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당신은 어떤 유형의 일꾼인가? 개인별 업무 스타일에 맞춰 진화하는 생성형 AI

2025.03.12. 19:03:13
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Reinventing workplace productivity: How to release the power of people with Gen AI and personalization

85%의 IT 리더가 생성형 AI의 생산성 향상 효과 기대

기업들은 전통적으로 프로세스의 표준화와 최적화를 통해 생산성을 향상시켜왔다. 역할의 전문화와 규모의 경제를 통해 생산성을 추구했던 것이다. 그러나 생성형 AI의 등장으로 업무 환경에 새로운 접근 방식이 필요해졌다. 대규모 언어 모델(LLM)의 혁명적 영향으로 복잡한 업무가 자동화되고 상품화되면서, 경쟁력의 차별화는 점점 더 자동화할 수 없는 영역인 지식, 창의성, 혁신에 의해 결정되고 있다.

다국적 기술 기업 레노보가 전 세계 600명의 IT 리더들을 대상으로 실시한 설문조사에 따르면, 직원들의 생산성과 창의성을 끌어내는 것이 가장 중요한 IT 목표 중 하나로 꼽혔다. 그러나 많은 기업들이 디지털 업무 환경을 직원들에게 맞춤화하는 데 한계를 느끼고 있다. 생성형 AI는 이러한 문제를 더욱 시급하게 만들지만, 동시에 해결책도 제시한다. 디지털 업무 환경을 지원하는 프로세스를 자동화함으로써 개인화된 직원 경험을 가능하게 하는 것이다.

단 36%만 효과적이라 답한 현재의 디지털 업무 환경, 개인화가 핵심 해결책으로

IT 리더들은 이제 기술을 활용하여 생산성과 혁신을 이끌어내는 디지털 업무 환경을 조성해야 한다. 새로운 디지털 업무 환경은 직원들이 도구를 사용하는 데 소비하는 시간을 최소화하고, 업무 수행 능력에 대한 방해 요소를 제거하며, 간단하고 원활한 사용자 경험을 제공해야 한다.

레노보 솔루션 및 서비스 그룹의 패트리샤 윌키 수석 부사장은 "조직이 디지털 업무 환경에 투자하고 직원들에게 원활하고 최적화된 사용자 경험을 제공하는 것은 좋은 비즈니스 전략"이라고 말한다. AI에 의해 반복적인 업무가 자동화되고 상품화됨에 따라, 경쟁 우위는 직원들의 창의성과 혁신에서 나오게 된다. 이러한 인간적 자질을 끌어내기 위해서는 직원의 역할과 업무 스타일에 맞는 경험이 필요하다.

설문조사에 따르면 IT 리더 중 단지 36%만이 현재의 디지털 업무 환경이 직원 참여를 "매우 효과적으로" 지원한다고 생각한다. 따라서 기술의 도움을 받는 개인화가 생산성과 혁신을 끌어내는 핵심이 된다.

세 가지 직원 유형별 맞춤 AI 지원: 조직가, 창의적 사고자, 데이터 기반 계획자

같은 업무를 수행하는 세 사람이라도 모두 다른 접근 방식을 취한다. 각 직원의 잠재력을 끌어내려면 그들의 특정 요구를 지원하는 맞춤형 디지털 업무 환경이 필요하다. 이러한 다양한 접근 방식과 역할을 지원하는 디지털 업무 환경은 직원들의 재능을 최대한 활용하는 동시에 업무에 대한 참여도를 높일 수 있다.

생성형 AI는 다양한 유형의 직원들을 지원할 수 있다. 조직가 타입의 직원에게는 목표 설정 템플릿, 타임라인 및 작업 관리, 맞춤형 대시보드를 제공할 수 있다. 창의적 사고자 타입에게는 브레인스토밍 도구, AI 지원 협업 공간, 아이디어 관리 기능을 지원할 수 있다. 데이터 기반 계획자 타입에게는 데이터 분석 통합, 보고 및 인사이트, 데이터 기반 추천 기능을 제공할 수 있다.

IT 리더의 63%는 생산적이고 몰입도 높은 직원 경험을 제공하기 위해 고도로 개인화된 업무 환경을 제공하는 것이 "중요"하거나 "매우 중요"하다고 답했다. 그러나 많은 이들이 사용자의 개별 요구에 맞게 기기와 애플리케이션을 구성하는 능력에 제한이 있다고 느끼며, 이것이 생산적이고 몰입도 높은 직원 경험을 조성하는 데 있어 주요 장벽으로 꼽혔다.

AI 자동화 도입이 중요하다고 답한 61%의 IT 리더들, 초개인화의 복잡성 관리 가능해져

IT 리더의 61%는 AI를 사용하여 IT 지원 프로세스를 자동화하는 것이 생산적이고 몰입도 높은 직원 경험을 창출하는 데 "중요"하거나 "매우 중요"하다고 말한다. 생성형 AI는 새로운 해결책을 제시한다. 과거에는 초개인화를 늦추게 했던 복잡성을 해결할 수 있는 방법을 제공하는 것이다.

레노보 솔루션 및 서비스 그룹의 CIO 아트 후는 "10년 전에는 초개인화에 대해 이야기하면 IT 담당자들이 놀랐을 것"이라며, "표준화가 필요하다고 말했을 것이고, 그렇지 않으면 관리할 수 없는 복잡성이 생길 것이라고 했을 것"이라고 말했다. 그는 "생성형 AI를 통해 그러한 복잡성이 관리 가능해졌다. 페르소나 기반 구성을 사용하여 사용자 프로필을 더 깊이 검토하고 직원 경험을 훨씬 더 정밀하게 개인화할 수 있다"고 설명했다.

1년 만에 두 배로 증가한 직장 내 생성형 AI 사용률, 42%는 직무 기여도 감소 우려

AI의 발전은 최근까지 점진적이었지만, 대규모 언어 모델의 등장으로 자동화의 속도와 정교함이 급속히 가속화되었다. 생성형 AI는 디지털 업무 환경의 새로운 차원으로 빠르게 부상했다. 마이크로소프트의 글로벌 설문조사에 따르면 2024년에는 지식 근로자의 75%가 직장에서 생성형 AI를 사용하고 있으며, 이는 2023년의 두 배에 해당한다.

IT 리더들은 생성형 AI가 직원과 그들의 업무에 다양한 이점을 가져올 수 있다고 믿는다. 80% 이상이 생성형 AI가 직원 협업, 창의성, 생산성, 참여도에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예상한다.

생성형 AI는 협업, 창의성, 혁신, 참여도, 생산성 등 다양한 영역에서 기회를 제공한다. 협업 측면에서는 행정 업무를 줄이고 언어와 문화 장벽을 넘어 의사소통을 돕는다. 창의성 영역에서는 텍스트 프롬프트나 스케치를 사용하여 시각적 콘텐츠를 만들고, 어떤 스타일로든 글을 쓰고 편집할 수 있다. 혁신 측면에서는 문제의 모든 측면을 고려하는 데 도움이 되는 아이디어를 생성하고, 가상 테스트와 실험 환경으로 아이디어를 완성한다.

하지만 이러한 기회들이 놓치는 이유는 무엇일까? 레노보 솔루션 및 서비스 그룹의 AI 솔루션 및 서비스 부사장인 린다 야오는 "디지털 업무 환경 혁신이 필요한 이유"라고 설명하며 "사람들이 생산성을 유지하는 방법, 그들의 선호도를 이해하고, 이를 모든 사람에게 적용하는 것이 중요하다"고 말했다.

광범위한 생성형 AI 도입의 가장 큰 장벽은 직원들이 AI가 자신의 업무 기여도를 감소시킬 것이라는 우려다. 그러나 IT 리더들은 더 긍정적인 관점을 가지고 있다. 79%는 운영 프로세스를 자동화함으로써 생성형 AI가 직원들이 더 영향력 있고 중요한 업무에 집중할 수 있게 할 것이라고 동의한다.

IT 리더의 89%는 직원들이 AI를 가장 효과적으로 사용할 수 있게 하려면 디지털 업무 환경 혁신이 필요하다고 동의한다. 레노보 디지털 업무 환경 솔루션의 글로벌 제품 책임자인 비제이 고팔은 "근본적으로 생성형 AI를 활용하기 위해서는 업무 환경을 혁신해야 한다. 현재의 프로세스와 워크플로우를 자동화하는 것은 점진적인 이점만 가져올 것"이라고 말했다.


FAQ

Q. 생성형 AI는 어떻게 직원들의 작업 스타일에 맞춰 지원할 수 있나요?

A:생성형 AI는 각 직원의 업무 스타일에 따라 다양한 도구를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 조직가 타입의 직원에게는 목표 설정 템플릿과 타임라인 관리 도구를, 창의적 사고자에게는 브레인스토밍 도구와 협업 공간을, 데이터 기반 계획자에게는 데이터 분석 통합과 인사이트 보고 도구를 제공합니다.

Q. 생성형 AI 도입의 가장 큰 장벽은 무엇이며 어떻게 극복할 수 있나요?

A:가장 큰 장벽은 직원들이 AI가 자신의 업무 기여도를 감소시킬 것이라는 우려입니다. 이를 극복하기 위해서는 AI가 반복적인 업무를 자동화하여 직원들이 더 가치 있고 창의적인 업무에 집중할 수 있게 도와준다는 점을 교육하고, 개인별 맞춤형 AI 교육과 지원을 제공하는 것이 중요합니다.

Q. 기업이 생성형 AI를 통해 직장 생산성을 향상시키기 위한 첫 단계는 무엇인가요?

A:첫 단계는 디지털 업무 환경을 혁신하는 것입니다. 단순히 기존 프로세스를 자동화하는 것이 아니라, 조직의 가치 창출 방식을 재고하고, 페르소나 기반 구성을 통해 각 사용자의 역할, 요구사항, 작업 스타일에 맞게 직원 경험을 맞춤화하는 것이 중요합니다. 또한 생성형 AI를 활용한 IT 지원 경험을 통해 업무 흐름의 중단을 최소화해야 합니다.

해당 기사에서 인용한 리포트 원문은 링크에서 확인할 수 있다.

이미지 출처: 레노보

기사는 클로드와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다.




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