인공 지능(AI)의 영향은 전 세계 산업과 직장에서 체감되고 있다. 기업이 이 강력한 기술로 더 나은 결과를 도출할 수 있는 방법을 모색함에 따라 인력은 AI 도구와의 협업을 위해 준비해야 한다.

DALL-E 및 ChatGPT와 같은 도구가 대중의 상상력을 사로잡았지만, 진짜 질문은 AI가 실제로 회사에 혁신적인 변화를 제공할 준비가 되어 있는지 여부다.

대답은 '그렇다'이다. 그리고 많은 기업에서는 일상적인 비즈니스 프로세스의 자동화를 지원하는 신뢰할 수 있는 AI와 혁신을 촉진하기 위한 창의적인 파트너 역할을 하는 AI라는 두 가지 방식으로 이러한 일이 발생하는 것을 보고 있다.

오늘날 AI 솔루션은 대부분의 사람들이 반복적이라고 생각하는 종류의 작업을 처리하는 데 도움이 되도록 회사 전체에 배포돼 직원들이 더 높은 가치의 작업을 수행할 수 있도록 한다. 우리는 IBM의 인사팀과 함께 이것을 직접 경험했다.

규모와 관계없이 모든 회사는 인재 채용, 승진 및 유지를 우선시해야 한다. 이 작업의 대부분은 판촉 주기와 같은 표준화된 프로세스를 위해 많은 양의 데이터와 문서를 함께 가져오는 작업을 수반한다. IBM 자체 AI의 도움으로 매우 수동적인 프로세스였던 주요 단계를 자동화하기 시작했다. 

IBM 자체 내에서 이 기술을 시험해 우리는 상대적으로 수동적인 유형의 HR 관련 작업을 수행하는 700명의 전문가에서 50명 미만으로 이동할 수 있었다. 진로지도, 관리자 지원 등 일상적인 서류 작업이 아닌 사고와 창의성이 요구되는 서비스를 제공한다.

조직 외부에서 AI는 지속적으로 상당한 경쟁 우위를 제공하고 있다. 우리는 디지털 노동 솔루션을 통해 기업이 처리 시간을 60% 단축하고 매달 수십만 개의 질문에  95%의 정확도로 답변하며, 정보 검색에 소요되는 시간을  최대 75% 단축할 수 있는 사례를 보고 있다.

물론 오늘날의 AI는 반복적인 작업을 자동화하는 것 이상으로 뛰어나다. 최근 제너레이티브(생성형) AI에 대한 관심은 이메일 작성부터 영업 프레젠테이션 작성에 이르기까지 모든 작업에서 텍스트를 작성하고 시간을 절약하는 기능에 집중됐다. 그러나 인간은 또한 혁신을 촉발하기 위해 AI와 협력하고 있다.

분자 생성을 고려해보자. 분자를 결합하는 잠재적인 방법은 수십억은 아니더라도 수백만 가지가 있다. 과학자들이 세계에서 가장 강력한 슈퍼컴퓨터를 사용하더라도 기존 기술로 이러한 페어링을 시뮬레이션하는 것은 사실상 불가능하다. 제너레이티브 AI는 이 작업을 발전시키는 데 도움이 될 수 있다.

이 작업은 신약을 발견하고 전기자동차를 위한 보다 효율적인 배터리를 만드는 것과 같이 세상을 변화시키는 프로세스의 핵심이다. 이러한 새로운 분자는 AI의 도움으로 모델링되므로 영역별 지식을 가진 인간은 최선의 경로를 선택하는 데 필수적인 역할을 할 것이다.

기업은 이러한 새로운 AI 애플리케이션을 위해 인력을 준비해야 한다. 즉, 사람의 전문 지식과 복잡한 프로세스(예: 신약 출시)에 대한 지식을 AI 도구와 결합해 그 어느 때보다 빠르게 목표를 달성할 수 있다. 또한 AI를 사용해 창의적이고 책임감 있게 작업할 수 있는 관련 기술을 사람들에게 제공하는 것을 의미한다.

모든 직원이 코딩 방법을 배워야 한다는 의미는 아니지만 대부분은 새로운 AI 솔루션에 익숙해져야 한다. 동시에 기업은 AI에 의해 일상적인 업무에서 해방된 사람들을 비즈니스에 더 만족스럽고 영향력 있는 역할로 옮기는 방법에 대해 체계적으로 생각해야 한다. 이러한 방식으로 회사의 워크플로에 AI를 주입하면 새로운 통찰력과 혁신을 주도할 뿐만 아니라 더 만족스럽고 생산적인 인력으로 이어질 것이다.

모든 신기술의 근간은 신뢰다. 최근의 혁신에도 불구하고 AI는 여전히 엄청난 장애물에 직면해 있다. AI는 오류가 발생하기 쉽고 그럴듯하지만 부정확한 응답을 자신 있게 생성할 수 있으며, 잠재적으로 유해한 작업을 수행하도록 프로그래밍된 제약 조건을 무시하도록 속일 수도 있다.

고객과 정부는 기업이 최고 수준의 보안, 개인 정보 보호, 데이터 보호 및 규정 준수를 제공하기를 기대한다. 기업은 AI 시스템이 훈련되는 방식, 해당 훈련에 사용되는 데이터, AI 시스템의 권장 사항에 포함되는 내용에 대해 명확해야 한다. 책임감 있고 윤리적인 AI를 개발하려면 인간의 편견에 대한 가능성을 제거해야 한다.

신뢰할 수 있는 AI와 함께 일하는 사람들은 우리 경제와 사회에 혁신적인 영향을 미칠 것이다. AI의 사용은 2030년까지 거의 16조 달러의 생산성을 창출할 것으로 예상된다. 이제 우리는 이러한 파트너십을 수용하고 AI가 제공해야 하는 모든 것에 대해 인력을 준비할 때이다.

/ Arvind Krishna IBM의 회장 겸 CEO