AI로 인적 자원의 성과 향상

스탠퍼드대학교 교수, Erik Brynjolfsson은 최근 강의실에서 예상치 못하게 AI 활용을 허용했습니다. 이제 학생들은 과제를 완료할 때 인공지능을 사용하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.

이 기술은 작년에 공개적으로 사용 가능한 데이터 소스를 마이닝하여 매우 빠른 속도로 복잡한 콘텐츠를 생성할 수 있는 어플리케이션이 출시되면서 인기가 급상승했습니다. 이러한 인기에 힘입어 학계에서 업계에 이르기까지 모든 사용 사례에서 AI의 윤리적 활용에 관한 광범위한 논쟁이 일고 있습니다. 스탠퍼드 HAI(Human-Centered AI) 연구소의 선임 연구원이자 HAI의 스탠퍼드 디지털경제연구소(Digital Economy Lab)의 소장인 Brynjolfsson은 이 새로운 기술을 무시하는 것은 답이 아니라고 말합니다. "과거에 갇혀 정체되어 있을 수는 없습니다. 성공할 수 있는 유일한 방법은 새로운 기술의 도입입니다. 하지만 오류가 발생할 수 있고 완벽하지도 않습니다. 따라서 그에 맞춰 적응해야 합니다."

예를 들어 그의 강의실에서 학생들은 단순히 프롬프트를 입력하고 컴퓨터가 대신 과제를 해주기를 기대할 수 없습니다. 중요한 것은 AI가 연구 및 콘텐츠 생성을 위한 놀라운 도구가 될 수는 있지만, 인간의 지도, 편집, 사실 확인이 필요하다는 점입니다.

기업 환경에 배포된 기술에 관해서도 마찬가지입니다. 다양한 업종에서 직원을 대체하는 것이 아닌 그들의 성과를 향상하기 위해 AI를 사용하고 있습니다. 실제로 Workday 연구에 의하면, 비즈니스 리더의 93%가 인간이 AI의 의사결정을 지원하는 것이 중요하다고 믿고 있습니다. 간단히 말하자면, Workday의 최고기술책임자(CTO), Jim Stratton은 AI가 속도와 효율을 통해 경쟁 우위를 확보할 수 있으나, 이 도구의 효용성은 사용하는 사람의 역량에 달려 있다고 말합니다.

"인간과 머신이 함께 협력하는 데 역점을 두는 것이 매우 중요합니다."라고 그는 덧붙입니다. "AI가 우리의 일자리를 빼앗으리라는 오해와 달리, 우리가 하는 일을 업스킬링하고 강화할 엄청난 기회입니다."

AI 기반 인적 자원의 이점

각 기업에서 AI를 도입하라는 요구를 받고 있는 것은 의심의 여지가 없습니다. Workday에 따르면, 비즈니스 리더의 80%가 비즈니스 경쟁력 유지를 위해 이 기술이 필요하다는 점에 동의하며, 응답자의 94%는 이미 머신러닝 도구에 투자했습니다. "이제 AI는 어디에나 존재할 것이며 우리의 업무 방식과 생활 방식을 근본적으로 변화시킬 것임을 모두 이해하고 있다고 생각합니다."라고 Stratton은 말합니다.

Workday 연구에서 더 현명한 의사결정, 더 우수한 생산성, 비즈니스 프로세스 자동화 등이 AI 도입 후 기대하는 주요 이점으로 꼽혔습니다. 하지만 이러한 분야에서 인공지능이 특히 뛰어난 점이 몇 가지 있습니다. Stratton은 머신러닝이 오늘날 기업 환경에서 진가를 발휘하는 특정 기능으로 이상 감지 기능을 꼽았습니다. AI와 머신러닝 알고리즘은 패턴을 감지하고 이상치를 표면화함으로써 대량의 데이터를 빠르고 정확하게 분석할 수 있습니다. 이는 예컨대 법률 및 재무 전문가가 모든 계약을 검토하는 데 드는 시간을 줄여 이상치에 집중할 수 있음을 의미합니다.

올바른 데이터를 제공하고 사람이 집중해야 할 분야를 추천함으로써 AI는 직원이 더 효율적으로 일하고 더 현명한 결정을 내리도록 돕습니다. 생성형 AI는 오늘날 소비자 대면 모델과 주로 연결되지만 콘텐츠 생성, 검색 및 사용자 경험 향상, 요약, 워크플로 최적화 등 다양한 방식으로 가치를 더할 것입니다. 실제로 Workday는 생성형 AI를 활용하여 고객이 생산성을 높이고 빠른 결정을 내리도록 돕는 기능을 개발하는 중입니다.

그러나 사실 확인과 창의적인 문제 해결을 위해서는 여전히 인간의 감독이 필요합니다. Stratton은 이렇게 말합니다. "시스템이 목표의 80% 또는 90%를 달성하는 데 도움이 될 수 있지만, 결국 사용자의 손에서 검토와 수정이 이루어져야 합니다. 세밀하게 조정하여 안전하고 편향이 없는지 확인해야 하죠."

Brynjolfsson은 스탠퍼드에서 이 아이디어를 더 폭넓게 입증하는 연구를 수행했습니다. 그의 팀은 950개의 직업을 심층적으로 살펴본 후, AI가 일상의 태스크 일부를 지원하거나 심지어 완전히 자동화할 수도 있으나 각 직업에는 사람이 하는 게 가장 좋은 태스크도 있다는 결론을 내렸습니다. 게다가 콜센터 운영을 연구하는 별도의 연구 프로젝트에서 그와 그의 공동 저자는 AI 모델의 도움을 받는 상담사가 그렇지 않은 상담사보다 더 생산적이고 성공적이라는 사실을 발견했습니다. "인간이나 머신이 단독으로 인간과 머신의 조합만큼 뛰어난 경우는 거의 없습니다."라고 Brynjolfsson은 말합니다.

윤리적 원칙을 통한 이익 창출

Workday 연구에 의하면, 비즈니스 리더 중 29%만이 AI와 머신러닝이 윤리적으로 사용되고 있다고 확신합니다. 48%는 보안 및 개인정보 보호 문제를 구현의 주요 장벽으로 꼽았습니다. 이러한 우려도 일리는 있지만, 디지털 트랜스포메이션에서 뒤처지면 현실의 리스크를 감수해야 합니다.

대신 비즈니스 리더는 AI에 관해 책임 있는 접근 방식으로 이러한 리스크를 피할 수 있습니다. 이와 관련해 Workday의 사명 중 가장 중요한 것은 인간의 잠재력을 대체하는 게 아니라 한층 더 강화할 머신러닝 솔루션을 제대로 만드는 것입니다. "윤리적 AI 원칙은 Workday의 전체 머신러닝 개발 접근 방식의 기준입니다." Stratton의 설명합니다. "우리는 이러한 도구를 구축하는 방법, 구현하는 방법, 지속적으로 감독하는 방법에 관해 매우 엄격한 프로세스를 사용합니다."

공교롭게도 윤리적 접근 방식은 비즈니스와 인력에 이익이 될 수 있습니다. "AI는 우리가 더 쉽게 창의성과 효율성을 높일 수 있게 해줄 엄청난 잠재력을 지니고 있습니다."라고 Stratton은 말합니다. 결국, 진정한 미래의 업무 환경을 대표할 수 있는 것은 인간과 머신의 협력입니다.