AI의 잠재력을 실현하기 위한 10가지 업무 혁신 서밋 핵심 내용
우리 중 많은 사람들에게 업무 방식은 고장나 있습니다. 하지만 인간과 AI의 결합된 힘은 잠재적인 해결책을 제공합니다. Work Innovation Summit에서 우리는 AI가 업무 방식을 변화시킬 수 있는 가능성을 살펴보았습니다. 이 이벤트는 AI가 업무량을 늘리는 것이 아니라 반복적인 작업을 덜어주고 인간이 독창성, 공감, 열정을 목적 있고 의미 있는 업무에 쏟을 수 있게 해주는 마법 같은 순간을 강조했습니다.
우리는 인간과 AI가 함께 일하는 힘으로 촉발되는 혁신의 새로운 황금 시대를 맞이하고 있습니다.”
업무에서 인간과 AI의 힘을 활용할 수 있도록 설계된 이벤트의 주요 내용을 확인하려면 계속 읽어보세요. 10월 26일에 열리는 가상 시청 파티에서 기조 연설 녹화본을 시청할 수 있는 기회를 놓치지 마세요.
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1. AI를 사용하여 인간의 기술을 향상시키고 업무를 풍요롭게 합니다
AI는 인간의 능력을 대체하는 것이 아니라 강화하는 것입니다.
기조 연설에서 Dustin Moskovitz는 Asana에서 AI 원칙 에서 강조된 이러한 생각을 되풀이했습니다. 그는 "모든 고된 일을 AI가 처리하면 사람들은 공감력, 열정, 독창성을 발휘하는 데 집중할 수 있다"라고 말했습니다. “AI는 우리를 대체하기보다는 우리를 가장 인간답게 만드는 것을 증폭시킬 수 있습니다.”
이는 조직이 AI를 사용하여 반복적이고 가치가 낮은 업무를 자동화하여 팀이 복잡하고 창의적인 작업, 즉 인간만이 할 수 있는 업무에 집중할 수 있도록 한다는 것을 의미합니다. Sonder의 COO인 Deeksha Hebbar가 운영 중심의 소그룹 세션에서 말했듯이 AI는 "기쁨이 없는 업무를 제거하는 것"입니다.
Slack의 공동 창업자이자 CTO인 IT 패널리스트 Cal Henderson은 다음과 같이 동의했습니다. “AI는 우리가 자동화할 수 있는 것의 경계를 가장 복잡한 작업으로 넓히고 있습니다. 이를 통해 인간은 가장 인간적인 일을 할 시간을 가질 수 있습니다."
2. 투명성을 증진하여 의심을 해소하고 우려를 덜어주세요
AI의 급속한 발전으로 인해 보안, 윤리, 직업 안전과 관련한 인력 문제가 발생했습니다. 의구심을 정면으로 해결함으로써 미지의 두려움에서 비롯될 수 있는 이러한 우려를 해소할 수 있습니다. 불확실성을 해소하기 위해 조직의 AI 도입 및 활용 계획에 대해 팀과 솔직하게 이야기하세요.
AI를 기술 스택과 워크플로에 통합할 때는 도구 활용과 의사 결정에 대해 투명성을 유지하는 것이 중요합니다. Salesforce 사장 겸 회장인 Sarah Franklin은 마케팅 패널에서 AI에 접근할 때 신뢰를 중심에 두는 것의 중요성을 강조했습니다. "무엇보다도 AI는 신뢰를 중심으로 접근해야 합니다."
AI 도입 과정에 팀을 참여시켜 이러한 신뢰를 구축하세요. 정기적인 업데이트와 열린 커뮤니케이션 라인을 통해 팀원들이 안심하고 기술을 수용하고 실험하고 배울 수 있는 문화를 조성할 수 있습니다.
신뢰를 구축하는 또 다른 중요한 요소는 무엇일까요? 선택한 AI 도구입니다. Asana의 최고 제품 책임자인 Alex Hood가 말했듯이, 가져오는 데이터와 의사 결정 프로세스에 대해 투명한 AI 도구를 선택하면 제공된 데이터와 인사이트를 신뢰할 수 있습니다.
3. 더 안전하고 책임감 있는 사용을 위한 AI 가이드라인 수립
AI 채택을 장려하고 직원들이 접근 방식에 대해 더 편안함을 느낄 수 있도록 돕는 또 다른 방법은 책임감 있는 사용을 보장하기 위한 안전 가이드라인 프레임워크를 개발하는 것입니다. 이러한 가이드라인은 안전한 AI 사용을 가능하게 하여 데이터 보호 및 규정 준수를 보장하는 동시에 실험을 장려해야 합니다.
Henderson은 "모든 것을 막으면 사람들은 방법을 찾을 것이기 때문에 실을 꿰어야 합니다."라고 말했습니다. “무엇을 제공할 수 있을까요? 기술을 보다 기업에 적합한 버전으로 전환하는 동안 직원들이 가능한 한 안전한 방식으로 기술을 사용할 수 있도록 어떤 지침을 제공할 수 있을까요?”
궁극적으로, Blackbaud의 최고 마케팅 책임자인 마케팅 패널리스트 Catherine LaCour가 말했듯이 '책임감 있는 AI 프레임워크'를 설정하면 안전하게 실험하고 실패할 수 있는 자유를 가질 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 AI의 고유한 위험을 완화하는 동시에 혁신 문화를 지속적으로 육성하는 데 도움이 될 수 있습니다.
실패는 성공을 이루기 위해 필요한 요소입니다 [...] 하지만 우리는 안전 구역에서 실패합니다.”
4. AI 도입 속도에 신중하게 대처하기
AI를 둘러싼 오늘날의 비즈니스 환경에서 모든 것이 흥미진진하기 때문에 새로운 기술을 빠르게 배포하고 싶어집니다. 그러나 Henderson에 따르면 이러한 빠른 도입 속도는 궁극적으로 조직에 도움이 되지 않고 해를 끼칠 수 있습니다.
그는 “현재 최고 경영진의 AI에 대한 관심이 매우 높습니다. 모든 고객이 AI에 대해 숨 가쁘게 이야기하고 보드는 기업들에게 [AI에 투자]하라고 압박하고 있습니다. 사람들이 생각하는 범위 내에서 가치가 없거나 가치가 없는 것으로 판명되는 것에 과도하게 투자하는 조직이 많이 있을 것이라고 생각합니다.”
AI 연동에 먼저 뛰어드는 대신 단계적 접근 방식을 채택하세요. 장기적인 가치를 창출하도록 설계된 특정 AI 애플리케이션과 사용 사례를 통해 상황을 테스트하세요. Stripe의 전 기업 기술 책임자이자 IT 패널인 Andrew Sopko 는 AI 투자로부터 의미 있고 지속 가능한 영향을 보장하기 위해 제품 중심의 접근 방식을 권장합니다.
Sopko는 "거기에는 거짓 약속이 많을 것입니다."라고 말합니다. 천천히 신중하게 접근하는 것은 가치가 있을 것입니다.”
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5. AI를 효율성 증진 요소로 활용하여 장기적인 결과 도출하기
의심할 여지 없이 AI는 반복적인 프로세스를 자동화하고 지루한 작업을 줄일 수 있는 기능을 제공합니다. 그러나 이 기술의 진정한 가치는 조직 전체에서 장기적인 결과를 이끌어내는 혁신적인 변화를 촉진하는 능력에 있습니다.
이를 활용하려면 점진적인 이점을 창출하는 사용 사례에 집중하기보다는 광범위한 변화와 확장 가능한 영향을 미칠 수 있는 사용 사례를 찾으세요. 예를 들어, AI를 사용하여 개인의 받은 편지함에서 이메일을 정렬하는 대신 조직 전체에서 시간이 많이 걸리는 조직 전체 데이터 입력 작업을 자동화하는 것입니다. Hebbar는 이러한 영역을 '효율성 멀티플라이어'라고 부릅니다. AI를 적용하여 '팀과 시스템의 효율성과 생산성을 보다 광범위하게 개선'할 수 있는 영역입니다.
Zscaler CIO Praniti Lakhwara가 IT 브레이크아웃 세션에서 말했듯이, 조직 내에서 AI를 효율성 증진 요소로 활용한다는 것은 가장 '시끄럽고 눈에 띄는 문제'를 해결하는 것 이상을 의미합니다.
"때로는 최고의 ROI가 기업 전반에 걸쳐 반복 가능하고 대규모로 배포할 수 있는 중간 가치의 사용 사례에서 비롯되는 반면, 매우 높은 가치의 사용 사례는 한 번만 수행되고 완료되는 경우가 있습니다."라고 그녀는 말합니다.
6. 의미 있는 결과를 위해 AI를 조직의 목표와 일치시키기
흥미로운 AI 애플리케이션, 기능 및 역량의 유입은 기술과 그 모든 가능성을 쉽게 방해 요소가 되어 팀을 전략적 경로에서 벗어나게 할 수 있음을 의미합니다. ICF의 전략 활성화 및 혁신 서비스 수석 부사장인 Michael Whitaker는 이를 '반짝이는 사물'이라고 불렀습니다. 이는 AI의 매력적이지만 잠재적으로 영향력이 없는 측면입니다.
Whitaker는 운영 브레이크아웃 세션에서 "주의 산만과 싸우고 실제적이고 가시적인 결과를 파악해야 한다"라고 말했습니다.
Franklin에 따르면 핵심은 AI 작업량을 조직의 목표와 일치시키는 것입니다. 예를 들어, AI 실험을 측정 가능한 결과에 고정하고 A/B 테스트를 통해 그 영향을 검증하세요. 이러한 접근 방식은 작업량이 정보에 입각한 의사 결정에 기반하고 대규모 투자 또는 롤아웃을 수행하기 전에 진정한 효율성 향상을 달성하는 데 집중되도록 합니다.
“목표에 집중하고 잡음에 집중하지 않는 것이 정말 중요합니다.”라고 그녀는 말합니다.
7. 더 큰 AI 성공을 위한 교차 기능 협업 촉진
영향력 있는 AI 채택은 사일로 문제로 인해 달성할 수 없습니다. 성공적인 결과를 얻으려면 교차 기능 팀과 협력하여 다양한 기술과 관점을 활용하는 것이 중요합니다.
Whitaker는 AI의 성공을 이끌기 위해 생성형 AI 탐색과 같은 특정 사용 사례에 초점을 맞춘 교차 기능 단위인 '퓨전 팀'을 생성할 것을 조언했습니다.
ICF에서는 이러한 부서가 혁신 서비스, 기업 IT, 법무와 같은 부서의 인재를 모았습니다. 이 학제 간 접근 방식은 협업 리듬을 확립하는 동시에 의사 결정과 거버넌스에 대한 조정을 가능하게 했습니다. 또한, 각 사용 사례에 대한 전문 팀을 보유하면 더 빠른 이동이 가능하고 새로운 요청마다 새로운 팀이 필요하지 않습니다.
Whitaker는 "시간이 지남에 따라 특정 영역에서 충분히 많은 업무가 발생할 것 같다면 상설 팀을 구성하고 해당 팀에 업무를 맡기세요."라고 말합니다.
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8. 혁신을 촉진하고 실험을 통해 수용을 이끌어내세요
AI와 관련하여 실험은 성공적인 연동 및 채택에 있어 이중적인 역할을 합니다. 첫째, 작고 통제된 AI 실험은 영향을 측정하고, 위험을 이해하며, 더 넓은 채택을 위한 토대를 마련하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 측정된 접근 방식은 Hebbar가 "[AI의 맥락에서 빠르게 움직일 때] 사려 깊어야 하는 것의 중요성을 강조했습니다.
"위험을 인지하고 위험이 본질적으로 적은 작은 형식으로 실험을 시작한 다음 시간이 지남에 따라 확장하는 것이 중요합니다."라고 그녀는 말합니다.
AI 실험의 또 다른 이점은 AI에 대한 조직의 관점을 바꿀 수 있다는 것입니다. LaCour에 따르면 Blackbaud는 두려움을 완화하기 위해 "[AI 실험] 여정에 회사 전체를 참여시키는 데 의도적이었습니다."
"과도한 커뮤니케이션과 직원들을 데려와 [...] 실험의 일부로 만드는 것은 두려움을 줄이는 데 도움이 되었다"라고 그녀는 말합니다.
9. AI를 위한 기존 기술 스택을 개편하는 것이 아니라 통합하는 데 집중하세요
AI를 기술 스택에 통합하는 것은 최신 도구를 채택하는 것뿐만 아니라 이미 보유하고 있는 시스템을 개선하는 것입니다. 가치를 극대화하려면 강력한 공급업체 관계를 우선시해야 합니다. 이는 AI가 기존 시스템을 개선하고 혁신을 주도하는 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다.
LaCour는 이러한 의견에 동조합니다. "우리는 강력한 공급업체 관계를 정말 우선시합니다. 그래서 우리는 Asana와 같은 공급업체와 협력하여 'AI로 무엇을 하고 있습니까?', '어떻게 혁신하고 있습니까?', 'AI를 도입하기에 적절한 시기는 언제입니까?', 'AI는 우리의 기술 스택, 혁신, 앞으로의 프로세스에 어떤 의미가 있습니까?'라고 질문합니다."
"스택을 계속 사용하세요."라고 그녀는 권했습니다. "새로운 도구를 온보딩하기 위해 새로운 도구를 온보딩하는 것보다 보유한 스택에 더 많이 투자할수록 더 좋습니다."
그런 다음 AI를 워크플로에 통합할 때, 이 기술이 직원이 정상적인 워크플로에서 벗어나야 하는 추가 단계가 아니라 기존 프로세스의 자연스러운 확장이 되도록 하세요. Whitaker는 사람들이 피할 수 없는 방식으로 AI를 워크플로에 구축하여 AI를 '팀의 일부'로 만드는 것이 중요하다고 말했습니다.
10. 더 스마트한 업무를 가능하게 하는 AI 기능 선택
모든 AI가 동일하게 생성되는 것은 아닙니다. 조직의 핵심은 더 스마트하고 효율적인 업무를 가능하게 하는 AI 공급업체와 기능을 선택하는 것입니다.
Hood는 "사람들이 해야 할 일을 파악하면 팀, 개인, 경영진은 AI를 통해 더 빠르고 안전하게 업무를 수행할 수 있습니다."라고 말합니다. “[AI]는 가능성을 열어주는 도구일 뿐, 무엇을 해야 하는지 알려주는 것은 아닙니다. 해야 할 일을 더 잘하게 해줍니다.”
Asana AI는 명확성을 높이고, 영향력을 극대화하고, 확장성을 높이는 다양한 기능을 제공하는 한 가지 예입니다. AI가 작성한 스마트 목표 및 상태 업데이트, 실행 가능한 권장 사항, 워크플로 자동화, 통찰력 있는 데이터 분석과 같은 기능은 조직이 더 스마트하게 일하고 목표를 달성하는 데 도움이 됩니다. 이러한 기능을 활용함으로써 조직은 보다 간소하고 지능적인 방식으로 업무를 관리하고 비즈니스 크리티컬 목표를 달성할 수 있습니다.
프로젝트에서 문제가 발생할 때 AI는 권장 사항을 제시하고 문제가 시작되기 전에 중지할 수 있습니다. 결정을 내려야 할 때 AI는 Asana 업무 그래프를 포함한 다양한 정보 소스에서 정보를 가져와 여러 옵션과 결정의 의미를 생각해 볼 수 있도록 도와주어 더 빠르고 나은 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 이것이 Asana와 함께하는 업무의 미래입니다.”
조직은 더 스마트한 업무를 달성하는 데 주의를 기울여 AI를 광범위하게 채택하는 여정을 탐색해야 합니다. 즉, AI를 프로세스를 개선하고 의사 결정을 내리는 데 필요한 정보로 활용하는 것입니다. “Asana의 AI는 한 가지 목적을 위해 설계되었습니다. 그것은 인간이 목표를 달성할 수 있도록 돕는 것입니다,”라고 Hood는 말합니다.
인간과 AI로 더 스마트하게 일하세요
AI는 계속될 것입니다. 궁극적으로 조직을 차별화할 기술의 사용 여부가 아니라, 어떻게 사용하는지가 중요합니다. AI 애플리케이션과 공급업체를 신중하게 선택하고, 인간의 업무를 강화하는 사용 사례에 초점을 맞추고, 실험과 채택에 대해 신중하게 고려함으로써 조직은 인간과 AI를 중심으로 더 큰 명확성을 확보하고 더 영향력 있는 업무를 추진할 수 있습니다.
Work Innovation Summit에서 더 많은 정보를 얻고 싶으신가요? 10월 26일에 열리는 가상 시청 파티 에서 Asana의 공동 설립자이자 CEO인 Dustin Moskovitz, Asana의 최고 제품 책임자인 Alex Hood, Mediabrands Global의 CEO인 Jarrod Martin 등이 출연한 기조 연설의 리플레이를 시청하세요.
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