안녕하세요.
임직원의 폭풍성장을 돕는 패스트캠퍼스 기업교육팀입니다.
앞으로는 AI 활용 능력이 기업의 성패를 가릅니다. 최근 마이크로소프트가 전 세계 31개국을 대상으로 발표한 ‘업무동향지표 2023 보고서’에 따르면, 리더 그룹 82%의 직원들이 AI 시대를 대비해 새로운 스킬이 필요하다고 답했습니다. 근로자는 어땠을까요? 직원도 마찬가지로 가능한 많은 업무를 AI에 위임하고 싶어 했습니다. 더불어, 한국은 글로벌 기준치보다 분석과(85%), 창작(77%)에서 AI 활용에 대한 더 높은 기대감을 보였죠.
하지만 조직의 AI 활용 역량은 AI 툴만 도입한다고 해서 저절로 늘지 않습니다. 학습과 실무 적용 체계를 명확히 하여 교육이 선행되어야 하죠. 또한 임직원이 AI툴을 활용하여 선별한 데이터를 최종적으로 비즈니스에 적용할 수 있는 ‘환경’을 만들어줘야 합니다. 여기에 HRDer의 역할이 있습니다.
2023. 8. 9
패스트캠퍼스 기업교육팀 드림
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BIZ STORY
- “사무직도 실무에 바로 적용” 임직원 AI 교육 이렇게 기획하세요.
BIZ INSIGHT : 함께 읽어두면 좋은 이 달의 HRD 아티클
- 생성형 AI가 영업 사원을 대체할 수 있을까요?
- 지금은 AI 시대, 경쟁 우위 확보에 필수적인 ’황금 사용 사례’ 어떻게 찾나요?
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오토GPT의 등장에 주목하는 이유
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BIZ STORY
“사무직도 실무에 바로 적용” 임직원 AI 교육 이렇게 기획하세요
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AI 활용은 조직에서 꼭 갖춰야 할 실무 역량이 되었습니다. 가장 쉬운 예로 ChatGPT 같은 AI툴 사용이 있겠죠. 여기에서 한 단계 더 나아가 AI툴을 활용해 데이터를 분석하고, 그 결과를 성과와 유의미하게 연계할 순 없을까요?
조직에 시티즌 데이터 사이언티스트(Citizen Data Scientist, 이하 CDS)가 있다면 가능합니다. CDS는 전문적으로 데이터를 다루진 않지만, 분석한 데이터로 인사이트를 도출하고, 비즈니스 기회를 발견하거나 결과를 개선하죠. 일반 사무직도 CDS가 될 수 있는 시대, CDS의 역할과 기업의 활용 사례, 그리고 관련 교육 프로그램 기획에 대한 팁을 공유합니다. |
BIZ INSIGHT
함께 읽어두면 좋은 이 달의 HRD 아티클 |
✨생성형 AI가 영업 사원을 대체할 수 있을까요?
보편적으로 영업은 사람을 중심으로 접근하기 때문에 디지털 기술 활용에 한계가 있는 분야로 여겨져 왔습니다. 이 때문에 재무나 물류, 마케팅과 같은 다른 분야보다 AI 활용에서 뒤처진 경향이 있었죠. 그러나 생성형 AI의 등장으로 상황이 바뀌었습니다. 생성형 AI를 통해 고객 탐색부터 제품 제안, 판매까지 일련의 과정에서 생성되는 대량의 비정형 데이터를 활용할 수 있게 된 거죠. 물론 AI에 모든 것을 맡길 수는 없습니다. 오류를 방지하고 비용을 통제하면서 조직의 가치를 신속하게 실현할 수 있도록, AI를 효율적으로 활용할 수 있어야 하는데요. AI가 불러올 영업 조직의 변화에 대해 생각해봅니다.
✨지금은 AI 시대, 경쟁 우위 확보에 필수적인 ’황금 사용 사례’ 어떻게 찾나요?
기업이 생성형 AI를 활용해 경쟁 우위를 확보하기 위해서는 어떻게 해야 할까요? 무엇보다 기업이 가진 독점 데이터를 최대한 활용할 수 있는 방식으로 접근하는 황금 사용 사례(golden use cases)를 발굴하는데 중점을 둬야 합니다. 또, 생성형 AI로 인해 발생할 수 있는 위험에도 대비해야 하죠. 대표적인 예로 직원들이 자신의 전문 분야가 아닌 영역에서 생성형 AI를 사용하지 않도록 주지시키고, 섀도우 AI 문제를 완화시킬 수 있는 방법에 대해서도 고민해야 합니다. 황금 사용 사례를 찾아내는 방법, 그리고 전략적으로 생성형 AI를 활용하는 방법에 대해 알아봅니다.
✨오토GPT의 등장에 주목하는 이유
챗GPT는 수동형 AI(Passive AI)로, 명령이 있어야만 계속해서 동작을 수행하고, 정해진 규칙에 따라 움직이죠. 이 때문에 문제가 발생할 경우, 인간이 직접 규칙을 수정해줘야만 합니다. 이에 비해 능동형 AI(Active AI)는 목표만 주어지면 스스로 학습하고, 시도하고, 문제 발견과 개선까지 모든 과정을 스스로 수행합니다. 물론 능동형 AI에도 단점은 있죠. 스스로 학습하기 때문에 잘못된 데이터나 가설에 기반해 잘못된 결론을 내릴 수 있기 때문입니다. 범용성을 가진 능동형 AI, ‘오토GPT(AutoGPT)’의 등장에 주목하는 이유입니다.
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