생성 인공 지능에 대한 최고 인사 책임자의 빠른 가이드 

13 4월 2023

단 몇 주 만에 ChatGPT라는 모호한 도구가 우리를 미래로 보내는 데 시간을 할애했습니다. “GPT란?”에서 ChatGPT로 무엇을 할 수 있습니까? 한 달도 안 돼요.

이제 우리는 주류 대화에서 다음과 같은 질문을 하고 있습니다. 직장에서 생성형 AI 도구와 애플리케이션을 어떻게 사용할 수 있습니까? 우리 아이들은 숙제를 위해 어떻게 사용해야 할까요? 어떤 업무가 중단됩니까? 앞으로 더 많이, 생성적 AI는 우리가 일하고, 배우고, 창조하는 방식에 신속하고 극적인 영향을 미치고 있습니다. 그리고 이러한 도구를 연구하고 적용에 대해 논의하는 데 매 순간을 투자하면서 그 영향이 미치는 모든 힘을 실현하고 있습니다. 정말 흥미로운 시간입니다! 

생성적 AI가 업무를 재구성할 것이라는 사실은 의심의 여지가 없으며, 이제 막 시작하고 있다는 것은 분명합니다. Elon Musk와 AI 전문가들이 서명한 공개 서신에서 사회와 인류에 대한 잠재적 위험이 있는 “통제 불가” AI 인종에 대해 경고하는 것으로 강조한 바와 같이, 제한과 위험이 없는 것은 아니다. 물론 고려해야 할 것이 많으며, 이는 전문가들의 최우선 생각에 있는 사람들에게 영향을 미칩니다.

그렇다면 이것이 HR에 의미하는 바는 무엇이며, 이 혁명에 참여하기 위해 최고 인사 책임자(CPO)가 알아야 할 사항은 무엇일까요? 

튜닝하는 사람들을 위한 생성적 AI에 대한 간략한 참고 사항

사용자 프롬프트를 기반으로, ChatGPT와 같은 생성 AI 시스템은 오디오, 이미지 , 텍스트 및 비디오를 포함한 새로운 콘텐츠를생성하기 위해 알고리즘을 사용하여 입력 매개변수 및 기존 자료로부터 기본 패턴을 인식합니다.

왜 하이프가 너무 많아요? Microsoft Copilot(새로 통합된 AI 개인 생산성 도구)은 “당신의 말을 지구상에서 가장 강력한 생산성 도구로 바꿀 수 있다”고 말합니다. 실제로 이메일 작성 또는 대규모 문서 요약과 같은 수동적이고 반복적인 작업을 가속화 하여 효율성을 개선할 수 있으며, 특정 대상에 맞춤화된 콘텐츠를 제작 하여 경험을 개인화할 수 있지만, 또한 글쓰기 스타일을 모방하거나 무한한 프롬프트 루프를 통해 완전히 새로운 자료를 만들 수 있습니다. 하루 종일, 단 몇 초 만에 무작위 질문으로 인터넷을 스카우링하는 개인 비서와 매우 비슷합니다. 살아남을 시간입니다!

그렇다면 사람들이 주의를 요구하는 이유는 무엇일까요? 사용자의 응답 요청을 충족하기 위한 시도로, 생성된 정보가 실제 영향을 미치는지 여부에 관계없이 여전히 신뢰할 수 있는 허위 또는 편향된 정보를 생성할 수 있습니다.

이제 기업은 잠재적인 함정에 굴복하지 않고 비즈니스에 미치는 영향을 극대화하는 방식으로 생성 AI 및 기타 도구를 사용하는 방법을 찾아야 합니다. 이는 HR이 오늘 해결해야 할 새로운 역할을 제공합니다.

HR이 먼저 고려해야 할 사항은 무엇입니까?

HR 리더는 인간의 업무를 늘리는 능력과 미래의 직무에 대한 잠재적 영향을 고려할 때 인력에 AI 및 AI 도구를 배포하는 데 있어 명확한 역할을 합니다.  엔터프라이즈 기술 및 데이터 리더는 일반적으로 이러한 도구에 대한 선택 및 기술/데이터 거버넌스를 실행하므로 HR은 이러한 도구의 배포와 액세스 및 사용에 대한 질문 모두에서 조기 의견을 확보하기 위해 신속하게 협업해야 합니다.  사람 중심의 업무 설계와 인간 기반 조직을 유지하려면 조직 전체의 고위 리더들이 사람과 AI가 함께 일하는 방식과 이 새로운 기술이 전략적 인력 계획에 미치는 잠재적 영향에 대해 조율하는것이 중요합니다. 다음은 CPO 및 그 팀의 경험에 기반한 몇 가지 단기 및 중기 고려사항입니다.

AI 및 AI 도구의 영향에 대한 단기 고려사항:

  •  업무 재설계에 직원 참여
    AI는 업무 수행 방식을 바꾸고, 일부 업무를 대체하며, 다른 업무를 보강하고 있습니다. 아이러니하게도 AI 기술은 특정 작업을 더 쉽게 만들 수 있지만 조직에 복잡한 영향을 미칩니다. 특히 생성적 AI가 업무 수행 방식에 큰 영향을 미칠 직무에서 직원들이 계속 참여하고 동기를 부여받을 수 있도록 HR의 필요성을 고려하십시오. 직원들이 AI가 업무에 도입되는 방식에 대해 의견을 제시하여 AI의 영향을 최적화하는 동시에 새로운 생산적인 업무에 참여할 수 있도록 기술 향상과 재교육을 제공할 수 있도록 합니다. AI가 업무에 가져다주는 이점을 이해하고, AI 사용과 기술 자체를 보완하는 영역에서 기술 구축, 심지어 자격 증명에도 중점을 둡니다.
  • 독점 데이터 사용으로 인한 위험을 완화하는 방법을 고려합니다.
    생성적 AI를 실험하는 직원은 실수로 이를 사용하여 독점 데이터를 처리할 수 있으며, 따라서 생성적 AI의 외부 모델을 교육하고 외부 사용자를 위해 콘텐츠를 생성할 때 일부 도구를 참조할 수 있습니다. 위험 및 규정 준수 팀과 협력하여 이러한 위험을 평가하고 피하십시오. 리더와 직원들에게 AI를 통해 할 수 있는 일뿐만 아니라 생성적 AI 도구와 민감한 정보를 잘못 취급하고 공유함으로써 발생하는 위험에 대해 알리고 교육하여 강력한 사이버 회복력 문화를 구축합니다. 
  • 새로운 기술 부족을 해결하기 위한 계획 개발
    데이터 관리, 거버넌스 및 윤리에 대한 새로운 기술이 우선 순위로 높아지고 있습니다. 조직에 가장 중요한 요소, 이 인재를 사용할 수 있어야 하는 곳, 이러한 기술을 갖춘 직원을 개발하는 방법을 정의합니다. 이 새로운 분야에서는 관심 있는 모든 조직을 위한 전문 인재가 시장에 충분하지 않을 수 있다는 점을 기억하십시오. 회사가 앞서 나갈 수 있도록 이러한 기술을 구축, 빌려서 구매하는 방법에 대해 광범위하게 생각해 보십시오.
  • AI를 효과적으로 사용할 수 있는 기술을 연마한다
    효과적으로 하룻밤 사이에 생성적 AI 출력을 감지하고 사실 확인하는 능력이 중요한 기술이 되었습니다. 데이터 리터러시 및 경계, 적절한 소스 평가, 검증 및 귀속성은 모두 더욱 중요해질 것입니다. 이는 새로운 기술이 아니지만, 범위와 중요성이 크게 증가했습니다. 직원들은 AI가 생성하는 콘텐츠를 구체화하고 맥락화하기 위해 호기심과 비판적 사고를 모두 연마해야 합니다. 이러한 기술을 전달하고 적용 방법을 시연하십시오.
  • 이 성장하는 분야에 비추어 역할 재정의

    전체 경력 및 직무 역할은 우리가 말하면서 진화하고 있습니다. 이러한 직무 중 다수는 현재 공급이 부족하며, 외부 전문가와 협력하여 사내에서 개발해야 합니다. 조직이 생성적 AI 사용 사례를 탐색함에 따라, 두드러지는 일부 역할은 다음과 같습니다.

    • AI 활용 디렉터- 도구 사용 방식을 규제하고 프로그램 정확도 및 관련성 개선
    • AI 기술을 운영에 통합하는 AI 구현 전문가. 이를 위해서는 격차를 해소하기 위한 기술적 전문성과 비즈니스 지식이 필요합니다.
    • 내부 고객의 요구를&지원하고 효과적인 배포 및 채택을 보장하는 AI 제품 채택 관리자
  • 윤리적 AI 지침이 업데이트되었는지 확인합니다.
    새로운 AI 요구 사항에 대한 윤리적 고려사항은 다양하고 성장하고 있습니다. 최근 공개 데모에서 생성적 AI의 부정확한 응답과 실수는 많은 관심을 끌었지만 생성된 콘텐츠에 대한 더 깊은 편견은 곧 더 악성으로 입증될 수 있습니다. 이러한 모델은 기존 데이터에 대한 교육을 통해 “학습”하기 때문에 인간과 마찬가지로 바람직하지 않은 역사적 편견을 영구화할 위험이 있습니다. 예를 들어, 고위직에 대한 AI 생성 직무 설명은 남성 대명사로 기본 설정되거나 AI 생성 사진 필터가 피사체의 피부색을 밝게 할 수 있습니다. HR은 인간 인력 간의 무의식적 편견을 해결하는 것과 마찬가지로 앞으로 AI 도구의 편견을 적극적으로 해결할 수 있습니다. 귀사가 윤리적 AI에 대한 정책을 마련하고 준수하며 생성적 AI 애플리케이션을 포함하도록 업데이트되었는지 확인합니다. 일반적으로 사람을 기술 앞에 서게 하십시오(즉, 사람이 마지막 확인을 하게 하고, 최종 결정을 내리기 위해 기술자에게 맡기지 마십시오). AI 애플리케이션을 구축하는 사람들을 위해 따라야 할 체크리스트가 있는지 확인합니다. 정기적인 '부작용' 평가를 실행하면 인재 결정이 AI가 아닌 인간에 의해 주도되도록 하는 데 도움이 됩니다. 
  • HR 내 AI 및 AI 도구 사용 시범 운영
    HR 내에서 AI 및 AI 도구의 채택을 주도하는 책임을 자신의 조직에 맡기십시오. 보상 팀은 AI를 사용하여 직무 기술서를 작성하고 보상을 조정하는 등의 작업을 지원할 수 있습니다. 인재 팀은 새로운 역량과 역량 모델을 생성할 수 있습니다. 학습 팀은 더 많은 맞춤형 커리큘럼을 추천할 수 있습니다. 직원 커뮤니케이션의 초안을 보다 신속하게 작성하고 수정할 수 있습니다. 구현과 채택을 시작하여 여러분 자신의 부서 비즈니스 내에서 회사에 대한 실제 영향이 무엇인지 배울 수 있도록 하십시오. 따라서 HR 팀은 큰 영향을 받지 않습니다.

중기 고려사항:

  • 인재와 기술의 조합 최적화
    직무 재창조 시: 자동화를 업무에 적용하기 위한 4단계 접근법 (HBR Press, 2018), Jesuthasan과 Boudreau는 여러 십 건의 사례 연구와 사례를 통해 기술 대신 업무를 주도하는 기업이 인간과 자동화의 최적의 조합을 보장할 수 있는 더 나은 장비를 갖추고 있음을 입증합니다. 이러한 기업들은 자동화가 매우 반복적인 규칙 기반 작업을 가장 잘 대체할 수 있는 곳, 인간의 창의성, 비판적 사고 및 공감을 강화할 수 있는 곳, 새로운 인간의 작업을 창출할 수 있는 곳을 알고 있습니다. AI가 조직 내 다양한 업무 체계에 침투하기 시작함에 따라 리더는 작업을 작업으로 분해하고, 최상의 옵션으로 이를 재배치하고, 새롭고 더 영향력 있는 작업을 재구성할 수 있는 도구와 능력을 갖추게 됩니다. 기술적인 관점이 아닌 인간적인 관점으로 업무 자동화에 접근할 수 있는 리더를 개발하는 것이 중요합니다.  
  • 조직 문화에 미치는 영향을 이해하도록 합니다.
    AI 기술은 궁극적으로 조직의 업무 방식을 변화시킬 것입니다. CPO의 기회는 혁신, 호기심, 발견과 같은 인간 중심의 가치를 조직 문화에 더 심도 있게 불어넣는 것입니다. 생성적 AI를 사용하는 사람들과 사용하지 않는 사람들 사이에서 계대배양이 출현하는 것을 조심하십시오. 또한 이 신기술을 둘러싼 불평등에 대한 우려가 있을 수 있으며, 이는 AI가 사람들의 업무와 경력 발전에 미치는 영향에 대한 불안을 촉진합니다. AI가 업무 문화에 어떻게 통합되어야 하는지 설명하는 데 있어 비즈니스 리더를 지원합니다. 사용 및 성과가 조직의 가치 및 목표와 일치하도록 조치를 취합니다.
  • 미래의 역할을 분할하는 데 있어 앞서 나가십시오.

    모든 알고리즘에는 인간의 \\"부모\\"가 있다는 점을 기억하십시오. AI가 일부 작업을 맡아도 이러한 시스템을 교육하고 실행하려면 인간이 필요합니다. 곧 조직은 AI 기반 도구를 관리하기 위해 완전히 새로운 역할을 만들어야 할 수도 있습니다. 이러한 기술을 사내에서 구축하는 최선의 방법을 고려하고, 다음과 같은 역할에 관심이 있을 수 있는 디지털 인재가 귀사에 매력적인지 확인하십시오.

    • 선별된 관련 콘텐츠 개발에 데이터 과학 전문 지식을 적용 하도록 엔지니어에게 요청
    • 상당한 오류와 편향을 최소화하고 정확성과 관련성을 개선하기 위한 출력 감사원
    • 대량의 데이터를  관리, 처리 및 선별하여 AI 모델(특히 향후 비즈니스 전략의 핵심인 모델의 경우)의 품질과 활용을 보장하는 데이터 관리 전문가
  • 영구적인 재창조라는 사고방식을 함양합니다.
    전통적인 직업은 이미 변화했으며, 재창조는 조직이 더 이상 플렉스를 배우는 새로운 근육이 되어야 합니다.   가장 간단한 용어로, 근로자들이 다른 회사에서 자신의 업무가 어떻게 수행되는지 살펴본 다음 아이디어를 가져오도록 장려하십시오. 아이디어 공유와 현상 유지에 도전하기 위한 포럼을 만들어 집단의 창의성을 활용합니다. “테스트 및 학습” 실험을 위한 예산을 따로 마련하고 사람들이 “플레이”할 수 있는 용량을 시스템에 생성합니다. 최전선에서 인재를 참여시켜 AI를 가장 잘 배포할 수 있는 방법을 매핑합니다. 이는 AI가 조직의 업무를 어떻게 방해하고 있는지에 대한 경영진과 근로자 간의 격차를 해소할 수 있는 중요한 기회입니다. 
  • 법률 및 규정 준수에 앞서 나아갑니다.
    생성적 AI의 사용은 몇 가지 법적 및 규제적 위험을 제기합니다. 저작권 또는 개인정보 보호법을 위반하는 프롬프트를 제공하거나 콘텐츠를 게시할 때 위에 언급된 데이터 문제가 악화됩니다. 최소한 기본 교육을 제공하여 직원이 개인 정보, 민감 정보 또는 기밀 정보를 입력하지 않도록 하십시오. 더 좋은 점은 이러한 AI 기반 도구의 사용에 대해 엄격한 가드레일을 사용하는 것입니다. 도구를 사용하도록 허용하기 전에 (합격/불합격 과정을 통해) 직원을 인증하고, 내부 콘텐츠 다운로드에 대한 경고 또는 면책 조항을 설정하며, GDPR 및 유사한 법률을 준수하는지 확인합니다.

이 기회를 놓치기에는 너무 좋음

명확히 하자면, 생성적 AI의 전개된 이야기는 상당한 위험과  보상 중 하나입니다. 챗봇, 인터넷 검색 결과 및 비즈니스 플랫폼을 더욱 매력적이고 유용하게 만들어 줍니다. 이제 데이터 입력과 같은 지루한 타임 싱크가 몇 시간이 아닌 몇 분 만에 발생합니다. 시각 데이터를 오디오 설명 으로 변환하여 세계와 사무실에 보다 쉽게 접근할 수 있게 해주는 앱도 있습니다. 디지털 개인 비서, 누구?

조직들은 자체적인 자체 생성 AI 도구를 구축하고 다양한 비즈니스 애플리케이션을 위한 독점 데이터를 교육할 수 있으며, 앞으로 몇 달 내에 우리의 집단적 아이디어가 급증할 것입니다. 이 순간부터 모든 산업이 등장하고 진화하며 축소될 것입니다. 

지속적인 발전을 통해 기업들은 가치를 더하고 위험을 최소화하는 방식으로 생성적 AI를 활용할 방법을 지속적으로 모색할 것입니다. 비즈니스 위험이 있지만, (AI가 강화한) 동일한 인력을 새로운 방식으로 활용하여 생산성을 높일 수 있는 기회와 직무를 더 매력적으로 만들 수 있는 기회는 간과하기에는 너무 큽니다. 앞서가는 것이 가장 좋습니다.

인간 과 AI가 진정한 이점을 제공한다는 사실은 우리가 이를 적극적으로 관리해야 한다는 것입니다. 따라서 CPO가 우리의 비즈니스, 리더, 인력 및 사회에 미치는 영향을 파악하고 준비하는 방식을 구체화하는 역할이 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 좋은 소식은 AI가 우리 모두가 함께 학습하면서 경쟁의 장을 넓히고 확장할 수 있다는 것입니다.

Mercer는 Marsh McLennan의 회사입니다. 우리는 사람, 위험 및 전략을 가진 기업을 지원합니다. 

저자(들) 소개
Kate Bravery

Mercer Senior Partner and Global Advisory Solutions and Insight Leader

William Self

Mercer Partner and Workforce Strategy & Analytics Leader

Ravin Jesuthasan

Global Transformation Services Leader

Ben Hoster

Marsh McLennan Advantage, Transformative Technologies Director

Chris Lomas

Digital Products Director, Oliver Wyman

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