머신러닝, 딥러닝 等 다양한 人工知能 技術이 일터에서 革新的인 變化를 이끌고 있다. 業務가 自動化되면서 不必要한 作業들은 줄어들고 組織의 力量이 向上되는 것이다. 하지만 企業 大部分은 이러한 技術의 潛在力을 아직 쉬이 活用하지 못하는 모습이다.
最近 調査에 따르면
AI 技術을 導入한 組織은 全體의 7%에 지나지 않는다. 理由가 무엇일까?
筆者들이 數十 個 企業을 對象으로
現在 進行 中인 硏究
를 보면, AI 솔루션 導入이 이뤄지지 않는 가장 주된 理由는 'AI 導入이 企業에 否定的 影響을 미치지 않을까' 하는 리더들의 憂慮 때문인 것으로 나타났다. 이들은 새로운 技術이 人間이 설 자리를 없애거나 業務 現場의 力學을 무너뜨릴 것이라 걱정하고 있다. 技術 活用에 必要한 力量을 새로 學習해야 할 수도 있다며 躊躇한다.
勿論 全혀 根據 없는 걱정은 아니다. AI 導入이 가져온 變化는 破壞的인 威力을 미치면서 勤勞者들의 立地를 무너뜨릴 수 있기 때문이다. 사람들은 新技術 導入을 躊躇하면서 그 使用 亦是 꺼리고 反撥한다. 設令 導入이 이뤄진다고 해도 制限的인 水準에 그친다. 結果的으로 AI 活用으로 企業이 優先的으로 누릴 利點들은 漸次 멀어진다. 이 問題를 組織이 알아차리지 못하는 境遇도 많다. 勤勞者들이 自身의 眞짜 생각을 恒常 管理者들과 率直하게 共有하는 것은 아니기 때문이다.
그렇다고 確信 없는 憂慮 속에 억지로 新技術을 導入해 時間과 리소스를 浪費하는 것도 解決策은 아니다. 따라서 리더들은 AI 技術 導入 速度를 戰略的으로 調節해야 한다. 組織이 革新 技術의 開發이나 導入에는 莫大한 리소스를 投資하면서 그 活用에 對해서는 깊이 생각하지 못하는 일이 너무도 자주 벌어지고 있다.
筆者들이 이 글에서 提案하는 3段階 接近 方式을 통해 企業들은 AI 導入 過程에서 잘못된 方式을 避하고, 效果的으로 AI 솔루션의 利點을 누릴 수 있을 것이다. 이를 통해 企業은 組織 內에서 AI 솔루션의 衝擊을 直接 받는 사람이 누구인지 더 쉽게 把握하고, 該當 솔루션 導入에 對한 이들의 力量과 마음가짐을 잘 알 수 있을 것이다.
1段階: AI 솔루션의 影響 評價
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