미래의 조직: Gen AI가 지원하고 사람이 주도합니다.

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미래의 조직: Gen AI가 지원하고 사람이 주도합니다.

2023년 9월 19일| 기사

작성자: 산드라 더스(Sandra Durth ) 브라이언 행콕, 다나 마오르, 그리고알렉스 수카레브스키

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생성적 AI는 사람들에게 힘을 실어줄 수 있습니다. 그러나 이는 리더가 AI의 기능에 대해 폭넓은 시각을 갖고 조직에 미치는 영향을 깊이 고려하는 경우에만 가능합니다.

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기사(8페이지)

“우리는 자동화와 디지털화에 뒤처져 있었고 마침내 격차를 좁혔습니다. 우리는 다시 뒤처지고 싶지 않지만 생성 AI에 대해 어떻게 생각해야 할지 잘 모르겠습니다.”

생성 인공 지능(gen AI)의 속도를 고려하면 이는 많은 글로벌 경영진이 공유하는 감정입니다.1비즈니스 세계에서 발전하고 있습니다. 이 기술은 접근 가능하고 어디에나 존재하며 향후 10년 동안 조직과 경제에 상당한 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.

가장 인기 있는 통찰력

1. 생성 AI의 경제적 잠재력: 차세대 생산성 개척지
2. 2024년 패션 현황: 불확실성이 지배하는 가운데 성장 기회 찾기
3. 조직에 COO가 있는 이유는 무엇입니까?
4. 은행에서 생성 AI의 전체 가치 포착
5. 최고혁신책임자는 어떤 일을 하나요?

정식 교육이나 기술적 노하우가 거의 또는 전혀 없어도 누구나 Gen AI를 사용할 수 있습니다. 이는 이메일, 워드 프로세싱 애플리케이션, 회의 소프트웨어 등 일상적인 도구에 내장되어 있으며, 이는 기술이 이미 사람들의 작업 방식을 근본적으로 변화시킬 수 있는 위치에 있음을 의미합니다. 그리고 McKinsey 연구에 따르면 Gen AI는 지금부터 2030년까지 거의 모든 직업에서 비즈니스 활동의 최대 70%를 자동화하여 세계 경제에 수조 달러의 가치를 추가할 수 있습니다.2

한편, 기술자들은 Gen AI가 개발 및 사용의 초기 단계에 불과하다는 점을 계속해서 상기시키고 있습니다. 이 스마트 기술은 더욱 지능화될 것이며, 지금부터 이 기술을 사용하는 방법을 배우지 못하는 사람들은 뒤처지게 될 것입니다.삼

이처럼 강력한 환경에서 조직은 어떻게 단순히 "유지"하는 것 이상의 일을 할 수 있습니까? AI가 주도하는 미래를 위해 조직을 준비하기 위해 비즈니스 리더는 어떤 전략, 구조 및 인재 관리 접근 방식을 채택해야 합니까? 우리는 이 기사에서 이러한 질문과 기타 중요한 질문을 검토합니다.

상황은 빠르게 발전하고 있으며 솔직히 조직에서 Gen AI를 성공적으로 구현하는 방법에 대한 질문에 대한 정답은 없습니다. 비즈니스 상황이 중요합니다.

그러나 시작하려면 비즈니스 리더는 Gen AI의 출시가 일상적인 조직, 특히 직원에게 어떤 영향을 미칠 수 있는지 광범위하게 생각해야 합니다. 직원과 관리자는 Gen AI의 강점과 약점, 기술 사용이 조직의 전략적 목표와 어떻게 연결되는지를 명확하게 이해해야 합니다. 자동화를 가속화할 수 있는 기술의 잠재력을 고려할 때 고위 리더는 Gen AI의 "증강 및 개선" 잠재력과 직원 경험을 크게 향상시키는 능력에 대한 메시지를 전달하여 "대체 및 손실"에 대한 직원들의 일반적인 두려움에 대응할 수 있습니다. 예를 들어, 회의가 적고 생각할 시간이 더 많은 세상을 상상해 보세요.

따라서 고위 리더의 핵심 임무는 다른 사람들을 위해 기술을 이해하는 것입니다. 이는 AI 세대의 전략적 의미나 산업 및 비즈니스 모델에 대한 위험과 기회를 평가하기 위해 한발 물러나는 것을 의미합니다. 리더는 Gen AI 사용에 대한 설득력 있는 내러티브를 구축함에 따라 Gen AI 이니셔티브를 파일럿 테스트에서 빠른 확장, "정상적인 업무" 상태. 고위 리더는 또한 (현재와 미래에) 필요한 역할, 기술 및 역량을 구축하는 데 전념해야 합니다. 그래야 Gen AI를 통해 지속적으로 테스트하고 학습하여 경쟁사보다 앞서 나갈 수 있습니다.

Gen AI의 잠재적 영향에 대해 충분히 광범위하게 생각하고 있습니까?

McKinsey 연구에 따르면 AI 세대의 출현으로 인해 오늘날 비즈니스 활동의 약 절반이 이전 추정치보다 10년 일찍 자동화될 수 있습니다.4 Gen-AI 기반 자동화는 이미 시작되었으며, 연구에 따르면 임금 수준과 교육 배경에 관계없이 근로자의 시간, 작업 및 책임에 영향을 미칠 가능성이 높습니다. 실제로 연구에 따르면 Gen AI는 교육자, 변호사 등 전통적으로 더 높은 수준의 교육을 요구하는 직업에 특히 큰 영향을 미칠 것으로 나타났습니다.5

Gen AI는 또한 회사가 어떻게 가치를 창출하는지, 그리고 Gen AI 기능을 추가하면 산업 또는 비즈니스 모델 재창조가 가능한지 여부에 대해 최고 경영진의 논의에 정보를 제공할 가능성이 높습니다. 결과적으로 리더는 다음을 포함하여 Gen-AI 지원 조직의 업무의 "새로운" 성격과 관련된 다양한 중요한 질문을 스스로에게 물어봐야 합니다.

Gen AI가 조직 전반에 미치는 영향은 무엇입니까? 리더는 Gen AI와 관련된 잠재적인 사용 사례 및 투자를 식별하는 데 수동적인 접근 방식을 취하기보다는 "공격자의 렌즈"를 통해 상황을 보아야 합니다. 그들은 Gen AI의 모든 1차, 2차, 심지어 3차 효과를 고려해야 합니다. 현재 가장 우선순위가 높은 비즈니스 사용 사례는 무엇이며, 6개월, 12개월 등의 Gen AI 구현 후보가 될 수 있는 사례는 무엇입니까? Gen AI 구현을 가능하게 하려면 기능 수준에서 어떤 변경이 필요합니까? 예를 들어 회사에 얼마나 많은 소프트웨어 엔지니어가 필요합니까? 그리고 Gen AI 기능이 일반적인 워드 프로세싱, 이메일 및 커뮤니케이션 도구(예: Microsoft의 365 Copilot)에 계속 내장되면서 전체 조직의 작업 방식에 어떤 영향을 미칠까요? Gen AI가 주 4일 근무로의 전환을 가속화할 수 있을까요? 그리고 더욱 광범위하게는 어떻게 전체 산업이나 비즈니스 모델이 근본적으로 붕괴될 수 있습니까?

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기술 인재 발굴 가속화

조직이 적절한 기술 인재와 위험 인프라를 갖추고 있습니까? 리더는 기술 인재의 장기적인 개발과 조직 내 Gen AI 애플리케이션의 지속적인 발전을 보장하는 데 가장 효과적인 운영 모델 설계를 고려해야 합니다(사이드바 "기술 인재 검색 가속화" 참조). 또한 동일한 구조가 Gen AI 감독의 필요성을 충족할 수 있는지 여부도 고려해야 합니다(사이드바 "잠재적 위험이 있는 강력한 리소스" 참조).

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잠재적 위험이 있는 강력한 리소스

기업 문화는 어떻게 Gen AI의 채택과 사용을 활성화하거나 금지할 수 있습니까? Gen AI 애플리케이션은 다양한 방식으로 문화 변화의 촉매제가 될 수 있습니다. 애플리케이션 자체는 조직의 투명성과 연결성을 더욱 높일 수 있습니다. 예를 들어, 한 회사는 사용자가 운영, 판매 및 기타 주제에 대해 질문할 수 있는 세대 AI 애플리케이션을 시험하고 있으며, 이 도구는 회사의 전체 지적 재산 컬렉션에서 사용자를 안내할 수 있는 답변을 제시합니다. 가장 관련성이 높은 전문가와 데이터. 직원들은 더 나은 정보를 얻고 더 많은 연결감을 느낀다고 보고합니다. 또한 적응성, 속도, 민첩성, 신뢰, 성실성, 학습 및 실험, 혁신, 변화 의지 등 최근의 경제 및 비즈니스 격변 기간 동안 조직의 성공에 결정적인 역할을 했던 동일한 문화적 특성이 더욱 중요해질 것입니다. 조직은 Gen AI를 통해 진정으로 활성화되기를 원합니다. 그 이유를 이해하려면 1,000개 조직을 대상으로 한 2023년 McKinsey Digital 설문조사 결과를 고려하세요. 이 조사에서는 강력하고 혁신적인 문화를 갖춘 조직과 Gen AI를 포함한 새로운 디지털 기술을 통해 가치를 높이는 능력을 갖춘 조직 간의 상당한 시너지 효과를 발견했습니다.6 이전 설문 조사에서 응답자들은 디지털 성공의 가장 큰 장애물은 위험과 실험을 싫어하는 문화라고 말했습니다.7

조직은 인재 관리 접근 방식을 어떻게 변경해야 합니까? Gen AI 애플리케이션은 조직의 인재 관리 접근 방식에 전례 없는 영향을 미칠 것입니다. 특히 지식 작업의 경우 Gen AI 애플리케이션이 견습 과정에 미치는 불가피한 영향을 생각해 보세요. 이전에는 후배 마케팅 직원이 개발했을 창의적인 브리핑을 작성하기 위해 마케팅 리더가 Gen AI 애플리케이션을 사용한다고 상상해 보세요. 학습 프로세스가 Gen AI에 의해 중단되면 리더와 직원 모두의 개발 및 멘토링 기회는 어떻게 될까요? 더욱이 기술 구축 프로그램의 내용과 전달 모두 영향을 받게 됩니다. 챗봇은 신입 직원에게 새로운 기술에 대한 교육을 자신의 속도와 방식에 맞춰 안내하여 학습 범위와 속도를 높일 수 있습니다.8 한편, 강사는 gen-AI 지원 "조교" 앱을 사용하여 개인과 그룹을 위한 매력적인 교육 모듈을 만들고 두 가지 모두의 진행 상황을 추적할 수 있습니다.

이는 조직에서 고려해야 할 몇 가지 핵심 사항입니다. 더 많은 것들이 여전히 진화하고 있습니다. 예를 들어 구조 및 운영 모델 설계에 대한 결정은 회사마다 다르지만, 형태가 무엇이든 수십 년간의 디지털 혁신 경험을 통해  가치 창출에 대한 논의가 중심에 남아 있어야 함을 알 수 있습니다.9 작업 프로세스는 직원, 리더 및 Gen AI 애플리케이션 자체 간의 실험 및 반복의 짧고 빠른 주기와 고품질 피드백 루프를 지원해야 합니다. 이를 위해서는 프로젝트와 이니셔티브에 대해 엔드투엔드 작업을 수행하는 소규모 다기능 팀을 구축하는 것이 도움이 될 수 있습니다.

사람과 조직 성과 실천 에 대해 더 자세히 알고 싶으십니까  ?

사람과 세대 AI: 역량 있는 인력 구축

Gen AI는 처음에 이를 위협으로 인식하는 사람들 사이에서도 직원 역량 강화를 위한 강력한 도구가 될 수 있습니다.

이는 직원 경험을 향상시킬 수 있습니다. Gen AI 애플리케이션은 많은 직원이 기대하지도 않는 방식으로 직원을 지원할 수 있습니다. 예를 들어 Gen AI는 재무 보고 시스템을 업데이트하거나 마케팅 캠페인의 A 및 B 버전을 개략적으로 설명하는 데 필요한 새로운 코드 라인을 제안하거나 인간 직원이 실제 생산 환경에서 작성하고 구현할 수 있는 첫 번째 초안을 만들 수 있습니다. 그리고 교육 및 기술 향상 프로세스를 촉진함으로써 Gen AI 애플리케이션은 직원들이 새로운 기술을 더 빨리 익히는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 최근 연구에 따르면 소프트웨어 엔지니어는 Gen AI를 사용할 때 코딩 작업을 최대 두 배 더 빠르게 완료하고 프로세스에 대한 만족도가 더 높다고 보고했습니다.10

중간 관리자에게 권한을 부여할 수 있습니다. Gen AI의 이점은 일선 직원뿐만 아니라 중간 관리자에게도 적용될 수 있습니다. 실제로 직원과 가장 가까운 사람인 중간 관리자는 단기적인 Gen-AI 지원 작업과 기술과의 장기적인 협업을 통해 직원의 편안함을 높이는 데 중요한 역할을 합니다.11 그리고 자신의 직속 부하 직원이 Gen AI로 작업하는 방법을 배우면서 중간 관리자는 이전에는 볼 수 없었던 속도로 움직이면서 더 많고 다양한 종류의 작업 흐름을 감독하게 될 수 있습니다. 동시에 Gen AI를 사용하면 중간 관리자에게 더 많은 역량을 확보할 수 있으므로 전략 중심 업무 및 인력 관리와 같은 더 높은 가치의 리더십 업무에 관심을 돌릴 수 있습니다.

이는 조직이 인재 관리 관행을 재창조하는 데 도움이 될 수 있습니다. Gen AI의 출현은 특히 창작자와 기술 전문가의 경우 조직이 인재를 유치, 유지 및 개발하기 위한 접근 방식을 연마할 수 있는 기회를 제공합니다. HR 전문가는 Gen AI를 사용하여 후보자에게 개인화된 홍보 이메일을 보내고, 소수 그룹의 후보자를 위한 구직 경험을 설계할 수 있습니다. 연구에 따르면 이 작업은 다양한 역할에 대한 지원의 수와 다양성을 극적으로 증가시킬 수 있습니다.12 또한 Gen AI 애플리케이션은 기업이 신입 사원을 멘토 및 코치와 연결하여 온보딩 경험을 개선하고 인재 기술을 향상시키며 관리 작업을 간소화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이는 고위 지도자들이 다르게 이끌도록 유도할 수 있습니다. 고위 리더들은 현재 Gen AI를 신속하게 구현하고 Gen AI 기술의 미래 버전과 그 의미를 예상해야 하는 이중 책임에 직면해 있습니다. 조직의 그 누구보다 그들은 Gen AI의 전도사가 되어 조직 전체의 기술 개발과 채택을 장려해야 합니다. 이는 다른 사업부 및 기술 리더와 협력하여 기술 인프라를 업데이트하기 위한 리소스를 할당하고 AI 롤아웃을 촉진하는 데 필요한 임시 프로세스 단계(예: 애플리케이션을 프라이빗 클라우드 호스팅 환경으로 이동)를 수행하는 것을 의미합니다. 실제로 고위 리더의 핵심 임무는 기술 리더와 사업부 간의 더욱 강력한 연결을 구축할 수 있는 방법을 찾는 것입니다. 예를 들어 한 회사는 Gen AI 파일럿에 대한 지속적인 논의를 전담하는 Slack 채널을 시작했습니다. 이러한 포럼을 통해 직원, 제품 개발자, 기타 비즈니스 및 기술 리더들은 Gen AI에 대한 경험, 일상 업무가 어떻게 바뀌었는지, 그리고 지금까지 Gen AI 여정에 대한 생각에 대한 이야기를 공유할 수 있습니다.

새로운 기술을 도입할 때와 마찬가지로 고위 리더는 Gen AI의 비즈니스 목표에 대해 명확하게 말해야 하며, 작업 "증강 대 교체"에서 Gen AI의 역할에 대해 조기에 자주 소통해야 합니다. 그들은 기술, 재정적, 문화 등 조직의 다양한 측면이 Gen AI를 통해 어떻게 재구성될 것인지에 대한 설득력 있는 그림을 그려야 합니다.

물론 고위 리더가 기술 자체를 이해하지 못한다면 Gen-AI 기반 미래를 실현하고 팀을 이끄는 것이 더 어려울 것입니다. 리더들이 계속 소통할 수 있는 한 가지 방법은 AI 기술 및 애플리케이션의 발전에 대한 지속적인 전문 교육을 제공하는 포럼을 구축하는 것입니다. 또 다른 접근 방식은 계획 회의 중에 시간을 할애하여 "오늘날 AI 세대에 대한 우리의 접근 방식이 다음 반복과 그 이후 반복을 수용할 만큼 유연한가요?"와 같은 미래 지향적인 질문을 고려하는 것입니다. 그리고 " 세대 AI의 다음 반복을 통해 어떤 프로세스 단계나 역할을 재창조할 수 있을까요 ?"

Gen AI 근육을 강화할 시간입니다.

생성적 AI가 하룻밤 사이에 등장한 것처럼 보이지만 CEO와 기타 비즈니스 리더는 이를 조직에 도입하는 데 지나치게 조심스러운 접근 방식을 취할 여유가 없습니다. 비즈니스 기회가 행동에 대한 편견을 요구한다면 이것이 바로 그것입니다. 긴박감을 가지고 다음 세 가지 단계를 동시에 수행함으로써 리더는 단순히 "따라가는 것" 이상의 일을 할 수 있습니다. 즉, 조기에 이익을 얻고 경쟁사보다 앞서 나갈 수 있습니다.

모든 사람을 위해 Gen AI를 명확하게 설명하세요. 고위 리더는 AI 세대와 관련 기능 자체에 대한 깊은 이해를 발전시켜 나머지 조직이 기술을 이해할 수 있도록 도와야 합니다. 그런 다음 Gen AI에 대한 불확실성을 관리하기 위한 메커니즘을 도입하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어 AI 모델 편견이 나타날 수 있는 채용 및 채용 시 Gen AI 도구 사용에 관한 명확한 지침을 수립하는 것입니다.

영향력이 큰 사용 사례 2~3개를 파악하고 바로 시작하세요. 고위 리더는 Gen AI 파일럿에 대한 투자를 신중하게 고려해야 하며, 재무 보고를 단순화하는 애플리케이션이든 신규 채용을 위한 온보딩을 향상시키는 애플리케이션이든 확장성과 장기적인 가치에 대한 가장 큰 가능성을 보여주는 투자에 "큰 규모로 진출"해야 합니다. 이 심사 프로세스의 일환으로 고위 리더는 Gen AI 파일럿 구현과 관련된 비즈니스 또는 산업 위험이나 기회뿐만 아니라 파일럿을 프로덕션으로 이동하고 이를 직원의 일부로 만드는 것이 얼마나 어려운지 또는 쉬운지를 고려해야 합니다. 일상적인 경험. 조사가 완료되면 고위 리더는 그에 따라 리소스를 조정하고 Gen AI 이니셔티브 및 파일럿의 결과를 모니터링하고 측정하는 데 주의를 기울여야 합니다. 일부 Gen AI 이니셔티브는 향후 12개월 내에 영향을 미칠 수 있지만 다른 이니셔티브는 2~5년 내에 결과를 얻기 위해 지금 투자가 필요할 수 있다는 점을 기억하십시오. 따라서 장기적인 목표는 직원의 기술을 빠르게 향상하고 AI 및 기타 디지털 기능을 확장하기 위한 지속 가능한 엔진을 설정하는 것입니다.

현재와 ​​미래에 필요한 역할, 기술 및 역량을 구축하는 데 전념하십시오. 고위 리더는 직원이 일상 업무에서 기술을 현명하고 성공적으로 사용할 수 있도록 직원의 세대 AI 기술을 구축하는 데 전념해야 합니다. 이는 일회성 프로세스가 아닙니다. 리더는 작업이 언제 어떻게 수행되는지, 누가 작업을 수행하는지, 작업에 일반적으로 걸리는 시간, 다양한 작업이 얼마나 중요한지 지속적으로 평가해야 합니다. 이 프로세스를 통해 리더는 현재와 미래의 인재 요구 사항을 더 잘 이해하고 인재를 재배치하고 기술을 향상시키는 최선의 방법을 결정할 수 있습니다. 실제로 직원들은 스스로 진화하는 Gen AI 도구를 관리하고 사용하는 방법을 배워야 하기 때문에 기술 향상 프로그램이 그 어느 때보다 중요해질 것입니다. 리더들은 또한 Gen AI 자체가 이러한 기술 향상 프로그램을 위한 콘텐츠 생성과 자동화 또는 개인화된 전달을 촉진할 수 있다는 점을 명심해야 합니다.

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이 기사를 읽는 데 걸린 시간 동안 Gen AI 애플리케이션은 이미 훨씬 더 똑똑해졌습니다. 리더는 그 정보를 유용하게 활용할 수 있습니다. Gen AI의 가치 중 상당 부분은 이를 조직별 사용 사례에 맞게 조정하는 데서 비롯된다는 점은 분명합니다. 그러나 Gen AI를 성공적으로 통합하려면 실험과 반복이 필요합니다. 가만히 앉아서 다른 사람의 실수로부터 배울 시간이 없습니다. 신중하게 투자하세요. 손을 더럽히십시오. 지금 시작하세요.

저자 소개

Sandra Durth 는 McKinsey Cologne 사무소의 파트너 파트너이고 Bryan Hancock 은 워싱턴 DC 사무소의 파트너이며 Dana Maor 는 Tel Aviv 사무소의 수석 파트너이며 Alex Sukharevsky 는 런던 사무소의 수석 파트너입니다.

저자들은 이 기사에 기여한 Jan Bouly, Michael Chui, Neel Gandhi, Randy Lim, Federico Marafante, Maria Ocampo, Joachim Talloen, Alon Van Dam 및 Anna Wiesinger에게 감사의 말씀을 전하고 싶습니다 .