리더는 '진실의 소스'여야··· AI 확산 속 ‘직원 신뢰’ 구축하기

직원 네 명 중 한 명이 신뢰받지 못한다고 느낀다. 다른 한 편에선 기업들이 AI를 탐색하고 있다. 직원들로서는 AI에 의해 밀려날 수 있다는 두려움을 가질 만한 셈이다. 
 

대다수 관리자는 생산성을 높여야 한다는 압박을 받고 있다. 생성형 인공지능(AI) 툴이 가져올 효율성에 대해 기대가 커지는 이유 중 하나다. 그러나 동시에, 조직은 AI를 위협으로 바라보는 직원들의 시각으로 인한 각종 문제에 직면하고 있다.

실제로 생성형 AI는 앞으로 몇 년 안에 인력의 일부를 대체할 것으로 예상되고 있다. 골드만 삭스의 연구에 따르면, 의료 종사자와 해당 분야의 기술 작업의 28%뿐만 아니라 컴퓨터 관련 작업의 29%가 AI에 의해 자동화될 가능성이 있다.

그러나 전문가 대다수는 새로운 AI 툴이 사람을 대체하기보다는 일상적이고 수동적이거나 숫자를 계산하는 작업을 없애는 데 더 중점을 둔다는 점에 동의한다. 이로 인해 이러한 기술은 대부분 직원들이 프로젝트 관리, 데이터 과학 연구, 창의적인 사고와 문제 해결과 같은 더 중요한 업무에 더 많은 시간을 자유롭게 할애할 수 있도록 도와줄 것이라는 이야기다.

리서치 기관인 가트너의 저명한 수석 부사장 애널리스트인 에릭 브레테누는 “사람과 완전히 독립적으로 데이터 과학을 수행할 수 있는 AI 시스템의 예는 현재로서는 존재하지 않는다”라고 말했다.

또 생성형 AI 툴에 대해 느끼는 불확실성과 두려움이 막연한 인식에 근거한다는 지적도 있다. AI는 많은 형태로 50년 이상 존재해 왔지만, 이를 인식하지 못하는 사람들이 대다수라는 것이다.

브레테누는 “AI에 대해 흔히 가지는 시각은 공상과학적이다. 이로 인해 AI를 두려워하는 경향이 있다. 그러나 그것은 할리우드식 비전이고, 많은 과장이 있다”라고 말했다.

예를 들어, 오래 전부터 AI는 신용카드 승인과 거래를 자동화하기 위해 사용되어 왔다. 그리고 차량용 내비게이션 시스템 사용자는 누구나 AI를 사용한 경로 안내를 받아왔다. 하지만 챗GPT와 같은 새로운 생성형 AI 플랫폼이 눈길을 끌고 많은 새로운 사용 사례를 추가했다. 일례로 생성형 AI는 의사 결정 지원, 의사 결정 확대 및 의사 결정 자동화에 사용되어 왔고 사용될 수 있다.

브레테누는 “의사결정 확대는 특히 흥미롭다. 그것은 인간과 기계의 협력이다. 인간인 나는 한 번에 7,000개의 차원을 분석할 수 없다. 기계는 그렇게 할 수 있다. 기계들이 데이터를 분석하고 패턴을 찾을 수 있도록 하라. 그러면 패턴을 적용하는 방법은 내 재량에 따라 결정될 수 있다”라고 말했다.

브레테누는 부동산 중개업에 종사하는 지인의 사례를 언급했다. 5명의 에이전트를 고용하는 해당 지인은 이제 여러 부동산 프로필을 분석하는 작업에 챗GPT를 사용하고 있다. 수작업으로 할 경우 보통 최대 6주가 걸리는 일이다. 브레테누는 챗GPT를 사용하면 같은 작업을 한 시간 반 만에 완료할 수 있다고 전했다. 그 지인은 챗GPT의 효율성으로 인력을 줄이는 대신, 이 기술을 통해 에이전트가 더 많은 실무에 집중하고 더 많은 잠재적 구매자를 발굴할 수 있게 되었다는 설명이다.

가트너의 한 유럽 고객사는 영업 전화를 청취하고, 판매가 성사되면 거래 성사에 필요한 모든 문서를 잠재적 고객에게 자동으로 전송하는 AI 지원 영업 툴의 배치를 준비하고 있다. 영업사원들은 잠재 고객에게 전화를 더 많이 걸 수 있고, 봇이 백그라운드에서 모든 작업을 수행하므로 서류 작성에 대해 걱정할 필요가 없기 때문에 그러한 앱을 좋아한다.

브레테누는 "즉 직원들은 자신이 좋아하는 일, 즉 판매에 집중할 수 있다. 이것이 인간과 기계간 협업의 좋은 예이다”라고 말했다.

생성형 AI는 기업, 사람, 제품 간의 관계 등 데이터에서 패턴을 찾아내는 데 능하다. 이로 인해 자금 세탁 사기를 적발하는 데 사용할 수 있다. 통신업체에서는 머신러닝 알고리즘을 사용하여 통화와 메시지를 모니터링한 다음 영업 담당자에게 고객 이탈을 방지하기 위해 고객에게 제공할 수 있는 특별 거래를 제안한다.

그럼에도 불구하고 브레테누는 두려움이 타당한지 아닌지 상관없이 직원들이 AI 자동화로 인해 일자리를 잃을 가능성을 두려워하고 있다고 인정했다. 그는 “개인적으로 생성형 AI가 일자리를 대체하는 것이 아니라 업무를 대체하는 사례가 대부분이라고 본다. 하나의 일자리에는 많은 업무가 있으며, 그 중 몇몇이 대체될 수 있다”라고 말했다.

브레테누는 하버드 경영대학원 카림 라카니 교수의 말을 인용하여 “AI가 사람을 대신하지는 않을 것이다. AI 사용자가 다른 사람을 대체할 것이다”라고 말했다.

그렇기 때문에 기업 경영진은 생성형 AI와 다른 형태의 AI 및 머신러닝이 직원 대체가 아닌 업무 보조자로 배치되고 있다는 것을 직원들에게 납득시키는 것이 점점 더 중요해지고 있다.

부족한 신뢰
지난달 슬랙에서 발표한 연구에 따르면, 사무직 작업의 4분의 1 이상이 고용주로부터 신뢰받지 못한다고 생각하는 것으로 나타났다. 신뢰받는다고 느끼는 직원들은 더 나은 업무 환경과 훨씬 더 나은 성과를 보이며 생산성이 2배 더 높은 것으로 보고됐다.  

컨설팅 회사 어니스트 & 영의 미주지역 목적과 비전 실현 프로그램을 이끄는 제프리 스티어는 “만약 직원들이 신뢰받는다고 느끼지 않는다면, 그들은 당연히 일자리에 대해 걱정할 것이다. AI가 업무를 돕는 툴이라는 것을 보여준다면, 그들은 AI가 그들에게 창의적인 것들을 할 수 있는 더 많은 시간을 줄 것이라는 것을 알게 될 것이다”라고 말했다.

슬랙은 IT 컨설팅 회사 퀄트릭스에 의뢰하여 9개 국가의 1만 8,000명 이상의 사무직 직원을 대상으로 기업의 모든 계층에 대해 설문 조사를 실시했다. 설문 조사 데이터에 따르면 비즈니스 리더의 대다수(71%)가 팀에서 생산성을 높여야 한다는 엄청난 압박감을 느끼고 있는 것으로 나타났다.

동시에, 연구에 따르면 AI를 채택한 회사는 그렇지 않은 회사보다 더 높은 수준의 생산성을 보고할 가능성이 90% 더 높으며, 직원들은 일주일에 평균 3.6시간을 절약하고 있었다. 

슬랙은 신입 직원 온보딩 및 직원 캘린더 관리와 같은 작업을 자동화하는 워크플로우 빌더를 비롯하여 효율성을 높이기 위한 AI 플랫폼을 속속 출시하는 중이다. 또한 플랫폼에서 사내 대화의 요약을 생성하는 방법으로 챗GPT를 실험하고도 있다.

슬랙의 연구 및 애널리틱스 책임자인 크리스티나 얀저는 “업무가 변화하고 AI와 같은 새로운 투자가 이뤄지는 현실 속에서 우리는 직원들이 고용 안정에 대해 어떻게 부담감을 느끼고 우려하는지 파악해야 한다. 관리자의 중요한 역할은 진실 공급원이다. 업데이트를 공유하고 피드백을 받아야 한다”라고 말했다.

그러나 얀저는 이런 일이 충분히 일어나지 않는다고 지적하며 “직원들은 업무 수행을 위한 기본적인 정보를 갖고 있지 못하다”라고 말했다.

투명성 및 피드백 문화 조성하기
AI 배포에 대한 스트레스를 줄이기 위한 한 가지 핵심은 배포 대상과 그 이유에 대해 미리 알리는 것이다. 관리자는 직원들이 AI 툴에 대해 어떻게 느끼는지뿐만 아니라 이 기술이 어떻게 업무를 더 잘 수행하는 데 도움이 될 수 있는지에 대해 적극적으로 직원들의 의견을 구해야 한다. 결국, 직원이 자신의 업무를 가장 잘 이해하는 경우가 대부분이기 때문이다.

얀저에 따르면 연구결과는 AI는 직원 1인당 연간 한 달의 노동 시간을 줄여줄 수 있다는 것을 보여준다. AI는 또한 누가 그들의 일을 효과적으로 수행하고 있고 누가 그렇지 않은지를 알아내는 귀중한 툴이다. EY 리더십 플랫폼을 위한 교육 플랫폼을 설계, 공동 설계 및 개발하는 책임을 맡은 EY의 스티어는 그의 회사가 격주 단위의 직원 정서 조사를 수행하기 위해 챗GPT에 의해 구동되는 챗봇의 자체 버전을 시범 운영하고 있다고 말했다.

설문조사를 통해 관리자는 잠재적인 문제를 미리 파악할 수 있는 인사이트와 함께 기존 직능에 따라 직원을 더 잘 배치할 수 있는 귀중한 개인 정보를 얻을 수 있다. 예를 들어 이력서에는 업무 경력과 기술 역량만 표시된다. 

스티어는 “이력서에서 알 수 없는 것은 그 사람이 개인으로서 무엇을 믿는지, 무엇을 중요하게 생각하는지이다. 지원자가 경력에서 어떤 방향으로 나아가고자 하는가? 회사 문화는 어떤 모습이기를 그들은 바라는가?”라며, 다음과 같이 설명을 이어갔다.

“AI, 특히 채팅은 질문에 대한 답을 얻기 위해 잘 설계된 일련의 프롬프트이기 때문에 우리는 현재 AI 툴을 구축하고 있다. 당신과 대화를 나누면서 매일 일어나서 일하러 가는 원동력이 무엇인지 내가 알고자 한다면, 그것이 프롬프트다. 반드시 이력서에 기재되어 있는 것은 아니다. 그런 것들이 내가 알고 싶은 것이다.”

많은 기업이 AI를 단순히 잠재적 신입사원의 리스트를 발견하거나 선별하는 툴로 간주한다. 스티어는 HR용 AI가 단순한 채용 및 해고 도구보다 훨씬 더 정교하며, 기존 직원과 더 나은 관계를 구축하여 직원이 계속 근무할 수 있도록 하는 데 사용될 수 있다고 강조했다. 직원 한 명이 퇴사할 때마다 EY와 같은 회사에서는 그의 연차에 따라 수만 또는 수십만 달러의 비용이 발생한다고 스티어는 덧붙였다.

예를 들어, EY는 ‘순 소속 점수’를 생성할 수 있는 챗봇을 구축하여 직원 설문조사 답변을 통해 직원이 어떤 대외 활동에 참여하고 있는지, 재무, 리더십, 전략 등 회사 내 어떤 분야에서 일하기로 선택했는지에 대한 데이터를 매칭하고 있다. 그렇게 하면 일반적으로 인사 기록에 포함되는 내용을 넘어서는 보다 포괄적인 직원 프로필이 생성된다.

스티어는 “이탈을 완화하고 유지율을 높여야 한다. 몇 가지 기법을 사용하는 생성형 AI가 이를 가능하게 할 수 있다. 우리는 직원들이 회사가 자신들에게 관심을 갖고 있다고 느끼도록 하기 위해 AI를 실험하고 있다. 기업은 AI를 사용하여 개인의 목적과 개인 경력 목표에 대한 더 많은 데이터 포인트를 수집하고 혜택, 프로그램 및 직원이 속한 팀을 조정함으로써 이를 수행할 수 있다”라고 말했다.

스티어는 “고객을 대상으로 한 EY의 조사에 따르면 직원들은 업무 시간의 약 3분의 1을 생산적으로 보이기 위한 업무에 소비하고 있는 것으로 나타났다. AI는 우리가 고용한 직원 중 A와 B급 성과를 내는 사람들을 위한 것이다. 그들이 업무를 수행하는 데 도움이 될 것이다. 우리는 직원들에게 AI를 사용하여 자신의 효율성을 높이는 방법에 대한 강의를 제공하기 시작했다”라고 덧붙였다.

스티어에 따르면 Z세대와 밀레니얼 세대는 자신이 소속감을 느끼고, 학교에서 배운 기술 이상의 가치를 인정받기를 원한다. 그는 이것을 ‘인력의 인간화’(the humanization of the workforce)라고 부른다.

반대로, AI는 성과가 좋지 않거나 단순히 잘못된 업무에 종사하는 직원, 이른바 C, D, F 등급 직원을 드러내는 데에도 사용될 수 있다.

스티어는 “이른바 ‘조용한 사직’이 불가능해질 것이다. 향후 AI가 알아차릴 수 있기 때문이다. 실적이 좋지 않은 직원이라면 AI 툴이 포착하도록 하는 것보다 곧바로 공유해 주는 것이 훨씬 나을 것이다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr