GenAI를 활용한 직원 가치 실현 방법

OpenAI의 ChatGPT 덕분에 거의 모든 사람들이 오늘날 GenAI에 대해 알고 있습니다. 단순한 프롬프트로 지식에 대한 사람들의 갈증을 해소하는 능력으로 인해 이 도구는 바이러스적으로 퍼졌습니다. 이 도구의 사용은真正로 인상적입니다. 5일 만에 1백만 명의 사용자를 얻었고 첫 몇 개월 동안 1억 명 이상의 방문자를 आकर였습니다. 개인과 조직은 열광으로 일상 생활과 활동에 통합하고 있습니다.

그러나 – GenAI는 전 세계적으로 유명하지만, 몇몇은 실험을 넘어서는 데 성공하지 못했습니다. 조직은 그 잠재력에 대해 흥분하지만 종종 측정할 수 있는 가치를 창출할 수 있는 규모로 채택하는 것을 어려워합니다.

제 역할에서, 저는 조직이 운영하는 방식과 고객에게 제공할 수 있는 가치를 AI가 어떻게 발전시키는지를 목격할 수 있는 기회를 가졌습니다. 그러나 비즈니스들은 잠재력을 성과로 전환하기 위한 가이드가 필요합니다. 이러한 도전 과제를 염두에 두고, 저의 팀은 Microsoft의 M365 Copilot과 함께 실험적인 롤아웃을 구현하여 성공적인 채택과 의미 있는 ROI를 달성하려는 회사들에게 유용한 통찰력과 실용적인 전략을 개발했습니다.

GenAI 가치로의 우리의 경로

Copilot를 채택하기 위해 우리의 접근 방식은 그 기능이 가치를 추가할 수 있는 곳을 식별하는 데 도움이 되었습니다.

우리의 경험은 GenAI를 워크플로에 도입하려는 모든 조직에게 도움이 될 수 있습니다.

우리가 진행한 몇 가지 행동은 다음과 같습니다:

• 구조화된 채택 프레임워크에서 시작하십시오. GenAI 기능을 도입하기 위해, 우리는 먼저 기능에서 이익을 얻을 수 있는 조직의 인물들을 식별한 다음 기술에 대한 특정하고 매우 대상화된 사용 사례를 식별했습니다. 마지막으로, 우리는 각 역할 또는 인물에 대한 개인화된 교육 계획을 만들었습니다. 사용자들은 신중하게 안내받을 것입니다. 그래서 그들은 기능을 최대한 활용하는 방법을 정확히 알고 있습니다.
• 기술을 검증하기 위해 실험을 사용하십시오. Copilot의 경우, 우리는 3개의 사용자 그룹과 함께 실험을 수행했습니다. 그룹 A에는 Copilot 라이선스가 없었습니다. 그룹 B의 경우, 우리는 사용자들에게 도구에 대한 접근 권한을 제공했지만, 교육이나 지침 없이 사용자들이 무엇을 해야 하는지 알아내도록 맡겼습니다. 그룹 C에는 우리의 전체 채택 프레임워크가 있었습니다. 결과는 무엇이었을까요? 우리는 그룹 C에서 그룹 B와 비교하여 31%의 채택 증가를 보았습니다. 또한, 그룹 C는 1주일에 2.5시간의 시간 절약을 기록했으며, 그룹 B는 1주일에 1.8시간의 시간 절약을 기록했습니다. 이 실험은 또한 특정 작업(예: 프레젠테이션 생성)에 대한 시간 절약량과 같은 기준 데이터를 제공했습니다. 이것은 우리의 채택 프레임워크가 작동하고 있음을 확인하는 또 다른 강력한 예시이자 논증이었습니다.
• 직원들을 과정에 밀접하게 참여시킵니다. Copilot 실험과 같은 연습은 사람들이 더 쉽게 새로운 기술에 참여하도록 합니다. 우리는 사람들이 기술의 가치를 더 잘 이해할 수 있도록 기술에 대한 사용 사례를 선택하는 과정에 밀접하게 참여했습니다. 이것은 기술을 더 쉽게 받아들이고 궁극적으로 ROI를 개선합니다. 이 과정은 또한 복음전도자를 만듭니다. 우리의 그룹 C 코호트는 기술의 가치를 명확하게 볼 수 있었기 때문에, 회사의 다른 부분과 특히 팀에서 기술을 옹호했습니다. 이것은 더 많은 채택을 장려했습니다.
• 초고객화된 지속적인 교육 계획을 생성합니다. 우리는 프로젝트 관리자와 프로세스 소유자와 협력하여 Copilot 사용 사례가 그들의 일상 작업(예: 매우 짧은 시간에 프레젠테이션을 생성하는 것)에 관련이 있음을 확인했습니다. 이러한 이해와 함께, 우리는 기술이 그들의 목표를 달성하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 보여주는高度 맞춤형 교육을 만들었습니다. 또한, 우리는 프롬프트 생성에 대한 지속적인 교육이 GenAI의 최상의 가치를 얻는 데 매우 유용하다는 것을 발견했습니다. 이것은 또한 재미있고 공동체를 단결시키는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 우리는 유용한 프롬프트를 공유하는 그룹을 만들었고, 정기적인 짧은 공유 세션을 가지고 있습니다.
• 파트너를 활용합니다. 우리는 우리의 파트너에게 특정 사용 사례와 교육 제안을 제공하여 우리의 기술을 구축하는 데 도움을 청했습니다. GenAI와 같은 빠르게 변화하는 도메인에서, 파트너십과 협력은 좋은 결과를 얻는 데 필수적입니다.
• 직원들의 우려 사항에 대해 적극적으로 의사소통합니다. 윤리적인 AI와 그것이 사람들의 직업을 빼앗을지에 대한 질문은 일반적입니다. 따라서 채택 프레임워크가 윤리적인 AI와 AI의 윤리적인 사용을 명확하게 정의하는 것이 중요합니다. 우리는 책임감 있고 안전한 AI 사용을 보장하기 위해 우리의 책임감 있는 AI 프레임워크를 활용했습니다. 이 프레임워크는 우리의 회사 가치와 일치하는 직원들에게 명확한 지침을 제공하고, AI를 책임감 있게 사용하도록 도와줍니다. 그리고 GenAI의 직업에 대한 영향에 대한 우려를 완화하기 위해, 우리는 인기 없는 일상적인 작업과 시간에 쫓기는 작업(예: 분당, 의사소통 초안, 또는拥挤한 이메일함을 거르기)을 맡길 수 있는 능력에 초점을 맞췄습니다. 그들의 숙련도가 증가함에 따라, 우리는 더 정교한 기술을 도입했습니다. 예를 들어, 더 정확하고 맞춤형 출력을 생성하는 고급 프롬프트를 생성하는 능력을 향상했습니다.

시간, 혁신, 교육

Copilot와 다른 GenAI 프로젝트에 대한 우리의 경험은 구조화된 파일럿 단계가 핵심이며, 사람들이 혁신적인 기술을 배우는 시간이 필요하다는 것입니다. 또한, 팀의 특정 요구에 맞춰진 AI 채택 및 변경 관리 프레임워크가 필요합니다. 이것은 사용자 교육과 적극적인 참여와 결합되어 GenAI에 대한 우려를 해결하고 동기를 부여합니다. 기술이 조직에 자리 잡고 퍼지면, 문화의 일부가 되고 GenAI에서 실제 가치를 실현하는 경로를 가속화합니다.

기술이 조직에 자리 잡고 퍼지면, 문화의 일부가 되고 GenAI에서 실제 가치를 실현하는 경로를 가속화합니다.