생성형AI 교육을 받아도 업무생산성을 높이기 어려운 이유

생성형AI 교육을 받아도 업무생산성을 높이기 어려운 이유

요술램프와 지니

옛날 '만능 해결사'라 불리는 요술램프가 있었습니다. 이 램프에는 지니가 살고 있어서 램프를 문지르면 지니가 나타나 주인의 소원을 무엇이든 들어주었습니다. 하지만 소원을 이루기 위해서는 정확한 소원을 말해야 했습니다. 마을 사람들은 이 요술램프에 대해 듣고는 모두 갖고 싶어 했습니다.

어느 날 마을의 한 아이가 요술램프를 얻게 되었습니다. 아이는 너무 기뻐서 램프를 문지르며 "나는 무엇이든 할 수 있어!"라고 외쳤습니다. 하지만 아이는 정확히 무엇을 원하는지, 지니에게 어떻게 소원을 말해야 하는지 몰랐습니다. 그래서 아이는 램프를 들고 있으면서도 무엇을 해야 할지, 어떻게 해야 할지 고민하게 되었습니다.

한편 마을의 한 현명한 할아버지가 아이에게 다가와 말했습니다. "그 요술램프는 네가 원하는 것을 이루게 해줄 수 있는 강력한 도구야. 하지만 그 전에 너는 무엇을 하고 싶은지, 어떤 문제를 해결하고 싶은지 알아야 해. 그리고 램프와 지니가 어떻게 작동하는지 배워야 해. 그래야만 램프의 진정한 힘을 발휘할 수 있어."

아이는 할아버지의 말을 듣고, 자신이 정말로 원하는 것이 무엇인지, 요술램프를 어떻게 사용해야 할지 고민하기 시작했습니다. 하지만, 끝끝내 아이는 자신이 정말로 하고 싶은 일이 무엇인지, 어떤 문제를 해결하고 싶은지 찾아내지 못했습니다. 그 결과, 아이는 요술램프를 사용할 기회를 갖지 못했습니다. 요술램프는 여전히 그의 소유였지만, 실제로 활용되지는 못하고, 먼지만 쌓이게 되었습니다.

이 이야기는 우리에게 중요한 교훈을 전달합니다. 아무리 강력한 도구나 기술을 가지고 있다 하더라도, 그것을 어떻게 활용해야 할지, 무엇을 위해 사용해야 할지를 모른다면, 그것은 아무런 가치가 없게 됩니다. 요술램프와 마찬가지로, 생성형 AI를 어떻게 활용하는지 배운다고 해도, 생성형 AI로 나의 어떤 문제를 해결할 것인지가 명확하지 않다면 결코 생산성을 높일 수 없습니다. 생성형 AI의 잠재력을 최대한 활용하기 위해서는, 먼저 해결하고자 하는 구체적인 문제나 목표를 정의하는 것이 중요합니다.

우리는 왜 프롬프트 엔지니어링을 배워도 쓸 수가 없을까?

생성형 AI 교육은 흔히 두 가지를 강조합니다. 첫째, 생성형 AI를 배우면 나의 업무를 멋지게 자동화할 수 있고, 둘째, 실무에 바로 적용 가능한 프롬프트 템플릿을 제공한다는 것입니다. 교육을 충실히 듣고 프롬프트 엔지니어링도 잘 이해했으며, 내가 바로 활용할 수 있는 프롬프트 템플릿도 받았음에도 불구하고, 우리는 여전히 실무에서 생성형 AI를 통한 자동화를 이루지 못하는 이유는 무엇일까요?

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생성형 AI 수업만 들으면 실무의 모든 일을 자동화할 수 있을 줄 알았다.

생성형 AI와 Workflow

글로벌 컨설팅 회사인 보스턴컨설팅그룹(BCG)과 하버드경영대학원 등의 유명 학자들이 함께 생성형 AI가 실무에서 실제로 성과를 내는 데 도움이 되는지에 대한 실험을 진행했습니다. 이 실험을 주도한 인물은 프랑수아 칸델론, BCG 헨더슨 인스티튜트의 글로벌 디렉터입니다. 프랑수아 디렉터는 생성형 AI 도입을 고려할 때 실무자의 업무 흐름을 신중히 고려해야 한다고 조언합니다. 많은 사람들이 "생성형 AI를 가지고 내가 무엇을 할 수 있지?"라고 질문하지만, 이는 바람직하지 않은 접근이라고 합니다. 그는 우리가 생성형 AI를 제대로 활용하기 위해 가져야 하는 질문은 "내 업무나 작업 흐름에 생성형 AI가 어떤 영향을 줄 수 있을까?"라고 말합니다.*

*Source: 프랑수아 칸델론: 생성형 AI가 창출할 비즈니스 미래, 2024년 1월 DBR

이는 서두에서 언급한 요술램프를 가진 아이의 이야기와 마찬가지입니다. 아무리 강력한 생성형 AI가 우리에게 주어지고, 이를 어떻게 사용하는지 배운다고 해도, 결국 생성형 AI를 통해 우리의 업무에서 무엇을 도움받을 것인지가 구체적이고 명확하지 않다면, 프롬프트 엔지니어링 교육을 받아도 업무에 변화는 없습니다. 프롬프트 엔지니어링 교육을 아무리 받아도 업무를 자동화하고 생산성을 높일 수 없는 이유는 프롬프트 엔지니어링을 제대로 배우지 못해서가 아니라, "무엇을 자동화할 것인가?"에 대한 답을 갖고 있지 않기 때문입니다.

생성형 AI를 통한 업무자동화의 3단계

생성형 AI를 통해 나의 업무를 자동화할 때 다음의 세 단계가 필요합니다.

  1. 목표 설정 및 현황 파악
  2. Workflow 분석
  3. 생성형 AI를 활용한 자동화 프로그램 제작 및 실행

단계1: 목표 설정 및 현황 파악

예를 들어 자동화의 목표와 현재 상황을 다음과 같이 정리할 수 있습니다. 목표를 정의한다는 것은 자동화를 통해 어떤 업무를 효율화할 것인지에 대한 영역을 명확히 하는 것입니다. 또한, 현재 상황을 정리하는 것은 생성형 AI를 활용하여 생산성을 어느 정도까지 향상시킬 수 있을지를 판단할 수 있는 기초 데이터를 마련하는 것입니다.

목표: 김붉은씨의 오픈채팅방 입장 및 공지 업무를 자동화 
현황: 현재 소요되는 오픈채팅방 입장 업무 리소스
(개당 업무 시간 x 예상 개수)

단계2: Workflow 분석

단계 1에서 목표를 정의하면 자동화하려는 업무가 구체적으로 정의됩니다. Workflow 분석은 해당 업무를 실제로 수행하는 데 필요한 가장 작은 행동 단위로 분해하는 과정입니다. 예를 들어 김붉은씨는 오픈채팅방 입장 및 공지 업무를 자동화하고자 합니다. 이 경우, 오픈채팅방 입장 및 공지 업무를 가장 작은 행동 단위로 분해하면 다음과 같습니다.

업무를 가장 작은 행동 단위로 분해

단계3: 생성형 AI를 활용한 자동화 프로그램 제작 및 실행

업무를 행동 단위로 분해한 후에는 다음 세 가지 기준을 통해 자동화할 업무 행동을 선택할 수 있습니다.

  1. 어떤 업무가 반복적으로 수행되어야 하는가?
  2. 어떤 업무에서 비효율이 가장 크게 발생하는가?
    (시간이 가장 많이 소요되는 업무)
  3. 생성형 AI를 통해 내가 자동화할 수 있는 업무는 무엇인가?

단계 3에서 자동화할 업무 행동이 정의된 후에야 비로소 생성형 AI를 활용하여 내 업무를 자동화할 프로그램을 개발할 시점입니다.

생성형 AI 교육의 3단계

생성형 AI를 통한 업무 자동화의 3단계를 고려해 볼 때, 실무자들의 생산성을 높이기 위해 생성형 AI 교육을 다음과 같은 3단계로 진행하는 것이 중요합니다.

  1. 실무자의 Workflow를 파악하고,
  2. Workflow 내에서 자동화하고자 하는 부분을 식별하기,
  3. 생성형 AI를 통해 해당 부분을 자동화하는 방법 학습하기.

시장에서 많은 실무자들이 프롬프트 엔지니어링 교육을 받기를 원하는 추세에 부응하여, 여러 교육 업체들이 프롬프트 엔지니어링을 보다 효과적으로 교육할 수 있다고 주장하고 있습니다. 프롬프트를 어떻게 작성하느냐에 따라 생성형 AI로부터 원하는 결과를 얻을 수 있음을 고려할 때, 프롬프트 엔지니어링을 제대로 배우는 것의 중요성은 매우 큽니다. 이는 협상에서 대화를 어떻게 이끌어 가느냐에 따라 결과가 달라지는 것과 비슷합니다. 그렇기 때문에 생성형 AI로부터 원하는 결과를 얻기 위해서는 대화 기술(프롬프트 엔지니어링)을 제대로 학습하는 것은 필수적입니다.

하지만 대화 기술(프롬프트 엔지니어링)을 배우기 전에, 협상에서 내가 얻고자 하는 바가 무엇인지 명확히 정의하지 않는다면, 아무리 뛰어난 대화 기술을 갖추고 있어도 협상에서 원하는 결과를 얻기 어렵습니다. 따라서 HRD 담당자가 실무자의 생산성 향상을 위해 생성형 AI 교육을 고려하고 있다면, 실무자가 자신의 Workflow를 생각해 보고, 그 안에서 자동화하고자 하는 업무를 식별하는 과정을 교육의 준비 단계에 포함시키는 것이 중요할 것입니다. 이러한 접근은 생성형 AI 교육이 실질적인 생산성 향상으로 이어질 수 있는 토대를 마련할 것입니다.

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