AI가 우리가 일하는 방식을 영원히 바꿔놓았나요? 그것은 당신이 말하는 “AI”에 따라 다릅니다.
인공 지능은 다양한 기능을 수행하는 광범위한 컴퓨팅 기술을 설명합니다. 작업 자동화를 최적화하고 생산성을 향상시키기 위해 동일한 작업장 또는 동일한 소프트웨어 프로그램 내에서 여러 유형의 AI를 사용하는 것은 드문 일이 아닙니다.
직장 내 AI에 관한 최근 대화의 대부분은 G를 의미합니다.에너지 에이인공지능(GenAI)은 인공지능의 특별한 유형이다. 생성하다 학습된 잠재력을 기반으로 한 출력(일반적으로 이미지 또는 텍스트)입니다.
이미 GenAI는 직원들이 기술(및 서로)에 참여하는 방식을 재편하고 있어 리더들이 가능한 모든 곳에서 AI를 구현하고 싶어하도록 만들고 있습니다. 그러나 GenAI가 현재 생산성에 미치는 영향에 대해서는 상충되는 설명이 있습니다. 프리랜서 플랫폼의 최근 연구 업워크 직원 중 77%는 회사 경영진의 열정에도 불구하고 AI 도구가 업무량만 늘었다고 답했습니다. 그 동안에, 또 다른 연구 섹션 AI의 보고에 따르면 매일 AI를 사용하는 근로자의 87%가 주당 최대 12시간을 절약했습니다.
한 그룹의 직원이 AI의 혜택을 누릴 수 있다면 이는 시간제 인력입니다. 소매업, 숙박업 등 노동 집약적인 산업에 종사하는 직원은 고객 및 동료와 함께 보내는 시간을 극대화해야 합니다. 그러나 다음과 같이 새로운 연구 Legion 쇼에 따르면 이들 근로자는 관리 업무로 인해 어려움을 겪고 있으며 이는 자신의 업무에 대한 깊은 불만을 불러일으킵니다. 시간제 직원의 50%가 내년 내에 직장을 그만둘 계획을 세울 정도로 심각합니다.
AI는 시간제 직장에서 지루한 작업의 부담을 크게 줄일 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 또한 신입사원 교육을 가속화할 수 있는데, 이는 이직률이 높은 노동 집약적 부문에서 매우 가치가 있습니다. 가상 코치 역할을 하는 GenAI 보조자는 직원에게 제안된 조치를 안내하고 중요한 정보에 액세스하도록 도울 수 있습니다.
AI는 생산성과 직업 만족도를 높여 시간제 인력을 방해하는 것이 아니라 돕는 역할을 합니다. 그러나 AI 도구가 전략적으로 구현되는 경우에만 가능합니다.
AI와 시간당 노동력 부족
노동시장은 아마도 전반적으로 냉각그러나 시간당 노동에 대한 수요는 여전히 높습니다. 이러한 직업은 직원 경험 측면에서 급여나 임시직과 같은 다른 고용 유형에 비해 뒤처지는 경향이 있기 때문입니다. Legion 데이터에서 언급한 바와 같이, 시간제 근로자 중 절반만이 고용주가 자신에게 좋은 직업 경험을 제공하는 데 관심을 갖고 있다고 믿고 있습니다.
다음 직업을 찾는 시간제 근로자에게는 유연성이 가장 중요합니다. 그들은 쉽게 교대근무를 바꾸고 픽업하기를 원하며, 다양한 시간과 장소에서 일할 수 있는 기능을 원합니다. 다행스럽게도 인력 관리(WFM) 시스템에 AI를 사용하면 여러 가지 주요 방식으로 이러한 유연성을 구현할 수 있습니다.
우선, AI를 핵심으로 하는 인력 관리(WFM)는 머신 러닝을 활용하여 특정 교대근무에 필요한 노동력을 정확하게 예측합니다. 이는 노동 효율성을 향상시켜 인력 과잉과 인력 부족을 방지하는 데 도움이 됩니다. 정확한 노동 예측은 회사의 비용을 절약하고 직원이 부족한 경우 직원의 스트레스를 줄이는 데 도움이 됩니다. 직원들이 예상 수요를 충족할 수 있는 적절한 리소스와 인력을 보유하고 있다는 사실을 알고 교대근무를 시작하면 고객에게 훌륭한 경험을 제공하는 데 집중할 수 있습니다.
AI를 사용하는 WFM은 직원들에게 자신의 일정에 더 직접적인 입력을 제공할 수도 있습니다. 직원들은 자신의 일정 선호도를 공유하고 AI는 일정 생성을 지능적으로 자동화하여 직원의 요청을 비즈니스 요구 사항과 일치시킵니다. 이렇게 하면 직원들이 유연성을 포기할 필요가 없고 비즈니스가 계속해서 원활하게 운영될 수 있습니다.
마지막으로 GenAI는 유연성을 향상시키는 강력한 원동력으로 떠오르고 있지만, GenAI의 성공은 이를 실제로 가능하게 하는 올바른 솔루션을 신중하게 적용하는 데 달려 있습니다.
GenAI는 인력 관리 도구로서 실행 가능. 이는 새롭고 유용한 결과물을 생성할 뿐만 아니라 작업 실행을 촉진하여 생산성을 더욱 향상시키고 보다 유연한 작업 경험을 제공할 수 있는 기업의 능력을 확대한다는 것을 의미합니다.
시간별 작업 환경에서 생성적 AI 인터페이스는 대화식 상호 작용을 통해 일정 수립과 같은 WFM 작업을 자동화하여 관리자의 시간을 절약하고 직원의 요청을 더 빠르게(그리고 자주) 수용할 수 있도록 해줍니다.
대규모 언어 모델 (LLM)은 자연어 인터페이스에 사용되는 AI 유형으로 직원 커뮤니케이션 및 운전 작업에 이상적입니다. 예를 들어, 커피숍의 관리자가 토요일 아침 근무 시간에 계산원을 한 명 더 추가하고 싶다면 간단한 명령만 내리면 됩니다. 그런 다음 보조원과 대화하여 일정을 채우도록 할당할 계산원을 지정한 다음 수정된 일정을 팀에 보내고 배포할 수 있습니다. 단일 대화에서 관리자는 몇 분 또는 몇 시간이 걸릴 수 있는 작업을 수행했을 것입니다.
그러나 실행 가능성은 달성하기 쉽지 않습니다. 대화형 인터페이스는 모호할 수 있으며, 조각 (검색-증강 생성)을 통해 직원이 필요한 정보에 접근하는 것을 차단할 수 있습니다. GenAI가 시간제 작업 공간에 더욱 통합됨에 따라 이러한 솔루션은 계속 발전할 것입니다.
AI를 통해 시간당 직원의 성공 지원
특히 시간제 근로자의 관리자는 AI의 이점을 누릴 수 있습니다. Legion이 관리자들이 AI가 향후 몇 달 동안 자신의 역할에 어떤 영향을 미칠 것이라고 생각하는지 물었을 때, 66%는 AI가 “일정을 더 쉽게 만들 수 있다”고 믿었고, 59%는 “온보딩/교육 프로세스를 개선할 수 있다”고 답했습니다. 관리자는 회사의 전반적인 기능에서 매우 중요한 역할을 하기 때문에 AI를 통해 효율성을 창출할 때 관리자에게 초점을 맞추는 회사는 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
시간 절약은 관리자에게 확실한 이점 중 하나입니다. 지루한 작업에 대해 걱정할 필요가 없으면 다른 직원의 성공을 확인하는 데 집중할 수 있습니다. 실제로 Legion 설문조사에 응답한 대부분의 관리자는 작업 자동화를 통해 얻은 시간을 직원 교육에 가장 활용하고 싶다고 말했습니다.
AI는 또한 관리자가 직장에서 실수를 줄이는 데 도움이 됩니다. 수요 예측 및 일정 생성과 같은 작업은 인적 오류가 발생하기 쉬우며 이러한 오류로 인해 특히 잘못된 노동 계획이나 규정 준수 위반이 발생하는 경우 비용이 많이 드는 결과를 초래할 수 있습니다. 이러한 작업을 지능적으로 자동화하면 의사 결정이 향상되고 조직에 대한 위험이 줄어듭니다. 즉, 인간 운영자는 항상 제어하고 조정할 수 있어야 합니다.
반직관적으로 들리겠지만, 시간제 업무 공간에 AI를 구현하면 궁극적으로 업무 공간이 더욱 인간 중심적으로 변하게 될 것입니다. 이는 관리자에게 직원 및 고객과 함께 보낼 수 있는 더 많은 시간을 제공할 뿐만 아니라 더 나은 고객 서비스 및 교육 경험으로 이어지는 실행 가능한 통찰력을 제공할 수 있습니다.
물론 AI의 이점은 관리자에게만 국한되지 않습니다. 앞서 논의한 것처럼 AI는 시간제 직원에게 더 큰 유연성을 제공하고 교육을 지원할 수 있습니다. 또한 관리자와 마찬가지로 시간을 절약하고 오류를 줄이는 많은 이점을 누릴 수 있습니다.
리더는 또한 AI에 대한 직원의 두려움을 해결할 준비를 해야 합니다. Legion 설문 조사에 응답한 관리자 중 12%만이 AI가 자신의 역할을 대체할 수 있다고 동의했지만 시간제 근로자의 경우 그 수치가 두 배였습니다. 즉, 적절한 교육과 훈련을 통해 관리자는 직장에서 “AI 대사”가 되어 팀이 이러한 기술의 강력한 이점을 활용하도록 도울 수 있습니다.
미래를 내다보며
현재는 오직 기업의 11% 전 세계적으로 생성 AI를 대규모로 사용하고 있습니다. 이 숫자가 계속해서 증가함에 따라 리더는 직원들이 이러한 도구를 채택할 수 있는 준비를 갖추도록 하는 데 집중해야 합니다. 이렇게 하면 직원은 AI가 업무량을 늘리고 있다고 느끼지 않으며 기업은 기술의 생산성 향상 기능을 최대한 활용할 수 있습니다.
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