생성형 AI를 통해 생산성을 높이는 다섯 가지 방법

생성형 AI는 어떻게 생산성을 높일 수 있을까요?

생성형 AI를 통해 생산성을 높이는 다섯 가지 방법

최근에는 HRD 담당자들과 실무자들 간에 생성형 AI에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 그러나 대다수는 이 기술을 활용하여 어떻게 업무 생산성을 향상시킬지에 대해 막막해 하는 것 같습니다. MIT의 연구에 따르면, ChatGPT를 사용하면 문서 작업 시간을 40% 단축하고 결과물의 품질을 18% 향상*시킬 수 있다고 합니다. 이러한 결과를 고려할 때, 생성형 AI를 어떻게 활용하느냐에 따라 우리는 분명히 생산성을 높일 수 있을 것입니다. 따라서 이번 글에서는 생성형 AI를 활용하여 업무 생산성을 향상시킬 수 있는 다섯 가지 방법을 알아보겠습니다. 이를 통해 HRD 담당자와 실무자들에게 생성형 AI를 어떻게 활용하면 자신들의 생산성을 높일 수 있을지에 대한 단서를 제공할 수 있기를 기대합니다.

*Study finds ChatGPT boosts worker productivity for some writing tasks, July 14, 2023

생성형 AI가 우리의 생산성 향상에 어떻게 기여할 수 있는지 고려하기 위해서는 업무 프로세스를 단순화하여 생각해볼 필요가 있습니다. 업무는 주로 문제를 해결하여 성과 달성하기 위한 과업을 중심으로 진행됩니다. 이에 맞춰 업무를 단순화하면, 먼저 1) 문제를 해결하기 위해 다양한 원인과 가설을 고민합니다. 그 후에는 2) 해결 방법을 찾기 위해 자료와 데이터를 수집하고, 발견한 정보를 정리하고 분석합니다. 마지막으로, 이러한 3) 분석 결과를 글로 작성하여 다른 사람들과 공유하며 커뮤니케이션합니다. 이러한 프로세스에서 생성형 AI를 적절히 활용한다면 우리는 업무를 간소화하거나 시간을 줄임으로써 생산성을 높일 수 있을 것입니다.

하나, 생각의 파트너가 되어주는 생성형 AI

생성형 AI는 창의적인 아이디어와 솔루션 제공을 통해 문제 해결 및 창의적 사고를 촉진하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 사용자가 특정 문제에 대해 입력하면, 생성형 AI는 다양한 관점에서의 해결책을 제시할 수 있습니다. 물론 생성형 AI가 제시하는 관점과 해결책이 항상 실무에 적합한 것은 아닐 수 있습니다. 그러나 생성형 AI와 대화하는 과정에서 나의 생각이 정리되고, 때로는 내가 고려하지 못한 관점을 제시하기도 합니다. 이는 생성형 AI가 다양한 아이디어를 제공함으로써 사용자의 사고를 확장시키고, 새로운 방향을 모색하는 데 도움을 줍니다. 이러한 접근은 업무에 새로운 관점을 불어넣고, 효과적인 문제 해결과 혁신을 가능하게 합니다.

둘, 나만의 정보 검색 전문가

생성형 AI는 자동화된 정보 검색 및 요약을 통해 내 질문에 대한 답을 효율적으로 찾을 수 있도록 도와줍니다. 실무자가 PDF나 엑셀 등으로된 문서 파일, 또는 웹페이지 링크를 제공하면 생성형 AI는 해당 내용을 신속하게 분석하여 중요한 정보를 요약해 줍니다. 또한, 사용자가 특정 내용에 대해 더 자세히 알고 싶을 때 추가적인 질문을 할 수 있어 필요한 정보를 빠르고 정확하게 얻을 수 있습니다. 생성형 AI가 없었다면 발견한 자료를 하나 하나 확인하고 이해하는데 많은 시간이 소요되었을 것인데, 생성형 AI를 통해 대량의 데이터를 효과적으로 처리하여 빠른 시간 내에 많은 양의 정보를 확인할 수 있어 업무 생산성을 높이는 데 큰 도움이 됩니다.

예를 들어 60여장의 영어로된 자료를 실무자가 직접 읽고 내용을 확인하려면 상당한 시간이 소요되지만, 생성형 AI에 pdf 파일을 업로드하면 빠르게 주요 내용을 요약받을 수 있습니다.

더 나아가 요약된 내용과 관련해서 추가적으로 확인하고 싶은 것을 질문하면 해당 내용에 대해서도 추가적으로 확인받을 수 있어 자료를 분석하는데 소요되는 시간을 상당히 줄일 수 있을 것으로 기대됩니다.

셋, 언어 장벽 극복으로 업무 생산성 향상

언어는 더 이상 실무에서 장벽이 아닙니다. 언어 장벽 극복은 생성형 AI를 사용하여 업무 생산성을 높이는 중요한 방법 중 하나입니다. 한국어와 영어로된 자료만을 활용하는데 그쳤다면 이제는 언어는 더 이상 장벽이 아닙니다. 다국어 지원 기능을 통하면 실무자는 자신이 익숙하지 않은 언어로 된 문서도 한국어로 번역해서 확인할 수 있고, 주요 내용만을 한국어로 전달 받을 수도 있습니다.

자료의 해석뿐만 아니라 실무자는 다양한 언어로 커뮤니케이션을 쉽게 할 수 있습니다. 다양한 언어로 의사소통이 필요할 때도 생성형 AI는 비즈니스 소통을 원활하게 합니다.

언어는 더 이상 장벽이 될 수 없습니다.

넷, 효율적인 데이터 관리 및 분석

생성형 AI를 통해 데이터 관리와 분석의 효율성을 높일 수 있습니다. 생성형 AI는 데이터를 정리하고 분석하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 엑셀 함수를 잘 모르더라도 생성형 AI는 필요한 함수를 만들어주는 데 도움을 줄 수 있습니다. 더 나아가, 사용자가 함수 사용법을 모르더라도 데이터를 생성형 AI에 제공하면 원하는 표나 그래프를 생성하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이러한 접근은 데이터 관리와 분석 작업을 효율적으로 만들어 업무 생산성을 높이는 데 기여합니다.

단순한 예로 엑셀에서 CAGR(Compound Anual Growth Rate)를 구하려면 power나 rate 함수를 활용해야 합니다. 하지만 생성형 AI를 활용하면 시작 값과 마지막 값만 알면 CAGR를 계산하고, 필요 시 각 값을 표기한 표를 작성할 수도 있습니다.

CAGR를 구하고, 표를 그리는 것도 이제 내가할 필요가 없다

또한 엑셀에서 함수를 잘못 사용해서 계속해서 오류가 나는 경우에도 생성형 AI의 도움을 받으면 어디가 잘못되었는지를 빠르게 확인하여 오류를 해결할 수 있습니다.

다섯, 효율적인 초안 작성

효율적인 초안 작성은 생성형 AI의 주요 장점 중 하나입니다. 이는 보고서, 제안서, 이메일 등 다양한 문서 작업에 적용될 수 있습니다. 사용자가 기본적인 아이디어나 키워드를 입력하면, 생성형 AI가 이를 기반으로 관련 내용의 초안을 신속하게 작성해줍니다. 생성된 초안은 실무자가 추가적인 수정이나 개선을 통해 완성도를 높일 수 있는 기초가 됩니다. 이 과정은 문서 작성에 소요되는 시간을 크게 줄이고, 더욱 질 높은 콘텐츠를 생산할 수 있도록 도와줍니다. 따라서 생성형 AI는 문서 작업의 초기 단계에서부터 효율성과 품질을 동시에 높이는 데 중요한 역할을 합니다

생성형 AI는 여전히 완벽한 도구는 아닙니다. 결과를 받아보면, 아직 수정이 필요한 경우가 많으며, 구체적인 가이드를 제공할수록 원하는 결과를 얻을 확률이 높아집니다. 그럼에도 생성형 AI가 우리의 생산성을 높여줄 수 있다는 것에는 변함이 없습니다. AI가 우리의 생활은 물론 실무에도 깊숙이 들어오는 것이 불가피한 미래라면, 이를 어떻게 활용하여 우리의 생산성을 높이고 경쟁력을 강화할 수 있을지 고민하는 것이 지금 우리의 과제라고 생각합니다. 다음 글에서는 코멘토가 생성형 AI를 통해 업무의 생산성을 어떻게 높이고 있는지 구체적인 사례를 들어 설명하겠습니다.


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