AI가 일자리를 더 어렵게 만들고 있는가? 시간제 근로자에게는 아니다

AI가 우리가 일하는 방식을 영원히 바꿨는가? 그것은 어떤 “AI”를 말하는지에 따라 다르다.

인공 지능은 다양한 기능을 수행하는 컴퓨팅 기술의 광범위한 집합을 설명한다. 동일한 작업장 내에서 또는 동일한 소프트웨어 프로그램 내에서 작업 자동화와 생산성을 개선하기 위해 여러 유형의 AI를 사용하는 것이 드문 일이 아니다.

최근 작업장에서 AI에 대한 대화는 주로 생성 인공 지능(GenAI)을 언급한다. GenAI는 학습된 잠재성을 기반으로 출력, 일반적으로 이미지 또는 텍스트를 생성하는 특수한 유형의 AI이다.

이미 GenAI는 기술과 다른 사람과의 상호작용 방식을 직원들이 변경하고 있으며, 리더들은 가능한 모든 곳에서 AI를 구현하려고 하고 있다. 그러나 GenAI의 현재 생산성에 대한 영향에 대한 모순된 보고가 있다. 프리랜서 플랫폼 업워크(Upwork)의 최근 연구에 따르면 77%의 직원이 AI 도구가 자신의 업무량을 증가시켰다고 말했지만, 회사 리더십은熱情적이다. 한편, 섹션 AI(Section AI)의 또 다른 연구에 따르면 일일 AI를 사용하는 87%의 근로자가 최대 12시간을 절약한다.

한 그룹의 직원이 분명히 AI의 이점을 누릴 수 있다면, 그것은 시간제 근로자이다. 소매와 호텔 业 gibi 노동 집약적인 산업에서 근무하는 직원들은 고객과 동료들과의 시간을 최대화해야 한다. 그러나 레기온(Legion)의 새로운 연구에 따르면, 이러한 근로자들은 행정 업무에 질려 있으며, 이는 그들의 직업에 대한 깊은 불만을 유발하고 있다. så 심각하여 50%의 시간제 근로자는 1년 내에 직장을 떠날 계획이다.

AI는 시간제 작업장에서 지루한 업무의 부담을 크게 줄일 수 있다. 또한 노동 집약적인 부문에서 높은 이직률이 있는 새로운 인재 교육을 가속화할 수 있다. 가상 코치로서, GenAI 어시스턴트는 제안된 동작과 중요한 정보에 대한 접근을 지원할 수 있다.

생산성과 직업 만족도를 높임으로써, AI는 시간제 근로자에게 도움이 되지 않도록 한다. 그러나 AI 도구가 전략적으로 구현되는 경우에만如此.

AI와 시간제 노동 부족

노동 시장은 전체적으로 냉각되고 있을 수 있지만, 시간제 노동에 대한 수요는 높다. 이러한 일자리는 다른 유형의 고용, 예를 들어 급여 지불 또는 기그 워크와 비교하여 직원 경험에서 뒤처진다. 레기온의 데이터에 따르면, 시간제 근로자의 절반만이 고용주가 그들에게 좋은 일자리 경험을 창조하는 것에 관심이 있다고 믿는다.

시간제 근로자에게 유연성이 최우선이다. 그들은 쉽게 교대하고 근무 시간을 선택할 수 있으며, 다양한 시간과 위치에서 근무할 수 있다.幸い, 작업력 관리(WFM) 시스템에 AI를 구현하면 이러한 유연성을 여러 가지 방법으로 가능하게 할 수 있다.

まず, 핵심이 AI인 WFM(Workforce Management)은 기계 학습을 사용하여 특정 교대에 필요한 노동력을 정확하게 예측한다. 이는 노동 효율성을 개선하고 과인력 및 인력 부족을 방지하는 데 도움이 된다. 정확한 노동 예측은 회사에 돈을節約하고, 인력 부족의 경우 근로자의 스트레스를 줄이는 데 도움이 된다. 근로자가 교대를 시작할 때 예측된 수요에 맞는 적절한 자원과 인력이 준비되어 있다는 것을 알면, 고객에게 훌륭한 경험을 제공할 수 있다.

AI를 사용하는 WFM은 또한 근로자에게 더 직접적인 스케줄링 입력을 제공할 수 있다. 근로자들은 자신의 스케줄링 선호도를 공유하고, AI는 스케줄링 생성을 지능적으로 자동화하여 근로자의 요청과 비즈니스 요구를 일치시킨다.这样, 근로자는 유연성을 포기할 필요가 없으며, 비즈니스도 원활하게 운영할 수 있다.

마지막으로, GenAI는 유연성의 강력한 驅動力으로 등장하고 있지만, 이는 올바른 솔루션을 사고적으로 적용하여真正로 구현하는 데 달려 있다.

작업력 관리 도구로서의 GenAI는 실행 가능해야 한다. 즉, 새로운 유용한 출력을 생성하는 것뿐만 아니라 작업의 실행을 구동하여 생산성의さらなる 향상을 가져오고, 비즈니스가 더 유연한 근무 경험을 제공할 수 있는 능력을 확대한다.

시간제 작업장에서, 생성 인공 지능 인터페이스는 대화형 상호작용을 통해 스케줄링과 같은 WFM 작업을 자동화할 수 있다.这样, 관리자는 시간을節約하고, 근로자의 요청에 더 빠르게 대응할 수 있다.

대규모 언어 모델(Large Language Models)은 자연어 인터페이스에서 사용되는 AI 유형으로, 직원 통신과 작업을 구동하는 데 이상적이다. 예를 들어, 커피숍의 관리자가 토요일 오전에 캐셔를 추가하려는 경우, 간단한 명령으로 시작할 수 있다. 그런 다음 관리자는 스케줄링을 지정하고, 수정된 스케줄을 팀에 보낼 수 있다. 단 하나의 대화에서, 관리자는 수 분 또는 수 시간이 걸릴 수 있는 작업을 수행할 수 있다.

그러나 실행 가능성을 달성하는 것은 쉽지 않다. 대화형 인터페이스는 모호할 수 있으며, 보충 시스템 없이 근로자가 필요한 정보에 접근할 수 없게 할 수 있다. GenAI가 시간제 작업장에서 더 많이 통합됨에 따라, 이러한 솔루션은 계속해서 발전할 것이다.

AI를 사용하여 시간제 근로자 성공 구현

시간제 근로자를 관리하는 관리자는 특히 AI의 이점을 누릴 수 있다. 레기온이 관리자에게 AI가 향후 몇 개월 동안 자신의 역할에 미치는 영향에 대해 물었을 때, 66%의 관리자는 AI가 “스케줄링을 더 쉽게 만들 수 있다”고 믿었으며, 59%의 관리자는 “온보딩/교육 과정을 개선할 수 있다”고 말했다. 관리자는 회사 전체 기능에서 중요한 역할을 하므로, 관리자를 위한 효율성을 창조하는 데 초점을 맞춘 회사는 경쟁 우위를 얻을 수 있다.

시간을節約하는 것은 관리자에게 明らかな 이점이다. 관리자가 지루한 작업에 신경을 쓰지 않으면, 다른 근로자의 성공에 집중할 수 있다. 실제로, 레기온 설문에 응한 대부분의 관리자는 작업 자동화로 인해 시간을節約하면 근로자를 교육하는 데 사용하겠다고 말했다.

AI는 또한 관리자가 작업장에서 오류를 줄이는 데 도움이 된다. 수요 예측과 스케줄링 생성과 같은 작업은 인간의 오류에 취약할 수 있으며, 이러한 오류는 비용이 많이 들거나 규정 위반과 같은 심각한 결과를 초래할 수 있다. 이러한 작업을 지능적으로 자동화하면 의사결정을 개선하고 조직에 대한 위험을 줄일 수 있다. 그러나 인간 운영자들은 언제든지 제어를 잡고 조정을 할 수 있어야 한다.

모순적으로 들릴 수 있지만, 시간제 작업장에서 AI를 구현하면 궁극적으로 작업장을 더 인간 중심적으로 만들 수 있다. 관리자가 근로자와 고객을 더 많이 시간을 보낼 수 있으며, 또한 고객 서비스와 교육 경험을 개선하는 데 도움이 되는 실행 가능한 통찰력을 제공할 수 있다.

물론, AI의 이점은 관리자에게만 국한되지 않는다. 이전에 논의한 바와 같이, AI는 시간제 근로자에게 더 큰 유연성을 제공할 수 있으며, 교육을 지원할 수 있다. 또한 관리자와 같은 시간을節約하고 오류를 줄이는 이점을 볼 수 있다.

리더들은 또한 근로자의 AI에 대한 두려움을 해결해야 한다. 레기온 설문에 응한 관리자의 12%만이 AI가 자신의 역할을 대체할 수 있다고 믿었지만, 시간제 근로자의 경우 이 숫자는 두 배였다. 그러나 적절한 교육과 훈련을 통해, 관리자는 작업장에서 “AI 대사”가 될 수 있으며, 팀이 이러한 기술의 강력한 이점을 활용하도록 도울 수 있다.

미래를 향해

현재, 전 세계적으로 11%의 회사가 대규모로 생성 인공 지능을 사용하고 있다. 이 숫자가 증가함에 따라, 리더들은 근로자가 이러한 도구를 채택할 수 있도록 잘 준비되어 있는지 확인해야 한다.这样, 근로자는 AI가 자신의 업무량을 증가시키지 않는다는 것을 알 수 있으며, 회사는 기술의 생산성 향상 능력을 완전히 활용할 수 있다. 시간제 근로자에게 AI는 도움이 되지 않도록 한다. 그러나 AI 도구가 전략적으로 구현되는 경우에만如此.