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당신의 최고의 AI 파일럿은 당신이 죽이려고 했던 프로세스를 강화하는 것입니다

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McKinsey는 2026년 8월 4일 에이전트를 중심으로 하는 HR 기능을 구축하는 것에 대한 기사를 발표했으며, 설정의 일부에 가장 유용한 문장이 포함되어 있습니다. 계획 없이 에이전트를 구축하는 팀이 무엇을 하는지 설명하면서, 저자는 “모든 무규제 에이전트는 코드로 구식 운영 모델의 일부를 강화합니다”라고 씁니다.

그 결과를 파일럿 트랩이라고 부릅니다. 작업 수준에서 속도, 설계 수준에서漂移.

그 문장은 도입하는 프레임워크보다 더 가치があり며, 이는 HR을 넘어서 현재 파일럿을 실행하는 많은 회사에서 볼 수 있는 현상입니다. 그 파일럿은 결과를 볼 수 없기 때문에 성공하고 있습니다.

트랩은 성공하는 파일럿입니다

기χαν은 다음과 같습니다. McKinsey의 기사에 따르면, 급여 전문가 또는 채용 담당자는 낮에 로우코드 툴을 사용하여 작동하는 에이전트를 구성할 수 있으며, 이는 대부분의 작업이 코드를 작성하는 것보다 클릭하고 지침을 작성하는 것입니다. 프로토타입이 아닙니다. 작동하는 에이전트이며, 실제 워크플로우에 연결되어 실제 출력을 생성합니다.

즉, 모두가 배운 시퀀스, 즉 작게 시작하여 배우고 확장하는 것은 더 이상 신중한 옵션이 아닙니다. McKinsey는 단호하게 말합니다. “작게 시작하여 배우는” 본능은 더 이상 보수적이지 않습니다. 어떤 전문가도 낮에 에이전트를 설정할 수 있다면, 작게 시작하는 것은 리더십이 승인하든 아니든 발생합니다.

기사의 끝과 추론의 시작을 정확하게 정의하는 것이 중요합니다. McKinsey의 파일럿 트랩은 주로 낭비된 노력에 대한 논증입니다. 팀은 적절한 재설계로 삭제될 단계를 완벽하게 만듭니다. 아래 버전은 더 어려운 버전이며, 이는 내 것입니다. 낭비된 노력은 회복 가능하며, 잠금은 없습니다.

실패한 파일럿은 괜찮습니다. 실패한 파일럿은 종료되고 잊혀지고 몇 주가 걸립니다. 위험한 것은 작동하는 파일럿입니다. 작동하는 에이전트는 즉시 부하를 지게 됩니다. 누군가의 화요일은 그것에 달려 있습니다. 그것은 예산 회의에서 방어됩니다. 그리고 자동화된 프로세스, 포함된 단계, 4년 전 대체된 시스템 또는 읽지 않은 정책으로 인해 존재하는 모든 단계는 이제 코드로 인코딩되어 실행 중이며, 문서에 존재했을 때보다 논쟁하기가 더 어렵습니다.

그것이 트랩입니다. 당신은 워크플로우를 자동화하지 않았습니다. 당신은 그것을 비준했습니다. 이는 워크플로우의 모양이 도구보다 더 중요하다는 점을 강조하는 것입니다. 만약 워크플로우가 변수라면, 나쁜 것을 강화하는 것은 가장 비싼 일입니다.

그들이 묻은 숫자

기사의 헤드라인은 2030년까지 오늘날의 HR 활동 중 약 2/3가 완전히 자동화되거나 전달될 수 있다는 것입니다. 이번 주에 그 숫자가 인용될 것입니다. 그러나 기사에서 가장 흥미로운 숫자는 시간 할당 전시회에 있습니다. McKinsey가 설명한 목적지 상태에서 약 20%의 인간 시간이 에이전트 관리에 할애됩니다. 기사는 “drift”를 정의하지 않습니다. 그것을 가능한 한 오른쪽으로 이동하는 느린 슬라이드라고 읽으십시오. 에이전트의 출력은 여전히 가능하지만 조용히 올바르지 않게 됩니다.

기사에서는 이것이 “丸め込み 카테고리”가 아니라고 명시적으로 말합니다. 그것은 사실입니다. 이것은 엔터프라이즈 AI에서 가장 큰 숨겨진 비용으로 나타나는 것과 동일한 감시 오버헤드입니다. 그러나 기사는 20%가 전환 비용인지, 아니면 에이전트를 대규모로 실행하는 실제 비용인지 명시하지 않습니다. 이것이 에이전트 프로그램이 비용 절감인지, 비용 교환인지 결정하는 숫자입니다. 또한 이는 누락된 숫자입니다. 자동화에서 비용 절감을 모델링하고 영향을 받은 팀의 유지 관리를 위한 줄을 모델에 넣지 않은 경우, 모델은 약 5분의 1만큼 잘못된 것입니다.

同じ 갭이 사례 세부 정보에 나타납니다. 기사에 따르면 한 조직은 50개의 사용 사례를 구현하고 “의미있는 연간 비용 절감과 함께 유의미한 HR 서비스 수준 개선”을 확인했습니다. “의미 있는”이라는 단어가 많은 일을 합니다. 더 중요한 것은 기사는 다음 단락에서 일부 조직이 종단 간 재설계로 제거되거나 완전히 다른 워크플로우로 흡수되는 프로세스의 효율성을 개선할 수 있다고 경고합니다. 그러면 50개 중 몇 개가 살아남았을까요? 하나의 숫자만 있으면 하향식 접근법이捷徑인지, 비싼 우회인지 결정할 수 있습니다. 그러나 그 숫자는 없습니다.

일반 회사에서 실제로 사용할 수 있는 조언의 절반

McKinsey의 처방은 2030년 인간-에이전트 운영 모델을 먼저 정의하고 거기서부터 역순으로 작업하는 것입니다. 목적지를 정의하고, 구현을 시퀀스화하고, 기능 투자와 거버넌스를 정의합니다.

기사는谁가 이것을 할 수 있는지에 대해 정직합니다. 자신의 목적지 조직 차트는 “대부분의 HR 기능이 오늘날 가지고 있지 않은 제품 관리 뮤슬”, “스킬 그래프를 실행할 수 있는 충분한 데이터基础” 및 “실제 기업 인력 설계 권한이 있는 CHRO”가 필요하다고 말합니다. 그런 다음 “여기서 시작할 수 있는 조직이 더 적습니다”라고 말합니다.

다른 모든 사람들을 위해, 이미 에이전트가 실행 중인 많은 회사 포함, 북극성은 작업할 수 있는 절반이 아닙니다. 진단은 그렇습니다. 무규제 에이전트가 구식 프로세스를 인코딩하면, 현재 노출은 승인되지 않은 에이전트의 수에 비례합니다. 그리고 거의 확실히 그 숫자를 모릅니다.

첫 번째 움직임은 2030년 청사진이 아닙니다. 그것은 숫자입니다.

실제로 실행 중인 것을 찾으십시오. 승인된 것은 아닙니다. 로우코드 툴을 사용하여 구축된 모든 자동화, 실제 시스템 레코드에 대한 예약된 작업, 공유 인박스에 연결된 모든 도우미, 실제 시스템 레코드에 대한 모든 구성. 각 항목에 대해 세 가지 사실: 누가 구축했는지, 무엇을触発할 수 있는지, 무엇이 중단되면 중단되는지. 그 인벤토리는 부서당 낮에 걸립니다. 그리고 그것은 변환 사무소가 없는 회사에서 월요일에 실행할 수 있는 唯一의 “거버넌스” 버전입니다.

기사의 다섯 번째 CHRO 질문은 가장 날카로운 질문입니다. 어떤 초기 선택이 기초가 되고, 어떤 것이 시간이 지남에 따라 누적되고, 어떤 것이 안전하게 취소할 수 있습니까? 인벤토리를那样 정렬합니다. 안전하게 취소할 수 있는 에이전트는 실험이며, 더 많이 실행해야 합니다. 취소할 수 없는 것은 아키텍처이며, 누군가 그것을 결정했는지 여부와 상관없이 vậy입니다. 또한 대부분의 첫 번째 파일럿을 驅動하는 본능에 대한 유용한 수정입니다. 즉, 에이전트를 가장 가시적인 프로세스보다 조용한 내부 프로세스에 지시하는 것입니다.

누가 실제로 비용을 지불하는가

여기서 손해 보는 당사자는 시작하지 않은 회사 नह습니다. 2년 동안 건강한 파일럿 수와 증가하는 채택을 보여주는 슬라이드가 있는 회사입니다.

파일럿 수는 진행 상황을 나타내는 지표지만, 실제로는 반대의 것을 측정합니다. 현재 프로세스에 대해 구축된 각 추가 파일럿은 나중에 그 프로세스를 변경하는 비용을 증가시킵니다. 도구가 방해가 되고, 그것을 소유하는 사람이 있으며, 그것이 작동한다는 숫자가 있습니다. 10개의 파일럿을 실행하는 회사는 3개의 파일럿을 실행하는 회사가 아닙니다. 그것은 더 많은 것을 약속합니다.

그것이 이 기사에서 얻을 수 있는 재구성입니다. 에이전트 프로그램에 대한 질문은 실행 중인 에이전트의 수나 정확도와 관련이 없습니다. 현재 운영 모델을 변경하기 위해 풀어야 하는 양과, 오늘날 누군가가 그것을 말할 수 있는지와 관련이 있습니다.

Alex McFarland은 인공 지능의 최신 개발을 탐구하는 AI 저널리스트이자 작가입니다. 그는 전 세계의 수많은 AI 스타트업과 출판물들과 협력했습니다.