AI도구의 도입은 팀 업무의 효율성과 생산성을 가져다줄 것으로 여겨지지만, 항상 그 기대를 충족시켜주는 것은 아니다. 지난 10월 24일 발행된 BBC의 기사에서는 AI도구의 도입이 직원들에게 미친 부정적인 영향에 대해 소개하였다. AI도구를 업무에 활용하기 위해 시간을 내어 익히고 결과를 확인하느라 오히려 업무 시간이 늘어났다는 것이다.
When ChatGPT burst onto the scene in late 2022, PR agency founder Anurag Garg was eager for his team of 11 to quickly incorporate the technology in their workflow, so the business could keep up with its competitors. Mr Garg encouraged his employees to use the AI language tool for the agency’s long list of daily tasks, from coming up with story ideas for clients, pitches to offer the media, and transcribing meeting and interview notes. But rather than increase the team’s productivity, it created stress and tension. Staff reported that tasks were in fact taking longer as they had to create a brief and prompts for ChatGPT, while also having to double check its output for inaccuracies, of which there were many. And every time the platform was updated, they had to learn its new features, which also took extra time.
<출처 : BBC https://bbc.com/news/articles/c93pz1dz2kxo >
ChatGPT의 경우, 적절한 프롬프트를 작성하고 결과를 검토하는 과정에서 사람이 직접 업무를 할 때보다 시간이 더 소요되었으며, AI 도구가 매번 새롭게 등장하면서, 어떤 도구가 어떤 용도에 적합한지 파악하고 활용하는 데 상당한 학습과 관리가 필요해졌다. 그리고 도구를 관리하고 배우는 과정 자체가 새로운 스트레스 요소로 작용하는 것이다.
“There's an overflow of AI tools in the market, and no single tool solves multiple problems. As a result, I constantly needed to keep tabs on multiple AI tools to execute tasks, which became more of a mess. It was hard to track which tool was supposed to do what, and I started getting utterly frustrated,” says Mr Garg.
“The market is flooded with AI tools, so if I invest in a specific app today, there's a better one available next week. There's a constant learning curve to stay relevant, which I was finding hard to manage, leading to burnout.”
<출처 : BBC https://bbc.com/news/articles/c93pz1dz2kxo >
특히 젋은 직원들 사이에서 AI도구의 사용으로 인한 번아웃 우려가 커졌는데, 경력이 짧고 아직 업무 숙련도가 낮기 때문에 AI도구의 도입이 직업 안정성에 대한 불안과 업무에 대한 통제력 부족과 스트레스로 이어질 수 있는 것이다.
In freelancer platform Upwork’s survey of 2,500 knowledge workers in the US, UK, Australia and Canada, 96% of top executives say they expect the use of AI tools to increase their company’s overall productivity levels - with 81% acknowledging they’ve increased demands on workers over the past year. Yet 77% of employees in the survey say AI tools have actually decreased their productivity and added to their workload. And 47% of employees using AI in the survey say they have no idea how to achieve the productivity gains their employers expect. As a result, 61% of people believe that using AI at work will increase their chances of experiencing burnout - rising to 87% of people under 25, as revealed in a separate survey of 1,150 Americans, by CV writing company Resume Now. Resume Now’s survey also highlights how 43% of people feel AI will negatively impact work-life balance. Whether the tech is based on AI or not, surveys suggest many workers are already feeling overwhelmed.
<출처 : BBC https://bbc.com/news/articles/c93pz1dz2kxo >
결국 몇 몇 기업은 AI도구가 업무의 모든 영역을 해결할 수 있다는 사고를 버리고, 특정 목적과 적합성에 맞게 활용하기 시작하였다. AI도구에 의존하지 않는 영역은 직원이 직접 업무를 수행하며 효율성과 생산성을 조절하였다.
AI도구는 업무 환경과 목적성, 직원경험 등을 총체적으로 고려하여 단계적으로 도입해야 한다. 도구의 선택과 적응 및 학습 지원, 직원의 피드백 반영을 통한 개선 등 점진적인 방식으로 이루어져야 한다.
이를 위한 몇 가지 프로세스를 소개한다.
1. 업무 목적과 문제 정의
- 먼저 AI 도구를 도입하려는 명확한 목적을 설정해야 한다. 예를 들어, 반복적인 데이터 입력을 줄이기 위함인지, 고객 응대 시간을 단축하기 위함인지, 혹은 창의적인 아이디어 발굴을 지원하기 위함인지 구체적으로 정의한다.
- 각 업무 영역에서 가장 개선이 필요한 부분이 무엇인지 파악한다. 문제가 명확할수록 AI 도구가 필요한 이유와 기대하는 결과도 분명해진다.
2. 필요한 기능과 도구 특성 분석
- 도입하려는 AI 도구가 특정 목적을 얼마나 잘 수행하는지를 평가한다. 예를 들어, 텍스트 생성이 필요하다면 언어 모델이 탑재된 도구가 적합하고, 데이터 처리라면 분석에 강한 도구를 선택해야 한다.
- 각 도구의 기능과 한계를 직원들과 함께 리뷰하고, 각 팀원들이 사용했을 때 기대하는 성과와 실제 성과 간의 차이를 확인하여 적합성을 확인한다.
3. 직원 교육 및 도구 적응 기간 설정
- AI 도구를 도입할 때는 직원들이 충분히 배우고 적응할 시간이 필요하다. 새로운 시스템이나 도구 도입에 부담을 느끼지 않도록 초기 단계에서는 충분한 학습과 테스트 환경을 제공하여 직원들이 편안하게 사용할 수 있도록 한다.
4. 정기적인 피드백 및 성과 평가
- AI 도구가 직원들의 업무에 긍정적인 영향을 미치는지 확인하기 위해 정기적인 피드백을 받는 것이 중요하다. 도구를 사용하는 과정에서 발생하는 문제점이나 어려움을 수집하고, 필요 시 사용 방식을 조정하거나 대체 도구를 검토한다.
5. 도구의 사용과 인적 업무의 균형
- AI 도구가 전부를 해결할 수는 없기 때문에, 도구가 맡을 수 있는 작업과 직원이 수행하는 작업을 명확히 구분해야 한다. 이를 통해 도구 사용에 대한 기대치와 한계를 관리하고, 직원들이 통제권을 잃지 않고 주도적으로 업무에 참여할 수 있도록 한다.