AI 기술을 활용한 직원 능력 개발

AI는 여러 산업에 걸쳐 비즈니스의 판도를 바꾸는 도구로 부상했습니다. 그러나 AI 채택이 가속화됨에 따라 가장 중요한 고려 사항 중 하나는 현재 인력에 미치는 영향입니다. 경쟁력을 유지하기 위해 AI에 투자하기를 원할 수 있지만, 팀원들은 더 주저할 수 있습니다. 최근 갤럽 설문조사에 따르면, 직원 중 거의 1/4이 AI가 직업을 맡는 것에 대해 걱정하고 있습니다. 이것이 바로 이러한 우려를 완화하고 AI의 진정한 잠재력을 발휘하는 데 AI 교육 계획이 필수적인 이유입니다.

G-P 의 AI at Work 보고서에 따르면 리더들은 AI가 디지털 트랜스포메이션, 시장 위험 예측 및 규제 준수와 같은 영역에 성공적으로 영향을 미칠 수 있다고 생각합니다. 그러나 AI만으로는 적절한 인력과 프로세스를 갖추지 않으면 이러한 목표를 달성할 수 없습니다. AI가 가져올 수 있는 모든 이점을 활용하려면 AI 기능과 함께 직원의 기술을 고려하는 것이 중요합니다. 리더들이 AI를 수용하여 운영을 혁신하고 이 기술을 지원하는 기술을 갖춘 강력한 인력을 구축하는 것 사이의 균형을 성공적으로 이룰 수 있는 방법을 살펴보겠습니다.

AI가 직원의 업무를 맡게 됩니까?

많은 직원들이 직장에서 AI를 대체할 수 있다고 두려워하지만, G-P의 Chief Product and Strategy Officer인 Nat Natarajan은 올바른 준비와 교육을 통해 이런 일은 없을 것이라고 믿습니다. “우리는 우리가 가진 인간 인재와 기술 및 AI를 결합하는 것이 고객에게 최고의 경험 조합이라고 믿습니다. 우리는 AI가 사람을 대체할 것이라고 생각하지 않습니다. 우리가 하는 일을 강화할 것입니다.” 

AI는 연구 및 코딩과 같은 시간이 많이 소요되는 작업을 처리하여 작업 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 그리고 기술 기술의 사용기간이 4년으로 단축되었기 때문에 AI에 대해 직원들에게 가르치는 것은 실제로 업무 보안을 강화하는 동시에 인재 보유를 늘리고 AI의 이점을 극대화하는 문화를 조성할 수 있습니다. 

AI 업스킬링에는 어떤 것이 수반됩니까?

직원을 위한 AI 기술 향상에는 두 가지 주요 유형이 있습니다. 즉, 기술 역할 또는 비기술 역할에 대한 교육입니다. 기술적인 역할이 아닌 직원은 머신 러닝(ML) 알고리즘 및 예측 분석과 같은 AI 분야에 집중하여 일상적인 업무 전반에서 분석 및 의사 결정 기술을 개선할 수 있습니다. 여기에는 챗봇과 같은 AI 기반 도구를 사용하는 방법, AI가 생성한 데이터를 해석하는 방법, AI 인사이트를 자신의 판단과 결합하여 더 나은 결정을 내리는 방법을 배우는 것이 포함될 수 있습니다. 예를 들어, 마케팅 인재가 대상 캠페인에 AI를 사용하도록 교육하거나 HR 전문가가 AI를 사용하여 채용 일정을 최적화할 수 있습니다.

두 번째 유형의 AI 업스킬링은 보다 기술적이며 소프트웨어 개발자와 같이 AI 솔루션을 생성, 맞춤화 또는 유지하는 역할을 위해 설계되었습니다. 이는 Python과 같은 도구를 사용한 모델 평가 교육에서부터 AI 및 ML 시스템이 더 큰 소프트웨어 시스템에 통합되는 방법 또는 딥 러닝 모델을 운영 환경에 배포하는 방법에 대한 이해에 이르기까지 다양할 수 있습니다.

직원을 위한 AI 기술 향상 전략을 계획하는 방법

AI가 많은 주요 비즈니스 프로세스를 자동화하는 데 도움이 될 수 있지만, 여전히 중요한 컨텍스트를 제공할 사람이 필요합니다. 따라서 AI에서 인재를 교육하면 최첨단 AI와 인간의 경험을 결합하여 두 배의 보너스를 제공하여 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다. 기술 향상으로 가는 여정은 회사마다 다르지만, 기본적으로 AI 교육에는 여러 수준의 전문성이 필요합니다. 여기에는 고위 리더들이 직장에서 AI를 사용하는 것의 중요성을 지속적으로 강조하는 문화가 포함됩니다. 리더는 또한 각 직원에게 개인화된 학습 계획을 제공하면서 팀이 현재 가지고 있는 기술과 앞으로 필요한 기술을 파악해야 합니다. 

G-P 인재 채용 담당 이사인 Pooja Chugh는 “이 [업스킬링 직원]은 평가 및 기술 격차 분석, 데이터 과학, 고급 머신 러닝 기술, 실제 문제 프로젝트에 대한 실습 경험 및 지속적인 지원과 같은 분야에 초점을 맞춘 목표 교육이 포함된 체계적인 접근 방식을 필요로 합니다.”라고 말했습니다. “시간이 걸릴 수 있지만, 회사의 비즈니스와 문화를 이미 이해하고 있는 직원의 강점을 활용하여 조직 내에서 AI를 보다 지속 가능하고 통합적으로 채택할 수 있습니다.” 

AI로 직원에게 권한을 부여하여 비즈니스 성과를 혁신하십시오.

인력이 AI 교육을 받으면 까다로운 문제를 해결하고 혁신을 촉진하며 비즈니스의 초과 성과를 달성할 수 있습니다. AI 교육은 또한 유지 노력에도 도움이 되므로, HR 팀은 오늘날의 경쟁적인 채용 환경에서 온보딩 및 오프보딩 주기에 잠기는 것에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 즉, 복리후생 관리, 정책 관리, 직원 관계 등과 같이 인력을 개선할 수 있는 다른 중요한 업무에 집중할 수 있습니다. AI와 직원 기술 향상에 투자하는 것이 다양한 산업에 어떻게 도움이 될 수 있는지 소개합니다.

소비재(CPG):

CPG 업계의 직원들에게 ML 알고리즘과 데이터 분석에 대한 기술을 향상시키면 팀이 더 많은 데이터 중심과 효율성을 달성할 수 있습니다. CPG 산업에서 데이터를 효과적으로 관리하는 것은 소매업체와 공급업체에서 제조업체와 소비자에 이르기까지 소스 포인트가 매우 많기 때문에 어려운 일입니다. 그러나 ML 알고리즘 및 데이터 분석에 대해 직원을 교육하면 소비자 수요와 같은 요소를 예측하고 재고 수준을 최적화하는 강력한 기능을 활용할 수 있습니다. McKinsey 리서치에 따르면, 한 소비자 회사가 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 재무 계획과 분석을 단순화하여 연구에 소비하는 시간의 최대 30%를 절약했습니다.

생명공학:

생명공학 산업의 직원들에게 데이터 분석, 예측 모델링 및 자동화에 대한 기술을 향상시키면 혁신과 의료 개발을 촉진할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터 과학 기술을 사용하여 생체표지자를 식별할 수 있으며, 최근중국의 연구자들은 딥 러닝 모델을 사용하여 림프절 생검에서 폐암을 정확하게 검출했다. AI 교육은 대규모 생물학적 데이터세트 분석 및 고급 시뮬레이션 실행과 같은 기술이 정밀 헬스케어를 개선할 수 있는 발견을 가속화할 수 있는 생명공학 산업의 핵심이 될 것입니다.

비즈니스 서비스:

비즈니스 서비스 업계의 직원들에게 AI 기술을 제공하면 데이터 입력 및 보고서 생성과 같은 반복적인 작업을 자동화할 수 있는 도구를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 로보틱 프로세스 자동화(RPA) 도구에 대해 직원을 교육하면 처리 시간과 인적 오류 위험을 줄이고 양식 작성, 데이터 추출 및 파일 관리와 같은 주요 관리 워크플로우를 간소화할 수 있습니다. 비즈니스 서비스에서의 AI 사용에 대한 2024 Thomson Reuters 설문조사에 따르면, 법무 업계 응답자는 비용 절감을 위해 AI 도구를 사용했고, 직원들이 고부가가치 업무에 더 많은 시간을 할애할 수 있게 했으며, 품질 관리 점검에 도움을 줄 수 있는 역량을 갖추고 있는 것으로 나타났습니다. 

제조:

ML, NLP(자연어 처리)및 예측 분석과 같은 프로세스에 대해 제조 산업의 직원을 향상시키면 오류 감소, 워크플로 관리 개선 및 가동 중단 시간 감소로 생산성이 향상될 수 있습니다.McKinsey Global Institute에 따르면, 제조는 데이터 집약적인 산업 중 하나로, 매년 전 세계에서 평균 1.9 페타바이트를 생산합니다. 그러나 AI는 직원들이 실시간 데이터를 분석하여 워크플로우를 최적화하도록 도울 수 있습니다. 예측 모델링 교육을 받은 직원은 장비 고장이 발생하기 전에 기계 데이터를 해석하여 사전 유지보수 일정을 잡을 수 있습니다. 이는 효율성을 낮추고 비용을 증가시킬 수 있는 운영 지연 또는 중단 위험을 최소화하므로 제조 산업의 핵심입니다.

기술:

기술 산업의 직원들에게 AI 자동화 및 분석 도구에 대한 기술을 향상시키면 더 짧은 시간 안에 더 많은 것을 달성할 수 있습니다. 스위스 루가노 대학교의 학자들은 ML, NLP, 자동화 테스트와 같은 AI 기술이 코딩 및 버그 감지와 같은 작업을 지원함으로써 소프트웨어 개발자의 워크로드를 절반으로 줄일 것이라고 믿습니다. 사이버 보안과 같은 영역에서 딥 러닝 모델에 대한 교육은 직원들이 그렇지 않으면 놓칠 수 있는 대규모 데이터 세트의 패턴을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 AI를 사용하여 클라이언트 로그와 과거 데이터를 사용하여 모델을 구축하여 공격 패턴을 사전에 식별할 수 있습니다. 

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전 세계적으로 비즈니스를 수행하는 방식은 AI 채택이 증가함에 따라 끊임없이 변화하고 있으며, 끊임없이 진화하는 기술을 최대한 활용하려면 신중한 계획, 투자 및 지속적인 학습이 필요합니다. 적절한 AI 인재를 채용하고 신규 및 기존 직원을 위한 지속적인 교육 전략을 구현하는 것은 AI의 이점을 극대화하는 데 매우 중요합니다. 

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