TP

구성원 여러분

최성수 사장의 단상을 등재합니다.

감사합니다.

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AI와 함께 하는 조직

얼마 전까지만 해도 궁금한 게 있으면 인터넷에서 검색하여 필요로 하는 정보를 확인했는데 요새는 스마트폰에 탑재되어 있는 Gemini에게 확인하는 경우가 점점 늘어나고 있습니다. Gemini가 가끔은 잘못된 정보도 제공하지만, 궁금한 사항을 대화식으로 확인할 수 있어서 인터넷에서 검색하는 것보다 훨씬 편하게 그리고 빠르게 원하는 내용을 받아 볼 수 있고 질문내용에 대해 종합적인 의견까지 제시해 주다 보니 자연스럽게 Gemini와 가까워지게 되는 것 같습니다.

Gemini는 구글이 학습시킨 범용적인 LLM(Large Language Model)으로, 자연어 이해와 추론 능력을 크게 향상시켜 단순한 정보 검색을 넘어 사용자의 요청에 따라 새로운 텍스트, 이미지, 코드를 생성할 수 있고 일정 관리, 이메일 초안 작성, 복잡한 질문에 대한 답변, 여행계획 수립 등 다양한 일상 및 창의적인 작업을 지원하며 대화 형태로 소통하는 ‘AI 에이전트’라고 할 수 있습니다.

AI 에이전트는 명확한 목표를 부여받으면, 인간의 지속적인 개입 없이 스스로 계획을 세우고 환경과 상호작용하며 여러 단계를 거쳐 목표를 달성하는 자율적인 시스템이라고 합니다. AI어시스턴트는 사용자의 직접적인 명령이나 요청에 반응하여 주로 반복적이고 단순한 작업을 자동화하여 인간의 단순한 보조 역할을 수행하지만, AI 에이전트는 단순한 명령 실행을 넘어, 한 단계 더 나아가 상황을 인지하고 추론하여 실행까지 수행하며 심지어는 실패로부터 학습하는 능력까지 갖추고 있다고 합니다.

예를 들어, "이번 주 서울의 날씨와 교통 상황을 분석해서 주말 나들이 계획을 세워줘"라는 요청을 받으면, AI 어시스턴트는 단순히 날씨와 교통 정보를 요약하는 데 그치지만 AI 에이전트는 추론 능력을 활용해 날씨 정보 사이트와 교통 정보 앱으로부터 받은 데이터를 분석하여 추천 장소를 찾아 예약까지 진행하는 등 실제 행동을 수행합니다.

2024년 9월 글로벌인포메이션의 조사보고서에 따르면 2024년 AI 어시스턴트 시장 규모는 약 85억 달러이고 AI 에이전트 시장 규모는 약 51억 달러라고 합니다. 아직은 단순 보조역할을 수행하는 AI 어시스턴트의 사용량이 상대적으로 많지만, 향후 기술발전에 따라 AI 에이전트의 역량과 신뢰수준이 높아지고 수행 영역과 역할이 확대될 것으로 기대되어, AI 에이전트 시장은 연평균 44.8%의 높은 성장률을 보이며 2030년에는 471억 달러까지 증가할 것으로 예측되고 있습니다.

앞으로 기업의 AI 의존도는 점점 더 높아질 것이고, 이는 기업의 업무 생산성과 전문성을 높이고 직원들에게 더 많은 편의성을 제공할 것입니다. 기업은 단순 작업뿐 아니라, 데이터 기반의 의사결정과 복잡한 프로세스 관리 등 그동안 사람이 수행하던 업무의 상당 부분을 AI 에이전트에게 맡기게 될 것입니다.   

기업내 AI의 역할이 증가하고 AI에 대한 의존도가 높아지게 될 경우 스킬 부채(Skill Debt)와 스킬 불평등(Skill Inequality)심화 현상이 발생할 수 있다고 합니다.

한 고등학교에서 고등학생 1,000명을 대상으로 실험을 하였습니다. GPT를 쓸 수 있게 한 그룹과 그렇지 않은 그룹으로 나누어서 수학 문제를 풀게 했는데, 첫 번째 테스트에서는 GPT를 쓴 그룹이 더 높은 점수를 받았으나, 두 번째 테스트는 GPT 없이 시험을 보게 하자 GPT를 썼던 그룹이 더 낮은 점수를 받았다고 합니다.

이는 AI 기술을 활용하면 단기적으로는 생산성을 높일 수 있지만, AI에 대한 깊은 이해나 활용역량 없이 AI에 의존하게 되면 장기적으로 필요한 핵심 기술역량이나 창의적인 문제 해결능력이 저하되는 현상이 발생한다는 것인데, 이것이 바로 스킬 부채(Skill Debt)라는 것입니다.

또한 AI가 업무를 대체하면서 초보자의 성장 기회가 사라지는 현상, 즉 '진입 사다리 붕괴(Breakdown of the Career Ladder)' 현상이 발생하는데, 이는 기술 불평등(Skill Inequality)을 심화시키는 주요 원인 중 하나라고 합니다.

신입사원들은 데이터 입력, 기초적인 자료 조사 등의 반복적이고 정형화된 업무를 수행하면서 실무 경험을 쌓을 수 있는데, AI가 이 업무를 수행하게 되면 기업들은 신입보다는 즉시 실무에 투입 가능한 경력직을 선호하게 되고 초보자는 업무를 경험할 수 있는 기회가 줄어드는 반면 숙련자들은 복잡하고 창의적인 업무를 수행하게 되면서, 기술 격차는 더욱 빠르게 벌어지게 된다는 것입니다.

아직은 기업내에서 AI의 역할이 크지 않기 때문에 이런 현상이 심각하게 나타나고 있지는 않습니다. 그러나 조만간 AI의 비중이 급격하게 증가할 것이고 그에 따라 이와 같은 스킬 부채(Skill Debt)나 스킬 불평등(Skill Inequality) 심화현상이 나타날 가능성이 높을 것이므로 이에 대한 준비가 필요할 것입니다.

회사와 구성원은 AI를 '생산성'이라는 단기적 성과를 넘어, '역량 강화'라는 장기적 목표를 위한 수단으로 인식하고 협력해야 합니다. 회사는 AI 교육과 활용을 위한 인프라를 제공하고, 구성원은 이를 적극적으로 활용하여 역량을 높여야 할 것입니다.

회사는 우선 사람이 잘 하는 영역과 AI가 잘 하는 영역을 구분하여 사람 중심의 직무 설계에서 사람과 AI가 결합된 직무로 재설계하고 사람과 AI가 원활하게 협력할 수 있는 시스템과 절차를 구축해야 할 것입니다.

또한 경영진에게는 AI를 활용한 전략적 의사결정, 사람과 AI로 구성된 조직에 대한 인사관리 역량, 현업 실무자에게는 업무 자동화 및 효율성 증진을 위한 AI 활용법 등 직무별 차별화된 맞춤형 교육 프로그램을 제공하고, 향후 AI로 인해 대체될 수 있는 업무를 수행하는 직원에게는 AI와 협업하여 새로운 가치를 창출할 수 있는 업무로 전환할 수 있도록 재교육 기회를 제공하며, 전 구성원이 AI를 이해하고 활용하는 능력을 갖출 수 있도록 교육하고 평가하는 체계를 갖춰야 할 것입니다.

AI로 인한 진입사다리 붕괴 현상이 발생할 수 있는 저숙련자들을 위해, 그들이 AI와 협업하거나 AI를 활용해 더 높은 가치를 창출할 수 있도록 교육하는 한편, AI시대에 맞는 새로운 경력개발체계를 재정립하여 이끌어 줄 필요가 있습니다.

구성원들은 AI에게 명확하고 구체적인 질문을 던지고, 원하는 결과물을 얻기 위해 지속적으로 수정하는 능력을 키워야 하며, AI가 생성하는 결과물이 항상 정확하지 않을 수 있음을 인지하고 비판적으로 검토하는 습관을 들여야 합니다. 그리고 이메일 초안 작성, 회의록 요약, 보고서 자료 조사 등 반복적이고 단순한 업무는 AI를 활용하여 시간을 절약하고 더 가치 있는 일을 찾아 집중하는 연습을 해야 할 것입니다.

이제 계절이 바뀌고 있습니다. 새로운 계절을 맞을 준비를 하듯이 AI시대를 어떻게 맞이할 것인가를 생각하는 시간을 가져 봅시다. 

감사합니다. 

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행복 관련 명언 5가지

때로는 행복을 추구하는 것을 잠시 멈추고

그냥 행복을 느껴 보는 것도 좋다

- 기욤 아폴리네르

자신을 향해 웃는 것은

살면서 배워야 할 가장 중요한 능력이다

- 캐서린 맨스필드

무슨 일이 일어나느냐가 아니라

일어난 일을 놓고 어떻게 반응 하느냐에 따라

행복해 질수도 있고 불행해질 수도 있다

- 앤드류 메투스

스스로 행복하다고 생각하는 자는 행복할 것이고

스스로 불행하다고 생각하는 자는 불행하다

- 세네카

가장 행복한 삶은

가장 재미있는 생각을 하는 삶이다

- 티모시 드와이트