The Prompt: 생성형 AI로 업무 만족도 높이기

* 본 아티클의 원문은 2023년 5월 6일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

비즈니스 리더들 사이에서 생성형 AI가 큰 관심을 모으고 있습니다. 매주 'The Prompt'는 빠르게 변화하는 이 주제에 대한 최신 정보를 놓치지 않도록 고객 및 파트너와 협업하면서 확인된 사항과 Google의 최신 AI 트렌드를 전해드립니다. 이번 호에서 Google Cloud의 AI 및 비즈니스 솔루션 부문 글로벌 부사장인 필립 모이어는 생성형 AI가 어떻게 오늘날 가장 큰 가치를 지니는 기술의 양상을 바꾸고 사람들의 업무 수행 방식을 변화시키고 있는지에 대해 설명합니다.

혁신적 기술이 업무와 업무 수행 방식을 변화시킬 수 있다는 것은 새로운 이야기가 아닙니다. 그러나 생성형 AI의 능력이 코드 작성, 미국 의사면허시험(USMLE)과 같은 표준화된 시험 합격에 이르기까지 일반적으로 고도로 숙련된 사람이 수행해야 하는 작업을 능숙하게 해낼 정도로 발전함에 따라 경영진은 앞으로 얼마나 거대한 변화가 다가올지 흥미롭게 지켜보고 있습니다.

예를 들어 Goldman Sachs 경제학자들은 900여 개의 직업을 분석한 결과 미국에서 약 3분의 2의 직업이 AI의 영향을 받을 수 있다고 예측했습니다. 깜짝 놀랄 만한 수치이지만 이 같은 종류의 데이터를 살필 때 'AI의 영향을 받는다'는 것이 곧 'AI로 대체된다'는 의미가 아님을 기억해야 합니다.

전미경제연구소(NBER)의 최근 보고서에 따르면 고객 지원 담당자가 생성형 AI 대화 어시스턴트를 사용할 경우 생산성이 평균 14% 증가했으며 특히 신규 인력의 생산성이 가장 크게 향상되었습니다. 이 데이터에서 알 수 있듯 AI에는 작업의 자동화보다는 인간의 역량을 높이는 기회가 더 큰 경우가 많습니다.

이를 염두에 두고 이번 호 'The Prompt'에서는 생성형 AI가 직장을 보다 만족스럽고 보람찬 공간으로 만드는 몇 가지 방식을 살펴보고자 합니다.

단조로운 작업과 이직을 줄여 보다 즐거운 업무 환경 만들기

보험금 청구 처리, 스프레드시트에서 정보 추출, 또는 동일한 고객 서비스 질문에 반복해서 답하기와 같이 암기해서 업무를 반복 처리하는 직업이 많습니다. 일반적으로 이러한 작업은 재미가 없으며 직원들이 보다 창의적이고 도전적인 업무에 시간을 할애하지 못하는 경우가 많습니다.

생성형 AI는 사람들이 가장 성가시게 느끼는 작업을 자동화하거나 속도를 높여 업무를 보다 즐겁게 만들 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다. 지원 센터에서 작업자가 몇 시간 동안 동일한 답변을 작성하거나 중요한 업데이트를 찾기 위해 받은편지함을 뒤적거리는 대신 생성형 AI를 사용하여 번거롭고 단조로운 작업을 처리할 수 있습니다.

예를 들어 AI 어시스턴트는 일반적인 쿼리에 대한 답변을 자동으로 생성하거나, 직원이 더 빠르게 이메일 초안을 작성하고 요약하고 우선순위를 지정하는 등의 작업을 도울 수 있습니다. 업무가 다양한 규정을 준수하는지 확인하거나, 제안 요청서(RFP)와 같이 여러 출처에서 가져온 방대한 텍스트를 반복적으로 조합하는 작업을 보다 쉽게 처리하도록 지원할 수 있습니다. 이러한 효율성이 더해지면 작업자는 관리 작업을 쉴 새 없이 처리하거나 이메일에서 올바른 정보를 찾는 데 몇 시간씩 허비하는 일 없이 보다 흥미로운 작업에 집중할 수 있습니다. 

이와 같은 사용 사례는 인재를 채용하고 유지하기가 극히 어려운 직업에 특히 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 특정 직종의 구인이 어렵거나 이직이 빈번하다면 보상이 만족스럽지 않을 가능성이 높습니다. NBER 연구에 따르면 고객 지원 담당자에게 AI 어시스턴트에 대한 액세스 권한이 부여될 경우 이직 가능성이 줄어듭니다. 이는 AI가 반복적인 작업을 줄여서 직원이 더 보람 있는 업무에 집중할 수 있도록 도와준다는 것을 나타냅니다.

인적 생산성 향상으로 ROI 증대

생성형 AI는 인재의 역량을 향상하거나 생산성을 증진하는 촉매 역할을 함으로써 조직의 리소스 또는 기능이 제한적인 분야에서도 수익을 창출하도록 도울 수 있습니다.

예를 들어 기발한 아이디어가 있다 해도 그에 걸맞은 메시지를 생산할 시간이나 경험이 없는 경우가 있습니다. 이때 생성형 AI 어시스턴트가 브레인스토밍한 내용을 블로그, 요약 자료 또는 프레젠테이션으로 빠르고 쉽게 변환할 수 있습니다. 이 기능으로 인해 숙련된 작가나 편집자의 필요성이 사라지지는 않지만, 아이디어 구상 초반기에 더 나은 초안을 작성하고 커뮤니케이션 전문가는 교정 작업 대신 메시지 작성에 집중하게 되어 작업 속도를 크게 앞당길 수 있습니다.

또 다른 좋은 예로 자연어 프롬프트를 통한 코드 생성을 들 수 있습니다. 이 기능으로 유능한 엔지니어의 가치가 떨어지는 것이 아니라, 엔지니어의 작업 속도를 높일 수 있습니다. 또한 IT 백로그에 방치되곤 했던 간단한 앱을 개발자의 도움 없이 프로토타입으로 만들 수 있게 됩니다. 다양한 작업에서 생성형 AI를 사용하면 작업자가 고된 프로세스로 인해 작업 속도가 느려지는 일 없이 가장 가치 있는 업무에 시간을 투자하고 새로운 방향으로 역량을 키울 수 있습니다.

핵심 인재의 가치 및 만족도 극대화

또한 앞서 언급한 내용을 바탕으로 조직에서는 임금 수준이 높은 직원의 가치 창출을 가로막는 시나리오를 생성형 AI를 활용하여 어떻게 없앨 수 있는지 살펴봐야 합니다. 의사는 임상 기록을 환자 또는 동료 의사가 쉽게 읽고 이해할 수 있는 자료로 변환하는 데 많은 시간을 들입니다. 기업 경영진은 투자를 유치하고 확보하기 위해 정기적으로 투자 제안서를 작성해야 합니다. 개발자는 코드 디버깅, 검토, 보고 또는 다른 사람이 프로젝트를 이해하도록 돕는 일에 업무의 많은 부분을 할애합니다.

이러한 작업이 필요하긴 하지만 막대한 시간을 차지하고, 고도로 숙련된 작업자의 역량을 극대화할 수 없도록 만들며, 당연히 업무에 대한 만족도도 떨어집니다. 생성형 AI는 반복적인 작업의 속도를 높이고 직원들이 각자의 역량을 필요로 하는 작업에 집중하도록 도움을 줄 수 있습니다. 

인간 중심의 AI에 투자

생성형 AI의 완전한 잠재력은 아직 다 드러나지 않았지만 가장 강력한 사용 사례는 앞으로도 인간을 중심에 둘 것입니다. 프롬프트 엔지니어, AI 감사자, 머신 관리자와 같이 생성형 AI가 창출하는 새로운 일자리 소개를 포함하여 앞으로 몇 개월 동안 이 주제에 대해 자세히 다룰 예정입니다. 가장 중요한 점은 리더가 직원이 원하는 일과 자주 처리해야 하는 일 간의 차이에 집중하면 직원의 만족도와 생산성을 높여주고 조직을 위한 새로운 가치를 창출하는 생성형 AI 사용 사례를 타겟팅할 수 있다는 것입니다.

이번 주 Google의 AI 

• 로봇 탐색을 지원합니다. 복잡한 외부 환경을 탐색하도록 로봇을 가르치는 것은 배달, 수색, 구조와 같은 실제 적용 사례에서 매우 중요합니다. 하지만 로봇이 주변을 인식하고 탐색하면서 목표 지점으로 향하는 가능한 경로를 식별해야 하므로 이는 대단히 복잡한 일입니다. 이 블로그 게시물에서 Google 연구자들이 딥 강화 학습을 사용하는 학습 기반 전이 알고리즘을 사용해 시뮬레이션된 실내 환경에서 탐색 정책을 학습시키고, 이를 실제 외부 환경으로 전이하여 문제를 해결하는 방법을 알아보세요.
• NeRF를 준비하세요. 텍스트 기반 이미지 생성은 가장 흥미로운 생성형 AI 사용 사례 중 하나입니다. 그렇다면 텍스트 기반 3D 생성은 어떨까요? Google의 텍스트 기반 이미지 생성 분산 모델을 사용해 NeRF를 처음부터 최적화하여 구축한 시스템인 DreamFusion을 살펴보세요.
• AI로 더 안심할 수 있습니다. 앞서 Google 연구팀은 ML 모델이 망막 질환을 감지하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지에 대해 살펴본 적이 있지만, 이러한 모델은 임상의의 라벨을 사용해 학습되기 때문에 만드는 데 많은 시간, 비용, 전문 지식이 필요합니다. Google 연구진은 Nature Genetics에 게재된'원시 폐용량곡선에 딥 러닝을 사용한 만성 폐쇄성 폐질환 추론으로 새로운 유전자 좌를 식별하고 위험 모델을 개선' 논문에서 폐 기능을 특성화할 수 있는 ML 모델에 대한 설명을 포함하여 노이즈가 많고 신뢰할 수 없는 라벨을 사용하는 경우에도 정확한 ML 모델을 학습시키는 방법을 설명합니다. 전체 내용은 이 블로그에서 확인하세요.
• GitLab에 생성형 AI가 적용됩니다. 기업 DevSecOps 기능의 주요 제공업체인 GitLab은 Google Cloud 인프라와 생성형 AI 기반 모델을 활용하여 고객의 플랫폼에서 직접 AI 지원 기능을 제공합니다. 자세한 내용은 여기를 참조하세요.