생산성의 통화: AI와 인간 요소

최근 몇 년 동안, 새로운 직장 트렌드와 기술로 인해 우리의 작업 방식이 완전히 바뀌었다. AI는 비즈니스 세계에서 생산성의 규칙을 급격하게 재정의했다; 이메일, 소셜 미디어 게시물, 이미지, 프레젠테이션, 비디오 등이 모두 몇 번의 클릭으로 생성될 수 있다.

그러나 생산성은 속도만으로 정의되지 않는다. 품질과 결과도 중요하다. 예를 들어, 우리는 점점 더 중요한 작업을 AI에게 위임하고 있다. 예를 들어, 운전, 예측, 심지어 의료 진단 등이다. 그러나 여전히 많은 작업이 인간의 개입을 통해 이익을 얻을 수 있다. 왜냐하면 인간의 감정은 내재된 가치를 가지고 있기 때문이다. 그것은 기계가 여전히 효과적으로 복제하기 어렵게 하는 신뢰와 연결을 촉진한다.

AI의 도입이 가속화됨에 따라, 가장 명백하고 쉽게 얻을 수 있는 가치는 작업자에게 시간을 돌려주는 능력이다. 이는 작업자가 자신의 역할의 가장 영향력 있는 요소에 집중할 수 있도록 한다. 예를 들어, 맞춤형 문제 해결, 고객과 파트너십, 구매자의 복잡한 비즈니스 요구에 대한 분석 등이다.

따라서 생성적 AI의 시대에, 질문은 어떻게 우리의 내재된 인간의 기술을 사용하여 생산성을 구동하는 것뿐만 아니라, 그것에 대해 생각하는 방식을 완전히 재정의할 수 있는가이다. 아래에서, 우리는 작업장에서 AI의 심오한 영향과 자동화의 시대에 소프트 스킬의 중요성을 높여 탐구할 것이다.

AI가 작업장 역학을 어떻게 변화시켰는가

오늘날의 작업장은 기술과 진화하는 작업 문화에 의해 가져온 변형적 변화로 인해 10년 전과 거의 다르지 않다. 생성적 AI 도구인 ChatGPT, Midjourney, DALL·E는 현재 사용되는 AI의 더 화려한 예이다. 그러나 AI 기반의 분석 도구도 비즈니스에 엄청난 가치를 가져다주었다. 이러한 도구는 광범위한 데이터를 분석하고, 패턴을 식별하고, 통찰력을 생성한다.

다음은 AI를 사용한 4가지 유형의 데이터 분석을 고려해 보자:

• 설명적 분석은 역사적인 데이터를看着 무엇이 발생했는지 알려준다. 이 유형은 객관적으로 측정하고, 모니터링하며, 판매 성과, 판매 지역, 승/패 보고서 등과 같은 것을 양적으로 나타낸다.
• 진단 분석은 왜那样 발생했는지 알려준다. 진단은 객관적인 측정을 사용하여 사용자가 주관적인 요인에 대해 더 잘 이해하도록 도와준다. 진단 도구는 거래 손실, 판매 주기 길이, 고객 이탈, 판매자 성과 등과 같은 분석을 생성한다.
• 예측 분석은 미래에 무엇이 발생할 가능성이 있는지 예측한다. 이는 주관적인 입력과 객관적인 입력을 모두 사용하여 리드를 점수화하고, 이탈을 예측하고, 수요와 판매를 예측하며, 특정 거래가 종료될 가능성을 모델링한다. 예측 모델은 시장 성과와 같은 외부 신호와 데이터를 사용하여 추세를 모델링할 수 있다.
• 처방 분석은 위의 모든 것을 기반으로 다음 단계를 무엇으로 해야 하는지 알려준다. 대부분의 사람들은 개인적인 삶에서 이 유형의 분석을 익숙하게 느끼고 있다. Netflix, TikTok, YouTube의 제안 알고리즘을 구동하는 동일한 기술은 구매자와 판매자의 행동을 가중하여 무엇이 다음에 올 수 있는지 제안할 수 있다.

처방 분석은 비즈니스에서 가장 가치를 얻을 수 있는 곳이며, 지금까지 인간의 지성을 복제하기 위해 가장 가까이 온 곳이다. 이러한 모델은 통찰력을 행동으로, 행동을 결과로 변환한다. 이러한 결과는 일관성과 반복 가능성을 위해 암호화될 수 있다. 그러나 여전히 인간의 감독과 협력이 필요하다.

따라서 AI의 통합은 작업의 본질을 재정의할 뿐만 아니라 작업力的 구성도 계속해서 바꿀 것이다. 조직은 기술적 전문 지식과 소프트 스킬을 모두 갖춘 개인에게 프리미엄을 두게 될 것이다. 따라서 인간의 감정의 가치를 잊지 않는 것이 중요하다.

자동화된 세계에서 소프트 스킬의 가치

AI가 루틴과 분석적인 측면을 처리하는 동안, 인간은 창의력, 공감, 비판적思考 스킬을 기여한다. 심지어 가장 발전된 AI 모델도 현재 감정 지능이 부족하여 효과적인 의사 소통에서 인간이 필수적이다. 인간은 AI가 할 수 없는 것을 가져온다; 인간은 자신의 삶의 경험, 상대방의 삶의 경험, 그리고 심지어 AI도 따라잡을 수 없는 미묘함을 생각할 수 있는 능력을 가져온다. 또한 AI가 자신을 훈련시킬 수 있는 것처럼, 인간은 작업장에서 생산성을 증진하기 위해 코칭과 멘토링에 필수적이다.

이러한 소프트 스킬은 특히 수익을 창출하는 활동에서 중요하다. 예를 들어, 판매와 같은 활동에서, 판매 관리자는 새로운 판매자와 함께 일하고 있다. 판매자는 직접 거래 상대방과 협상하고 있다. 이 초기 판매자의 목표는 판매 관리자를 소개하여 최종 결정권을 가진 VP를 평가 과정에 참여시켜야 한다. 그러나 비디오 통화에서 거래 상대방은 판매 관리자를 소개하는 것을 주저한다. 아마 거래 상대방은 판매 관리자가 소개되면 VP 앞에서 어리석어 보이지 않도록 보장받고 싶을 것이다.

자연어 처리(NLP) 도구를 사용하여 이 주저함을 감지할 수 있다. 그러나 이 주저함의 근본적인 이유를 해석하는 것은 도구의 능력 범위에 속하지 않을 수 있다. 그때 인간의 요소가 들어온다. AI 도구가 제공한 것을 가져와서 전문 지식과 맥락을 추가한다. 관리자는 고객과 협상하는 미묘함을 이해하여 새로운 판매자에게 대화의 나머지 부분을 어떻게 처리할지 조언할 수 있다. 대화가 계속되면, 이 전환은 시스템의 후속 자료를 적절하게, 맞춤형으로, 효과적으로 응답하도록 안내한다.

이것은 인간이 거래를 마무리하고 비즈니스 전진을 추동하는 활동에 가치를 주입하는 많은 예 중 하나이다. 인간은 또한 개인적인 관계를 형성하는 데 도움을 줄 수 있다. 예를 들어, 작은 세부 사항을 기억하여 진정한 관심을 보여주거나, 직원의 특정需求에 맞게 협력하는 새로운 방법을 찾거나, 지원적인 작업 환경을 형성하는 데 도움을 줄 수 있다. 이러한 것들은 궁극적으로 비즈니스 결과를 추동한다. 따라서 AI의 자동화된 작업 완료와 마찬가지로 생산적이다.

결론

AI와 고급 분석은 작업장을 혁신적으로 바꾸었고, 비즈니스에서 속도와 효율성을 이전에 없던 수준으로 높였다. 그러나 생산성의 본질은 단순히 속도에 있지 않다; 그것은 비즈니스 성공과 성장에 기여하는 구체적인 결과에 있다. AI가 단조롭고 수동적인 작업을 처리하는 동안, 인간은 필수적인 기여자가 된다.

우리가 작업의 진화하는 풍경을 탐색하는 동안, AI와 인간의 협력이 표준이 되는 곳에서, 기술과 인간의 스킬之间의 상생 관계가 혁신적인 해결책과 지속적인 비즈니스 성공의 원동력이 된다. 생산성에 대해 생각하는 방식을 재정의하는 데, 인간의 감정의 가치를 인정하고 축하하는 것이 중요하다. 이것은 다양한 형태로 AI와 함께 의미 있는 비즈니스 결과를 생산하는 데 기여한다.