결정을 사용자에게 알리고 해당 결정이 원하는 결과에 영향을 미칠 가능성을 알려줍니다. AI에서 가져온 데이터는 팀이 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 의사결정에 비용이 많이 들지만 거래 성사 가능성은 2%만 증가할 수 있습니다. 대부분의 조직에서 이는 좋은 선택이 아닙니다. 그러나 동일한 결정이 거래 성사 가능성을 15% 증가시킨다면 올바른 조치가 될 수 있습니다.

AI가 명령어가 아닌 통찰력을 제공한다는 것을 비즈니스 사용자에게 보여줌으로써 신뢰를 구축하세요. 예를 들어, 영업 사원에게 AI는 할인 단계의 예상되는 영향을 예측할 수 있다는 것을 알려주세요. 하지만 궁극적으로 진행 방법을 결정할 권한은 영업 사원에게 있음을 알립니다. AI를 결과 예측을 위한 다면적인 도구로 보여주면, 팀은 창의적인 사용 사례를 생성할 수 있는 권한을 갖게 될 것입니다.

4. 참여 및 개선을 위한 지속적인 피드백을 생성하세요

예측은 확률이고 시장은 변동합니다. 팀의 AI에 대한 신뢰를 구축하려면 예측에 대한 피드백을 제공하는 손쉬운 메커니즘을 통해 팀이 프로세스에 더 많이 참여할 수 있도록 하십시오. 예측과 실제 사용 사례 사이에는 앞으로 모델 정확도를 개선하는 데 도움이 되는 하이브리드 데이터 세트가 있습니다.

경영진은 AI에 대한 투자 경쟁의 필요성을 인식하고 있습니다. 비즈니스의 필수 요소를 간과하는 회사는 선구자들이 앞서가면서 뒤쳐질 가능성이 높습니다. 운 좋게도 AI는 쉽게 구현할 수 있습니다. 특히 조직에서 AI를 가장 많이 사용하는 사람들을 위해 AI에 대한 신뢰 기반을 구축하는 경우 더욱 그렇습니다.

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