증강 인력의 역량을 강화하는 AI
증강 인력이 미래 업무 환경의 변화를 예고할 뿐만 아니라, 바로 지금 현실로 자리잡고 있습니다. 인공지능 기술을 통합하면 어떤 이점을 누릴 수 있을까요?
증강 인력이 미래 업무 환경의 변화를 예고할 뿐만 아니라, 바로 지금 현실로 자리잡고 있습니다. 인공지능 기술을 통합하면 어떤 이점을 누릴 수 있을까요?
인공지능(AI)이 여러 산업 전반에서 주요 혁신을 주도하는 가운데, 많은 직원에게는 우려의 대상이기도 합니다. 최신 생성형 AI 도구가 이미지, 텍스트, 데이터세트를 거의 즉각적으로 생성하기 시작하면서 장차 직업 안정성이 위협받으리라는 우려가 제기됩니다. 실제로 경제협력개발기구(OECD)는 전 세계적으로 일자리의 27%가 자동화될 위험이 높다는 사실을 확인했습니다. 다행히도 미래 성공의 해답은 인력 대체가 아니라 인력 증강에 있습니다.
AI가 경쟁력의 주요 원천이지만, 많은 기업에서 아직 잠재적 사용 사례를 발굴하는 중입니다. 이 과정에서 인적 요소를 간과하지 않고 HR 팀이 주요 AI 결정에 참여하게 하는 것이 중요합니다. 새로운 업무 환경의 시대에 성공하기를 원하는 기업은 ‘AI가 각 직원의 워크플로를 어떻게 바꿀 것인가?, AI의 잠재적 이점은 무엇인가?, AI가 인간의 생산성을 어떻게 지원할 수 있는가?’라는 세 가지 질문에 대한 답을 찾아야 합니다.
증강 인력은 인간과 머신이 파트너십의 형태로 협업하는 모든 조직을 가리킵니다. 이러한 협업을 통해 AI 시스템과 직원은 각자 일할 때보다 훨씬 더 뛰어난 성과를 냅니다. 이는 오로지 노동력만 전제로 하는 근로 모델에서 통합 기술을 전제로 하는 모델로의 전환을 의미합니다.
증강 인력의 정의와 함께 몇 가지 관련 용어도 정의하는 게 좋습니다. 증강 인력을 육성하려면, 직원이 업무 현장 내 인공지능의 역할을 이해하게 하는 것이 중요합니다. 다음은 AI의 기능을 정의하는 데 도움이 되는 몇 가지 주요 용어입니다.
인공지능(AI): 지금까지 인간의 인지 능력이 필요하다고 여겨졌던 태스크를 컴퓨터와 머신이 수행하는 능력입니다. 주로 문제 해결을 목적으로 하는 AI는 이제 데이터 분석에서 이미지 생성에 이르기까지 수많은 분야에 활용되고 있습니다.
머신러닝(ML): 반복을 통해 학습하는 알고리즘을 사용해 머신을 훈련하는 데 중점을 두는 AI의 하위 분야입니다. ML 시스템은 명시적인 명령을 수행하기보다는 통계 모델을 사용하여 데이터 내의 패턴에 따라 적응하는 방식입니다.
증강 인력은 인간과 머신이 파트너십의 형태로 협업하는 모든 조직을 가리킵니다.
증강 인력을 활용하는 조직을 중심으로 이미 글로벌 시장에서 거대한 변화가 일어나고 있습니다. AlphaSense의 데이터에 의하면, 우량 S&P 500 지수에 속한 기업 중 거의 40%가 2023년 수익 결산에서 AI 또는 관련 용어를 언급했습니다. 비즈니스 리더라면 거대 기술 혁명이 임박한 게 아니라 이미 시작했음을 인식해야 합니다. 그렇다면 이 근본적인 변화가 업무 현장에 어떤 영향을 미칠까요?
McKinsey의 조사에서 완전히 자동화할 가능성이 있는 직업의 비율은 5% 미만에 불과한 것으로 나타났습니다. 그러나 대부분 기업에서는 완전한 자동화가 목표가 아닙니다. 같은 연구에 의하면, 직무상 활동의 3분의 1 이상을 자동화할 수 있는 직원의 비율이 60% 가까이 됩니다. 이는 역할, 책임, 그리고 미래의 업무 환경 전반에 상당한 변화가 일어날 것임을 의미합니다.
완전 자동화가 목표가 아니라면, AI가 인간을 대체하지 않고 어떻게 지원할 수 있느냐의 의문이 여전히 남습니다. 2023년 Workday 연구에서 의사결정자의 45%가 AI/ML의 도입으로 새로운 커리어 패스가 개발되어 직원이 긍정적인 효과를 누릴 것이라고 말합니다. 그럼에도 2024년 Workday 연구에 의하면, 리더의 62%와 일반 직원의 52%만 AI를 환영합니다. 그러므로 기업 차원에서 증강 업무 현장의 이점을 이해하는 데 시간을 투자해야 합니다.
점점 더 많은 기업에서 AI 활용 방안을 논의하는 가운데, 현재 거대한 변화가 일어나고 있음은 분명합니다. 그러나 AI가 더 집중적인 다른 기술 혁신과 구별되는 점은 잠재적인 응용 범위가 넓다는 것입니다. 즉, 조직의 모든 기능과 부서에 유익할 가능성이 있음을 의미합니다.
다음 5가지 범주 각각에서 증강 인력이 더 우수한 성과를 내면서 경쟁력을 발휘합니다. 반복적인 태스크를 자동화하거나 채용 절차를 능률화하거나 스킬 갭을 파악하는 등 AI는 직원의 잠재력 개발에 도움이 될 수 있습니다.
직원 만족도를 떨어뜨리지 않으면서 생산성을 높이려면, 절묘한 균형 감각이 필요하므로 쉽지 않을 수 있습니다. 지능형 자동화의 차별점은 인간 중심의 시각에서 출발한다는 것입니다. AI는 일상적이고 반복적인 프로세스를 자동화합니다. 그러면 직원은 사람의 개입이 필요한 태스크에 집중할 수 있습니다. AI가 복잡한 데이터를 정리하고 분석하고 예측하는 동안, 직원은 창의적으로 사고하고 거시적인 관점을 적용할 수 있습니다.
중요한 점은 이러한 인간과 머신 간의 관계가 협업적이라는 것입니다. 즉, 직원은 AI가 수집한 데이터를 바탕으로 의사결정을 내립니다. 직원 스케줄링, 팀 개편 등 인력 운용과 관련된 의사결정에서 중요한 개인적 속성이 데이터에 포착되지 않을 수도 있습니다. 결국 사무실과 생산 현장을 가장 잘 알고 있는 사람은 이를 관리하는 매니저입니다. AI는 이 매니저가 더 신속하게 행동하도록 보조할 뿐입니다. 항상 사람을 의사결정에 참여시킴으로써(human-in-the-loop) 증강 인력의 생산성과 만족도를 높일 수 있습니다.
AI는 이미 다음 3가지 영역에서 조직의 효율성 증대에 큰 역할을 하고 있습니다.
2023년 Workday 연구에서 의사결정자의 45%가 AI/ML의 도입으로 새로운 커리어 패스가 개발되어 직원이 긍정적인 효과를 누릴 것이라고 말합니다.
첫인상이 중요합니다. 채용 및 온보딩에서는 특히 그렇습니다. 복잡한 채용 포털, 혼란스러운 인터뷰 실무 절차, 부실한 스케줄 관리로 인해 인재 유치가 사실상 불가능해질 수도 있습니다. 이런 까닭에 HR 부서는 채용과 온보딩에 막대한 시간과 자원을 투자합니다. 증강 인력으로 이러한 문제의 상당수를 해결할 수 있습니다.
채용에서는 AI가 채용담당자의 스크리닝을 위해 관련 스킬을 갖춘 후보자를 식별하는 식으로 채용 프로세스의 속도를 높입니다. 직원 채용이 이루어지면, AI 챗봇이 자연어 처리 기술을 활용하여 온보딩 문의에 관한 빠른 답변을 제공할 수 있습니다. 두 가지 경우 모두 HR 전문가는 AI를 통해 더욱 현명하고 효과적인 의사결정을 내릴 수 있습니다. 게다가 AI가 간단한 요청을 처리하므로, 직원은 신규 입사자가 겪을 만한 더 시급한 문제를 다루는 데 집중할 수 있게 됩니다.
AI는 이미 다음 3가지 영역에서 채용 및 온보딩을 능률화하고 있습니다.
직원 경험에 관한 논의는 대개 대면 경험의 요소를 개선하는 데 중점을 둡니다. 이를테면 직장에서 사람들과 어울릴 수 있는 공간을 늘리거나, 데스크 장비를 확충하거나, 더 다양한 스낵을 제공하는 것입니다. 그러나 직원 경험의 담론을 물리적 근무 환경으로 제한하는 것은 실수입니다. 인력 운용에 AI를 접목함으로써 누리는 중요한 이점 중 하나는 접근성과 포용성이 뛰어난 기업 문화를 조성할 수 있다는 것입니다.
증강화 기술로 워크플로를 능률화하고 자주 수행되는 태스크를 자동화할 뿐만 아니라 특정 직무에 대한 진입 장벽도 낮출 수 있습니다. AI는 직원의 니즈에 따라 맞춤형 지원과 정보를 제공하고, 글로벌 차원의 직원의 협업도 지원합니다. 따라서 장애를 가진 직원도 편리한 장소에서 편리한 방식으로 일할 수 있게 됩니다. 무엇보다도, 기업에서 이러한 변화의 결과인 직원 참여도를 측정하는 데 AI를 활용할 수 있습니다.
AI는 이미 다음 3가지 영역에서 직원 경험을 향상하고 있습니다.
Forum과 PwC의 연구에 의하면, 스킬 교육에 투자함으로써 GDP를 2030년까지 6조 5천억 달러 늘릴 수 있습니다. 하지만 현실에서는 글로벌 GDP의 0.5%만 성인 평생 학습에 투자되는 실정입니다. 기업에서는 스킬 갭이 어디에 있는지, 어떤 스킬이 필요한지 파악하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 비즈니스 리더는 AI를 사용하여 이러한 데이터를 실시간으로 다루면서 스킬 포트폴리오를 종합적으로 조명할 수 있습니다.
HR 리더는 AI를 통해 포괄적인 데이터세트를 확보하고, 이를 바탕으로 다양한 스킬 간 그리고 개발 기회 간의 관계를 파악할 수 있습니다. 더 나아가 AI는 리스킬링 니즈에 부합하는 맞춤형 학습 경로도 제안합니다. 리더의 54%는 AI를 통해 숨은 스킬을 발견함으로써 직원을 리스킬링하는 것은 물론 그간 방치되었던 인재도 찾아내 유지하고 활용할 수 있다고 말합니다. 지능형 자동화 덕분에 그 어느 때보다도 수월하게 직원 학습 및 사내 인재 이동을 지원할 수 있습니다.
AI는 이미 다음 3가지 영역에서 직원의 개인 맞춤형 커리어 개발을 지원하고 있습니다.
직원이 행복한 삶을 영위하지 못하면, 매우 심각하고 광범위한 연쇄 효과가 발생할 수 있습니다. 증강 인력을 활용하면, 직원의 행복과 안전을 위협하는 조기 경고 신호를 훨씬 더 쉽게 포착할 수 있습니다. 예컨대 HR 부서가 AI 분석을 활용하여 휴가/휴직 패턴, 직원 참여 점수 하락 등 다양한 이슈에 플래그를 지정합니다. 그런 다음 인사책임자가 필요한 세부 수준에서 직접적인 조치를 합니다.
직원의 행복과 안전에는 심리적 안정도 영향을 미칩니다. 만약 비밀을 보장받으면서 피드백을 제공할 방법이 있다면 직원의 행복한 삶에도 도움이 됩니다. 인사책임자는 AI를 사용하여 직원의 안전을 보장하면서 팀 설문조사 응답으로부터 각종 트렌드와 인사이트를 얻습니다. 직원의 생각을 안전하게 공유할 공간을 마련하고 AI가 제공한 인사이트를 실천함으로써 포용성의 문화를 꽃피웁니다.
AI는 이미 다음 3가지 영역에서 직원의 행복과 안전을 지키고 있습니다.
‘직업의 미래(The Future of Jobs) 2023 리포트’에 의하면, 2027년에는 AI가 업무 태스크의 43%를 자동화할 것입니다.
AI는 이미 수백만 개의 일자리에 영향을 미쳤으며, 변화의 속도는 점점 더 빨라집니다. ‘직업의 미래(The Future of Jobs) 2023 리포트’에서는 2027년에 AI가 업무 태스크의 43%를 자동화할 것으로 예측합니다. 각 기업에서는 지금 바로 행동하여 기존 인재를 안심시키고, 시스템 차원에서 올바르게 AI를 통합함으로써 이들을 더 효과적으로 지원해야 합니다. 얼리 어답터는 당장의 효과는 물론, AI가 계속 적응하고 발전하는 과정에서 더 많은 이점을 누릴 수도 있습니다.
이처럼 방대한 규모의 변경 관리가 만만치 않더라도, 인력 증강화가 마냥 어렵지는 않습니다. Workday는 AI를 나중에 추가하는 게 아니라 솔루션의 코어에 구현합니다. AI를 플랫폼에 내장한 덕분에 사용자는 자연스러운 워크플로 내에서 AI 기술을 빠르게 활용합니다. 즉, 복잡한 통합에 시간을 보내지 않아도 됩니다. 예컨대 Workday People Analytics는 리더가 가장 중요한 사안에 대해 조치할 수 있게끔 주요 인력 트렌드, 동인, 리스크, 기회를 강조 표시하면서 개인 맞춤형 인사이트를 자동으로 전달합니다.
Workday의 통합 모델 덕분에 AI 개발의 빠른 속도에도 더 수월하게 대응할 수 있습니다. Workday는 계속 새로운 기능을 구현하면서 사용자가 Workday 환경 전 범위에서 일관된 경험을 누릴 수 있게 합니다. 고객이 미래에 준비된 업무 환경을 만드는 데 Workday가 어떤 도움을 주고 있을까요? ‘성공적인 미래를 위한 인재 전략’을 읽어보세요.
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NRF 2024: Retail’s Big Show에서 탁월한 인사이트를 얻고 업계 트렌드와 기술 혁신을 살펴보세요. Workday 고객이 어떻게 유통 산업의 미래를 재편하고 탁월한 고객 경험을 제공하고 있는지 들어보겠습니다.
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