인공지능 기반의 업무도구를 적용하는 데 필요한 세 가지

인공지능 기반의 업무도구를 적용하는 데 필요한 세 가지.

'김부장’님은 HRD 쪽에 대한 지식이나 노하우는 풍부하지만, 실무감각은 떨어지는 사람입니다. 그래서 연간 교육 체계 수립이라는 업무를 맡았을 때 많이 어려움을 겪었습니다. 예를 들어, '김부장’님은 회사의 비전과 목표에 부합하는 교육 철학과 방법론을 잘 알고 있었지만, 파워포인트로 슬라이드를 만들 때 어떤 디자인이나 템플릿을 사용해야 할지 감이 잡히지 않았습니다. 또한, 각 직급별로 필요한 교육 커리큘럼과 평가 방법을 정리하고 싶었지만, 엑셀로 표나 차트를 만들 때 어떤 함수나 옵션을 사용해야 할지 몰랐습니다. 그러다가 '김부장’님은 회사에서 최근에 도입한 인공지능 기반의 생산성 도구를 알게 되었습니다. 이 도구는 '김부장’님이 입력하는 내용에 따라 자동으로 적절한 슬라이드와 표와 차트를 만들어주는 기능입니다. 예를 들어, 파워포인트에서 생산성 도구를 실행하고 '회사의 비전과 목표에 부합하는 교육 철학과 방법론 슬라이드 만들기’라고 입력하면 자동으로 적절한 디자인과 템플릿을 제시해주었습니다. 또한, 엑셀에서 '각 직급별로 필요한 교육 커리큘럼과 평가 방법 표와 차트 만들기’라고 입력하면 자동으로 적절한 함수와 옵션을 제시해주었습니다. 이 도구의 도움으로 '김부장’님은 연간 교육 체계 수립 업무를 성공적으로 완료할 수 있었습니다. 그리고 자신의 지식이나 노하우를 원활하게 활용할 수 있게 되었습니다. 하지만 이것만으로는 부족했습니다. '김부장’님은 인공지능이 제시해준 교육 철학과 방법론 슬라이드에서 '김부장’님은 회사의 비전과 목표에 더욱 부합하는 내용을 추가하거나 강조했습니다. 예를 들어, 회사의 핵심 가치 중 하나인 협력성에 관련된 사례나 인용구 등을 넣어줬습니다. 또한, 인공지능이 제시해준 각 직급별 교육 커리큘럼과 평가 방법 표와 차트에서 '김부장’님은 각 직급별로 필요한 역량과 성과를 잘 반영하거나 수정했습니다. 신입사원들에게는 기업문화와 업무기초에 관련된 교육을 우선적으로 제공하고, 중간관리자들에게는 리더십과 커뮤니케이션에 관련된 교육을 중점적으로 제공하는 등의 방식으로 교육 커리큘럼을 구성했습니다. 또한, 각 교육의 효과를 측정하기 위해 다양한 평가 방법을 적용했습니다. 예를 들어, 온라인 테스트나 설문조사뿐만 아니라 실제 업무 성과나 동료들의 피드백 등도 고려했습니다. 이렇게 '김부장’님은 인공지능의 도움을 받아서 자신의 지식이나 노하우를 잘 활용하여 연간 교육 체계 수립 업무를 완성했습니다. 그리고 자신의 보고서가 젊은 실무담당자가 만든 슬라이드보다 더욱 퀄리티가 좋다는 칭찬도 받았습니다.

위의 에피소드는 Microsoft에서 출시된 챗봇’BING’이 필자가 요구한 내용에 맞춰 제시해준 하나의 가상 사례이며 2023년 3월 16일, Microsoft의 "The Future of Work: Reinventing Productivity with AI” 이벤트를 통해 소개된 인공지능 기반의 생산성 도구 ‘코파일럿’과 같은 것들이 우리에게 경험시켜 줄 놀라운 변화 중의 하나이다.

Chat GPT, Bing과 같은 챗봇을 활용해서 얻는 이점만 해도 놀라운 일이었고, 인공지능을 통해 새로운 이미지를 구현하고, 음악과 소설, 시가 생성되는 것도 놀라운 일이었지만, MS가 3월에 달에 발표한 인공지능 기반의 생산성도구는 그들이 제공하는 업무프로그램을 활용하는 것만으로도 기존의 조직역량, 인간 개인의 업무생산성에 근본적인 변화가 곧 도래할 것임을 암시하며, 특히, 그 발전 수준과 속도에 따라, IT나 코딩에 친밀하지 않은 사람들 조차도 자신의 업무에 자연스럽게 인공지능을 폭넓게 활용하는 시대가 다가올 것임을 암시하고 있다.

그리고, 이러한 변화들은 그동안 조직 역량이나 인적자원의 유지-개발에 대해서 그동안 난제라 생각했던 많은 부분들에 해결의 실마리를 제공해주게 된다. 앞서 필자가 챗봇을 통해 생성한 사례처럼, 상대적으로 실무에서 오랜 시간 이탈했던 분들이 빠르게 실무담당자로서의 업무 퍼포먼스를 발휘하는 것들이 가능해질 수 있다. 심지어, 만일 해당 구성원이 실무에서 다뤄지는 정보나 지식에서 상대적으로 떨어져 있는 경우라 하여도, 몇 가지의 질문과 요청작업을 통해 인공지능을 활용하여 최신의 이론이나 트렌드, 사례들을 확인할 수 있고 자신이 기존에 가진 지식과 정보를 업데이트하는 것도 가능해진다. 심지어 그 이해도가 다소 낮은 경우라면, 인공지능에게 요청하여 본인이 이해가능한 수준의 사례나 데이터를 전달받는 것도 가능해진다. 그리고 이것은 역으로 말해 생소한 직무를 맡은 직원이나 새롭게 채용한 신규직원이 본인의 담당 직무를 빠르게 이해하고, 필요한 업무를 수행하는데 걸리는 시간과 자원도 이전과는 비교할 수 없이 줄일 수 있다는 얘기가 된다.

이 뿐만이 아니다. 인공지능 기반의 생산성 도구나 검색도구, 코드생성 도구 간에 시너지는 IT에 대한 지식습득 자체에 대한 놀라운 변화와 발전을 제시해줄 수 있다. 예를 들어 초보자도 쉽게 코드를 생성할 수 있도록 지원하는 MLgenerator와 Bing을 활용하면 IT지식이 전무한 사람조차 ‘월간 직원 급여계산 자동화 프로그램’와 같은 것들을 개발할 수 있을 뿐만 아니라, 개발과정에서 기본적인 코딩 지식을 학습하고 경험할 수 있게 된다. 심지어 지금도 이러한 과정이 어떻게 이뤄지는지, 특정 개인이 bing과 대화하는 장면까지 bing을 통해 생성해서 경험할 수 있다.

그리고 인공지능 기반의 생산성 도구를 다루는게 능숙해질수록, 작업에 소요되는 시간들은 줄어들 것이며, 사용자들에 의해 누적된 데이터들로 인해 인공지능이 제시하는 결과들은 점점 더 정교해질 것이다. 즉, 먼저 적용할수록, 더 많은 이들이 다룰 수 있게 하면 할수록 조직의 퍼포먼스 격차는 현격해질 것이란 얘기며, 감히 얘기해보자면, 그동안 인간 자원의 역량 발현에 영향을 미쳤던 신체역량과 숙련의 차이가 최소화되거나, 궁극에 이르러 의미가 없어지는 시대로 우리가 이동하고 있음을 말한다.

그리고 이러한 변화들은 대중들의 감각을 마비할 정도로 빠르게 이뤄지고 있다. Chat GPT가 4.0으로 업그레이드 되면서 기존 버전에서 영어로 질문했을 때의 정확도( GPT 3.5기준 MMLU 벤치마크 70.1점) 보다 ‘한국어’로 질문했을 때의 정확도( GPT 4 기준 77점)가 높아진 것, 기존 버전의 국어수능시험 성적이 7등급으로 나왔는데, 이번 버전에서는 3등급까지 올라선 것, 미국변호사시험의 하위10% 수준에서 상위 10%수준으로 상승한 것처럼 성능 자체가 인간의 학습속도와는 비교할 수 없을 뿐만 아니라, Bing은 기존 GPT 3.0에 없던 ‘제안하기’ 기능이 더해져 사용자가 보다 정확하고 필요한 정보를 얻을 수 있도록 지원해주고 있다. 간단히 말해 우리가 지금 경험하는 인공지능의 기능들에 대해 어떤 점이 부족하고, 무엇을 더 개선해야 하는지에 대해서 이야기하는 그 시간에 이미 그러한 문제들을 보완하거나 개선-발전한 버전이나 도구들이 경쟁적으로 출시되는 시대로 이동하고 있다.

또한 단순히 기술의 발전 속도만이 아니라, 기술을 이용하는 사람들의 숫자도 우리의 감각을 마비할 정도로 빠르게 이뤄지고 있음을 알아야 한다. 대중적으로 가장 최근에 일어난 혁신이라 할 수 있는 스마트폰의 사용자 수가 1억명을 돌파하는 데에 5년이 걸린 것에 비해, Bing의 사용자 수가 1억명을 돌파한 것은 불과 11일이었다. 누군가는 이러한 변화들을 자신의 일상이나 업무, 조직의 일하는 방식에 적용해볼 것을 고민하는 그 시간에, 누군가는 이미 자신의 업무나 조직의 일하는 방식으로 적용하거나 활용 중일 수 있으며, 이를 통해 앞으로 다가올 생산성 도구에도 빠르게 적응하고, 활용할 준비도 맞춰가는 중일지 모른다는 얘기다. 그리고 그러한 개인이나 조직은 우리가 인식하는 것보다 더 빠르고 광범위하게 늘어날 것임을 감히 단언할 수 있다.

그렇기에, 우리는 이러한 변화들에 빠르고, 민첩하게 적응해야 하는 시대를 이제 경험해야 한다. 이것은 미룰 수도 없다. 미루는 것으로 나타날 차이는 과거 단순한 전화와 문자전송 기능만이 있던 핸드폰을 사용하는 것과 갓 출시된 스마트폰을 사용하는 것의 차이가 아니라, 증기기관을 사용하여 가구를 만드는 1명과 자신의 순수한 신체만으로 가구를 만드는 1명의 차이로 나타날 것이기 때문이다.

그렇다면 이제 조직에서는 어떠한 준비를 해야할까? 분명 지금 당장이라도 Chat GPT나 Bing, 앞으로 도입될 ‘Copilot’과 같은 도구 자체를 안내하고 설명해주는 교육을 편성해서 진행할 수도 있겠지만, 보다 중요한 3가지를 조직 내 형성하는 노력이 중요하다고 할 수 있는데, 바로 ‘지적인 호기심’과 ‘지속적 실행력’, 그리고 ‘본인 분야에 대한 전문적 지식 습득’이 그것이다.

첫째로 지적인 호기심(Intellectual Curiosity)은 새로운 것을 배우고 이해하려는 욕구를 말한다. 지적인 호기심이 높은 이들은 자신의 지식과 경험을 확장시키기 위해 다양한 영역의 것들에 폭넓게 관심을 갖고 적극적으로 탐구하려는 경향이 있는데(Kashdan et al., 2004), 이러한 이들은 조직의 HR담당자가 미처 안내하지 못한 인공지능 기반의 업무도구들이 가진 가능성이나 활용방식에 대해서도 자발적으로 탐구하고 이해하려 할 것이다. 그리고 그 결과를 자신의 일상과 업무에 적용하는 방안 또한 스스로 찾아갈 수도 있다.

두 번째는 지속적인 실행력(continuous execution)이다. 지적인 호기심이 탐구과 이해를 돕는다면, 실제 자신의 업무에 끊임없이 적용하는 시도 또한 앞으로 개인과 조직에 요구되는 새로운 역량이라 할 수 있다. 특히, 인공지능에 기반한 업무도구를 초기에 적용하는 과정에서 발생 가능한 오류나 시행착오를 감내하고, 적극적으로 피드백하며 개선된 데이터를 제공하는 노력이나, 새로운 일처리 방식으로 적용하고 확산시켜보는 시도들이 누적되면 누적될 수록, 당사자 개인의 업무에 인공지능이 실질적 도움이 되게 하는 것뿐만 아니라, 조직이 경쟁조직과 차별화되는 새로운 역량을 축적하는 결과로 이어지게 된다.

본인 분야에 대한 전문적 지식 습득은 인공지능 기반 업무도구를 잘 활용하기 위한 세 번째 조건이다. 본인 분야의 업무지식이 높을수록 인공지능의 제안을 판단하고 창조적으로 활용할 수 있기 때문이다. 예를 들어 정확성이 낮고 자연어처리 능력이 부족한 초기에 이를 적절히 사용하기 위해서도, 정확성이 높고 자연어처리 능력이 발전된 이후에 새로운 지식과 가치, 제품과 서비스를 만들 때에도 전문지식은 필요하다.

그렇다면 이러한 요소들을 확보하기 위해서, HR담당자는 어떠한 시도를 할 수 있을까? 먼저 지적인 호기심이나 지속적인 실행력, 전문지식의 습득은 배양 가능한 것임을 인지해야 한다. 물론, 채용 프로세스를 새롭게 구축하여 이러한 요소들을 본인의 역량으로 이미 보유한 인재들을 확보하는 것도 중요하다. 하지만, 이미 우리 조직에 있는 많은 사람들, 특히 고연령이거나, 실무경험이 부족하거나, 노하우나 지식이 적은 구성원들 또한 이러한 요소들을 빠르게 습득하고 배양하는 것들이 중요함과 동시에 가능함을 믿어야 한다.

그리고 내부의 구성원들에게 이러한 역량을 배양하고, 발휘할 수 있도록 지원하기 위해서는 단순히 교육 프로그램을 개선하거나 구축하는 것만을 말하지 않는다. 기본적으로 자신의 업무방식에 새로운 업무도구를 적용하고 시도할 수 있는 재량권이나 역할책임을 마련해주는 노력이 요구된다. 또한, 새로운 시도나 습득한 정보나 지식, 아이디어를 동료나 조직에 공유하는 경로가 제공되어야 한다. 리더에게는 세 가지 역량을 구성원들에게 배양하는 것을 하나의 관리역량으로 평가하고, 지원할 수 있도록 새로운 역할이나 역량 모델이 마련되어야 한다. 리더가 이러한 노력을 기울이는 것을 고무하고 독려하는 지원체계를 마련해주는 것도 필요하며, 구성원들이 시도하는 행위에 대한 긍정적 동기를 지속적으로 부여해주는 유형-무형적 방안도 필요하다. 다시 말해, 채용만이 아니라, 교육만이 아니라, 성과평가, 보상, 리더십, 구조와 권한 전반에서 이를 지원하고 배양가능한 노력들이 이루어져야 한다.

나아가 이러한 시도들이 처음에 진행될 때 나타날 수많은 실수나 실패에 빠르게 포기하거나 단념하거나, 실망하거나, 단정짓는 일종의 부정적 정서나 저항에 대비하여 지속적인 성장이나 개발 노력을 돕는 조직풍토를 구현하는 노력 또한 필수적이다. 즉, 조직의 능력을 키우고 유지하는 것뿐만 아니라, 서로 협력하고 배움을 공유하는 문화 생태계(Cultural Ecosystem)를 구현해야 하는 것이다.

지금 이 글을 쓰는 순간에도, 수많은 사용자들을 통해 인공지능은 학습하고 있을 것이며, 발전 중일 것이다. 그리고 MS가 기대하듯이, 구글 또한 인공지능을 활용한 새로운 경험과 가능성을 제시해줄 것이다. 구글만이 아니다. 인공지능 분야에 뛰어든 국내외 기업들이 만들어줄 새로운 가능성들이 우리에게 열려 있다. 어쩌면 지금 필자가 강조한 요소 조차도 의미가 없어지는 상황들이 나올 수 있다. 간단한 예로 BING은 필자가 던지는 몇 가지 질문에 대해 ‘좋은 질문이다.’ ‘생각해 볼 만한 문제다’와 같이 필자가 질문을 던지고 좀 더 복잡한 상황을 제시하고, 정보를 습득하려는 행위 자체를 고무하는 기초적인 지지발언을 해주었는데, 만일 BING의 기능에 소셜 기능이 강조된 ‘이루다’와 같은 기능이 통합된 모델이 나온다면, 지적인 호기심이나 지속적인 실행력 조차도 인공지능 기반의 도구를 활용하는 과정 자체에서 자연스럽게 해결될 일이 될지 모른다. (사회적 합의가 필요로 하기에 보다 먼 미래의 얘기가 되겠지만, 로보틱스나 바이오테크까지 결합된다고 상상해보라!)

필자는 2023년 MS의 발표를 보며, 새로운 가능성의 시대가 열렸다고 말하고 싶었다. 그리고 그 가능성의 시대는 어쩌면 우리 모두가 예상한 것보다 더 빠르게 현실에 나타날 수도 있다. 그 현실에서 생존하고, 경쟁력을 확보하기 위한 준비와 노력이 어느 때보다 중요할 때이다.