생산성 연극의 종말: AI 시대에 “좋은 근로자”를 재정의해야 하는 이유

수년간, 조직은 생산성과 가시적인 노력之间의 연결고리를 만들었습니다: 일한 시간,忙한 일정, 빠른 이메일 응답과 긴 작업 목록.데이터에 따르면 직원들은 지금까지 가장 오래 일하고 있으며, 거의 3분의 1의 근로자가 10시까지 다시 자신의 이메일함으로 돌아갑니다. 그러나 더 많은 활동이 반드시 더 큰 영향을 의미하는 것은 아닙니다.

인공 지능(AI)은 우리가 바쁨을 측정하는 데 매우 능숙해졌지만 비즈니스에 진전을 가져오는 것을 종종 간과한다는 것을暴露하고 있습니다. 직원들이 반복적인 작업을 자동화하고 그 시간을 더 가치 있는 문제를 해결하는 데.redirect할 수 있을 때, 우리는 생산성을 재고해야 합니다.

그런 변화를 이루는 것은 “좋은 근로자”의 정의를 재정의하는 것입니다. 더 이상 리더들은 누가 가장 많은 일을 하는지ではなく, 비즈니스에 가장 큰 가치를 창출하는지 물어야 합니다.

생산성 연극은 더 이상 숨길 수 없습니다

모든 조직에는 가치가 거의 없는 일을 하지만 사람들을忙하게 만드는 작업이 있습니다.

다중 캘린더에 회의를 예약하는 것. 승인을 추적하는 것. 시스템 간에 정보를 복사하는 것.

AI로 인해 이러한 것이 빠르게 변경되고 있습니다. 반복적인 작업은 몇 초 안에 완료될 수 있습니다. 따라서 이러한 작업의 양으로 직원을 측정하는 것은 그들의 기여도를 거의 나타내지 않습니다. 생산성 연극이暴露되면서, 직원들이 AI의 효율성으로 얻은 시간을 사용하여 업무와 기여도를 높이는 방법을 이해하는 것이 중요합니다.

AI 시대에 “좋은 근로자”는 무엇을 의미하는가

AI의 실제 기회는 인간의 노력이 더 이상 필요하지 않거나 여전히 필요한 작업을 구분하는 것입니다.

예를 들어, 채용을 생각해 보세요. 여러招聘 관리자, 후보자 및 시간대에 걸친 면접을 조정하는 것은 매주 수시간을 소요할 수 있습니다. 이것은 필요하지만 전략적思考을 요구하지 않습니다. 채용 조정자가 이것을 인식하고 면접을 자동화할 때, 그들은 후보자와 관계를 구축하고, 채용 관리자에게 조언하고, 채용 결정을 개선하는 시간을 얻을 수 있습니다.

연구는 이러한 변화를 지원합니다.PwC의 2025 AI Jobs Barometer에 따르면, AI에 노출된 산업은 일반적인 산업보다 4배 더 높은 생산성 성장을 경험했으며, 매출은 직원당 3배 더 빠르게 성장했습니다.

AI 시대에서 번성하는 직원들은 분명히 더 빠르게 움직일 것입니다. 그러나 더 중요한 것은, 그들이 인간의 전문성이 가장 큰 가치를 창출하는 곳과 기술이 처리해야 하는 반복적인 작업을 구분할 수 있는 더 강한 본능을 개발할 것입니다.

그들은 또한 새로운 방식으로 AI와 협업하는 방법을 실험할 정도로 호기심이 많을 것입니다. 그리고 그들은 지속적으로 자신의 AI 능력을 구축하고, 무엇이 효과적이고 무엇이 아닌지 팀과 공유하여 모든 사람이 빠르게 이동할 수 있도록 도와줄 것입니다.

더 많은 직원이 이러한 마음가짐을 개발하는 데 조직이 기회가 있습니다.

직원들에게 올바른 AI 전략을 제공하여 생산성을 높이는 방법

단순히 직원들에게 AI 도구에 접근할 수 있게 하는 것은 의미 있는 생산성 향상을 가져오지 않습니다.

많은 조직이 지난 2년 동안 AI 어시스턴트, 챗봇 및 공유기를 도입했습니다. 이러한 도구는 시간을 절약할 수 있지만, 기존의 작업 방식에 단순히 AI 솔루션을 추가하는 것은 결과를 변경하지 않습니다.

더 큰 기회는 작업이 진행되는 방식을 재설계하는 것입니다.

Boston Consulting Group에 따르면, 명확한 AI 전략을 갖춘 직원 중 80%가 측정할 수 있는 비즈니스 영향을 보고했습니다. 이는 AI 도구에 접근할 수 있지만 명확한 전략이 없는 직원의 60%와 비교됩니다.

가장 큰 이익은 반복적인 작업을 처리할 수 있는 반복 가능한 워크플로우를 설계하여 AI가 전체 프로세스에 걸쳐 반복적인 작업을 처리할 수 있도록 하는 것입니다. 직원들은 감독, 의사결정 및 예외를 담당합니다. 에이전트 워크플로우는 여러 작업을 단일 연결된 프로세스로 조정하여 AI를 별도의 도구로 처리하는 대신 이를 가능하게 합니다.

고객 서비스를 생각해 보세요. 고객이 주문을 변경해야 하는 경우, 전통적으로 고객 서비스 대표자는 가치 있는 시간을 소요하여 계정 세부 정보를 확인하고, 재고를 확인하고, 주문 관리 시스템을 업데이트하고, 결제 변경을 처리하고, 배송을安排합니다. 에이전트 AI는 여러 시스템에 걸쳐 이러한 반복적인 단계를 단일 워크플로우에서 조정할 수 있습니다.

이러한 반복 가능한 워크플로우는 직원의 역할을 변경합니다. 시간을 복잡한 문제를 해결하고 각 상호작용이 최고의 결과로 끝나도록 하는 데 투자할 수 있습니다. 이러한 순간은 고객이 기억하고, 충성도, 유지 및 비즈니스 성과에 영향을 미치는 것입니다.

인간의 판단과 전문성이 더 중요해집니다

조직이 인간과 AI가 협력하는 하이브리드 워크포스를 구축함에 따라, 사람들의 경쟁 우위는 점점 더 인간만의 능력으로 이동하게 됩니다.

AI 시스템은 가장 빠른 솔루션을 제안할 수 있지만, 사람들은 그것이 올바른지 여부를 이해할 수 있습니다. 사람들은 경쟁 우선순위를 고려하고, 조직 및 문화적 맥락을 인식하고, 고객 및 동료와 신뢰를 구축하고, 표준 프로세스를 따르지 않고 유연성을 필요로 하는 상황을 알 수 있습니다.

AI 리터러시는 빠르게 작업장의 필수적인 기술이 되고 있습니다. 높은 성과를 내는 직원들을 구분하는 것은 기술이 마찰을 제거하는 곳과 그들의 전문성이 가장 큰 영향을 미치는 곳을 인식하는 능력입니다.

이것이 높은 성과와 “좋은 근로자”가 보이는 모습이라면, 조직은 이러한 작업을 인식하고 보상하는 방법을 재고해야 합니다.

리더십은 성공을 재정의해야 합니다

AI가 직원이 가치를 창출하는 방법을 확장함에 따라, 인사 리더들은 현재의 성과 프레임워크가 이러한 기여도를 완전히 포착하는지 재評価해야 합니다. 일한 시간, 티켓을 닫은 횟수, 반응성과 같은 활동 기반 측정치는 오랫동안 유용한 지표였지만, 이제는 AI를 사용하는 조직에서 이야기를 일부만 말합니다.

AI는 단순히 동일한 작업을 더 효율적으로 완수하는 것을 도와주는 것이 아닙니다. 반복적인 작업이 자동화됨에 따라, 직원들은 더 전략적인 작업에 참여할 수 있습니다: 복잡한 문제를 해결하고, 비즈니스 위험을 줄이고, 완전히 새로운 성장 기회를 발견합니다. 이러한 기여는 AI가 제거한 개별 작업보다 비즈니스에 더 큰 영향과 더 오래 지속되는 영향을 미칠 수 있습니다.

성과 대화는 이러한 추가적인 가치 창출 방법을 인식하도록 진화해야 합니다. 기존의 비즈니스 결과 지표와 전통적인 측정 지표와 함께, 리더들은 AI를 사용하여 조직 전체가 더 빠르게 적응하는 데 도움이 되는 가치를 창출하는 직원을 인식해야 합니다.

인력 계획도 하이브리드 워크포스를 위해 진화해야 합니다. 기술 계획과 독립적으로 역할, 직무 설계 및 경력 개발에 대한 결정이 이루어져서는 안 됩니다. 조직이 내일 어떤 역할이 필요한지 결정하기 전에, AI가 자동화할 수 있는 워크플로우와 인간의 전문성이 가장 큰 가치를 창출하는 곳을 이해해야 합니다.

AI 능력—AI 도구를 사용하고 관리하는 능력—은 2년 만에 7배 이상 증가했습니다. 이는 미국의 모든 기술 중에서 가장 빠른 증가입니다. 그러나 AI 능력이 있는 워크포스를 창조하는 것은 조직이 최신 도구에 접근할 수 있게 하는 것보다 더 많은 것을 의미합니다. 사람들은 특히 그들의 작업이 측정되는 방식에 영향을 미칠 때 변경에 대해 자연스럽게 주의합니다. 리더들은 실용적인 지침과 훈련을 제공하고, 직원들에게 AI를 실험하고 서로로부터 배우는 기회를 주고, 성공 측정 기준이 어떻게 진화하고 있는지에 대한 명확한 기대를 설정하는 책임이 있습니다.

실용적인 지침의 한 예는 허브-스포크 모델을 통해 제공될 수 있습니다. 중앙 지침위원회는 책임 있는 AI 관행과 전략적 우선순위를 설정할 수 있습니다. 그리고 AI 챔피언은 다양한 비즈니스 기능에서 AI를 적용하여 실험할 수 있는 사용 사례를 식별할 수 있습니다. 이를 통해 비즈니스는 일관되게 AI를 채택하는 동시에 각 비즈니스 기능이 직면하는 고유한 도전을 해결하는 유연성을 허용할 수 있습니다.

궁극적으로, “좋은 근로자”의 정의는 이 새로운 환경에서 진화하고 있습니다. 두드러지는 직원들은 계속해서 자신의 AI 능력을 구축하고, 기술이 효율성을 창출하는 곳과 인간의 전문성이 가장 큰 차이를 만드는 곳을 이해하며, 그들의 학습과 효과적인 작업 방식을 다른 사람과 공유하여 모든 사람이 빠르게 이동할 수 있도록 도와줄 것입니다.

조직은 직원이 이러한 새로운 성공을 달성하는 데 중요한 역할을 합니다. 워크플로우를 재설계하고, 성과 측정 기준을 현대화하고, AI와의 학습 및 실험을 장려하는 문화를 조성함으로써, 조직은 더 생산적이고, 더 큰 비즈니스 가치를 창출하며, 미래에 더 잘 준비된 워크포스를 만들 수 있습니다.