작업의 쓸모없는 부분을 넘어서는 실용적인 인간 중심 AI

“AI 쓰레기” 문제는 최근 몇 년 동안 많은 문화적 관심과 미디어 관심을 받았습니다. LLM과 다른 AI 콘텐츠 생성기의 사용이 급증하면서 사람들은 소셜 피드에서 저품질 이미지와 하위 수준의 글을 발견합니다.

AI 쓰레기 덕분에 우리는 이제 광고 콘텐츠를 신뢰하지 않게 되었습니다. 즉, AI가 생성한 콘텐츠를 의심할 때는 실제로 생성되지 않은 경우에도 vậy입니다. 또한 독자는 LLM 생성 콘텐츠의 특징적인 특징, 즉 임ダ시 기호의 과도한 사용을 감지합니다. 불행히도, “작업의 쓸모없는 부분”도 이제 문제가 되고 있습니다.

작업의 쓸모없는 부분이란 무엇이며, 금융 리더들은 왜 그것에 관심을 가져야 하는가?

모든 CFO는 예산 변동이나 설명되지 않는 이상을 추적하는 것과 같은 업무를 수행하는 데 필요한 시간과 노력을 안다. 오늘날의 기업 환경에서 AI의 약속은 모든 곳에 있지만, 새로운 생산성 저해자도 있습니다. 작업의 쓸모없는 부분이란 것입니다.

작업의 쓸모없는 부분은 외관은 良好하지만, 실질적인 내용이나 유용성이 없는 자동화의 부산물입니다. 그것은 새로운 것을 가르쳐주지 않는, 임ダ시 기호로 가득 찬 글입니다. 그것은 보고서가 더 많은 질문을 제기하는 것보다 답변을 제공하는 보고서입니다. 그것은 승인 워크플로우가 명확성을 제공하는 것보다 마찰을 발생시키는 것입니다. 그것은 금융 팀이 더 많은 일을 하게 만드는, 내용이 없는 AI 생성 콘텐츠입니다.

작업의 쓸모없는 부분은 대부분 낮은 콘텐츠 품질과 관련이 있습니다. 그것은 브랜드의 가치를 낮추고, 신뢰성이 떨어지며, 사람들이 주의를 기울이지 않는다는 메시지를 전달합니다. 그러나 작업의 쓸모없는 부분이 비즈니스 애플리케이션에 영향을 미치기 시작하면, 그것은 생산성과 신뢰에 대한 더 큰 손실이 됩니다.

작업의 쓸모없는 부분은 AI 시스템이ufficient한 인간의 입력, 컨텍스트 또는 감시 없이 출력을 생성할 때 발생합니다. 금융 리더들에게 이것은 자동화된 것으로 되어야 할 것을澄明, 수정 또는 재작업하는 데 소요되는 귀중한 시간을 의미합니다.

결과는 효율성의 손실, 자동화에 대한 신뢰의 감소, 그리고 반응 모드에 갇힌 금융 기능입니다. 여러분은 여러분의 조직이 AI에 충분히 투자하지 않았기 때문에 작업의 쓸모없는 부분에 영향을 받지 않는다고 생각할 수 있지만, 그것은 이미 존재합니다.

최근의 허핑턴 포스트 기사는 스탠퍼드 대학교의 연구에 따르면, 직장인 중 절반이 이미 작업의 쓸모없는 부분을 경험했다고 보고했습니다. 작업의 쓸모없는 부분은 금융 전문가들에게도 영향을 미치며, 그것은 생산성과 품질의 핵심 판매 포인트를 잠식합니다.

좋은 소식은 작업의 쓸모없는 부분을 최소화하거나 제거할 수 있는 실용적인 인간 중심의 AI 접근법이 있다는 것입니다. 여기에서는 작업의 쓸모없는 부분 문제의 현재 상태, 더 생각 있는 AI 기술의 적용, 그리고 애자일한 AI 배포를 달성하는 방법에 대한 몇 가지 팁을 살펴보겠습니다.

작업의 쓸모없는 부분이 문제가 아니라 첫 번째 초안이라고 가정해 보겠습니다.

솔직히 말해 보겠습니다. 2026년이 다가오고 있고, AI는令人興奮한 제품입니다. 그것은 시간을 절약하고 생산성을 향상시키는 엄청난 잠재력을 가지고 있으므로, 사람들은 그것을 사용할 것입니다. 그것을 사용하는 데 필요한 훈련과 노력을 투자할지 여부는 별개의 문제입니다.

작업의 쓸모없는 부분은 사용자가 AI에 충분한 입력이나 잘 구조화된 입력을 제공하지 않을 때 발생합니다. AI를 사용하여 최상의 결과를 얻으려면, 대화를 계속해야 합니다. 프롬프트를 다시 작성하거나 필요를 정제해야 합니다. 이 반복적인 과정은 더 많은 컨텍스트와 피드백을 도입하여 더 나은 결과를 도출합니다.

저는 직접 AI 프롬프트를 생성하여 일일 업무를 마무리하는儀式로 사용하려고 했습니다. 그것은 미해결 이메일을 요약하고 저에게 약속한 사항을 표시하는 것이었습니다. 그러나 원래 버전은 너무 과도하고 무거워서 실제로 사용할 수 없었습니다.

예상치 못한 출력을 얻기까지 많은 반복과 피드백, 그리고 LLM의 코칭이 필요했습니다. 그것은 제가 명확하게 필요한 것을 정의하고, 정보 처리 스타일과 주의力を 정의하는 데 시간이 걸렸습니다.

제 첫 번째 초안을 “작업의 쓸모없는 부분”이라고 불러도 좋을 것입니다. 그러나 정제와 피드백을 통해 유용한 AI 도구를 만들었습니다. 그러나 첫 번째 초안에만 만족하고, 사용하기 불편한 첫 번째 초안을 사용했다면, 작업의 쓸모없는 부분으로 인해 생산성이 저하되었을 것입니다.

이것을 더 복잡한 프로세스에 확대하면, AI를 적용하는 것에 좋은 의도만으로는 충분하지 않다는 것을 알 수 있습니다. 작업의 쓸모없는 부분은 피할 수 없게 됩니다. 그러나 훈련, 인내, 그리고 효과적으로 만들기 위한 기반을 갖춘다면, 작업의 쓸모없는 부분을 피할 수 있습니다.

AI는 실제로 가치를 추가할 수 있습니다. 그러나 리더로서, 직원들이 성공할 수 있도록 필요한 지식, 지원, 그리고 조정을 제공해야 합니다. 리포트에 따르면, 아직 많은 일이 남아 있습니다.

인간 중심의 AI 접근법이란 무엇이며, 어떻게 그곳에 도달할 수 있나요?

인간 중심의 AI 접근법이란 무엇이며, 실용적인 경로를 통해 어떻게 더 나은 결과를 얻을 수 있나요?

작업장에서 AI를 지지하는 사람들에게 좋은 출발점은 사람을 대체하는 것이 목표가 아니라는 것을 인정하는 것입니다. 그것은 마찰을 줄이고, 우리의 지능을 증폭시키는 것입니다. 인간의 필요, 일상적인 번거로움, 판단, 그리고 목표를 이해하는 것입니다.

여기에는 두 가지 교훈이 있습니다. 첫째, 생성적 AI를 사용하는 팀에게는 강한 컨텍스트와 정제를 통해 더 나은 결과를 얻을 수 있도록 훈련과 시간을 제공해야 합니다.

AI를 사용하는 시스템을 선택할 때, 기술 파트너가 실제로 팀의 필요를 이해하는지 확인해야 합니다. 그것은 팀의 일상적인 운영 환경, 무엇이 작동하고 무엇이 아직도 번거로운지 이해하는 것을 의미합니다.

작업장에서 인간 중심의 AI는 무엇을 의미하나요?

AI는 독립적으로 적용되어 사람들의 일을 더 쉽게 만들 수 있습니다. 또는 워크플로우에서 раздражающие 간격을 메우는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어, OCR 기술은 텍스트 이미지들을 읽을 수 있는 텍스트로 변환하여 업무를 간소화하는 데 사용됩니다.

그러나 OCR을 정기적으로 사용하는 사람들은 그것이 항상 작동한다는 것을 알지 못합니다. 수신 영수증을 기차에서 촬영했을 때, 영수증이 구겨져 정보가 가려져 있을 수 있습니다. 영수증이誰かの 서면으로 작성되어 있을 수 있습니다. 날짜가 유럽 형식으로 되어 있을 수 있으며, 시스템은 미국 형식만 인식할 수 있습니다.

OCR이 데이터를 올바르게 번역하지 못하는 이유는 많습니다. 그것은 제한된 기술입니다. 더 발전된 기술인 AI를 통합하면 이러한 간격을 메울 수 있습니다.

그것은 인간 중심의 AI가 가능하게 하는 것의 시작에 불과합니다. AI의 능력으로 인해, 새로운 애플리케이션은 작업에서 마찰을 완화하는 데 훨씬 더 많은 것을 할 수 있습니다. 예를 들어, 올바른 프롬프트와 사고 패턴 인식으로, AI는 비용 센터, 프로젝트 정보 및 더 많은 것을 추론하여 인보이스에 컨텍스트를 추가할 수 있습니다.

인간 중심의 AI는 또한 작업장에서 마찰을 완화할 수 있습니다. 시스템 외부의 작업을 사람에게 가져옵니다. 대부분의 사람들의 일이 ERP 시스템에 있지 않지만, 특정 작업을 수행하기 위해 로그인해야 합니다.

만약 AI 에이전트가 관련 컨텍스트와 함께 작업을 사람에게 가져오면, 더 집중할 수 있습니다. 인간 중심의 AI는 데이터 입력과 여러 시스템에 로그인하는 등의 비가치 작업을 제거할 수 있습니다.

금융 기능을 변革하는 인간 중심의 AI는 무엇인가?

애자일하고 반복적인 AI 접근법은 이미 금융 기능을 크게変革하고 있습니다. 금융 전문가들이 스프레드시트와 분석에 빠져 있을 때, 이야기를 전달하는 뇌의 부분을 변경하는 것은 어려울 수 있습니다. 따라서, 컨텍스트를 제공하는 AI 에이전트를 구축하는 것이 좋습니다.

예를 들어, 이상과 이상은 금융 전문가들에게 지속적인 раздража입니다. AI는 기업 지출의 급증을 설명하는 컨텍스트를 제공하여 슬랙을 메울 수 있습니다. 잘 설계된 에이전트는 금융 분석가가 스프레드시트를 분석하기 전에 잠재적인 문제를 표시할 수 있습니다.

마찬가지로, 애자일하고 반복적인 AI는 HR 공간에서 이상을 표시할 수 있습니다. 급여 후에 급여가 차이가 나면, 누군가가 모든 것을 중단하고 이유를 발견하기 위해 포렌식 분석을 수행해야 합니다. 그것은 바쁜 팀에게 실제적인 도전입니다.

생각적으로 설계된 AI 에이전트는 영향을 받기 전에 이상을 표시할 수 있습니다. 그것은 이상을 표시하고 HR 의사 결정자에게 컨텍스트를 제공할 수 있습니다.这样, 팀원들은 생산성을 최대화하는 데 집중할 수 있으며, 운영은 더 원활하게 진행됩니다.

마찰과 작업의 쓸모없는 부분을 제거하기: DIY 에이전트 또는 벤더 AI?

AI의 실제 가치를 얻고 작업의 쓸모없는 부분을 피하는 최好的 방법은 일상적인 раздраж을 줄이는 방법을 찾는 것입니다. 일부 직원, 특히 금융 및 인사 부서의 경우, 시스템에 데이터를 입력하는 것은 제거할 수 있는 раздраж입니다.

콘텐츠를 생성하는 사람들에게 타이핑은 일의 일부입니다. 그러나 AI를 효과적으로 활용하려면, 훈련, 협력, 그리고 의미 있는 콘텐츠를 생성하지 않고 다운스트림 작업을 생성하지 않는 프롬프트를 작성하는 것을 도와주는 정책이 필요합니다.

작업 자동화의 경우, 올바른 해결책은 역할과 산업에 따라 다를 수 있습니다. 그러나 작업장에서 AI를 통합하는 리더들은 종종 DIY 에이전트를 생성할지 또는 벤더의 AI 솔루션을 얻을지 결정해야 합니다.

강력한 IT 자원을 갖춘 회사, 특히 AI 전문가 또는 시스템 통합자가 있는 경우, 하늘은 제한이 없습니다.那样 경우, 에이전트 구축 기술을 제공하는 벤더가 클라이언트가 직접 AI 솔루션을 생성하는 데 사용할 수 있습니다.

그러나 많은 비즈니스가 이러한 자원을 갖고 있지 않으며, 即使 갖고 있다 하더라도, 작업의 쓸모없는 부분은 사람들이 적절한 훈련과 자원을 갖지 못한 채로 자신의 AI 에이전트를 구축하려고 할 때 빠르게 문제가 될 수 있습니다.

보안도 중요한 고려 사항입니다. 사람들은 AI를 사용할 것입니다. 따라서 리더의 임무는 직원들이 안전하고 투명하게 AI를 사용하는지 확인하는 것입니다.

벤더를 선택할 때 고려해야 할 사항은 무엇인가?

많은 회사에서 벤더의 AI 활성화된 시스템은 좋은 옵션입니다. 그러나 모든 제품이 동일하게 만들어지지 않는다는 것을 기억해야 합니다. 작업의 쓸모없는 부분을 피하고 AI의 실제 가치를 얻는 최好的 방법은 시스템이 여러분을 가능한 한 잘 알고 있는지 확인하는 것입니다.

예를 들어, AI 활성화된 ERP 시스템으로 운영을 개선하려는 경우, 다음 질문을 고려해야 합니다.

• 제품이 직원들이 가장 자주遭遇하는 마찰을 제거합니까?
• 제품이 직원들이遭遇하는 가장 어려운 문제를 해결합니까?
• 제품이 조직 내의 다양한 전문가 수준을 수용할 수 있습니까?
• 제품이 인간을 루프에 유지하고 책임과 투명성을 보장합니까?

콘텐츠를 생성하거나 워크플로우를 자동화하거나 질문에 답변하는 시스템을 사용하는 경우, 결과의 품질은 시스템이 여러분의 컨텍스트를 얼마나 잘 알고 있는지에 달려 있습니다. 기술 파트너에게 그들의 AI 솔루션이 인간을 중심으로 실제 가치를 제공하는지 물어보세요.

작업의 쓸모없는 부분은 필연적인가?

벤더가 누구인지, DIY 에이전트를 구축하는지, 또는 자동화를 통해 마찰을 제거하는 솔루션을 사용하는지에 관계없이, 리더로서 AI가 안전하고 투명하며 가치를 추가하는지 확인하는 것이 중요합니다.

인간 중심의 AI는 실제 문제를 해결하고 사람들의 일을 더 쉽게 만들뿐만 아니라, 인간을 루프에 유지하는 것을 의미합니다. 궁극적으로, 우리는 결과에 책임을 집니다.

작업의 쓸모없는 부분은 AI의 필연적인 단계일 수 있지만, 그것은 여러분의 금융 기능에서 영구적인 특징이 될 필요는 없습니다. 인간을 중심으로 두고, 훈련에 투자하고, 비즈니스 컨텍스트를 이해하는 벤더를 선택함으로써, CFO는 새로운 수준의 생산성과 전략적 가치를 잠금할 수 있습니다.

다음의 ERP 혁신은 비즈니스 컨텍스트를 이해하는 AI에 의해 주도될 것입니다. 그것은 통찰력을 제공하고, 루틴 작업을 자동화하며, 금융 리더들이 가장 중요한 것에 집중할 수 있도록 할 것입니다.

금융의 미래는 컨텍스트가 풍부하고, 민첩하며, 인간 중심입니다. 여러분은 오늘 사용할 수 있는 도구를 заслуж합니다. 그리고 실용적인 인간 중심의 AI로 작업의 쓸모없는 부분을 넘어설 수 있습니다.