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블로그 | 2023. 11. 3.

AI-인간 협업으로 성공을 실현하는 방법

AI-인간 협업
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최신 기술의 활용도 극대화

이제 인간 대 AI(인공 지능)이라는 최후의 대결이 펼쳐질 때가 되었습니다. 양쪽 모두 누가 승자인지 분명하게 입증할 준비가 되어 있습니다.

아니라면 이건 어떨까요? 인간, AI, 로봇, 제각각 나름의 강점이 있습니다. 그럼 서로 협력하는 게 어떨까요?

인간과 AI가 함께 일할 수는 없을까요?

공상과학 소설에서는 AI가 인류의 존속을 위협하는 최악의 적으로 등장하는 경우가 흔합니다. 하지만 이는 허구입니다. 실제로 AI가 할 수 있는 일과 인간이 할 수 있는 일이 많습니다. 그리고 함께하면 더 많은 일을 더 효과적으로 더 빠르게 더 효율적으로 할 수 있습니다. 이렇게 사람들의 삶을 개선하는 것, 그것이 바로 여러 시대에 걸쳐 기술이 발전해온 목적입니다.

이제 AI와의 전쟁은 잠시 잊고, AI를 활용하고 인간과 기계의 협업을 발전시킬 방법을 살펴보겠습니다. 하지만 그 전에, AI-인간 협업이란 무엇을 의미할까요?

AI-인간 협업이란 무엇인가요?

이는 단순히 AI 시스템을 사용하여 인간의 의사 결정, 콘텐츠 생성 등을 강화하는 것을 말합니다. IA(지능형 자동화)는 AI 기술과 RPA(로보틱 프로세스 자동화)를 결합하여 반복적인 작업을 자동화함으로써, 사람들이 보다 복잡한 작업에 집중할 수 있도록 하는 비즈니스 사례입니다.

IA에 활용되는 추가 기술로는 문서를 읽는 OCR(광학 문자 인식), 인간의 언어를 이해하는 NLP(자연어 처리), 의사 결정에 도움이 되는 패턴을 식별하는 ML(머신 러닝), 미래 사건을 예측하는 예측 AI 등이 있습니다.

지능형 자동화를 통해 조직은 방대한 양의 데이터를 빠르고 정확하게 분석하고, 프로세스를 최적화 및 효율화하고, 의사 결정을 개선하기 위해 프로세스가 어떻게 실행되는지에 대한 데이터 기반 인사이트를 도출하며, 사람들이 일하는 방식과 기업이 고객과 상호 작용하는 방식을 혁신할 수 있습니다.

AI-인간 협업의 예로는 어떤 것들이 있나요?

차에 올라타면 가장 먼저 하는 일은 무엇인가요? 기름이 부족하지 않은지 확인하죠. 그리고 내비게이션에 목적지를 입력합니다. Google Maps는 인간이 AI를 어떻게 활용하는지 보여주는 훌륭한 예입니다. 요즘은 휴대폰 대신 종이 지도를 사용하던 시절을 떠올리기는 것조차 어려울 정도입니다.

그리고 다음으로 생성형 AI가 있습니다. 생성형 AI는 트레이닝 데이터를 기반으로 새로운 콘텐츠를 생성하고 생산하는 능력으로 잘 알려진 획기적인 AI 기술입니다. 텍스트, 코드, 이미지, 사운드는 물론 프로세스까지 생성할 수 있으며, 고객 서비스부터 마케팅까지 다양한 시장에서 생산성을 높일 수 있습니다.

생성형 AI로 지능형 자동화를 강화할 준비가 되었나요? eBook을 읽고 인간과 디지털 워크포스가 AI와 어떻게 협업할 수 있는지 알아보세요.

AI-인간 협업 - 인포그래픽

인간-AI 협업이 중요한 이유는 무엇인가요?

이 기술 협업에서는 우리가 가장 중요하게 생각하는 것, 즉 시간에 초점을 맞춰야 합니다. 워크포스의 번아웃이 그 어느 때보다 심한 상황에서, 직원의 업무 부담을 줄이고 일과 삶의 균형을 증진하며 전반적으로 더 나은 품질의 업무 결과를 창출할 수 있습니다. 생성형 AI와 같은 AI 기술은 사람들이 수행하는 번거롭고 지루한 작업 수를 줄여 더 높은 가치의 전략적 이니셔티브에 집중할 수 있게 합니다. 그 덕분에 사람들은 본인의 업무에 더 몰입할 수 있으며, 조직은 오류를 줄이고 효율성과 적응 능력을 강화하며 직원 생산성도 높일 수 있습니다. 모두에게 윈윈인 겁니다.

AI는 인간의 일자리를 빼앗는 것이 아니라, 더 많은 성과를 실현할 기회를 증폭하는 데 중점을 둡니다. 일례로, 지능형 자동화 디지털 워커는 인간의 디지털 동료로서 인간이 업무를 수행하고 이질적인 여러 시스템을 연결하며 중요한 데이터를 추적하도록 돕습니다.

인간-AI 협업을 시작하려면 어떻게 해야 하나요?

생성형 AI와 같은 기술을 조직에 도입할 때는 고려해야 할 것들이 많습니다. 이 기술을 어디에 사용하려고 하는지, 어떤 문제를 해결하려고 하는지, 어떤 리소스를 사용할 수 있는지 등을 고려해야 합니다.

생성형 AI 체크리스트 시작하기

생성형 AI를 예로 들면, 고려할 체크리스트는 다음과 같습니다.

  1. 속도 저하 문제 또는 병목 현상이 발생하는 위치와 생성형 AI가 이러한 문제를 어떻게 해결할 수 있는지 확인합니다.
  2. 생성형 AI의 작동 방식과 인간 및 디지털 워크포스와 협업하는 방법에 대해 직원 대상으로 훈련과 교육을 실시합니다.
  3. AI 규정 준수 지침에 따라 시스템에 대한 모범 사례를 정립합니다.
  4. 다른 조직에서 자동화 프로그램을 확대하는 데 이 기술을 어떻게 활용했는지 보여주는 생성형 AI 사용 사례를 살펴봅니다.
  5. 조직 전반에 걸쳐 올바른 AI 거버넌스 방식을 정합니다.
  6. 조직에 적합한 기술을 찾습니다.

추천을 드리자면, Blue Prism은 AWS와의 협력을 통해 생성형 AI와 IA를 결합하여 고객의 업무 수행 방식을 혁신하는 솔루션을 개발해왔습니다. 사용 사례로는 애널리스트 및 재무 보고, 의료 애플리케이션, 컨택 센터 지원 등이 있습니다. AWS와 SS&C Blue Prism에서 제공하는 지능형 자동화를 위한 엔터프라이즈급 생성형 AI에 대해 자세히 알아보세요.

아직도 확신이 서지 않나요? 생성형 AI를 준비하는 방법을 제시하는 생존 가이드를 확인해 보세요.

최상의 결과 얻기

인간과 AI는 함께 뛰어난 결과를 만들어낼 잠재력을 가지고 있습니다. 인간-AI 협업으로 얻을 수 있는 수많은 이점 중 몇 가지를 소개하자면 다음과 같습니다.

  • 비즈니스 프로세스를 간소화하고 효율화합니다.
  • 직원들이 새로운 기술을 사용하고 아이디어를 브레인스토밍할 수 있도록 역량을 강화합니다.
  • 보다 효과적인 보고를 위해 더 정확하고 안전하게, 투명성이 보장되는 방식으로 데이터를 수집합니다.
  • 직원들이 번거로운 작업에서 벗어나 스킬을 익힐 수 있게 합니다.
  • 다양한 수준과 시스템에서 업무가 수행되는 방식을 재정립합니다.

다음과 같이 생각해 보세요. 자율 주행 차량이란 자동차가 목적지로 가는 동안 운전자를 좀 더 편하게 한다는 개념입니다. 사슴이 도로로 뛰어들면 차량이 즉시 제동을 하지만, 제동 시간이 길어 사고가 날 수도 있습니다. 자율 주행 차량은 운전자를 완전히 대신하는 것이 아니라, 운전자의 경험을 보강하여 더 나은(그리고 더 안전한) 환경을 만드는 것입니다.

AI는 하나의 도구일 뿐이라는 사실을 기억하세요. 생성형 AI도 마찬가지입니다. AI를 의인화해 생각하는 경우가 많지만, 사실 이 기술은 인간이 일을 더 빠르게 더 잘 할 수 있게 해주는 하나의 수단일 뿐입니다. 그리고 이제 AI가 피할 수 없는 대세가 된 만큼, 수용하지 않을 이유가 없습니다.

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