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AI는 우리의 일하는 방식을 근본적으로 바꾸고 있다. 그러나 AI를 도입하고 활용을 장려하는 것만으로 업무 성과가 향상되는 것은 아니다. AI를 활용한 업무 개선이 조직 전반으로 확산되려면 구성원이 새로운 방식을 시도하고 그 결과를 인정받을 수 있어야 한다. 평가에서 기존의 업무 방식과 성과만을 중시한다면 구성원은 AI 활용을 그저 '하면 좋은 일' 정도로 받아들이기 쉽다. 반대로 AI를 활용해 업무 시간을 줄이고 품질을 높이거나 팀의 일하는 방식을 개선한 행동까지 공식적으로 인정하면, 구성원은 새로운 방식을 적극적으로 시도할 동기를 얻는다. 이러한 학습과 실험이 반복될 때 AI 활용은 개인의 의지를 넘어 조직이 지향하는 업무 방식으로 자리 잡을 수 있다.
이와 관련해 마이크로소프트를 비롯한 빅테크 일부는 구성원에게 "AI 사용은 더는 선택이 아니다"라고 요구하기 시작했다. 그러나 AI 사용을 장려하는 것과 사용량 자체를 평가 기준으로 삼는 것은 다른 문제다. 사용량을 기준으로 평가하면 업무를 실질적으로 개선하기보다 충분한 검토 없이 비슷비슷한 결과물을 양산하는 워크슬롭Workslop이 늘어날 수 있다. 스탠퍼드와 베터업의 조사에서 미국 사무직 직장인의 40%가 최근 한 달 안에 겉은 그럴듯하지만 내용은 부족한 AI 결과물을 받았다고 답했다.1) 따라서 HR은 AI 활용 역량을 어떤 기준으로 평가할지, 직무와 역할에 따라 어느 수준의 역량을 기대할지 사전에 합의하고 구체화해야 한다. .jpg) 검증과 책임까지, 평가 질문을 구체화하라 AI 활용 자체가 새로운 성과는 아니다. 성과는 여전히 고객에게 더 나은 가치를 제공했는지, 중요한 문제를 해결했는지, 조직의 목표 달성에 기여했는지로 판단해야 한다. AI는 그 성과를 만드는 방식 중 하나다. 따라서 평가는 'AI를 적극적으로 활용했는가'보다 'AI를 활용해 무엇을 달라지게 했는가'를 물어야 한다. 이러한 구조를 설계하는 데 앤트로픽이 학계 전문가들과 개발한 'AI FluencyAI 활용 숙련도 프레임워크'를 참고할 수 있다. ... 중략 ... |
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