AI는 비즈니스 리더가 서두를 수 있는 것이 아닙니다.

어떤 분야에서 일하든 인공 지능을 둘러싼 대화를 피할 수는 없습니다. 생산성 향상의 잠재력과 더 정확하고 시기 적절한 인사이트를 통해 리더가 비즈니스에서 AI 도구를 채택하기를 열망하는 이유를 쉽게 알 수 있습니다.

2023년 소셜 미디어 현황 보고서에 따르면 비즈니스 리더의 94%가 AI를 워크플로우에 통합하는 것에 대해 매우 확신하고 있습니다. 그러나 그러한 확신에도 불구하고 리더의 98%는 AI의 장기적인 잠재력을 더 잘 이해할 필요가 있음을 인정합니다.

이 불일치는 과장된 잠재력과 현실 사이에서 우리 모두가 어려움을 겪는 모호성에서 비롯됩니다. 리더들은 신뢰성 및 브랜드 안전성과 같은 중요한 문제에서 근본적인 문제, 즉 팀에 어떤 사용 사례가 언제 적합한지에 이르기까지 AI에 대해 답이 없는 중요한 질문을 던지고 있습니다.

우리는 이 전환의 초기 단계에 있으며 대부분의 가치가 훨씬 앞서 희미하게 빛나고 있습니다. 오늘날 우리의 도구는 AI로 다시 상상되기 시작했습니다. 비즈니스 리더는 조직에서 AI 제품이 어떻게, 언제, 어떤 조건에서 준비될 것인지, 그리고 채택을 진지하게 추진하기 전에 내부적으로 어떤 변화가 일어나야 하는지에 대한 관점을 개발하기 시작해야 합니다. 강력한 AI는 결국 우리 비즈니스 도구의 공통 스레드가 될 것이며 지금은 경영진이 함께 그 미래를 구축하고 준비해야 할 때입니다.

기대와 현실의 괴리

작년에는 카피라이팅에서 그래픽 디자인, 소셜 미디어 관리에 이르기까지 다양한 생산성 도구에 AI가 도입되었습니다. Sprout에서는 AI와 자동화를 활용하여 소셜 청취와 같은 도구를 민주화하여 모든 사람이 소셜 데이터에 더 쉽게 액세스할 수 있도록 합니다. Grammarly 및 Notion과 같은 도구는 AI를 사용하여 편집 및 프로젝트 관리와 같은 수동 작업을 촉진합니다.

이것들은 흥미로운 예이지만, 저는 우리가 이제 막 시작했다고 주장하고 싶습니다. 우리는 믿을 수 없을 정도로 진보된 기술, 심지어 "지능"까지도 많은 작업의 잭 또는 조커이며 소수의 일관된 에이스입니다(비록 표준화된 테스트에서는 상당히 우수하지만).

그렇다면 오늘날 비즈니스에 AI가 어떻게 사용될 수 있는지, 그렇지 않은지에 대해 생각해 봅시다. 그러기 위해서는 소스로 이동하여 ChatGPT를 직접 사용하는 기회와 위험을 고려하십시오. 개방형 도구로서 많은 직무에서 잠재적인 용도를 쉽게 상상할 수 있습니다. 많은 사람들이 이미 이메일 초안을 작성하거나 소셜 광고를 위한 카피 탐색에 유용하다고 생각합니다. 그러나 이러한 사용은 상당히 위험이 적으며 AI의 결함을 수정하기 위해 인간에 의존합니다.

제너레이티브 AI가 많은 직무에서 대규모로 사용되려면 훨씬 더 정교하고 통제하며 인간의 준비가 필요합니다. 유능한 사람이 부지런히 AI를 돌볼 준비가 되어 있지 않으면 정확도가 중요한 상황에 대비할 수 없습니다. 예를 들어, 한 무심한 변호사가 법원 청문회에서 ChatGPT의 확신에 찬 허구를 제시한 후, 연방 판사는 최근 변호사에게 사람이 정확성을 확인하지 않고 AI를 사용하여 서류 초안을 작성하지 않았음을 인증하도록 요구했습니다.

경영진이 그 부주의한 변호사처럼 신중한 고려 없이 AI에 뛰어들면 실제 비즈니스 결과로 나타날 수 있습니다. 섭식 장애 핫라인에서 AI 기반 챗봇이 나쁘고 심지어 유해한 조언을 제공했기 때문에 폐쇄해야 했다고 생각해 보십시오. 마찬가지로 AI를 사용하여 훈련된 로봇은 인종차별적이고 성차별적인 것으로 밝혀져 AI 프로그래밍의 윤리에 대해 많은 의문을 제기합니다. AI가 할 수 있는 것으로 입증되었지만 가상 비서 이상으로 취급되기 전에 갈 길이 있습니다. 그리고 "어시스턴트" 워크플로우조차도 인간 팀이 책임을 지도록 교육을 받았다고 가정합니다(그리고 그들의 소프트웨어는 책임을 유지하는 데 도움이 됩니다).

오늘날 AI 도구와 워크플로 중에서 우리가 보고 있는 것은 1세대입니다. 즉, 현재 AI의 상태는 2007년 iPhone이 처음 출시되었을 때의 상태와 매우 유사합니다. 당시에는 획기적이었지만 5년, 10년 후까지 iPhone이 완전히 할 수 있는 기능을 이해하지 못했습니다. , 핵심 기술이 발전하고 주변 생태계가 구축되고 성숙된 후. iPhone은 App Store 없이 출시되었습니다.

제너레이티브 AI도 마찬가지다. 애플리케이션 계층에서 인프라에 이르기까지 비즈니스 도구의 주변 생태계는 따라잡을 수 있는 방법이 있습니다. 우리 벤더들은 매우 기이한 선물을 받았지만 아직 그것을 최대한 활용하지 못했습니다. 미성숙한 AI 도구가 정교한 활동을 수행하도록 강요하거나 팀의 교육 또는 워크플로를 재고하지 않으면(특히 민감한 재량 또는 정확성이 중요한 경우) 엄청난 역효과를 낼 수 있습니다.

AI 정보 리더십에는 내부 변화와 외부 협업이 필요합니다.

최초의 사무용 컴퓨터가 등장했을 때 비즈니스 리더는 어느 날 일어나 모든 책상에 Xerox Alto를 두기로 결정하지 않았습니다. 아날로그 작업 방식에서 디지털 방식으로 전환하려면 작업에 맞는 기계를 만들고 기계에 맞게 작업을 조정하기 위해 기술 구현과 훨씬 더 큰 변경 관리가 필요했습니다. 여기에는 시간, 교육 및 내부 동의가 필요했습니다.

마찬가지로, AI 도구가 발전하고 더욱 직관적이 됨에 따라 비즈니스 리더는 AI가 성공적으로 온보딩되기 위해 인력과 기존 시스템이 어떻게 적응해야 하는지 파악해야 합니다. 이번에는 일이 훨씬 더 빠른 속도로 진행될 것이지만 우리는 서두를 수 없습니다.

비즈니스 리더의 39%가 AI 구현의 장애물이 불충분한 AI 교육 및 개발이라고 말하면서 해결해야 할 교육적인 부분이 분명합니다. AI 및 ML을 다루는 조직적 경험이 제한적이라고 말하는 경영진의 37%와 함께 대부분의 직장에서 현재 기술 세트가 AI 기반 직장에 적절하게 준비되지 않았다는 것이 분명합니다. 우리 모두가 이런 상황에 처해 있습니다.

예를 들어 제 소프트웨어 개발 영역을 살펴보겠습니다. 엔지니어가 가장 잘 준비되어 있다고 생각하면 안 됩니다. 아니요.

AI가 개발자 툴킷의 일부가 되고 코드 작성 및 배포와 같은 일부 핵심 책임을 짊어짐에 따라 인간 개발자는 어떤 새로운 역할을 수행합니까? 그들의 직업은 아마도 사라지지 않을 것이지만 그들의 책임은 확실히 변합니다. 직무 기능은 코더보다 감독자에 더 가깝도록 바뀌어 개발자가 새로운 근육을 개발하도록 강요할 것입니다. 준비됐나요? 그리고 그들은 변화를 기꺼이 받아들일까요? AI가 자신을 대체하거나 작업의 기술과 창의성을 제거하는 것을 두려워하는 사람들의 반발을 불러일으킬 수 있을까요? 생산성을 위해 변화를 밀어붙이는 것 외에도 현명한 리더는 동기를 부여하는 프레이밍을 찾을 것입니다. 저는 전동 공구나 외골격, 조수와 같은 은유를 현실적인 비교와 도움이 되는 정신 모델로 봅니다.

또한 비즈니스 리더가 AI에 투자할 때 고려해야 할 기술 작업이 있으며, AI의 복잡성을 감안할 때 조직은 실행을 지원하기 위해 공급업체에 의존하고 있습니다. AI는 하나의 큰 대상 기능이 아닙니다. 극소수의 조직이 자체적으로 모델과 직접 통합하거나 팀이 모델과 직접 대화하도록 합니다. AI는 칩에서 데이터베이스, 애플리케이션 소프트웨어에 이르기까지 스택 전체에 내장될 기판입니다.

새로운 유형의 도구가 아니라 기존 도구를 위한 더 강력한 건축 자재라고 생각하세요. 공급업체의 경우 AI 솔루션을 기존 워크플로에 대한 추가 기능으로 배포하여 마찰을 최소화하고 직관적인 디자인을 우선시해야 할 책임이 있습니다. 그리고 CMO 및 CTO와 같은 기능적 리더에게는 팀이 AI를 활용하는 방법을 관찰하고 향후 반복을 위해 해당 피드백을 공급업체 파트너와 공유할 책임이 있습니다. 우리는 함께 일하는 미래를 만들어 가고 있습니다.

느리고 꾸준한 AI 경쟁에서 승리

AI의 출현은 이미 일부 조직의 업무 방식과 리더가 미래 기술 투자에 대해 생각하는 방식에 영향을 미쳤습니다. 생산성 향상에서 데이터 분석 단순화에 이르기까지 AI는 잠재력에 대한 초기 증거를 보여주었습니다.

그러나 AI와 이를 내장하는 도구는 성숙하는 데 시간이 필요하기 때문에 아직 깨닫지 못한 미개척 기회가 있습니다. 우리는 여전히 안전과 윤리에 관한 질문에 답하고 AI를 활용하는 방법과 장소에 대한 참여 규칙을 수립해야 합니다. 경영진이 AI 구현을 고려하기도 전에 발생해야 하는 내부 변경 관리도 있습니다. 이 모든 것은 역동적이며 시간이 지남에 따라 발전할 것입니다.

비즈니스 리더가 점점 더 기술 스택에 AI를 고려함에 따라 지금이 준비에 필요한 기본 작업을 수행해야 할 때입니다. AI가 할 수 있는 것과 할 수 없는 것, 그리고 현재와 미래 모두에 대한 관점을 구축하여 비즈니스 워크플로우 내에서 AI가 어디에 적합한지 숙지하십시오. 구현 시기가 되면 장기적인 성공을 위해 조직을 설정할 사람과 파트너 관계를 맺을 수 있도록 벤더 조사를 시작하십시오. 주기의 초기 단계에 있기 때문에 이것은 철학과 협업만큼이나 기술 비전에 관한 것입니다. 귀하의 파트너는 귀하와 마찬가지로 미래를 보고 있으며 함께 미래를 구축하는 데 관심이 있습니까? AI의 기능에 대한 명확한 이해와 진정한 내부 변경 관리에 대한 노력을 통해 비즈니스 리더는 현재와 미래에 효과적인 AI 채택을 위해 조직을 구성할 것입니다.

경영진이 비즈니스 목표를 지원하는 AI의 위치와 구현 시 직면하는 문제에 대한 자세한 내용을 보려면 지금 2023년 소셜 미디어 현황 보고서를 다운로드하세요.