AI가 협업과 직무성과에 미치는 영향
디지털 업무공간의 AI를 대하는 우리의 자세
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AI는 업무공간상의 통합된 의사소통과 협업 서비스를 강화할 수 있다. 그러나 IT 의사결정자들은 직원 협업과 직무 역할에 있어 3가지 영향을 고려해야 한다.
AI는 많은 조직에서 일어나고 있는 광범위한 디지털 트랜스포메이션 스토리상의 선두에 있다. 그럼에도 디지털 트랜스포메이션 프로세스는 수년에 걸쳐 펼쳐질 예정이다. 많은 도구들과 비즈니스 프로세스들은 여전히 아날로그 방식에 뿌리를 두고 있기 때문에 우리가 모든 것이 디지털화된 세계에서 살게 되기까지 아직 긴 여정이 남아 있다.
AI가 새로운 디지털 워크플레이스에 위대한 미래를 이끄는 동안, IT 의사결정자들은 AI가 업무공간의 의사소통과 협업을 어떻게 변화시킬 것인가 고려해야 한다. 어떤 관점에서 보면 AI는 이미 우리의 업무공간 안에 와있다. 그러나, 미래의 업무라는 용어 측면에서, 직원 협업에 영향을 주는 3가지를 고려해야 한다.
일자리에 미치는 영향
업무공간에서 AI의 비즈니스 가치는 주로 자동화에 있다. 협업에 앞서, 이는 AI를 수작업에 또는 실제 생산성 지연시키는 낮은 레벨의 업무들에 적용하는 것을 말한다. 우리는 이미 기업용 알렉사와 같은 스마트 스피커 등 디지털 비서들을 통해 이런 변혁(transformation)을 체감하고 있다. 이러한 디지털 비서들은 이미 미팅을 관리하고 분류하는 것을 돕고 있다. 이런 업무들은 기본이고 애플리케이션들은 시간이 갈수록 더 똑똑해질 것이기 때문에, 근로자들은 더 복잡한 업무들을 그 비서들에게 맡길 수 있을 것이다.
근로자들은 AI를 통해 반복적이고 일상적인 업무에서 벗어날 수 있지만, 문제는 관리자들이 이를 생산성 향상의 원동력으로 바라볼 것이라는 점이다. AI가 적용된 새로운 워크플로우는 필연적으로 프로젝트의 조기 종료, 더 큰 팀의 관리, 더 많은 프로젝트의 관리 같은 직원들의 성과에 대한 큰 기대를 불러온다.
자동화가 업무공간에서 더 큰 역할을 수행하게 되면 근로자들은 더 자동화된 방식으로 일을 수행하도록 요구될 것이고, 이는 직원의 사기에 영향을 미칠 수 있다. AI는 협업을 위한 더 좋은 방법을 소개할 것이 확실하다. 그러나 대부분의 업무들은 더 힘들어지고 쉽지 않아 질 것이다.
성공적인 기술에 대한 영향
위의 시나리오에는 장점과 단점이 있지만 근로자들이 적합한 기술을 갖고 있다면 계속 성장할 수 있다. AI-driven 협업은 근로자에게 새로운 책임과 기대를 만들어낼 것이다. 그리고 IT 의사결정자들은 새로운 기술이 필요해질 것이라는 걸 이해할 필요가 있다.
기본 단계에서, 업무공간이 좀 더 협업적으로 되면서, 직원들은 더 강한 프로젝트 관리 기술이 요구된다. 평소 팀을 관리하는 근로자들은 이미 그 기술을 장착하고 있을 것이지만, 지식근로자들에게는 더 중요한 핵심 기량이 될 것이다. 업무공간에서 AI는 또한 데이터를 의미한다. -- 그냥 데이터가 아니라 더 많은 데이터와 새로운 데이터. 미래의 협업 애플리케이션들은 근로자들이 관리해야 할 끝없는 데이터 스트림을 생산할 것이다.
AI-based 분석 도구들이 통합 의사소통 서비스들 안에 적용되기 시작했지만 모든 수준의 근로자를 위한 주류가 되지는 못했다. 이제, 분석 기술은 협업 프로세스와 결과를 평가하기 위한 중심이 될 것이다. 특히 AI가 더 좋은 결과를 내는 방법에 있어 중심이 될 것이다.
성과 평가에서 영향
근로자들이 협업을 관리할 때 사용하는 것과 동일한 기준으로 그들 자신의 성과를 평가하는 데 사용될 것이다. 디지털 트랜스포메이션의 주요 측면은 커뮤니케이션의 모든 면을 디지털화하는 것이다. AI에 의해 주도될 때, 이 커뮤니케이션 전환은 더 높은 소통 효율을 만들어 내면서 또한 모든 터치포인트와 상호작용에 연결된 측정을 의미한다.
이런 환경에서 모든 근로자들의 디지털 자취는 특별하게 쪼개지고, 새로운 성과 측정 도구가 나타날 것이다. 이러한 측정요소는 직원 성과의 질뿐만 아니라 협업 성과의 질과 비즈니스 가치를 측정할 것이다.
AI-driven 애플리케이션은 근로자들이 그들의 팀과 웹 콘퍼런스를 하는 동안 이메일과 소셜미디어를 더 이상 확인할 필요가 없을 만큼 충분히 우리의 업무 속으로 스며들게 될 것이다. AI-based 측정요소들은 각 팀 구성원들을 위한 참여를 추적할 것이고 챗봇들은 근로자들이 정해진 위치에 있지 않을 때 신호를 제공할 것이다.
이것은 개인 사생활 보호와 직장 만족도를 위한 좋은 그림을 제공하지 않을 수 있고, AI는 두 가지 모두를 감소시킨다. 고용주들은 직원 성과 평가를 위한 균형을 맞출 필요가 있다. 모든 기업은 AI-driven 자동화로부터 오는 이익을 원한다. 그러나 일하는 사람 쪽도 육성해야 한다. 그렇지 않으면 협업 성과는 정신적이 아닌 서류상으로만 개선될 것이다.
내 일생에 있어서 지난 20년간 기술변화는 매우 드라마틱했는데 앞으로는 그 속도가 점점 더 빨라질 예정이다. 이미 RPA(Robot Process Automation)가 업무공간에 도입되어 수작업을 대신해주고 있고, 챗봇들은 우리가 질문해주기를 기다리며 항상 대기 중이다. 이 글은 어떻게 AI를 이용해서 우리 일이 편해질 것인가를 논하는 글과 달리 그런 세계를 맞이할 우리가 준비가 되어 있는가를 고민하게 한다.
RPA의 도입 목적은 단순하지만 시간이 많이 드는 반복적 수작업을 없애 좀 더 가치 있는 일에 하도록 하는 것이다. 여기서 가치 있는 일이란, 글에서 이야기하듯이 프로젝트를 좀 더 빨리 끝내서 프로젝트 수익률을 높이는 것, 좀 더 많은 팀을 효율적으로 관리하여 최소한의 인력으로 더 많은 성과를 내는 것이 될 수 있겠다.
다시 말하면 골치 아픈 일, 판단해야 하는 일, 책임을 지는 일 등을 더 많이 하라는 것으로 해석해 볼 수도 있다. 그런 측면에서 근로자들의 업무 패턴은 기존과 달라질 것이다.
일을 하는데 있어 적절한 노가다는 생각을 정리하는데 도움이 될 수도 있다고 본다. 적어도 내 업무 경험상에서는 그렇다. 업무 분류를 짜고, 기존 데이터를 한 땀 한 땀 넣는 작업을 하면서 전체적인 그림이 파악될 때도 있고, 화면 설계 시 버튼 하나의 위치를 잡기 위해 이리저리 배치해보면서 새로운 방향성을 고민하기도 하니 말이다. 이런 나한테 하루아침에 이제 그런 일은 저희가 할게요. 어디 놓을지 지시만 하세요.라고 한다면 생각을 깊게 할 시간이 별도로 필요해질 거 같다. 시간이 드는 반복적인 작업을 RPA가 해준다 해도 모색하고 고민하는 시간이 없어질 수는 없기 때문에 RPA가 해주는 시간의 100%가 업무시간 단축으로 될 수는 없다. (또한, RPA 프로세스설계와 개발하는 시간이 별도로 소요된다.) 원글의 끝에서도 제안하고 있지만, 시스템이 변화하는 만큼 사람도 변화하기 위한 시간이 필요하다. 오랜 기간 시스템 구축을 하면서 느끼는 것이지만, 시스템이 변한다고 해서 사람이 자동적으로 변화하지 않는다. 행동을 유도하고, 교육하고, 일깨우고, 경험시키고, 공유하게 해서 개개인이 스스로 느끼고 시도해야 변한다. 그래서 큰 시스템 오픈 시에는 반드시 변화관리 체계가 따로 돌리는 것이다.
앞으로 변화할 우리의 업무공간에 적응할 준비, 당신은 어떻게 하고 있나요?
