3개 회사 중 1개 회사[1] 가 이미 아시아에서 Generative AI를 채택하고 있는 시대에서, 우리는 산업을 재구성하고 조직과 직원 모두에게 필요한 기술을 재정의할 것을 약속하는 기술 혁명을 목격하고 있습니다. Generative AI가 어떻게 아시아의 기술 요건을 변화시키고 있는지 알아보세요. 지속적인 적응의 필요성, 소프트 스킬의 중요성 증가, 진화하는 기술 스킬 관리를 위한 전략을 강조합니다.
지속적인 적응을 위한 필수 사항
Generative AI가 주도하는 빠르게 변화하는 환경에서 빠르고 효율적으로 적응하는 능력이 매우 중요해졌습니다. 아시아에서 2025년 글로벌 인재 동향 설문조사 응답자의 절반 이상 이 Gen AI가 지속적인 재교육의 필요성을 높였다고 응답했습니다. 조직과 직원은 오늘 필요하다고 간주되는 기술이 내일은 더 이상 사용되지 않을 수 있음을 인식해야 합니다. 이러한 빠른 변화 속도에는 지속적인 학습과 유연성에 대한 사고방식이 필요합니다.
평생 학습은 더 이상 선택이 아니라 필수 사항입니다. 직원은 공식 교육, 온라인 과정 또는 실습 경험을 통해 기술 향상 기회를 적극적으로 찾아야 합니다. 결과적으로 조직은 지속적인 개발을 장려하고 지원하는 문화를 조성해야 합니다. 기업은 교육 프로그램에 대한 액세스를 제공하고, 학습 경로를 만들고, 개인적 성장을 장려함으로써 인력이 민첩성과 경쟁력을 유지할 수 있도록 해야합니다.
회복력은 급속한 기술 발전의 시대에서 또 다른 중요한 속성입니다. 직원들은 Generative AI를 직장에 통합하는 데 수반되는 불확실성과 도전을 헤쳐나갈 준비가 되어 있어야 합니다. 여기에는 새로운 기술 습득뿐만 아니라 새로운 환경과 워크플로우에 적응할 수 있는 정신력 개발도 포함됩니다.
소프트(또는 "핵심") 기술의 역할 증가
테크니컬 기술은 여전히 필수적이지만, 종종 핵심 기술이라고 하는 소프트 기술의 중요성은 그 어느 때보다 커졌습니다. Generative AI가 일상적이고 반복적인 작업을 인수함에 따라, 인간 인력은 고유한 대인 관계 및 인지 능력 세트를 테이블로 가져와야 할 것입니다.
효과적인 커뮤니케이션과 협업은 성공적인 AI 통합의 핵심입니다. 직원들은 팀에서 일하고, 아이디어를 공유하고, 복잡한 정보를 명확하게 전달해야 합니다. 이는 학제간 팀이 보다 일반화되어 AI 전문가와 도메인 전문가를 통합하여 혁신을 추진할 때 특히 중요합니다.
Generative AI는 방대한 양의 데이터를 처리하고 솔루션을 생성할 수 있지만, 이러한 솔루션을 해석하고 상황에 맞게 적용하는 것은 인간의 비판적 사고와 문제 해결입니다. 직원들은 AI에서 생성된 인사이트를 분석하고, 관련성을 평가하고, 기계적 지능과 인간의 판단을 조합하여 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있어야 합니다.
AI가 더 많은 작업을 자동화함에 따라 인간과의 상호작용이 점점 더 중요해질 것입니다. 정서적 지능과 공감은 직원들이 고객, 동료 및 이해관계자의 요구를 이해하고 이에 대응할 수 있는 핵심 기술입니다. 견실하고 공감하는 관계를 구축하는 것은 기술적으로 진보된 직장에서 중요한 차별화 요소가 될 것입니다.
기술력의 전환 관리
Generative AI의 진화하는 성격은 시간이 지남에 따라 기술 기술의 전환을 관리하기 위한 전략적 접근 방식을 필요로 합니다. 기술 숙련도를 정의하고 관리하는 조직의 능력은 전 세계와 아시아에서 여전히 문제가 되고 있다고 51%가 보고했습니다.[2] 기술 숙련도를 중앙 집중식으로 관리하지 않으며, 22%만이 관리하고 있습니다. 기술에 대한 책임은 조직과 직원 모두에게 있으며, 이들은 변화를 예측하고 이에 대비하는 데 적극적이어야 합니다.
조직은 새로운 동향과 잠재적인 기술 격차를 파악하기 위해 기술 예측에 투자해야 합니다. AI 발전의 궤적을 이해함으로써 기업은 그에 따라 인력의 기술을 향상시키거나 재교육하기 위한 전략적 계획을 개발할 수 있습니다. 여기에는 기술 교육뿐만 아니라 업계의 진화하는 요구에 따라 직원의 경력 진로를 조정하는 것도 포함됩니다. 특정 기술의 필요성에 대한 기술의 영향과 인원수에 대한 기술의 영향을 예측하는 조직의 능력은 상대적으로 낮습니다. Mercer의 2024/2025년 기술 스냅샷 설문조사 보고서에 따르면, 전 세계적으로 9%만이 자신들이 높은 효율성을 가지고 있다고 보고했으며, 42%가 낮은 효율성을 보고했습니다.
기존 교육 프로그램은 Generative AI 시대에 더 이상 충분하지 않을 수 있습니다. 조직은 직원들이 필요에 따라 특정 기술을 습득할 수 있도록 유연한 모듈식 교육 방식을 채택해야 합니다. 여기에는 개인 및 조직의 필요에 맞게 조정할 수 있는 마이크로 자격증, 단기 과정 및 실무 교육이 포함될 수 있습니다.
다양한 영역에 걸쳐 생성적 AI를 통합하려면 다학제적 전문 지식에 정통한 인력이 필요합니다. 직원들은 AI가 비즈니스의 다양한 측면에 어떤 영향을 미치는지에 대한 전체적인 이해를 도모하면서 자신의 주요 전문 분야를 넘어 지식을 넓히도록 장려해야 합니다. 이러한 다학제적 접근 방식을 통해 직원들은 AI 기술이 계속 발전함에 따라 새로운 역할과 책임에 적응할 수 있습니다.
멘토십과 동료 학습은 기술력의 전환을 관리하는 데 매우 중요합니다. 경험이 풍부한 직원은 AI 통합의 복잡성을 통해 동료를 안내하고 인사이트와 모범 사례를 공유할 수 있습니다. 조직은 멘토십을 위한 플랫폼을 만들고 동료 학습 네트워크를 촉진하여 기술 개발과 지식 공유를 강화해야 합니다.
Generative AI가 더욱 보편화됨에 따라 기술 개발에서 윤리적 고려사항이 중요한 역할을 할 것입니다. 직원은 데이터 개인정보 보호, 편견 및 책임과 관련된 문제를 포함하여 AI 기술의 윤리적 의미를 이해할 수 있도록 교육을 받아야 합니다. 조직은 AI가 책임감 있고 투명하게 배포되도록 윤리 교육의 우선순위를 정해야 합니다.
결론
Generative AI의 출현은 조직과 직원의 기술 요구를 심오한 방식으로 변화시키고 있습니다. 지속적으로 적응할 수 있는 능력, 소프트 스킬의 중요성 증가, 기술 스킬 전환의 전략적 관리는 모두 이 혁신의 중요한 요소입니다. 이러한 변화를 수용하고 평생 학습의 문화를 조성함으로써 조직과 직원은 AI 기반 미래의 복잡성을 탐색하고 성장과 혁신을 위한 새로운 기회를 열 수 있습니다.