3개의 데이터 기반 방법으로 회사에서 AI 채택을 증가시키고 생산성을 향상시킬 수 있습니다.

회사가 AI를 통해 생산성을 향상시키는 방법을 탐색할 때 종종 간과되는 중요한 측면은 실제로 직원이 이러한 도구를 사용하여 일상 업무를 수행하는 방식입니다. 질문은 AI가 생산성을 향상시킬 수 있는지 여부가 아니라 회사에서 AI 참여의 모든 단계에서 직원을 효과적으로 지원하여 ROI를 최대화하는 방법입니다.

Prodoscore의 CEO로서 저는 AI 채택이 어떻게 회사에서 일어나는지 직접 보았습니다. Prodoscore의 데이터 기반 통찰력을 통해 AI와 비즈니스 간의 교차점에서 다음과 같은 세 가지 주요 사항을 강조하고자 합니다.

1. AI 사용에 대해 직원은 세 가지 그룹으로 나눌 수 있습니다.

AI가 최고 경영진의 관심을 받게 되면서 AI 채택에 대한 논의는 구체적인 결과로 이동했습니다. 생산성에 대한 AI의 ROI는 이제 시간과 수익에 대한 영향 등 세부적인 수준에서 계산되고 이해할 수 있습니다. Prodoscore의 최근 데이터에 따르면 직원은 AI 채택에 대해 세 가지 범주로 나눌 수 있습니다.

• 토핑: 이들은 AI를 간간이 사용하며, 한 세션당 약 1분 정도 사용합니다. 그들은 AI를 실험하고 있지만 아직 완전히 작업에 통합하지 못했습니다.
• 발을 담그는 사람: 이들은 중간 수준의 사용자로, 한 세션당 2-4번 AI 도구에 접근하며 평균 사용 시간은 약 3분입니다. 이들은 작업을 향상시키기 위해 AI를 사용하고자 하지만 아직 도구에 대해 주의를 기울이고 있습니다.
• 수영: 이들은 높은 수준의 사용자로, 한 세션당 5번 이상 AI 도구에 접근하며 평균 사용 시간은 약 6분입니다. 이들은 AI가 역할에 미치는 가치를 이해하고 생산성을 향상시키기 위해 이를 활용하기 위해 헌신하고 있습니다.

이 세 가지 그룹을 인식하는 조직은 AI 채택에 대한 접근 방식을 조정할 수 있습니다. 또한 AI의 생산성에 대한 영향은 산업을 초월합니다. 법률 전문가, IT 전문가 또는 관리자와 같은 다양한 역할과 산업에서 AI 도구는 효율성과 시간 절약에서 측정할 수 있는 향상을 보여주고 있습니다.

2. 유연하고 데이터 기반의 AI 채택 접근 방식은 더 큰 이점을 제공합니다.

AI의 힘을真正로 활용하기 위해서는 회사에서 단순히 AI를流行語로 사용하는 것을 넘어야 합니다. 성공적인 비즈니스에서는 데이터를 사용하여 민첩성을 유지하고, 자원과 효율성에 대한 지능적인 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

예를 들어, 직원의 AI 사용과 생산성 간의 관계를 추적하면 비즈니스 결과에 대한 더 명확한 통찰력을 제공할 수 있습니다. Prodoscore의 연구에 따르면 OpenAI 또는 Gemini와 같은 도구를 사용하는 날에는 사용하지 않는 날보다 15-21% 더 생산적입니다. 또한 AI 도구와 상호 작용하는 직원은 평균 90분 더 일하며, 메시지 및 채팅 도구를 사용하여 협업하는 시간도 더 많습니다.

이러한 숫자는 중요한 점을 강조합니다. 생산성에 대한 AI의 영향은 상당합니다. 그러나 단순히 작업장에 AI를 도입하는 것은 충분하지 않습니다. 동적이고 조정 가능한 데이터 기반 접근 방식이 필요합니다. 이를 통해 직원이 자신의 작업 흐름과 회사 목표를 지원하는 방식으로 AI 도구를 채택할 수 있습니다.

또한 하이브리드 작업 환경에서 특히 직원과 관리자 간의 의사 소통의 중요성을 강조할 수 없습니다. Prodoscore의 데이터에 따르면 관리자의 61%는 주당 적어도 한 명의 팀원과 대화하지 않았으며, 관리자의 16%만이 모든 팀원과 매일 대화합니다. 평균적인 의사 소통 격차는 3-4일이며, 이는 AI 도구의 효과적인 사용과 전반적인 생산성을 방해할 수 있습니다.

AI의 전체 가치를 활용하기 위해서는 회사에서 효과적인 의사 소통 절차가 마련되어 있어야 합니다. 특히 하이브리드 환경에서 AI 채택과 관련하여 관리자와 직원 간의 의사 소통이 중요합니다.

3. 훈련과 확립된 사용 지침은 필수입니다.

AI의 명확한 이점에도 불구하고, AI 도구를 사용하는 것에 편안함을 느끼는 직원과 그렇지 않은 직원 간에 명백한 격차가 있습니다. 이 격차를 메우는 것은 중요하며, 이는 고용주가 필요한 훈련을 제공하고 AI 도구를 채택하기 위한 명확한 지침을 설정하는 데 달려 있습니다.

Prodoscore의 데이터에 따르면 24%의 직원이 OpenAI 또는 Gemini를至少 한 번 사용했지만, 참여 수준은 크게 다릅니다. 사용자 중 절반은 작업일 동안 5번 이상 AI 도구와 상호 작용하며, 평균 사용 시간은 약 6분입니다. 그러나 다른 사용자는 약 2분 동안만 상호 작용합니다.

이 불일치는 지속적인 훈련의 필요성을 강조합니다. AI 도구를 효과적으로 사용하는 방법에 대해 불확실한 직원은 도구를 완전히 피할 수 있으며, 이는 조직이 AI의 전체 이점을 얻는 것을 제한하고, 불필요한 스트레스나 시간 낭비를 초래하여 생산성을 낮출 수 있습니다. 회사에서 포괄적인 훈련을 제공하고 명확한 사용 지침을 설정함으로써 더 많은 직원이 초기 “토핑” 단계를 넘어 AI를 완전히 받아들이도록 할 수 있습니다.

앞으로 AI는 직원이 사용 가능한 도구를 사용하기로 결심하는 경우에만 생산성을 향상시킬 것입니다. 이는 회사에서 훈련을 제공하고 AI 사용에 대한 기대를 명확하게 전달할 때 더 가능합니다.

AI는 생산성을 형성하고 있으며, 리더는 적응해야 합니다.

AI의 채택은 이미 비즈니스를 운영하는 방식을 바꾸고 있습니다. 리더는 이제 비즈니스 결과를 알리는 데 사용할 수 있는 데이터에 접근할 수 있습니다. 그러나 데이터에만 의존하는 것과 경험豊富한 직원 및 고위 경영진의 전문 지식을 활용하는 것 사이에서 균형을 맞추는 것이 중요합니다.

AI 기반 대규모 언어 모델(LLM)의 가장 큰 장점 중 하나는 비즈니스 결정을 실시간으로 추진하는 능력입니다. 데이터가 들어오면 조직은 동적으로 변경을 적용하여 결과를 최적화할 수 있습니다. 그러나 데이터는 결정을 독자적으로 내리지 않아야 합니다. 리더는 여전히 팀의 전문 지식과 직관을 신뢰해야 합니다. 고위 경영진은 귀중한 지식을 보유하고 있으며, 이는 생산성과 혁신에 대한 포괄적인 접근 방식을 만들기 위해 AI 통찰력과 통합되어야 합니다.

궁극적으로 가장 성공적인 조직은 유연하게 유지하고, AI 사용 동향을密接하게 모니터링하며, 데이터 기반의 결정을 내리는 것입니다. AI 채택은 일괄적인 접근 방식이 아닙니다. 이는真正로 잠재력을 해방하기 위해 지속적인 개선, 의사 소통 및 훈련을 필요로 합니다.