기업이 AI 도입을 늘리고 생산성을 높일 수 있는 데이터로 입증된 3가지 방법

점점 더 많은 회사가 AI가 생산성을 어떻게 촉진할 수 있는지 탐구함에 따라, 종종 간과되는 중요한 측면이 하나 있습니다. 바로 직원들이 일상 업무에서 이러한 도구를 실제로 어떻게 채택하고 사용하는지입니다. 문제는 AI가 생산성을 향상시킬 수 있는지 여부가 아니라 회사가 ROI를 극대화하기 위해 AI 참여의 모든 단계에서 직원을 효과적으로 지원할 수 있는 방법입니다.

직원 생산성 및 데이터 인텔리전스 소프트웨어의 선도적 공급업체인 Prodoscore의 CEO로서, 저는 직장에서 AI 도입(또는 그 부족)이 어떻게 전개되는지 직접 보았습니다. AI와 비즈니스의 중심에서 Prodoscore의 위치에서 얻은 데이터 기반 통찰력을 활용하여, 리더가 조직 전체에서 AI 도구를 최대한 활용할 수 있도록 하는 방법에 대한 세 가지 주요 요점을 소개합니다.

1. AI 활용에 있어서 직원은 세 가지 그룹으로 나뉩니다.

AI가 C-suite의 최우선 관심사가 되면서 AI 도입에 대한 논의는 구체적인 결과로 옮겨갔습니다. 이제 AI의 생산성 수익은 소요 시간과 수익에 미치는 영향을 포함한 세부적인 수준에서 정량화되고 이해될 수 있습니다. Prodoscore의 최근 데이터에 따르면 직원은 AI 도입과 관련하여 세 가지 뚜렷한 범주에 속합니다.

• 발가락을 담그는 사람들: 이 직원들은 AI를 아껴서 사용하며, 세션당 1분 남짓 참여합니다. 그들은 AI를 실험하고 있을 수 있지만 아직 워크플로에 완전히 통합하지는 않았습니다.
• 발 웨이더: 이들은 세션당 2~4회 AI 도구에 액세스하고 평균 XNUMX분 미만을 사용하는 적당히 참여하는 사용자입니다. 이 직원들은 물을 테스트하고 AI를 통합하여 업무를 개선하려고 하지만 여전히 신중하게 도구에 접근합니다.
• 수영 선수: 이들은 회사 내에서 매우 참여적인 사용자이자 잠재적인 AI 리더입니다. 이들은 세션당 5회 이상 AI 도구와 상호 작용하며, 평균 사용 시간은 약 6분입니다. 이들은 AI가 자신의 역할에 가져다주는 가치를 이해하고 이를 활용하여 생산성을 개선하는 데 전념합니다.

이러한 고유한 고용 그룹을 인식하는 조직은 AI 도입에 대한 접근 방식을 그에 맞게 조정할 수 있습니다. 더욱이 AI가 생산성에 미치는 영향은 산업 경계를 초월합니다. 법률 보조원, IT 전문가 또는 관리자이든 OpenAI와 같은 AI 도구는 광범위한 역할과 산업에서 유용한 것으로 입증되고 있습니다. 각 사례에서 AI를 사용하면 효율성과 시간 절약이 눈에 띄게 향상되었습니다.

2. AI 도입에 대한 유연하고 데이터 중심적인 접근 방식은 더 큰 이점을 가져다줍니다.

AI의 힘을 진정으로 활용하려면 기업은 AI를 유행어로만 떠드는 것에서 벗어나야 합니다. 성공적인 기업은 데이터를 사용하여 민첩성을 유지하며, 이를 통해 리소스와 효율성에 대한 지능적이고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

예를 들어, 직원 AI 사용과 생산성 간의 관계를 추적하면 기업 리더는 이러한 도구가 비즈니스 결과에 어떤 영향을 미치는지에 대한 더 명확한 통찰력을 얻을 수 있습니다. Prodoscore 조사에 따르면 직원이 OpenAI 또는 Gemini와 같은 도구를 사용하는 날에는 이러한 도구를 사용하지 않는 직원보다 15-21% 더 생산적입니다. 한편, AI 도구를 사용하는 직원은 사용하지 않는 직원에 비해 평균적으로 하루에 90분 더 일합니다. 또한 메시징 및 채팅 도구를 사용하여 협업하는 데 더 많은 시간을 할애하여 팀워크와 더 큰 내부 커뮤니케이션을 촉진합니다.

이러한 수치는 중요한 요점을 강조합니다. AI가 생산성에 미치는 영향은 상당합니다. 그러나 단순히 직장에 AI를 도입하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 직원들이 고유한 워크플로와 회사 목표를 지원하는 방식으로 AI 도구를 채택하도록 하려면 조정 가능한 데이터 중심의 역동적인 접근 방식이 필수적입니다.

더욱이 직원과 관리자 간의 소통의 중요성은 특히 하이브리드 작업 환경에서 과장될 수 없습니다. Prodoscore의 데이터에 따르면, 61% 관리자의 16%만이 모든 팀원과 매일 연락을 유지하는 반면, 관리자의 XNUMX%만이 주어진 주에 팀원 중 한 명과 대화를 나누지 않았습니다. 평균 커뮤니케이션 격차는 3-4 일이는 AI 도구의 효과적인 활용과 전반적인 생산성을 방해할 수 있습니다.

AI의 모든 가치를 활용하려면 기업은 관리자와 직원 간에 효과적인 커뮤니케이션 절차가 마련되어 있어야 하며, 특히 AI 도입과 관련하여 그렇습니다. 하이브리드 환경에서는 커뮤니케이션의 중요성이 더욱 커집니다.

3. 교육과 확립된 사용 지침이 필수입니다.

AI의 명확한 이점에도 불구하고 AI 도구를 사용하는 데 편안함을 느끼는 직원과 그렇지 않은 직원 사이에는 눈에 띄는 격차가 있습니다. 이 격차를 메우는 것이 중요하며, 필요한 교육을 제공하고 AI 도구를 채택하는 방법에 대한 명확한 지침을 수립하는 것은 고용주의 몫입니다.

Prodoscore의 데이터에 따르면 직원의 24%가 OpenAI 또는 Gemini를 최소 한 번 사용한 반면 참여 수준은 크게 다릅니다. 이러한 사용자 중 절반은 근무일에 AI 도구와 XNUMX회 이상 상호 작용하여 평균 XNUMX분 가까이 사용합니다. 그러나 나머지 절반은 XNUMX분 남짓만 사용합니다.

이러한 불일치는 지속적인 교육의 필요성을 강조합니다. AI 도구를 효과적으로 사용하는 방법을 모르는 직원은 도구를 완전히 피할 수 있으며, 이는 조직이 AI의 모든 이점을 얻을 수 있는 능력을 제한하고 불필요한 스트레스나 시간 낭비를 유발하여 생산성을 저하시킬 수 있습니다. 포괄적인 교육을 제공하고 명확한 사용 지침을 수립함으로써 회사는 더 많은 직원이 초기 "발가락 담그기" 단계를 넘어 AI를 완전히 수용하도록 할 수 있습니다.

앞으로 AI는 직원들이 처분할 수 있는 도구를 사용하기로 약속하는 경우에만 생산성을 개선할 것입니다. 회사가 교육을 제공하고 AI 사용에 대한 기대 사항을 명확하게 전달할 때 이러한 약속이 더 가능성이 높습니다.

AI가 생산성을 좌우합니다. 리더는 이에 적응해야 합니다.

AI 도입은 이미 기업의 운영 방식을 재편하고 있습니다. 리더들은 이제 그 어느 때보다 더 많은 데이터에 접근하여 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 그러나 데이터에 의존하는 것과 숙련된 직원과 고위 경영진의 전문 지식을 활용하는 것 사이에서 균형을 맞추는 것이 중요합니다.

AI 기반 대규모 언어 모델(LLM)의 가장 중요한 장점 중 하나는 실시간으로 비즈니스 결정을 내릴 수 있는 능력입니다. 데이터가 유입됨에 따라 조직적 변화를 동적으로 만들어 비즈니스가 신속하게 방향을 전환하고 결과를 최적화할 수 있습니다. 그러나 데이터만으로는 결코 결정을 내릴 수 없습니다. 리더는 여전히 팀의 전문성과 직관에 의존해야 합니다. 고위 경영진은 생산성과 혁신에 대한 포괄적인 접근 방식을 만들기 위해 AI 통찰력과 통합해야 하는 귀중한 지식을 보유하고 있습니다.

궁극적으로 가장 성공적인 조직은 유연성을 유지하고, AI 사용 추세를 면밀히 모니터링하고, 데이터 중심의 결정을 내릴 수 있는 조직이 될 것입니다. AI 도입은 모든 사람에게 통용되는 접근 방식이 아닙니다. 진정한 잠재력을 발휘하려면 지속적인 개선, 커뮤니케이션, 교육이 필요합니다.