생성형 AI 성공적 도입을 위한 7가지 질문

기업의 생산성을 높이기 위해서 생성형 AI 교육을 제공하고자 하지만, 어디서부터 시작해야 할지 결정하기가 어렵습니다. 앞서 공유드렸던 '생성형 AI 교육 기획을 위한 다섯 단계'에 따르면 모든 준비 과정은 조직의 현재 상태 진단에서 시작될 수 있습니다. 이 초기 단계에서는 생성형 AI에 대한 인식 수준을 평가하고, 교육을 통해 향상시켜야 할 스킬을 파악하는 것이 중요합니다. 이를 통해 조직의 현재 인식 수준과 필요한 스킬을 어떻게 진단할 수 있는지 알아보겠습니다.

I. 생성형 AI에 대한 인식 수준을 판단하는 두 가지 질문

필요한 스킬을 파악하기 전에 조직 내에서 생성형 AI에 대한 인식 수준을 이해하는 것이 중요합니다. 이를 위해 구성원들에게 다음 두 가지 질문을 제시하는 것이 좋습니다. 이 질문들에 대한 답변을 5점 척도로 평가하며, 4점에서 5점 사이의 긍정적인 응답 비율을 통해 조직의 현재 상태를 파악할 수 있습니다.

1. 생성형 AI가 나의 생산성을 높여주는데 중요한 역할을 한다고 생각하는가?
   첫 번째 질문은 "중요성 인지"에 관한 것입니다. 여기서는 구성원들이 생성형 AI가 자신의 업무에서 생산성을 높이는데 얼마나 중요한지를 인식하고 있는지를 확인합니다.
2. 생성형 AI가 내가 하는 모든 반복 작업 자동화할 수 있다는 것을 알고 있는가?
   두 번째 질문은 "상상력"에 관한 것입니다. 대부분의 사람들이 생성형 AI를 통해 생산성을 높이지 못하는 이유는 그것을 어떻게 사용해야 하는지 모르기 때문이 아닙니다. 오히려 "아무리 AI라도 이런 것은 자동화할 수 없을 거야"라는 상상력의 한계 때문입니다. 따라서 이 질문을 통해 우리 조직의 구성원들이 생성형 AI로 자신의 업무를 어디까지 자동화할 수 있다고 상상하는지를 확인합니다.

생성형 AI에 대한 인식 제고가 필요하다고 판단되면, 그다음 단계로 조직 구성원들에게 어떤 Skill을 교육해야 할지 결정하는 것입니다. 어떤 Skill을 교육할지는 생성형 AI 교육의 목적에 따라 결정되어야 합니다. 기업이 실무자에게 생성형 AI 교육을 제공하는 목적은 업무 생산성을 높이기 위함입니다. 그렇다면 생성형 AI는 실무자들의 생산성을 어떻게 향상시킬 수 있을까요?

생성형 AI로 생산성을 높이는 세 가지 방향성

생성형 AI가 생산성을 높여주는 방향은 다음의 세 가지가 있습니다. 다음의 세 가지 방향성에 따라 교육해야 하는 Skill이 결정될 것입니다.

1. 업무자동화로 중요한 일에 집중하기
   실무자들이 업무에서 많은 시간을 소비하는 것은 중요한 단일 작업보다는 단순 반복적인 작업들입니다. 이러한 업무들은 과거에는 개발 코드를 알고 있는 개발자만이 자동화할 수 있는 영역이었지만, 생성형 AI의 도입으로 이제는 누구나 쉽게 자동화할 수 있게 되었습니다.
2. 한 명의 실무자가 다양한 일을 수행하기
   실무에서 개발이나 디자인 작업을 요청하고 그 결과를 받기까지 기다려야 하는 비효율은 항상 존재합니다. 만약 한 명의 실무자가 이러한 기다림 없이 스스로 기획하고, 디자인하고, 개발할 수 있다면 더욱 빠르게 자신의 과제를 완수할 수 있을 것입니다. 이제 실무자들은 자신이 갖고 있지 않은 스킬도 생성형 AI의 도움을 받아 혼자서 필요한 작업을 수행할 수 있습니다.
3. 데이터 Skill 없이도 데이터 기반으로 일 하기
   데이터 기반으로 일하는 것이 생산성을 높인다는 데에는 모두가 동의할 것입니다. 문제는 실무자들이 필요로 하는 모든 데이터 분석 Skill을 교육 받고 실무에 적용하는 데 많은 비용이 든다는 점입니다. 그러나 생성형 AI의 도움을 받으면, 데이터 분석 Skill이 부족한 사람들도 원하는 결과를 얻을 수 있습니다.

II. 일상적 실무를 자동화하기 위한 기초 Skill을 확인하는 두 가지 질문

가장 기본적인 교육은 생성형 AI를 활용한 업무 자동화로, 엑셀, 파워포인트, 워드와 같이 일상적으로 실무에서 사용되는 도구들을 기반으로 한 업무 자동화입니다. 기업의 실무자 대부분이 35세에서 40대 사이인데, 만약 Python과 같은 복잡한 주제로 업무 자동화를 요구한다면, 저항이 클 수 밖에 없습니다. 게다가 일상적인 실무 수준에서 Python과 같은 개발 언어를 이해할 필요도 없습니다.

따라서 생성형 AI를 통해 생산성을 높이기 위해 요구되는 첫 번째 Skill은 실무 자동화를 위한 기본 스킬입니다. 아래 질문에 대해 5점 척도로 평가하면, 이러한 기본 Skill의 현재 상태와 조직의 준비 상태를 점검해 볼 수 있을 것입니다.

1. 프롬프트 엔지니어링을 이해하고, 실무에서 필요한 것을 얻기 위해 생성형 AI에게 어떻게 질문하고 요청해야 하는지 알고 있는가?
2. MS Office 등을 통해 수행하는 일상 업무를 생성형 AI를 통해 자동화할 수 있는가?
   

III. 복잡한 실무를 자동화/효율화하기 위한 심화 Skill을 확인하는 세 가지 질문

일상적으로 사용하는 엑셀 등의 도구에 기반한 업무 자동화만으로 해결되지 않는 복잡한 실무 문제가 있다면 심화 Skill이 요구됩니다. 앞서 설명한 생성형 AI를 통해 생산성을 높이는 세 가지 방향이 모두 여기에 해당됩니다. 예를 들어, Python 등의 코드를 활용하여 업무를 자동화하거나, 자신이 갖고 있지 않은 Skill을 생성형 AI의 도움을 받아 빠르게 작업을 완수하거나, 생성형 AI를 이용해 데이터 기반으로 업무를 수행하는 경우가 이에 해당됩니다. 아래 질문에 대해 이전 질문들과 마찬가지로 5점 척도로 평가하면, 기초 Skill과 함께 조직의 현재 상태를 점검해 볼 수 있을 것입니다.

1. 개발 코드를 모르지만 생성형 AI를 활용하여 자동화 Bot을 만들 수 있는가?
2. 개발or디자인 역량이 없지만 생성형 AI를 활용하여 혼자서 빠르게 실무를 진행할 수 있는가?
3. 데이터 분석에 필요한 Skill을 모르지만 생성형 AI를 활용하여 데이터 추출, 분석, 시각화까지 진행할 수 있는가?

위의 총 7개의 질문으로 점검해 본다면, 매우 빠르게 우리 조직의 현재 상태를 확인할 수 있을 것입니다. 이를 통해 우리에게 현재 필요한 교육이 무엇인지 파악하고, 이를 바탕으로 생성형 AI 교육 로드맵을 개발할 수 있습니다.

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