인공지능은 우리의 업무 환경에 큰 혁신을 일으키고 있지만, 대부분의 전문가들은 이를 최대로 활용하는 방법을 알지 못한다. 보스턴 컨설팅 그룹(BCG)의 상무이사 프랑수아 칸델론은 최근 연구 결과를 통해, 이 질문에 대한 몇 가지 유용한 대답을 제공했다.
칸델론은 하버드, MIT, 와튼의 선도적인 학자들과 협력하여 대규모 실험을 수행했으며, 그 내용은 750명의 BCG 컨설턴트들이 생성형 인공지능의 지원 여부에 따라 어떻게 업무를 수행하는지에 관한 것이었다. 이 연구는 인공지능 도구가 업무 현장에서 생산성과 창의성을 언제 어떻게 개선할 수 있는지에 대한 중요한 인사이트를 제공했다.
그는 월 스트리트 저널과의 인터뷰에서 이 연구를 통해 배운 내용을 나누었다. 그는 생성형 AI가 창의적인 업무에서 최고의 성능을 나타냈고, 분석적 문제 해결에는 방해가 될 수 있다고 설명했다. 또한 실력이 부족한 직원이 AI 도구에서 가장 큰 혜택을 얻었다고 밝히면서, 앞으로 기업의 인력 전략에서 중요한 시사점을 나타냈다.
이번 과학적 연구의 중요한 가치
이번 연구는 학문적 엄격함과 실질적인 적용성을 통해 전례 없는 차별성을 보였다. 컨설턴트들은 실제 BCG 고객 프로젝트에서 나온 업무를 수행했으며, 여기에는 창의적 제품 혁신 및 문제 해결이라는 두 가지 카테고리가 포함되었다. 또한 인공지능의 영향을 정밀하게 구분하기 위해, 통제 그룹이 개입되어 테스트를 무작위로 진행했다.
칸델론은 인터뷰에서 아이디어의 유사성과 차별성 등을 보기 위해 고급 기술을 사용했다고 밝혔다. “우리는 모든 것을 올바르게 수행하기 위해 학자들과 광범위하고 밀도 높은 협업을 했습니다”.
주요 인사이트 #1 – 인공지능은 비판적 사고보다 창의성 향상에서 뛰어났다
컨설턴트들은 창의적인 업무에서 혜택을 얻을 수 있었다. 이들은 인공지능의 도움으로 더 참신하고, 퀄리티 높은 아이디어를 얻을 수 있었던 것이다. 반면 분석적 문제 해결에서 인공지능은 오히려 성과에 방해가 되었다.
“AI는 비판적인 사고를 지닌 사람들에게 잘못된 내용을 납득하도록 설득할 수 있었습니다”라고 그는 설명했다. 이는 생성형 AI의 양면성을 시사한다. 이는 창의성을 향상할 수 있지만, 부정확하고 신뢰할 수 없는 출처에서 온 아이디어를 사용자가 맹목적으로 받아들이게 할 수도 있기 때문이다.
주요 인사이트 #2 – 성과가 저조한 사람이 가장 큰 혜택
실험은 또한 숙련도가 낮은 컨설턴트가 실력 좋은 인력보다 성과를 더 향상할 수 있었던 것으로 나타났다.
“성과가 평균 이하였던 컨설턴트들이 인공지능 사용에서 더 많은 혜택을 얻었습니다. 이것은 인력 전략을 구상하는 회사 입장에서 상당한 시사점을 의미합니다”라고 칸델론은 말했다.
즉 인공지능은 전반적으로 생산성을 높일 수 있는 평준화 효과를 제공하는 것이다. 이는 특히 경험이 적은 직원에게 효과적이며, 이들은 특정 분야에서 도구 사용으로 더 높은 효율을 보일 수 있게 된다.
주요 인사이트 #3 – 사람과 기계의 협업 방식을 바꾸는 인공지능
인공지능을 사용하는 것은 단순히 작업을 자동화하는 것이 아니다. 이는 작업흐름에 대한 새로운 접근을 요구한다. 특히 인간과 인공지능 사이의 효과적인 협업 방식을 찾는 것이 중요하다.
이를 테면, 칸델론은 인공지능과 함께 구상을 시작하는 것을 추천하지 않았다. 대신 사람이 먼저 다양한 아이디어를 제시하고, 인공지능이 이를 어떻게 개선하는지를 보는 것을 제안했다.
회사와 전문가들이 알아야 할 내용
이러한 조사 결과는 인공지능의 잠재력을 활용하기 위해 어떤 의미가 있을까. 칸델론은 다음 몇 가지를 강조했다:
먼저, 오늘날 데이터 인프라는 점점 더욱 중요해지고 있다. 그에 따라 기업은 인공지능이 필요사항에 맞게 사용될 수 있도록, AI 훈련을 위한 고품질 데이터 세트를 선별할 수 있어야 한다.
또한 인간과 기계의 협업을 염두하여, 그에 맞는 기능과 절차를 준비할 필요가 있다. 전문가들은 여기서 특정 활용 사례에만 초점을 맞추는 것이 아니라, 인공지능이 효율성, 비용절감, 혁신 등과 관련된 수준 높은 사업 문제를 어떻게 해결할 수 있는지를 고려하는 것이 좋다.
마지막으로 인공지능의 성과는 상황에 따라 크게 다를 수 있다. 따라서 실제적인 실험이 중요하다. 기업은 AI 도구를 반복하여 테스트하여, 인공지능이 어느 지점에서 가치를 생성할 수 있는지 이해해야 한다.
“인공지능이 정말로 가치를 제공하는지 여부를 사람이 파악하는 것은 어렵습니다. 회사는 이것을 어디서 사용하고, 어디서 사용해서는 안될지를 파악하는 것이 중요합니다. 이는 실험을 통해 알 수 있습니다.”
이러한 조사 결과는 기업의 인공지능 활용, 생산성, 창의성, 인재 채용과 같은 부문에서 추가적인 인사이트를 제공한다. 인공지능은 이미 큰 가능성을 지니고 있지만, 완벽한 잠재력을 발휘하기 위해서는 특정 작업과 맥락에 맞춰진 신중한 실행 과정이 필요하다.
따라서 회사는 이 도구가 진정으로 성과 개선에 도움이 되는지를 파악하기 위해, 지속적으로 실험을 수행하고 평가해야 할 것이다. 아니면 직원들은 이것이 내놓은 그럴듯한 잘못된 결과에 설득당하고 말 것이다. 이러한 지침을 따르는 것은 기업과 전문가 모두에게 도움이 될 것이다.
인공지능 업무 능력 극대화 하기 – 전문가들의 여섯 가지 팁 소개
인공지능은 분명히 업무 생산성 향상에 도움이 되지만, 그 잠재력을 모두 활용하려면 분명한 전략이 필요하다. 이번 섹션은 전문가들이 나눈 6가지 팁들을 소개하도록 하겠다.
#1 – 작업 자동화로 효율성 향상하기
인공지능 글쓰기 도구는 사용자를 위해 초안을 자동으로 생성할 수 있다. 이를 테면 보고서에서 슬라이드까지 자동으로 작성하며, 사용자가 다듬을 수 있는 템플릿도 제공한다. 이는 빠른 콘텐츠 생성을 용이하게 하지만, 이용자의 검토는 여전히 필수적으로 필요하다. 인공지능은 종종 잘못된 정보를 나열하기 때문이다.
#2 – 관련성 최적화를 위해 질문에 집중하기
전문가들은 원하는 결과를 얻기 위해 질문을 명확하게 구성해야 한다. 정확한 문제와 목표가 정의될수록, 인공지능이 관련 높은 도움과 결과를 제공할 가능성이 높아질 것이다.
#3 – 반드시 검토할 것
인공지능이 생성한 정보를 바탕으로 액션을 취하기 전에, 콘텐츠에 대한 엄격한 검증과정이 필요할 것이다. 맹목적으로 인공지능 도구의 안내를 따르는 것은, 아예 이용을 하지 않는 것보다 더 위험한 결과로 이어질 수 있다.
#4 – 인공지능과 협업하기 전에 먼저 사람들과 시작할 것
분석적 작업을 수행할 경우, 사람이 먼저 광범위한 아이디어 및 가설 범위를 제공해야 하며, 이후 이것을 인공지능이 다듬고 개선하도록 하는 것이 좋다고 한다. 이것은 사람의 창의성을 누리면서, 동시에 인공지능이 개선점을 추가할 수 있도록 한다.
#5 – 멍청한 질문도 과감히 문의하기
사람들은 종종 지식이 부족한 것으로 보일까 봐 서로에게 질문을 명확하게 하지 못할 때가 있다. 반면 인공지능 챗봇은 어떤 주제에 대한 정보를 감정 없이 제공한다. 이것은 특히 경험이 적은 사람에게 유용하다. 또한 이미 알고 있다고 생각한 분야에서 더 많은 인사이트를 얻을 수도 있다. 하지만 인공지능은 가끔 잘못된 정보를 자신 있게 대답하므로, 항상 팩트체크를 해야 할 것이다.
#6 – 지속적으로 실험할 것
인공지능을 언제 어떻게 효과적으로 사용할 수 있는지에 대한 감각을 터득하려면, 이를 업무에서 활발하게 테스트하는 것이 필요하다. 인공지능에 관한 다양한 팁이 등장하고 있긴 하지만, 최적의 활용 전략은 여전히 상황에 따라 달라진다. 따라서 이용자는 계속 새로운 프롬프트를 시도하여, 어떤 방법이 최적의 결과를 도출하는지 파악해야 할 것이다.
관련 기사