IBM 기업가치연구소(IBV) 보고서에 따르면 경영진의 60% 이상이 생성형 AI가 조직이 고객 및 직원 경험을 설계하는 방식을 혼란에 빠뜨릴 것이라고 답한 것으로 나타났습니다. 직원들은 이러한 요구 사항을 충족하기 위해 변화해야 합니다. 많은 사람들이 AI 업스킬링에 관심을 갖고 있습니다. 이는 직원들에게 AI를 활용해 업무를 수행할 수 있는 기술과 교육을 제공하는 행위입니다.
2024년 Gallup 여론조사(ibm.com 외부 링크)에 따르면 근로자의 약 25%가 AI로 인해 자신의 일자리가 없어질 수 있다고 걱정하는 것으로 나타났으며, 이는 2021년 15%보다 증가한 수치입니다. 같은 조사에서 최고인사책임자(CHRO)의 70% 이상이 향후 3년 이내에 AI가 일자리를 대체할 것이라고 예측했습니다.
세계 경제 포럼은 2023년 미래 일자리 보고서에서 2025년까지 자동화로 인해 8,500만 개의 일자리가 사라지고, 근로자의 핵심 기술 중 40%가 바뀔 것으로 예상했습니다(ibm.com 외부 링크). AI는 생산성과 가치의 새로운 시대를 열어갈 것이며, 최고 경영진의 비즈니스 리더는 직원들이 이러한 미래의 일부가 되도록 해야 합니다.
모든 조직은 직원들에게 일상 업무에서 AI를 사용하는 데 필요한 기술과 교육을 제공해야 할 책임이 있습니다. 특히 최고인적자원책임자(CHRO)는 어떤 기술을 자동화하고 어떤 기술을 직원이 처리하는 미션 크리티컬 기술로 남겨둘 것인지에 관한 의사 결정에서 주도적인 역할을 해야 합니다.
AI의 부상은 기업 전략을 근본적으로 재편하고 있습니다. 경영진은 인력 전반에서 생성형 AI 도구를 사용하는 등 AI 역량을 강화해야 합니다. 기존에 사람이 처리하던 업무 중 일부를 AI가 담당함에 따라 직원의 역량을 개발할 수 있는 기회를 제공해야 합니다.
직원들은 AI의 힘을 활용하여 업무 효율성을 높이고 커리어 경로를 더 성공적으로 만들 수 있는 고급 기술을 배우는 데 관심이 있습니다. 조직은 생산성을 높이고 문제 해결 능력을 향상시키기 위해 일상 업무에서 AI와 같은 신기술을 더 잘 활용할 수 있도록 직원들의 역량을 강화하는 데 관심이 있습니다.
업스킬링(ibm.com 외부 링크)과 리스킬링은 별개이지만 인재 개발 및 기술 구축에 대한 조직의 접근 방식에서 중요한 구성 요소입니다. 먼저 업스킬링은 교육 및 개발 프로그램을 통해 직원의 스킬 세트를 개선하는 프로세스입니다. 목표는 기술 격차를 최소화하고 직원들이 직무 역할이나 기능의 변화에 대비할 수 있도록 하는 것입니다. 업스킬링의 한 예는 고객 상담원이 생성형 AI와 챗봇을 사용하여 프롬프트 엔지니어링을 통해 실시간으로 고객 질문에 더 잘 답변하는 방법을 배우는 것입니다.
리스킬링이란 새로운 업무를 수행하기 위해 새로운 기술 전체를 배우는 것을 말합니다. 예를 들어, 현재 데이터 처리 업무에 종사하는 사람이 웹 개발이나 고급 데이터 분석을 배우기 위해 재교육을 받아야 할 수도 있습니다.
IBM 기업가치연구소(IBM)에 따르면 경영진은 향후 3년 동안 인력의 약 40%가 리스킬링이 필요할 것으로 예상하고 있습니다. 하지만 업스킬링은 어떤가요?
이전의 다른 획기적인 기술과 마찬가지로 AI의 진화는 새로운 산업, 새로운 일자리, 기존 일자리에 대한 새로운 접근 방식을 위한 기회를 창출하고 있습니다. 조직은 직원과 비즈니스를 준비시키기 위해 직원들이 현재의 비즈니스에 지장을 주지 않으면서 미래를 위한 기술을 갖추도록 해야 합니다. 이때 성공을 위해서는 다양한 업스킬링 사용 사례가 중요합니다.
IBM 기업가치연구소(IBV) 보고서에 따르면, 대부분의 CEO는 생성형 AI를 배포하는 데 있어 고객 서비스를 최우선 순위로 생각합니다. AI는 고객의 초기 문의 중 일부를 처리할 수 있지만, 고객 서비스 담당자(CSR)도 문제가 이들에게 에스컬레이션될 때 이 도구를 사용해야 합니다. CSR은 AI 기반 데이터베이스를 검색하면서 프롬프트 엔지니어링을 수행하고 고객과 대화할 수 있는 능력을 향상시켜야 합니다.
재무 부서의 직원들은 고객을 대신하여 더 나은 투자를 할 수 있도록 지원하는 향상된 도구를 점점 더 많이 사용하고 있습니다. 금융 서비스 리더의 약 70%가 2024년에는 직원의 절반 이상이 업스킬링이 필요할 것이라고 생각합니다. 이러한 새로운 기술을 사용하는 방법을 배우는 것뿐만 아니라 AI 기술의 결과를 완전히 이해할 수는 없더라도 그 결과를 신뢰할 수 있다고 느껴야 합니다.
병원과 의료 서비스 제공업체는 백오피스와 진단 치료 시설에 AI 기술을 통합하고 있습니다. 예를 들어, 의료 기업은 의료 진단을 개선하고 속도를 높이기 위해 머신 러닝 기술을 사용하기 시작했습니다(ibm.com 외부 링크). 이러한 기술이 무엇을 할 수 있고 무엇을 할 수 없는지 이해하는 것은 의료 전문가가 올바른 결정을 내리는 데 매우 중요합니다.
조직은 입사 지원서를 처리하고 적합한 후보자를 찾는 데 도움을 주기 위해 인사팀에서 AI를 사용하기 시작했습니다. 인사 담당자는 이 기술을 사용하여 잠재적인 편견이나 기타 불확실성을 파악하는 방법을 배워야 가치 있는 잠재 고객을 찾을 수 있습니다.
생성형 AI 및 기타 첨단 기술은 웹 개발의 효율성을 높일 수 있는 엄청난 기회를 창출하고 있습니다. 개발자는 이를 사용하여 한 코딩 언어를 다른 코딩 언어로 변환할 수 있습니다. 한 가지 예로 애플리케이션은 메인프레임용 COBOL 코드를 모듈식 비즈니스 서비스 구성 요소로 리팩터링할 수 있습니다.
조직은 AI 기술을 사용하여 AI 학습 경험 자체를 개선할 수 있습니다.
생성형 AI 챗봇과 개인화를 사용하면 각 직원에게 더욱 맞춤화된 학습 기회를 제공할 수 있습니다. 모든 직원이 필요로 하는 기초적인 AI 교육과 학습자의 직무에 맞는 구체적인 교육을 결합한 교육 프로그램을 만들 수 있습니다. 결과적으로 직원은 직무 역량을 극대화하는 데 도움이 되는 강력하고 맞춤형 AI 기술을 갖게 됩니다.
다음은 IBM이 제공하는 AI 업스킬링 개발 프로그램을 위한 샘플 교육 과정입니다.
직원들은 업무를 수행하는 동안 AI 애플리케이션을 사용하여 AI 도구에 대한 지식과 전문성을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 생성형 AI 도구를 사용하면 특정 프로세스에 대한 질문에 답하는 동시에 프롬프트를 개선하는 방법을 가르칠 수 있습니다.
조직은 직원의 성과 및 인증에 대한 수많은 정보를 입력하고 머신 러닝을 사용하여 더 많은 교육이 필요한 영역을 파악할 수 있습니다. 이 접근 방식은 추측이나 직원에게 도움이 필요한 부분을 물어보는 것보다 더 효율적으로 격차를 파악할 수 있는 방법입니다.
AI는 대규모 조직이 배경, 관심사, 관계에서 원하는 것과 같은 다양한 기준을 기반으로 멘토와 멘티를 더 잘 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 멘토와 멘티를 자동으로 매칭하는 AI 프로그램은 번거로운 작업을 없애고 조직 전반에 걸쳐 더 강력한 연결을 이끌어냅니다.
조직은 AI를 사용하여 직원들이 자신의 경력을 발전시키고 싶은 부분을 파악하도록 도울 수 있습니다. 잠재적인 커리어 경로를 제안하고 이상적인 직업에 도달할 때까지 여러 옵션을 순환하도록 할 수 있습니다.
AI 및 기타 기술은 조직이 많은 프로세스를 자동화할 수 있는 기회를 창출할 수 있지만, 여전히 중요한 컨텍스트를 제공할 직원이 필요합니다. 기존 직원이 조직에 가치 있는 상태를 유지하도록 돕는 것은 어렵게 얻은 경험을 사용하여 의사 결정을 개선하는 두 가지 목적을 달성하는 것입니다.
AI를 직원 업무에 통합하는 한 가지 방법은 주요 컨설팅 프로젝트 역할 및 작업을 지원할 수 있는 대화 기반 인터페이스를 갖춘 IBM 역할 기반 AI 어시스턴트를 사용하는 것입니다.
많은 AI 기술은 사람이 이를 조작하거나 결과를 해석해야 합니다. 작업자의 도움 없이 이러한 기술을 배포하려는 조직은 결과를 극대화하지 못하거나 잘못된 결정을 내릴 수 있습니다.
직원들은 직원 경험을 우선시하지 않는 조직에 머무를 가능성이 낮으며, 이제 여기에는 AI 기술 개발이 포함되어야 합니다. 왜냐하면 조직은 직원들이 자신의 직무와 경력에 지속적으로 그들의 기술을 사용하기를 원하기 때문입니다. 두 번째 이유는 AI를 우선시하지 않는 조직은 경쟁업체보다 뒤처질 가능성이 높기 때문입니다.
AI는 웹 개발에 엄청난 변화를 가져오고 있습니다. AI 시대는 비개발자도 코드를 작성할 수 있는 생성형 코드 개발의 물결을 불러일으켰습니다. 하지만 조직이 직원에게 사용 방법을 교육하는 데 투자하는 경우에만 이러한 변화가 적용됩니다.
조직은 급변하는 인재 환경에서 직원들이 가치 있는 인재로 남을 수 있도록 모든 기회를 제공해야 합니다. 미래의 업무 환경은 준비되지 않은 많은 직원을 뒤처지게 만들 수 있습니다. 직원들에게 AI 기술을 교육하는 것은 현재 조직에 도움이 될 뿐만 아니라 직원들에게 미래의 성공을 위한 로드맵을 제공하기도 합니다.
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