직장에 생성적 AI를 통합하기 위해 취해야 할 7단계

Gen AI(Generative AI)는 인터넷이 등장한 이후 가장 큰 업무 공간 파괴 요인이며 다시는 돌아갈 수 없습니다. 초기 단계에도 일상적인 작업, 데이터 분석, 고객 경험 개인화 등을 자동화하여 효율성, 생산성 및 수익성을 대폭 강화하여 사무 업무를 혁신하고 있습니다. 결과적으로 Gen AI는 기업이 경쟁 우위를 확보할 수 있는 중요한 기회를 제공합니다. 이 가이드는 직장에서 Gen AI를 채택할 때 얻을 수 있는 이점을 강조하고 이 혁신적인 기술을 작업 흐름에 통합하는 간단한 접근 방식을 제공합니다.

직장에서 Gen AI란 무엇인가?

Gen AI는 머신러닝을 활용해 기존 정보와 패턴을 분석해 완전히 새롭고 창의적인 데이터를 텍스트, 이미지, 음악, 코드 등의 형태로 생성하는 생성적 인공지능(Genative Artificial Intelligence)의 총칭이다.

직장의 Gen AI는 워크플로를 간소화하고 반복 작업, 콘텐츠 생성, 데이터 분석을 자동화하여 생산성을 높이고 비용을 절감합니다. Gen AI를 사용하면 직원들이 보다 전략적이고 창의적인 업무에 집중할 수 있습니다.

Gen AI 채택이 귀하의 비즈니스에 얼마나 가치가 있는지 알아보려면 몇 가지 용도를 고려하십시오. 카피라이팅, 블로그 게시물, 판매 편지 또는 고객 문의에 대한 응답을 생성하도록 유도할 수 있습니다. 데이터 중심 보고서 작성 일정 관리; 녹음 내용을 복사합니다. 다국어 커뮤니케이션을 위해 문서와 이메일을 번역합니다. 재무 예측을 준비합니다. 그리고 훨씬 더.

직장에서 Gen AI 도입을 시작하는 것은 상대적으로 쉽지만, 도전이 없는 것은 아닙니다. 회사의 규모와 요구 사항에 따라 Gen AI를 워크플로에 도입할 때 기술, 윤리, 조직 및 인간 수용 복잡성을 탐색해야 하며, 이 모든 내용은 이 문서의 뒷부분에서 다루겠습니다.

비즈니스 커뮤니케이션 기능에서 Gen AI의 보완적 역할

Gen AI는 일상적인 작업을 자동화하는 데 탁월하여 팀이 더 높은 수준의 사고, 창의성, 전략적 의사 결정 및 이해관계자와의 진정한 관계 구축에 집중할 수 있도록 귀중한 시간과 리소스를 확보합니다.

또한 고급 분석을 통해 커뮤니케이션 결정을 알리고, 특정 대상을 위한 메시지를 개인화하고, 캠페인 효과를 측정할 수 있는 데이터 기반 통찰력에 대한 액세스를 제공합니다.

귀하의 팀이 Gen AI의 강점을 활용하면서 고유한 전문 지식에 집중한다면, 이러한 결합은 궁극적으로 더욱 영향력 있고 성공적인 비즈니스 커뮤니케이션 기능으로 이어질 것입니다.

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Gen AI가 도와줄 수 있는 실용적인 커뮤니케이션 기능과 업무

우리는 Gen AI의 역량이 어느 정도인지 이해하기 시작했지만, 현재 다양한 비즈니스 부서에서 진정한 이점을 경험할 수 있습니다. 다음은 몇 가지입니다:

Gen AI가 마케팅에 어떻게 도움이 되는지

Gen AI의 데이터 분석은 이전 기능을 훨씬 뛰어넘어 마케팅 팀이 이를 사용하여 방대한 소비자 데이터에서 숨겨진 패턴을 찾아내고, 소비자 선호도를 식별하고, 행동을 예측하고, 잠재고객을 더욱 세분화하고, 마케팅 캠페인의 방향을 실시간으로 안내하는 데 사용할 수 있습니다. 또한 학습한 내용을 활용하여 고도로 개인화된 마케팅 콘텐츠를 제작하고, 캠페인 성과 지표를 추적하고, 성과 데이터를 기반으로 메시징을 개선 및 강화할 수 있습니다.

Gen AI가 인적 자원에 도움을 줄 수 있는 방법

HR 팀은 Gen AI를 사용하여 채용 게시판을 스캔하고, 이력서 심사 및 초기 인터뷰를 자동화하고, 개인화된 지원 메시지를 작성함으로써 인재 확보를 간소화할 수 있습니다. 학습 데이터가 충분하면 향후 고용 요구 사항을 예측하고 기술 세트, 성과 및 포부를 기반으로 승진할 내부 후보자를 식별하는 데도 도움이 될 수 있습니다.

Gen AI는 직원 참여도 분석에도 의미가 있을 수 있습니다. 이를 사용하여 설문조사를 평가하고, 내부 커뮤니케이션을 추적하고, 정서 추세를 파악하고, 잠재적인 단절점이나 개선이 필요한 영역을 찾아냅니다.

Gen AI가 고객 서비스에 도움을 주는 방법

챗봇을 사용해 본 적이 있다면 Gen AI가 이미 고객 서비스를 변화시켰다는 것을 알고 계실 것입니다. 그러나 FAQ 답변, 약속 예약과 같은 일상적인 작업을 자동화하는 것은 Gen AI가 고객 서비스를 개선하고 간소화할 수 있는 방법의 시작일 뿐입니다. 또한 고객 피드백을 분석하고, 개선이 필요한 영역을 식별하고, 실제 문제가 발생하기 전에 가능한 에스컬레이션에 플래그를 지정하고, 잠재적인 솔루션을 제안하여 팀이 고객 서비스에서 더욱 역량을 강화하고 적극적으로 대처할 수 있는 기회를 제공할 수 있습니다.

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Gen AI를 직장에 통합하는 7단계.

비즈니스에서 Gen AI 혁신의 이점을 부인할 수 없습니다. 덜 분명한 것은 Gen AI를 기존 시스템과 워크플로에 원활하게 통합하는 방법입니다. 다음 7단계는 경로를 도표화합니다.

1 비즈니스 요구 사항과 목표를 평가합니다.

Gen AI를 회사의 워크플로우에 통합하기 위한 가장 원활한 전환은 명확하고 철저한 계획을 세우는 것에서 시작됩니다. 회사의 모든 부서에는 생산성 향상을 위해 Gen AI를 활용할 수 있는 비즈니스 커뮤니케이션 과제와 목표가 있을 것입니다. 모든 이해관계자를 통합한 다음 프로세스에 대한 철저한 분석을 수행하여 Gen AI가 도움이 될 부분을 식별합니다.

2 Gen AI 통합팀을 구성하세요.

Gen AI를 작업장에 통합할 때는 종합적인 계획이 중요하며, 다재다능하고 철저한 계획을 보장하려면 다양한 전문 지식을 갖춘 팀이 필요합니다. IT 전문가는 귀하의 기술 인프라를 이해하고 원활한 통합을 제공할 수 있으므로 필수적입니다. 데이터 과학자는 분석 능력을 발휘하고 정보를 해석하는 방법을 평가하고 Gen AI 도구에서 귀중한 통찰력을 추출할 수 있습니다. 비즈니스 프로세스와 인간의 요구 사항에 대한 깊은 통찰력을 갖춘 관련 부서장은 조직 전체에서 Gen AI 애플리케이션을 의미 있는 방식으로 사용하는 방법에 대한 지침을 제공할 수 있습니다.

Gen AI 통합팀의 역할은 개념화에서 끝나서는 안 됩니다. 공유된 비전으로 뭉친 IT, 데이터 과학 및 관련 부서의 전문가는 AI 세대의 수호자가 되어 성과, 건강, 윤리 및 영향을 감독해야 합니다.

3 팀을 교육하고 훈련하세요.

Gen AI와 그 이점에 대해 직원을 교육하는 것은 특히 AI가 인간의 일자리를 대체하는 것에 대한 우려가 커지고 있다는 점을 고려할 때 수용, 이해 및 협업을 촉진하는 데 매우 중요합니다. Gen AI를 업무 활동에 구현하기 전에도 투명성과 신비화 제거가 핵심입니다.

Gen AI가 어떻게 사용될 것인지 모든 직원에게 설명하고, 직업 대체에 대한 우려를 해결하고, 인간-AI ​​파트너십의 협업적 성격을 강조하고, 일상적인 작업을 자동화하고 직원들이 보다 전략적이고 창의적인 추구를 할 수 있도록 하는 이점을 간략하게 설명합니다.

그런 다음 계획과 기술이 마련되면 Gen AI에 대한 직원 교육을 도입하세요. 이 단계는 팀이 새로운 도구를 효과적으로 활용하고, Gen AI 기반 프로세스를 탐색하고, 진화하는 워크플로에 적응할 수 있는 기술을 갖추게 할 뿐만 아니라 보다 원활한 채택을 보장합니다.

4 올바른 세대 AI 도구 및 기술을 선택하십시오.

올바른 도구와 기술을 선택하면 현재와 미래의 직장에서 AI 세대 혁신을 통해 최적의 ROI를 얻을 수 있습니다. 사용 가능한 Gen AI 플랫폼 및 도구에 대한 심층적인 연구를 수행합니다. 다양한 옵션을 살펴보고 해당 기능, 대상 산업 및 사례 연구에 대한 정보를 수집하세요. 귀하의 특정 요구 사항과 목표에 맞는 솔루션을 찾으십시오. 또한 비즈니스 및 향후 요구 사항에 맞게 확장할 수 있는 능력, 사용 용이성, 기존 시스템과의 통합 용이성, 데이터 보안 강도 및 어려움이 발생할 경우 지원과 같은 기술적 측면을 고려하십시오. 예상 ROI를 기준으로 각 도구의 비용을 분석할 수도 있습니다. 마지막으로, 커밋하기 전에 Gen AI 컨설턴트를 고용하고 파일럿 프로그램을 실행하여 성능과 적합성을 테스트하는 것을 고려하십시오.

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5 데이터 전략을 개발합니다.

Gen AI의 효율성은 데이터 품질에 달려 있습니다. 이것이 바로 데이터 전략을 공식화하고 실행하는 데 도움을 주는 데이터 전문가를 포함하여 비즈니스에서 Gen AI 기술 업그레이드의 일환으로 강력한 데이터 전략을 갖는 것이 중요한 이유입니다. 많은 중요한 고려 사항 중에는 데이터 기반의 정확성과 공정성을 보장하기 위한 데이터 감사 및 정리, 중앙 위치에 저장된 데이터에 대한 원활한 액세스, 위반 및 무단 액세스를 방지하기 위한 보안, 데이터 수집 및 사용자 개인 정보 보호의 투명성, 명확한 기록이 있습니다. 가청성 및 규정 준수를 위한 데이터 출처, 사용 및 폐기.

6 Gen AI 성능을 모니터링하고 평가합니다.

다른 중요한 시스템과 마찬가지로 직장에서 Gen AI를 모니터링하는 것이 중요합니다. 명확한 지표와 KPI를 바탕으로 성공 여부를 결정하되 숫자에만 의존하지 마십시오. 잠재적인 편견이나 문제를 식별하기 위해 질적 피드백을 수집합니다. 그런 다음 결과를 분석하고 조정합니다. 지속적인 모니터링, 측정 및 개선을 통해 Gen AI가 귀하에게 적합하도록 보장하고 실질적이고 신뢰할 수 있는 개선을 추진합니다.

7 규정 준수 및 윤리 기준을 보장합니다.

Gen AI는 용감한 새로운 개척지이며 규칙과 모범 사례는 계속 발전할 것입니다. 이러한 이유로 합법적이고 책임 있는 Gen AI 사용 지침을 준수, 모니터링 및 업데이트해야 합니다. 윤리적 딜레마를 피하려면 규정을 이해하고, 데이터 사용에 대해 투명성을 유지하고, 인간의 감독을 보장하고, 보안의 우선순위를 정하고, 인간-AI ​​협업을 수용하고, 정기적인 감사 및 업데이트를 수행하여 알고리즘의 편견에 적극적으로 맞서야 합니다. 계속해서 따라잡으려면 규정 준수를 옹호하고 편견을 모니터링하며 책임감 있는 Gen AI 개발을 보장하기 위한 전담 Gen AI 윤리 담당자 또는 위원회를 지정하는 것이 좋습니다.

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Gen AI 통합의 과제 극복

Gen AI는 흥미로운 변화를 약속하지만 통합에는 장애물이 있을 수 있습니다. 다음은 계획해야 할 몇 가지 사항이며, 위에서 설명한 대로 구체적인 통합 계획을 통해 모두 해결할 수 있습니다.

기술 과제

새로운 기술은 아직 체계적으로 해결되지 않은 새로운 과제를 가져옵니다. 고려해야 할 몇 가지 사항은 다음과 같습니다.

• 알고리즘은 훈련 데이터의 기존 편향을 증폭시켜 차별적인 결과를 초래할 수 있기 때문에 데이터 품질과 편향이 문제가 될 수 있습니다.
• Gen AI 모델은 의사결정에 도달하고 결과를 생성하는 방법을 정확하게 설명하지 않아 신뢰와 윤리에 관한 문제를 야기합니다.
• 강력한 보호 장치가 마련되지 않은 경우 Gen AI 시스템이 잠재적으로 민감한 데이터를 노출할 수 있으므로 보안과 개인 정보 보호는 매우 중요합니다.
• Gen AI를 기존 인프라 및 작업장 관행에 통합하려면 기술 전문 지식이 필요합니다.

윤리적 도전

위에 나열된 기술적 문제 중 일부는 윤리적인 문제이기도 합니다. 한 가지 예는 훈련 데이터와 그에 따른 출력의 편향 가능성입니다. Gen AI 의사결정과 결과의 불분명한 출처는 또 다른 문제로, 책임과 잠재적인 데이터 조작에 대한 의문을 제기합니다. 개인정보와 데이터를 보호하는 것도 윤리적으로 중요합니다. Gen AI가 생성한 통찰력의 세계를 탐색하면서 데이터 수집, 사용 및 저장 방식을 투명하게 공개하고 Gen AI 개발 및 구현의 모든 단계에 개인 정보 보호 고려 사항을 통합하십시오. 또한 데이터가 분산되어 있고 개인 정보 보호 고려 사항이 개발 프로세스에 내재되어 있는 오픈 소스 세대 AI 모델 활용을 고려해보세요.

조직의 과제

Gen AI는 개인에게는 실질적으로 플러그 앤 플레이 방식이지만 직장에서는 훨씬 더 복잡합니다. Gen AI의 기능을 비즈니스 목표 및 구조에 맞춰 기존 인프라 및 워크플로우에 가장 적합한 방법과 위치를 결정함으로써 불필요한 구현 문제를 많이 피할 수 있습니다. 또한 팀을 위한 프로세스가 마련되어 있고 기술과 재능 격차를 평가할 수 있도록 구현을 위한 계획과 구조를 만드는 것이 필요합니다. 마지막으로 Gen AI가 데이터 개인 정보 보호, 편견 및 책임에 대해 수많은 질문을 제기하므로 규제 준수 및 법적 고려 사항을 조사해야 합니다.

직원 수용 문제

아마도 직장에서 AI 세대의 과제를 해결할 때 가장 중요한 것은 불신, 일자리 대체에 대한 두려움, 인간의 감독 및 통제 부족일 것입니다. 안전과 안정성을 위해 Gen AI는 직원을 대체하는 도구가 아니라 권한을 부여하는 도구로 만들어졌습니다. 인간 근로자에 ​​대한 약속을 강조하기 위해 실증적인 조치를 취하면 직원의 자신감, 신뢰 및 보안을 강화하는 데 도움이 될 것입니다. 또한 Gen AI가 현재 팀에서 수행하는 작업을 가정하고 Gen AI 개발에 직원을 참여시켜 공동 창작 및 공유 소유권 문화를 조성하고 직원 기술과 미래를 향상시키기 위한 교육 프로그램에 투자하여 직원의 기술을 재교육하거나 향상시킬 계획을 세웁니다. 그들의 경력을 증명하십시오.

직장 내 Gen AI FAQ

Gen AI를 직장에 통합함으로써 얻을 수 있는 주요 이점은 무엇입니까?

Gen AI는 반복 작업을 자동화하고, 분석을 통해 귀중한 통찰력을 제공하고, 커뮤니케이션의 초개인화, 의사결정 프로세스 개선을 통해 사무 업무를 혁신하고 있습니다.

내 비즈니스가 Gen AI 통합에 대한 준비가 되었는지 어떻게 확인할 수 있나요?

귀하의 비즈니스에 Gen AI가 해결할 수 있는 명확한 목표가 있는지 평가하십시오.

AI 통합에서 인력 교육이 중요한 이유는 무엇입니까?

교육을 통해 직원은 Gen AI 기능을 이해하고 Gen AI 도구와 함께 작업할 준비를 갖추며 직장에서 Gen AI의 불가피한 진화를 신뢰하고 포용할 수 있습니다.