지난 몇 년 동안 우리가 일하는 방식은 새로운 직장 트렌드와 기술로 인해 완전히 바뀌었습니다. AI는 빠르게 비즈니스 세계의 생산성 규칙을 재정의했습니다.; 이메일, 소셜 미디어 게시물, 이미지, 프리젠테이션 및 비디오는 모두 며칠이 아닌 클릭 몇 번 만에 생성될 수 있습니다.
그러나 생산성은 속도만으로 정의되지 않습니다. 품질과 결과도 마찬가지로 중요합니다. 예, 우리는 운전부터 예측, 심지어는 점점 더 중요한 작업을 AI에 맡기기 시작했습니다. 의료 진단어떤 경우에는. 그러나 사람이 주도함으로써 이익을 얻을 수 있는(그리고 앞으로도 계속 이익을 얻을) 것들이 여전히 많이 있습니다. 인간의 손길에는 타고난 가치가 있기 때문입니다. 기계가 여전히 효과적으로 복제하기에는 거리가 먼 방식으로 신뢰와 연결을 촉진합니다.
AI 도입이 가속화되면서 가장 분명해지고 있는 것은 AI의 가장 분명하고 달성하기 쉬운 가치 제안이 AI의 능력이라는 것입니다. 노동자들에게 시간을 돌려주다. 이를 통해 작업자는 맞춤형 문제 해결, 클라이언트 파트너 역할, 구매자의 복잡한 비즈니스 요구 사항 조사 등 자신의 역할 중 가장 영향력 있는 요소에 집중할 수 있습니다.
그래서 시대에 생성 AI질문은 다음과 같습니다. 어떻게 우리가 생산성을 향상하는 것뿐만 아니라 생산성에 대한 우리의 사고 방식을 완전히 바꾸기 위해 타고난 인간 기술을 사용할 수 있습니까? 아래에서는 AI가 직장에 미치는 엄청난 영향과 자동화 시대에 높아진 소프트 스킬의 중요성을 살펴보겠습니다.
AI가 직장 역학을 어떻게 변화시켰는가
오늘날의 직장은 기술과 진화하는 업무 문화로 인한 혁신적인 변화 덕분에 10년 전의 직장과 거의 유사하지 않습니다. ChatGPT, Midjourney, DALL·E와 같은 생성적 AI 도구는 요즘 가장 눈에 띄는 AI 용도 중 하나이지만 방대한 데이터 세트를 분석하고 패턴을 식별하며 통찰력을 생성하는 AI 기반 분석도 비즈니스에 헤아릴 수 없는 가치를 가져왔습니다.
네 가지 유형의 AI 지원 데이터 분석을 고려해보세요.
- 기술 분석은 과거 데이터를 살펴보고 무슨 일이 일어났는지 알려줍니다. 판매 실적, 지역별 판매, 성패 보고 등을 객관적으로 수치화, 측정, 모니터링하는 형태입니다.
- 진단 분석을 통해 이러한 일이 발생한 이유를 알 수 있습니다. 진단에서는 객관적인 척도를 사용하여 사용자가 결과를 가져온 주관적인 요인을 더 잘 이해할 수 있도록 돕습니다. 진단 도구는 거래 손실, 판매 주기 길이, 고객 이탈, 담당자 성과 등에 대한 분석을 생성합니다.
- 예측 분석은 리드 점수를 매기고, 이탈을 예측하고, 수요와 판매를 예측하고, 특정 거래가 성사될 가능성을 모델링하기 위해 주관적 및 객관적인 입력을 모두 사용하여 미래에 일어날 가능성이 있는 일을 예측합니다. 중요한 점은 예측 모델이 전체 시장 성과와 같은 외부 신호 및 데이터를 사용하여 진행 중인 추세를 모델링할 수 있다는 것입니다.
- 처방적 분석은 위의 모든 사항을 기반으로 취해야 할 다음 단계에 대해 조언합니다. 대부분의 사람들은 개인적인 삶을 통해 이러한 분석 분야에 익숙할 것입니다. Netflix, TikTok 및 YouTube의 제안 알고리즘을 구동하는 동일한 기술은 구매자와 판매자의 행동에 가중치를 부여하여 다음에 무엇을 해야 할지 제안할 수 있습니다.
처방적 분석은 기업이 가장 큰 가치를 창출할 수 있는 분야이자 지금까지 인간의 독창성을 복제하는 데 가장 가까운 분야입니다. 이러한 모델은 통찰력을 행동으로, 행동을 결과로 전환합니다. 그런 다음 일관성과 반복성을 위해 이러한 결과를 체계화할 수 있습니다. 그러나 여전히 인간의 감독과 협력이 필요합니다.
이처럼 AI의 통합은 업무의 성격을 재정의할 뿐만 아니라 인력 구성을 지속적으로 재편할 것입니다. 조직은 기술 전문 지식과 소프트 스킬이 혼합된 개인에게 프리미엄을 부여할 가능성이 높습니다. 즉, 인간적 접촉의 가치를 잊지 않는 것이 중요합니다.
자동화된 세계에서 소프트 스킬의 가치
AI가 작업의 일상적이고 분석적인 측면을 처리하는 동안 인간은 창의성, 공감 및 비판적 사고 능력에 기여합니다. 오늘날 가장 발전된 AI 모델도 감성 지능이 부족하다인간을 효과적인 의사소통에 필수적인 요소로 만듭니다. 인간은 AI가 할 수 없는 상호 작용을 수행합니다. 인간은 자신의 삶의 경험, 듣는 사람의 삶의 경험, AI도 포착할 수 없는 뉘앙스를 통해 생각하는 능력을 가져옵니다. AI가 스스로 훈련할 수 있는 것과 마찬가지로 인간은 직장에서 생산성을 높이기 위한 코칭과 멘토링에 없어서는 안 될 존재입니다.
이러한 소프트 스킬은 수익 창출, 관계 중심 활동에서 특히 중요 판매처럼. 예를 들어, 영업 관리자가 새로운 판매자와 협력하고 있으며 해당 판매자는 잠재 고객 계정에서 직접 POC(연락처)와 소통하고 있습니다. 이 초기 경력 판매자의 목표는 VP가 궁극적으로 의사 결정자가 되고 평가 프로세스에 참여해야 한다는 것을 알고 있기 때문에 POC가 자신을 영업 VP에게 소개하도록 하는 것입니다. 그러나 화상 통화에서 POC는 소개를 꺼립니다. 아마도 POC는 판매자가 “대본에서 벗어나” 판매 부사장 앞에 그녀를 앉힐 경우 그를 어리석게 보이게 만들지 않을 것이라는 확신을 원할 것입니다.
자연어 처리 (NLP) 도구를 사용하여 이러한 망설임을 해결할 수 있지만 이에 대한 근본적인 이유를 해석하는 것은 솔루션의 능력 범위에 속하지 않을 수 있습니다. AI 도구가 제공한 것을 활용하고 경험을 바탕으로 전문 지식과 맥락을 추가하는 것이 인간적 요소가 필요한 곳입니다. 고객과의 작업의 미묘한 차이를 이해하는 관리자는 POC와의 신뢰를 구축하기 위해 나머지 대화를 처리하는 방법에 대해 새 판매자에게 조언할 수 있습니다. 대화가 계속됨에 따라 이 피벗은 적절하고 맞춤화된 효과적인 대응을 보장하기 위해 시스템의 후속 자료를 안내합니다.
이는 거래를 성사시키고 비즈니스를 추진하는 활동에 인간이 어떻게 가치를 부여하는지 보여주는 많은 예 중 하나일 뿐입니다. 대인 관계를 육성하는 과정에서 인간은 진정한 배려를 보여주는 작은 세부 사항을 기억하고 직원의 특정 요구 사항에 맞는 새로운 협업 방법을 찾거나 지원적인 작업 환경을 형성하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이러한 것들은 궁극적으로 비즈니스 성과를 이끌어 AI의 자동화된 작업 완료만큼 생산성을 높여줍니다.
결론
AI와 고급 분석은 전례 없는 속도와 효율성으로 일상적인 작업을 자동화하고 프로세스를 간소화하여 업무 공간에 확실히 혁명을 일으켰습니다. 그러나 생산성의 본질은 단순한 속도를 초월합니다. 이는 기업의 성공과 성장에 기여하는 가시적인 결과에 있습니다. AI가 작업의 지루하고 수동적인 측면을 처리함에 따라 인간은 없어서는 안 될 기여자로 떠오릅니다.
우리가 진화하는 업무 환경을 탐색하면서 AI와 인간의 협업이 표준이 되다기술과 인간 기술의 공생 관계는 혁신적인 솔루션과 지속적인 비즈니스 성공의 원동력으로 나타납니다. 생산성에 대한 우리의 생각을 재편하는 데 있어서 인간의 손길의 지속적인 가치를 인식하고 축하하는 것이 중요합니다. 인간의 손길은 의미 있는 비즈니스 성과를 창출하는 데 있어 AI와 어깨를 나란히 하는 다각적인 형태입니다.
게시물 생산성의 화폐: AI와 인간 요소 처음 등장한 Unite.AI.