인공지능이 인재 풀을 위협하는가?

대부분의 회사들은 인공지능을 가능한 한 빠르게 사용하고 있습니다. 그들은 이메일과 기타 비즈니스 문서를 빠르게 작성하고, 효율적인 시장 연구를 수행하고, 생산성을 높이는 다른 방법을 찾고 있습니다. 안타깝게도, 일부 회사들은 인공지능을 사용하여 주니어 직위를 대체하거나 줄이는 데 사용하고 있습니다. 이는 현재 직원이 인공지능으로 생산성 격차를 메울 것이라는 가정에 기반한 것입니다. 그러나 이는 실수입니다.

인공지능은 모든 수준의 비즈니스에서驚異的な 생산성 도구로 사용될 수 있습니다. 모든 직원에게 이 강력한 기술에 접근할 수 있도록 하면 상당한 이점이 있을 수 있습니다. 그러나 인공지능은 직원의 대체가 아닙니다. 주니어 직원을 인공지능으로 대체하는 것은 유혹적일 수 있지만, 이는 장기적으로 심각한 결과를 초래할 수 있습니다. 주니어 직원이 훈련을 받고, 배우고, 승진하지 않는다면, 우리는 우리의 인재 풀을 심각하게 고갈시킬 수 있습니다.

기술보다 경험

실제 사례를 통해 설명해 보겠습니다. 저의 회사에서 현재 영업 조직의 부사장인 한 사람을 소개하겠습니다. 그는 기술적 전문지식과 웅변술을 결합한 강력한 조합을 보유하고 있습니다. 그는 구매자 여정의 모든 단계에서 잠재 고객과 상호 작용하는 방법을 이해합니다. 그는 전문적인 기술 주제에 대해 전문적으로 의사소통할 수 있습니다. 그러나 그는 인공지능 채팅봇에게 물어보지 않고 이러한 기술을 습득했습니다.

그는 대학을 졸업한 후 기술 회사에서 비즈니스 개발 대표(BDR)로 시작했습니다. 이는 회의를 설정하고 영업 파이프라인을 구축하는 입사자 직위입니다.

이것은 인공지능이 영향을 미친 직위 중 하나입니다. 6sense의 State of the BDR 2025 연구 보고서에 따르면, 작업에서 인공지능을 사용하는 BDR의 70%는 이것이 그들을 더 생산적으로 만든다고 믿습니다. BDR는 많은 작업을 해야 합니다. 예를 들어, 콜드 아웃리치, 계정 연구, 인바운드 리드에 대한 추적, 새로운 잠재 고객의 자격을 확인하고, 이벤트에 참석하는 잠재 고객과 상호 작용하는 등입니다. 이러한 많은 작업은 자동화될 수 있습니다.

11개월 동안 BDR로 근무한 후, 이 부사장은 영업 이사로 승진하고 감독자급 직위로 이동했습니다. 그는 현재 영업 팀의 부사장입니다. 그의 첫 번째 입사 직위에서 전선에서 얻은 경험은 그의 현재 역할을 형성했습니다. 그는 첫 번째 입사 직위에서 성공하는 데 필요한 것을 직접 알고 있습니다. 또한 그는 고객 관계를 구축하는 방법을 알고 있습니다. 현장에서 배우는 개념은 모든 고위직에 적용됩니다. 사다리꼭대기에 오르려면 먼저 역할의 세부 사항에서 손을 닦아야 합니다. 실패하고 성공해야 합니다.

모든 직원과 모든 수준에서 인공지능을 사용하여 생산성을 높일 수 있습니다. 조직은 직원이 더 생산적으로 일할 수 있도록 방법을 찾아야 합니다. 그러나 인공지능을 사용하여 주니어 직위를 대체한다면, 그들은 장기적으로 인재 풀을 포기하는 것입니다.

이 점을urther 설명하기 위해, 스프레드시트와 같은 다소 지루하지만 필요한 주제를 기반으로 한 실제 사례를 살펴보겠습니다.

경험으로 강화된 기술

대부분의 회사에서 목표를 달성하려면 자원을 최대한 활용해야 합니다. 가장贵重한 자원은 시간입니다.

최근 저는 우리의 사람들과 문화를 담당하는 책임자에게 조직도를 만들도록 요청했습니다. 이는 각 조직 수준의 직원이 시간을 어떻게 할애해야 하는지에 대한 명확성을 제공합니다. 예를 들어, 개별 기여자, 관리자, 감독자 및 부사장이 전술적 프로젝트와 전략적 프로젝트에 얼마나 많은 시간을 할애해야 하는지에 대한 명확성입니다.

스프레드시트를 처음부터 만들지 않고, 인공지능을 사용했습니다. 저는 ChatGPT에게 3문장으로 된 프롬프트를 주었고, 그것은 80% 완벽한 표를 생성했습니다. 그런 다음 마법이 일어났습니다. 우리의 전문가는 깊은 인사 전문 지식을 사용하여 표를 100% 완벽하게 만들었습니다. 그녀의 이야기는 앞서 언급한 영업 리더와 같습니다. 그녀는 10년 이상 인사부에서 일한 후, ChatGPT의 일반적인 프레임워크를 회사에 특화된 상황으로 적용하여 표를 즉시 사용할 수 있게 만들었습니다. 다음날, 저는 이 표를 사용하여 승진에 필요한 조건에 대한 직원의 질문에 답변했습니다.

생성적 인공지능이 등장하기 전에, 이러한 표를 만들려면 며칠이 걸렸을 것입니다. 여러 번의 반복과 다른 프로젝트를 우선순위에서 낮추는 것이 필요했습니다. 인공지능을 사용하면 몇 분이면 충분했습니다. 인공지능은 80% 사용할 수 있는 표를 생성했지만, 우리의 경험 많은 인사 담당자의 실제 전문 지식이 프로젝트를 완성하는 데 필요한 20%를 채웠습니다. 이는 소수派의 의견처럼 보일 수 있지만, 마지막 20%는 프로젝트를 좋은 것으로부터伟大한 것으로 만든 것입니다.

인공지능으로 직원을 강화하기

그 표를 완성하는 데 필요한 기술과 지식은 경험을 통해 얻어지는 것입니다. 주니어 직위는 중요한 문제 해결 능력을 제공합니다. 또한 실수를 통해 비전과 성공을 추구하는 데 필요한 것을 배우는 기회를 제공합니다.

회사들이 주니어 직위를 인공지능으로 대체한다면, 사람들이 어떻게 전문가가 될 수 있을까요? 현재의 리더들이 다른 회사로 이직하거나, 컨설턴트가 되거나, 은퇴할 때 무슨 일이 일어날까요? 누가 다음에 기회를 잡을까요? 기회가 있을 때 기대하고 있는 인재 풀을 필요로 합니다. 인공지능은 이제 모든 수준의 직원에게 혜택을 제공할 수 있습니다. 그러나 경험 기반의 학습을 대체할 수는 없습니다. 비즈니스 리더들은 인공지능을 사용하여 직원 수를 줄이는 방법에 대해 생각하기보다는, 인재 풀을 더 빠르게 개발하는 방법에 대해 생각해야 합니다. 이는 인간 대 인공지능이 아닙니다. 인간과 인공지능입니다.

인공지능은 이제 모든 수준의 직원에게 혜택을 제공할 수 있습니다. 그러나 경험 기반의 학습을 대체할 수는 없습니다. 비즈니스 리더들은 인공지능을 사용하여 직원 수를 줄이는 방법에 대해 생각하기보다는, 인재 풀을 더 빠르게 개발하는 방법에 대해 생각해야 합니다. 이는 인간 대 인공지능이 아닙니다. 인간과 인공지능입니다.