더 많은 기업이 AI가 어떻게 생산성을 향상할 수 있는지 탐구함에 따라 한 가지 중요한 측면, 즉 직원이 일상 업무에서 실제로 이러한 도구를 어떻게 채택하고 사용하고 있는지 간과하는 경우가 많습니다. 문제는 AI가 생산성을 향상시킬 수 있는지 여부가 아니라 기업이 AI 참여의 모든 단계에서 직원을 효과적으로 지원하여 ROI를 극대화할 수 있는 방법입니다.
직원 생산성 및 데이터 인텔리전스 소프트웨어 분야의 선도적인 제공업체인 Prodoscore의 CEO로서 저는 AI 도입 또는 도입 부족이 직장에서 어떻게 진행되는지 직접 보았습니다. AI와 비즈니스가 결합된 Prodoscore의 위치에서 얻은 데이터 기반 통찰력을 활용하여 리더가 AI 도구가 조직 전체에서 완전히 활용되도록 보장할 수 있는 방법에 대한 세 가지 주요 내용을 소개합니다.
1. AI 사용과 관련하여 직원은 세 가지 그룹으로 구분됩니다.
AI가 최고 경영진의 최우선 관심사가 되면서 AI 채택에 대한 논의가 가시적인 결과로 옮겨갔습니다. 이제 AI의 생산성 수익은 소비된 시간과 수익에 미치는 영향을 포함하는 세부적인 수준에서 정량화되고 이해될 수 있습니다. Prodoscore의 최근 데이터에 따르면 직원은 AI 채택과 관련하여 세 가지 범주로 분류됩니다.
- 발가락 디퍼: 이 직원들은 AI를 드물게 사용하여 세션당 1분 남짓만 참여합니다. 그들은 AI를 실험하고 있을 수도 있지만 아직 이를 워크플로에 완전히 통합하지 않았습니다.
- 발 방수: 이들은 세션당 2~4회 AI 도구에 액세스하고 평균 사용 시간이 3분 미만인 적당히 참여하는 사용자입니다. 이 직원들은 업무를 개선하기 위해 상황을 테스트하고 AI를 통합하려고 노력하고 있지만 여전히 조심스럽게 도구에 접근하고 있습니다.
- 수영선수: 이들은 참여도가 높은 사용자이자 회사 내 잠재적인 AI 리더입니다. 그들은 세션당 5번 이상 AI 도구와 상호 작용하며 평균 사용 시간은 거의 6분입니다. 그들은 AI가 자신의 역할에 제공하는 가치를 이해하고 이를 활용하여 생산성을 향상시키는 데 최선을 다합니다.
이러한 뚜렷한 고용 그룹을 인식하는 조직은 이에 따라 AI 도입에 대한 접근 방식을 조정할 수 있습니다. 게다가 AI가 생산성에 미치는 영향은 업계를 초월합니다. 법률 보조원, IT 전문가, 관리자 등 OpenAI와 같은 AI 도구는 다양한 역할과 산업에 걸쳐 유용한 것으로 입증되었습니다. 각각의 경우에 AI를 사용하면 효율성이 눈에 띄게 향상되고 시간이 절약되는 것으로 나타났습니다.
2. AI 채택에 대한 유연한 데이터 중심 접근 방식은 더 큰 이점을 제공합니다.
AI의 힘을 진정으로 활용하기 위해 기업은 단순히 AI를 전문 용어로 선전하는 것 이상으로 나아가야 합니다. 성공적인 기업은 민첩성을 유지하기 위해 데이터를 사용합니다. 이를 통해 자원과 효율성에 관해 지능적이고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
예를 들어, 직원 AI 사용과 생산성 사이의 관계를 추적하면 비즈니스 리더는 이러한 도구가 비즈니스 결과에 어떤 영향을 미치는지에 대한 보다 명확한 통찰력을 얻을 수 있습니다. Prodoscore 연구에 따르면 직원이 OpenAI 또는 Gemini와 같은 도구를 사용하는 날에는 그러한 도구를 사용하지 않는 직원보다 생산성이 15-21% 더 높습니다. 한편, AI 도구를 사용하는 직원은 그렇지 않은 직원에 비해 하루 평균 90분 더 일합니다. 또한 메시징 및 채팅 도구를 사용하여 공동 작업하는 데 더 많은 시간을 할애하여 팀워크를 강화하고 내부 커뮤니케이션을 강화합니다.
이 수치는 AI가 생산성에 미치는 영향이 상당하다는 중요한 점을 강조합니다. 그러나 단순히 AI를 직장에 도입하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 직원들이 고유한 워크플로우와 회사 목표를 지원하는 방식으로 AI 도구를 채택하도록 하려면 조정 가능한 데이터 중심의 동적 접근 방식이 필수적입니다.
또한, 특히 하이브리드 작업 환경에서 직원과 관리자 간의 커뮤니케이션의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. Prodoscore의 데이터에 따르면, 61% 의 관리자는 특정 주에 팀원 중 한 명과도 대화하지 않은 반면, 관리자의 16%만이 모든 팀원과 매일 연락을 유지합니다. 평균적인 의사소통 격차는 3~4일이는 AI 도구의 효과적인 사용과 전반적인 생산성을 방해할 수 있습니다.
AI의 가치를 최대한 활용하려면 기업은 특히 AI 도입과 관련하여 관리자와 직원 간에 효과적인 커뮤니케이션 절차가 마련되어 있는지 확인해야 합니다. 하이브리드 환경에서는 커뮤니케이션의 중요성이 더욱 커집니다.
3. 교육 및 확립된 사용 지침이 필수적입니다.
AI의 분명한 이점에도 불구하고 AI 도구를 편안하게 사용하는 직원과 그렇지 않은 직원 사이에는 눈에 띄는 격차가 있습니다. 이러한 격차를 줄이는 것이 중요하며, 필요한 교육을 제공하고 AI 도구 채택 방법에 대한 명확한 지침을 설정하는 것은 고용주의 몫입니다.
Prodoscore의 데이터에 따르면 직원의 24%가 OpenAI 또는 Gemini를 한 번 이상 사용한 적이 있지만 참여 수준은 크게 다릅니다. 이들 사용자 중 절반은 근무 시간 동안 5번 이상 AI 도구와 상호 작용하며 평균 사용 시간은 6분에 가깝습니다. 그러나 나머지 절반은 2분 남짓 동안만 참여합니다.
이러한 불일치는 지속적인 교육의 필요성을 강조합니다. AI 도구를 효과적으로 사용하는 방법을 잘 모르는 직원은 AI 도구를 완전히 기피하게 되어 조직이 AI의 모든 이점을 얻을 수 있는 능력을 제한하고 불필요한 스트레스나 시간 낭비를 유발하여 생산성을 저하시킬 수 있습니다. 더 많은 직원이 초기 “발자국” 단계를 넘어 AI를 완전히 수용하도록 보장할 수 있습니다.
앞으로 AI는 직원들이 원하는 대로 도구를 사용하겠다고 약속하는 경우에만 생산성을 향상시킬 것입니다. 이러한 약속은 기업이 교육을 제공하고 AI 사용에 대한 기대치를 명확하게 전달할 때 더욱 가능성이 높습니다.
AI는 생산성을 형성하고 있습니다. 리더는 이에 적응해야 합니다.
AI의 도입은 이미 기업 운영 방식을 바꾸고 있습니다. 이제 리더들은 자신의 결정을 알리기 위해 그 어느 때보다 더 많은 데이터에 액세스할 수 있습니다. 그러나 데이터에 의존하는 것과 숙련된 직원 및 고위 리더십의 전문 지식을 활용하는 것 사이에서 균형을 유지하는 것이 중요합니다.
AI 기반 대형 언어 모델(LLM)의 가장 중요한 장점 중 하나는 실시간으로 비즈니스 의사결정을 내릴 수 있는 능력입니다. 데이터가 유입됨에 따라 조직의 변화가 동적으로 이루어질 수 있으므로 기업은 신속하게 전환하고 결과를 최적화할 수 있습니다. 하지만 데이터 자체가 결정을 내리게 해서는 안 됩니다. 리더는 여전히 팀의 전문성과 직관에 의존해야 합니다. 고위 경영진은 생산성과 혁신에 대한 균형 잡힌 접근 방식을 만들기 위해 AI 통찰력과 통합되어야 하는 귀중한 지식을 보유하고 있습니다.
궁극적으로 가장 성공적인 조직은 유연성을 유지하고 AI 사용 추세를 면밀히 모니터링하며 데이터 기반 결정을 내릴 수 있는 조직이 될 것입니다. AI 채택은 모든 경우에 적용되는 일률적인 접근 방식이 아닙니다. 잠재력을 실제로 발휘하려면 지속적인 개선, 의사소통, 교육이 필요합니다.
게시물 기업이 AI 채택을 늘리고 생산성을 높일 수 있는 데이터로 입증된 3가지 방법 처음 등장한 Unite.AI.
